高速公路分流区交通事故影响因素与应对措施——基于四川省2013—2021年486例事故的Logistic回归分析.pdf
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1、高速公路分流区交通事故影响因素与应对措施基于四川省 20132021年 486例事故的 Logistic 回归分析何镓江,石臣鹏摘要:高速公路分流区是事故多发路段,导致事故的因素多种多样。考察20132021年发生在四川省高速公路分流区的适用一般处理程序的486起道路交通事故样本,基于Logistic回归分析的研究结果显示,老年驾驶人、低驾龄驾驶人、载货汽车、超载车辆、潮湿路面、低能见度等因素对分流区事故的发生具有显著影响。因此,应从特殊驾驶人管理、货车联合监管、超载车辆治理、标志标线优化等方面采取措施,以降低该类区域事故发生率。关键词:高速公路分流区;交通事故严重程度;Logistic回归模
2、型;应对措施中图分类号:D035.37文献标识码:A文章编号:1674-5612(2023)02-0109-102023年4月第 35 卷 第 2 期四川警察学院学报Journal of Sichuan Police CollegeApr.,2023Vol.35No.2从驾驶行为的刺激反应理论来说,驾驶人在第一次看到高速公路出口预告标志时,会产生变换车道的意识,准备进行相应操作。因此,高速公路分流区可看作从高速公路第一块出口预告标志的设置位置至驾驶员完成变道操作而驶离减速车道的路段1。高速公路分流区是高速公路主线连接服务区、收费站、互通立交的重要路段,承载着道路分流的功能。Wang Z 等结合
3、美国佛罗里达州 231 个高速公路分流区事故数据,建立偏比例优势模型,发现匝道结构、车道构成、匝道限速等对高速公路分流区事故严重程度有显著影响2。万海峰等在对多车道高速公路分流区驾驶行为的研究中,分析了分流区交通事故衍生机理,发现减速车道、匝道端部间距以及交通标志的设计参数对分流区交通事故有影响3。曹梦迪等采用负二项回归、零膨胀负二项回归和混合效应负二项回归等多种事故分析模型,对高速公路分、合流区交通事故进行统计分析,得到年平均日交通量、主线平曲线半径、分合流区渐变段长度、重型载货汽车比例的变化对该区域交通事故的具体影响4。李玉岱等人认为,高速公路出口路段事故多发的原因主要有新手经验不足、争道
4、抢行、路况不熟、违法行驶和道路环境较差等,提出了防范交通事故的建议5。刘亚洲建立交通事故率 Logistic 回归模型,定量分析各个影响因子对交通事故率的影响程度,得出了车道宽度、超载、车速和交叉口间距对交通事故发生率影响程度最大的结论6。孟云伟等利用二项 logis基金项目:2021 年四川警察学院研究生创新项目“基于 Logistic 回归的高速公路分合流区域交通事故影响因素研究”(21YCX010)收稿日期:2023-02-26作者简介:何镓江,男,四川泸州人,四川省公安厅交通警察总队高速公路三支队一大队三级警长,四川警察学院警务专业硕士研究生,主要从事交通管理研究;石臣鹏(通信作者),
5、男,河北保定人,四川警察学院副教授,主要从事道路交通安全研究。109DOI:10.16022/51-1716/d.2023.02.013tic 回归分析模型开展研究,得出了涉事车型、事发时间、特殊路段类型、事故类型和事发月份等变量均对交通事故严重程度有显著性影响的结论7。交通事故是交通活动中的人、车、路、环境等因素耦合失调导致的8,交通事故的分析也要综合考虑这几方面因素。在既有的高速公路分流区交通事故研究中,国内外专家学者主要从分流区交通事故的发生数量、车流量、道路线形和设计参数等维度进行了研究,得出了针对减速车道长度、夹角、道路平曲线半径的优化措施。但研究者对该区域交通事故的数据挖掘仍有不足
6、,分析的系统化程度还有待进一步增强。因此,本文选取 20132021 年在四川省高速公路分流区发生的交通事故作为样本数据,采用多元有序 Logistic 回归模型,探究驾驶人情况、机动车状态、道路条件、环境因素等对分流区事故的影响程度,并提出针对性优化改进措施,为降低该类区域的事故发生率、保障高速公路整体通行能力给出一定的参考建议。一、样本数据来源截至 2022 年,四川省高速公路通车里程接近 9000 公里,通车里程数位居全国前列。有研究表明:高速公路分流区事故发生率为主线路段的 46 倍,合流区事故发生率为主线路段的 23 倍9。根据 道路交通事故处理程序规定,道路交通事故分为财产损失事故
7、、伤人事故和死亡事故。财产损失事故是指造成财产损失,尚未造成人员伤亡的道路交通事故。伤人事故是指造成人员受伤,尚未造成人员死亡的道路交通事故。死亡事故是指造成人员死亡的道路交通事故。经公安交通管理综合应用平台查询得知,20132021 年,在四川省高速公路分流区发生的道路交通事故中,适用一般程序处理的交通事故有 486 起,其中死亡事故 157 起,占事故总量的 32.3%;伤人事故 214 起,占事故总量的 44%;财产损失事故 115起,占事故总量的 23.7%,如表 1 所示。本文采用的样本数据为上述 486 起适用一般程序处理的道路交通事故。表 120132021 年四川省高速公路分流
8、区 486 起道路交通事故分布情况事故类型死亡事故伤人事故财产损失事故事故数/起157214115占事故总量/%32.344.023.7二、研究方法(一)模型原理分析Logistic 回归模型是分析自变量与因变量影响关系的一种常用分析方法,主要用在疾病传播、安全研究等诸多领域10。这种分析方法简单灵活,它的各个变量可以不具有线性关系或者服从正态分布的特点,得出的结论也比较客观、可靠。Logistic 回归模型根据因变量何镓江石臣鹏高速公路分流区交通事故影响因素与应对措施110个数的不同,分为二元 Logistic 回归和多元 Logistic 回归,根据因变量之间有无线性关系,又分为有序 Lo
9、gistic 回归和无序 Logistic 回归。1.二元 Logistic 回归模型二元 Logistic 回归模型是 Logistic 回归分析中最基础的模型,它的因变量 Y 只有两种取值,分别为 Y=0(代表事件不发生)、Y=1(代表事件发生)。将自变量定义为 X,多个自变量则表示为 X1,X2,Xm。当模型中的 m 个自变量起作用时,将因变量 Y 发生的概率写成 P=PY=1|X1,X2,X3,Xm,此时,Logistic 回归模型可表示为:P=exp()0+1X1+2X2+mXm1+exp()0+1X1+2X2+mXm(式 1.1)式 1.1 中,0为常数项,1,2,m为偏回归系数。
10、当设置Z=0+1X1+2X2+mXm时,Z 与 P 的 Logistic 回归曲线如图 1 所示:图 1Z 与 P 之间的 Logistic 回归曲线由图 1 可知,当 Z 值趋于正无穷时,P 值逐渐趋近于 1,当 Z 趋于负无穷时,P 值逐渐趋近于 0,并且 P 的取值范围随 Z 值的变化以点(0,0.5)呈现 S 型对称。通常采用事件发生的概率与事件不发生的概率比值作为参考指标,即相对风险比,表达式为:p1-p=exp(0+1X1+2X2+mXm)(式 1.2)式 1.2 中,P 为事件发生的概率,1-P 为事件不发生的概率。2.多元有序 Logistic 回归模型多元有序 Logisti
11、c 回归模型是二元 Logistic 回归模型的一种延伸模型。它是指当因变量Y 有多个,且是有等级变化的有序变量时,按从大到小的顺序,Y 取 1,2,j,则多元有序Logistic 模型可以表示为:P(Y j)=g(X)=exp(j+X)1+exp(j+X)(式 1.3)进行 Logit 变换后,多元有序 Logistic 回归模型可表示为如下形式:logit(P)=ln|P(Y j|X)1-P(Y j|X)=ln|P(Y j|X)P(Y j|X)=0+1X1+2X2+nXn(式 1.4)式 1.4 中,P(Y j|X)表示第 j 类事故的发生概率,因为选取的样本中事故类型只有三何镓江石臣鹏高
12、速公路分流区交通事故影响因素与应对措施111类,所以 j=1,2,3。Xn表示第 n 个自变量,由于初步筛选的候选自变量为 11 个,所以 n=1,2,11。Y=j,表示第 j 个因变量,j、n为待估计的偏回归系数。(二)模型检验方法Logistic 回归模型只有通过模型检验后,才具有统计学意义。Logistic 回归模型常用检验方法有:模型预测正确率检验法、似然比检验法、平行线检验法、拟合优度检验法等。其中,似然比检验是通过查看 Sig.值判断整体模型的有效性,Sig.值小于 0.050 表示本次拟合模型纳入的自变量中,至少有一个自变量的 OR 值具有统计学意义,即模型总体有意义。平行线检验
13、是检验模型多维空间的相互平行程度,当平行线检验的 Sig.值大于 0.050 时,说明模型的平行维度较好,即模型通过了检验。拟合优度检验用于判断模型的拟合优度,Sig.值大于 0.050 则说明通过了拟合优度检验,即预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之,说明模型没有通过拟合优度检验,预测值与真实值之间有明显的差异,需要更换模型。三、高速公路分流区交通事故模型变量选取(一)因变量的选取本文采用多元有序 Logistic 回归模型,以四川省高速公路分流区交通事故类型作为因变量 Y,其中财产损失事故表示为 Y=1,伤人事故表示为 Y=2,死亡事故表示为 Y=3,如表 2所示。表 2因变量描述事
14、故类型财产损失事故伤人事故死亡事故因变量取值Y=1Y=2Y=3(二)自变量的选取1.候选自变量交通事故轨迹交叉理论认为,交通事故是人的不安全行为和物的不安全状态在一定时间和空间发生接触或者交叉的结果11。因此,自变量的选取需要综合考虑人、车、路和环境等因素。本文根据事故数据所包含的信息项目,从驾驶人、机动车、道路、环境等四个方面初步选择了 11 个候选自变量,如表 3 所示。表 3候选自变量驾驶人属 性驾驶人性别是否为老年驾驶人(60 岁以上)是否为低驾龄驾驶人(驾龄 5 年以下)女男否是否是010101道路条件是否为潮湿路面是否为弯道路段是否为坡道路段否是否是否是010101影响因素自变量测
15、量自变量取值影响因素自变量测量自变量取值何镓江石臣鹏高速公路分流区交通事故影响因素与应对措施112机动车信息是否为超载车辆事故车辆类型是否含有载货汽车事故机动车数量是否为多车否是否是否是010101环境条件是否为雨天是否为低能见度否是否是0101续表影响因素自变量测量自变量取值影响因素自变量测量自变量取值2.自变量筛选模型建立时,通过似然比检验对各候选因素进行分析发现,模型总体有意义,但是自变量“事故机动车数量是否为多车”和“是否为坡道路段”的 Sig.值大于 0.050,说明此二者不具有统计学意义,可在后续分析中予以剔除。进入模型后发现,“驾驶人性别”“是否为雨天”“是否为弯道路段”的 Si
16、g.值大于 0.050,说明这些自变量与因变量之间不具有显著性影响,也应当进行剔除。最终,得到如表 4 所示的自变量表。表 4自变量定义与描述影响因素驾驶人属性机动车信息道路条件环境条件自变量代码X1X2X3X4X5X6自变量测量是否为老年驾驶人(60 岁以上)是否为低驾龄驾驶人(驾龄 5 年以下)是否为超载车辆事故车辆类型是否含有载货汽车是否为潮湿路面是否为低能见度自变量取值是否是否是否是否是否是否101010101010四、高速公路分流区事故模型检验结果(一)事故模型检验多元有序 Logistic 回归模型主要通过拟合优度检验和平行线检验来验证该模型用于研究高速公路分流区道路交通事故影响因
17、素的可能性。将 486 份样本数据录入 SPSS.25 软件,选择 Logistic 回归分析,得到模型拟合优度检验和模型平行线检验结果(分别如表 5 和表 6 所示)。何镓江石臣鹏高速公路分流区交通事故影响因素与应对措施113表 5模型拟合优度检验检验方法PearsonDeviance卡方399.103399.350自由度382382显著性0.2630.802表 5 显示,该模型的 Pearson(皮尔逊)和 Deviance(偏差)值的显著性分别为 0.263 和0.802,均大于 0.050,说明模型通过了拟合优度检验,具有统计学意义。表 6模型平行线检验模型原假设常规-2 对数函数23
18、0.952217.924卡方/13.028自由度/7显著性/0.071多元有序 Logistic 回归模型的重要前提是各自变量的回归系数相等,也就是说,回归方程要在多维空间保持相互平行,即模型必须通过平行线检验。如果不满足平行线检验,则应改用多元无序 Logistic 回归模型。从表 6 可知,本模型平行线检验的 P 值为 0.071,大于0.050,说明模型通过了平行线检验,且平行维度较好,因此,可采用多元有序 Logistic 回归模型进行下一步参数估计。(二)事故模型参数估计借助 SPSS.25 软件,使用多元有序 Logistic 回归算法得到参数估计表,选取显著性水平 0.050 的
19、自变量,得到模型参数估计结果,如表 7 所示。表 7事故模型参数估计影响因素老年驾驶人低驾龄驾驶人超载车辆载货汽车潮湿路面低能见度截距截距 1截距 2参数值0.7931.1651.6191.2880.6060.696-0.3081.915标准误差0.1950.4790.4330.2040.2270.2350.1460.174自由度11111111显著性0.0000.0150.0010.0000.0080.0030.0010.007优势比(OR 值)2.2103.2005.0503.6301.8302.000/(三)分析结果表 7 显示,老年驾驶人、低驾龄驾驶人、超载车辆、载货汽车、潮湿路面和低
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