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摘 要： 摘要：城市隧道交通擁堵問題日益嚴重，追尾事故常發，在高峰時段尤為突出.為提高隧道口通行能力、減少因事故產生的擁堵，基于上海長江隧道入口的視頻采集的交通流數據，對隧道口各車道的車流特征進行了統計分析，并對實際觀測的碰撞時間進行了分布擬合，結合
摘要：城市隧道交通擁堵問題日益嚴重，追尾事故常發，在高峰時段尤為突出.為提高隧道口通行能力、減少因事故產生的擁堵，基于上海長江隧道入口的視頻采集的交通流數據，對隧道口各車道的車流特征進行了統計分析，并對實際觀測的碰撞時間進行了分布擬合，結合安全碰撞時間標準構建了追尾隱患概率模型，為降低大流量隧道口追尾事故隱患提供參考.研究結果表明：流量較大時，隧道口行駛車速及跟馳車輛的速度差與追尾隱患概率顯著正相關;此時不宜采用固定限速值對隧道口進行管理，建議在隧道口前設置小型車專用道或者在大流量時段對大型車(如貨車)實施限行.本模型可以有效評價隧道口追尾事故隱患，為改善措施提供理論基礎，保障隧道的安全運營.
關鍵詞：交通運輸規劃與管理;追尾隱患概率;碰撞時間;城市隧道口
目前，隨著機動車保有量的持續增加，交通需求日益增大，其中城市隧道作為路網的重要組成部分，出現了日益擁堵的現象.車輛從隧道外進入隧道的過程中，其速度、加速度、視距等均會發生變化，特別當隧道口處存在車道數量變化、交通分流與匯流以及大流量等狀況時，駕駛員在車輛變道、速度控制等方面的行為常異于普通道路，尤其在城市隧道口處經常發生追尾事故.因此，研究城市大流量隧道口的追尾隱患概率模型對提高隧道的通行能力以及安全具有重要的意義.
國內外研究學者主要利用歷史數據進行回歸統計，王琰[1]認為事故率隨著交通量的增加有著先減后增的趨勢，即當交通量在某一值時事故率最小.但歷史事故數據的獲取需要長時間的積累，而我國隧道發展時間短，且建造迅速，故累積的事故數據仍難以滿足統計分析要求，并不能夠應用到我國城市大流量隧道口的追尾隱患研究.目前交通沖突技術發展日益成熟，一定程度上解決了事故數據不足的現狀，并已經用來進行公路和交叉口處的事故黑點判斷[2-3]等方向的研究.羅石貴等[4]認為分析交通沖突最重要的步驟是交通調查.趙永紅等[5]利用Poisson對交通沖突的過程進行分析，帶動了交通沖突預測技術的發展.在交通沖突的影響因素的方面，日本學者Naito等[6]通過仿真發現合流的車輛合流時的速度越高、車頭時距越小，碰撞越容易發生，并提出一個最優速度模型來提高合流區段的安全.朱彤等[7]運用條件概率的思想求出追尾事故發生的概率來表征跟車風險.陸斯文等[8]提出了基于模糊聚類的等級閾值劃分方法，以追尾碰撞速度差來簡化追尾風險指標.Salem等[9]研究發現導致追尾事故的主要因素是由于車速離散性大、超速造成的.
我國隧道口的歷史事故數據匱乏，且很少利用交通沖突技術對城市大流量隧道口的追尾隱患問題進行研究.因此，本文作者以大流量下的上海長江隧道口為例，在歷史事故數據匱乏的情況下，利用實際拍攝錄像，通過對交通量觀測數據處理，采用交通沖突技術中的碰撞時間評價指標擬合其不同類型的3條車道碰撞時間的特征函數，同時結合不同車速、車速差組合下的碰撞時間標準，分別構建3條車道的追尾隱患概率模型，利用車道類型及車輛類型對大流量隧道口的安全水平進行了有效評價，并為今后交通設施的改善提供了理論基礎，對于豐富城市隧道口的安全評價方法具有一定的借鑒意義.
1評價指標選取
基于碰撞時間的沖突計算方法已得到國內外認可，也是最常用的評價交通安全的微觀指標.Hay-ward[10]在20世紀70年代的研究中首次提出了碰撞時間(time-to-collision，TTC)的概念.之后，國內外學者基于TTC進行交通評價的研究及模型的拓展.Vogel[11]將車頭間距與碰撞時間進行對比，發現碰撞時間能夠展現實際道路狀態，更適用于評價交通安全.盧川等[12]針對公路的平面交叉口，以85%位累積頻率對應的碰撞時間值作為下限對交通沖突嚴重性進行判定.陸建等[13]基于碰撞時間評估了不同類型駕駛人在主干路以及快速路的追尾風險，Oh等[14]構建了碰撞時間的指數衰減模型，并用來分析發生事故的概率.由于以往學者對于碰撞時間的研究已經趨于成熟，因此本文采用碰撞時間作為基礎評價指標.
2交通流參數數據獲取與處理
2.1數據采集地點
為獲得隧道口大流量狀態下的交通流參數數據，本文以上海長江隧道口作為典型大流量隧道口為例進行研究.上海長江隧道位于長江入�？冢浅缑鲘u與上海市區相接的重要通道，對區域路網具有重要的社會經濟意義.其道路是半封閉半開放的雙向六車道高速公路，計算行車速度為80km/h.上海長江隧道的地理位置見圖2.
上海長江隧道自開通以來，在節假日大流量情況下，擁堵現象常發，隧道口段經常發生交通事故，進一步加劇擁堵，大大降低了道路通行能力和服務水平.因缺乏歷史數據分析及理論支撐，近期以來，交警部門、道路管理和養護單位雖采用信息提示、增加安全設施等措施，緩解了擁堵狀況，但在追尾事故的預測等方面仍需作進一步的研究和完善.
2.2數據處理
根據式(1)，車輛碰撞時間的計算需要采集車輛的瞬時速度、車頭間距等參數.研究選取上海長江隧道口某一節假日高峰時段(6：30-7：40)的交通流.由于上海長江隧道的類型是越江、越海隧道，隧道口前0～200m路段縱坡坡度大，在匝道連接處存在車輛匯流等影響隧道口通行能力的因素，故缺少越江、越海隧道駕駛經驗的駕駛員無法預知前方信息，會出現急減速等影響隧道口安全的操作.因此，視頻資料選取隧道口前200m處攝像頭所拍攝的錄像，該攝像頭能覆蓋隧道口前0～200m的區域并可清晰地觀測交通流狀態.利用AdobePremiere視頻處理軟件對所選的視頻錄像資料進行數據提取，將文件格式調整為30幀/s的格式.提取的交通參數包括：車輛所在車道、車型、斷面時間差、車型組成(小客車編號為1、大客車編號為2、小貨車編號為3、大貨車編號為4)，并通過斷面間距計算得到交通量、車頭時距、車頭間距、地點車速等相關數據.提取的部分數據見表1.
黑色橫線斷面處的視頻識別統計斷面見圖3，其分割的車道由左向右分別為車道1、車道2、車道3，其中車道1為小客車專用道、車道2為客貨混行車道、車道3為匯流匝道.
小型車的車長取4.5m，大型車計算車長取11m，利用式(1)計算得到上海長江隧道入口段所有車輛的碰撞時間數據，并去除無效及異常數據.最終得到共計3451個碰撞時間數據.
根據孟祥海等[15]計算的碰撞時間值，利用碰撞時間的取值范圍將追尾沖突劃分為嚴重沖突和一般沖突.定義嚴重沖突為碰撞時間<2s的沖突，一般沖突為2s≤碰撞時間≤6s之間的沖突.通過數處理，得到了上海長江隧道口在大流量情況下不同車道的追尾沖突數見表2.
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由表2可見，車道2嚴重沖突個數占調查車輛總數比例最高，約為車道1所占比例的2倍;車道1的一般沖突個數占調查車輛總數比例最高，與車道2所占比例接近;車道3為匯流匝道且有信號控制，一般追尾沖突所占比例較其他兩車道小.因此車道2的追尾隱患較車道1、車道3的追尾隱患大，即大、小型車混行車道較小型車專用車道發生嚴重沖突的可能性更大.
3追尾隱患概率模型構建
3.1碰撞時間分布函數擬合
為了更直觀地展現上海長江隧道口3條車道的碰撞時間分布，對其進行觀測頻率直方圖的展示.將車道n所有車輛碰撞時間的集合定義為TTCn，n=1，2，3.碰撞時間TTCn和ln(TTCn)的觀測頻率直方圖見圖4.由圖4可見，ln(TTCn)的觀測頻率較TTCn的觀測頻率更具有規律性，且接近正態分布曲線，故采用ln(TTCn)的頻率分布來研究其分布函數.由于無法對總體分布形態作正態分布的簡單假定，且樣本數較小，故采用K-S非參數檢驗方法，其對應的正態性檢驗結果見表3
由表3可見，漸近顯著性(雙側)值均大于0.05，所以車道1、2、3的ln(TTCn)觀測頻率均服從正態分布，均值分別為3.0367、3.4494、3.1728s.
4結論
1)在大流量情況下，隧道口處車輛的追尾隱患概率會隨著車速的增加而顯著增大，且當跟馳前后車輛的速度差增大時，追尾隱患概率也會增大.
2)隧道口在大流量的情況下，設置固定限速值(如80km/h)在一定程度上并不合理，建議在隧道口前設置連續的可變限速標志進行階梯式遞減限速，使車輛速度由主線的高速度，如從100km/h逐步減速到安全的低限速值，保證隧道口在大流量情況下安全順暢穩定.
3)在相同的車速條件下，大、小型車混行車道上的追尾隱患高于小型車專用車道.隧道口在大流量的情況下，小型車專用道的設置可以降低追尾隱患概率.對于已設置小型車專用道的隧道，建議在高峰時段進行大型車(如貨車)的限行措施.——論文作者：陳豐1，2，姜茗馨1，朱明3，陳濤2
