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道路与道路的交叉口交通安全评价1.1交叉口的基本概况长江路与太行山路交叉口为四道口,毗邻黄岛汽车站和多元商城,车流量和人流量集中,并且是进出青岛开发区的咽喉枢纽。因此交叉口的交通流量相对较大,交通冲突也相对较多,存在的交通隐患很大,是具有代表性的典型交叉口,故选此作为交通安全的评价对象。长江路与太行山路交叉口东向为长江中路,是开发区的主干路;西向为长江西路,连接胶南与开发区;南向道路由于紧邻黄岛汽车站,进出客车经此道路,因此其承担了相对较大的交通量;北向为太行山路,是进出开发区的主要道路,交通繁忙。太行山路为两车道,其中由绿化带隔开;长江路为双向六车道,由隔离栅隔开。由于长江路的车道较多而太行山路的车道较少,在两条道路的接口处出现瓶颈现象,致使车辆在此接口处出现大量的交通冲突。并且连接长江西路与交叉口的一段有纵坡,因此在进出交叉口时,会影响车辆的驾驶和转向。由于其交通功能和所处的地理位置使其成为交通情况复杂、交通安全问题严重的交叉路口。此交叉口的大体概况如图4-1所示。图4-1长江路与太行山路交叉口交通概况图1.2交通调查在交叉口的安全度分类中,传统的划分依据是交通事故的相关特征指标,然而,鉴于事故资料的欠缺或不完备,有必要通过交叉口交通冲突调查,得出交通冲突类型以及各类型冲突数量,建立以交通冲突率为评价指标的交叉口安全评价方法。在交通安全评价过程中,首先是将需要改造的具有相似道路条件和交通条件的交叉口,做横向比较,选择出相对安全度最差的交叉口,作为首要的评价和改造的对象。然后具体分析此交叉口的各种冲突类型和冲突数量,从而确定需要改造的信号相位以及需要进行的工程改造,进而在更微观的层次上针对某一类型的冲突展开安全评价。本文正是根据交叉口的这种评价程序,依次展开基于交通冲突技术的灰色聚类、信号相位、追尾冲突安全评价方法的。为此,应对以上三种方法所需的数据进行调查。1.2.1时均冲突数与时均混合当量交通量(TC/MPCU)调查以往利用交通冲突技术进行交通安全评价的研究是以观测的时均冲突数与时均混合当量交通量(TC/MPCU)之比来建立评价指标,这是因为MPCU代表着一个交叉口的交通水平,即交通流向、交通量及交通分配等;而冲突则代表着交叉口的安全水平,即交通设施、法规意识和交通控制等。采用上述两个相关指标参数的绝对值之比作为“交叉口安全”的分级指标具有较高的效度和信度水平。但是,道路交叉口交通量具有时变特性,小时交通量存在较大差异,同时交通冲突与交通量都是随机的,虽然具有一定的规律性,但并不是按等比例变化的,因此采用时均小时TC/MPCU之比不能对单个交叉口的安全状况进行准确评价。随后交通专家又提出将分时段的交通量和交通冲突数据作为安全评价的数据源,提出以分时段交通量和交通检测数据作为指标安全评价方法。然而,一天至少8h的交通冲突调查,确立8个以上的评价指标,又显得繁琐了一些。为此,本着突出重点,统筹兼顾的原则,本文提出选取早高峰、晚高峰以及平峰时期三个时段的TC/MPCU值建立评价指标的思路,克服了多个时段交通量与冲突数据调查所带来的耗时耗力问题,同时也比以往采用时均(TC/MPCU)比值的评价法更客观更准确。进行灰色聚类安全评价应选择具有相似道路条件和交通条件的交叉口做横向比较。本文选取长江中路上的五个交叉口,分别为太行山路口、庐山路口、井冈山路口、武夷山路口、阿里山路口。调查时间为早高峰、晚高峰和平峰时段(7:30--8:30;17:30—18:30;9:30—10:30),每次调查时间为五分钟,每隔十五分钟一次,记录每个交叉口的车流量和冲突数,得出TC/MPCU值。记录表格如表4-1所示。表4-1长江中路5个交叉路口三个时段的TC/MPCU值序号交叉口早高峰时段晚高峰时段平峰时段1太行山路口0.006370.009890.009892庐山路口0.003920.003710.003523井冈山路口0.004700.004630.004624武夷山路口0.007510.008010.007165阿里山路口0.005470.005340.005291.2.2交叉口交通冲突类型及交通流量调查选择比较优化的信号相位方案和配时参数,是信号设计的重要内容,无论平面交叉口采用何种控制模式。通过恰当地运用交通冲突技术,可以将信号相位交通流冲突类型与交通安全评价建立相关的联系。为此,本文调查了长江路与太行山路交叉口(两相位信号控制交叉口)的交通冲突状况,根据对调查数据的分析和处理,得出在不同信号相位下各种车流之间的冲突率,并将其作为评价指标,判断不同车流之间冲突率的大小,分析哪种冲突车流的冲突率过高,从而确定需要改善的信号相位的设置。调查内容为收集6个小时(从上午7:00到10:00,下午17:00到20:00)的交通冲突数,且没有不良状况(如信号失误、拥挤、交通事故和下雨)。冲突观测方法采用人工观测法,连续观测4天(周二至周五)。交通冲突的量度以“冲突数/小时和冲突数/进口交通量”为标准(冲突数取严重冲突的均值,并取整;进口交通量取混合当量交通量),用于冲突率的标准化。调查汇总4天每个相同时间段的平均值统计结果如下表4-2所示:表4-2交叉口交通冲突类型及交通流量调查表冲突类型时间对向左转冲突同向左转冲突同向右转冲突同向直行冲突同向直行车流与右转车流的分流冲突同向直行车流与左转车流的分流冲突右转车流与对象左转车流冲突流量7:00—7:154328263411594317:15—7:30321721267644547:30—7:45291917209864727:45—8:0034211925101184898:00—8:1543152130139124998:15—8:3049222329141495148:30—8:4542192532135104918:45—9:003614212310884739:00—9:152812192599124529:15—9:302318202781094379:30—9:45201518229764169:45—10:003124232813111049117:00—17:1527172019109947217:15—17:30312121211151150317:30—17:453727272013101451617:45—18:004432262915121754818:00—18:155344302916121558318:15—18:304738272412131155718:30—18:4539312619109852718:45—19:0031242113681049219:00—19:152521181197747119:15—19:3023172481191144119:30—19:452021211175941719:45—20:0015171414575395802534529539251209230115416.9491.6291.5831.6702.1741.8111.993%冲突小时数1338988904235381.2.3交叉口追尾冲突调查追尾冲撞是指前导车辆与紧随其后的车辆发生的碰撞事件。本文以长江路与太行山路交叉口为研究对象,进行交通追尾冲突调查。1.造成追尾的因素调查对四道口进行连续4天(从周二到周五)的观测,冲突观测方法采用人工观测法,每天收集6个小时(从上午7:00到10:00,下午17:00到20:00)的追尾冲突数,没有不良状况(拥挤、信号失误、交通事故和下雨)。通过实地调查发现,造成交叉口追尾冲突的因素主要由以下几种:车辆左转、车辆右转、车辆减速和车辆该线。分别如图4-1到图4-4所示;图4-1车辆左转图4-2车辆右转图4-3车辆减速图4-4车辆改线观测图所示的四种造成的追尾冲突的车流,得到如表4-3所示的数据。表4-3四道口造成追尾冲突的各种因素日期车辆左转车辆右转车辆减速车辆改线总计周二7991210339445079901周三91613383477445110182周四84011582880543011028周五7601362360139329575百分比8.14%12.45%32.82%45.03%·2.数据调查说明(1)追尾冲突以一个小时为调查周期,连续不断地记录追尾冲突;(2)停车次数以车辆明显采取制动措施而停车(视为严重冲突),为记录标准;(3)发生追尾冲突的地点选择在每个相交路口的进口和出口处。以长江路与太行山路交叉口为研究对象,根据需要调查了早高峰和晚高峰时段上述四种因素造成的追尾冲突总数和停车次数,得到数据如表4-4所示。表4-4小时追尾冲突相关因素调查表时间进口方向追尾冲突总数停车次数7:00——8:00东进口2631西进口4453南进口3347北进口23168:00——9:00东进口4487西进口5392南进口41124北进口56419:00——10:00东进口3376西进口2241南进口4328北进口268617:00——18:00东进口3263西进口2285南进口3317北进口428418:00——19:00东进口5507西进口2284南进口3142北进口3137西进口124820:00南进口0137北进口3249均值3.04373.58标准差2.76221.64方差6.82750517.971.3基于交通冲突技术的交叉口灰色聚类安全评价1.3.1灰色评价法简介在评价道路交叉口安全水平时,有时不可能也没有必要在获得全部指标的统计信息后进行评价。针对交通安全信息不完全的特点,通过对少量已知信息的筛选、加工、延伸和扩展,运用灰色理论的“非唯一性原理”,运用灰色聚类方法,将交叉口三个典型时段的交通量和交通冲突数据作为评价的动态数据源,把道路交叉口交通安全水平确定在某一灰色区域内,对其交通安全状况给予评价,以达到评价道路交通安全水平的目的。当判断的交叉口安全状况差时,应及时进行交通安全改善。1.3.2交叉口灰色聚类模型(1)评价矩阵建立REF_Ref295762880\r\h[12]令聚类评价对象个数为,聚类评价指标为,其中;,记为被评估的矩阵样本,则式(4-1)(2)灰类及白化函数值的确定REF_Ref295762898\r\h[13]采用概率统计方法确定评价标准,将评价指标的实际数据,经无量纲化处理,分析数据的累积百分频率,绘制累积百分频率曲线,在曲线上确定不同累积百分频率所对应的数值,作为灰类的白化值,如图1所示.可将交叉口的安全状况划分为特别安全(A)、安全(B)、临界安全(C)、不安全(D)四个灰类级别.选取15%、85%累积百分频率对应的点来确定A和D的值,选取40%和60%累积百分频率对应的点来确定B和C的值.四个累积百分频率点对应的和分别为指标的白化值.(3)建立灰类的白化权函数REF_Ref295762916\r\h[14]交叉口安全评价四个灰类的白化权函数如式(4-2)到式(4-5)所示:式(4-2)式(4-3)式(4-4)式(4-5) 式中:为交通安全评价指标A级、B级、C级、D级的白化权函数。(4)聚类权的确定级聚类权为,t为评价灰类,且,k为评价灰类总数。按下式确定:式(4-6)式中:——第j类评价指标;——第j项评价指标属于第t种类的白化值。(5)灰聚类分析按下式求出第个评价对象对于第个灰类的聚类评估值:式(4-7)评价对象的灰聚类评估序列,评价对象所属灰类为,满足,从而确定聚类状况的安全状况等级。1.3.3交通安全评价因子的确定已有的利用交通冲突技术进行安全评价的研究,是以观测小时的时均冲突数与时均混合当量交通量之比(TC/MPCU)来确定分级标准的,并对城市交通安全的宏观分级进行评价。同样TC/MPCU也可以用来进行城市交通安全的微观评价,应用于平面交叉口。交叉口混合交通当量(MPCU)反映了交叉口的交通水平,即交通组成、交通流向、交通量及交通分配等;而交叉口交通冲突(TC)数量则可以代表着一个交叉口的绝对交通安全水平,即交通安全设施、交通控制与管理等。针对传统的交叉口事故率法存在的缺陷,采用冲突/流量的绝对值之比(TC/MPCU)来评价一个交叉口的相对安全水平具有较高的效度与信度水平。但是,道路交叉口的交通量具有时变特性,小时交通量间存在着较大的差异,同时,交通冲突与交通量都是随机值,虽然具有一定的规律性,但并不是按照等比例变化的。因此,采用小时TC/MPCU之比不能对单个交叉口安全状况进行准确评价。本文拟采用多个相似交叉口,分(早高峰、晚高峰、平峰)三个时段的TC/MPCU值建立评价指标,以此来克服多个时段交通量与冲突数据调查所带来的不便,同时提高了评价的准确度与客观性。本文定义交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)为交通安全评价因子。1.3.4交叉口的灰色聚类安全评价步骤基于交通冲突技术的交叉口安全状况灰色聚类评价过程如下:1)以城市交叉口为评价对象,以分时段的(早高峰时段、晚高峰时段、平峰时段)TC/MPCU为评价指标。选取研究地区不同交叉口交通安全指标的均值数据(每天相同时段的TC/MPCU均值),通过分析数据的累积百分频率,确定各灰类的白化值。2)根据白化权函数求出对应灰类的白化权值。3)聚类评估值按下式计算,即可求出第i个聚类对象对于第t个灰类的聚类评估值式(4-8)式中:,m为交通冲突和交通量记录的时段总数。4)评价对象所属灰类为,满足,从而确定灰类评价交叉口的安全状况等级。1.3.5具体评价过程以青岛市黄岛区长江中路5个交叉口为对象进行评价。先分别对五个交叉口进行早高峰、晚高峰、平峰时段的交通量(MPCU)和交通冲突(TC)调查,得出的TC/MPCU值如表4-1所示。SPSS聚类分析过程(SPSS的运算过程一次为:初始聚类中心、反复迭代过程、聚类结果、迭代后聚类中心、与聚类中心差值、聚类容量),如表4-5到表4-11所示:表4-5初始聚类中心表4-6迭代历史记录表4-7聚类成员表4-8最终聚类中心表4-9最终聚类中心间的距离表4-10ANOVA表4-11每个聚类中的案例数所以,交叉口的灰色聚类结果如表4-12所示:表4-12交叉口的灰色聚类结果聚类第一类第二类第三类第四类交叉口序号123、54由表4-12可知,庐山路口安全等级为一,特别安全;井冈山路口和阿里山路口安全等级为二,安全;武夷山路口安全等级为三,临界安全;太行山路口安全等级为四,不安全。由灰色聚类结果可知,太行山路交叉口是长江中路几个相邻交叉口中比较危险的交叉口。相对于传统的交通安全评价方法,交通传统技术是一种非事故统计的间接方法,具有快速、定量分析的优点。灰色理论具有能解决“部分信息已知,部分信息未知”问题的特点,而且评价方法、算法含义清晰、明确。综合运用灰色冲突理论,能够在较短时间内,快速定量的对道路交叉口进行交通安全评价,并研究合理的安全改善措施,提高安全评价的效率,特别是对于在交叉口数目较多、评价指标较多的情况下,运用交通冲突技术与灰色聚类评价这两种方法的结合,优势十分明显。1.4基于交通冲突技术的交叉口信号相位评价1.1.1样本量选取在进行交通冲突研究时,根据统计学理论,冲突数据的最小样本量为REF_Ref295762970\r\h[15]:式(4-9)其中为最小样本量要求;为涉及某种特定冲突的车辆数占所观测的交通量的比例;为l—P;为对应于一定置信度的常数:为交通冲突比率估计值的允许误差。平面十字交叉口共有12种流向,每一冲突涉及三个流向的流量,则有,置信度为95﹪时,,允许误差取10﹪则每种冲突的最小容量为:,即:对于平面十字交叉口,每种冲突的观测样本至少为72个。1.1.2选取相位方案一般而言,简单的两相位最为常用。因为在整个周期内,随着相位的增加,总损失时间也会增加,而且当使用两相位控制时又容易造成左转车辆与直行车辆的冲突,从而降低安全度。所以,选择恰当的相位相序既是信号设计的关键内容也是首要步骤。采用不同的相位将有不同的交通冲突数产生,测定和比较在相同信号相位下的交通冲突率,减少车流间的相互影响并评价安全效果,是交通冲突信号相位研究的目的,本文选择长江路与太行山路交叉口作为研究对象。1.1.3基于相位设计的交通冲突类型关于交叉口交通冲突的类型,前面章节已经论述过,然而与相位设计相关的冲突分类还需进一步的细分,为了形象直观,这里借助图示加以说明。1.对向左转冲突当对向车道驶来的车辆采取左转时,使直行车辆处于可能与之对撞或侧撞的状况。这种冲突必须在直行车具有优先通行权时才出现。如图4-5所示。2.同向左转冲突第一辆车减速欲左转的动作出现时,的危险境地。如图4-6所示。3.同向右转冲突第一辆车减速欲右转的动作出现时,跟随其后的第二辆车处于一种与其碰撞的危险境地。如图4-7所示。1.同向直行冲突当信号灯变化时,前导车辆刹车,造成后车紧急刹车,容易造成追尾冲突。如图4-8所示。5.右转车流与对向左转车流的合流冲突右转车流在出交叉口时,与对向左转车流形成合流冲突。如图4-9所示。6.同向直行车流与右转车流的分流冲突在没有设置右转车道的交叉口,当右转车辆放慢速度右转时,较易与紧随其后的直行车辆发生追尾冲突。如图4-10所示。7.同向直行车流与左转车流的分流冲突当左转车辆放慢速度转弯时,较易与紧随其后的直行车辆发生追尾冲突。如图4-11所示。图4-5对象左转冲突图4-6同向左转冲突图4-7同向右转冲突图4-8同向直行冲突图4-9右转车流与对向左转车流冲突图4-10同向直行车流由与右转车流冲突图4-11同向直行车流与左转车流冲突1.1.4具体评价过程选择以长江路与太行山路交叉口作为研究对象,此交叉口是两相位信号控制交叉口,通过实地调查发现,四道口所发生的冲突类型多为追尾冲突,冲突类型选择本章1.1.3中所描述的7种冲突类型。综合交叉口各方向的调查结果及交通流量统计数据,整理后结果如图4-12所示:图图4-12各种冲突类型比重图图4-13各种冲突类型比重图图4-14各种类型小时冲突数/小时进口交通量表4-13各种冲突类型高峰小时冲突率(小时冲突数/小时进口交通量)1(%)2(%)3(%)4(%)5(%)6(%)7(%)7:00---8:007.47561.60451.49625.68792.00431.62511.46268:00——9:008.59883.54041.55215.76652.52981.82061.97269:00——10:005.67923.84181.45435.16192.17142.06012.060117:00——18:006.81701.75721.61011.36482.40311.76552.501218:00——19:007.87406.34551.81703.93702.03791.94532.037919:00——20:001.81431.40831.46632.55221.85611.62411.8561表4-14小时冲突率汇总表(各类型小时冲突数之和/小时进口交通量)时间冲突率7:00——8:000.2735648:00——9:000.2878099:00——10:000.25946517:00——18:000.27219218:00——19:000.28994919:00——20:000.215777在交叉口车流中,冲突的发生大多与左转运行有关,因此左转车流是重点考察对象。因此,研究不同相位下的交通冲突应考虑以下几种类型:对向左转冲突同向左转冲突同向右转冲突同向直行冲突同向直行车流与右转车流分流冲突同向直行车流与左转车流分流冲突右转车流与对象左转车流合流冲突在两相位控制状态下将会产生左转车流与对向直行车流的冲突,这主要是由于驾驶员的冒进行为所致。在理论上虽然是直行车流优先通行,但在实际情况中,最先到达冲突点的车流可优先通过,由于左转车流至冲突点较近,事实上左转车流可优先通过冲突点。在整个通行信号内有冲突的交通流以互相越的方式通过冲突区,如果有一方为冒进行为,将造成另一方的避让行为,产生交通冲突。冲突类型1发生的另一种情况是:当许可相位存在时,左转驾驶员接受对向直行车流形成的一个非常小的空隙。随着拥挤程度的增加和可利用空间减少左转驾驶员更愿意接受更小的间隙从采取更加冒险的行为。而每一次冲突中都要求直行车驾驶员采取变换车道或刹车方式来避免碰撞。在两相位控制中,发生冲突类型1的比例很大。在两相位中,对向左转冲突的比例达到了所有类型的27%。冲突类型2:在许可相位下,每一次发生冲突都是由于前导车辆的驾驶员突然的犹豫,迫使随后车辆以紧急刹车方式避免相撞。造成这种冲突的突发行为有很多原因。首先,冲突类型2发生是由于前导车辆犹豫造成,具体表现为:(1)在许可相位时,驾驶员开始左转,然后又突然放弃穿越空隙;(2)在许可绿灯开启时,驾驶员开始左转,然后又突然意识到没有通行权,主要是对许可相位的误解;(3)左转车辆在左转专用车辆上实施掉头,而后续车辆误以为实施大半径的左转,以原有的方式跟车,造成交通冲突。在各种冲突比例中,同向左转的冲突比例较高。冲突类型3:右转车辆同直行非机动车和行人间较易产生冲突;红灯时等待穿行的行人和非机动车,经常在交叉口内停下,占用右转车道,造成右转机动车与直行非机动车及行人以及停下等候的非机动车和行人产生冲突,从而后续右转车辆较易与前导车辆发生追尾冲突。冲突类型4:机动车在进入交叉口减速,容易导致前导车辆与后续车辆发生追尾冲突,特别是驾驶员不确定下一时刻信号灯是否会变成红灯时会加速抢行,当信号灯变化时又会采取紧急刹车,而尾随车辆由于视野限制,容易跟前车发生追尾冲突。冲突类型5及6:主要表现在前导车辆要减速转弯,导致后续车辆必须采取减速的措施避免相撞,从而产生追尾冲突。冲突类型7:由两相位控制的交叉口,右转车流与对向左转车流产生合流冲突,由于同是转弯车辆,因此速度较低,这种冲突危害性通常较小。1.1.5评价结论通过对长江路与太行山路交叉口的冲突调查,评价结果如下:1.直行与对向左转平均小时冲突率最高为6.949%,同向左转平均小时冲突率次之1.629%.从而确定左转相位为改造对象。2.早高峰时段冲突率明显高于晚高峰时段冲突率,需要优化。3.直行与对向左转车流之间的冲突率最高的时间段是8点至9点(8.5988%)。1.在信号相位的选择中,可以用冲突率作为相位实施的依据。综上可知,此交叉口在早高峰时段不安全,需要配时优化。不足之处在于没有选择同一区域内具有相似几何条件、相似信号控制条件的多个交叉口进行横向比较。根据同一时段的小时冲突率的大小排序,通过一定的判断标准,确定冲突率等级,定量评价交叉口的安全度水平。1.5基于交通冲突技术的交叉口追尾冲突安全评价1.5.1交叉口追尾冲突通过研究表明,交叉口交通事故多为追尾事故。通过对四道口冲突类型的调查,研究发现60%的冲突为追尾冲突。如图4-15所示:图4-15各种类型冲突比重图在美国2010约发生189万次追尾事故,(几乎占到所有统计数字的30.5%)导致了2083次重大事故和555000次受伤事故。追尾事故是所有信号交叉口事故之首。佛罗里达州1531个信号历史事故调查中,追追尾事故占40.23%。考虑统计的不确定性和误差,数字可能更高,这就意味着追尾事故在信号交叉口是一个严重的问题。从某种意义上讲,追尾事故对于交叉口的安全水平具有一定的代表性。然而国内对于信号交叉口追尾事故的研究较少,将交通冲突技术用于定量评价交叉口追尾冲突还很少。所以应该通过对于追尾冲突的研究,建立有效的追尾冲突模型,定量地研究和评价信号交叉口安全度水平。1.5.2AL-Ofi模型及其改进型模型1994年美国人Al-Ofi提出了追尾冲突数与停车数之间的线性关系模型REF_Ref295763007\r\h[16]:式(4-10)式中:——每小时追尾冲突数;S——停车次数;——相关系数。此式表明停车次数与追尾次数之间存在线性关系,但是Al-Ofi模型是针对美国肯萨斯州城市道路平面交叉口而提出的。一方面由于国内城市交叉口的路况、车况与美国有很大的不同,另一方面,由于我国城市道路是人车混行的,在很大程度上国内的城市道路交叉口机动车与非机动车,机动车与行人之间的相互干扰相当严重,而美国是人车分离的,与国内城市道路交通流组成是不同的,所以不能照搬Al-Ofi模型。但是此模型的思想还是值得借鉴的。为了建立适合我国城市道路交叉口追尾冲突数与停车次数之间的相互关系模型,必须对我国部分城市道路交叉口追尾冲突数与停车次数进行调查,通过统计分析,探索追尾冲突数与停车次数之间的关系。建立适合我国城市道路平面交叉口交通条件和道路条件的模型,

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