0 引言

随着我国公路事业的快速发展和汽车保有量的提高，高速公路凸显的交通安全问题日益严峻。国内外研究表明，不良道路条件是导致道路交通事故的主要因素，引发事故比例达到89%；另一方面, 驾驶员是70%交通事故的直接或间接原因^[1-2]。为减少事故的发生频率和降低事故的严重程度，高速公路线形风险评估显得尤为重要。

现阶段国内外学者在公路线形评价上进行了诸多研究，具有代表性的评价方法主要有运行速度协调性评价线形安全性^[3-5]和驾驶员心理指标评价线形安全性^[6-7]。

纵览国内外所有的线形风险评估方法，不难看出车速在线形评估中占有重要地位。车速是对线形状况最直接的反映，并且是最易观测的数据，所以研究人员常常把这个可以具体量化的参数作为线形风险评估的核心指标。但速度的研究主要是满足汽车行驶动力学理论要求，只定性地考虑了驾驶员的心理影响方面^[8]。众所周知，道路的用户是驾驶员，道路线形安全满足驾驶员的驾驶期望是一个基本要求^[9]，故文中将两种线形风险评估方法相结合，规避其各自的缺陷，实现评估过程中的多元考虑，首次提出一种量化的高速公路线形风险评估综合指标模型——线形风险指数(Alignment Risk Index，ARI)，并以某高速公路为依托通过现场试验论证该模型的有效性。

1 线形安全风险评估指标的选取

风险评估模型建立的过程也可看做分析问题的过程，评估指标选取受很多因素影响，且有很大的主观性，不同的人可能对同一问题选取不同的指标，得出不同的结论。为了使风险评估结论尽可能保持客观、全面和公正，风险评估体系的建立应遵循以下原则：科学性原则、系统性原则、综合性原则、协调性原则、实用性原则。

1.1 基于速度的线形风险评估指标 1.1.1 速度与事故的关系

目前国内外交通工作人员对事故与速度的关系进行了大量、广泛、深入的分析研究, 取得了比较一致的共识。美国、英国、法国、澳大利亚、德国等都认为速度与事故关系密切，车辆在公路上的运行车速、不同路段的速度差与事故率和事故严重程度相关。

2000年，道路运输协会(Road Transport Association)的研究表明，在单人死亡事故中，速度因素占37%；2人死亡事故中，速度因素占44%；3人及以上死亡事故中，速度因素占59%。Solomon^[10]通过对970 km路段上与事故相关的10 000名驾驶员的调查发现，事故与车速的关系呈U型，当车速接近或稍大于平均车速时事故率最低。

综上所述，速度对事故的发生起着举足轻重的作用，故从运行车速中提取线形风险评估指标极有意义。

1.1.2 基于运行速度的线形风险评估指标

(1) 设计速度与运行速度协调性指标ΔV_O-D

设计速度与运行速度协调性指标ΔV_O-D为运行速度与设计速度的差值大小。设计速度是公路线形设计的依据，它规定了公路设计中各线形指标的最低取值，而运行速度是衡量公路线形设计质量的标准，它反映了线形设计是否合理、线形是否连续、指标是否均衡^[11]。因此，运行速度与设计速度的差值大小，在某种程度上反映了公路线形与设计要求的符合程度，反映了公路线形的连续性和安全性。参考《公路项目安全性评价指南》(以下简称《指南》)，文中提出的线形风险评估指标设计速度与运行速度差值的评估标准如表 1所示^[12]。

(2) 相邻路段运行速度差ΔV₈₅

相邻路段运行速度差ΔV₈₅为相邻路段运行速度差值大小, 是评价运行速度协调性评价及线形连续性、安全性的重要指标。相邻路段是指平面、纵断面、横断面指标或设计速度不同的相接路段，一般是指平曲线的起点、曲中点、终点、纵断面变坡点、横断面宽度变化的前后路段。统计分析表明，那些运行速度变化较大的路段往往存在交通安全隐患，往往也是线形设计不连续的路段。从线形连续性角度看，选用运行速度差这一指标对线形风险进行评估是可行、可靠的。由于线形连续性与线形安全紧密相关，因此可以用相邻路段运行速度差值来进行线形风险评估^[13]。参考《指南》，文中推荐的相邻路段运行速度差值ΔV₈₅具体评估标准如表 2所示。

(3) 相邻路段运行速度变化率a

利用加速度作为评估指标主要考虑两两相邻路段之间在加减速时的运行速度变化率要求，加速度指标过大会降低驾乘人员的舒适感和安全感。在利用运行速度差进行安全风险评估的基础上，对指标超出安全范围的路段进行加速度指标验算，对于加速度指标值超过安全范围的路段应进行线形修改和调整。相邻路段运行速度变化率a的评估标准如表 3所示。为了便于分析计算，可以认为汽车在速度过渡段采用匀变速过程，根据路段运行速度就可以计算相应的加速度。

(4) 运动动力学连续性评估指标Δf

研究表明，增加可利用的摩擦力可以有效地减少交通危害性。很多国家的交通安全研究机构指出足够的摩擦力可以提高公路安全性。在公路设计中，应该注重在轮胎和路面之间提供足够的摩擦力，尤其在平曲线路段内。运动动力学连续性评估指标Δf通过分析最大有效横向力系数f_RA和最大容许横向力系数f_RD之间的关系，从而评估汽车行驶的稳定性。运动动力学连续性评估指标Δf评估内容及评估标准如表 4所示。

1.2 基于驾驶员工作负荷的线形风险评估指标

驾驶员在行车过程中的心理活动大致上可以分为3个阶段:第1阶段是驾驶员对外界刺激的感知阶段；第2阶段是驾驶员对信息进行分析判断的内处理阶段；第3阶段是驾驶员根据判断，确定采取一系列操作的行为阶段^[14]。情绪、注意等心理现象伴随着驾驶员各个阶段的驾驶活动而发生变化, 从而引起驾驶员的紧张感发生变化^[15]。

驾驶员的心理变化可以通过其生理指标上的变化表征，包括：心率、血压、血容量、皮肤电位、肌电和脑电波。心率和脑电是6种主要生理指标中最适合表征驾驶员心理反应的指标，Brookhuis的研究中也发现心电指标比脑电指标规律性更强。而且，驾驶员在驾车行驶过程中，处于警醒状态，大脑中出现的主要是β波，相关研究证实β波反映的心理现象与心率其实是相当的，但数据的测量、处理和分析不如心率简单，且β波用来刻画驾驶员行车中的心理变化也没有心率直观。另外，由于脑电波比较微弱，试验过程中很容易受到干扰因素影响而导致结果失真。基于以上原因，选用心电指标作为驾驶员心理压力的生理表征指标^[16]。

将被试车辆运行速度和驾驶员驾驶工作负荷数据一一对应并剔除受非自由流及事件影响的数据之后，可以对高速公路各路段进行驾驶工作负荷度计算，其计算公式为^[17]：

(1)

式中，K_ij为驾驶员i在路段j上的驾驶工作负荷度；HRV_ij为驾驶员i在路段j上的心率变异指标，HRV_ij=(LF/HF)_ij(LF/HF为低频高频比)；HRV_i为驾驶员i正常驾驶时的心率变异指标，以驾驶员在驾驶过程中产生的心率变异指标的期望作为表征值；V_ij为驾驶员i在道路上j路段的实时速度。

驾驶员驾驶工作负荷分类阈值如表 5所示，以小客车作为代表车型。

2 线形安全风险评估模型的构建 2.1 高速公路线形风险指数ARI的提出

为使高速公路线形风险评估最终有一个量化的综合评估结果，对高速公路的线形风险给出具体的定量描述，能使人们真切实在地把握其风险水平。在上述风险评估指标研究的基础上，将运行速度协调性线形安全评估和驾驶员心理指标线形安全评估两种评估方法相结合，成功规避两种方法各自的缺陷形成互补，提出了线形风险指数(Alignment Risk Index，ARI)的概念，用以表征高速公路线形风险水平。线形风险指数ARI的提出实现了线形风险评估的多元考虑，将驾驶员因素和线形指标有效地结合在一起，使得风险评估结果更趋于合理、可靠。

(2)

该模型中，SCO_i与1.1.2节中基于运行速度的线形安全风险评估指标一一对应，ω_i为各指标影响系数(ω₁=0.3，ω₂=0.4，ω₃=0.2，ω₄=0.1)；PCC为驾驶工作负荷修正系数，其取值由基于驾驶员工作负荷的线形风险评估指标进行确定。其中，运行速度参考《指南》中推荐的“公路运行速度研究”的计算方法进行计算，并以小客车作为典型车辆模型的代表车型。

2.2 风险评估模型中各因子取值

风险评估模型中的各因子取值见表 6。

2.3 基于线形风险指数的风险评估标准

线形风险指数ARI表征的是路段线形综合风险水平，通过对ARI与各种评估指标相关性、敏感性分析，建议ARI的风险评估标准如表 7所示。

3 实例应用研究 3.1 现场试验

现场试验的目的是为了采集在高速公路不同线形条件下车辆的实时速度及驾驶员心率变异指标，以便计算驾驶工作负荷度，确定出驾驶工作负荷修正系数PCC。

为满足试验所需样本量，随机选取驾驶技术熟练、身体健康且休息良好的被试驾驶员3名，试验车辆采用典型小客车，保证试验在自由流的条件下进行。被试车辆顶部放置动态GPS，如图 1所示，该仪器可实现对车辆的三维定位和三维测速，能够实时采集行驶车辆的速度数据，真实反映车辆的行驶状态。驾驶员佩戴KF-2型动态生理检测仪实时采集驾驶员的生理指标，仪器试验心率范围为20~200次/min，如图 2所示。

选取湖南某高速公路的一段作为试验段，该路段设计行车速度采用80 km/h。考虑篇幅，此处仅以路线前进方向(右线)的线形风险评估为例进行介绍。

3.2 线形风险指数ARI计算与分析

从表 8及表 9的计算结果可以了解到该路段总体的线形安全性状况较好，由图 3也可以明显看出线形风险指数ARI值显示各路段风险水平均为三级或更好，说明试验段线形绝大部分不需要进行大的调整。但具体到单个指标，发现设计速度与运行速度差基本都大于20 km/h，因此有必要按100 km/h的运行速度对该路段的平纵曲线各种技术指标进行安全性检验。然而相对于设计速度与运行速度差指标评估等级较低的情况来看，相邻路段运行速度差指标评估等级却比较高，这说明该路段内运行速度协调性较好，这也表明该路段虽然在设计符合性上略有不足，但在路段线形整体上是协调的、连续的，整体安全状况还是趋于良好。

国内外研究表明，道路交通事故率一向被认为是道路安全风险评估的客观指标，能客观公正地反映出道路线形的好坏^[18]。调查2009年至2012年，该试验段交通事故的次数情况，并绘制成图(图 4)。可以看出，试验段事故发生率较低，可见此路段线形条件较合理，可以满足驾驶员安全舒适行驶的驾驶期望，与线形风险评估结果一致；观察对比分析图 3、图 4可知，试验段线形风险指数与路段事故次数变化规律基本一致，有力地验证了线形风险指数ARI进行高速公路线形风险评估的可行性与可靠性。

4 结论

(1) 文中将运行速度协调性线形安全评估和驾驶员心理指标线形安全评估两种评估方法相结合，成功规避两种方法各自缺陷形成互补，提出了一种量化的高速公路线形风险评估综合指标——线形风险指数ARI，实现了线形风险评估的多元考虑，将驾驶员因素和线形指标在线形风险评估过程中有效地结合在一起，使得风险评估结果更趋于合理、可靠。

(2) ARI是对高速公路线形风险总的评估，具有综合、简洁、直观、可对比等优点，将其运用到线形风险评估中，可以避免复杂的计算、片面的判断、对结果的不确定等风险评估常见问题，并且有利于研究成果的程序化和推广。

(3) 以某高速公路试验段为实例，通过现场试验对3名驾驶员心率变异指标及实时车速进行采集，并参考《指南》推荐的公路运行速度研究的计算方法预测运行速度，计算出各路段的ARI值，确定各路段线形风险水平等级，最终结果显示试验段总体线形安全性状况较好。2009年至2012年，该试验段交通事故的次数调查情况显示，试验段事故发生率较低，与线形风险评估结果一致；且通过对比发现，试验段线形风险指数与路段事故次数变化规律基本一致，有力地验证了线形风险指数ARI进行高速公路线形风险评估的可行性与可靠性。