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道路几何特征和交通流量对农村道路事故率的影响 Matthew G. Karlaftis Ioannis Golias 交通运输规划与工程学院，土木工程学院，雅典国立技术大学 摘要：本文探讨了农村道路几何特征和事故率的关系，以及事故率的预测。采用一种被称为分层树型回归的非参数统计方法。本文的目标有两个：一是开发了一种定量评估各种高速公路集合特征对事故率的的影响的方法，第二，它提供了一个简单的，从根本上用数学的方式对农村道路事故发生率的预测。结果表明，虽然孤立的变量的重要性在两车道和多车道道路上是不同的，但几何设计变量和路面条件变量是影响事故率的两个最重要的因素。此外，本文中使用的方法，只要给出一个路段的档案，就可以明确的预测给定路段的事故发生率。 关键词：事故发生率；农村道路；基于分层树的回归分析 1 简介 在过去的四十年间，由于其广泛的各种应用和重要的现实意义，道路安全模型已经吸引了相当多的研究兴趣。公共机构，如国家交通运输部，会对确定事故多发的地区有兴趣，以促进交通安全。交通工程师可能对影响事故发生的频率和严重程度的因素有兴趣（交通，几何等），，以改善道路设计，并提供了一个更安全的驾驶环境。世界各地的社会所支付的高速公路事故的成本非常高，使得改善公路安全交通工程成为了一个重要目标。公路安全专家可以影响交通安全的，无论是通过如道路规则执法和教育，或者通过申请当地的交通管制和几何形状的改进方式。以往绝大多数的研究已经表明，改善公路设计可能使交通事故的数量显着减少。认识到这一点，美国联邦公路管理局（FHWA）促进安全和事故调查，鼓励各国追求安全的发展管理系统（SMS）。虽然截至1996年，SMS还未在整个联邦成立，但是大多数州都在继续工作，表明需要改进现有的处理事故的模型和方法。 许多研究都集中于识别高速公路事故的主要因素，本文采用一种被称为基于分层树的回归的严格的非参数统计方法来分析农村道路几何特征，事故发生率和事故预测之间的关系问题。本文的目标不仅是开发一种定量评估各种农村公路上几何特性和事故发生率的之间的关系，同时也提供一个简单的，但根本和数学的方式，预测事故发生率。预测事故率的能力对于运输的规划者和工程师是非常重要的，因为它可以帮助识别危险的位置，需要处理的地点，以及和预期有偏差，需要进一步检查的地方。本文剩余的部分安排如下：接下来的的章节说明了本文所使用的的方法的一些的背景的介绍，在此之后，数据和所使用的方法，估计结果，以及各种几何特征对事故发生率的的影响的介绍和讨论。最后一节，总结研究的结果，并提供了一些结论性的言论。 2 背景 许多文献都讨论了影响事故率的各种因素。约书亚和加伯（1990）采用多元线性和泊松回归来估算卡车事故发生率。琼斯和惠特菲尔德（1991）利用从西雅图采集到交通，天气等可能会影响到的交通意外数目的日常数据。利用泊松回归的方法进行了分析。Miaou等（1992）利用从8779英里公路安全信息系统（HSIS）中的数据，使用泊松回归建立了卡车事故发生率和公路几何特征的定量关系。他们的研究结果表明，道路的曲率（水平对齐）以及坡度（垂直对齐）等是影响平均事故率估是最重要的变量。 在研究了犹他州的约7000英里，Mohamedshah等地的道路日志（1993），基于平均年平均日交通量（AADT）和卡车AADT每车道，路肩宽度，水平曲率和垂直梯度等用线性回归预测了每年每英里的卡车事故率。结果表明，卡车事故率增加随着AADT和卡车AADT的增加而增加，也随着曲率和坡度的增大而增大。哈迪等（1993年），使用的数据来自佛罗里达州的道路运输库存系统（RCI），利用负二项分布（NB）回归估算了各类农村和城市的不同交通水平的公路上的事故发生率。结果表明，较高的的AADT水平和较多交叉点的存在的条件下会产生更高的事故率，而拓宽车道和路肩在降低事故率方面是有效的。在本文中，作者还提供了一个广泛的先前的有关事故发生率和道路几何特征的关系的调查结果。 最近，伊万和奥马拉（1997），于1991年一1993年对从康涅狄格交通意外监测报告的数据使用负二项分布回归发现，年平均日交通是一个重要的事故预测变量，而几何设计变量和速度差措施未发现有效预测的事故率。Karlaftis和Tarko（1998），基于来自印第安纳州一个县的数据，预估了宏观数据模型，试图明确地控制负二项分布回归中的截面异质性，避免可能的严重偏差而使得估计和统计检验失效。收集的数据来源于美国明尼苏达州和华盛顿的农村两车道的公路，用来估计了三路和四路停车控制的路口的事故率模型。模型中的独立变量包括水平度和垂直度，车道与路肩宽度，路边的危险等级，渠化交通以及车道数等。结果表明路段事故显著取决于道路中的变量，而交叉口的事故率主要取决于交叉口的交通量。 回顾一些现有文献表明，