慈玉生，吳麗娜，李瀟逸，劉志士

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院，150090哈爾濱;2.東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院，150080哈爾濱;3.黑龍江工程學(xué)院汽車與交通工程學(xué)院，150050哈爾濱)

路側(cè)停車嚴(yán)重擠壓了非機動車出行空間，機動車駛?cè)胄袨椤Ⅰ偝鲂袨榧伴_門行為等對非機動車騎行構(gòu)成了巨大威脅.本文通過實地調(diào)查獲取部分非機動車騎行行為及相關(guān)數(shù)據(jù)，分析得到非機動車避險行為，從而構(gòu)建路側(cè)停車區(qū)域非機交通沖突概率分布模型.

國內(nèi)外關(guān)于路側(cè)停車區(qū)域非機動車騎行行為研究處于探索階段，如Box等［1］首先研究了路側(cè)停車對于交通流和交通安全影響;陳峻等［2-3］將無機非硬性隔離城市次要道路作為研究對象，建立了有無設(shè)置路側(cè)停車帶的機動車與自行車車速與車流飽和度之間的關(guān)系模型;以非機動車集群通行和壓縮特性為基礎(chǔ)，提出了描述機動車輛停放過程影響條件下的非機動車流減速-跟馳和停車的壓縮系數(shù)計算方法，建立了非機動車壓縮交通波模型;Sener等［4-5］收集了美國德州6 400例自行車路徑選擇相關(guān)數(shù)據(jù)，研究表明騎行者特性、路側(cè)停車、自行車設(shè)施類型、道路特性及交通流特性等對自行車路徑選擇具有明顯影響;郭宏偉等［6］為了衡量路側(cè)停車對非機動車交通行為的影響，提出有效流量概念，并引用壽命分析法對非機動車流量數(shù)據(jù)和越線行為進行模擬建模;Van Der Horst等［7］利用視頻記錄分析了荷蘭非機動車專用道上的非機動車行為、交通沖突等;文獻［8-10］探討了路側(cè)停車、慢行交通行為及安全評價方面的工作.總體來說，當(dāng)前研究以機動車的運行和安全為研究重心，忽略了交通中的“弱者”——非機動車，因此本文將著重研究路側(cè)停車對自行車和電動自行車的騎行干擾情況.

1 數(shù)據(jù)獲取

結(jié)合人工觀測法和攝像法，筆者于2014年3月20日—2014年4月8日高峰時段對哈爾濱市4條路側(cè)停車路段進行數(shù)據(jù)檢測工作，得到路側(cè)停車區(qū)域非機動車騎行行為的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，列于表1.

表1 路側(cè)停車區(qū)域非機動車騎行行為調(diào)查情況

2 非機沖突嚴(yán)重性判別與分析

路側(cè)停車區(qū)域非機動車與機動車沖突嚴(yán)重性程度的判別是非機沖突規(guī)律中的重要內(nèi)容，同樣也是以交通沖突為基礎(chǔ)的非機動車騎行安全性評估的關(guān)鍵問題之一.

2.1 非機沖突嚴(yán)重性界定指標(biāo)選取

如何科學(xué)合理地界定路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突主要取決于影響因素的確定.實際情況是影響因素紛繁復(fù)雜，如騎行者心理生理狀態(tài)、騎行者騎行技能、路側(cè)停車狀態(tài)等.參考相關(guān)非機動車行駛理論與方法，可將路側(cè)停車區(qū)域非機動車的制動過程劃分為以下幾個部分:

1)制動停車全過程，指非機動車騎行者從感知到危險信號至制動停車的過程，其停車過程前期車輛運動狀態(tài)無變化、主要為反應(yīng)時間.

2)完全制動停車過程，指非機動車騎行者開始按下(踏下)制動手柄(踏板)至完全停車，整個過程前期車輛運動狀態(tài)無變化、其制動力逐漸增加.

3)非完全制動停車過程，指非機動車的車輛制動器襯片開始壓緊至完全停車，其停車過程前期車輛運動狀態(tài)可見明顯變化.

研究認為，在非機動車運動狀態(tài)處于制動生效的瞬間獲得的交通沖突對交通安全具有重要影響.因此，本文選取以非完全制動距離和非完全制動時間作為沖突判定指標(biāo);由于距離更有直觀性和易獲取性，所以本文用非完全制動距離作為判別指標(biāo).

2.2 非機沖突嚴(yán)重性判別

上文已將非完全制動距離作為嚴(yán)重沖突的界定指標(biāo)，下面關(guān)鍵問題就是如何得到路側(cè)停車區(qū)域非機動車的非完全制動距離.

調(diào)查可知，路側(cè)停車對非機動車平均運行速度影響甚微，自行車直行平均速度約為14 km/h，電動車直行平均速度約為20 km/h;利用ST=0.007 87v2和ST=0.009 84v2公式可分別得到相應(yīng)的非完全制動距離，分別為1.54 m和3.94 m，本文將其作為相應(yīng)的臨界距離.所以，如果非機動車在采取避險行為時的沖突距離小于相對應(yīng)的臨界距離，則可界定該沖突為嚴(yán)重性沖突，其他沖突則屬于非嚴(yán)重性沖突.

2.3 非機沖突數(shù)據(jù)分析

參照以上標(biāo)準(zhǔn)對調(diào)查路段的視頻數(shù)據(jù)進行分析，對比每輛非機動車調(diào)查區(qū)域調(diào)查時段沖突距離與臨界距離的大小關(guān)系，得到相應(yīng)的沖突數(shù)據(jù)并進行分類，數(shù)據(jù)見表2.

表2 調(diào)查路段非機嚴(yán)重沖突次數(shù)統(tǒng)計 次

分析可知，四條路段嚴(yán)重性沖突為1 858次，其中以追尾沖突為主、占總數(shù)84.2%.數(shù)據(jù)同時表明，道路斷面形式及路側(cè)停車形式對非機動車沖突影響較為明顯.

3 非機動車避險行為分析

當(dāng)非機動車與路側(cè)停駛車輛間發(fā)生沖突時，非機動車一方往往會采取相應(yīng)的避險行為措施.本文開展的4條街道高峰時段非機動車避險行為調(diào)查中，非機動車采取避險行為總量為189次，且避險行為以轉(zhuǎn)向+減速、減速、轉(zhuǎn)向等為主.調(diào)查路段高峰時段非機動車采用的避險行為數(shù)據(jù)見表3.

表3 調(diào)查路段非機動車避險行為統(tǒng)計 次

從表3可知，調(diào)查路段中減速和轉(zhuǎn)向是非機動車采用的主要避險方式;而停車、加速避險只在很少情況下發(fā)生.數(shù)據(jù)同時表明，非機動車會較多地將轉(zhuǎn)向和其他避險行為結(jié)合起來，例如轉(zhuǎn)向+減速、轉(zhuǎn)向+停車等.分析認為，之所以采取減速、轉(zhuǎn)向等主要避險行為與非機動車自然屬性和行駛特性有關(guān)，其具有較高的靈活性且不具備急劇加速等性能.

4 非機動車嚴(yán)重性沖突概率分布模型

4.1 非機動車嚴(yán)重性沖突概率分布模型

非機動車嚴(yán)重性沖突概率分布歸結(jié)為離散型隨機分布并可用離散型概率分布來展開研究.已有研究表明，交叉口機動車交通沖突等可用泊松分布進行分析.因此，本文以單個停車路段進行非機動車嚴(yán)重性沖突分布規(guī)律研究.

假設(shè)某一路段停車區(qū)域，在指定的時空范圍內(nèi)發(fā)生非機動車嚴(yán)重性沖突的次數(shù)是X．因建模需要，將此路段均分為n段，同時需保證在規(guī)定時段內(nèi)不會發(fā)生兩次及以上的非機動車嚴(yán)重性沖突的發(fā)生，即

式中:Xi為均分的第i段上發(fā)生的嚴(yán)重性交通沖突情況．

當(dāng)Xi=1時，即為第i段出現(xiàn)了一次非機動車嚴(yán)重性沖突且其概率為p;當(dāng)Xi=0時，即為第i段未出現(xiàn)非機動車嚴(yán)重性沖突且其概率為1-p．因此，路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突服從(0-1)分布，分布律為

因此，在分析時空范圍內(nèi)發(fā)生的非機動車嚴(yán)重性沖突次數(shù)為

由于X1，X2，X3，…，Xn獨立同分布，且Xi～B(1，p)，那么在指定時間內(nèi)該路段發(fā)生的非機動車嚴(yán)重性沖突次數(shù)之和服從B(n，p)，即

當(dāng)二項分布的n?10、p≤0.1時，就可以用泊松分布作為二項分布的近似，而在本文停車路段測得樣本量n很大、p很小，正好符合該規(guī)律．

即當(dāng)0＜p≤0.1，且n?10時，

一般而言，二項分布采用n及p兩參數(shù)來表征;泊松分布通常采用參數(shù)λ=np來刻畫，λ是指規(guī)定時空范圍內(nèi)理論上發(fā)生的非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)．事實表明，由于道路屬性、路側(cè)停車及騎行者等不同特性造成各停車路段λ值不盡相同;而針對同一路側(cè)停車區(qū)段，正常的道路交通條件下可以認為其值處于較為穩(wěn)定的范圍．據(jù)此，認為λ值可以表征路側(cè)停車路段非機動車騎行安全水平，即λ值越大說明更容易發(fā)生非機動車嚴(yán)重性沖突，非機動車騎行愈加不安全．

4.2 非機動車騎行安全性判定模型

路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突概率分布模型的建立是非機動車騎行安全性判定模型構(gòu)建的前提條件和基礎(chǔ).研究表明，路側(cè)停車區(qū)域非機動車沖突及其嚴(yán)重程度反映了非機動車騎行交通安全狀況及騎行者的安全感知情況.

路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)服從泊松分布，因此可以利用上式計算得到非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)值出現(xiàn)的概率．在分析時空范圍內(nèi)，參考極大似然估計認為λ近似等于X的均值，而X則來自于長期觀測數(shù)據(jù)．同時，在分析確定路側(cè)停車區(qū)域非機動車騎行安全水平時，需要找出“臨界值”作為分析標(biāo)準(zhǔn)．據(jù)此，本文在對單個路側(cè)停車區(qū)域開展非機動車騎行安全水平判定時，需引入非機動車嚴(yán)重性沖突概率分布的α分位點，也即選取合理的分位點的沖突值ξ作為相應(yīng)的判定標(biāo)準(zhǔn)，此ξ值即為“臨界沖突值”．

因此，當(dāng)某一路側(cè)停車區(qū)域計算的非機動車嚴(yán)重性沖突值λ大于臨界沖突值ξ的概率大于顯著水平α?xí)r，則表明該路段非機動車騎行安全水平低，即

可見，判定目標(biāo)路段非機動車騎行安全水平的過程主要為求解非機動車嚴(yán)重性沖突為λ在顯著水平α下的臨界沖突值的過程．根據(jù)中心極限定理可知，路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)X可以表示為任意n個獨立隨機變量的和且其服從漸進正態(tài)分布．通常情況下，路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)X值較大，依據(jù)DE Moive-Laplace定理，隨機變量z為

可認為Z服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0，1)，由于p足夠小，故隨機變量Z可表示為

基于以上求解，非機動車嚴(yán)重性沖突臨界值ξ為

因此，本文選擇正態(tài)分布函數(shù)的90%分位值Z0.05=1.65帶入式(9)，也即為觀測到的路側(cè)停車區(qū)域非機動車嚴(yán)重性沖突值小于ξ的概率為90%，如果某時段觀測的非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)大于該臨界值，即可認為在該路段騎行的非機動車安全水平差，應(yīng)該對該路段進行相應(yīng)措施的改進．

4.3 調(diào)查路段非機動車騎行安全性評價

以寬城橋路側(cè)停車區(qū)域調(diào)查數(shù)據(jù)為例開展非機動車騎行安全性評價.根據(jù)極大似然估計理論可以近似以4d高峰時段的非機動車嚴(yán)重性沖突數(shù)據(jù)調(diào)查平均值作為期望沖突值(λ=105次).根據(jù)式(9)，取置信度為90%，Z0.05=1.65，臨界值為122次．分析可知，寬城橋調(diào)查時段非機動車嚴(yán)重性沖突觀測數(shù)值中無沖突數(shù)超過此臨界值，認為非機動車在此路段騎行比較安全．

同理，在景陽街的非機動車騎行安全性較好，而在解放路和長江路的調(diào)查數(shù)據(jù)中都有部分嚴(yán)重性沖突觀測值大于相應(yīng)的臨界值，因此該兩處的非機動車騎行安全水平差，該路段在安全方面需要改善.根據(jù)以上計算結(jié)果，將調(diào)查路段非機動車嚴(yán)重性沖突均值和臨界值標(biāo)準(zhǔn)列于表4.

表4 調(diào)查路段非機動車嚴(yán)重沖突標(biāo)準(zhǔn) 次

5 結(jié) 語

結(jié)合哈爾濱市4條路側(cè)停車區(qū)域非機動車騎行行為調(diào)研數(shù)據(jù)，開展了路側(cè)停車區(qū)域非機動車沖突嚴(yán)重性判別、避險行為及嚴(yán)重性沖突概率分布模型研究.研究提出了以非完全制動距離作為非機動車嚴(yán)重性沖突判別標(biāo)準(zhǔn)，建立了嚴(yán)重性沖突的泊松分布模型、騎行安全性判定模型及臨界值計算標(biāo)準(zhǔn)并對調(diào)查路段進行了案例分析.

研究結(jié)果可用于路側(cè)停車、非機動車道規(guī)劃、設(shè)計及安全性評價等.但由于本文調(diào)研規(guī)模及數(shù)據(jù)量局限，在后續(xù)研究中繼續(xù)補充數(shù)據(jù)、加強路側(cè)停車形式、實際機動車停放狀況及交通流狀況等對非機動車騎行干擾的相關(guān)研究.

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