高速公路路面状态安全评价方法研究

胡思涛，项乔君

(1.东南大学 交通学院，南京210096;2.淮阴工学院，江苏 淮安223003)

1 引 言

近年来高速公路的交通安全问题日益严峻，统计资料显示，我国高速公路的事故率和死亡率远高出一般公路，分别约为一般公路的4倍和8倍［1］.分析发现基础设施的不良状态是引起高速公路交通事故的重要原因之一.路面作为高速公路基础设施的重要组成部分，其各项性能指标如路面的平整度、抗滑性不仅直接关系到行车的舒适性，而且对行车安全也有重要影响.

当前路面状态的研究主要应用于高速公路的养护与管理［2-4］，涉及交通安全的研究相对较少.路面的平整度、抗滑性、车辙深度、破损状况和结构强度等指标已有相关的测量标准和设备，但这些指标对交通安全的影响机理尚不明确.因此有必要建立高速公路路面状态安全评价模型，沟通既有的路面状态指标和交通安全的关系.从而可以根据路面实际检测数据，准确判别路面状况对交通安全的影响程度，为有关部门选择合理的路面养护和交通管理措施提供依据.

2 评价指标的确定

2.1 路面状态表征指标

柔性路面的技术指标主要包括五类:路面破损程度(PCI)、路面平整度(RQI)、路面车辙(RDI)、抗滑性指数(SRI)，以及结构强度(PSSI)［5］.通过分析现有的5个路面状态指标，筛选出与交通安全紧密相关的路面状态表征指标.

一般情况下结构强度只影响道路本身的安全，不对车辆行车安全造成影响，而平整度、车辙、破损程度和抗滑性这四类路面指标对交通安全均有一定的影响.其中RQI、RDI、PCI对交通安全影响机理是相似的，主要是通过影响驾驶行为来实现的，而SRI主要影响的是车辆行驶、制动性能，与交通安全关系更为紧密.《2008年度沪宁路面检测分析报告》相关统计分析结果显示，RQI、RDI、PCI和IRI之间有很强的相关性，相互之间存在一定的可替代性.由于路面破损是我国高速公路路面病害主要形式之一，影响范围更广，目前已有较为完善的检测方法.所以在这三类路面状况指标中，路面破损程度代表性更强、更易检测.

因此选用路面破损程度与路面抗滑性构成高速公路路面状态的表征指标.

2.2 交通流表征指标

道路交通安全状况与交通流运行特征有关，不同的交通流运行特征对应不同的交通安全状态.交通流运行平稳，则事故发生的可能性较低，道路安全状况较好;反之，当交通流处于“非稳定”状态，车辆之间的干扰增强，事故发生的概率将明显增大.因此，合理地选取交通流指标能较好地反映实际交通安全状况.

目前，交通流对交通安全影响的研究主要集中车速的相关指标上［6-8］.研究发现平均车速、速度梯度、速度标准差和速度标准差系数(速度标准差/区间平均速度，记为Cv)都对交通安全具有较大的影响.其中速度标准差和Cv值都可以表征车速的离散型，但速度标准差系数可反映出不同的平均速度水平时速度标准差的影响程度，能更准确的反映道路交通流的稳定性，可采用Cv值作为交通安全间接评价指标［9］.

3 路面状态表征指标与Cv的关系分析

从直观上看，高速公路由于交通量大、车速快、车辆载荷较大等因素，不同路段、不同车道的路面状态指标不尽相同.在一定范围内，高速公路受到相似地理气候环境影响，路面状态主要受到交通流运行的各项指标影响，包括交通量、运行车速、车型结构、车速变化等指标，这些影响可以通过高速公路路面状态表征指标在不同车道、不同路段上的变化得以体现.

对于高速公路的交通流运行特征而言，在不同车道上、沿路段上的变化特征也呈现出一定的规律.就不同车道而言，内侧车道车辆运行较快、车速运行平稳，受干扰程度不大;外侧车道车辆运行相对较慢、车辆加减速行为明显增多、大型车比例较大.就不同路段而言，进出口匝道附近区域车辆变速较为频繁，基本路段车辆运行平稳.以上的分析表明，路面状态表征指标与交通流运行特征具有宏观意义上的相关性，但在微观层面，二者的变化规律是否具有一致性，尚需进一步验证.

3.1 路面状态表征指标沿车道的分布规律

从交通流的运行特征来看，内侧车道运行较为平稳，外侧车道加减速行为较多.如果路面状态表征指标与交通流运行特征指标的变化具有一致性，那么内侧车道路面状态指标值在整体上应该优于外侧车道所对应的值.现以沪宁高速公路实测数据来验证这一假设是否正确.沪宁高速为双向八车道，第一车道为内侧车道，交通流运行平稳;第四车道为外侧车道，车辆变换车道行为相对较为频繁.沪宁高速(宁沪方向)第一和第四车道抗滑性指标变化如图1所示.通过图1可以看出，总体上沪宁高速(宁沪方向)第一车道抗滑性指标明显高于第四车道，交通流运行特性的变化对路面抗滑性影响较为显著.

图1 沪宁高速(宁沪方向)第一和第四车道抗滑系数变化图Fig.1 Fluctuation of SRI on lane 1 and 4 of Shanghai-Nanjing freeway

沪宁全线(沪宁方向)第一和第四车道破损程度指标变化如图2所示.通过图2可以看出，总体上沪宁高速(沪宁方向)第一车道PCI值高于第四车道所对应值，但相对SRI，PCI变化幅度有所降低.

图2 沪宁高速(沪宁方向)第一和第四车道PCI变化图Fig.2 Fluctuation of PCI on lane 1 and 4 of Shanghai-Nanjing freeway

3.2 路面状态表征指标的沿路段的分布规律

就路段而言，在高速公路合流、分流影响区域，车辆频繁地加减速和变换车道，在基本路段上运行较为平稳.那么路面状态表征指标特别是抗滑性，是否也呈现出一定的差异?现以进口匝道鼻端为路段起点、出口匝道鼻端为路段终点，对路段进行划分，研究路面指标沿路段上的分布情况.

选取全长为37.103 km的路段(桩号K236+437～K273+540)，以进口匝道为起点，将其划分为39个断面，每个断面间距为1 km，采集SRI数据.如图3所示，实线为实际指标线，虚线为指标变化趋势线.由指标变化趋势线可以看出，离匝道进出口的一定距离内，即入口匝道下游或出口匝道上游一定范围内，由于路面指标受到合流、分流中车辆加减速和变换车道的影响，路面指标是相对较差的，中间路段随着交通流的逐步稳定，路面指标有所回升，趋于平稳，在一定长度的路段上，路段中部有一个路面状况平稳区间段.因此从路段上看，路面状态表征指标也与交通流运行特征指标具有较好的相关性.

图3 典型路段SRI变化图Fig.3 Fluctuation of SRI on typical road sections

4 高速公路路面状态安全评价模型

路面状态指标PCI、SRI独立性好、代表性强，二者沿车道、路段的分布规律与交通流指标的变化规律具有高度的相关性，存在某种可测的函数关系.下面基于实测数据和交通仿真数据，采用统计分析的方法对这种函数关系进行拟合.

4.1 数据采集

(1)路面状态表征指标的采集.

以沪宁高速公路为样本，全长275 km，已标定的匝道进出口桩号共17个，将该高速公路分为有16个路段，每个路段包含合流影响区、基本路段和分流影响区三个组成部分，用检测设备采集路面状态表征指标.

(2)交通流表征指标的采集.

利用TSIS仿真方法获取所需交通流数据，仿真模型中关键数据为实际调查标定，参数标定值如 表1所示.

仿真结果表明，沪宁高速公路基本路段速度数据变化不明显，因此仅检测了4个断面数据.匝道出入口处交通流变化比较显著，每个入口匝道下游段各检测4个断面，每个出口匝道上游段各检测4个断面.同时，匝道入口前200 m及出口后200 m各检测一个断面，以反映前后段高速公路主线速度.数据检测断面如图4所示.为反映不同交通条件下的Cv值变化规律，通过设置不同交通量进行多次仿真.同时结合沪宁高速公路路面指标的检测数据，建立Cv值与路面状态表征指标的关系.

图4 仿真路段及数据检测断面示意图Fig.4 Schematic diagram of simulation sections and data detection cross sections

4.2 评价模型的建立

根据路段划分结果，对16个普通路段的合流影响区间段、基本路段、分流影响区间段的SRI和PCI进行分析，得到表2.

由表2可知，在车道数、车型结构不变和其他交通条件不变的情况下，进口道SRI、PCI合流影响区间值小于其相应的出口道区间值，由于主线稳定区间段车辆运行相对平稳，稳定区间段SRI、PCI值比其相应合流及分流影响区间值高，这与前文的分析结论一致.

考虑交通流量的影响，在车辆正常行驶(自由流、稳定流)情况下，根据沪宁线各段历史交通流量，将交通流分为 5 级(1、2、3、4、5 级)，从低到高分别对应每车道交通量小于500 vel/h、501～1 000 vel/h、1 001～1 500 vel/h、1 501 ～2 000 vel/h和2 001～2 500 vel/h的交通量，对不同级别交通流路段进行仿真，可得进口道合流影响区间段、主线稳定区间段、出口道分流影响区间段的Cv值，结合沪宁全线各路段SRI和PCI的变化情况，五级交通量情况下 Cv值对应的 SRI和 PCI值，如表3所示.

根据表3数据，令Cv为因变量Y，SRI为自变量X1，PCI为自变量X2，利用SPSS软件对X1与X2的相关性进行分析，R2=0.358 8表明指标间独立性较高，这与路面指标选取分析结果相一致的.对Y与X1相关性进行分析，R2=0.440 3，SRI并不能完全反映Cv的变化情况;对Y与X2相关性进行分析，R2=0.662 8，PCI也并不能完全反映Cv的变化情况;进一步建立Cv与PCI、SRI关系，得到

Y=12.605-0.011X1-0.117X2(1)R2=0.711，拟合度良好.

表2 各路段SRI和PCI值Table 2 Value of SRI and PCI on road sections

表3 不同级别交通量下Cv值对应的SRI和PCI值Table 3 Five classes of Cvcorresponding SRI and PCI in the three regions

4.3 路面状态安全等级划分标准

Cv值可以作为间接指标来衡量交通安全，但不同的Cv值对应着什么样的交通安全水平?首先利用调查数据绘制速度标准差系数累积频率曲线，如图5所示.选择15%位累积频率对应的Cv值作为一般安全等级的下限值，选择85%位累积频率对应的数值作为不安全等级的下限值，从而将路面状态安全状态分为三级.

根据表3的数据，绘制速度标准差系数累积频率曲线可得，Cv15%=0.054，Cv85%=0.227.因此Cv≥0.227为不安全等级;0.054＜Cv＜0.227为一般安全等级;Cv≤0.054为安全状态.

图5 高速公路车速标准差系数的累积频率曲线Fig.5 Cumulative frequency curve of Cvon freeway

4.4 路面状态安全评价模型的应用

依据上述的评价方法，根据日常养护过程中将实际路面检测数据PCI和SRI，代入式(1)可求出相应的Cv值，根据路面状态安全等级划分标准，确定高速公路不同区段路面状态所处的安全等级，进而对安全等级较低路段进行及时的养护和管理.

5 研究结论

高速公路路面状态对交通安全的影响日益受到广泛的关注和重视.本文选取了路面抗滑性能和路面破损程度作为高速公路路面状态的代表性指标，速度标准差系数作为交通安全的间接评价指标，通过实测数据和仿真分析相结合的方法，研究了PCI、SRI与Cv沿不同车道、路段的分布规律，发现路面抗滑性能、路面破损程度与Cv具有较强的相关性.运用回归分析的方法，建立了高速公路路面状态安全评价模型，利用Cv累计频率曲线将路面状态安全等级划分为三级.该评价方法成功地建立起高速公路路面检测数据与交通安全的关系，为高速公路路面的养护和管理提供了科学的依据.

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