基于Logistics回归的道路交通事故影响因素辨识方法

陈艳艳，李向楠，孙智源，熊 杰

(北京工业大学 北京市交通工程重点实验室，北京 100124)

城市道路交通事故严重威胁人民的生命及财产安全。近年来北京市共发生适用一般以上程序处理的交通事故2 639起、死亡921人，万车死亡率为1.64[1]。交通事故严重程度影响因素分析对改善城市交通环境、减少交通事故的发生具有重要意义。本研究选取北京市作为研究对象。

交通事故影响因素分析是在城市道路交通安全特点的基础上，从交通事故的发生机理出发，研究道路交通事故的发生规律[2]。在交通事故影响因素方面，Liu[6]探讨了是否系好安全带、道路限速、酒精浓度及驾驶员因素等与碎石路交通事故严重程度的关系；Wu[7]研究了交通事故严重程度与事故特征、道路环境、驾驶行为之间的关系。针对交通事故严重程度，Yau[3-4]将多车交通事故分为死亡事故、严重事故和轻微事故；Hassan[5]按是否有人员死亡将道路交通事故划分为死亡事故和非死亡事故。对于基础模型，马壮林[8]运用累积Logistic模型，采用混合逐步选择法，Chen C[9]运用结构方程模型来研究交通事故影响因素，马符铭[10]从车速、饱和流率和交叉口运行时间三个角度对降雪天气的快速路进行分析。

我国对于交通事故影响因素的研究，大多以高速公路、隧道等为研究对象，对特大城市道路交通事故的分析相对较少。然而，由于大城市交通环境相对复杂、交通拥堵严重等原因，结论也有所不同。本研究将北京市作为案例城市，考虑引起特大城市道路交通事故发生的道路及环境因素，采用二分类logistic回归模型，提出交通事故影响因素辨识方法，探究时间、天气、能见度、照明条件、道路线性、道路物理隔离等14个因素对交通事故严重程度的影响，从而降低了交通事故发生时的严重程度，大大减少了交通事故的发生。

1 数据描述

本研究将2015年北京市一般事故数据作为研究对象进行处理分析。以是否有人员死亡为依据，将城市交通事故严重程度分为严重事故和非严重事故。道路交通事故的发生是人、车、路、环境等因素共同作用的结果，主要包含以下数据信息：

1)环境信息：天气状况、照明条件、事故发生日期、时段、位置等；

2)道路信息：道路线形、路口路段类型、路表状况等；

3)车辆信息：车辆安全状况、车辆类型等；

4)驾乘人员信息：驾驶员年龄、性别、驾龄等；

5)事故信息：事故形态、碰撞方式等。

本文以城市环境、道路信息作为影响交通事故严重程度的主要因素，选取地形、路面状况、中央隔离设施、天气、能见度、照明条件、路面结构、路表情况、在道路横断面位置、交通信号方式、道路物理隔离、路口路段类型、道路线型、时间14个变量作为影响交通事故严重程度的主要研究对象。

2 交通事故时空分布特征

2.1 时间特征分析

北京市交通事故在时间上呈现一定的波动性，与交通指数的变化相似，如图1所示。在早高峰时段，交通事故的高峰比交通指数大约早1～2 h(严重事故6：00、非严重事故7：00、交通指数8：00)；在平峰时段，交通事故发生时间与交通指数有明显低谷；在17：00—21：00时段中，交通事故发生率最高。

2.2 空间特征分析

北京市交通事故在空间上呈现一定的集聚性，与区域常住人口密度具有相关性，如图2所示。在首都功能核心区、城市功能拓展区，常住人口密度偏高，严重交通事故的发生率较低；在城市发展新区、生态涵养发展区常住人口密度较低，而严重交通事故发生率偏高。

图1 北京市交通事故时间与交通指数分布

注：首都功能核心区：东城区、西城区；城市功能拓展区：朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区；城市发展新区：房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区；生态涵养发展区：怀柔区、平谷区、密云区、延庆区、门头沟区、亦庄地区图2 北京市交通事故及常住人口密度区域分布

3 交通事故影响因素分析

3.1 logistic回归模型

本文将城市交通事故分为严重事故与非严重事故两类，采用二元logistic回归对交通事故严重程度的影响因素进行分析，交通事故严重程度的发生概率为

(1)

式中：Y为事故的严重程度，Xi为对事故严重程度有显著影响的自变量，α为常量，βi为各自变量参数。

将式(1)转化为对数形式为

(2)

在拟定的诸多对事故严重程度有影响的因素中，对其进行筛选，找出对城市交通事故有显著影响的因素，取显著性水平为0.05，筛选规则为[10]：

1)若自变量Xi显著性概率P≤0.05，则确定该自变量与因变量呈显著相关，选择该变量进入模型，且显著性概率P越小，相关性越显著；

2)若自变量P>0.05，则将其变量剔除出模型。

3.2 变量选取

3.2.1 因变量

本文以是否有人员死亡为依据，将城市交通事故严重程度分为严重事故和非严重事故，其中严重事故包括死亡事故，非严重事故包括伤人事故和财产损失事故，取值如下式所示

(3)

3.2.2 自变量

在城市交通事故分析中，通常认为驾驶行为等主观因素是导致交通事故发生的重要因素，而忽视了道路、环境等客观因素在交通事故中的作用。本文从道路、环境等客观因素入手，拟选取地形、路面状况、中央隔离设施、天气、能见度、照明条件、路面结构、路表情况、在道路横断面位置、交通信号方式、道路物理隔离、路口路段类型、道路线型、时间14个因素作为研究变量，探究对城市道路交通事故严重程度的影响。其中，地形、路面状况、中央隔离设施的编码如下式所示

(4)

(5)

(6)

式中：X1为事故发生地形，分为平原及其他两类，其他类包括丘陵、山区等地形环境；X2为事故发生路面状况，分为平整及不平整两类；X3为事故发生道路中央隔离设施情况，分为有中央隔离、无中央隔离两类。

天气、能见度、照明条件、路面结构、路表情况、在道路横断面位置、交通信号方式、道路物理隔离、路口路段类型、道路线型、时间变量采用分类变量方式，其分类编码如下式所示

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

其中，X4为事故发生天气条件，将天气条件分晴、阴、其他三类，其他天气包括雨雪、大雾、沙尘、冰雹等恶劣天气；X5为事故发生环境能见度状况，将其按能见距离分50 m以下、50～100 m、100～200 m及200 m以上四类；X6为事故发生时的照明条件，将其分为白天、夜间有路灯照明、夜间无路灯照明、黎明/黄昏四类；X7为事故发生道路的路面结构，按路面性质分为沥青路面、水泥路面及其他三类，其他类包括沙土路等；X8为事故发生道路的路表情况，分为干燥、潮湿、其他三类，其他类包括冰雪、积水等恶劣路表情况；X9为事故发生的道路横断面位置，按车道类型分为机动车道、非机动车道、机非混合道、人行横道及其他位置五类；X10为事故发生时交通信号方式，分为无信号、信号灯及其他安全设施三类，其他安全设施包括交叉口有标志标线设施、民警指挥等；X11为事故发生时道路物理隔离，分为无隔离、中心隔离、机非隔离及中心隔离加机非隔离四类；X12为事故发生时路口路段类型，将事故发生地分为路口、路段、其他位置三类，其他位置包括城市桥梁、隧道、匝道口等；X13为事故发生时道路线形，分为平直、弯路、坡路及其他四类，其他道路线形包括弯坡路等；X14为事故发生时间，分为早高峰(7：00—9：00)、晚高峰(17：00—19：00)、平峰三类。

3.3 结果分析

采用二元logistic回归模型将14个变量分别带入模型进行初步回归，选取显著水平α=0.05，采用逐步进入法筛选自变量。

经过初步计算得到道路横断面位置、交通信号方式、道路物理隔离、能见度、照明条件、时间、天气7个变量与交通事故严重程度呈显著性相关，将以上变量重新带入模型计算，得到最终回归参数结果，如表1所示。

表1 模型参数估计

模型以自变量参数的最大值作为参照对象，和谐数据对的比例达到72.1%，证明了logistic模型用于交通事故严重程度影响因素分析的可靠性，所得结论可信。对交通事故严重程度影响最大的因素为能见度、照明条件、交通信号方式，其次为道路物理隔离、道路横断面位置、天气和时间。

3.3.1 能见度

能见度50 m以下、50～100 m、100～200 m发生严重交通事故的概率分别是能见度在200 m以上的0.574、0.874和1.241倍。能见度在100～200 m时发生严重交通事故的概率最大，其次为200 m以上，能见度在50 m以下发生严重交通事故的概率最低。

3.3.2 照明条件

白天、夜间有路灯照明、夜间无路灯照明发生严重交通事故的概率是黎明黄昏的0.568、0.481、1.274倍。夜间无路灯由于照明条件不良，视线不佳发生严重交通事故的概率最大，白天以及夜间有路灯时光照条件良好时发生严重事故的概率较低。

3.3.3 交通信号方式

在无信号交叉口、信号灯交叉口发生严重交通事故的概率分别是其他安全设施交叉口的0.742、0.77倍。其他安全设施指交叉口有标志标线设施、民警指挥等发生严重交通事故的概率较高，而有无信号灯对交通事故的严重程度并没有明显区别。

3.3.4 道路物理隔离

道路无隔离、中心隔离、机非隔离发生严重交通事故的概率分别是道路中心隔离加机非隔离的1.084、0.883、1.612倍。在机非隔离道路上发生严重交通事故的概率最大，其次为道路无隔离。

3.3.5 在道路横断面位置

在机动车道、非机动车道、机非混合道、人行横道发生严重交通事故的概率分别是其他道路横断面位置的0.851、0.554、0.741、0.686倍，机动车道车流量大，发生严重交通事故的概率较高，非机动车道发生严重交通事故的概率最低。

3.3.6 天气

晴天发生严重交通事故的概率是恶劣天气的0.784倍，阴天发生严重事故的概率为恶劣天气的1.149倍，晴天发生严重事故的概率更低。

3.3.7 时间

早高峰、晚高峰发生严重交通事故的概率分别是平峰的0.684、0.945倍，平峰时段发生严重交通事故的概率更大，与早晚高峰相比，傍晚光线较暗，晚高峰更容易发生严重交通事故。

3.4 减轻交通事故措施讨论

3.4.1 合理控制车速、车距

在能见度低或不良天气条件下，在道路上安装能见度检测器，安装动态可变限速标志；根据不同路段能见度检测能见距离，实时控制各限速标志的限速值，严格控制车距，保证车辆间安全距离，避免因车速过快、驾驶员反应不及时而导致严重交通事故发生。

3.4.2 完善道路设施

在道路条件方面，保证道路设施完好，完善道路标志、标线，合理划分车道；完善城市道路物理隔离，区分对向车流、机动车与非机动车，保障车流有序行驶；改善夜间城市的道路照明条件，保证夜间道路均有路灯照明，降低严重交通事故的发生；完善交叉口处标志标线、信号设施，在复杂交叉口加派民警指挥，进行合理的交通渠化，科学控制道路的进、出口，引导车辆安全通过交叉口，减少交通事故的发生。

3.4.3 加强交通执法

在交通管理方面，加强交通执法，加大车辆违法处罚力度，减少车辆违法变更车道、违法占道行驶等违法行为；在雨、雾、雪天等不良天气条件下应制定交通管制预案，合理控制交通流量，疏导车辆通行，从而减少交通事故的发生。

4 结 论

1)本文以是否有人员死亡作为城市交通事故严重程度的划分依据，研究严重交通事故与非严重交通事故的时空特征分析，得到交通事故严重程度在北京市的分布特征。

2)从道路、环境等客观因素入手，选取地形、路面状况、中央隔离设施、天气、能见度、照明条件、路面结构、路表情况、在道路横断面位置等14个变量探究其对交通事故严重程度的影响，结果表明：道路横断面位置、交通信号方式、道路物理隔离、能见度、照明条件、时间及天气对交通事故严重程度有显著性影响。

3)以交通事故严重程度作为因变量，以对道路交通事故严重程度有显著影响的因素为自变量，构建二元logistic回归模型，结果表明模型拟合度良好，得到影响城市交通事故严重程度的因素，并提出改进措施。