统计类风险等级评估方法(RL)是指对特定区域与未来某时段内的交通拥堵造成的财产损失、环境影响的相对期望损失高低进行评估。依据区域内各个导致交通拥堵因子的强度、各类道路的承受程度(敏感度)，再根据不同时段内导致拥堵的因子强度与交通拥堵等级之间的矩阵函数关系，求得区域内不同时段相对期望损失等级[1，2]，通用的计算公式如式(3-1)所示。

式中 RL——风险等级；

HS——导致拥堵的因子强度；

ES——道路的敏感度；

fR——导致拥堵的因子强度与交通拥堵等级之间的矩阵函数关系。

对于不同时段的交通拥堵程度进行计算，可采用多种概率分布函数(包括正态分布、对数正态分布、指数分布、韦伯分布、伽马分布、泊松分布)来拟合道路监测点的拥堵程度分布。在每个站点最优分布的选择上使用AIC(Akaike Information Criterion赤池信息量准则)指数。AIC 指数通常用于权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性，AIC 指数的值越小，代表拟合效果越好。如此可以得到各站点不同时段的拥堵程度，计算方法如式(3-2)和式(3-3)所示。

式中 RP——拥堵事件重现期，即多长时间发生一次拥堵；(www.daowen.com)

EP——事件重现概率，即在一定时间内发生拥堵的概率；

F(x)——变量x 的累积分布函数；

f(x)——变量x 的概率密度函数。

每一个重现期对应一个极值分位数，表示极端事件的极值变量的数值大小。对于给定重现期的情形，极值分位数越大，说明超越概率越小，极端事件发生的可能性越小。

用fR来表示风险矩阵，如表3-1所示，按照导致风险的因子强度，分为极低、低、中、高、极高五个级别；按照要素的敏感度，分为极低、低、中、高四个级别；二者组合起来，得到拥堵风险级别，分为极低、低、中、高、极高五个级别。例如，若导致拥堵的因子强度为极高级别，要素敏感度为中级或高级，则风险级别判定为极高。

表3-1　fR风险矩阵

注：“★”代表“极低风险”；“★★”代表“低风险”；“★★★”代表“中风险”；“★★★★”代表“高风险”；“★★★★★”代表“极高风险”。