荣建：基于大数据的道路交通安全风险分析与应用

导读：目前，针对道路交通安全分析、安全评价方法多为事后分析，实际上，事故预防不能事后评定，要从事前预防角度分析交通风险、挖掘致因，再根据致因采取相应的交通安全治理手段。那么，如何对交通安全风险状态、致因进行分析？分析后的研究成果如何应用？今天，为大家推送北京交通工程学会理事长荣建在中国道路交通安全峰会（2021）上分享的《基于大数据的道路交通安全风险分析与应用》内容，该成果由北京工业大学赵晓华教授、姚莹等人共同完成，可以为我们解决上述问题提供一种思路。

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目前，基于事前评价指标的交通安全风险识别与致因挖掘已成为研究热点。对于交通安全风险的事前研判和分析，在没有大数据的情况下，也可以根据道路上的刹车痕迹进行判断，并不是只有在拥有了精准的数据之后才能做事前判断，只是有了更多数据后，可以做更多的分析和探讨。

我们的实验室现在主要和公安部道路交通安全研究中心联合开展相关研究工作，我们的数据主要来源三方面：一是基于实车的OBD数据，记录了详细的驾驶行为数据。二是来自于互联网的大数据平台，包括地图数据、驾驶行为数据、拥堵数据等；三是事故数据、违法数据、卡口数据等。有了数据以后，怎么去判断道路上到底有没有交通安全风险？这些风险的致因是什么？对交通安全风险识别与致因分析后如何应用呢？下面主要和大家分享关于这几个问题的探讨。

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如何对交通安全风险状态和致因进行分析？

☞ 交通安全风险状态研判

有了更多数据类型后，首先要判断用哪些指标来评判道路上是否有交通安全风险。我们主要通过激进驾驶行为和速度变化系数指标进行识别和判断，此外，拥堵指数、道路类型、用户比例等也是影响交通安全风险的重要因素。比如：在出口处，驾驶人往往存在更多加减速操作，因此在出口处存在较多急加速和急刹车的激进驾驶行为；在左右转车道、入口、环岛等地方，驾驶人需要转弯、合流及分流时，也存在较多急加速和急刹车的激进驾驶行为。如图1所示。

图1：不同道路类型的激进驾驶行为特征

不同的地点，发生激进驾驶行为的数量不同，因此，我们对道路类型和拥堵状态进行划分，在不同道路类型下，用“秩序指数”判断整个路网在全时间段和空间里的风险程度，如：在同样类型的道路、同样拥堵状态下，驾驶人激进驾驶行为的指数是多少、速度变化系数是多少，从而整体衡量道路的风险程度。实际上，“秩序指数”与事故有较强的关联性。

☞ 交通安全风险致因解析

当发现道路存在交通安全风险时，如何分析风险致因呢？我们通过“城市快速路安全分析”案例进行探讨。如图2所示，这是北京西二环和莲花池东西路的路段，在该路段可用“秩序指数”来对城市快速路风险致因进行诊断分析，图中黑色的地方证明风险比较大。此外，我们还可以通过机器学习的方法、双因素交互影响分析方法来解析到底是什么原因导致某一路段成为交通事故风险高的路段。

图2：北京西二环和莲花池东西路的路段图示

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道路交通安全风险研判和分析的应用

对道路交通安全风险进行研判和致因分析的结果到底能用来做什么呢？可应用于公路交通动态安全风险评估系统。我们可以把研判分析出来的高风险路段的成因提示给过往车辆的驾驶人，当驾驶人途经某风险路段时，可接收到导航的提示信息，如：前方货车密集，请保持安全车距，谨慎超车；前方流量大，请控制车速，不要争道抢行……这样有利于驾驶人提前做好安全驾驶准备，最大限度减少事故的发生。除了给驾驶人提醒外，还可以帮助公安交管部门提前做好交通管控，当交管部门提前获悉某路段存在的安全风险以及致因，可有针对性地在不同时间、不同地点采取相应的管控措施，降低事故风险，提高管理效率。

动图3：针对出行者视角的安全风险实时预警

动图4：针对管理者视角的安全风险动态管理

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未来交通安全风险研判分析和应用需形成闭环

实际上，即使有了所有的研判和分析，仍然不是一个完整的工作闭环，包括一些仿真研究也不是完整的闭环。我们现在拥有很好的交通运行状况监测技术和系统，需要把可能优化的措施和方案应用到实际的工程中，在实践中再做持续的监测和优化，只有这样才能证实大数据分析的结果是否对改善实际工作有作用，只有这样闭环的控制才可能扎扎实实的推进工作。希望我们的研究方案付诸到实践当中，在实践中检验系统是否有用、是否有价值。

（文 / 北京交通工程学会理事长 荣建）

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编辑| 孙晨

审核| 陈小妮

文章来源于：交通研究社