基于GIS（Geographic Information System）从安全视角优先考虑新建卡车服务站（Truck Stops）公路廊道规划的规划方法论

《Future Transportation》：A GIS-Based Planning Methodology for Prioritizing Highway Corridors for New Truck Stops from a Safety Perspective

　　

大多数农村地区的卡车服务站位于高需求公路廊道上，这与当前基于容量和需求模型的方法一致。然而，这些模型低估了安全方面，未能检测到交通需求低且卡车服务站可达性低的公路廊道。研究人员提出了一种基于地理信息系统（GIS, Geographic Information System）的规划方法论，以识别受涉及商用卡车的非典型事故率（Atypical Crash Rates）和卡车服务站短缺影响的公路廊道。所提出的方法论定义了两个指标来衡量商用卡车安全和卡车服务站供给，作为利用重分类（Reclassification）和地图代数（Map Algebra）技术识别新建卡车服务站四个需求等级的基础。结果显示，识别出的公路廊道表现出非典型事故率，并在很大程度上与卡车服务站可达性低和中低卡车需求的区域重合。因此，该方法论在识别通常被现有模型忽视的新停车位置时，引入了卡车安全这一重要组成部分。

研究背景方面，当前农村地区卡车服务站（Truck Stops）多沿高需求公路廊道分布，现有选址指南主要基于容量和需求模型，未全面纳入安全考量，且忽视了中低交通需求廊道，导致此类区域因停车设施匮乏引发驾驶员疲劳，增加商用卡车非典型事故风险。美国约72%的州交通部报告商用卡车停车问题，尽管2012年Jason法案将卡车停车列为国家优先事项，短缺问题仍持续，驾驶员常在匝道及路肩违规停车以遵守服务时间（Hours of Service, HOS）法规，提升碰撞风险。现有研究较少探索卡车服务站可达性与商用卡车事故的空间关联以论证事故分析作为新站址标准的必要性。为此，研究人员开展基于GIS（Geographic Information System）的方法论研究，旨在从安全视角识别公路网络中卡车服务站短缺廊道，以美国得克萨斯州农村干线公路系统（Trunk Highway System）为案例，提出融合商用卡车安全与停车供给的可复现规划框架，弥补现有模型忽视安全的缺口。

关键技术方法包括四步：GIS数据收集（商用卡车事故取自得克萨斯州交通部事故记录信息系统C.R.I.S. 2014至2018年农村数据，卡车服务站取自美国交通部USDOT 2020年数据，干线公路网取自得克萨斯州交通部TxDOT图层，排除城市化区域）、GIS数据处理（投影至NAD 1983 State Plane Texas Central FIPS 4203坐标系，计算日常卡车车辆行驶里程DTRKVMT_ij=AADT_ij×%Truck_ij×Length_ij，设定75英尺事故缓冲区与0.5英里服务站缓冲区，按公路编号归并廊道）、核心模型（矢量数据分析空间连接聚合事故数与停车位数，计算商用卡车事故指数CI_i=Crashes_i/(DTRKVMT_i×Years)×10⁶与可达性指数AI_i=Spaces_i/(DTRKVMT_i×10³)，栅格分析以均值和标准差重分类为4级，通过地图代数LoN_i=ceil(CI_level_i-AI_level_i+4)计算需求等级）、结果制图输出廊道级空间分布。

研究结果部分，首先是空间分析结果。现有卡车服务站多沿高交通需求廊道分布，符合传统容量需求模型，以私营为主（245处对69处公营），公营休息区平均16.7个卡车车位。事故指数图显示Level 4（超过每百万卡车行驶里程1起事故）廊道多为连接州际公路或城市的南北向美国国道，共29条长928英里，平均事故指数2.99起/百万DTRKVMT（Daily Truck Vehicle Miles Traveled），年预计984起事故。可达性指数图中Level 1（少于0.1车位/千DTRKVMT）含110条廊道长5090英里，多为美国与州级公路。需求等级（Level of Need, LoN）图中Level 4“高需求”共22条廊道长495英里，均为事故指数4级且可达性1级，占干线网长度4.1%却占年商用卡车事故7.6%（预计426起/年）。其次是讨论与启示。高及中度LoN廊道多邻近达拉斯、奥斯汀、圣安东尼奥、休斯顿等大城市，驾驶员可能将其作为州际公路替代路线致流量与事故率上升而停车可达性有限。该方法依赖交通机构常规数据集，可作为第一阶段网络级筛选工具，识别后可用多准则决策（Multi-Criteria Decision-Making, MCDM）确定具体选址，弥补传统指南未明确纳入道路安全的不足。商用卡车事故是廊道筛查组件之一，非暗示停车短缺与每起事故的直接因果。

总结讨论部分，研究人员指出传统卡车服务站规划指南基于容量与需求模型，忽视安全视角及空间关联，与疲劳驾驶员事故增加有关。本研究引入基于GIS的方法论识别非典型事故率高且可达性有限的廊道以推荐新站。方法含GIS数据收集处理、核心矢量与栅格分析模型、制图四部分，定义事故指数与可达性指数（均基于DTRKVMT），通过重分类与地图代数定义4级LoN。案例应用于得州农村干线网显示现有站多沿高需求廊道，而需新建站多为中低需求、高非典型事故率的美国与州级公路，传统方法难以识别此类廊道。现有站多私营逐利，中低需求廊道安全责任应在公共部门，疲劳卡车驾驶员对国家公路系统所有使用者构成重大风险。局限在于阈值由均值标准差定义，未来可由专家用模糊层次分析法确定，或引入机器学习区分与停车短缺相关的事故以优化事故指数数据集，具体选址需后续分段分析与MCDM（如AHP、TOPSIS、VIKOR）完成。论文发表于《Future Transportation》。