基于區(qū)域道路實(shí)況數(shù)據(jù)的交通行為譜分析方法

黃豐雨 吳業(yè)福 陳鏡任 吳冰

摘 要：針對(duì)國內(nèi)外有關(guān)交通行為譜研究的特征指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)不完善，且不能定量分析等問題，設(shè)計(jì)并定義了相應(yīng)的特征指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)以建立完整的、能夠定量化的分析區(qū)域交通行為數(shù)據(jù)的交通行為譜體系。首先基于交通行為特征，采用改進(jìn)的層次分析法（AHP）對(duì)交通秩序類型進(jìn)行了分類;其次采用多數(shù)據(jù)融合的實(shí)時(shí)系統(tǒng)集成（RTSI）算法對(duì)某路段交通安全性進(jìn)行綜合評(píng)判。最后開發(fā)了交通行為譜分析工具，該工具能根據(jù)交通實(shí)況數(shù)據(jù)計(jì)算區(qū)域路段的交通安全指數(shù)，較為完備地分析該路段內(nèi)的交通行為。

關(guān)鍵詞：交通行為譜;交通行為譜分析工具;區(qū)域道路實(shí)況數(shù)據(jù);交通行為特征;多數(shù)據(jù)融合

中圖分類號(hào)： TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-9081（2019）03-0907-06

Abstract： Aiming at the problem that the characteristic and evaluation indexes for reasearch of traffic behavior spectrum are incompleted both at home and abroad and quantitative analysis cannot be performed in the research， the corresponding characteristic and evaluation indexes were defined to establish a complete traffic behavior spectrum system with quantitative analysis of regional traffic behavior data. Firstly， based on the characteristics of traffic behavior， an improved Analytic Hierarchy Process （AHP） was used to classify the traffic order types. Secondly， Real-Time System Integration （RTSI） algorithm with multi-data fusion was used to comprehensively evaluate the traffic safety of a certain road. Finally， a traffic behavior spectrum analysis tool was developed， calculating traffic safety index of a road section according to the traffic live data， and analyzing traffic behavior in the section more completely.

Key words： traffic behavior spectrum; analysis tool of traffic behavior spectrum; regional road live data; traffic behavior characteristic; multi-data fusion

0 引言

我國汽車數(shù)量逐年上升，交通安全管理面臨巨大的挑戰(zhàn)。為更好地提高人們的出行效率，提高人們的交通安全意識(shí)，根據(jù)實(shí)時(shí)路況進(jìn)行交通安全預(yù)警，國家科技部、公安部、交通運(yùn)輸部組織實(shí)施了“國家道路科技行動(dòng)計(jì)劃（二期）”，以有效預(yù)防道路交通事故的發(fā)生、減少交通事故傷亡和損失。

交通行為由交通秩序和交通環(huán)境兩部分構(gòu)成?，F(xiàn)有的交通秩序評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括車輛行駛速度、出行時(shí)間延誤等[1]。利用層次綜合判斷模型分析各項(xiàng)指標(biāo)之間的聯(lián)系，進(jìn)而判定交通秩序的好壞[2]。通過交通環(huán)境對(duì)交通安全的影響[3]，計(jì)算交叉口的交通運(yùn)行能力和交通安全指數(shù)。在構(gòu)建交通行為譜體系前，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和交通安全評(píng)價(jià)。

在數(shù)據(jù)采集方面，王坤峰等[4]提出了一種基于多特征融合的視覺交通數(shù)據(jù)采集的方法。該方法在圖像上配置多個(gè)虛擬環(huán)路（檢測區(qū)域），通過識(shí)別像素變化來采集車輛數(shù)據(jù)。Yu等[5]提出了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network， WSN）和浮動(dòng)車輛技術(shù)的混合交通信息采集與通信算法，解決了數(shù)據(jù)包傳遞延遲長、延遲抖動(dòng)大的問題。Luo等[6]提出壓縮數(shù)據(jù)采集（Compressed Data Gathering， CDG）方法，該方法可以降低通信成本，保持傳感器數(shù)據(jù)保真度。

在交通安全評(píng)價(jià)研究方面：郭禮照等[7]構(gòu)建了層次分析

法（Analytic Hierarchy Process， AHP）和模糊綜合評(píng)價(jià)法有機(jī)結(jié)合的評(píng)價(jià)模型，建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。Wen等[8]利用模糊理論建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，建立了交通安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。李金花等[9]將微觀仿真與交通沖突分析技術(shù)相結(jié)合，建立基于微觀仿真的城市交叉口間接交通安全評(píng)價(jià)模型，確立城市交叉口交通安全評(píng)價(jià)流程。羅強(qiáng)等[10]利用層次分析法，依次選取相應(yīng)的二級(jí)和三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)而建立城市道路交通安全評(píng)價(jià)的綜合體系;然后基于此評(píng)價(jià)體系利用模糊算法建立城市交通狀況的評(píng)價(jià)模型。

以上研究能夠反映某路段、某時(shí)段的部分交通行為，但不全面。本文所基于的課題提出了交通行為譜這一概念。交通行為譜是全面記錄區(qū)域交通的特征表現(xiàn)及其內(nèi)在規(guī)律的數(shù)據(jù)體系，全面記錄了交通參與者在交通過程中的共性特征，可以動(dòng)態(tài)地分析相關(guān)的交通狀況信息。本研究就交通行為譜體系結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)方法和對(duì)應(yīng)的應(yīng)用分析工具展開研究，基于駕駛信息和卡口過車信息的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息的提煉分析，從中得出區(qū)域交通行為的內(nèi)在規(guī)律。通過深入研究交通行為特征指標(biāo)和分析軟件工具，客觀評(píng)價(jià)交通行為類型，為交通行為譜分析系統(tǒng)提供有效的理論和工具支持。

1 交通行為譜指標(biāo)設(shè)計(jì)

1.1 交通行為特征指標(biāo)

交通行為譜通過對(duì)區(qū)域交通行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，從中提取出評(píng)價(jià)區(qū)域交通行為的特征參數(shù)。交通行為譜體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

區(qū)域交通安全直接受交通秩序和交通環(huán)境的影響。衡量道路交通秩序的好壞，與道路的車流量密度、車輛的違章情況以及車輛行駛速度等因素有關(guān)。交通環(huán)境與道路上的交通指示牌、道路天氣以及道路線形等因素有關(guān)。從交通的特點(diǎn)出發(fā)，本研究將交通秩序主要分為好（A）、中（B）、差（C）三種類型，將交通環(huán)境分為好（a）、差（b）兩種類型。

綜合交通秩序、交通環(huán)境兩者，將區(qū)域交通行為譜的描述指標(biāo)及其安全等級(jí)規(guī)劃如表1所示。

這些描述指標(biāo)的表現(xiàn)如下：

1） 交通秩序好交通環(huán)境好（Aa）：超速的車輛比例低，交通違章率低，路段平均車速較高，低于限速比例的車輛少，交通環(huán)境良好，總體上此路段為行車安全路段。建議：保持當(dāng)前交通狀態(tài)。

2） 交通秩序好交通環(huán)境差（Ab）：超速的車輛比例低，交通違章率低，路段平均車速較高，車速差小，低于限速比例的車輛少，交通環(huán)境較差，總體上此路段行車較為安全。建議：保持當(dāng)前交通狀態(tài)，需關(guān)注惡劣天氣變化引起的交通狀態(tài)改變。

3） 交通秩序中交通環(huán)境好（Ba）：超速車輛及交通違章率適中，車速差較小，部分車輛車速低于限速比例，但交通環(huán)境良好，總體上此路段為行車較安全路段。建議：加強(qiáng)交通管理，降低超速比例。

4） 交通秩序中交通環(huán)境差（Bb）：超速的車輛及交通違章率適中，車速差較小，部分車輛車速會(huì)低于限速比例，加之，交通環(huán)境較差，總體上此路段行車較為危險(xiǎn)。建議：加強(qiáng)交通管理，采用可變信息板引導(dǎo)行車速度。

5） 交通秩序差交通環(huán)境好（Ca）：超速的車輛及交通違章率較高，車輛車速低于限速的比例較高，超車現(xiàn)象較多，但交通環(huán)境良好，總體上此路段行車較為危險(xiǎn)。建議：加強(qiáng)執(zhí)法力度，嚴(yán)懲違法行為。

6） 交通秩序差交通環(huán)境差（Cb）：超速的車輛及交通違章率較高，車輛車速低于限速的比例較高，超車現(xiàn)象較多，加之，交通環(huán)境較差，總體上此路段行車很危險(xiǎn)。建議：加強(qiáng)現(xiàn)場執(zhí)勤和執(zhí)法力度，嚴(yán)懲違法行為。

1.2 交通行為評(píng)價(jià)指標(biāo)

交通行為一般根據(jù)道路車輛行駛速度、違章次數(shù)以及行車間距等因素來評(píng)判。交通行為每5min計(jì)算一次，以下指標(biāo)都是5min內(nèi)采集的數(shù)據(jù)。

交通事故的產(chǎn)生往往與駕駛?cè)顺俚倪`章行為緊密相關(guān)，因此，交通行為中的違章率可由超速車輛比例來反映：

其中：N0為5min內(nèi)經(jīng)過的車輛數(shù)，N>120%為5min內(nèi)超過限速20%的車輛數(shù)，一般城市道路限速為60km/h，Α為超速車輛比例。

一般而言，在道路行駛時(shí)，在不超速的情況下，車輛行駛速度越大，車頭時(shí)距越大，道路交通秩序越好，因此用路段平均車速和車頭時(shí)距不足占比兩個(gè)因素作為交通行為的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即：

其中：vi表示車輛的行駛速度，N0為5min內(nèi)經(jīng)過的車輛數(shù)，V為平均車速，tn表示第n車經(jīng)過道路某一斷面的時(shí)間，tn-1表示第n-1 輛車（即車輛n的前車，同一車道）經(jīng)過道路某一斷面的時(shí)間;N<2.5表示在限定時(shí)間段內(nèi)，通過道路某一斷面的、車頭時(shí)距低于2.5s的車輛數(shù)，表示車頭時(shí)距小于2.5s的車輛比例。

車輛在行駛過程中，如果車速過低，會(huì)降低卡口的效率甚至造成交通擁堵，嚴(yán)重影響卡口的交通秩序，因此將低速行駛作為交通秩序的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即：

其中：Nles表示在5min內(nèi)低速行駛的車輛數(shù)，N0表示在5min內(nèi)經(jīng)過的車輛的總和，B表示低于限速車輛的比例，將車速低于40km/h的車輛定位低速行駛車輛。

2 交通行為譜特征指標(biāo)計(jì)算

2.1 交通秩序分析算法及步驟

交通秩序由交通秩序評(píng)價(jià)指標(biāo)決定，首先構(gòu)造交通秩序分類層次模型，對(duì)各個(gè)交通秩序評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較的運(yùn)算分析;然后計(jì)算交通秩序分類層次模型中各個(gè)交通秩序評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，綜合各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的運(yùn)算分析結(jié)果，將權(quán)重乘以各項(xiàng)指標(biāo)運(yùn)算結(jié)果得到最終交通秩序結(jié)果。流程如下：

步驟1 首先建立交通秩序分類層次結(jié)構(gòu)模型，如圖2所示。

步驟2 采用1-9標(biāo)度法對(duì)交通秩序評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較運(yùn)算，將超速車輛比例（A1）、路段平均車速（A2）、低于限速車輛比例（A3）及車頭時(shí)距不足占比（A4）兩兩對(duì)比，得到對(duì)應(yīng)的判斷矩陣D如下：

步驟3 為保證交通秩序?qū)哟畏诸惸Ｐ偷囊恢滦?，?duì)交通秩序分類單排序進(jìn)行一致性檢測。一致性指標(biāo)CI定義如下：

其中：λmax為矩陣D的最大特征值，n為矩陣D的階數(shù)即為4。計(jì)算矩陣D的特征值，計(jì)算得到最大特征值λmax為4.0429，代入式（8）中得到一致性指標(biāo)CI為0.0143，查表可得判斷矩陣平均隨機(jī)性一致性指標(biāo)RI為0.9，隨機(jī)一致性比率的定義如下：

將CI和RI的值代入式（6）中，計(jì)算得到CR為0.0158<0.1，可以證明交通秩序分類單排序結(jié)果具有良好的一致性。將最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行歸一化作為4個(gè)指標(biāo)的權(quán)值，依次為：0.389，0.153，0.069，0.389。

步驟4 對(duì)四項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，好、中、差分別對(duì)應(yīng)3分、2分和1分，其規(guī)則如表2所示。

步驟5 將各項(xiàng)指標(biāo)的運(yùn)算結(jié)果乘以相應(yīng)的權(quán)重即可得到交通秩序的最終結(jié)果值，將交通秩序劃分為3類：好、中、差，如表3所示閾值范圍分別為[1，1.67）、[1.67，2.34）、[2.34，3]。

2.2 交通環(huán)境分析算法及步驟

交通環(huán)境受能見度、道路條件等因素的影響，其中能見度可以用氣象信息進(jìn)行表征，因此本文選取道路條件和天氣信息作為交通環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行交通環(huán)境分類。

交通卡口根據(jù)天氣信息描述，對(duì)天氣進(jìn)行分類，定義規(guī)則如表3所示。根據(jù)卡口道路幾何線形，對(duì)道路條件分類，規(guī)則如表4所示。道路條件和天氣信息組合為交通環(huán)境，規(guī)則如表5所示。

2.3 交通安全分析算法及步驟

區(qū)域交通的安全性通過交通安全指數(shù)反映，利用多數(shù)據(jù)融合的交通風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型計(jì)算特定時(shí)段（5min）內(nèi)通過道路截面的車輛總體交通風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（縱向碰撞風(fēng)險(xiǎn)和橫向碰撞風(fēng)險(xiǎn)），其計(jì)算過程如下：

其中： f3為交通風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，即CRI; f1為縱向碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，即RCRI; f2為橫向碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，即SCRI;a為縱向碰撞風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重;b為橫向碰撞風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重;c為交通環(huán)境權(quán)

重，c=γ×δ，根據(jù)道路線形的類型進(jìn)行系數(shù)δ的取值，其取值規(guī)則如表6所示，根據(jù)不同的天氣情況γ取值不同，晴天γ取值為1，雨天γ為6.443，霧天γ為4.432。

步驟1 由車頭時(shí)距計(jì)算縱向風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)RCRI，即式（9）中的f1，該指標(biāo)可反映超速風(fēng)險(xiǎn)、低于限速的車輛比例、車頭時(shí)距過小這3個(gè)交通秩序指標(biāo)。設(shè)v1，v2分別表示前后車車速，若v2

計(jì)算5min內(nèi)，每個(gè)車道上、兩輛車間的車頭時(shí)距，再將車頭時(shí)距代入計(jì)算。f1的分子就是對(duì)5min內(nèi)的、每車道的、所有車輛的碰撞概率的累加結(jié)果。其中：t1為指定車道前一車輛通過道路截面的時(shí)間;t2為指定車道后一車輛通過道路截面的時(shí)間;PC（TTC（t），α）為當(dāng)TTC值為t時(shí)兩車碰撞的概率;α為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)矯正的調(diào)整系數(shù)，表征交通沖突TTC值引發(fā)事故的概率，與路段有關(guān)，一般取2.25;T為限定時(shí)段（300s）;N表示在限定時(shí)間段內(nèi)通過車道某一斷面的車輛總數(shù);L為車道數(shù)，在本次實(shí)驗(yàn)卡口中L=3。

步驟2 由換道風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算橫向風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)SCRI，即式（9）中的f2。

其中，LCC=5min內(nèi)整個(gè)路段的換道次數(shù)，每換道10次，可能有一次的沖突。綜上， β為一次交通事故導(dǎo)致的概率取值為0.000124。

步驟3 路段風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)CRI，即式（9）中的f3。

一般地，交通安全指數(shù)越低，則當(dāng)前的交通安全狀況越好，反之則交通安全狀況越差。交通安全指數(shù)實(shí)現(xiàn)部分代碼如下所示。

3 交通行為譜構(gòu)建方案

交通行為譜由交通秩序與交通環(huán)境兩大類指標(biāo)耦合而成。交通秩序和交通環(huán)境的好壞直接反映了區(qū)域交通的狀況。在現(xiàn)實(shí)生活中，人們通常通過主觀觀察道路的擁堵下意識(shí)地判斷交通狀況的好壞。本研究中，在交通卡口安裝卡口路測設(shè)備對(duì)過往車輛進(jìn)行監(jiān)測，積累大量的過往車輛的信息。

交通秩序一般通過違章率、行車車速以及行車延誤綜合評(píng)價(jià)。交通環(huán)境一般通過能見度、地形、天氣等進(jìn)行評(píng)測。本研究利用?？低暪镜目诒O(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行交通數(shù)據(jù)采集。交通行為譜是全面記錄了交通行為特性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系，它主要從卡口所在的地形、道路情況、氣象信息、過車信息等外部條件入手，通過對(duì)基礎(chǔ)信息的定量分析，從中發(fā)掘出交通行為的特征，從而為道路安全的研究提供理論支撐，其主要構(gòu)建方案如圖3所示。

針對(duì)交通秩序和區(qū)域交通安全指數(shù)進(jìn)行分析研究。交通安全指數(shù)對(duì)某路段交通安全性的綜合評(píng)判。該技術(shù)基于構(gòu)建的交通行為譜數(shù)據(jù)庫，分別提取出多種交通行為參數(shù)及路段交通環(huán)境參數(shù)的綜合結(jié)果。

利用卡口采集的過車輛數(shù)據(jù)，采用層次分析對(duì)交通秩序進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，采用氣象預(yù)報(bào)進(jìn)行卡口天氣信息的數(shù)據(jù)采集以及卡口地形對(duì)交通環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，綜合交通秩序和交通環(huán)境對(duì)交通狀況進(jìn)行客觀分析，從中發(fā)掘內(nèi)在規(guī)律。利用卡口的過車信息和交通環(huán)境信息計(jì)算得到安全指數(shù)，進(jìn)行卡口安全指數(shù)發(fā)布和安全預(yù)警。

4 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果

4.1 數(shù)據(jù)采集

為實(shí)現(xiàn)對(duì)交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的監(jiān)控，本研究選取位于武漢理工大學(xué)附近的理工二橋作為安裝地點(diǎn)，該天橋?qū)?m，長200m，橫跨武漢市友誼大道，連接著武漢理工大學(xué)余家頭校區(qū)的兩處教學(xué)區(qū)。由于該路段車流量較大，交通環(huán)境較為復(fù)雜，在該路段所采集的數(shù)據(jù)，可以滿足后續(xù)實(shí)驗(yàn)的要求。天橋上布設(shè)海康威視所提供的全套卡口監(jiān)控系統(tǒng)及交通監(jiān)控視頻系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)如圖4所示。通過前端子系統(tǒng)以及卡口抓拍單元對(duì)過往車輛進(jìn)行信息采集，通過交換機(jī)以及光纖收發(fā)器將卡口數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心。

該平臺(tái)不僅能夠通過近景攝像頭、雷達(dá)等卡口監(jiān)控系統(tǒng)采集車輛號(hào)牌、車型、車速等基本數(shù)據(jù)，還能夠利用多路高清攝像頭采集所轄路段的高清視頻流數(shù)據(jù)。本次卡口采集的數(shù)據(jù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立了相應(yīng)的視圖，視圖中主要包括車速、車輛類型、車牌號(hào)等過車信息，將其作為交通行為分析的數(shù)據(jù)支撐。其中車身顏色、號(hào)牌種類、行駛方向等信息數(shù)據(jù)庫中采用標(biāo)準(zhǔn)編碼格式進(jìn)行存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)查詢需將其代表的實(shí)際含義進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，界面采用異步傳輸技術(shù)，數(shù)據(jù)傳輸采用JSON格式的數(shù)據(jù)串進(jìn)行傳輸，前端進(jìn)行數(shù)據(jù)解析后可以得到過車信息。

4.2 交通行為分析結(jié)果展示

本文對(duì)理工二橋卡口進(jìn)行其交通秩序統(tǒng)計(jì)。交通秩序以5min為周期進(jìn)行一次計(jì)算，將車速平均值、超速車輛比例、低于限速車輛比例以及車頭時(shí)距四項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算得到結(jié)果，其具體計(jì)算結(jié)果如表7所示。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，按照表7將交通秩序進(jìn)行分類，得到如圖5（a）所示結(jié)果，該圖查詢2017-03-05T07：00：00—2017-03-05T08：00：00的交通秩序情況。在此時(shí)間段內(nèi)交通秩序主要分類為好和中兩類，各占50%。此外，交通秩序的分類主要從超速車輛比例、路段平均車速、車頭時(shí)距不足占比、低于限速車輛比例等四項(xiàng)指標(biāo)判斷，可以查詢特定時(shí)間段內(nèi)對(duì)應(yīng)參數(shù)的曲線變化情況，如圖5（b），查詢2017-03-01T07：00：00至2017-03-01T08：00：00時(shí)間段超速車輛占比變化曲線。

基于理工二橋卡口對(duì)其應(yīng)用交通環(huán)境分析算法。其中天氣信息運(yùn)用天氣預(yù)報(bào)的API進(jìn)行5min為周期的自動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入，道路條件通過對(duì)卡口地形的判斷，進(jìn)行手工錄入。查詢2017-03-07—2017-03-08時(shí)間內(nèi)的交通環(huán)境情況，根據(jù)上述交通環(huán)境分類構(gòu)建方法，分析得到交通環(huán)境在此時(shí)間段內(nèi)類型為好，其結(jié)果如圖5（c）。

基于理工二橋卡口數(shù)據(jù)對(duì)其應(yīng)用交通安全指數(shù)分析算法。安全指數(shù)5min計(jì)算一次。圖5（d）是對(duì)當(dāng)前（2017-03-10T19：43：15至2017-03-10T19：48：15）安全指數(shù)進(jìn)行分析，達(dá)到實(shí)時(shí)預(yù)警效果。

對(duì)歷史交通安全指數(shù)（2017-02-26T08：00：00—2017-02-26T09：00：00）分析，可查看歷史安全指數(shù)變化趨勢，如圖5（e）。

綜上分析結(jié)果可得出結(jié)論，武漢市友誼大道理工二橋卡口處的交通行為情況整體較好，在一天當(dāng)中，交通秩序總體尚可，但在早高峰7：00-9：00等時(shí)期會(huì)因車輛數(shù)量增多而擁堵，導(dǎo)致交通秩序變?yōu)橛珊米優(yōu)橹械?，尤其是?：00-8：00，18：30-19：30時(shí)段，易出現(xiàn)駕駛?cè)顺傩旭?、搶道、由跟車距離過近導(dǎo)致的車頭時(shí)距不足等交通行為，為該時(shí)段本就不樂觀的交通秩序帶來更多困難。此外，同時(shí)段的交通安全指數(shù)也有明顯上升趨勢，非高峰時(shí)期交通安全指數(shù)大約為0.4，在早晚高峰時(shí)期，交通安全指數(shù)上升至0.6，在8：00—8：30，17：30—18：30一度上升至0.8，顯然該時(shí)段內(nèi)的交通狀況不安全，交管部門需加強(qiáng)對(duì)交通參與者的教育，提高出行安全意識(shí)，并根據(jù)交通安全指數(shù)歷史記錄分時(shí)段制定出合理的車輛分流方案，減少事故發(fā)生率，提升出行安全水平。

5 結(jié)語

本研究改善了國內(nèi)外有關(guān)交通行為譜研究的特征指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)不完善的問題，所研發(fā)的交通行為譜分析工具能作到定量分析區(qū)域道路實(shí)況數(shù)據(jù)，可用于卡口的車輛駕駛行為的檢測，進(jìn)行卡口交通狀況的實(shí)時(shí)反映以達(dá)到及時(shí)預(yù)警作用。此外，通過采集大量的交通行為數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提取出區(qū)域性的交通特征參數(shù)，對(duì)于區(qū)域性交通安全手冊的編寫有著重要的指導(dǎo)意義。但研究中仍存在影響交通環(huán)境因素的相對(duì)不確定性、交通行為本身的復(fù)雜性、多樣性等問題，值得在未來的研究過程中繼續(xù)探索。

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