/
:::
 編輯部
2018.05.28

美國運輸研究委員會(Transportation Research Board, TRB)於1999年會認為當時的交通安全決策者對量化安全欠缺重視,其主因在於尚未有一具有權威的規範能將安全給予量化。1999年12月,藉由美國聯邦公路總署(Federal Highway Administration, FHWA)的資助以及8個TRB委員會支持下,召開了一個公路安全手冊的研討會,以確定對該手冊之相關需求、其應具備的性質與再編寫的可行性。

研究工作主要透過FHWA與美國公路合作研究組織(National Cooperative Highway Research Program, NCHRP)的資助與支持,於是2006年分委會決定將其研究成果Highway Safety Manual(HSM)出版為American Association of State Highway and Transportation Officials(AASHTO)的文件。

2009年這些分委會與其所隸屬的TRB委員會,其中包括了TRB公路委員會(Standing Committee on Highways)與TRB公路安全委員會(Standing Committee on Highway Traffic Safety),投票後批准了HSM的出版,最後AASHTO的董事會也批准HSM於2010年第一版出版,2014年進行部分更新及補充修正,目前預計2019年出版HSM第二版。

有別於傳統交通工程以道路設計規範來達到基本的安全設計要求,美國公路安全手冊(Highway Safety Manual,HSM)提供一套道路安全的分析工具,可量化不同地點的事故發生頻率以及其嚴重性。其亦可搭配其他運輸系統的績效指標(如交通設施運轉效率、環境衝擊、建置成本等)進行衡量評估。在道路的規劃,設計,操作和養護過程中,HSM的分析方法可應用於協助量化安全成效。其內容分為四部分,Part A、Part B、Part C與Part D,其內容結構關聯請參考圖 8。
 

圖 1 HSM內容結構示意圖

Part A基礎知識:介紹、人因以及安全基礎知識 (Introduction, Human Factors, and Fundamentals of Safety),並概要說明HSM中所提供之方法與程序,提供接續三部分在應用預測方法、事故修正因子以及評估方法時所需背景知識。

Part B道路安全管理程序(Roadway Safety management Process):針對現行路網進行監測、降低事故發生頻次及其嚴重度。該程序包含:「路網審查、事故診斷、選擇對策、經濟評價、項目優先排序與安全效益評估」等六個部分。在這個程序中需要輸入事故頻次與嚴重度的預測值,這將應用Part C與Part D的道路事故預測方法與事故調整因子。

Part C道路事故預測方法 (Predictive Methods):提供預測事故發生頻次的方法,可估計某一地點的期望平均事故頻次。該預測方法以安全績效函數(Safety Performance Functions, SPFs) 為基礎計算。SPFs為數個方程式,以交通量與道路特徵(例如車道數、中央分隔形式、號誌化路口控制等)為輸入值,估算出平均事故頻次之預測值。例如:
NPredicted = NSPFx X (CMF1x X CMF2x X CMF3x X…X CMPyx) X Cx
其中,NPredicted為預測模型所估計對一特定年在地點類型x的事故數(事故/年);NSPFx為SPF基本條件代表地點類型x的預測平均事故數(事故/年);CMPyx為對地點類型x的事故修正係數;Cx為根據地點類型x的地區條件校正係數。
安全績效函數 (SPFs) 的回歸方程(regression equation)是用來估計期望平均事故數,針對一個特定的地點類型做為年平均日交通量(AADT)與道路路段長度(L)的函數;給定了每個SPF的基本條件,如車道寬度、有無路燈照明、有無轉彎車道等,HSM中SPF在「鄉村雙車道公路路段」如下:
NSPFrs = AADT X L X 365 X 10-6 X e-0.312

其中,NSPFrs係對一「鄉村雙車道雙向道路路段」,SPF估計的預測平均事故數的基本條件 (事故/年);AADT指的是在該道路路段的年平均日交通量 (車輛數/天);L為道路路段長度,單位是英里 (mile)。

Part D事故修正因子 (Crash Modification Factors, CMFs):係作為估算某地點在不同幾何設計或作業模式下,所預測平均事故頻次的調整值,例如:不同形式的路段、路口、立體交流道、路網或其他特殊道路設施等。此外,因為在現實上事故發生的因素眾多,其為一系列事件受到許多因素的共同影響,HSM針對各項事故因素,對於在「發生前導致事故風險增加的因素」、「發生時導致事故嚴重度的因素」與「發生後造成事故結果的因素」進行分析與探討。例如:人為因素,包括駕駛年齡、酒駕、判斷力、健康狀況、技術、注意力、疲勞程度、經驗與冷靜等;車輛因素,包括原廠設計、製造、車輛保養與維護、改裝與否等;道路環境因素,包括道路幾何線形、橫斷面、路面摩擦力、交通控制設備、道路標誌設計、字數、大小、天氣、能見度等。

這個分析架構可採用哈頓矩陣 (Haddon Matrix)表示,如表 4所示,該矩陣有助於於確立因素影響的次序與因素影響事故的時期。

表 1 哈頓矩陣應用於事故因素

最後,HSM所提供的整套分析架構,包含完整的知識、執行/評估程序、預測方法及調整參數,可做為本計畫後續研擬「道路事故風險分析與評量」之參考,至於Part C與Part D的事故預測方法,則可考量依所蒐集資料應用其他方法論進行。

 瀏覽人次:
回上頁
回上頁
關文章