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        所罗门曲线对车速控制的启示
       
 
       
        所罗门曲线对车速控制的启示——重温人类研究车速与事故量化关系的起点速度控制,一直是交通安全管理领域的一个多维度热门话题,不仅交通工程专业谈论颇多,社会公众也是见仁见智,争议颇多。到底应该以什么样的速度控制原则来规范设计和管理,国内也始终看不到太多的研究和令人信服的结论。为了探寻个中原委,让更多的交通从业人员获得启示,辅助研究思路,本文介绍一个在车速研究领域颇受推崇,也颇有争议的技术概念——所罗门曲线。美国人大卫· 所罗门发现的“ 所罗门曲线”(Solomon Curve),是世界交通安全研究历史上第一个针对车速与事故量化关系的研究,也是最著名的研究。该研究报告发表于1964 年,引起了不小的争议,但其影响却十分巨大和深远。因为时间过于久远,笔者没能找到报告本身,只能从一个后期的研究报告里所引用的内容,进行初步的介绍。在上世纪50 年代后期开始,所罗门就开始研究碰撞事故、驾驶人和车辆的关系,他记录了近1 万名有事故记录的驾驶人的面谈情况、车速测量情况,并与29000 名无事故记录的驾驶人的情况进行比对。在这个比对中,涉及11 个州35 段的农村公路,总长度超过600 英里。这些路是美国公路网中最具代表性的公路:四分之三是双车道公路,其他是有中央隔离设施的四车道公路;平均长度是17 英里,最长的一段是91 英里;其中28 段路白天的限速值在时速55 到70 英里之间,两段路是45 英里,其他的路段没有数据记录,只能凭司机的判断取值;这些公路,平均每3 英里有2 个商区入口、4 个交叉口。为了进行比对研究,每段路上都装了隐形测速设备,地点是每段路的典型车速区间。研究过程中,会不时拦停被记录了车速的司机。对应区域的事故数据采集时间是1958 年6 月30日之前的三到四年。为比对事故发生时的车速,记录了司机开始意识到即将发生车祸时的速度。在事故报告里,这个车速数据来自司机本人、警察或目击证人的估计;大约20% 的事故记录里没有这一车速数据。为了形成事故和非事故司机的数据比对,并使比对方式包含有对应车速的元素,研究使用了百万车英里事故数据的元素。也就是推算每段道路的对应时间段的百万车英里数据,包括了车辆数据行驶里程等,然后将车英里数据按速度区间做分布统计,再进一步比较每一速度段的事故数据,从而推导出每个速度区间的百万车英里的事故状态。所罗门发现,白天的事故与车速之间,形成了一个U 型曲线,在时速是22 英里(35 公里)或者更低时,事故率最高(每百百万车英里43,238 起),并随着车速的上升而下降,到时速65 英里(104 公里)时最低(每百百万车英里84 起事故),然后随着车速的上升开始翻转,也就是车速越高事故越多,到73 英里(117公里)时速时,每百百万车英里事故达到139 起;夜间事故率的趋势也是如此,只是除了在最低速时事故率小于白天,其他速度段都高于白天,特别是车速高于60 英里(96 公里)时速时,夜间事故明显增多。这就是为什么世界上普遍最高限速在100 公里时速左右的依据建立的起点。(见图1,这是原始图表的复印件贴图,可以看到其当年制作受到打印设备的限制的痕迹)由于公路上往往存在限速范围和平均车速的概念,因此所罗门的研究还展现了与平均车速有差异时的事故率情况。这也是一条U 型曲线,数值显示,在低于平均时速以下35 英里(也就是同向车辆速度差在每小时56 公里)时,事故率最高,在高于平均时速5 到10 英里(8-16 公里)时,事故率最低。曲线也是白天和夜间两条,反应的趋势相同(见表1)。所罗门的报告是1964 年正式发布的,引起了不小的震动和争议,特别是在低速时的高事故数据,有些出乎人们的想象。而且因为所罗门对事故前的车速统计,很多是来自于驾驶人的自我描述,这就导致了人为偏见存在的可能。但所罗门也就此提出,即使剔除一半的偏见数据,这个U 型曲线的形式依旧存在,不影响趋势性结论。(车速,英里/ 小时)图1:所罗门结论一(1964 年报告)车速与事故关系曲线,白天和夜间(Involvement rate is number of vehicles involvedin accidents per 100million vehicle-miles of travel:每100 百万车英里中涉及事故车辆的数量)表1 曲线的数据表格具体事故数据(From Solomon, 1964)速度区间(英里小时)mph事故数据(100 百万车英里)100mvm受伤人数(100 百万车英里)100mvm死亡人数(100 百万车英里)100mvm≤ 2238,8739,343 44623 - 321,2743561233 - 42362110543 - 5218862553 - 62143 70 463 - 72 12193 2≥ 73289 3
       
 
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