时空环境因素对无信号交叉口事故严重程度的异质性影响.pdf

第4 0卷第4期河 北 工 业 科 技V o l.4 0,N o.42 0 2 3年7月H e b e i J o u r n a l o f I n d u s t r i a l S c i e n c e a n d T e c h n o l o g yJ u l y 2 0 2 3 文章编号:1 0 0 8-1 5 3 4(2 0 2 3)0 4-0 2 7 4-1 0时空环境因素对无信号交叉口事故严重程度的异质性影响陈 钦(江苏都市交通规划设计研究院有限公司,江苏南京 2 1 0 0 0 1)摘 要:为了明确无信号控制交叉口事故的诱发机理、降低事故损失,对美国西南部某州2 0 1 6年7月至2 0 2 0年1 2月的5 9 5 6起发生在无信号交叉口的事故数据进行统计分析,构建考虑均值和方差异质性的随机参数L o g i t模型,并分别针对白昼事故和夜间事故,选取周时间、季节、道路空间因素和环境因素作为影响因素,对模型进行参数估计和边际效应分析。结果表明:夏季对昼夜事故的严重程度有异质性影响;恶劣天气条件仅对夜间事故严重程度存在异质性影响,伴随大雾或者强风的降雨天气是加剧事故严重程度的最主要原因,且影响因素在春、夏季节的交互作用更加复杂;人行横道、交通稳静化措施对轻伤、重伤事故有助于减少人员在事故中的受伤概率;大型交通枢纽以及特殊状态下的路段附近,易发生人员伤亡事故。研究结果可为交通安全改善措施的制定提供参考,为降低道路交通事故风险提供新思路。关键词:交通运输安全工程;事故严重程度;随机参数L o g i t模型;影响因素;恶劣天气条件中图分类号:U 4 9 1.3 1 文献标识码:A D O I:1 0.7 5 3 5/h b g y k j.2 0 2 3 y x 0 4 0 0 5收稿日期:2 0 2 2-0 9-1 9;修回日期:2 0 2 2-1 1-3 0;责任编辑:尹梓如作者简介:陈 钦(1 9 8 3),男,福建福清人,高级规划师,硕士,主要从事交通运输规划、管理与道路交通安全方面的研究。E-m a i l:l a k e r s 9 1 0 11 6 3.c o m陈钦.时空环境因素对无信号交叉口事故严重程度的异质性影响J.河北工业科技,2 0 2 3,4 0(4):2 7 4-2 8 3.CHE N Q i n.H e t e r o g e n e o u s e f f e c t s o f s p a t i o t e m p o r a l-e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s o n t r a f f i c a c c i d e n t s i n j u r y s e v e r i t y a t u n s i g n a l i z e d i n t e r s e c t i o n sJ.H e b e i J o u r n a l o f I n d u s t r i a l S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y,2 0 2 3,4 0(4):2 7 4-2 8 3.H e t e r o g e n e o u s e f f e c t s o f s p a t i o t e m p o r a l-e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s o n t r a f f i c a c c i d e n t s i n j u r y s e v e r i t y a t u n s i g n a l i z e d i n t e r s e c t i o n s CHE N Q i n(J i a n g s u U r b a n T r a n s p o r t a t i o n P l a n n i n g a n d D e s i g n I n s t i t u t e C o m p a n y L i m i t e d,N a n j i n g,J i a n g s u 2 1 0 0 1 8,C h i n a)A b s t r a c t:I n o r d e r t o c l a r i f y t h e t r i g g e r i n g m e c h a n i s m o f a c c i d e n t s a t u n s i g n a l i z e d i n t e r s e c t i o n s a n d r e d u c e a c c i d e n t l o s s e s,a s t a t i s t i c a l a n a l y s i s w a s c o n d u c t e d o n 5 9 5 6 a c c i d e n t s t h a t o c c u r r e d a t u n s i g n a l i z e d i n t e r s e c t i o n s i n a s t a t e l o c a t e d i n t h e s o u t h w e s t e r n r e g i o n o f t h e U n i t e d S t a t e s f r o m J u l y 2 0 1 6 t o D e c e m b e r 2 0 2 0.T h e r a n d o m p a r a m e t e r s L o g i t m o d e l s c o n s i d e r i n g h e t e r o g e n e i t y i n m e a n a n d v a r i a n c e w e r e c o n s t r u c t e d t o s e p a r a t e l y i n v e s t i g a t e d a y t i m e a n d n i g h t t i m e a c c i d e n t s.W e e k l y t i m e,s e a s o n,r o a d s p a t i a l f a c t o r s,a n d e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s w e r e s e l e c t e d a s i n f l u e n c i n g f a c t o r s.T h e p a r a m e t e r e s t i m a t i o n a n d m a r g i n a l e f f e c t a n a l y s i s w e r e i m p l e m e n t e d o n t h e m o d e l.T h e r e s u l t s s h o w t h a t s u mm e r h a s a h e t e r o g e n e o u s i m p a c t o n t h e 第4期陈 钦:时空环境因素对无信号交叉口事故严重程度的异质性影响s e v e r i t y o f d a y t i m e a n d n i g h t t i m e a c c i d e n t s,a n d a d v e r s e w e a t h e r c o n d i t i o n s h a v e o n l y h e t e r o g e n e o u s e f f e c t s o n t h e s e v e r i t y o f n i g h t t i m e a c c i d e n t s.A d d i t i o n a l l y,r a i n y w e a t h e r,a c c o m p a n i e d b y h e a v y f o g o r s t r o n g w i n d s,i s a m a j o r r e a s o n f o r e x a c e r b a t i n g t h e s e v e r i t y o f a c c i d e n t s.T h e i n t e r a c t i o n b e t w e e n i n f l u e n c i n g f a c t o r s i n s p r i n g a n d s u mm e r i s m o r e c o m p l e x.P e d e s t r i a n c r o s s w a l k s a n d t r a f f i c c a l m i n g m e a s u r e s c a n h e l p r e d u c e t h e p r o b a b i l i t y o f p e r s o n a l i n j u r i e s i n m i n o r a n d s e v e r e a c c i d e n t s.A r e a s n e a r l a r g e t r a n s p o r t a t i o n h u b s a n d s p e c i f i c r o a d s e c t i o n s a r e m o r e p r o n e t o a c c i d e n t s i n v o l v i n g c a s u a l t i e s.T h e r e s e a r c h r e s u l t s c a n p r o v i d e r e f e r e n c e f o r t h e d e v e l o p m e n t o f t r a f f i c s a f e t y i m p r o v e m e n t m e a s u r e s a n d p r o v i d e n e w i d e a s f o r r e d u c i n g t h e r i s k o f r o a d t r a f f i c a c c i d e n t s.K e y w o r d s:t r a f f i c s a f e t y e n g i n e e r i n g;a c c i d e n t i n j u r y s e v e r i t y;r a n d o m p a r a m e t e r L o g i t m o d e l;i n f l u e n c i n g f a c t o r s;a d v e r s e w e a t h e r c o n d i t i o n s 据世界卫生组织(W o r l d H e a l t h O r g a n i z a t i o n)报道,道路交通事故已成为人类非正常死亡的主要致因1。根据事故伤害的严重程度,可以将道路交通事故分为死亡事故、重伤事故、轻伤事故和仅财产损失事故4类,探明不同伤害程度事故的发生原因对预防事故发生、降低人身伤害、减少财产损失意义重大。围绕人、车、路、环境等不同角度,国内外学者已经开展了大量的理论研究和实证研究,分析驾驶行为特性2、驾驶员属性(性别、驾龄等)3、车型4、车辆速度特性5、道路特征6、车道宽度7、天气8、交通流特性9等因素对事故严重程度的影响效能。但是,即便是相同的因素,它们在白昼和夜间对行车安全的作用效果也存在显著异质性,例如夜间时段不良光照条件对驾驶员视距的限制比白昼时段更加严重,这将会显著加剧驾驶员正确判断安全跟车距离以及安全车速的难度,同时让驾驶人难以明晰路肩位置和道路曲率,威胁行车安全。因此,以事故率普遍较高的无信号交叉口为例,采用数理统计的手段探查白昼和夜间时空环境因素对事故严重程度的贡献差异,捕获影响因素在时间维度上的不稳定特征具有重要意义。目前国内外研究学者用于探究事故严重程度影响因素问题的最有效方法是离散选择模型。常用的离散选择模型大多基于传统L o g i t模型结构形式,例如S Z E等1 0综合考虑区域人口数量、碰撞、建筑环境、道路几何以及交通条件等多维特征,构建二元L o g i t模型用于确定死亡事故和受伤事故的影响因素差异。林庆丰等1 1则在道路环境因素的基础上,将驾驶人年龄因素加入多项式L o g i t模型,分析了不同形态公交车事故中严重程度影响因素的异同性。但是传统L o g i t模型的基本假设是将所有参数均视作固定参数,即默认因素对严重程度的影响机理始终是无变化的。这一假设忽视了影响因素的时空变化特性,因此往往无法深入剖析影响因素的潜在关系。针对此类异质性问题,研究人员从参数的角度出发,允许模型参数在一个分布区间内变化(通常为 正 态 分 布),构 建 了 随 机 参 数 模 型1 2。WU等1 3采用随机参数L o g i t模型分别量化了驾驶员行为、天气条件、环境特征、道路几何特征和交通组成对 多 车 事 故 和 单 车 事 故 的 影 响。B EHNOO D等1 4同样采用随机参数L o g i t模型研究了全球经济衰退3个阶段中,事故造成行人伤害严重程度的影响因素差异。随后,随机参数的均值和方差异质性也引起了研究人员的重视,有学者提出了考虑均值和方差异质性的随机参数模型。基于此模型,YAN等1 5构建挖掘恶劣天气条件下事故严重程度影响因素的时空不稳定性;S E R AN E E P R AKA R N等1 6研究了涉及混合动力车辆的事故严重程度影响因素;宋栋栋等1 7分析了驾驶人、道路和环境潜在因素对城市道路事故严重程度的异质性影响;潘义勇等1 8重点讨论了建成环境对老年人在交通事故中遭受伤害等级的影响因素。综上所述,国内外研究人员在研究事故严重程度影响因素方面已经取得了许多成果,但是仍然缺乏对建成环境和天气环境因素的综合探讨,而且对时空因素的影响考量较少。本研究以美国西南部某州的事故数据为基础,构建均值和方差异质性的随机参数L o g i t模型,重点考虑影响因素的时空不稳定性,根据模型参数估计和边际效应分析结果,深入探讨时空环境对城市道路无信号灯交叉口路段的事故严重程度的异质性影响机理,并解析这些特征之间潜在的异质交互作用,以期为车辆被动安全系统的设计提供理论依据和参考。1 建模方法1.1 考虑均值和 方差异 质 性 的 随 机 参 数L o g i t模型笔者选择采用考虑均值和方差异质性的随机参数L o g i t模型来分析无信号交叉口昼夜时段事故严重程度的影响因素,该模型的效用函数如式(1)所示。Si j=iXi j+i j,(1)572河 北 工 业 科 技第4 0卷式中:Si j表示事故j的伤害严重程度为等级i的效用函数;i为待估参数的向量;Xi j为事故j中伤害严重程度为i的解释变量的向量;i j代表服从广义极值 分 布 的 误 差 项。根 据 效 用 函 数 构 建 的 多 元L o g i t模型1 9,如式(2)所示。Pj(i)=e x p(iXi j)Ie x p(iXi j),(2)式中:Pj(i)表示事故j严重程度为i的概率;I为所有事故严重程度的集合。标准的多元L o g i t模型中假设每个解释变量对每起事故严重程度的影响是固定不变的,但是在实际事故中解释变量的影响会因为事故的差异而不同。因此为了解决事故中由于未观测到变量引发的异质性问题,在模型中引入均值和方差异质性向量,其表达形式如式(3)所示。i=+i jZi j+i je x p(i jWi j)vi j,(3)式中:表示待估参数的均值;Zi j为事故j中存在的均值异质性向量,用于捕捉均值异质性;i j则为其对应估计参数的向量;i j为i的标准差;Wi j为方差异质性向量;i j为Wi j对应的待估参数向量;vi j为误差项。此时可构成考虑均值和方差异质性的随机参数L o g i t模型,如式(4)所示。Pj(i)=e x p(iXi j)Ie x p(iXi j)f(|)d,(4)式中:f(|)为服从某种分布的概率密度函数,根据以往研究的成果,刻画事故严重程度一般采用正态分布的形式2 0;表示刻画该分布的预定义参数向量。由于考虑均值异质性的随机参数L o g i t模型为非闭式积分,无法求解出闭式解析解,因此,采用5 0 0次H a l t o n序列抽样的模拟极大似然估计法(s i m u l a t i o n m a x i m u m l i k e l i h o o d e s t i m a t i o n,S ML E)对参数进行估计。1.2 解释变量的边际效应模型中解释变量的估计参数无法直接反映其对事故严重程度的影响程度,因此选用边际效应评价方法来分析每个解释变量对结果的影响程度。离散变量和连续变量的边际效应计算公式如式(5)和式(6)所示2 1-2 2。Ed=P(X=1)-P(X=0)P(X=0),(5)Ec=yxcxcy,(6)式中:Ed和Ec分别为离散变量和连续变量的边际效应;Ed刻画的是离散变量从0变为1时,对应伤害严重程度概率变化的百分比;Ec为连续变量变化1%时,对应伤害严重程度概率变化的百分比。2 数据描述事故数据来源于美国西南部某州2 0 1 6年7月至2 0 2 0年1 2月的历史事故数据统计,剔除统计数据缺失值和数据异常值,筛选得到城市道路无信号灯路段事故5 9 5 6起,以每日6:0 01 8:0 0为白昼时段,其余时间为夜晚时段的方式划分,得到白昼时段事故3 5 1 9起,夜间时段事故2 4 3 7起,根据造成的人员伤亡和财产损失后果,事故被划分为4个等级,分别是仅财产损失事故、轻伤事故(非失能性损伤)、重伤事故(失能性损伤)和死亡事故,4类事故分别占比4.8 9%,7 6.7 3%,1 2.9 9%和5.3 9%。以无信号控制交叉口路段的交通事故为研究对象,将事故划分为白昼事故和夜间事故进行分析,重点探究时间、空间特征和环境因素对事故严重程度影响的异质性,主要选取了周时间(星期一至星期日)和季节(春季至冬季)1 5、道路空间因素(道路类型、侧向以及周围交通设施和建筑设施情况等)和环境因素(气象条件、天气状况、能见度、风速等)2 34个方面的因素。其中,道路空间因素中除了“事故发生于道路左侧”“事故发生于道路右侧”之外,均为独立离散变量。气象条件不仅划分为“良好天气条件”和“恶劣天气条件”,同时还划分了具体的气象分类,以此来量化气象条件对事故严重程度的影响。具体信息如表1和表2所示。3 模型结果分析无信号交叉口白昼和夜间的事故严重程度建模对比结果如表3和表4所示,其中MN L表示多项式L o g i t模 型,R P L表 示随机参数L o g i t模型,R P LM表示考虑均值异质性的随机参数L o g i t模型。由于在建模过程中并未捕捉到模型的方差异质性,因此最终模型退化为考虑均值异质性的随机参数L o g i t模型。拟合优度较好的模型具有更低的赤池信息量准则(a k a i k e i n f o r m a t i o n c r i t e r i o n,A I C)值 和 更 高 的 对 数 似 然 值 和 麦 克 法 登 伪R2(M c F a d d e n P s e u d o R2,以下简称伪R2)。根据模型标定的结果,R P LM在白昼事故和夜间事故拟合过程中的A I C值低于MN L和R P L模型,而对数似然值和伪R2则高于前两者。采用2检验的方法来验证是否有必要采用更复杂的考虑均值异质性的随机参数L o g i t模型,2检验结果表明在9 5%以上的置信度水平下,可以拒绝考虑均值异质性的随机参数L o g i t模型与其余2个模型性能相同的原假设。因此结果分析以R P LM的结果为基础。672第4期陈 钦:时空环境因素对无信号交叉口事故严重程度的异质性影响表1 事故数据的描述性统计(离散变量)T a b.1 D e s c r i p t i v e s t a t i s t i c s o f a c c i d e n t d a t a(d i s c r e t e v a r i a b l e)因素解释变量白昼时段夜间时段频数占比%频数占比%周时间星期一5 5 51 5.7 73 3 81 3.8 7星期二6 3 51 8.0 44 0 71 6.7 0星期三6 7 21 9.1 03 7 51 5.3 9星期四5 5 71 5.8 33 8 51 5.8 0星期五6 4 51 8.3 34 1 21 6.9 1星期六2 3 06.5 42 7 41 1.2 4星期日2 2 56.3 92 4 61 0.0 9季节春季9 8 02 7.8 52 3 39.5 6夏季6 5 41 8.5 81 5 46.3 2秋季1 2 3 43 5.0 71 2 5 25 1.3 7冬季6 5 11 8.5 07 9 83 2.7 5道路空间因素事故发生于道路左侧6 4 71 8.3 94 1 21 6.9 1事故发生于道路右侧2 8 7 28 1.6 12 0 2 58 3.0 9事故3 0 0 m范围内有大型设施3 3 09.4 02 7 71 1.3 7事故3 0 0 m范围内路面有凸起或缺陷5 2 11 4.8 14 1 41 6.9 9事故3 0 0 m范围内有人行横道1 1 7 83 3.4 88 6 23 5.3 7事故3 0 0 m范围内有“礼让行人”标志4 0 71 1.5 72 0 58.4 1事故3 0 0 m范围内有交叉口1 5 1 04 2.9 11 0 1 54 1.6 5事故3 0 0 m范围内有“此路不通”标志2 2 06.2 51 3 25.4 2事故3 0 0 m范围内有大型交通枢纽6 1 01 7.3 35 3 82 2.0 8事故3 0 0 m范围内有公交车站1 3 0 33 7.0 31 1 2 94 6.3 3事故3 0 0 m范围内有交通稳静化措施1 2 63.5 88 43.4 5环境因素良好天气条件2 4 4 46 9.4 51 7 8 47 3.2 0恶劣天气条件1 0 7 53 0.5 56 5 32 6.8 0气温1 0 2 5 57.2 56 7 02 7.4 91 0 2 7 1 5 2 54 3.3 44 4 81 8.3 8湿度3 0%2 3 4 86 6.7 21 2 6 25 1.7 83 0%6 0%3 5 61 0.1 23 5 91 4.7 3大气压7 0 0 mmH g(9 3.1 k P a,下同)9 4 82 6.9 47 9 03 2.4 27 0 0 mmH g 7 3 0 mmH g8 3 32 3.6 77 2 22 9.6 3风速6 k m/h9 0 32 5.6 68 6 53 5.4 96 k m/h 风速1 2 k m/h1 1 9 13 3.8 48 8 33 6.2 31 2 k m/h 1 8 k m/h6 5 61 8.6 52 3 79.7 3 注:良好天气条件包括晴朗、多云天气;恶劣天气条件包括降雨、降雪、雾霾和雷暴天气;大型设施指大型商业中心、医院、体育馆等活动场所。表2 事故数据的描述性统计(连续变量)T a b.2 D e s c r i p t i v e s t a t i s t i c s o f a c c i d e n t d a t a(c o n t i n u o u s v a r i a b l e)解释变量白昼时段夜间时段均值标准差均值标准差能见度/(k mh-1)1 5.9 53.1 91 5.9 31.2 4降雨量/mm0.0 70.8 10.0 40.3 93.1 随机参数分析图1和表5、表6中:F 表示死亡事故,S 表示重伤事故,M 表示轻伤事故,N 表示仅财产损失事故。白昼事故和夜间事故的模型参数估计结果见表5和表6,白昼事故模型中,只有在事故严重程度为重伤事故时,“夏季”变量被识别为随机变量,服从均值为-3.0 1 7、标准差为3.5 1 1的正态分布。而在夜间事故模型中,轻伤事故的“夏季”变量和死亡事故的“恶劣天气条件”变量均被识别为随机变量,分布服从均值为-1.2 4 6、标准差1.9 6 8和均值为2.3 9 3、标准差为2.9 9 2的正态分布。为了更直观地反映随机参数的影响机理,绘制的随机参数正态分布曲线如图1所示。从正态分布图可以看出“夏季”变量有1 9.5 1%的可能性会增加在白昼事故中造成人员受重伤的概率,同时“夏季”变量还有2 6.3 2%的可能性会增加在夜间事故中造成人员受轻伤的概率。此外,“恶劣天气条件”变量则有7 8.8 1%的可能性会增加在夜间事故中造成人员死亡的概率。772河 北 工 业 科 技第4 0卷表3 白昼时段事故的模型对比结果T a b.3 C o m p a r i s o n r e s u l t s o f m o d e l s o f d a g l i g h t a c c i d e n t 参数MN LR P LR P LM自由度2 7.0 0 0 02 8.0 0 0 02 9.0 0 0 0A I C值5 2 4 7.0 0 0 05 2 4 2.3 0 0 05 2 3 8.5 0 0 0初始对数似然值-2 9 5 8.9 0 2 5-4 8 7 8.3 6 9 9-4 8 7 8.3 6 9 9收敛对数似然值-2 5 9 6.4 8 5 8-2 5 9 3.1 3 3 3-2 5 9 0.2 6 7 8M c F a d d e n P s e u d o R20.1 2 2 50.4 6 8 40.4 6 9 02检验MN L v s R P LM:1 2.4 3 6 0(2)9 9.8 0%R P L v s R P LM:5.7 3 1 0(1)9 8.3 3%表4 夜间时段事故的模型对比结果T a b.4 C o m p a r i s o n r e s u l t s o f m o d e l s o f n i g h t t i m e a c c i d e n t 参数MN LR P LR P LM自由度2 2.0 0 0 02 4.0 0 0 02 7.0 0 0 0A I C值2 5 8 0.1 0 0 02 5 7 7.6 0 0 02 5 7 6.7 0 0 0初始对数似然值-1 6 1 6.3 9 2 6-3 3 7 8.3 9 9 4-3 3 7 8.3 9 9 4收敛对数似然值-1 2 6 5.0 5 7 9-1 2 6 1.7 8 5 4-1 2 5 1.7 7 9 3M c F a d d e n P s e u d o R20.2 1 7 40.6 2 6 50.6 2 9 52检验MN L v s R P LM:2 6.5 5 7 2(5)9 9.9 9%R P L v s R P LM:2 0.0 1 2 2(3)9 9.9 8%图1 随机参数的概率密度分布F i g.1 P r o b a b i l i t y d e n s i t y d i s t r i b u t i o n o f r a n d o m p a r a m e t e r s3.2 随机参数的均值异质性分析白昼事故和夜间事故模型的均值异质性影响分别见表5和表6。通过表5可以看出,在白昼时段发生的事故中,“恶劣天气条件”因素的均值异质性系数为1.2 3 6,这说明该因素会显著增加随机变量“夏季”的正态分布均值,即恶劣天气条件会增加发生在夏季白昼时段事故造成人员重伤的概率。表6的结果反映出对于夜间发生的事故,随机变量“夏季”的正态分布均值受“3 0 0 m范围内有交叉口”这一因素的负相关影响,这意味着当夏季夜间事故发生在交叉口附近时,造成人员受轻伤的概率将会降低。值得注意的是,对另一个随机变量“恶劣天气条件”具有均值异质性影响的2个因素(降雨量,1 2 k m/h1 8 k m/h0.3 2 63.2 50.3 6 83.5 00.3 7 53.5 6N 湿度3 0%0.3 9 11.9 00.3 8 61.8 70.3 8 81.8 8随随机机参参数数S 夏季-0.9 5 4-4.1 5-2.2 4 5-3.1 4-3.0 1 7-3.1 2标准差-2.9 5 22.9 83.5 1 13.1 4随随机机参参数数的的均均值值异异质质性性S 夏季:恶劣天气条件-1.2 3 61.9 2表6 夜间事故模型参数估计结果T a b.6 M o d e l p a r a m e t e r e s t i m a t i o n r e s u l t s o f n i g h t-a c c i d e n t变量MN LR P LR P LM参数估计值Z检验值参数估计值Z检验值参数估计值Z检验值常常数数项项F 截距-2.3 0 7-4.5 0-3.5 3 1-3.2 9-3.5 8 3-3.3 3周周时时间间N 星期二-1.0 2 2-2.7 1-1.0 0 3-2.6 4-1.0 0 2-2.6 4N 星期日0.5 3 22.0 40.5 5 22.1 10.5 5 02.0 9季季节节M 春季0.8 8 55.8 70.9 2 75.8 70.9 2 75.8 6S 春季-1.5 9 0-8.7 0-1.5 8 7-8.6 3-1.5 8 8-8.6 4S 夏季-2.4 9 4-1 0.5 2-2.4 4 8-1 0.0 6-2.4 4 8-1 0.0 5道道路路空空间间因因素素S3 0 0 m范围内有公交车站2.1 0 03.5 42.1 8 23.4 92.1 8 83.4 9F3 0 0 m范围内有公交车站2.8 6 94.0 63.4 8 34.2 83.4 9 24.2 9S3 0 0 m范围内有大型交通枢纽1.5 1 12.0 11.7 9 01.9 71.7 6 81.9 6N3 0 0 m范围内有交叉口0.8 9 32.9 60.9 3 43.0 90.9 4 93.1 3M3 0 0 m范围内有交叉口-1.2 3 3-3.0 2-1.2 5 4-2.9 5-1.2 3 1-2.8 0M 道路左侧-1.5 4 0-4.5 8-1.5 9 7-4.4 3-1.6 0 1-4.4 3环环境境因因素素S 能见度-0.2 1 1-2 0.7 0-0.2 1 1-2 0.5 3-0.2 1 1-2 0.5 3M 降雨量0.0 6 45.0 30.0 6 65.0 10.0 6 65.0 1M1 0 气温2 7-0.2 8 6-1.9 0-0.3 3 1-2.0 9-0.3 3 3-2.0 9F1 0 气温2 7-0.7 4 2-2.4 4-1.1 2 1-2.5 3-1.0 9 7-2.4 8N1 2 k m/h1 8 k m/h0.6 7 01.8 81.5 1 11.8 01.5 2 11.8 1M 湿度6 0%0.6 0 63.4 50.6 0 33.3 60.6 0 33.3 6N 大气压7 0 0 mmH g0.6 4 43.1 90.6 5 83.2 40.6 5 83.2 4随随机机参参数数M 夏季-0.7 4 3-2.6 1-1.2 5 9-1.8 6-1.2 4 6-1.8 2标准差-1.9 2 21.6 91.9 6 81.6 6F 恶劣天气条件2.9 6 49.2 42.5 1 24.2 22.3 9 33.8 1标准差-3.0 1 12.1 72.9 9 22.1 7随随机机参参数数的的均均值值异异质质性性M 夏季:3 0 0 m范围内有交叉口-0.1 0 2-3.5 6 5F 恶劣天气:降雨量-0.9 7 83.7 1 1F 恶劣天气:1 2 k m/h 风速1 8 k m/h-0.4 5 52.6 5 8972河 北 工 业 科 技第4 0卷4 事故影响因素分析通过对比参数估计结果可见,除了上述随机参数和均值异质性的差异外,固定参数在白昼时段事故和夜间时段事故中也表现出明显的不同。因此对白昼事故模型和夜间事故模型均进行边际效应分析,以进一步探究影响因素对事故严重程度的实际影响效果,结果分别如表7和表8所示,若变量在某种事故中的边际效应值为正,则说明该变量会增加该种事故发生的概率,以下结果均根据表7和表8的边际效应值分析得出。表7 白昼事故模型边际效应T a b.7 M o d e l m a r g i n a l e f f e c t s i n d a y-a c c i d e n t变量仅财产损失事故轻伤事故重伤事故死亡事故周周时时间间F 星期三0.0 0 0 40.0 0 3 10.0 0 0 4-0.0 0 3 9F 星期四0.0 0 0 30.0 0 2 80.0 0 0 4-0.0 0 3 6M 星期六0.0 0 1 9-0.0 1 0 60.0 0 5 90.0 0 2 7M 星期日0.0 0 1 1-0.0 0 5 70.0 0 3 10.0 0 1 6季季节节N 春季0.0 9 9 0-0.0 7 3 2-0.0 1 4 7-0.0 1 1 0M 春季0.0 0 7 7-0.0 1 8 90.0 0 7 00.0 0 4 2F 春季-0.0 0 6 3-0.0 2 2 9-0.0 0 5 00.0 3 4 1M 夏季0.0 1 1 3-0.0 4 1 80.0 1 6 40.0 1 4 1S 夏季0.0 0 0 10.0 0 1 8-0.0 0 2 00.0 0 0 2F 冬季-0.0 0 0 2-0.0 1 8 4-0.0 0 3 30.0 2 1 9道道路路空空间间因因素素F3 0 0 m范围内有大型设施-0.0 0 0 2-0.0 0 1 6-0.0 0 0 10.0 0 1 9M3 0 0 m范围内有人行横道0.0 0 2 8-0.0 0 5 80.0 0 0 10.0 0 3 0S3 0 0 m范围内有人行横道0.0 0 0 10.0 0 0 7-0.0 0 0 90.0 0 0 1S3 0 0 m范围内有交通稳静化措施0.0 0 0 20.0 0 2 4-0.0 0 2 80.0 0 0 2F 路侧设有“此路不通”警示标志-0.0 0 0 1-0.0 0 1 1-0.0 0 0 10.0 0 1 3N 道路左侧0.0 0 4 5-0.0 0 3 8-0.0 0 0 1-0.0 0 0 5S 道路左侧0.0 0 0 70.0 0 7 0-0.0 0 8 20.0 0 0 5环环境境因因素素M 良好天气条件0.0 1 2 0-0.0 4 8 10.0 2 3 80.0 1 2 2S 恶劣天气条件-0.0 0 1 3-0.0 2 2 90.0 2 5 6-0.0 0 1 5M 气温1 0 0.0 0 0 7-0.0 0 4 60.0 0 2 60.0 0 1 3N1 0 1 8 k m/h-0.0 0 3 7-0.0 0 6 40.0 1 3 3-0.0 0 3 2N 湿度3 0%0.0 1 5 1-0.0 1 1 5-0.0 0 2 0-0.0 0 1 5表8 夜间事故模型边际效应T a b.8 M o d e l m a r g i n a l e f f e c t s i n n i g h t-a c c i d e n t变量仅财产损失事故轻伤事故重伤事故死亡事故周周时时间间N 星期二-0.0 0 3 20.0 0 0 40.0 0 2 70.0 0 0 2N 星期日0.0 0 4 1-0.0 0 0 4-0.0 0 3 5-0.0 0 0 2季季节