一种高速公路设计方案安全性评价方法

摘要

一种高速公路设计方案安全性评价方法，属于高速公路安全性评价技术领域。本发明为了解决现有的评价方法评价参数固定、评价指标数量有限、输出结果单一，从而导致了安全性评价不完整，不能全面的评价设计方案。提出了一种高速公路设计方案安全性评价方法，本发明从设计方案的一致性、连续性，符合规范性，事故次数预测等多方面综合地评价高速公路的安全性。建立适合我国道路现状的评价模型，针对道路设计方面对道路的安全性进行评价，以期有效指导我国道路工作者的相关工作，同时降低道路安全隐患并提升道路项目整体安全性。本发明适用于高速公路设计方案安全性的评价。

说明书

技术领域

本发明涉及一种高速公路的安全性评价方法，尤其涉及一种高速公路设计方 案安全性评价方法，属于高速公路安全性评价技术领域。

背景技术

高速公路是直接为国民经济和社会发展服务的。高速公路设计应以实现行车 安全顺畅、社会成本低廉、环境协调友好、服务质量高效等设计目标为宗旨。

当前，高速公路的设计方案在设计指标满足规范要求的前提下，更重视初期 建设的低成本、高速度与建设期的生产安全等，而对交通安全审查与评估缺乏系 统性的认识。

武汉理工大学龙雪琴于2007年在提出了高速公路运营期道路安全评价系 统，包括交通事故分析、运行速度评价、事故多发段鉴别、符合性评价和视距检 验五个模块。但是，该系统“事故多发段路段判断”模块是基于历年的基础数据所 开发的，只能对已有的事故多发段进行判断，而不能预测道路以后可能发生的事 故次数或潜在的事故多发段路段；另外，该系统数据录入方法采用的是将生成 Autocad图的同时导出的各项指标表(.xls格式)经整理后导入到数据库中，而不能 将VB程序和Autocad图直接链接，程序使用还有不便利之处。

长安大学张巍于2006年提出基于BP人工神经网络的道路安全评价方法， 通过分析道路交通安全的影响因素，确定交通安全评价指标，应用了人工神经网 络中较成熟的BP神经网络，且运用MATLAB软件进行神经网络的创建，并把 道路安全评价比较成熟的路段作为样本，对BP神经网络进行训练，运用训练好 的网络进行实例评价。但该方法采取的评价指标数量有限，BP神经网络的效率 和精度也有待提高。

近年来我国高速公路事业迅猛发展，但对高速公路设计阶段的安全评价工作 还没有完全展开，这与许多国家相比差距很大，如能将高速公路设计方案的安全 性审查评价机制引入我国现行的高速公路设计中，对提高高速公路设计人员的安 全设计意识、提高公路设计项目的安全性将产生巨大的推动作用。最终将切实降 低高速公路的事故率及伤亡人数，极大的保障了人民群众的人身和财产安全。

发明内容

本发明的目的是提出一种高速公路设计方案安全性评价方法，以解决现有的 评价方法评价参数固定、评价指标数量有限、输出结果单一，从而导致了安全性 评价不完整，不能全面的评价设计方案。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：

本发明所述的一种高速公路设计方案安全性评价方法，所述方法包括以下步 骤：

步骤一、以相关的规范指南为依据，对高速公路设计方案进行合规性评价，评价 的范围包括平面线形设计参数的评价、纵断面线形设计参数的评价以及视距评 价；

提取设计方案的数据：从设计方案中提取道路设计参数，包括平面线形、纵 断面线形、视距参数。

依据《公路项目安全性评价指南》(JTG/T B05-2004)、《公路工程技术标准》 (JTG B01-2003)、《公路路线设计规范》(JTG D20-2006)相关规范指南，取得 基本指标层中相关指标，如平面线形安全性评价标准表、纵断面线形安全性评价 标准表、停车视距表等。

步骤二、设计一致性的评价，包括数据提取、划分路段类型、运行速度评价、 一致性与协调性评价；

步骤三、交通事故的预测，采取事故次数预测和伤亡人数预测两种方法综合 评价，其中：

对不同地形条件下高速公路交通事故发生进行预测。针对不同地形条件下， 采用合理的变量，可以得到高速公路不同路段的事故率，进行事故多发点鉴别， 为安全性改造提供依据。

根据不同地形条件，采用不同的事故预测模型和伤亡人数预测模型，地形条件 分为山岭区、重丘区和平原区；

从设计方案和历史资料中提取起终点桩号，路段类型，车道数，AADT(年平均 日交通量)参数；

事故预测：根据提取的参数，分别进行事故次数预测、事故受伤人数预测和事故 死亡人数预测；

步骤三一、交通事故次数的预测模型是：

$N_i=N_{\mathrm{Bi}}·\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}{\beta }_j$

式中：N_i——路段单元i上的预测事故率，即年均单位里程上的事故数， 单位为次·(km·年)-1；

N_Bi——路段单元i上预测出的基本事故率，即几何线形处于理想条件下 仅受交通量影响的事故率，单位为次·(km·年)-1；

β_j——第j类线形指标对基本事故率的修正系数；

在借鉴美国道路安全手册中高速公路事故预测模型的建模思想的基础上，基 于我国道路交通及事故数据，通过引入平纵线形指标修正系数，建立了适用于我 国速公路的事故预测模型。

由于高速公路在同一路段，上下行两个方向可能分属上坡和下坡路段，事故 率会有所不同。故在进行高速公路事故预测时，分上下行分别预测事故次数。

步骤三二、交通事故伤亡人数预测采用零堆积(ZINB-Probit)预测模型。

事故预测模型以道路线形条件和路段交通量为输入，输出的是未来年份各路 段受伤人数和死亡人数。与上一步骤类似，分别对上下行方向的单元路段伤亡人 数进行评价，最后分方向进行伤亡人数统计。

本发明的有益效果为：

一、建立了评价指标完备的安全性评价方法，对设计参数全面评价；

二、能够直观的体现线形组合不良的路段；

三、预测将来的事故数以及事故多发段，事故预测的精度较高，精度在±6％左右。

四、本方法适合我国道路现状，评价指标完备且可调整，可用于不同地区的设计 方案安全性评价。

附图说明

图1为安全审查程序框架图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式所述的一种高速公路设计方案安全性评价方法，包 括以下步骤：

步骤一、以相关的规范指南为依据，对高速公路设计方案进行合规性评价，评价 的范围包括平面线形设计参数的评价、纵断面线形设计参数的评价以及视距评 价；

提取设计方案的数据：从设计方案中提取道路设计参数，包括平面线形、纵 断面线形、视距参数。

依据《公路项目安全性评价指南》(JTG/T B05-2004)、《公路工程技术标准》 (JTG B01-2003)、《公路路线设计规范》(JTG D20-2006)相关规范指南，取得 基本指标层中相关指标，如平面线形安全性评价标准表、纵断面线形安全性评价 标准表、停车视距表等。

步骤二、设计一致性的评价，包括数据提取、划分路段类型、运行速度评价、 一致性与协调性评价；

步骤三、交通事故的预测，采取事故次数预测和伤亡人数预测两种方法综合 评价，其中：

对不同地形条件下高速公路交通事故发生进行预测。针对不同地形条件下， 采用合理的变量，可以得到高速公路不同路段的事故率，进行事故多发点鉴别， 为安全性改造提供依据。

根据不同地形条件，采用不同的事故预测模型和伤亡人数预测模型，地形条件 分为山岭区、重丘区和平原区；

从设计方案和历史资料中提取起终点桩号，路段类型，车道数，AADT(年平均 日交通量)参数；

事故预测：根据提取的参数，分别进行事故次数预测、事故受伤人数预测和事故 死亡人数预测；

步骤三一、交通事故次数的预测模型是：

$N_i=N_{\mathrm{Bi}}·\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}{\beta }_j$

式中：N_i——路段单元i上的预测事故率，即年均单位里程上的事故数， 单位为次·(km·年)-1；

N_Bi——路段单元i上预测出的基本事故率，即几何线形处于理想条件下 仅受交通量影响的事故率，单位为次·(km·年)-1；

β_j——第j类线形指标对基本事故率的修正系数；

在借鉴美国道路安全手册中高速公路事故预测模型的建模思想的基础上，基 于我国道路交通及事故数据，通过引入平纵线形指标修正系数，建立了适用于我 国速公路的事故预测模型。

由于高速公路在同一路段，上下行两个方向可能分属上坡和下坡路段，事故 率会有所不同。故在进行高速公路事故预测时，分上下行分别预测事故次数。

步骤三二、交通事故伤亡人数预测采用零堆积(ZINB-Probit)预测模型。

事故预测模型以道路线形条件和路段交通量为输入，输出的是未来年份各路 段受伤人数和死亡人数。与上一步骤类似，分别对上下行方向的单元路段伤亡人 数进行评价，最后分方向进行伤亡人数统计。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：步骤一所述的合 规性评价的具体过程为：

步骤一一、平面线形设计参数的评价：根据平面线形安全性评价标准表，对 平面线形设计参数进行指标评价；

其中，相邻圆曲线半径协调性的评价如下：根据设计方案中的直线段长度， 判断前后圆曲线是否为相邻圆曲线；若直线段长度为0，表明前后圆曲线之间无 直线连接，为相邻圆曲线；进而根据相邻圆曲线的转向确定相邻圆曲线的分类(S 型或C型)；

货车圆曲线超高的评价如下：采用货车的超高横坡与设计超高横坡进行对 比，若设计坡度小于货车评价超高值，则超高值不满足，货车超高横坡i的评价 公式：

$i=\frac{V^2}{127R}-0.3---\left(1\right)$

其中，V为高速公路货车设计速度，R为平曲线半径；

步骤一二、纵断面线形设计参数的评价：根据纵断面线形安全性评价标准表， 对纵断面线形设计参数进行指标评价；

步骤一三、视距的评价：根据停车视距表，对视距参数进行指标评价。其它 步骤与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：步骤一三还 包括：

平曲线防眩设施处的视距评价：该指标主要检查防眩设施是否影响平曲线外 侧的行车视距。鉴于平曲线外侧最不利的行车位置是靠近中央分隔带的行车道， 该指标的评价标准为：若防眩设施距平曲线最侧车道视线的横向距离大于最大横 净距，则满足要求；

竖曲线视距的视距评价如下：依据式(2)和(3)，代入竖曲线半径、视线 高度、障碍物高度、前照灯高度、前照灯扩散角参数，评价各凸型竖曲线和凹型 竖曲线的实际可视距离(S_实际)，然后通过对比实际可视距离与检查视距(S_检查) 的关系来确定竖曲线处是否存在视距不良问题：若S_实际＜S_检查则满足；否则，不 满足：

凸型竖曲线处驾驶员实际可获得的视线距离S_实际按下式评价：

凹型竖曲线处驾驶员实际可获得的视线距离S_实际，按下式评价：

式中，

R——竖曲线半径，单位m；

d₁——视线高度，取1.2m；

d₂——障碍物高度，取0.1m；

h——灯高，取0.75m；

δ——前照灯扩散角，取1°。其它步骤与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：步骤二 所述的设计一致性评价的具体过程为：

步骤二一、数据提取：从设计方案中提取路段的起点及终点桩号，车辆类型， 路段运行速度，评价方向；

步骤二二、划分路段类型：根据曲线半径和纵坡坡度与波长的大小，将路线 划分为平直路段、小半径平曲线路段、纵坡路段、弯坡组合路段和短直线路段；

步骤二三、运行速度评价：根据高速公路的设计速度以及评价车型估计一个 初始运行速度，然后逐段进行评价；

步骤二四、一致性与协调性评价：此两个性质评价不分先后顺序，一致性评 价，分别评价每一段设计速度Vd与运行速度Vout的差值|△V|，若≤20，则一 致性良好，反之较差；协调性评价，分别评价每一段运行速度Vout，n与上一段 运行速度Vout，n-1的差值|△V|，若|△V|≤10，则协调性良好；若10＜|△V|≤20， 则协调性较好；若|△V|＞20，则协调性较差。其它步骤与具体实施方式一至三 之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：步骤二 二中，具体路段划分方法如下：

平直路段：平面线形为直线或半径大于等于1000m的平曲线，且纵坡小于3 ％，或纵坡大于3％，但坡长小于等于300m的路段；

小半径平曲线段：平面线形为半径小于1000m的平曲线，且纵坡小于2％路 段；

纵坡路段：平面线形为直线或半径大于等于1000m的平曲线，且纵坡大于 等于3％，坡长大于300m的路段；

弯坡组合路段：平面线形为半径小于1000m的平曲线，且纵坡大于等于2 ％的路段；

短直线路段：当直线段位于两小半径曲线段之间，且长度小于临界值200 米时，则该直线视为短直线，车辆在此路段上的运行速度保持不变。其它步骤与 具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：步骤二 三中运行速度评价的具体方法如下：

通过现场观测或设计速度与初始运行速度的对应关系表，估算各种设计速度 对应的小客车和大货车的运行速度，作为设计路段的初始运行速度V₀，运行速 度评价方法依据《公路项目安全性评价指南》中的附录B。其它步骤与具体实施 方式一至五之一相同。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：步骤三 一所述的交通事故次数的预测模型具体分为：

步骤三一一、山岭区高速公路事故预测模型：

N_i＝N_Bi*β_ii*β_HCi*β_HLi*β_cd

式中，N_i——路段单元i上的预测事故率，即年均单位里程上的事故数， 单位为次·(km·年)^-1；

N_Bi——路段单元i上预测出的基本事故率，即几何线形处于理想条件下仅 受公路交通量影响的事故率，单位为次·(km·年)^-1，基本事故率 N_B＝9.35×10^-7(AADT/2/β_cd)^1.487，其中AADT为年平均日交通量，β_cd为车道 修正系数；

β_ii——路段单元i上的纵坡修正系数，纵坡修正系数 β_i＝0.11i²-0.190i+1.075，其中i为该路段单元的纵坡坡度；

β_HCi——路段单元i上的平曲线半径修正系数，平曲线半径修正系数

${\beta }_{\mathrm{HC}}=142.1R_{\mathrm{HC}}^{-0.91}+1,$其中R_HC为平曲线半径；

β_HLi——路段单元i上的直线长度修正系数，其中L_HL为直线长度，

直线长度修正系数${\beta }_{\mathrm{HL}}=0.272L_{\mathrm{HL}}^2-0.667L_{\mathrm{HL}}+1.415;$

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车道， 则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

步骤三一二、重丘区高速公路事故预测模型：

N_i＝N_Bi*β_ii*β_HCi*β_HLi*β_cd

式中，N_i——路段单元i上的预测事故率，即年均单位里程上的事故数，单 位为次·(km·年)^-1；

N_Bi——路段单元i上预测出的基本事故率，即几何线形处于理想条件下仅 受公路交通量影响的事故率，单位为次·(km·年)^-1，基本事故率 N_B＝4.18×10^-7(AADT/2/β_cd)^1.502，其中AADT为年平均日交通量，β_cd为车道 修正系数；

β_ii——路段单元i上的纵坡修正系数，纵坡修正系数 β_i＝0.157i²-0.226i+1.082，其中i为该路段单元的纵坡坡度；

β_HCi——路段单元i上的平曲线半径修正系数，平曲线半径修正系数

${\beta }_{\mathrm{HC}}=18755R_{\mathrm{HC}}^{-1.51}+1,$其中R_HC为平曲线半径；

β_HLi——路段单元i上的直线长度修正系数，其中L_HL为直线长度

直线长度修正系数${\beta }_{\mathrm{HL}}=0.073L_{\mathrm{HL}}^2-0.202L_{\mathrm{HL}}+1.171;$

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车道， 则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

步骤三一三、平原区高速公路事故预测模型：

N_i＝N_Bi*β_cd

式中，N_i——路段单元i上的预测事故率，即年均单位里程上的事故数，单 位为次·(km·年)^-1；

N_Bi——路段单元i上预测出的基本事故率，即几何线形处于理想条件下仅 受公路交通量影响的事故率，单位为次·(km·年)^-1，

基本事故率N_B＝4.07×10^-9AADT²-1.13×10^-4AADT+1.8136；

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车道， 则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2。其它步骤与具体实施方式一至六之 一相同。

具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是：步骤三二所 述的交通事故伤亡人数的预测模型具体分为：

步骤三二一、山岭区高速公路伤亡人数预测模型：

受伤人数：

D_i＝(1-p_i)λ_i

$p_i=\frac{\exp (1.1482R_{\mathrm{HC}}-0.1659R_{\mathrm{VC}}+8.6164)}{1+\exp (1.1482R_{\mathrm{HC}}-0.1659R_{\mathrm{VC}}+8.6164)}$

λ_i＝exp(0.1125R_HC-0.0363R_VC-3.558L_VC-0.0974i+0.0001(AADT

/(2/β_cd)+2.7173L_S)

式中：P_i——路段i发生事故的概率；

λi——路段i发生事故次数的数学期望；

D_i——预测得到的路段i上的受伤人数；

R_HC——平曲线半径；

i——纵坡坡度；

R_VC——竖曲线半径；

L_VC——竖曲线长度；

AADT——年平均日交通量

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车道， 则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

死亡人数：

D_d＝λ_i

λ_i＝exp(0.1765L_HC+0.1537R_HC+0.0001(AADT/2/β_cd)+3.5279L_S

-6.7155)

式中：λi——路段i发生事故次数的数学期望；

D_d——预测得到的路段i上的死亡人数；

L_HC——平曲线长度；

R_HC——平曲线半径；

L_S——路段长度；

AADT——年平均日交通量；

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车道， 则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

步骤三二二、重丘区高速公路伤亡人数预测模型：

受伤人数：

D_i＝(1-p_i)λ_i

p_i＝normal(-0.0084γ+0.5955L_G-0.000039(AADT/2/β_cd)-3.4096L_S

+3.2932)

λ_i＝exp(-0.0201γ+1.1673L_G-0.0001(AADT/(2/β_cd)-2.2625L_S)

式中：P_i——路段i发生事故的概率；

λi——路段i发生事故次数的数学期望；

D_i——预测得到的路段i上的受伤人数；

γ——偏角；

L_G——坡长；

L_S——路段长度；

AADT——年平均日交通量；

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车 道，则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

死亡人数：

D_d＝(1-p_i)λ_i

p_i＝normal(-0.3364L_T+0.000012(AADT/2/β_cd)-3.8456L_S+3.0369)

λ_i＝exp(0.8487L_T-0.0001(AADT/2/β_cd)-1.9313L_S)

式中：P_i——路段i发生事故的概率；

λi——路段i发生事故次数的数学期望；

D_d——预测得到的路段i上的死亡人数；

L_T——直线长度；

L_S——路段长度；

AADT——年平均日交通量；

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车道，则 β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

步骤三二三、平原区高速公路伤亡人数预测模型：

受伤人数：

D_i＝(1-p_i)λ_i

$p_i=\frac{\exp (0.0114R_{\mathrm{VC}}+0.3276i+3.0112)}{1+\exp (0.0114R_{\mathrm{VC}}+0.3276i+3.0112)}$

λ_i＝exp(-0.1704L_HC-0.3036R_HC+0.004R_VC+0.13L_G+0.0001(AADT

/(2/β_cd)+1.7524L_S)

式中：P_i——路段i发生事故的概率；

λi——路段i发生事故次数的数学期望；

D_i——预测得到的路段i上的受伤人数；

L_HC——平曲线长度；

R_HC——平曲线半径；

i——纵坡坡度；

R_VC——竖曲线半径；

L_G——坡长；

L_S——路段长度；

AADT——年平均日交通量

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六 车道，则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2；

死亡人数：

D_d＝(1-p_i)λ_i

$p_i=\frac{\exp (0.036R_{\mathrm{VC}}+3.6163)}{1+\exp (0.036R_{\mathrm{VC}}+3.6163)}$

λ_i＝exp(-0.775L_HC-0.1963R_HC+0.13L_G+0.0001(AADT/(2/β_cd)

+2.0601)

式中：P_i——路段i发生事故的概率；

λi——路段i发生事故次数的数学期望；

D_d——预测得到的路段i上的死亡人数；

L_HC——平曲线长度；

R_HC——平曲线半径；

L_G——坡长；

AADT——年平均日交通量；

β_cd——路段的车道数修正，若为双向四车道，则β_cd＝1；若为双向六车 道，则β_cd＝1.5，若为双向八车道，则β_cd＝2。

其它步骤与具体实施方式一至七之一相同。

表1 平面线形安全性评价标准

表2 纵断面线形安全性评价标准

表3 停车视距

表4 设计速度与初始运行速度的对应关系

本发明的验证如下：

在广东省潮州至惠州高速公路设计方案路线安全性评价中，应用本发明对其进行 安全性评价，包括以下三部分内容：平面线形安全性评价、纵断面线形安全性评 价、视距审查。按照平面线形安全性评价标准表和纵断面线形安全性评价标准表 对平面线形及纵断面线形进行安全性评价，路线安全性评价中视距检查工作主要 进行了平曲线防眩设施处的横净距计算检查和竖曲线处的视距计算检查，检查视 距采用停车视距表。

表5.主线平曲线间直线段长度评价

表6.主线平曲线线形指标评价

表7.主线圆曲线超高评价

表8 主线纵坡坡度与坡长评价

表9.主线竖曲线要素评价

表10 主线平曲线路防眩设施处的最大横净距检查