摘要：以云南山区双车道公路1740起碰撞事故数据为基础,将事故数据分为机动车与机动车、机动车与摩托车、机动车与非机动车3种类型,事故严重度划分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,分别用部分优势比模型和有序Logit模型建立3类机动车碰撞事故严重度分析模型,对比分析不同等级事故的显著影响因素和模型的预测准确率,分析部分优势比模型自变量的边际效应。结果表明:不同交通方式下机动车碰撞事故严重度的影响因素存在明显差异,对比有序Logit模型,部分优势比的事故分析模型刻画了不满足比例优势假设的自变量,机动车与机动车、机动车与摩托车、机动车与非机动车碰撞事故的平均预测准确率分别为78.29%、73.63%和72.04%,分别提高14.54%、5.65%和3.32%。研究结果可为山区公路运营管理部门开展事故风险主动防控提供决策参考。

摘要：为研究建立公路路线设计标准车型,通过对西部山区双车道公路的实地交通调查,并结合我国在用车型统计,建立了各类营运车辆车型参数数据库;在详细统计分析现有车型的尺寸、载质量和功率质量比分布规律的基础上,以满足85%的车型外廓尺寸和载质量为标准,采用双因素聚类分析方法对各种车型的功率质量比进行聚类分层计算,根据外廓尺寸相近的原则进行归并后,提出了山区公路路线设计车型的小型车、大型车外廓尺寸分类标准。在此分类基础上,研究了用于公路纵断面设计的载重汽车动力性能标准,通过大量实地观测资料和统计分析,提出了载重汽车上坡动力性能曲线,建立了速度折减量与坡度、坡长之间的关系曲线,以速度折减量作为公路纵坡和坡长的设计关键指标。

摘要：从心理学和工学相结合的角度,以行车实验为依据,通过驾驶员心率的变动规律,用定量分析的方法研究山区道路线形同驾驶员心理压力和生理负担间的相关性,并建立定量性的评价指标。以山区双车道公路线形的行车舒适性为研究对象,通过分析道路平纵断面线形与驾驶员心率变动的相关性,探讨了山区双车道公路线形设计指标的确定。

摘要：山区双车道公路由于地形、环境以及投资等具体条件限制,在线形设计时采用较多极限指标,不利于行车安全。采用模糊数学理论,建立线形安全评价体系,确定评分标准、建立隶属函数,对各指标赋权,最终评价整体线形的安全等级,遴选出不安全路段,提出针对性的改善对策以提高整体安全水平。

摘要：针对山区双车道公路交叉口视距不良现象,通过分析驾驶员在交叉口的识认性特性,研究了山区双车道公路交叉口行车过程较平原区公路交叉口驾驶员增加转动头部或身体的时间过程。采用Smart eye 5.7眼动仪对驾驶员通过山区双车道公路交叉口的识认性进行实车试验,并根据驾驶员的注视时间（包括眨眼、扫视和注视时间）和山区公路交叉口几何数据（包括交叉角度和支路坡度）,分别建立了基于驾驶员视认性的无控交叉口和停让交叉口停车视距计算模型,并根据所建模型计算了山区双车道公路交叉口停车视距及其建议值,为山区公路交叉口的设计提供理论依据。

摘要：在我国,大部分地区为山地、丘陵地形,山区类型多样,经常会发生滑坡、泥石流、山崩等地质灾害。而且山区公路常常伴随大的地面高差、多隧道、高危边坡路段等这种复杂的线性特征,使得山区公路交通事故的发生率和死亡率远远高于平原区公路的平均水平。本文主要简介山区公路的特点、安全防范设施,并提出相应的事故预防对策,以降低山区双车道公路的事故率,保证车辆的安全畅通行驶。

摘要：针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率。采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公路弯道路段交通冲突严重程度类型的阈值划分标准。在此基础上,选取统计分析(LR模型)和非参数数据挖掘技术(RF和SVM模型)构建山区双车道公路弯道路段交通事故风险动态预测模型,以混淆矩阵和AUC为评价指标,对比分析各模型的整体预测能力;最后,选择预测精度最好的模型定量分析特征变量与交通事故风险之间的关系。研究结果表明:在车辆轨迹和交通流实测数据的环境下,采用RF算法构建的山区双车道公路弯道路段交通事故动态风险预测模型准确度最高,准确率达到78.9%,AUC为0.8462,较LR模型和SVM模型精度分别提高了21.8%和15.93%,可以较为准确的评估山区双车道公路弯道路段交通事故风险的高低;车头时距(A;)和货车混入率(R;)是风险动态预测模型中相对重要度最高的2个特征变量,且在A;小于20 s、R;达到0.6时事故风险发生概率会大幅增大。研究成果可应用于山区双车道公路的短临动态预警系统的设计,指导安全管理对策制定。

摘要：为准确识别山区双车道公路摩托车事故严重程度影响因素及其异质性效应,降低摩托车事故发生率及其严重度,综合考虑事故严重度有序性和影响因素异质性,以2012—2017年云南省楚雄州Y公路摩托车交通事故为研究对象,从驾驶员、车辆、道路、环境和事故特性五要素中选取16个潜在影响因素作为自变量,以摩托车事故严重程度作为因变量,分别构建了山区双车道公路摩托车事故严重程度固定参数有序probit模型(OP模型)和随机参数有序probit模型(RP-OP模型),并结合边际效应分析了各影响因素对摩托车事故严重程度的作用强度。结果表明:考虑个体异质性的RP-OP模型拟合优度高于OP模型,能准确刻画数据中未观测到的异质性和事故严重程度影响因素之间的交互作用,更适用于事故严重度影响机理的精细化研究;OP和RP-OP模型均识别出摩托车驾驶员性别、操作行为、是否有责、事故发生时间、光线条件、事故发生地点、路表情况、涉事车型显著影响摩托车事故严重程度的8个变量,其中女性摩托车驾驶员、驾驶员超车不当、涉及货车3个变量是分别服从(0.721,0.987^(2)),(0.432,0.344^(2)),(0.723,0.562^(2))正态分布的随机参数,对摩托车事故严重度具有显著的异质性影响效应。研究成果可为山区双车道公路摩托车事故预防提供决策参考,并针对性制定安全改善措施。