传统的交通安全技术着重针对已有交通系统安全水平的事后评价,而缺乏在交通规划阶段的安全预测机制。新兴的"交通安全规划"理念强调从宏观到微观的对安全水平的预测和规划,提出了由后评价式的安全改善方法向前评价式的安全规划方法的转变。 本项目面向安全规划,研究城市道路网络层面的事故预测理论,开发交叉路口和连接路段的联合事故预测模型,综合考虑各类安全设计元素和规划指标,以及道路网络空间关联属性,提出全新的基于贝叶斯空间建模技术的道路网络安全预测建模方法。应用层面上,开发道路网络点-线-面多维安全评价技术、安全改进措施的预期效应估计方法和路径选择安全评价技术。有望填补城市道路网络空间关联安全建模技术的空白,为"交通安全规划"理论的进一步发展提供核心技术,搭建从交通规划网络建模方法到交通安全分析技术的桥梁,为有效整合交通安全管理和交通规划实践开拓实质性的前景。
transportation safety planning;urban road network;crash prediction;Bayesian joint model;spatial correlation
面向新兴的“交通安全规划”理念,本项目研究了城市道路网络层面的事故预测理论,开发了交叉路口和连接路段的贝叶斯事故预测联合模型。该模型综合考虑了各类安全设计元素和规划指标,以及道路实体间的空间关联属性,填补了城市道路网络空间关联安全建模技术的空白。对比传统的事故预测模型,结果显示,不论是在微观(交叉口、路段)层面还是在宏观(区域)层面,该模型均体现出了显著的优越性,从而为“交通安全规划”理论的进一步发展提供了核心技术。工程应用中,所构建的贝叶斯事故预测联合模型对交通运输走廊、出行路径及交通分析小区的安全水平预测均取得了理想的结果。其中,出行路径安全性评价指标的建立,首次为居民个人出行的安全性提供了科学参考。该方法可方便嵌入现有的路径导航、出行信息服务平台等系统中,在辅助居民出行路径选择的同时,有望提高整个出行道路网络的安全水平。