城市快速路交通事故特性分析与安全评价

doi:10.3976/j.issn.1002-4026.2022.02.014

山东科学 ›› 2022, Vol. 35 ›› Issue (2): 115-123.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2022.02.014

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

单亚男¹,李树彬^1,^2,^*(),林兆丰¹

1.山东建筑大学交通工程学院,山东济南 250101
2.山东警察学院交通管理工程系,山东济南 250014

收稿日期:2021-03-30 出版日期:2022-04-20 发布日期:2022-04-07
通信作者: 李树彬 E-mail:li_shu_bin@163.com
作者简介:单亚男(1994—),女,硕士研究生,研究方向为交通运输工程。
基金资助:
国家自然科学基金(71871130);国家自然科学基金(71971125)

Analysis of traffic accident characteristics and safety evaluation of urban expressways

SHAN Ya-nan¹,LI Shu-bin^1,^2,^*(),LIN Zhao-feng¹

1. School of Traffic Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China
2. Department of Traffic Management Engineering,Shandong Police College, Jinan 250014, China

Received:2021-03-30 Online:2022-04-20 Published:2022-04-07
Contact: Shu-bin LI E-mail:li_shu_bin@163.com

摘要/Abstract

摘要：

通过分析济南市快速路交通事故统计数据,分别从时空分布、事故形态、事故发生原因等角度探究了城市快速路交通事故的特性。通过提取事故发生前5 min内的车型比数据和交通流量数据,并分析其与交通事故之间的规律性特征,构建基于色阶图的事故风险安全评价表,根据概率统计模型推算出事故发生的临界流量,最后综合以上数据分析构建快速路事故风险安全评价模型。数据拟合结果表明,根据当前交通流量和车型比例实时评估快速路的交通流运行安全风险,可以通过调控当前交通流量对可能发生的事故进行预警。针对快速路交通事故规律和特点,提出了事故预防及安全管理对策与措施,以达到预防事故发生、提升快速路运行安全水平的目的。

关键词: 交通事故, 交通流量, 车型比, 事故临界流量

Abstract:

By analyzing the statistical data of traffic accidents on expressways in Jinan, this paper explores the characteristics of traffic accidents on expressways in cities from the perspectives of time and space distribution, accident types, and causes. By extracting the vehicle type ratio data and traffic flow data within 5 minutes before an accident and analyzing the regular characteristics between them and traffic accidents, an accident risk safety evaluation table based on the color scale is constructed and the critical flow of accidents is calculated according to the probability and statistical model. Finally, the accident risk safety evaluation model of an expressway is constructed based on the above data analysis. Data fitting results show that the traffic flow operation safety risk of an expressway can be evaluated in real time according to the current traffic flow and vehicle type ratio, and forewarning regarding probable accidents can be provided by regulating the current traffic flow. Based on the patterns and characteristics of expressway traffic accidents, this paper proposes measures for accident prevention and safety management to prevent accidents and improve the safety level of expressway operation.

Key words: traffic accidents, traffic flow, vehicle type ratio, critical flow of accidents

中图分类号:

U491

单亚男,李树彬,林兆丰. 城市快速路交通事故特性分析与安全评价[J]. 山东科学, 2022, 35(2): 115-123.

SHAN Ya-nan,LI Shu-bin,LIN Zhao-feng. Analysis of traffic accident characteristics and safety evaluation of urban expressways[J]. Shandong Science, 2022, 35(2): 115-123.

图/表 9

图1

图2

表1

图3

图4

表2

表3

图5

图6

参考文献 16

[1]	姬杨蓓蓓, 张小宁, 孙立军. 交通事件持续时间预测及参数标定[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2010, 29(4): 613-615.
[2]	裴玉龙, 王连震. 城市快速路交通事故特性分析及安全评价[J]. 交通信息与安全, 2009, 27(2): 81-84. DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.022. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.022
[3]	SHI Q, ABDEL-ATY M. Big data applications in real-time traffic operation and safety monitoring and improvement on urban expressways[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2015, 58: 380-394. DOI: 10.1016/j.trc.2015.02.022. doi: 10.1016/j.trc.2015.02.022
[4]	李诗佳, 窦同乐, 徐进. 高速公路苜蓿叶型立交环形匝道侧滑事故仿真研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(3): 121-128. DOI: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.03.016. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.03.016
[5]	WANG K T, SIMANDL J K, PORTER M D, et al. How the choice of safety performance function affects the identification of important crash prediction variables[J]. Accident Analysis & Prevention, 2016, 88: 1-8. DOI: 10.1016/j.aap.2015.12.005. doi: 10.1016/j.aap.2015.12.005
[6]	牛毅, 李振明, 樊运晓. 基于数据挖掘的高速公路货车交通事故影响因素关联分析研究[J]. 安全与环境工程, 2020, 27(4): 180-188. DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2020.04.024. doi: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2020.04.024
[7]	CHEN L, HUANG S J, YANG C, et al. Analyzing factors that influence expressway traffic crashes based on association rules: Using the Shaoyang-Xinhuang section of the Shanghai-Kunming expressway as an example[J]. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 2020, 146(9): 05020007. DOI: 10.1061/jtepbs.0000425. doi: 10.1061/jtepbs.0000425
[8]	杨奎, 余荣杰, 王雪松. 基于车道集计交通流数据的事故风险评估分析[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2016, 44(10): 1567-1572. DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2016.10.014. doi: 10.11908/j.issn.0253-374x.2016.10.014
[9]	陈祖亮. 城市快速路交通事故黑点的辨识研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2016.
[10]	谢永彰, 龙科军, 余进修, 等. 城市快速路交通事故特性研究[J]. 交通与运输(学术版), 2005(2): 90-93.
[11]	苏静. 地表水水质理化监测指标与生物监测指标的典型相关分析[D]. 成都: 四川大学, 2006.
[12]	吴明隆, 涂金堂. SPSS与统计应用分析[M]. 大连: 东北财经大学出版社, 2012.
[13]	明道绪, 龙漫远. 典型相关分析及其应用[J]. 四川农业大学学报, 1987, 5(4): 269-274.
[14]	李有梅, 梁珣. 典型相关分析综述[J]. 中国计量大学学报, 2017, 28(1): 113-118. DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2017.01.020. doi: 10.3969/j.issn.2096-2835.2017.01.020
[15]	中华人民共和国交通运输部. 公路工程技术标准: JTG B01—2014[S]. 北京: 人民交通出版社, 2015.
[16]	盛骤, 谢式千, 潘承毅. 概率论与数理统计[M]. 4版. 北京: 高等教育出版社, 2008.

	交通流量相关系数			车型比相关系数
	5 min	10 min	15 min	5 min	10 min	15 min
5 min	1.000 0			1.000 0
10 min	0.908 6	1.000 0		0.927 9	1.000 0
15 min	0.832 2	0.876 0	1.000 0	0.929 7	0.931 5	1.000 0

平均折算系数	均值	标准差	变异系数
1.5	263.318 6	91.068 8	0.345 9
2.0	265.586 7	91.055 6	0.342 8
2.5	269.998 8	91.001 3	0.337 0
3.0	270.011 0	91.023 7	0.337 1

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

Analysis of traffic accident characteristics and safety evaluation of urban expressways

RichHTML

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 9

参考文献 16

相关文章 2

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	黄恩潭, 谷远利. 基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测[J]. 山东科学, 2018, 31(2): 79-87.
[2]	夏萍萍，魏丽英，马壮林. 基于负二项回归模型的高速公路交通事故影响因素分析[J]. J4, 2013, 26(4): 79-84.