摘要
在交通流量较大的高速公路走廊上，交通拥堵、车道合并、收费站以及复杂的立交桥经常会导致车辆突然、猛烈地减速，这种现象通常被称为“剧烈制动”（HB）。这类行为反映了可能导致事故的险些发生的情况。传统的交通安全分析主要依赖于历史事故记录，这种被动的方法限制了机构及时识别和应对新出现风险的能力。由于剧烈制动事件被联网车辆的远程信息处理系统持续记录下来，因此提供了更主动评估道路安全风险的机会。本研究探讨了在新泽西州州际高速公路上，将剧烈制动事件作为事故风险替代指标的适用性。分析使用了来自Drivewyze的超过850万条联网车辆遥测数据，以及2024年7月至12月期间警方报告的约45,000起事故数据。剧烈制动事件的判断标准是减速幅度达到6英尺/秒2（约0.2g），并与其发生位置的一英里范围内的事故数据进行了空间匹配。空间分析显示，剧烈制动事件和事故都高度集中在主要交通走廊上，包括I-95、I-80、I-78和I-287公路，尤其是在收费站和复杂立交桥区域附近更为集中。时间模式表明，秋季末期剧烈制动行为显著增加，这可能与季节性拥堵和恶劣天气条件有关。为了量化剧烈制动事件与事故频率之间的关系，在路段层面使用了负二项（NB）和零膨胀负二项（ZINB）回归模型进行估算。结果表明，剧烈制动事件与事故数量之间存在正向且统计上显著的关联。在优选的ZINB模型中，每增加一次剧烈制动事件，预计事故频率大约会增加1%。虽然单个事件的影响较小，但频繁的剧烈制动行为会导致事故风险显著增加；例如，增加10次剧烈制动事件会使预计事故频率增加约10%。总体而言，研究结果表明，联网车辆的剧烈制动数据可以通过提供风险升高的早期预警来补充传统的事故记录。将剧烈制动监测纳入公路安全计划中，有助于主动识别危险地点，并更及时地部署针对性的应对措施。
