張振東，黃　亮，于庚康，雷正翠，吳　昊

(1.江蘇省氣象服務中心，江蘇 南京，210008；2. 常州市氣象局，江蘇 常州，213001；3. 江蘇寧滬高速公路股份有限公司，江蘇 南京，210049)

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寧滬高速公路霧事故特征及霧危險指數(shù)研究

張振東1，黃亮1，于庚康1，雷正翠2，吳昊3

(1.江蘇省氣象服務中心，江蘇 南京，210008；2. 常州市氣象局，江蘇 常州，213001；3. 江蘇寧滬高速公路股份有限公司，江蘇 南京，210049)

統(tǒng)計了2008-2015年寧滬高速公路上由霧造成的交通事故92起，分析了霧事故與霧發(fā)生頻率之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，霧事故易發(fā)生于秋冬季，而冬季由于路面摩擦系數(shù)較低更易出現(xiàn)事故；經(jīng)過比較，能見度低于100 m的條件下霧事故發(fā)生概率較大；早晨6-8時為霧事故發(fā)生的高峰期，這與此時段霧發(fā)生頻率較高及車流量加大有關(guān)；寧滬高速的西段為霧事故及霧發(fā)生頻率較高的路段；分析了霧事故發(fā)生時的能見度與濕度、溫度和風速的關(guān)系；利用能見度區(qū)間，霧日變化特征，摩擦系數(shù)及霧站點覆蓋率制定了寧滬高速霧危險指數(shù)NHFI，并利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)法分別比較了NHFI，霧日數(shù)與霧事故數(shù)的相關(guān)性，結(jié)果顯示NHFI評價路段危險性要比單純用霧日數(shù)更合理和精確。通過利用數(shù)值模式計算每段路的NHFI可以預測寧滬高速危險指數(shù)及危險路段分布。

高速公路；霧事故；霧危險指數(shù)；寧滬高速公路

高速公路事故與氣象條件有著密切的關(guān)系，隨著江蘇省內(nèi)高速公路里程的不斷增加，高速公路的交通事故率也不斷上升。其中因能見度下降而造成的交通事故率呈顯著上升的趨勢。我國科學工作者和交通管理部門為了減輕霧帶來的危害，對高速公路低能見度進行了長時間的研究和分析。袁成松等[1]為高速公路設計了低能見度下的臨近預警預報制作流程和思路，并論證了高速公路沿線布設AMW自動氣象站的可行性。此后馮民學、顧松山、李子華[2-4]等對寧滬高速濃霧的預報與監(jiān)測做出了較多研究，分析了霧形成過程和特征。齊瑩菲等[5]根據(jù)高速公路低能見度安全管理辦法，制定了低能見度天氣下的交通安全管制模型。許秀紅等[6]利用黑龍江交通事故資料研制了評定氣象環(huán)境指數(shù)及安全等級。另外一些學者[7-10]根據(jù)霧發(fā)生的時間頻率分析了霧對交通的潛在危險。但對于霧天氣下的危險評估，特別是預報高速公路霧危險等級方面的研究較少，也沒有可靠的定量化標準，因此研究高速公路定量化危險指數(shù)是迫切需要的。

1　寧滬高速公路霧事故分析

寧滬高速公路是江蘇省內(nèi)的重要交通樞紐，日平均車流量在5萬輛左右，在節(jié)假日更是可以達到10萬輛之多，因此保障寧滬高速的安全通行顯得尤為重要。為了更好地研究霧與交通事故之間的關(guān)系，本文從2008-2015年的寧滬高速公路有限公司提供的值班筆記中挑選出92起由霧造成的交通事故，并結(jié)合事故發(fā)生地點的多種天氣要素進一步分析霧事故發(fā)生特征。

1.1霧事故發(fā)生的月度分布

從圖1中看出，除了8月外各個月份都有霧事故發(fā)生，其中寧滬高速公路秋季到冬季事故數(shù)呈現(xiàn)逐漸增長的態(tài)勢(11、12、1、2月份)，事故的發(fā)生數(shù)較多，而1月份的事故量占全年的16.9%，2月份次之，占15.3%，而8月所占比例最少。分析寧滬高速公路這些年的各個月份大霧發(fā)生比例發(fā)現(xiàn)寧滬高速公路全年都有霧出現(xiàn)，但大霧的月分布不均勻，其中11月最多，8月最少，秋季和冬季是全年的高發(fā)季節(jié)，其總體趨勢與霧事故發(fā)生比例相似。從氣候上來看，由于江蘇南部地區(qū)從秋季開始冷空氣入侵頻繁，夜晚輻射降溫明顯，近地層受冷高壓控制，大氣層結(jié)穩(wěn)定，再加上秋冬季節(jié)空氣易飽和，從而造成霧天頻發(fā)。

圖1　寧滬高速公路各月霧事故比例及大霧比例

同時在對比中發(fā)現(xiàn)在秋季霧事故比例要小于大霧發(fā)生比例，而在冬季和初春季節(jié)霧事故比例要普遍大于大霧發(fā)生比例。究其原因主要可能與冬季路面溫度較低有關(guān)。謝靜芳、李長城等[11-12]研究發(fā)現(xiàn)，正常路面摩擦系數(shù)在地面溫度低于10 ℃時顯著偏低。而統(tǒng)計中超過63.5%的霧事故是在凌晨0-7時之間發(fā)生的，此時路面溫度為1 d中最低的時段，圖2為寧滬高速各月0-7時平均路面溫度和正常路面條件下的摩擦系數(shù)之間的關(guān)系，可以看出，由于冬季及初春季節(jié)路面溫度要明顯低于秋季，使得路面摩擦系數(shù)下降明顯，同樣的行駛速度在路面摩擦系數(shù)較低的情況下剎車距離更長，更易發(fā)生事故。因此雖然冬季的霧發(fā)生比例要小于秋季，但是冬季大霧天氣更值得交管部門和氣象部門關(guān)注。

圖2　寧滬高速公路0-7時月平均地面溫度和摩擦系數(shù)曲線圖

1.2霧事故與能見度等級區(qū)間的關(guān)系

對霧事故發(fā)生時能見度區(qū)間進行分析，以便得到霧事故的易發(fā)區(qū)間，從而采取相應的管制手段。目前的交通管制中將低于500 m的能見度管制分為4級，分別為特級管制：能見度<50 m，以時速不超過20 km/h的速度就近駛離高速公路或進入服務區(qū)休息；二級管制：50 m≤能見度<100 m，管制路段臨時限速40 km/h，與同一車道的前車保持50 m以上的行車間距；三級管制100 m≤能見度<200 m，管制路段臨時限速60 km/h，與同一車道的前車保持100 m以上的行車間距；四級管制：200 m≤能見度<500 m，管制路段臨時限速80 km/h，與同一車道的前車保持150 m以上的行車間距[19]。根據(jù)能見度的管制范圍分別統(tǒng)計了各個區(qū)間內(nèi)的霧事故分布(圖3a)，可以看出200～500 m區(qū)間內(nèi)的事故數(shù)最多。而將能見度等區(qū)間劃分后(圖3b)，則可以看出0～100 m區(qū)間所占事故比例最大，約是其他各區(qū)間的2倍，而其余各區(qū)間事故比重則基本相似，因此目前的交通管制對能見度區(qū)間的劃分是合理的，同時對于能見度低于100 m的情況需要重點關(guān)注。

圖3　不同等級能見度下事故分布

1.3霧事故日變化特征

從圖4寧滬高速公路霧事故各時次變化圖可以看出，事故的高發(fā)時段主要集中在06:00-10:00，占總數(shù)50%以上，07:00-08:00之間是事故出現(xiàn)的峰值，占所有事故的20.6%。而在11:00-22:00之間為事故的低發(fā)區(qū)間，只占9.5%。為了說明霧事故頻率分布特征，制作了寧滬高速公路歷年來各時次出現(xiàn)大霧的頻率變化曲線(圖4實線)。可以看到，霧事故頻率和大霧頻率的變化趨勢基本一致，從00:00起霧事故發(fā)生幾率逐漸增大，07:00達到峰值，然后逐漸減小直到日落后又開始增加。因此可以看出霧事故的發(fā)生和出霧時間有著密切的關(guān)系。02:00-06:00之間事故頻率變化與大霧頻率變化略有不同，這可能與深夜車流量的減少有關(guān)。06:00以后，隨著車流量增多，再加上這一時段出霧的頻率最高，導致了高速公路霧事故高發(fā)。

圖4　寧滬高速公路霧事故頻率與霧頻率的日變化特征

因此，在濃霧多發(fā)的秋冬季節(jié)后半夜和早晨，駕駛員如有可能應該盡量減少06:00-08:00這段時間的出行，而高速公路管理公司應在此時間段內(nèi)給出更多提示警示，包括一定情況下限制車流量。在08:00以后，隨著太陽輻射增大，低層水汽蒸發(fā)，大霧出現(xiàn)的頻次迅速降低，隨后一直處于低值區(qū)。晚上20:00以后，在滿足大氣靜力穩(wěn)定、風速偏小和晴空的條件下，低層水汽逐漸聚集，濃霧出現(xiàn)的頻次隨時間的推移逐漸增大。

1.4霧事故空間分布特征

寧滬高速公路西起南京東至上海，位于118.9～121.2°E，31.29～32.07°N之間，橫穿蘇南五市，其中中部和東部地區(qū)地勢平坦，以平原為主，西部則以丘陵為主，整個地區(qū)氣候濕潤。

分析滬寧高速公路霧事故發(fā)生地區(qū)空間分布(圖5)，可以看出霧事故分布具有明顯的東少西多的特征。其中常州北以西站點發(fā)生的事故數(shù)占到總數(shù)的77.17%，竇莊和河陽段出現(xiàn)的事故數(shù)最多占到全部站點的11.96%，其次是仙人山段10.87%。霧事故的頻率與該地區(qū)的霧發(fā)生頻率有著密切的關(guān)系，通過統(tǒng)計歷年來各站點的霧發(fā)生頻率(圖5實線)，可以看出霧發(fā)生頻率的局地特征與霧事故發(fā)生地區(qū)基本一致。寧滬高速公路霧發(fā)生頻率也呈現(xiàn)東少西多態(tài)勢。位于寧滬高速西段的仙人山站和竇莊站附近為霧發(fā)生頻率最多的兩站，這可能與這些路段沿線多山、多丘陵地區(qū)有關(guān)，由于起伏不平的山區(qū)易造成逆溫、氣流輻合及水汽不易擴散等原因，導致霧發(fā)生頻率相對較高，而東部地區(qū)為地勢較為平坦的平原，成霧條件較差，使得霧事故的發(fā)生頻率下降。另一方面仙人山段是寧滬高速和寧常揚溧高速的交匯處，此路段的車輛較多，同時道路情況也更復雜，當路段出現(xiàn)大霧天氣，將增加行車難度，容易出現(xiàn)事故。因此霧天氣的交通預報不僅要考慮到氣象條件，還需要考慮到道路狀況及地形因素。

圖5　霧事故與霧發(fā)生路段分布

2　霧標準化危險指數(shù)計算

2.1基于歷史統(tǒng)計資料的霧危險指數(shù)計算

在以往的經(jīng)驗中通常是以能見度作為單一的參數(shù)衡量霧危險性。通過對寧滬高速公路多年的霧事故及霧發(fā)生頻率統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，霧的風險評估可以通過多個參數(shù)進行綜合衡量。MUSK[13]利用道路和霧發(fā)生的位置計算了霧的潛力指數(shù)FPI；CHO等[14]曾提出霧的危險指數(shù)(HFI)的計算方法，主要是利用霧發(fā)生頻率、霧持續(xù)時間以及能見度等級計算了霧的定量危險指數(shù)HFI；然而經(jīng)過對寧滬高速公路霧事故的統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)其中的參數(shù)利用和劃分標準與國內(nèi)指標存在一定差異和不合理性。王煒[15]等利用能見度、霧持續(xù)時間和霧出現(xiàn)頻率計算了霧標準化危險指數(shù)NFHI，計算得到天津地區(qū)高速公路4個季節(jié)霧危險等級，這樣的結(jié)果難以滿足現(xiàn)在的精細化要求。為了提高高速公路標準化的霧危險性指數(shù)的精細化標準，利用統(tǒng)計出的能見度區(qū)間、日變化特征及摩擦系數(shù)作為參數(shù)，修正定義了寧滬高速公路氣象條件標準化的霧危險性指數(shù)(NHFI)，計算表達式為：

[2-f0(x)]×Coef 。

(1)

式中：NHFI反映了整條路中的一段路的危險性指數(shù)，其中R為霧影響整條路的百分比，即霧的覆蓋率；Ws為能見度的權(quán)重系數(shù)：根據(jù)上文對能見度區(qū)間的討論，將能見度區(qū)間分為四個權(quán)重值，能見度<50m取4，50m≤能見度<100m取3，100m≤能見度<200m取2，200m≤能見度<500m取1，能見度≥500m取0；Fi為所在時刻的霧發(fā)生頻率,n是所影響時間段；f0(x)為根據(jù)溫度x計算得到的摩擦系數(shù)；Coef為歸一化系數(shù)100/32。根據(jù)NHFI計算得到值的大小可以客觀地評價每段路的霧危險程度，值越大危險性越高。

為了研究NHFI的評估效果，同時觀察是否各段路NHFI比霧日數(shù)具有更好的代表性。將NHFI與霧事故、霧日數(shù)和霧事故來分析兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，分析方法采用了描述總體特征、非參數(shù)分析即Spearman秩相關(guān)系數(shù)法，其能夠分析非線性相關(guān)下的共變趨勢，反映兩組變量之間密切程度，克服總體信息缺乏的缺陷[16-18]。其計算公式如下：

(2)

將研究年份中求得各個路段的NHFI和霧日數(shù)分別與霧事故進行Spearman秩相關(guān)分析，分別得到相關(guān)系數(shù)0.89和0.65，同時兩組P<0.01(遠小于0.05的顯著水平)。說明了NHFI值與霧日數(shù)都與霧事故有著很好的正相關(guān)性，而NHFI與霧事故的相關(guān)性更好。將各路段NHFI值(除以10)與霧日數(shù)、霧事故數(shù)同時放在一張圖中(圖6)，按照NHFI值從小到大排列可以清楚地評估各路段NHFI危險指數(shù)，例如河陽段的霧危險指數(shù)排列第3位，而霧日數(shù)排列第13位，霧事故數(shù)為最多，說明此段路年發(fā)生霧的次數(shù)處于中等頻率，但每次霧的時長和能見度較低，危害性更大。同理蘇州新區(qū)霧日數(shù)排列第7位，而NHFI值只排列第22位，霧事故數(shù)也較少，則說明此段路雖然經(jīng)常出現(xiàn)霧天氣，但霧的濃度及時長有限，造成的危險性較小。因此通過比較發(fā)現(xiàn)，用NHFI指數(shù)來描述路段的危險性要比單純的利用霧日數(shù)要更加合理準確。

圖6　NHFI值排列和霧日數(shù)及霧事故數(shù)比較

2.2霧危險指數(shù)的數(shù)值預報產(chǎn)品

寧滬高速公路霧危險指數(shù)預報可以預報寧滬高速公路不同路段的霧危險程度，提前給予高速公路管理部門預警服務。本研究采用江蘇省氣象局已投入業(yè)務運行的WRF中尺度數(shù)值模式計算出的霧數(shù)值預報產(chǎn)品。霧產(chǎn)品的時間分辨率為1 h，空間分辨率為10 km×10 km，基本能夠滿足寧滬高速的NHFI計算，通過處理能夠得到霧形成及維持的時間范圍，為NHFI的計算提供相關(guān)參數(shù)。

圖7是利用數(shù)值模式模擬的2015年12月21日及2015年10月23日寧滬高速公路兩次霧過程的能見度、持續(xù)時間、霧影響范圍所計算出的寧滬高速各路段的危險性指數(shù)NHFI?？梢钥吹?2月21日(圖7a)的霧危險性要大于10月23日(圖7b)，主要是由于12月21日的霧持續(xù)時間較長，能見度更低，影響范圍更大，溫度較低造成的。模擬的NHFI與實況計算的NHFI大小略有偏差，這與模式自身的精細化程度有關(guān)，不過整體結(jié)果與實況一致，因此能夠較好地為寧滬高速公路霧預警預報提供危險預警服務。

圖7　寧滬高速各路段實況及模擬NHFI值

3　結(jié)論

(1)全年霧事故的月份發(fā)生趨勢與月大霧發(fā)生頻率一致，其中冬季事故發(fā)生頻率高于秋季，這與地表氣溫相對較低有關(guān)。霧事故多發(fā)于能見度在100 m以下的區(qū)間。霧事故日分布特征顯示事故多發(fā)于日出06:00-10:00之間，主要與此時段能見度較低，車輛增多有關(guān)。寧滬高速事故頻發(fā)地區(qū)位于路段的西部，主要與此地區(qū)多丘陵山地造成氣流輻合及水汽不易擴散易形成濃霧天氣有關(guān)。

(2)利用霧的覆蓋率、能見度、摩擦系數(shù)及霧發(fā)生時間段計算出的霧危險性指數(shù)NHFI，可以綜合評價寧滬高速各路段的霧危險程度。利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)法分別比較了NHFI、霧日數(shù)與霧事故數(shù)的相關(guān)性，結(jié)果顯示NHFI評價路段危險性要比只用霧日數(shù)更合理和精確。利用數(shù)值預報產(chǎn)品計算得到各路段NHFI預報值，評價效果較好。

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Study on Fog Accident Characteristics and Fog Risk Index of Nanjing Shanghai Expressway

ZHANG Zhendong1, HUANG Liang1, YU Gengkang1, LEI Zhengcui2and WU Hao3

(1.JiangsuMeteorologicalServiceCentre,Nanjing210008,China;2.ChangzhouMeteorologicalBureau,Changzhou213001,China;3.JiangsuExpresswayCompanyLimited,Nanjing210049,China)

Thepaperstatistics92trafficaccidentscausedbyfogfrom2008to2015onNinghuexpressway.Therelationshipbetweenfogaccidentsandfogoccurrencefrequencyisanalyzed.It’sfoundthatthefogaccidentsoftenoccurredinautumnandwinter,andduetothelowfrictioncoefficientofroadismorepronetoaccidentsinwinter.Bycomparison,whenthevisibilitylessthan100m，ithasgreaterprobabilityofoccurrenceoffogaccidents.Itisthepeakoffogaccidentinthemorningfrom6to8,whichisrelatedtothehigherfrequencyoffogatthistimeandincreaseofvehicleflow.FogaccidentsandthehighfrequencyoffogoccurrenceappearonthewestofNinghuexpressway.Byusingthevisibilityrange,characteristicsoffogdaysvariation,frictioncoefficientandfogsitecoverageonNinghumakethefoghazardindexNHFI.AndusingtheSpearmanrankcorrelationcoefficientmethodcomparesthecorrelationbetweenthenumberoffogdaysandthenumberoffogaccidentswiththeNHFI.TheresultshowsthattheNHFIevaluatetheriskofroadsectionsismorereasonableandaccuratethanthefogdays.ByusingthenumericalmodelcalculatesNHFIofeachsectionoftheexpresswaycouldpredicttheriskindexandthedistributionofdangerousroadsectionsonNinghuexpressway.

expressway;fogcausedaccidents;foghazardindex;Ninghuexpressway

2016-05-02

2016-06-11

中國氣象局氣象關(guān)鍵技術(shù)集成與應用項目(CMAGJ2014Z02)；江蘇省氣象局青年科研基金項目(Q201608)；江蘇省氣象局預報員專項項目(JSYBY201616)

張振東(1988-)，男，江蘇南京人，碩士研究生，主要從事交通氣象預報研究. E-mail:zzdwto@126.com

X43；P429

A

1000-811X(2016)04-0037-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.007

張振東，黃亮，于庚康，等. 寧滬高速公路霧事故特征及霧危險指數(shù)研究[J]. 災害學，2016，31(4)：37-41. [ZHANG Zhendong, HUANG Liang,YU Gengkang,et al. Study on Fog Accident Characteristics and Fog Risk Index of Nanjing Shanghai Expressway[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：37-41. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.007.]