基于灰色聚类法的公路施工区安全评价

张碧琴++黄富斌++孟杰��

摘 要：为了保障公路施工区的交通安全，通过分析施工区不同区段的安全状况，提出了以冲突率和速度偏差变化系数作为安全评价指标，并构建VISSIM仿真模型，根据有限的交通信息，运用灰色聚类法对施工区各区段进行冲突率和CVSD指标的安全评价。所得结果能够反映施工区各区段的总体安全程度，进而为公路施工者提供改进的依据。

关键词：施工区；灰色聚类法；安全评价；冲突率

中图分类号：U418 文献标志码：B

Evaluation of Highway Work Zone Safety Based on Gray Clustering Method

ZHANG Bi- qin， HUANG Fu- bin， MENG Jie

（School of Highway， Changan University， Xian 710064， Shaanxi， China）

Abstract： In order to improve the traffic safety of highway work zone， the security situation of different sections of work zone was analyzed. The security evaluation indices based on collision rate and coefficient of variation of the speed deviation were put forward. The VISSIM simulation model was built. Based on limited traffic information， gray clustering method was used to evaluate the safety in work zone of each section with collision rate and CVSD. The results reflect the overall security level of work zone and provide road builders with improvement basis.

Key words： work zone； gray clustering method； security evaluation； collision rate

0 引 言

公路施工区普遍存在通行能力下降以及行车难度增加等问题，从而使作业区成为交通瓶颈路段，交通事故时有发生。因此，合理的交通组织方案对于提高交通运行效率和安全程度具有重要的意义。当前对于公路施工区安全的研究多集中在对限速方案的安全评价或施工区的风险评价方面，这都在一定程度上提高了施工区的安全水平。但施工区的车流特性处于变化之中，且因交通组织而异，因此各个区段的安全指标并非呈现出一致性。故应对不同区段的安全指标进行综合评定，从而得出不同区段的安全水平[1- 4]。

施工区的道路几何条件、交通量、大车率和车辆运行速度等数据是可以事先采集的。根据有限的交通信息对施工区进行安全评价，找出影响交通安全的关键节点，灰色聚类法无疑是可行的方法之一[5- 6]。本文结合施工区的交通特点，对施工区的交通组织方案进行VISSIM软件仿真，并对各区段各项安全指标进行灰色聚类评价。

1 安全指标的确定

由于公路施工区要封闭一部分车道，这必然造成道路交通条件恶化，通行能力和服务水平降低，极易发生追尾、刮擦等交通事故。因此本文选择了能突出反映公路安全状况的冲突率[7]和速度偏差变化系数（coefficient of variation of the speed deviation，CVSD）[8]作为评价指标。

1.1 冲突率

交通冲突实质上是不安全交通行为的表现形式，如果冲突双方皆不采取措施，其发展结果将是发生事故[9]。为了客观地反映施工区的交通安全水平，选择时均冲突数、断面的交通实际通过量、区段长度的比值即冲突率作为评价公路施工区各区段的安全性评价指标。

f=TCQ×L（1）

式中：f为冲突率；TC为时均冲突次数（次）；Q为断面的交通实际通过量（pcu·h-1）；L为路段净距（km）。

1.2 速度偏差变化系数

速度的离散性与安全密切关联，车速标准偏差越大的地点其安全性能越差。由于公路施工区不同区段上车辆的平均速度是不一样的，为了消除车辆平均速度的影响，采用

CVSD（记为CVSD）来评价公路施工区各区段的安全性。

（3） 确定聚类权。对各灰类进行无量纲化处理，按式（7）求出各指标的不同灰类的权值，见表2。

（4） 灰色聚类分析。对该施工作业区的27个区段的交通安全情况进行聚类，由聚类矩阵σ*ik=max{σi1，σi2，σi3 }得到各个聚类最大评估值。图4～6分别为灰类A、B和C所对应的路段及相应的聚类值。

结果分析：施工区有8个区段处于安全水平 ，12个区段处于临界安全水平，7个区段处于不安全水平。在A级区段中，100 m、200 m和300 m路段大约有40%处于C级；1 700 m路段约有45%处于B级，无C级成分；其它路段全部或几乎全部处于A级。在B级区段中，500 m、600 m、700 m、900 m和1 000 m路段约有40%处于C级；2 300 m和2 700 m路段分别有20%和15%处于C级成分；其他路段无C级成分。对评价为C级的路段，必须采取严格的安全措施，对非C级但C级成分较高路段要采取改善措施。

4 结 语

（1） 从算例分析可知，施工区组织者可以根据有限的交通信息，通过灰色聚类法构建安全评价模型。这不仅可以反映施工区各区段的总体安全程度，而且可以根据具体数值，识别影响各区段安全等级的关键指标，进而提供改进的依据。

（2） 本文仅从冲突率和CVSD两个指标评价了施工区不同区段的安全状况，而实际道路安全状况还受交通拥堵、管制等因素的影响，后续研究中应着重考虑这些因素影响下的道路安全评价。

参考文献：

[1] 王 强，王显璞.高速公路养护施工作业区限速控制研究[J].交通信息与安全，2010，28（1）：124- 129.

[2] 于仁杰，马荣国，王 浩，等.公路施工作业区层级限速方案实施效果评价[J].长安大学学报：自然科学版，2014，34（3）：106- 112.

[3] 孟祥海，徐汉清，史永义.高速公路施工作业区追尾风险及其突出影响因素识别[J].公路交通科技，2012，29（ 12）：133- 138.

[4] 孟祥海，徐汉清，王 浩，等.基于 TTC 及 DRAC 的高速公路施工区追尾冲突研究[J].交通信息与安全，2012，30（6）：6- 10.

[5] 姬利娜，王 飞，成 卫.基于交通冲突与灰色聚类的交叉口安全评价研究[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2012，36（3）：641- 644.

[6] 成 卫，王贵勇.基于交通冲突技术的交叉口安全状况灰色聚类评价研究[J].昆明理工大学学报，2005，30（3）：106- 110.

[7] 赵一飞.高速公路交通安全若干问题研究[D].西安：长安大学，2009.

[8] 梅子俊，刘唐志，唐伯明.二级公路全封闭施工交通组织优化方法研究[J].重庆交通大学学报：自然科学版，2013，32（3）：455- 484.

[9] 罗江涛，任小明，罗福田.道路交通安全灰色评价方法研究[J].中国公路学报，1995，8 （4）：78- 83.

[责任编辑：杜敏浩]