其中，P为事故强度；Dx为当量死亡人数(人)：Dc为当量车辆数(辆)；L为换算道路里程数(km)。P是由万车事故率与万千米道路事故率相乘后取算术平方根所得。这间接地反映了交通流的特点，并考虑了地理、气候、环境等相关因素的影响，具有一定的科学性和可比性。但是这种方法也有不足之处，不同的道路其交通条件(交通流情况、车辆组成、人员素质等)是不同的，用较少的指标难以作准确的评价，另外用单一的指标值作为评价依据可信度比较低。
3．6 时间序列分析法
这种方法用事故率随时间的变化情况作为交通安全水平评价的指标。其中，欧波(Oppe)推荐了一个所谓“学习心理学”模型，式中，见为第t年的车千米死亡率，t为时间，α、β为常数。用时间序列法得出的评价结果与所选取的基准年份和时间长度密切相关。例如，德国1990年交通事故死亡人数为7 609人，1970年为19 193人，1985年为8 400人，若以1970年为基准比较1990年的情况，则平均每年减少579人，若以1985年为基准，则平均每年减少158人。而如何正确选择基准年及时间长度，是一个很难回答的问题。
3．7 灰色评价方法
这种方法认为通常在确认道路交通安全水平时，是不可能知道全部信息指标的。运用灰色理论的“非唯一性”原理，通过对少量已掌握的部分信息的筛选、加工、延伸和扩展等，将道路交通安全水平确定在某一灰域内，以实现对道路交通安全整体水平的评价。具体的计算步骤如下：
(1)确定道路交通安全评价对象。给出评价对象个数n，评价指标项数m，评价灰类种数k。
(2)给出道路交通安全评价对象i关于评价指标j的原始样本矩阵，并对其进行无量纲处理，得到处理后的矩阵D 。
处理后的指标户1，2，⋯，，，m评价对象i=1，2，⋯，，，m
(6)安全等级评定
道路交通安全灰色评价方法综合了多种因素的影响，算法清晰，能够真实的反映道路交通安全状况，实用性比较强。但是评价过程过于复杂。
4 结论与展望
文中所述评价方法各有利弊，每种方法又是有一定适用范围的，因此在选择时要注意它的实际应用性。同时，应该从事故多发点、不同路线、不同区域三个层次对道路交通安全进行评价 ，最终形成道路安全性能的综合评价系统。当然也清楚地看到，采用事故统计方法来进行交通安全评价存在着“小样本、大周期、大区域、低信度”的缺陷，因此为了保证评价的准确性和实用性，应用事故统计为基础的评价方法的同时，以其他的间接评价方法比如交通冲突技术 作为补充是十分必要的。道路交通安全评价是一个复杂的值得探讨的永恒课题，通过评价可以发现问题， 并针对问题提出解决办法，只有这样才能实现交通安全、快捷和畅通。
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