高速公路VC比与事故率关系研究
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钟连德,孙小端,陈永胜,贺玉龙,张杰
(北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京,100022)
E-mail:zhongliande@126
摘要:迄今为止,关于事故与流量、V/C比等之间的研究还是国外比较多,在事故与交通流特征参数建模方面取得了很大的进步,而我国由于交通事故数据获取较为困难等原因,对这方面的研究较少,交通流特征参数对安全的影响模型也不是很多。本文利用我国一条高速公路3年的事故数据和交通流数据,对V/C比和事故率的关系进行了研究,结果标明V/C比与事故率之间存在着相关关系,两者之间可用二次函数来拟合,曲线呈现U形。事故率在V/C比较小时最高;随着V/C比的增加,事故率逐渐下降;模型显示当V/C比为0.58时,事故率最低;随着V/C的继续增加,事故率又随着继续增加。
关键词:高速公路;交通安全;通行能力;V/C比;事故率
1引言
近年来,我国道路交通安全形势严峻,如何有效的提高道路的交通安全性成为迫切要解决的课题。采用
科学的分析方法,挖掘道路交通事故的影响因素,分析事故产生的原因是合理制定道路安全管理措施、预防交通事故的关键。在我国,由于道路安全信息数据比较分散,整合共享不够、数据质量和可靠性不高、采集口径不统一、信息丰度差别较大等原因的影响,现有的对高速公路安全方面的研究大多集中在对安全问题的论述、事故特点的描述、事故形态分布,以及事故原因的分析上等。事故模型的建立一般也是只从道路线形、环境等条件出发,而很少考虑交通方面的因素,而国外学者对此研究却比较多。V/C比是指交通量与相应路段的通行能力的比值,是反映路段拥挤程度的一个相对量,它比交通量更能反映道路交通的状况,与交通事故的关系也更为密切。尤其研究对象包括多个路段,而多个路段的道路条件和交通组成等又有较大变化时,用V/C比建立事故模型则更有说服力。
本文首先回顾了国内外有关交通量、(V/C比)与交通事故之间关系的研究,然后选定计算公式,利用一条高速公路3年的事故数据和交通流数据,计算了V/C值和相应小时的事故率值,最后进行两者之间的相关分析研究,回归出两者之间的曲线模型,并对模型的含义和曲线的形式进行了解释和说明。
2研究回顾
国内外很多学者对V/C比与事故率的之间的关系进行过研究,得出的结论并不完全一致,但有相似的地方。1967年,Gwynn[1]利用新泽西州的一条公路5年的事故数据,研究了
本课题得到交通部科技项目(2005353H02010)资助
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小时事故率和交通量之间的关系,该公路长约519km 、双向四车道。该研究得出的结论是在交通量很低的时候事故率非常高,回归结果表明交通量与事故率的关系可以用一条U 形曲线来表示。Cerder 和Libenh [2]在1982年通过研究事故和车头时距分布的关系,也得出了类似的曲线。1997年,美国密歇根州立大学的Min 和Sisopiku [3]对一条16英里长的公路进行了两年的观测,分工作日和周末、按事故类型的不同对V/C 比与事故率的关系进行了研究,同样得出了U 形曲线模型;Jaenam Chang [4]通过对韩国Shingal-Ansan 高速公路1992年至1997年事故数据的统计分析,把高速公路分为收费口、隧道、高速公路基本路段3种形式分别研究,得出了3种形式的V/C 比与事故率的U 形关系模型曲线,并且通过对比得出,在V/C 相同的条件下,收费口的事故率比基本路段和隧道都要高。2003年,吉小进[5]利用东北一条高速公路1994年到1999年的交通量数据和事故数据进行分析,通过数值回归,也得出了高速公路基本路段V/C 比与事故率的U 形关系曲线。然而,并不是所有的研究都认为两者之间的关系是U 形的,Hall 和Pendleton [6]在1989年、Frantzeskakis 和Iordanis [7]在1987年的研究得出的结论都表示事故率是随着V/C 的增加而增加的。Frantzeskakis 和Iordanis ,以及Persaud 和Nguyen [8]在2000年还研究过服务水平对交通安全的影响,他们得出的结论是一致的,即随着服务水平的下降(服务水平从A 到F ),无论事故数和是事故率都是上升的。
总的来说,国外关于V/C 比与事故率之间的关系研究较多,大多数结果表明V/C 比与事故率的关系呈
现U 形,相同的地方是所有的结论都表明当V/C 比较大时,事故率较大。由于各国高速公路的行车环境、驾驶员的驾驶习惯、事故统计方法以及通行能力的计算等方面均有较大不同,所以有必要通过对我国的高速公路事故数据进行分析得出适用于我国的高速公路V/C 比与事故率的关系模型曲线。国内对两者关系的研究还很少,文献[5]中计算事故率用的是全年的交通量,我们知道交通量的月变化、日变化,尤其是小时变化的差异是很大的,有早晚高峰之分,如果计算事故率用全年的交通量,就会抹煞由于交通流的波动等原因而导致事故发生的这种联系,这是不够科学的[9]。另外一方面,在计算通行能力时,需要知道交通组成情况[10],高速公路上交通组成的小时变化情况也是很明显的,如图1所示。所以,通行能力也是动态变化的。考虑到上面的因素,本文在分析V/C 比和事故率之间的关系时,用的是小时的交通量,以及一年内该小时内对应的事故数,这样得出的结论将更能体现两者之间的关系。
0.1
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0.3
0.40.50.60.70.8
0.9
1
01234567891011121314151617181920212223时间(时)
大小车交通量比例
图1 某高速公路大、小车交通量按小时变化情况  - 2 -
3 数据收集和分析
2.1 数据概况
本研究以一条高速公路作为研究对象,该高速公路位于平原区,所选路段长度38 km 。道路条件为理
想条件,即双向4车道,车道宽3.75 m ,左侧路肩宽0.75 m ,右侧路肩宽2.5 m ,设计车速120 km/h 。交通状况是有明显的早晚高峰,交通量较大,车辆组成变化明显,如图1所示。
事故数据是从交管局事故处收集来的,该高速公路2002-2004年,共发生事故共计1985起,其中两个方向的发生事故数不同:一个方向是719起,另一个方向为1244起,无方向记录11起。交通数据来源于高速公路监控中心数据库中的线圈检测数据,研究路段共布设了9组线圈,线圈检测的主要是以1分钟为间隔统计速度、流量、占有率等交通流数据,在研究分析V/C 与事故率之间的关系时将这些数据转换为了小时的平均值。
由于受出入口的影响,高速公路上各区段的交通量和交通组成均会发生一定的变化,因此根据立交和检测线圈的位置,研究将该高速公路分为4段,并将上形和下行分开,事故数据和交通流特征等数据均按24小时来统计计算,所以共有192组数据(2个方向×4段×24小时)用来分析V/C 和事故率之间的关系。
2.2 计算公式的确定
通行能力是指在一定的时段,在一定的道路、交通、控制和环境条件下,道路的一条车道或一均匀断面或一交叉点,合情合理地期望能通过人或车辆的最大小时流率。通行能力按作用性质可分为3种:理想通行能力、实际通行能力和设计通行能力。
本文所采用的通行能力是高速公路的实际通行能力,单向N 条车道的实际通行能力可用下式计算[10]:
P HV W f f f N C C ××××=0          (1)
(1)式中:C 为实际条件下的通行能力值(辆/h );为理想通行能力(pcu/h );是单向车道数;为车道宽度和侧向净空对通行能力的修正系数;是交通组成对通行能力的修正系数;为驾驶员条件对通行能力的修正系数。在这里,理想通行能力取2200 pcu/h/车道0C N W f HV f P f [10];N 取2;由于道路条件是理想条件,所以W f 1;行驶在该路上的驾驶员都是职业的司机,且熟悉该路段,所以取P f .0;H f 用下式计算:
我做了一项小实验作文
lol新手玩什么英雄取=1可V ()∑−+=111i i HV E p f          (2)
(2)式中:为大型车交通量占总交通量的百分比(%);为大型车换算成小客车的车辆换算系数。其中的取值按文献[11]来。
i p i E i E 事故率用的是百万车公里小时事故率,计算公式如下:
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L V N rate crash i i ×××=365106
(3)
(3)式中:是百万车公里小时事故率;是1年内第小时内发生的事故数;为路段长度(km );是对应于事故发生第i 小时的交通量(辆/h )。
rate crash i N i L i V 2.3 数据分析
2022年拜年祝福语根据上面的公式和参数取值,利用收集到的数据进行分析,可以计算4个路段24小时内的V/C 比及百万车公里事故率的值,如表1所示。
从表中可以看出无论是流量、大车百分比、通行能力和V/C 比在24小时内均有很大范围的变化,另外,还可以看出路段1的交通量在高峰时要明显的大于其它路段。
表1 V/C 比和事故率的计算
路段 长度
(km )方向 流量(辆/h )
大车百分比(%) 通行能力
(辆/h )
V/C 比 事故率 上行 249-3202 0.04-0.80 2217-41950.11-0.81 0.43-4.19 路段1 6.44 下行 379-3346 0.05-0.78 2240-4140
0.17-0.83 0.14-1.50 上行 243-1309 0.12-0.86 2139-3832
0.11-0.36 1.06-3.18 路段2 9.47 下行 273-1282 0.12-0.88 2110-3835
0.13-0.34 0.32-2.13 上行 278-1370 0.18-0.87 2120-3600
0.13-0.42 0.56-4.99 路段3 13.68 下行 354-1583 0.21-0.90 2080-3488
0.16-0.46 0.27-2.07 上行 285-1310 0.11-0.66 2432-3894
0.11-0.36 0.64-5.22
幽默的qq个性签名路段4 8.48 下行 175-847 0.11-0.86 2139-38550.08-0.22 0.48-2.46
通过将得到的数据进行回归分析,得到了如下两者的关系曲线,如图2所示。可以看出我国高速公路上的V/C 比和事故率的关系之间也呈U 形关系。用二次曲线可以拟合两者之间的关系,图中函数关系
式表示百万车公里小时事故率,y x 表示V/C 比,虽然,所得的R 2不是特别高,但曲线还是可以很好描绘出两者之间的关系。
1
23456
00.10.20.30.40.50.60.70.80.9饱和度(V/C)百万车公里小时事故率
图2 高速公路V/C 比与事故率关系
从图中可以看出,V/C 比较低时,事故率比较高;随着V/C 比的增大,事故率逐渐降低;由方程可以算出,当V/C 比为0.58时,事故率最低;V/C 比再增大时,事故率又开始增大。V/C 比与事故率的关系呈U 形曲线,分析其原因如下:当V/C 比较小时,即交通量 - 4 -
较小时,路面比较空旷,车辆之间的相互干扰小,行车自由度高,车速也往往很高,一但发生危险,很容易造成躲闪不及,产生安全隐患,此时发生的事故多为单车事故;随着交通量的增长,V/C比值增大,道路的利用率变高,车辆间有一定的干扰,行车速度也随之降低,司机此时警惕性也增强,所以交通事故率下降;当V/C比达到一个比较大的值,事故率达到最低;但是随着V/C比再进一步增大,车辆之间相互干扰就会严重,车辆变换车道以满足超车的需求增大,冲突也随之增大,事故率逐渐回升,此时多发生刮蹭、追尾等多车事故。当V/C较小时事故率较高的另一个原因可能是交通量小的情况多发生在21:00-6:00,这段时间除了车速较高外,同时夜间行车视距、视野都受到很大的影响,还有就是这段时间内大车的比例较大、大车的车况较差,再加上疲劳驾驶,很容易发生事故。
4小结
流量、密度、V/C比等交通流的特征参数对事故的发生可能性及事故的严重性都有直接的影响,研究其之间的相互关系,可以定量的分析和估计已有道路或者规划中道路的安全性能,能为交通事故的预防提供一个指标,以及为道路的改扩建提供一个参照,国外对此研究较多。本文利用一条高速公路连续3年的事故数据研究了V/C比和事故率之间的关系,得出了两者之间的U形关系曲线,研究证明当V/C比过大和过小时都不利于高速公路的安全。目前国内外均没有成熟的高速公路交通事故预测模型,希望本文的研究能为类似的研究提供一个有益的参考。
参考文献:
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London, Ontario, 2000, pp. 131-136.
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[11]中华人民共和国交通部. 公路工程技术标准(JTG B01-2003)[S]. 2004.
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Research on the Relationship between V/C and Crash Rate
on Freeway
ZHONG Lian-de, SUN Xiao-duan, CHEN Yong-sheng, HE Yu-long, ZHANG Jie (Beijng University of Technology: Key Lab of Traffic Engineering, Beijing, 100022, China)
Abstract:There has been considerable research conducted in recent years into establishing relationships between crashes and various traffic flow characteristics in foreign countries, and progress which has been made in the modeling of accident and traffic flow parameters was very rapid. Whereas in China, research in this field is very few due to the difficulty to collect the crash data and traffic flow data, so models about how the traffic flow parameters impact on safety are vague. This study clarified the relationship between volume to capacity ratio (V/C) and crash rate using three years crash and traffic flow data of a freeway. This relationship can be used as a basic reference to predict and prevent traffic accidents. The hourly crash rate model, having an independent variable of hourly V/C, was established by regression analysis, and the relationship between crash rate and V/C ratio represented by a U-shaped curve. The crash rate is the highest in the low hourly V/C range, decreases with an increasing V/C ratio, and then increases as the V/C ratio increases. When the V/C is 0.58, the crash rate is the lowest.
Key words:freeway; traffic safety; capacity; V/C; crash rate
作者简介:钟连德:男,北京工业大学交通工程重点实验室博士研究生,研究方向:交通安全与道路通行能力。
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