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    路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)動車沖突概率分布

    2015-09-21 01:41:10慈玉生吳麗娜李瀟逸劉志士
    關(guān)鍵詞:嚴(yán)重性概率分布路段

    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(jī)動車出行空間,機(jī)動車駛?cè)胄袨椤Ⅰ偝鲂袨榧伴_門行為等對非機(jī)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(jī)動車騎行行為及相關(guān)數(shù)據(jù),分析得到非機(jī)動車避險行為,從而構(gòu)建路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)動車集群通行和壓縮特性為基礎(chǔ),提出了描述機(jī)動車輛停放過程影響條件下的非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)動車流量數(shù)據(jù)和越線行為進(jìn)行模擬建模;Van Der Horst等[7]利用視頻記錄分析了荷蘭非機(jī)動車專用道上的非機(jī)動車行為、交通沖突等;文獻(xiàn)[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(jī)動車的運行和安全為研究重心,忽略了交通中的“弱者”——非機(jī)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(jìn)行數(shù)據(jù)檢測工作,得到路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)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(jī)動車騎行行為調(diào)查情況

    2 非機(jī)沖突嚴(yán)重性判別與分析

    路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)動車與機(jī)動車沖突嚴(yán)重性程度的判別是非機(jī)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(jī)動車騎行安全性評估的關(guān)鍵問題之一.

    2.1 非機(jī)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(jī)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(jī)動車行駛理論與方法,可將路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(rèn)為,在非機(jī)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(jī)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(jī)動車的非完全制動距離.

    調(diào)查可知,路側(cè)停車對非機(jī)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(jī)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(jī)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(jìn)行分析,對比每輛非機(jī)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(jìn)行分類,數(shù)據(jù)見表2.

    表2 調(diào)查路段非機(jī)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(jī)動車沖突影響較為明顯.

    3 非機(jī)動車避險行為分析

    當(dāng)非機(jī)動車與路側(cè)停駛車輛間發(fā)生沖突時,非機(jī)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(jī)動車避險行為調(diào)查中,非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(rèn)為,之所以采取減速、轉(zhuǎn)向等主要避險行為與非機(jī)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(jī)動車嚴(yán)重性沖突概率分布模型

    4.1 非機(jī)動車嚴(yán)重性沖突概率分布模型

    非機(jī)動車嚴(yán)重性沖突概率分布?xì)w結(jié)為離散型隨機(jī)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(jī)動車交通沖突等可用泊松分布進(jìn)行分析.因此,本文以單個停車路段進(jìn)行非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(rèn)為其值處于較為穩(wěn)定的范圍.據(jù)此,認(rèn)為λ值可以表征路側(cè)停車路段非機(jī)動車騎行安全水平,即λ值越大說明更容易發(fā)生非機(jī)動車嚴(yán)重性沖突,非機(jī)動車騎行愈加不安全.

    4.2 非機(jī)動車騎行安全性判定模型

    路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)動車嚴(yán)重性沖突概率分布模型的建立是非機(jī)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(jī)動車沖突及其嚴(yán)重程度反映了非機(jī)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(jī)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(jī)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(rèn)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(jī)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(jī)動車騎行安全水平判定時,需引入非機(jī)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(jī)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(jī)動車騎行安全水平低,即

    可見,判定目標(biāo)路段非機(jī)動車騎行安全水平的過程主要為求解非機(jī)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(jī)動車嚴(yán)重性沖突數(shù)X可以表示為任意n個獨立隨機(jī)變量的和且其服從漸進(jìn)正態(tài)分布.通常情況下,路側(cè)停車區(qū)域非機(jī)動車嚴(yán)重性沖突數(shù)X值較大,依據(jù)DE Moive-Laplace定理,隨機(jī)變量z為

    可認(rèn)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(jī)變量Z可表示為

    基于以上求解,非機(jī)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(jī)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(jī)動車嚴(yán)重性沖突數(shù)大于該臨界值,即可認(rèn)為在該路段騎行的非機(jī)動車安全水平差,應(yīng)該對該路段進(jìn)行相應(yīng)措施的改進(jìn).

    4.3 調(diào)查路段非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(rèn)為非機(jī)動車在此路段騎行比較安全.

    同理,在景陽街的非機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jìn)行了案例分析.

    研究結(jié)果可用于路側(cè)停車、非機(jī)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(bǔ)充數(shù)據(jù)、加強(qiáng)路側(cè)停車形式、實際機(jī)動車停放狀況及交通流狀況等對非機(jī)動車騎行干擾的相關(guān)研究.

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