摘要：目前的行车安全场理论基于“人-车-路”三维构建势能函数，但忽略了复杂的天气因素对行车风险的复合影响，将道路状况(“路”)与天气情况（“环”）所产生的影响简单地归于一类。这低估了天气环境对行车风险的影响程度，并存在对极端天气的风险解算不够敏感的问题，使得方法的实际应用受到较大局限。因此基于行车安全场（DSF）理论，引入了新的环境场函数，实现“人-车-路-环”的风险因素全覆盖，分别构建行为场（Behavior field）、动能场（Kinetic energy field）、势能场（Potential energy field）和环境场（Environment field），以此提出针对恶劣天气下的行车安全场BKPE模型。基于中国道路交通安全数据集对原有行车安全场相关参数进行重新标定。同时分析天气因素对行车安全影响的指数变化特征，构建环境了影响因子，并提出环境场函数。在构建包含环境场的行车安全场模型的基础上，基于Car-100数据集，对具体实例计算其人工势能函数，进行微观分析。通过2个典型事件进行多类型风险的量化分析，同时与原有行车安全场模型进行比较分析，说明原有行车安全场模型对于天气环境形成的风险存在低估。随后基于Bootstrap抽样，6次采样计算所得人工势能函数对实际交通事件的描述平均准确率达到91.7%。最终，基于BKPE模型，提出相应的行车风险控制对策。
