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公安部交通管理科学研究所与贵州城乡规划设计院合作提出的用事故强度指标作为道路安全评价指标，事故强度P值越小，道路安全性越好。其计算公式如下：
(2-2)
其中，P——事故强度；
——当量死亡人数(人)；
——当量车辆数(辆)；
L——换算道路里程数(km)。
与此类似的评价指标还有中国人民公安大学李兵教授提出的综合事故率评价法等。
（三）综合评价法
综合评价法比较常用的有层次分析法、模糊数学法、灰色聚类分析法、主成分聚类分析法、神经网络分析法等。这些方法在某些地方取得非常好的评价效果，但由于适用条件的约束，其应用范围也受到一定的限制。
层次分析、模糊综合评价法和灰色聚类分析法，都会涉及确定评价指标权重的问题。确定权重以人的判断为前提，人为因素影响较大。不同的专家给出的值会有一定的不同，因此评价的结果也有所不同。专家的意见甚至很难及时准确的获得。
主成分聚类分析法利用降文的思想，用较少的指标尽可能多的反映原来指标的信息，并把相关的指标聚到一类，从而确定每个聚类的安全水平。此方法受选择评价指标的影响，评价对象仅限于具有相似条件，如果没有可比性，评价结果会存在偏差。
交通事故是多种因素综合影响的结果，因素之间相互关系复杂。神经网络主要应用在预测，用于交通安全评价有其局限性。
上述分析方法结果均是以分数高低或是安全水平属于哪个安全层次(比如好、中差)的方式表示，决策者难以从评价结果了解到更多的交通信息，其表现形式缺乏生动，呈现出的结果不具体。
2.1.2 国外交通安全评价方法
国外对于交通安全评价研究很多，在美国第一版本的《道路安全手册》里[11]，关于如何考虑选择工程方案改进交通安全时，主要采用了成本—效益的分析方法。成本主要考虑实施工程的花费，效益主要考虑事故频数和事故严重程度下降带来的利益。
质量控制法认为交通事故发生的概率服从每车公里平均事故次数的泊松分布，n次交通事故发生概率 (其中 为平均事故率)，然后计算一组合理的上限值UCL与下限值LCL，当路段发生事故的实际值大于UCL，则视该路段为危险路段，这一方法与赵文和李江教授所提出的方法相似。
美国学者伯金斯等人提出的交通冲突技术[12] (TCT， Traffic Conflict Technique也广为应用。它是一种依据一定的测量方法与判别标准，对交通冲突的发生过程及严重性程度进行定量测量和判别，并应用于安全评价和预测的技术方法，克服了以事故作为评价依据的“小样本、大周期、大区域、低信度”的缺陷。但这种方法需要其它技术的辅助支持，对交通冲突的观察比较复杂。我国主要将此技术应用在交叉口的安全研究中。
A.S.Hakker提出了CART[13] (the Classification and Regression Tree)法来分析城际间主要道路的安全等级，该方法用二进制树的结构来详细解释道路安全和变量之间的关系，由于所研究的变量和道路条件有限，只具有一定的代表性。
2.2 安全服务水平研究现状
2003年，Jake Kononov和Bryan Allery介绍了安全服务水平的概念和依托安全性能模型(SPF：Safety Performance Function)的安全服务水平分析框架[5]。用事故率(每年每英里发生的事故频数)和年平均口交通量作为安全服务水平分级指标，建立了美国城市双向6车道高速公路的广义线形回归事故预测模型(模型形式见式2-1)，以事故预测模型的期望值作为标准，采用1.5倍标准差将安全服务水平分为四级，分别是LOSSI，LOSSII，LOSSIII，LOSSIV(如图2-2和图2-3所示)。他们强调安全服务水平可以用来描述交通安全水平状况，但它不能反应交通安全问题所在，后者还需要作具体诊断和分析。