吳 玲， 胡 昊， 趙煒華， 朱 彤， 劉浩學(xué)

(1. 西安航空學(xué)院車輛工程學(xué)院， 陜西 西安 710077; 2. 長安大學(xué) 汽車運輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室， 陜西 西安 710064)

0 引言

隨著隧道建設(shè)占高速公路基礎(chǔ)建設(shè)的比重越來越大，與之相伴的交通安全問題也日益突出。事故數(shù)據(jù)表明，隧道進、出口段交通事故分布最多，總數(shù)占比近70%，且追尾事故占比近55%[1]，事故嚴(yán)重程度高于開放道路段[2]； 而影響交通安全的諸多因素中，駕駛?cè)艘蛩卣际鹿士倲?shù)的93%左右[3]。由于隧道空間結(jié)構(gòu)特殊、內(nèi)部與外部的環(huán)境條件存在巨大的差距，駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中需要經(jīng)受若干次的明暗光線變化，生理、心理都將受到一定影響，進而對駕駛行為造成干擾，甚至出現(xiàn)車輛失控現(xiàn)象。人、車、路、環(huán)境共同構(gòu)成了完整的反饋系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中，道路安全很大程度上取決于駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險。行為風(fēng)險值減小，會使事故可能性顯著下降，道路安全性得到明顯改善。因此，如何尋求合適的駕駛績效指標(biāo)，表征駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險，以此衡量和判斷隧道駕駛過程中的行為風(fēng)險變化關(guān)鍵位置點值得深入研究。

國際上對這一問題通常采取模擬器試驗的形式進行研究，分析隧道和普通高速2種不同路段中駕駛?cè)说目冃е笜?biāo)并加以對比[4-6]； 國內(nèi)關(guān)于隧道路段交通安全的研究大多反映在事故數(shù)據(jù)的收集和分析[7-8]、駕駛?cè)说纳硇淖兓攸c[9-10]、車速與安全的關(guān)系評價[11-13]、出口段車速改變規(guī)律[14]等內(nèi)容。杜志剛等[10]進行實車試驗，借助眼動儀等設(shè)備分析了出口段駕駛?cè)送酌娣e和車速之間的聯(lián)系，得到了臨界安全車速； 景天然[15]、梁夏等[16]基于調(diào)查的交通事故數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計分析方法，提出了道路交通安全評價方法及交通事故率的綜合影響系數(shù)； 葉亞麗等[17]借助人工智能中的云模型方法，構(gòu)建了基于生理特征的公路安全評價方法； 閆彬等[18]通過實地測試，分析了駕駛?cè)烁兄匦詫λ淼廊航煌ò踩挠绊憽?/p>

綜上所述，現(xiàn)有的研究很少從安全機制層面出發(fā)展開安全評價，未能形成一種兼顧主觀認(rèn)知與客觀環(huán)境2類因素的綜合研究模型，尤其是缺少對隧道空間中駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化特性的關(guān)注。速度可以作為駕駛行為的重要表征，能夠在很大程度上體現(xiàn)駕駛預(yù)期以及行車環(huán)境條件，是定量描述駕駛風(fēng)險性高低的關(guān)鍵指標(biāo)[19]。基于此，本文選取2座有代表性的特長隧道開展實車自然駕駛試驗，收集相關(guān)速度數(shù)據(jù)，提出基于安全車速差的駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險量化方法，分析對比熟練駕駛?cè)伺c非熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險變化特性及差異性，以期為道路安全預(yù)警、安全設(shè)施優(yōu)化提供參考。

1 特長隧道環(huán)境實車試驗

1.1 試驗路段

本文選取的用于實車試驗的特長隧道屬于藍(lán)商高速。藍(lán)商高速在建設(shè)過程中嚴(yán)格遵循雙向4車道的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，共包含226座橋梁和35座隧道，單洞長度累計37.13 km。其中，李家河3#隧道、秦嶺隧道屬于特長隧道，分別長4 259 m和4 748 m，2條隧道都采取了雙洞單向的形式，均為2條雙車道，最高行車速度為60 km/h，與普通高速路段(簡稱普通路段)相比低了20 km/h。由于途徑秦嶺地區(qū)，藍(lán)商高速擁有眾多隧道，能夠比較客觀地反映環(huán)境改變對駕駛行為的影響。對該路段進行實地考察，結(jié)果顯示該路段處于自由流狀態(tài)，駕駛?cè)私Y(jié)合自身的習(xí)慣、車輛情況以及道路情況等對車速進行靈活控制，受路況的影響較小。

1.2 試驗人員選擇

由于所選的試驗路段比較特殊，為了保證試驗人員的人身安全以及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠，要求試驗人員的實際駕駛經(jīng)歷超過3年、身體健康、視覺技能達標(biāo)、無不良駕駛記錄，并擁有充分的隧道駕駛經(jīng)驗。根據(jù)以上要求，共選取30名合格者，包含15名專職的駕駛?cè)?隧道從業(yè)人員)以及15名非專職人員。其中，前者對試驗路段的情況比較熟悉，屬于熟練駕駛?cè)?，年齡均值約35.7歲，駕齡均值超過14年；后者對試驗路段的情況比較陌生，年齡均值約39.2歲，駕齡均值約13.6年。本文駕駛經(jīng)驗變量指該試驗人員是否常駕駛試驗路段，據(jù)此分析對路段的熟悉程度是否會對安全駕駛造成影響。駕駛?cè)诵畔⒁姳?。

表1 駕駛?cè)诵畔?均值±標(biāo)準(zhǔn)差)

1.3 試驗設(shè)備

試驗中所有駕駛?cè)怂密囕v均為2007款起亞新佳樂，全部安裝行車記錄儀，試驗時實載4人，車輛技術(shù)狀況良好。車速采集有2種形式，一種是利用安裝在固定地點的NC200地磁感應(yīng)裝置，一種是利用GPS定位或雷達實現(xiàn)車速信息的收集。前者在采集范圍上存在較大的局限性，只能實現(xiàn)定點采集；后者應(yīng)用比較靈活，但是無法在特長隧道內(nèi)使用，并且數(shù)據(jù)存儲比較困難。為了獲得實時行車速度，通過OBD車載自動診斷系統(tǒng)接口對數(shù)據(jù)進行采集，利用藍(lán)牙將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)叫酒斜４?，等待后續(xù)的統(tǒng)計和處理。OBD安裝位置如圖1所示。

1.4 試驗過程

試驗前，將試驗路線提供給試驗人員，要求其根據(jù)自身習(xí)慣駕駛2007款起亞新佳樂通過隧道。行車前對行車記錄儀以及車速信息存儲芯片的信息進行同步處理，通過隧道后再次進行同步。對收集到的信息進行分析之前，需要利用交叉驗證的形式確定車輛進入和離開隧道的時間，對路段進行劃分，然后對數(shù)據(jù)進行處理。試驗過程現(xiàn)場照片如圖2所示。

圖1 OBD安裝位置

圖2 試驗過程

1.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.5.1 路段劃分

根據(jù)JTG D70/2—2014《公路隧道設(shè)計規(guī)范》的要求，隧道照明段的長度和亮度都必須滿足一定的標(biāo)準(zhǔn)，并且應(yīng)結(jié)合照明停車視距等因素確定出入口段、過渡段等不同道路環(huán)境下的照明長度?；谒淼勒彰鞫伍L度、亮度相關(guān)規(guī)定，依據(jù)照明停車視距、隧道內(nèi)凈空高度、設(shè)計速度、交通量等提出了入口段、過渡段、中間段、出口段照明長度。此外，針對道路線形，JTG D20—2017《公路路線設(shè)計規(guī)范》要求隧道洞口內(nèi)外的線形應(yīng)保持協(xié)調(diào)，具體標(biāo)準(zhǔn)為： 隧道洞口內(nèi)外側(cè)各3 s設(shè)計速度行程長度范圍的平、縱面線形應(yīng)一致。按普通山區(qū)高速公路80 km/h的車速，3 s的行程長度約為67 m。

結(jié)合以上規(guī)范要求，將試驗路段范圍拓展到洞口外部300 m的位置，并將試驗路段劃分為入口、行車、出口3段。其中，入口段長度為600 m，隧道入口前后各300 m； 出口段長度為600 m，隧道出口前后各300 m； 隧道內(nèi)其他路段均屬于行車段。

為了保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和普適性，消除道路線形等其他因素的干擾，本文不僅選擇了具有代表性的隧道，即2座特長隧道必須是山區(qū)高速公路特長隧道，且所在高速公路涵蓋隧道路段較多； 而且在數(shù)據(jù)處理方面也采取了相應(yīng)的措施： 入口、行車、出口等路段均包含上下行2個方向，可以由此分析特長隧道條件下駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險特征，避免了單一方向的特殊性。路段劃分及行車區(qū)間劃分如圖3所示。

圖3 路段劃分及行車區(qū)間劃分示意圖

1.5.2 行車區(qū)間切分

以往關(guān)于隧道環(huán)境對駕駛?cè)搜蹌有袨榛蛏碇笜?biāo)影響的研究，一般是從出口段或入口段某個地點對單一指標(biāo)信息進行橫向?qū)Ρ?，并沒有分析數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確、是否存在異常。本文在3段劃分的基礎(chǔ)上，對行車區(qū)間進行細(xì)分，按照50 m的間隔將出入口段分別切割為12個小區(qū)間； 行車段則等距離選取20個點，細(xì)分為19個小區(qū)間，最終將整個隧道劃分為43個行車區(qū)間。原先以某一位置點為指標(biāo)難以表征此處駕駛?cè)诵袨闋顟B(tài)，而區(qū)間平均指標(biāo)包含的數(shù)據(jù)量更多，體現(xiàn)的信息更加豐富，可以更好地反映變化特征。最終得到的數(shù)據(jù)是上下行2個方向?qū)?yīng)指標(biāo)的平均值。

2 行為風(fēng)險評價指標(biāo)的確定方法

2.1 主觀預(yù)期車速

主觀預(yù)期車速是駕駛?cè)烁鶕?jù)其所在的行車環(huán)境估計得到的行車速度，即駕駛?cè)嗽谛睦砩献哉J(rèn)為安全的車速狀態(tài)，而非道路交通環(huán)境允許的安全速度。行車環(huán)境改變，主觀預(yù)期車速也將隨之出現(xiàn)變化，并據(jù)此對實際車速進行調(diào)整，不斷重復(fù)這一過程。速度作為駕駛行為特性的核心表征，是外部行車環(huán)境對駕駛?cè)擞绊懙捏w現(xiàn)。隧道出入口光環(huán)境的驟變及內(nèi)部行車環(huán)境的封閉性，都決定了實際車速的變化存在一定的滯后，這種滯后的存在將造成主觀預(yù)期車速和所在環(huán)境對應(yīng)的安全車速之間出現(xiàn)偏差，這是釀成交通事故的重要誘因。

2.2 客觀安全車速

綜合行車環(huán)境包含道路情況、車流情況、安全設(shè)施等多種因素。結(jié)合自身能力(車道保持能力、換道能力、對突發(fā)事件的應(yīng)激處理能力等)，駕駛?cè)烁鶕?jù)綜合行車環(huán)境能夠保持安全行駛的最大車速，稱為“客觀安全車速”。該速度由行車環(huán)境決定，是其反饋給車輛的安全允許速度?？陀^安全車速的數(shù)值將隨行車環(huán)境的改變而不斷改變。

2.3 駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險評價指標(biāo)

結(jié)合以上2類速度，可以體現(xiàn)駕駛?cè)藢λ谛熊嚟h(huán)境的主觀判斷與外部環(huán)境的要求。因此，可認(rèn)為駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險源于兩者偏差，這種偏差可以通過2種車速進行計算。在具體的行車過程中，主觀車速和客觀車速之間存在以下幾種情況：

1)兩者基本一致。駕駛?cè)酥饔^層面上對行車環(huán)境的判斷與實際比較接近，在實際環(huán)境允許的安全范圍內(nèi)行駛。這種情況下駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值較低，不容易發(fā)生交通事故。

2)預(yù)期車速低于安全車速。駕駛?cè)酥饔^層面上對行車環(huán)境的判斷存在偏差，認(rèn)知得到的危險程度超過實際程度。該情況下，雖然當(dāng)前行為風(fēng)險值低，但駕駛?cè)素?fù)荷過高，其行為風(fēng)險值在后續(xù)的行車過程中可能大幅度增加。

3)預(yù)期車速超過安全車速。駕駛?cè)酥饔^層面上的判斷出現(xiàn)錯誤，預(yù)期車速高于實際環(huán)境所能允許的安全值。這種情況下行為風(fēng)險值較高，容易引發(fā)交通事故。

對駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險進行定量研究，最終目的是判斷關(guān)鍵位置點，確定事故隱患路段，據(jù)此對安全設(shè)施加以優(yōu)化，確保交通安全。構(gòu)建風(fēng)險評價模型的難點，集中在如何對2種車速進行量化方面。本文以實測車速作為預(yù)期車速，即駕駛?cè)嗽诟鱾€小區(qū)間的實測行駛速度，既有隧道路段的數(shù)據(jù)，也有普通路段的數(shù)據(jù)。

在客觀安全車速方面，本文主要參考了文獻與統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Solomon提出事故發(fā)生的概率和車速之間的關(guān)系曲線為U形，在平均車速附近發(fā)生交通事故的概率最低；運行車速與平均車速之間的差值越大，出現(xiàn)交通事故的概率越高[20]。根據(jù)交通工程學(xué)，一般以85%定點單車自由流分位車速作為最高限制車速。對于本文所選擇的特長隧道路段，道路限速最高為60 km/h，對于最低速度未作明確要求；對于普通路段，道路限速最高為80 km/h，最低為60 km/h。對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，全部試驗人員85%分位車速都超過了限速范圍。若所有試驗人員均采用單一最高限速值作為安全車速值，由于熟練和非熟練駕駛?cè)藢?條隧道的熟悉情況存在差距，很容易造成前者的行為風(fēng)險值出現(xiàn)高估的情況。考慮到以上內(nèi)容，對比不同路段車速分布情況，選擇中位數(shù)分割的方式[21]，最后決定采用50%分位車速作為試驗人員在2條試驗路段的安全基準(zhǔn)值；結(jié)合各路段的限速數(shù)據(jù)，通過比例指標(biāo)，得到安全車速的上下限；按照U形曲線，選擇二者的均值作為客觀安全車速。以上方法符合法律規(guī)定，并且比較充分地照顧了不同試驗人員的個體差異以及路段環(huán)境特點。試驗實質(zhì)是在以下假設(shè)的基礎(chǔ)上進行的。

1)特長隧道環(huán)境入口、出口、行車等不同路段以及普通路段對應(yīng)不同的客觀安全車速。

2)由于熟練駕駛?cè)藢τ诼窙r比較了解，所以其安全車速相對較高。

3)主觀車速和客觀車速之前的偏差越大，其行為風(fēng)險值越高。

最高安全車速確定方法如下： 全部試驗人員在隧道的出口或入口都將經(jīng)歷光線的敏感變化，速度將出現(xiàn)較大改變； 而隧道內(nèi)部光線比較一致，速度相對穩(wěn)定，并且車速較高，所以非熟練駕駛?cè)嗽谒淼缆范我?0 km/h作為安全車速上限，普通路段則以80 km/h作為安全車速上限。統(tǒng)計確定熟練和非熟練駕駛?cè)嗽诓煌范蔚?0%分位車速，然后通過比例指標(biāo)計算其他路段的安全車速最高值。具體采取以下方法計算。

隧道路段(入口段、行車段、出口段)：

(1)

式中：vihs為i路段最高安全車速；vi50為i路段50%分位車速； 60 km/h為非熟練駕駛?cè)诵熊嚩巫罡甙踩囁伲?70.41 km/h為非熟練駕駛?cè)诵熊嚩?0%分位車速。

普通高速路段：

(2)

式中：vphs為普通路段最高安全車速；vp50為普通路段50%分位車速； 80 km/h為非熟練駕駛?cè)似胀范巫罡甙踩囁伲?94.51 km/h為非熟練駕駛?cè)似胀范?0%分位車速。

計算后確定的最高安全車速信息見表2。觀察表2中數(shù)據(jù)可知，入口段的速度最低，普通路段的速度最高。

表2 最高安全車速

最低安全車速確定方法如下： 隧道不設(shè)最低車速，普通路段車速不能低于60 km/h，所以，針對非熟練駕駛?cè)耍谄胀范蔚淖畹桶踩囁僭O(shè)為60 km/h，其他路段則通過比例指標(biāo)確定。計算方法如下：

(3)

式中：vils為i路段最低安全車速；vi50為i路段50%分位車速。

計算后確定的最低安全車速信息見表3。根據(jù)表3中數(shù)據(jù)可知，入口段的速度最低，普通路段的速度最高。

表3 最低安全車速

結(jié)合U形曲線，將最高與最低安全車速的平均值作為客觀安全車速，結(jié)果見表4。由表4中數(shù)據(jù)可知，入口段的速度最低，普通路段的速度最高。

表4 最終安全車速值

3駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險量化結(jié)果

采用主觀預(yù)期車速與客觀安全車速差值的絕對值作為駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險的量化指標(biāo)，簡稱安全車速差。安全車速差值越大，說明駕駛?cè)诵袨樵讲话踩?，其行為風(fēng)險值越高。確定各個區(qū)間的差值后，由于缺少參考量綱，所以不能進行橫向?qū)Ρ?。為此，通過極值處理法對所得數(shù)據(jù)進行變換，消除量綱的影響，全部轉(zhuǎn)換到0～1內(nèi)，據(jù)此確定行為風(fēng)險值。具體轉(zhuǎn)換方式如下。

所有樣本表示為：

(4)

極差表示為：

(5)

式中xij為i區(qū)間j位試驗人員的安全車速差，km/h。

極差標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換結(jié)果表示為：

(6)

式中：i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)最低為0，最高為1，無量綱。

3.1 入口段駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化規(guī)律

每隔20 m，采用保形分段3次Hermite插值法確定入口段2種類型的試驗人員在不同位置處的行為風(fēng)險值，具體見圖4和圖5。圖中負(fù)值表示隧道外，正值表示隧道內(nèi)。

圖4 熟練駕駛?cè)巳肟诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

由圖4可知，對于熟練駕駛?cè)?，在隧道外距離入口大于100 m范圍內(nèi)受道路環(huán)境的影響較小，行為風(fēng)險值僅有0.31； 在隧道外距離入口100—20 m所受影響逐漸增大，行為風(fēng)險值出現(xiàn)上升，增長幅度約為17.97%；在隧道內(nèi)外距離入口20 m范圍內(nèi)，所受影響比較一致，行為風(fēng)險值穩(wěn)定在0.37附近；隧道內(nèi)影響逐漸變大，行為風(fēng)險值不斷增加。行為風(fēng)險值對應(yīng)的曲線可以在一定程度上反映車速的改變，即熟練駕駛?cè)嗽谌肟诙蔚男熊囁俣茸兓?guī)律為： 變快—穩(wěn)定—變快。因此，對比2種類型駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化可知，相對于非熟練駕駛?cè)耍?dāng)試驗人員對路況比較熟悉時，不會將入口段作為事故高發(fā)路段，不會提前減速以減少隱患，甚至出現(xiàn)了加速的情況，其行為風(fēng)險值相對較高，并且在隧道內(nèi)外距離入口20 m范圍內(nèi)微弱增加。

圖5 非熟練駕駛?cè)巳肟诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

對于非熟練駕駛?cè)?，在隧道外距離入口300 m范圍內(nèi)風(fēng)險值逐漸降低，這一趨勢一直保持到隧道外距離入口80 m處，減少幅度達到14.89%； 在隧道外距離入口80 m到隧道內(nèi)距離入口120 m范圍，行為風(fēng)險值比較穩(wěn)定，保持在0.33附近；進入隧道，行為風(fēng)險值繼續(xù)下降，這一趨勢維持到隧道內(nèi)距離入口220 m處，減少幅度約為9.29%。因此，非熟練駕駛?cè)嗽谌肟谔幍男袨轱L(fēng)險表現(xiàn)出以下規(guī)律： 減少—穩(wěn)定—減少。當(dāng)試驗人員適應(yīng)隧道環(huán)境后，行車速度將增加，行為風(fēng)險值變高。非熟練駕駛?cè)藢Φ缆非闆r缺乏了解，在進入隧道前將先行減速，心理上處于緊張狀態(tài)，并且在隧道內(nèi)外距離入口20 m范圍內(nèi)，行為風(fēng)險值出現(xiàn)微小的下降。

3.2 出口段駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化規(guī)律

出口段熟練駕駛?cè)伺c非熟練駕駛?cè)烁魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線如圖6和圖7所示，圖中負(fù)值表示隧道內(nèi)，正值表示隧道外。由圖可知，車輛駛近隧道出口并離開的過程中，熟練駕駛?cè)说能囁贉p慢，行為風(fēng)險值出現(xiàn)微小的下滑，幅度約為5.78%； 隧道外距離出口大于20 m范圍，行為風(fēng)險值大幅度降低。本文所選擇的熟練駕駛?cè)硕际桥c隧道接觸較多的人員，從光線昏暗的隧道進入光線明亮的環(huán)境，根據(jù)常理推斷其行車速度將出現(xiàn)一定的上升，即行為風(fēng)險值變高，但是試驗數(shù)據(jù)則恰恰相反，可能是由于這一部分試驗人員認(rèn)為出口處可能存在隱藏的車速測量裝置。

圖6 熟練駕駛?cè)顺隹诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

隧道內(nèi)距離出口大于120 m范圍的環(huán)境對于非熟練駕駛?cè)硕杂绊戄^小，其行為風(fēng)險值約0.41； 隧道內(nèi)距離出口120～20 m試驗人員的行為風(fēng)險值出現(xiàn)了明顯的降低，減少幅度約6.42%；之后其行為風(fēng)險值快速降為0.33，減少幅度達到11.63%；當(dāng)試驗人員了解環(huán)境后，行車速度加快，行為風(fēng)險值重新變大。因此，非熟練駕駛?cè)嗽诔隹诙蔚男袨轱L(fēng)險表現(xiàn)出以下規(guī)律： 降低—突然下降—升高，并且在隧道內(nèi)外距離出口20 m范圍內(nèi)出現(xiàn)了微小的下降。

3.3 特長隧道路段與普通路段行為風(fēng)險變化曲線

按照本文的計算方法，可得到所有試驗人員行駛通過整個特長隧道的行為風(fēng)險值。由于所得數(shù)據(jù)為各個小區(qū)間的車速，因此最后獲得的行為風(fēng)險值也對應(yīng)不同的區(qū)間。圖8示出1號試驗人員(熟練駕駛?cè)?在各個區(qū)間的行為風(fēng)險情況。由圖8可知，沿著車輛行駛方向，1號試驗人員的行為風(fēng)險值表現(xiàn)出增高—穩(wěn)定—降低的規(guī)律。

圖7 非熟練駕駛?cè)顺隹诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

圖8 1號試驗人員整段隧道行為風(fēng)險變化曲線

2種類型試驗人員的行為風(fēng)險變化曲線如圖9和圖10所示，其中入口段前半段、出口段后半段在隧道外，其余在隧道內(nèi)。由圖9可知，入口前半段，熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值低于非熟練駕駛?cè)?，入口后半段則恰恰相反； 行車段前半段，熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值超過非熟練駕駛?cè)?，后半段則低于非熟練駕駛?cè)耍?出口前半段，熟練駕駛?cè)吮憩F(xiàn)出更高的行為風(fēng)險值，出口后半段則相對偏低。由圖10可知，在普通路段前半段，非熟練駕駛?cè)说娘L(fēng)險值相對較高；后半段則相對較低。本文中所選取的普通路段為駕駛?cè)思磳⑦M入隧道的高速路段，在前半段，因熟練駕駛?cè)藢Φ缆翻h(huán)境較為熟悉，因此其行為風(fēng)險值相對較低；而在后半段快進入隧道時，非熟練駕駛?cè)苏J(rèn)為隧道行車風(fēng)險較高，因此降低了車速，其行為風(fēng)險值相對減小。

圖9 2種類型駕駛?cè)苏嗡淼榔骄袨轱L(fēng)險變化曲線

圖10 2種類型駕駛?cè)似胀ǜ咚俾范纹骄袨轱L(fēng)險變化曲線

圖11示出所有試驗人員在隧道路段和普通高速路段的平均行為風(fēng)險值。由圖11可知，熟練駕駛?cè)嗽诔鋈肟诙蔚男袨轱L(fēng)險值與行車段相比偏低；非熟練駕駛?cè)藙t在出口段表現(xiàn)出較高的行為風(fēng)險值； 2種試驗人員在普通路段的行為風(fēng)險值明顯高于隧道路段，并且在入口段都表現(xiàn)出較低的風(fēng)險值。

圖11 不同路段行為風(fēng)險

3.4 車速與行為風(fēng)險關(guān)系

對于隧道路段和普通路段，分別繪制不同類型試驗人員行車速度和行為風(fēng)險之間的散點密度圖如圖12所示，并對其進行皮爾遜相關(guān)分析。由于行為風(fēng)險值的計算是以測量得到的車速信息為基礎(chǔ)，所以二者之間為正線性相關(guān)(r=0.906； Sig.=0.000)。由圖12(a)可知，隧道路段熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5～85 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.4～0.5； 由圖12(b)可知，非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5～80 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.3～0.5。在普通路段，熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?00～110 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.5～0.6(見圖12(c))； 非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?0～110 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.4～0.6(見圖12(d))。此外，與熟練駕駛?cè)讼啾?，非熟練駕駛?cè)说臒狳c分布區(qū)域相對較廣，表明不同試驗人員之間存在較大的差距。

(a) 熟練駕駛?cè)颂亻L隧道路段

(b) 非熟練駕駛?cè)颂亻L隧道路段

(c) 熟練駕駛?cè)似胀ǜ咚俾范?/p>

(d) 非熟練駕駛?cè)似胀ǜ咚俾范?/p>

熟練駕駛?cè)擞捎趯υ囼灺范伪容^了解，因此行車速度明顯偏高。按照行為風(fēng)險量化模型的分析結(jié)果，其風(fēng)險均值也明顯偏高。可見，試驗人員熟悉路況不會導(dǎo)致行為風(fēng)險值降低，甚至反而造成風(fēng)險值增加。

4 安全車速差特性分析

分別對每個路段計算其實測速度與安全速度之間差值的絕對值，確定不同類型試驗人員的情況，并據(jù)此繪制安全車速差箱線圖如圖13和圖14所示。由圖13和圖14可知，熟練駕駛?cè)说能囁俨罱y(tǒng)計量相對較大，其中行車段的車速差均值明顯高于出入口段； 對于非熟練駕駛?cè)?，則出口段的車速差均值最大。此外，不管是那種類型的試驗人員，在普通路段的車速差均超過隧道路段。從不同路段的視角出發(fā)，普通路段的車速差統(tǒng)計量顯著超出隧道路段；入口段的車速差均值最低，行車段與出口段的車速差均值比較接近。

圖15示出2種不同類型試驗人員的安全車速差分布比例情況。由圖15可知，不同曲線比較類似但是存在一定差異，熟練駕駛?cè)嗽谌肟诙魏托熊嚩蔚能囁俨钫急茸畲蟮氖?0～20 km/h，出口段和普通段則是20～30 km/h；對于非熟練駕駛?cè)耍肟?、行車、出口等路段的車速差占比最大的?0～20 km/h，普通路段則是20～30 km/h。所以，隧道路段的車速差相對較小，普通路段較大。

圖13 不同類型駕駛?cè)税踩囁俨钕渚€圖

Fig. 13 Box plot of safe speed difference for different types of drivers

(a) 各路段折線圖

(b) 各路段箱線圖

(a) 熟練駕駛?cè)?/p>

(b) 非熟練駕駛?cè)?/p>

5 結(jié)論與討論

本文選擇有代表性的高速公路特長隧道作為試驗路段，測量熟練和非熟練2種類型試驗人員的速度數(shù)據(jù)，基于文獻總結(jié)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計，通過中位數(shù)分割的方法，結(jié)合路段實際限速值，提出基于主觀預(yù)期車速與客觀安全車速差值絕對值的駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險量化方法。得到區(qū)間行為風(fēng)險值后，采用保形分段3次Hermite插值法，比較不同類型試驗人員在入口、行車、出口等不同路段以及普通高速路段的行為風(fēng)險變化情況，以及2種路段環(huán)境下的風(fēng)險值差異。此外，還分析了特長隧道環(huán)境與普通路段的安全車速差規(guī)律。主要結(jié)論如下：

1)進入隧道前，入口外部熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值低于非熟練駕駛?cè)?；入口?nèi)部則恰恰相反。行車段前半段，熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值超過非熟練駕駛?cè)?，后半段則低于后者。出口內(nèi)側(cè)熟練駕駛?cè)吮憩F(xiàn)出更高的行為風(fēng)險值，出口外側(cè)則相對偏低。即在隧道內(nèi)部，熟練駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險值高于非熟練駕駛?cè)耍欢谒淼劳獠浚鞘炀汃{駛?cè)诵袨轱L(fēng)險更高一些。

2)在隧道路段，熟練駕駛?cè)嗽诔鋈肟诙蔚男袨轱L(fēng)險值與行車段相比偏低；非熟練駕駛?cè)藙t在出口段表現(xiàn)出較高的行為風(fēng)險值； 2種試驗人員在普通路段的行為風(fēng)險值明顯高于隧道路段，并且在入口段都表現(xiàn)出較低的風(fēng)險值。

3)在隧道路段，熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5～85 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.4～0.5； 非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5～80 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.3～0.5。在普通路段，熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?00～110 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.5～0.6； 非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?0～110 km/h，行為風(fēng)險值分布在0.4～0.6。

4)對于不同類型的試驗人員，隧道路段安全車速差占比最大的均為10～20 km/h，而普通路段則為20～30 km/h。

所有試驗人員均在入口段行為風(fēng)險值最低，在普通路段行為風(fēng)險值最高，這也說明所有試驗人員認(rèn)為隧道入口段風(fēng)險系數(shù)較高，所以會保持較低的安全車速差，即在隧道入口段需注意相關(guān)標(biāo)志、標(biāo)線以及安全設(shè)施的布置以降低其風(fēng)險系數(shù)。對于熟悉道路條件的熟練駕駛?cè)?，因其安全車速差較非熟練駕駛?cè)烁?，且在多發(fā)事故路段(入口段)并未出現(xiàn)行為風(fēng)險值降低的趨勢，這在一定程度上增加了事故隱患，需在實際安全設(shè)施布置過程中，考慮其行為風(fēng)險值突變點布置合理的安全保障措施，即在入口段駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險值驟增的區(qū)域(隧道外距入口100 m到隧道內(nèi)距入口220 m范圍)考慮布置安全保障設(shè)施。受各方面條件的約束，本文僅基于安全車速差建立了行為風(fēng)險評價模型，下一步建議多加入一些縱向駕駛績效指標(biāo)和橫向績效指標(biāo)，如跟車距離、車頭視距、TTC、橫向偏移距離、橫向速度等。