中文摘要：

信号灯控制交叉口几何形态、交通控制、交通特征和周边环境复杂多样，是安全研究领域最复杂的课题。交通安全改善需求迫切，随着事故数据库的逐步建立，需要及时开展基于事故数据的安全研究以深入分析信控交叉口事故发生的原因。时间相关、空间相关现象在交通事故统计分析中普遍存在，基于贝叶斯方法的统计分析较传统统计方法在分析复杂数据结构方面更具灵活性和可靠性，已经成为国际安全研究领域的热点。本研究结合《上海市道路交通事故分析预警系统》信控交叉口安全分析子系统建设，综合事故数据和交叉口特征数据对城市信控交叉口安全进行系统分析，重点对相邻交叉口相互影响的空间相关、纵向数据的时间相关、以及时空相关三类事故统计分析中碰到的典型问题进行深入研究。在此基础上系统总结信控交叉口的安全特性并进行信控交叉口的安全评价。

结论摘要：

本研究首先对上海市交叉口事故特性统计分析，重点围绕上海市市区信控交叉口的安全问题展开研究，展开的研究内容和成果主要包括以下几个方面。第一、传统的交叉口安全分析模型都是建立在交叉口间事故发生相互独立的假设上。然而空间相关、时间相关现象在交通事故统计分析中普遍存在。研究针对空间相关性建立分层条件自回归模型，针对时间相关性建立时间随机效应模型，最终建立时空相关模型。结果表明，在交叉口层面，高架下的、相互间距近的、十字的、转向车道比例大的、相位多、日均流量大的的交叉口事故发生频率越高；在主干道层面，位于双向行驶的、平均车速高的主干道上的交叉口安全程度较低。第二、信控交叉口不同碰撞类型的事故其原因有很大差异，分别针对不同碰撞类型的事故在进口道层面进行建模研究，同一交叉口内不同进口道之间的样本具有空间相关性，本研究通过在负二项模型中加入一个随机效应项来考虑该数据特点，基于全贝叶斯方法对模型参数进行标定，结果表明随机效应模型比传统模型有更好的拟合效果，且不同碰撞类型事故的影响因素及影响程度存在差异。第三、传统黑点判别方法忽略了事故的随机波动性，贝叶斯方法结合先验信息和已有事故记录得到事故期望，可以消除事故的波动性影响。研究基于经验贝叶斯与全贝叶斯方法，对不同的黑点判别指标进行了比较分析。安全可提高空间指某地点的事故期望值超出具有类似地点平均事故期望值的部分，经证实以安全可提高空间作为黑点判别的标准要优于预测事故绝对数。传统方法以观测事故数和事故率作为判别指标会产生较大的偏误。第四、交叉口安全分析模型的建立及事故黑点判别的研究都是基于有良好事故数据质量的基础上进行的。然而在我国由于事故数据的不完善，制约了基于事故数据的交叉口安全分析方法的使用。交通冲突数据有大样本生成、观测周期短等优点，成为事故数据的良好补充。本文建立了关联事故发生数和机动车-机动车、机动车-非机动车、机动车-行人严重冲突的多元线性回归方程，用于对无事故记录交叉口进行交叉口安全评价。第五、针对信控交叉口参与者的交通行为进行了以下研究将驾驶员、车辆和闯红灯行为本身特性与对照组进行对比，从而研究闯红灯行为的影响因素；基于行为分析方法对人-车-交通环境特征进行编码，并分析助动车违章行为的影响因素；利用交通冲突技术对信控交叉口右转机动车行为编码，总结交通冲突的类型和特征，整理右转机动车违章行为并提出改善意见。