融合短时交通流的高速公路事故影响因素分析

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.240535

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 53 ›› Issue (10): 1-13.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.240535

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融合短时交通流的高速公路事故影响因素分析

温惠英¹, 黄俊达¹, 黄坤火¹, 赵胜¹, 陈喆², 胡宇晴²

^1.华南理工大学土木与交通学院，广东广州 510640
^2.广东联合电子服务股份有限公司，广东广州 510620

收稿日期:2024-11-05 出版日期:2025-10-25 发布日期:2025-04-10
通信作者: 黄坤火（2000 —），男，博士，主要从事交通安全、轨迹冲突研究。 E-mail:202311081989@mail.scut.edu.cn
作者简介:温惠英（1965—），女，教授，博士生导师，主要从事交通规划、交通安全研究。E-mail：hywen@scut.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(52372329);国家自然科学基金项目(52172345)

Analysis of Freeway Accident Factors Integrating Short-Term Traffic Flow

WEN Huiying¹, HUANG Junda¹, HUANG Kunhuo¹, ZHAO Sheng¹, CHEN Zhe², HU Yuqing²

^1.School of Civil Engineering and Transportation，South China University of Technology，Guangzhou 510640，Guangdong，China
^2.Guangdong E-Serve United Co. ，Ltd. ，Guangzhou 510620，Guangdong，China

Received:2024-11-05 Online:2025-10-25 Published:2025-04-10
Contact: 黄坤火（2000 —），男，博士，主要从事交通安全、轨迹冲突研究。 E-mail:202311081989@mail.scut.edu.cn
About author:温惠英（1965—），女，教授，博士生导师，主要从事交通规划、交通安全研究。E-mail：hywen@scut.edu.cn
Supported by:
the National Natural Science Foundation of China(52372329)

摘要/Abstract

摘要：

高速公路交通事故的严重程度受多种因素共同影响，其中事故发生前的短时交通流特征作用尤为关键。为系统分析短时交通流状态对事故严重程度的影响，基于广东省2021—2022年南二环高速、济广高速和西部沿海高速的历史交通事故数据、ETC门架通行数据及气象数据，构建了考虑均值异质性的随机参数Logit模型，以探讨事故影响因素的异质性特征。该研究从道路特征、环境特征、交通流特征和事故特征4个方面筛选出29个潜在变量，分别采用标准多项Logit模型、随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数Logit模型对事故严重程度进行建模。通过伪决定系数、赤池信息准则和贝叶斯信息准则对比分析模型拟合优度，结果显示，考虑均值异质性的随机参数Logit模型在拟合优度方面表现最优，能够更精准地捕捉事故影响因素的异质性特征。进一步基于变量的平均弹性系数评估不同因素对事故严重程度的影响，结果表明：在99%的置信水平下，道路特征、环境特征、事故特征和交通流特征等22个参数变量对事故的严重程度均存在显著影响，其中双向六车道、能见度增大等因素显著降低了事故的严重程度，路政救援处理时长、大型车平均速度、大型车比例、大型车与小型车速度差等变量的增大使事故的严重程度显著增加。该研究的结论可为高速公路事故预防和管理提供科学依据。

关键词: 高速公路, 事故严重程度, 影响因素分析, 短时交通流, 随机参数Logit模型

Abstract:

The severity of freeway traffic accidents is collectively influenced by multiple factors, among which short-term traffic flow characteristics immediately preceding the incident play a particularly critical role. To syste-matically analyze the impact of short-term traffic flow states on injury severity, this study constructed a random parameter logit model accounting for mean heterogeneity, utilizing historical traffic accident data, ETC gantry transaction records, and meteorological data from Guangdong Province’s South 2nd Ring Expressway, Jiguang Expressway, and Western Coastal Expressway (2021—2022). The model was developed to investigate heterogeneous characteristics of accident contributing factors. A total of 29 potential variables were identified across four domains: road cha-racteristics, environmental conditions, traffic flow features, and crash attributes. Three discrete model specifications were employed to model injury severity: a standard multinomial logit model, a random parameter logit model, and a random parameter logit model that accounts for mean heterogeneity. Comparative analysis of model goodness-of-fit using pseudo-R², akaike information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC) demonstrated that the random parameter logit model accounting for mean heterogeneity exhibits superior performance in goodness-of-fit. This specification more accurately captures the heterogeneous characteristics of accident contributing factors. Further analysis based on the average elasticity of variables reveals that, at the 99% confidence level, 22 parameters significantly affect injury severity. Specifically, features such as six-lane bidirectional roads and improved visibility significantly reduce injury severity, whereas longer road rescue handling time, higher average speed and proportion of large trucks, and greater speed differentials between large and small vehicles are associated with increased injury severity. The findings of this study offer valuable insights for improving freeway accident prevention and management strategies.

Key words: freeway, injury severity, factors analysis, short-term traffic flow, random parameter logit model

中图分类号:

U491.31

温惠英, 黄俊达, 黄坤火, 赵胜, 陈喆, 胡宇晴. 融合短时交通流的高速公路事故影响因素分析[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2025, 53(10): 1-13.

WEN Huiying, HUANG Junda, HUANG Kunhuo, ZHAO Sheng, CHEN Zhe, HU Yuqing. Analysis of Freeway Accident Factors Integrating Short-Term Traffic Flow[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2025, 53(10): 1-13.

图/表 11

表1

图1

图2

表3

表4

表5

考虑均值异质性的随机参数Logit模型参数估计结果"

变量名称		参数估计	标准差	z-stat	P值
随机参数均值（标准差）	驾驶员操作不当［MI］	3.969（5.268）
	路政救援处理时长［MI］	0.027（0.089）
	多车事故［SI］	-63.132（25.529）
常数项［MI］		-2.701	1.856	-1.455	0.146
常数项［SI］		-4.201	4.616	-0.910	0.363
路段特征	普通坡道［MI］	-2.887	1.217	-2.372	0.018
	弯坡组合路段［SI］	4.091	1.850	2.212	0.027
	特殊路段［MI］	4.224	1.247	3.386	0.001
	双向六车道［MI］	-12.102	2.087	-5.798	0.000
	双向六车道［SI］	-6.068	1.998	-3.037	0.002
环境特征	冬季［SI］	-3.332	1.493	-2.231	0.026
	00：00 — 05：59［MI］	1.622	0.697	2.328	0.020
	能见度［MI］	-0.569	0.234	-2.429	0.015
	能见度［SI］	-1.660	0.577	-2.877	0.004
事故特征	追尾碰撞事故［MI］	3.579	1.148	3.118	0.002
	侧面碰撞事故［MI］	4.619	1.420	3.253	0.001
	侧面碰撞事故［SI］	4.492	1.569	2.862	0.004
	车辆故障及其他［MI］	3.652	0.742	4.920	0.000
	多车事故［MI］	-2.893	1.041	-2.778	0.005
	外地车牌［MI］	0.868	0.542	1.600	0.110
	涉及大型车［SI］	3.433	1.381	2.487	0.013
	路政救援到达时长［MI］	0.030	0.011	2.732	0.006
	路政救援处理时长［SI］	0.016	0.007	2.437	0.015
交通流特征	路段平均速度［MI］	0.013	0.010	1.322	0.186
	路段大型车比例［MI］	5.791	1.553	3.730	0.000
	路段平均速度［SI］	0.189	0.080	2.357	0.018
	路段小型车平均速度［SI］	-2.616	0.406	-6.450	0.000
	路段大型车平均速度［SI］	2.486	0.380	6.535	0.000
	路段大型车比例［SI］	6.147	2.996	2.052	0.040
	路段到达与离去交通量之差［SI］	-0.064	0.031	-2.075	0.038
	路段大型车与小型车速度差［SI］	-2.512	0.390	-6.442	0.000
随机参数的均值异质性	驾驶员操作不当、普通坡道	3.072	1.834	1.675	0.094
	驾驶员操作不当、追尾碰撞事故	-3.075	1.380	-2.228	0.026
	路政救援处理时长、双向六车道	0.158	0.037	4.280	0.000
	多车事故、外地车牌	20.376	6.632	3.072	0.002
	多车事故、大型车比例	40.291	10.635	3.789	0.000

表5

表6

图3

图4

图5

表7

参考文献 19

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严重程度分类	轻微事故	一般事故	严重事故
是否有人死亡	否	否	是
是否有人受伤	否	是	是/否
是否有财产损失	是	是/否	是/否

变量名称		参数估计	标准差	z-stat	P值
常数项［MI］		-0.950	0.655	-1.451	0.147
常数项［SI］		-2.744	1.308	-2.098	0.036
道路特征	普通坡道［MI］	-0.419	0.246	-1.706	0.088
	弯坡组合路段［MI］	-0.365	0.187	-1.949	0.051
	弯坡组合路段［SI］	2.237	0.806	2.777	0.005
	特殊路段［MI］	1.116	0.306	3.647	0.000
	双向六车道［MI］	-3.232	0.262	-12.347	0.000
	双向六车道［SI］	-1.969	0.548	-3.595	0.000
环境特征	00：00 — 05：59［MI］	0.580	0.224	2.592	0.010
	冬季［SI］	-1.369	0.502	-2.728	0.006
	能见度［MI］	-0.303	0.082	-3.701	0.000
	能见度［SI］	-0.708	0.175	-4.044	0.000
事故特征	追尾碰撞事故［MI］	0.792	0.341	2.325	0.020
	侧面碰撞事故［MI］	1.251	0.320	3.908	0.000
	侧面碰撞事故［SI］	1.009	0.500	2.018	0.044
	驾驶员操作不当［MI］	1.214	0.208	5.836	0.000
	车辆故障及其他［MI］	1.562	0.231	6.772	0.000
	多车事故［MI］	-1.117	0.329	-3.393	0.001
	多车事故［SI］	-1.858	0.370	-5.022	0.000
	外地车牌［MI］	0.449	0.203	2.219	0.027
	涉及大型车［SI］	0.951	0.356	2.668	0.008
	路政救援到达时长［MI］	0.017	0.004	4.061	0.000
	路政救援处理时长［MI］	0.008	0.002	5.255	0.000
	路政救援处理时长［SI］	0.012	0.003	4.705	0.000
交通流特征	路段平均速度［MI］	0.047	0.017	2.747	0.006
	路段平均速度［SI］	0.119	0.029	4.129	0.000
	路段大型车平均速度［MI］	-0.039	0.017	-2.313	0.021
	路段大型车平均速度［SI］	0.770	0.081	9.551	0.000
	路段小型车平均速度［SI］	-0.852	0.083	-10.250	0.000
	路段大型车比例［MI］	2.928	0.610	4.799	0.000
	路段大型车比例［SI］	4.258	1.029	4.138	0.000
	路段大型车与小型车速度差［MI］	0.030	0.015	1.932	0.053
	路段大型车与小型车速度差［SI］	-0.773	0.081	-9.532	0.000
	路段到达与离去交通量之差［SI］	-0.018	0.009	-2.026	0.043

变量名称		参数估计	标准差	z-stat	P值
随机参数均值（标准差）	驾驶员操作不当［MI］	3.210（5.080）
	路政救援处理时长［MI］	0.035 8（0.100）
	多车事故［SI］	-60.493（30.898）
常数项［MI］		-2.045	1.829	-1.118	0.264
常数项［SI］		-5.648	4.813	-1.173	0.241
路段特征	普通坡道［MI］	-1.767	0.926	-1.908	0.056
	弯坡组合路段［MI］	-1.012	0.604	-1.677	0.094
	弯坡组合路段［SI］	4.698	1.921	2.446	0.014
	特殊路段［MI］	4.888	1.312	3.727	0.000
	双向六车道［MI］	-7.902	1.282	-6.161	0.000
	双向六车道［SI］	-7.267	1.984	-3.663	0.000
环境特征	冬季［SI］	-3.683	1.545	-2.383	0.017
	00：00 — 05：59［MI］	1.787	0.714	2.502	0.012
	能见度［MI］	-0.619	0.242	-2.557	0.011
	能见度［SI］	-1.742	0.612	-2.846	0.004
事故特征	追尾碰撞事故［MI］	3.326	1.153	2.884	0.004
	侧面碰撞事故［MI］	4.909	1.510	3.251	0.001
	侧面碰撞事故［SI］	5.269	1.751	3.009	0.003
	车辆故障及其他［MI］	3.236	0.686	4.716	0.000
	多车事故［MI］	-3.459	1.086	-3.185	0.001
	外地车牌［MI］	1.033	0.559	1.847	0.065
	涉及大型车［SI］	4.002	1.476	2.711	0.007
	路政救援到达时长［MI］	0.033	0.011	2.982	0.003
	路政救援处理时长［SI］	0.018	0.007	2.643	0.008
交通流特征	路段平均速度［MI］	0.014	0.010	1.333	0.183
	路段大型车比例［MI］	6.135	1.598	3.838	0.000
	路段平均速度［SI］	0.203	0.081	2.492	0.013
	路段小型车平均速度［SI］	-2.859	0.455	-6.281	0.000
	路段大型车平均速度［SI］	2.721	0.428	6.356	0.000
	路段大型车比例［SI］	8.008	3.033	2.640	0.008
	路段到达与离去交通量之差［SI］	-0.063	0.033	-1.884	0.060
	路段大型车与小型车速度差［SI］	-2.750	0.437	-6.287	0.000

变量名称		考虑均值异质性的随机参数Logit模型
变量名称		严重事故	一般事故	轻微事故
道路特征	普通坡道	0.000 4	-0.0050	0.004 6
	弯坡组合路段	0.0007	-0.000 3	-0.000 4
	特殊路段	-0.000 2	0.0047	-0.004 5
	双向六车道	-0.0022	-0.0218	0.024 0
环境特征	00：00 — 05：59	-0.000 5	0.0055	-0.005 0
	冬季	-0.0014	0.000 7	0.000 7
	能见度	-0.0296	0.0816	0.111 2
事故特征	追尾碰撞事故	-0.000 6	0.0510	-0.050 4
	侧面碰撞事故	0.0020	0.0050	-0.007 0
	驾驶员操作不当	-0.004 6	0.0359	-0.031 3
	车辆故障及其他	-0.001 3	0.0194	-0.018 1
	涉及大型车	0.0063	-0.002 5	-0.003 8
	多车事故	0.0052	-0.0430	0.037 8
	外地车牌	0.0007	0.0030	-0.003 7
	路政救援到达时长	-0.000 9	0.0163	-0.015 4
	路政救援处理时长	0.0009	0.0450	-0.045 9
交通流特征	路段平均速度	0.0654	0.0035	-0.068 9
	路段小型车平均速度	-0.0976	0.043 1	0.054 5
	路段大型车平均速度	0.0720	-0.031 8	-0.040 2
	路段大型车比例	0.0039	0.0347	-0.038 6
	路段到达与离去交通量之差	-0.0016	0.000 6	0.001 0
	路段大型车与小型车速度差	0.2224	-0.102 1	-0.120 3

融合短时交通流的高速公路事故影响因素分析

Analysis of Freeway Accident Factors Integrating Short-Term Traffic Flow

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