事故多发点鉴别实践方法比较

朱新征　刘志成

[摘要]对事故多发点的鉴别治理，能够带来明显的社会效益和经济效益。虽然目前国内外事故多发点鉴别方法很多，但主要停留在理论研究的阶段，对于事故多发点鉴别方法的应用研究还很不足。选择七种常见鉴别方法进行实例应用，系统研究几种方法应用的优缺点、适用条件，并比较各种方法应用结果的异同，为实践中正确选择鉴别方法提供参考。

[关键词]事故多发点鉴别实践

中图分类号：059文献标识码：A文章编号：1671－7597(2009)0210197－01

一、背景

经过多年研究和理论发展，国内外对事故多发点鉴别提出了一系列方法，其中事故数据统计分析法最为成熟，主要包括事故数法、事故率法、等效物损指数法、临界事故率法、力矩法、安全水平法、基于经验贝叶斯的超出期望事故数法等[1]。虽然事故多发点鉴别的方法很多，但主要停留在理论研究的阶段，而对各种鉴别方法的应用研究还很不足，为此本文通过选择两条公路作为样本，分别应用以上七种常见鉴别方法进行实例应用，以掌握各种方法在实践应用中结果的差异。

二、方法比较

(一)事故数法。事故数法应用简单，所需事故信息量少，适合我国公路交通信息资料比较缺乏的地区，但其鉴别结果有两种缺陷：一是过分突出交通量异常高的地点：二是忽略低交通的事故多发点。且对于交通状况不同的道路会造成不同程度的影响，如果整条道路交通量波动小，其影响相对小些；交通量波动大，影响会很突出。但是交通量因素只对个别交通量极高或极低的地点影响较大，造成误判，而对于大部分改善效能高的地点应用事故数法都能鉴别出来，应用时要注意交通量极高或极低的地点，对于鉴别对象之间交通量相差悬殊时，应尽量将交通状况相似的地点放在一起进行比较。

(二)等效物损指数法[2]。等效物损指数法考虑了事故严重程度，为严重程度不同的事故赋予相应的等效物损值，但是等效物损值对鉴别结果有很大的影响。一般等效物损值是根据各类型事故的经济损失计算得到的，包括直接损失和间接损失，但对于事故间接损失的估计非常困难，因此通常只选用直接经济损失进行计算，难以保证等效物损指数的准确和合理，影响了等效物损法应用的结果。

等效物损指数法有利于发现道路上的危险地点，但地点的危险性不能完全以事故发生的严重程度来衡量，当样本量很少时，就不具有揭示其规律的价值，而死亡事故数往往很小，受随机性影响很大。当死亡事故的等效物损值过大时，结果会严重偏向于少数死亡事故发生的地点。

(三)事故率法。事故率法运用事故的相对指标，考虑了构成事故差异的普遍影响因素，如交通量、人口、经济等。事故发生的概率与交通量有关，单纯使用事故绝对数鉴别事故多发点，会忽视低交通量地点的危险性，尤其对于交通量相差悬殊的路段，而使用事故相对数指标能够更加客观的判断地点的危险性。应用事故率法有利于发现低交通量的事故多发点，但由于假设事故数与交通量呈线性关系，容易夸大交通量因素的作用。

(四)临界事故率法[3]。临界事故率法是事故率法的延伸，但对事故率进行了修正，假设各地点的事故数服从泊松分布，将路段的事故率与一定显著性水平下的临界事故率相比较，如果所考察路段的事故率大于其临界事故率，则被判断为事故多发点。

临界事故率法对于事故率法有所改善，但由于临界事故率的计算是以事故数与交通量呈线性关系假设为前提的，由此会造成正常地点被判断为事故多发点或事故多发点被遗漏两种情况的偏差，只有当事故数与交通量的关系接近于线性相关时，临界事故率法的鉴别结果更准确可靠。

(五)力矩法。力矩法考虑了数据之间的不一致性，利用所有路段的方差和均值对地点的事故数进行修正，将修正事故数与相似路段的平均事故数相比较，其差值即力矩法的改善效能。这种方法考虑了数据之间的不一致性，所以能将不同类型的地点(如交叉口、公路等)的改善效能值放在一起进行排序。

选择力矩法进行鉴别时，应尽量根据道路线形、交通状况、环境状况等将因素相近的地点划为一类求取其期望事故数。由于力矩法考虑了数据之间的不一致性，能够更准确的发现改善潜力大的事故多发点，而且可以将不同类型的地点放在一起进行比较，这也有利于扩大力矩法的应用范围。

(六)安全服务水平法。安全服务水平(LOSS)法利用当地可靠的安全水平函数(sPF)预测地点的平均事故数近似为期望事故数，将地点事故数与期望事故数相比较，按照两者相背离的程度划分四个安全服务水平(LOSS)，分别是I级、Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级，安全水平为Ⅳ级的地点安全状况最差，改善潜力最大。安全水平函数全面考虑了事故影响因素，由此得到的期望事故数更准确，有利于事故多发地点的鉴别。但其结果仍然受到均值回归现象的影响，将导致过高或过低估计地点的改善效能。

(七)基于经验贝叶斯的超出期望事故数法。基于经验贝叶斯的超出期望事故数(EEC)法利用当地可靠的安全水平函数预测平均事故数，由于全面考虑了事故影响因素，由此得到的期望事故数更准确，有利于事故多发点的鉴别。同时基于经验贝叶斯(EB)法对均值回归现象进行了修正，减少了某个时期个别极值的影响。由于考虑因素全面，EEC法适用大范围事故多发点的鉴别。

三、结论

事故多发点鉴别的目的是能找出改善潜力最大的事故地点，其中EEC法考虑因素全面，其结果的改善效能更为合理。本文将其它方法与EEC法相比较，对比其前五位和前十位的改善效能值，按改善效能由大到小排名分别为EEC法、LOSS法、力矩法、事故数法、临界事故率法、事故率法、等效物损指数法。可以看到事故数法虽然计算简单，但其结果的改善效能还是很高的，当信息缺乏或者工程紧迫时，可选择事故数法进行鉴别。七种方法中EEC法更加科学合理，条件满足时应优先选择，但由于所需信息多，使其应用受到一定的限制，当时实际中不能使用EEC法时，可优先选择力矩法进行鉴别，改善效果也很显著。通过本文的分析，可以为使用者在选择鉴别方法时提供一定参考，做到心中有数。

作者简介：

朱新征，女，吉林东丰人，硕士学位，现任教于沈阳理工大学汽车与交通学院，助教。