摘 要 从灯具的安装高度、布置方式等方面探讨了影响可见度水平的各种影响因素，研究了基于Tarvip模型的目标可见度评价的思路和方法，应用Tarvip对烟台市某道路注意行人标志可见度进行了评价。
关键词 道路照明设计 可见度；Target Visibility Predictor（Tarvip）1 引言道路照明的首要目的是在夜间提供快速、安全和舒适的道路上物体的可见度， 达到交通安全， 减少交通事故， 提高交通运输效率。根据CIE调查报告表明：夜间良好的道路照明至少会降低城市道路交通事故率30%, 高速公路交通事故率降低30%, 乡村道路交通事故率降低45%[1].由此可见，道路照明可见度评价对于减少夜间交通事故具有重要的意义，国内学者在这方面也开展了相应的研究[1,2,3],美国道路照明标准RP-8-00中推荐了小目标可见度设计标准[4].由于小目标物体可见度的计算模型非常复杂，为了便于进行道路照明可见度计算评价，结合计算机技术来进行计算机辅助设计、评价显得尤为必要。本文初步探讨了基于Tarvip的城区道路照明可见度评价的思路与方法。
2 可见度及其影响因素可见度就是人眼辨认物体存在或形状的难易程度，通俗地讲，可见度就是看物体的清楚程度。可见度水平表示了目标和背景的对比大于其阈限对比的倍数，而阈限对比与人眼适应水平、视角大小、目标识别时间等因素有关，它们之间的关系由实验确定。美国道路照明标准RP-8-00是在干燥、笔直、单向车道、空旷道路的条件下，以识别时间为0.2s、视角为7. 45‘、驾驶员年龄为60岁的不利条件下，驾驶员眼睛高度为1. 45m、观察正前方83.7m处垂直放置于路面的、大小为0.18m×0.18m,其表面的光反射比为0.5的小目标漫反射板，分别计算出两个灯杆之间均匀布置的两排共20个点处小目标的可见度水平，最后再计算出可见度水平的加权平均值，于是就获得了小目标物体可见度。研究表明[4],对于具有正常视力的60岁的人，观察时间为0.2秒，一个静止的和亮度均匀的小目标可见度是下列7个因素的函数：目标与邻近的背景之间的亮度对比，人眼的适应水平，光幕亮度，人眼对连续运动目标的不同适应度（短暂适应），目标的尺寸大小、形状和颜色，背景的复杂程度和运动与否，观察者的视力好坏。据研究表明，这些函数表达式是很复杂的，且只有在一些假设的前提下，才能表达成实用的计算式。实际上，驾驶员在行驶时，前方目标物的可见度还要受到气象条件的影响；此外，驾驶员的个人身体状况、责任心、注意力等都将影响对前方障碍物的认知。总之，在上述假设的标准条件下，可取4个小目标可见度主要影响因素：目标物的亮度、紧邻的背景亮度、邻近环境的适应水平和失能眩光[1].
可见度常采用可见度水平表示[4]:
式中：VL--可见度水平；ΔL--观察目标亮度与其背景亮度之差；ΔL0--观察目标刚刚看见时目标亮度与其背景亮度之差。
小目标可见度STV实际上就是可见度水平的加权平均值， 并可用下式[4]表示：
3 基于Tarvip的小目标可见度评价3.1可见度设计方法由于小目标可见度数学模型较为复杂，而且为了使小目标可见度和路面平均亮度达到道路照明设计标准中小目标可见度的推荐值要求（如表1所示），应对灯具的安装高度、灯具间距、灯具的配光情况、灯具的布置方式、光源功率等一项或几项进行反复调整，重复计算，这会导致计算工作量很大，采用软件计算尤为必要。
注：1、表1中数据来自有正常视力的60岁的老年驾驶员，小目标大小为0.18m×0.18m,光反射比为0.5的漫反射目标物和0.2秒的观察时间。2、行人交会区高是指夜间有大量行人在路边或横穿公路的区域，如电影院附近等；行人交会区中是夜间较少行人使用的街道区域，如办公区、工业区等；行人交会区低是夜间非常少行人使用的街道区域，如郊区公路等。
3.2 TarvipTarvip（Target Visibility Predictor）模型是一个用于分析评价夜间目标物体可见度的确定型模型，这个模型综合了物理光学、辐射线测定和人的因素来确定驾驶员夜间行车中经常遇到的不同物体的可见度。模型由爱荷华州大学OPL实验室基于Matlab软件平台开发，是一个独立的windows操作系统软件。该模型能结合可用的数据来评价不同配置的光源与道路特性在夜间为驾驶员提供的亮度特性，可以按照不同的道路路面类型和道路几何特性设置光源的高度和间距等，也可以很方便的考虑比如象会车眩光这样的不利影响而不必要进行昂贵的现场实验调查。模型已经过验证是非常有效的[5].Tarvip进行模块化开发，软件非常灵活，它的路面类型、道路几何特性、汽车前照灯、交通标志、路面标线、路灯都不是软件内部的固有组成部分，这些部分以独立的txt文件存储，可以被用户方便的调用和设计。
Tarvip模型是确定性夜间目标可见度模型，也能确定不同交通控制设施的可见度，同样也可用于汽车前照灯照明下人的可见度；也可以在模型假设的场景下分析路面标线的可见度，交通标志的视认性，行人的视认性。但模型本质上是确定性模型，不是回归模型，所以不能解释夜间目标可见度的潜在规律。
3.3基于Tarvip的小目标可见度评价Tarvip模型软件主要包括目标可见度评价的现场照明环境图形化输入模块（道路特性、驾驶员特性、车辆车灯、目标类型等）、可见度分析模块、输出评价模块。
下面以烟台市某道路为例，在现有的照明条件下基于Tarvip 4.6[5]进行路侧注意行人标志的可见度评价，以反馈指导道路照明部分设计的科学性和合理性。其基本的设计流程是：首先根据道路系统的路面分类或等级选择适宜的亮度和可见度标准，然后根据道路照明的光源、灯具、灯具的排列和间距等确定路面亮度；其次，输入现场照明环境的各种参数（驾驶员参数、车辆车灯参数、目标参数等）；第三，可见度分析运算；最后从路面亮度或小目标可见度（STV） 方面评价照明系统，并通过调整以达到满意的路面亮度或小目标可见度。应注意的是，可见度和路面亮度确定的都是最小值标准，设计值必须保证达到或超过它们，否则就必须修改设计来达到要求。另外，从降低费用和节约能源的角度，如果设计值超过可见度和路面亮度较多时也要修改设计，即设计者宜根据能耗或其它相关因素反馈来确定设计方案。运行过程中部分界面如图1,图2,图3所示。
图1 Tarvip的道路特性模块界面图2 Tarvip的标志可见度水平仿真图3 平均亮度为0.5cd/m2和0.1cd/m2时标志所需最小亮度与实际亮度的变化结果表明行人标志的可见度当道路平均亮度增加到一定程度时为小幅度增加，这说明单纯增加光源功率对道路照明的安全性起作用是有限的；当缩小灯杆间距时，路面亮度均匀度增加，而可见度变化不大。
4 结语精确的评价道路照明设施提供的道路亮度以最少的能源消耗来提高确保交通安全的道路上物体的可见性具有重要的意义，它也对提高夜晚道路标线、标志等的可见性非常重要。小目标可见度综合地考虑了可见度的很多影响因素， 因而会更接近人们真实的视觉条件， 更能达到道路照明可持续发展要求。本文初步探讨了基于确定性Tarvip模型的目标可见度评价的思路和方法，并进行了烟台市某道路在照明条件下的路侧交通标志的可见度评价分析，为从事道路照明设计方面的专业技术人员、研究者和政策制定部门提供了实现固定道路照明设施设计效果仿真和优化评价的思路。但是Tarvip模型本质上是确定性模型，而非回归模型，不能解释夜间目标可见度水平的潜在规律[5].因此，道路照明可见度评价方法还需要进一步探索， 不断完善， 才能更好地指导城区道路照明设计。
参考文献：
[1]翁季，陈仲林，刘波，林勇。城区道路照明可见度研究[J],照明工程学报，2005（1）：20-22[2]陈仲林，翁季，胡英奎，张晟鹏。道路照明可见度设计[J],灯与照明，2006（2）：1-4[3]陈文成，林燕丹，陈大华。可见度模型的探讨及其在道路照明中的应用[J] ,复旦大学学报，2005（4）：571-578[4]ANSIPIESNA RP-8-00《American National Standard Practice for Roadway Lighting》
[5]Fuat Aktan, Thomas Schnell. DEVELOPMENT of A MODEL TO CALCULATE ROADWAY LUMINANCE INDUCED BY FIXED ROADWAY LIGHTING [C]. The85 Annual Meeting of the Transportation Research Board.Washington, D.C.TRB,2006:2-15