《交通影响模型》word版.doc

、车速以及他们对事故率和交通安全产生的影响,由于篇幅有限,这里只对事故率和交通流的关系进行探讨。交通流特性的专有名词除了部分需要补充外其他的前面都已经有了解释。道路安全通常被定义为:“路段上单位时间内某种事故的可能发生次数”。在这个定义中,事故种类包括一辆或多辆车造成的追尾、侧碰、人员伤亡、财产损失等。“可能”是一个概率论里的名词,它的意思就是在其它相关因素处在平均水平的情况下,长期重复的情形。“路段”包括某一特定路段或交叉口以及具有相同转弯半径的曲线路段或一簇具有相同标志设置的交叉口。由于每条路段的情况都是实时变化的,那么研究的时候就必须清楚路段所处的时段。此外,为了便于表达,安全通常是用频率表示的。比如,人们谈到1972-1976年一条特定的路段的特大交通事故时都是以特大交通事故/年的单位频率来表示的。进一步标准化,我们将事故率再除以路段长度,这样,事故率的单位就变成了:accidents/(year×km)事故数/(年*公里)。根据定义,交通安全性就是一连串的可能事故频率,m1,m2,…,mp,…,与每一种事故类型相对应。在这里只讨论一种事故类型的情况,那么可能的交通事故率就表示成为mi。,即“交通事故预测函数”(如图7-1所示)。可以看出在其它因素不变的情况下某一事故的发生率随交通量变化的情况。因此,如纵坐标表示从1972至1976年某一特定路段每年发生重大事故频率的可能值,则AADT表示1972-1976年的年平均日交通流量。图7-1交通事故预测函数模型通常,当交通流多于一股时,mi本身就是一个函数模型。因此,如对面碰撞,可能依赖于两股相冲突的交通流。行人和左转车辆发生碰撞依赖于行人的量、直行车流量和左转车流量等等。简而言之,交通事故预测模型的讨论有好多情况。实际应用中通常称为“事故率”。事故率是原点和交通事故预测模型上的点连线的斜率。例如图7-1中的点A,当某路段年平均日交通量(AADT)为3000辆/天、,/(3000×365)=×10-6次/车。/(4000×365)=×10-6次/车,,/(3000×365×)=×10-6次/车-/(4000×365×)=×10-6次/车-km。某一路段的交通事故预测函数很少为一条直线,因此在比较两条或更多条有着不同车流量路段时,就不能用事故率作为比较其安全性的指标。例如,在图7-1中,当该路段的AADT由路面改造前的3000变为改造后的4000时,。而图7-1中AADT=4000,,>,。/(4000×365)=×10-6次//(3000×365)=×10-6小,这就会得出错误的结论:此段道路交通安全性有所改善。反对利用事故率来描述安全性的科学家有Pfundt(1969),Hakkertetal.(1976),Mahalel(1986),Brundell-Freij&Ekman(1991),Andreassen(1991)。为了避免类似的错误,在做安全比较时,通常需要限定各路段或时间段内具有相同的交通量。只有当事故预测函数为一条直线时,才可以不用考虑交通量而直接比较事故率,这需要事先知道事故预测函数的形状,但这通常是不可能的。因此应用很少事故率,下文主要讨论的是预测事故频率,而不是事故率。事故预测函数是道路安全管理的重要内容,对事故预测函数的性质、形状应当进行主观逻辑分析。当然,许多研究还需要借助于经验。,无交通流就不会有事故发生,因此交通安全影响函数必须通过原点。同时,交通流的三个相互关联的特性——交通流量、交通流速和交通密度都影响着交通安全的三个相互关联的三个方面——发生事故的可能概率、概率的偶然性及事故的严重性。因此,完全依靠纯粹的归纳演绎方法很难得出交通流与交通安全之间关系的数学模型。通过逻辑分析我们可以得出:“在车流量一定时,由概率论可知,事故的发生与通过路段或交叉口的车流量存在着一定的概率关系。”若进一步假设车流量不是很大,从而使此概率关系不受车流通过频率影响时,可以得出下列关系式:M单车=qp式中q---交通量,p---单车道下每辆车发生事故的概率。这里的p一般不受q