董艷濤，常玉林，張　鵬

(江蘇大學(xué)　汽車與交通工程學(xué)院，江蘇　鎮(zhèn)江　212013)

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無信號(hào)控制路段行人過街速度分析

董艷濤，常玉林，張鵬

(江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江212013)

摘要：為了解析無信號(hào)控制路段過街橫道處的行人過街平均速度,采集了鎮(zhèn)江市5處過街橫道處的行人過街行為數(shù)據(jù)樣本,得出不同人群分類的過街平均速度?；谛腥说哪挲g、性別、過街方式、過街干擾因素對(duì)過街平均速度影響的分析結(jié)果，使用SPSS軟件，以行人過街平均速度為因變量,以行人年齡、性別、過街方式、是否跑步、是否使用手機(jī)、是否負(fù)重為自變量進(jìn)行了模型驗(yàn)證。結(jié)果表明：青年、少年、是否負(fù)重對(duì)行人過街速度影響不顯著。針對(duì)影響顯著變量建立了行人過街速度的線性回歸模型,并標(biāo)定了系數(shù)。

0引言

根據(jù)世界衛(wèi)生組織對(duì)道路安全所作的首次全球評(píng)估發(fā)現(xiàn),每年死于道路交通事故的127萬人中幾乎有一半是行人、騎摩托車者和騎自行車者。這樣的事故率說明創(chuàng)造交通弱勢(shì)群體安全環(huán)境的形勢(shì)十分急迫且十分嚴(yán)峻。在交通規(guī)劃設(shè)計(jì)領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者都用到了交通弱勢(shì)群體這一概念，一致將其范圍限定為非機(jī)動(dòng)車駕駛者和行人[1]。行人與機(jī)動(dòng)車流的沖突是造成城市交通效率下降和危險(xiǎn)性上升的重要原因，并且行人與機(jī)動(dòng)車主要在城市路網(wǎng)中的無信號(hào)控制路段發(fā)生沖突。道路交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,人的因素在誘發(fā)道路交通事故的諸因素中占主導(dǎo)地位，人的因素其實(shí)就表現(xiàn)為弱勢(shì)群體的過街行為和駕駛者的駕駛行為，這是交叉口事故成因中的首要因素[2]。在無信號(hào)控制路段行人將直接面臨機(jī)動(dòng)車威脅。然而在行人交通特性中, 行人過街速度是研究行人過街交通的一個(gè)重要參數(shù)，也是評(píng)價(jià)行人過街交通設(shè)施服務(wù)水平、設(shè)施提供規(guī)劃和改造的依據(jù), 對(duì)提高交通管理水平、促進(jìn)行人交通和諧安全等具有重要意義。

A. Coffin[3]對(duì)老年人過街速度進(jìn)行調(diào)查，通過統(tǒng)計(jì)6個(gè)交叉口處行人的過街時(shí)間，并通過問卷形式調(diào)查了影響行人過街速度的主要因素。調(diào)查結(jié)果表明, 由于老年人體力及視力的影響，在車速判斷、過街信號(hào)燈的辨別及跨越路沿石方面存在障礙，并建議一般交叉口處行人過街設(shè)計(jì)步速為1.2 m/s，而在老年人較多的交叉口處行人過街設(shè)計(jì)速度應(yīng)為 1 m/s。J. Oxley[4]對(duì)安曼市 27條人行橫道上的行人進(jìn)行調(diào)查，總結(jié)出性別、年齡、同時(shí)過街人數(shù)等因素對(duì)行人過街速度的影響，并建議行人信號(hào)設(shè)計(jì)時(shí)的設(shè)計(jì)速度應(yīng)為1.11 m/s。美國高速公路管理局在《交通控制設(shè)施手冊(cè)》中，將行人平均過街步速認(rèn)定為1.22 m/s。國內(nèi)的學(xué)者對(duì)行人的特性或過街行為也有相關(guān)描述[5-6]。孫智勇等[7-8]使用系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，研究信號(hào)控制交叉口行人與車輛沖突行為，通過建立模型來分析行人選擇間隙的行為，找出了車頭時(shí)距、行人等待時(shí)間、等待人數(shù)等對(duì)行人行為決策的影響作用。任煒等[9]分析了具有不同區(qū)域土地利用功能的道路上行人過街的差異性，發(fā)現(xiàn)行人的年齡、性別、生理機(jī)能不同，過街的速度快慢就有差異。陸建等[10]通過對(duì)南京市新街口區(qū)的行人過街速度進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)行人過街步速為1.17～1.29 m/s。劉光新等[11]在研究行人過街心理時(shí)運(yùn)用的相關(guān)過街速度為男性1.57 m/s、女性1.53 m/s。但前面的研究僅僅說明行人的年齡、性別等對(duì)過街有影響，并沒有說明對(duì)過街速度影響的差異性，而且沒有考慮行人過街方式對(duì)行人速度的影響。本文針對(duì)無信號(hào)控制路段行人過街進(jìn)行調(diào)查與分析，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法得出性別、年齡、過街方式及干擾因素對(duì)過街速度影響的差異性，并得到無信號(hào)控制路段的行人過街速度模型。

1數(shù)據(jù)調(diào)查

為了分析行人過街行為，選擇鎮(zhèn)江市丁卯橋路5處路段過街橫道(周家河村、美景家園、瑞泰新城、外貿(mào)冷庫和車友車飾)開展調(diào)查。選取這5個(gè)地點(diǎn)的原因如下：丁卯橋路早晚高峰交通壓力大，機(jī)非沖突嚴(yán)重，存在較多無信號(hào)控制路段；這些地點(diǎn)為正交無信號(hào)控制路段，無明顯坡度，視距良好；行人交通量足夠大；具有明顯的機(jī)動(dòng)車與行人沖突現(xiàn)象且發(fā)生過交通事故。行人流量類和時(shí)間類的數(shù)據(jù)采集主要依靠視頻錄像的方式，借助硬盤攝像機(jī)和三腳架完成。同時(shí)測(cè)得主路道路寬度和斑馬線長度，然后對(duì)所錄視頻進(jìn)行處理，提取如下數(shù)據(jù)。

(1)行人性別：男性和女性。

(2)年齡：少年小于20歲；青年為20～30歲；成年為30～50歲；老年大于50歲。

(3)過街方式：逐個(gè)方向穿越、逐條車道穿越、一次性穿越。

(4)干擾行人過街因素：跑步過街、交談、使用手機(jī)、負(fù)重。

(5)行人初始到達(dá)時(shí)刻、到達(dá)中分帶時(shí)刻、完成過街時(shí)刻、停止次數(shù)、過街平均速度。

2無信號(hào)控制路段行人過街速度分析

行人過街的基本行為包括：前進(jìn)、停止、減速、躲避、加速、超越、側(cè)向移動(dòng)等。在無信號(hào)控制路段過街橫道處, 行人沒有過街信號(hào)的保護(hù), 機(jī)動(dòng)車流通常影響行人過街并且具有很大的影響，兩者之間的相互干擾不僅增加了交通安全隱患, 還會(huì)使交叉口和路段通行能力及服務(wù)水平下降。然而對(duì)機(jī)動(dòng)車流中可穿越間隙的選擇存在差異，行人過街行為會(huì)發(fā)生不同變化，從而導(dǎo)致行人的平均過街速度不同。造成這種差異的主要原因是行人本身的生理、心理不同以及出行目的不同。下面將在不同條件下，探討不同過街人群在無信號(hào)控制路段人行橫道處的過街速度。

2.1不同類別的行人對(duì)過街速度的影響

圖1　不同性別行人的過街速度累計(jì)頻率分布Fig.1　Cumulative frequency distribution of pedestrian crossing speeds in different genders

圖2　不同年齡行人過街速度累計(jì)頻率分布Fig.2　Cumulative frequency distribution of pedestrian crossing speeds of in different ages

如圖1所示，不同性別分類的行人中,男性平均速度為1.30 m/s,女性平均速度為1.24 m/s。如圖2所示，不同年齡分類的行人中,少年平均速度為1.36 m/s，青年平均速度為1.2 8m/s，成年平均速度為1.28 m/s，老年平均速度為1.22 m/s。少年平均速度最高，原因在于少年在過街時(shí)一旦感覺危險(xiǎn)或獲得通行機(jī)會(huì)時(shí)常常采用跑步過街的方式。由于心理和生理的雙重劣勢(shì)，老年過街時(shí)一般不會(huì)跑步或強(qiáng)行過街，而是等待一個(gè)足夠大的間隙后從容過街，所以速度最低。由圖1與圖2分析得出，無論是以性別還是年齡分類，不同類別的行人過街速度存在差異，原因在于行人的生理、心理特性的不同，對(duì)危險(xiǎn)的感知不同。

2.2過街方式對(duì)行人過街速度的影響

無信號(hào)控制路段過街橫道處，行人選擇不同的過街方式：一次性穿越、逐個(gè)方向穿越、逐條車道穿越。當(dāng)路段上機(jī)動(dòng)車流量較大時(shí),行人隨著等待時(shí)間的不斷延長而失去耐心，開始嘗試接近車流，會(huì)逐條車道地穿越。逐個(gè)方向穿越方式是3者中較常見且相對(duì)安全的，即二次過街，先在道路邊緣等待穿越間隙，一次不停地到達(dá)中分帶，再等待，一次不停地到達(dá)道路的另一端。然而還存在一種比較特殊的過街方式：斜插過街，即行人到達(dá)道路中分帶后沒有沿著斑馬線達(dá)到道路另一端，而是選擇更近路線到達(dá)目的地，屬于違章行為。

通過所測(cè)數(shù)據(jù)分析得出，無信號(hào)控制路段行人選擇逐個(gè)方向穿越的平均過街速度為1.31 m/s，逐條車道穿越的平均過街速度為1.18 m/s，一次性穿越的平均過街速度為1.49 m/s。其中逐條車道穿越的過街方式是最危險(xiǎn)的，然而絕大多數(shù)行人選擇逐條車道過街。從表1可以看出，除少年與老年以外，選擇逐條車道過街人數(shù)比例均超過50%。這主要是因?yàn)樾腥说却龝r(shí)間存在心理極限[12]，當(dāng)延誤達(dá)到一定程度卻還需等待時(shí)，行人將會(huì)慢慢地朝著機(jī)動(dòng)車道逼近，一旦超出心理極限就會(huì)冒險(xiǎn)強(qiáng)行穿越主路，置身于來往穿梭的車流中。從圖3可以看出，3種過街方式對(duì)過街速度影響存在明顯的差異性。

超前探水是在隧道掘進(jìn)之前采用鉆探設(shè)備對(duì)隧道將掘進(jìn)段地質(zhì)情況和巖層滲水涌水情況進(jìn)行全面了解，為治水方案的選擇奠定基礎(chǔ)。

表1　不同人群過街方式選擇

圖3　不同過街方式行人過街速度累計(jì)頻率分布Fig.3　Cumulative frequency distribution of pedestrian crossing speeds in different crossing modes

2.3干擾行人過街因素對(duì)過街速度的影響

無信號(hào)控制路段人行橫道處行人大多結(jié)伴出行。據(jù)調(diào)查，約占72%的行人以批量到達(dá)人行橫道。由于群體心理或從眾心理，行人過街速度與一起過街人數(shù)有關(guān)。人行橫道上人數(shù)較多時(shí)，多數(shù)行人對(duì)危險(xiǎn)的感知變小，一旦人群中出現(xiàn)率先搶行者，其他行人往往跟從；反之，行人會(huì)謹(jǐn)慎地選擇過街時(shí)機(jī)。大多數(shù)行人認(rèn)為自己在斑馬線內(nèi)享有先行權(quán)，機(jī)動(dòng)車應(yīng)當(dāng)主動(dòng)避讓，常與機(jī)動(dòng)車搶行。有的行人會(huì)交談、使用手機(jī)或負(fù)重過街，還有一部分行人由于趕時(shí)間等目的會(huì)跑步過街。孫志勇等[13]在行人交通數(shù)據(jù)采集方法研究中認(rèn)為，多數(shù)事故是在弱勢(shì)群體受到過街干擾情況下發(fā)生的。因?yàn)楦蓴_因素會(huì)降低行人對(duì)周圍環(huán)境的判斷力，從而影響對(duì)危險(xiǎn)的感知，導(dǎo)致交通事故的發(fā)生，同時(shí)對(duì)過街速度有很大影響。在無信號(hào)控制路段使用手機(jī)的行人約占4%，負(fù)重的行人約占15.8%，然而跑步過街行為在無信號(hào)控制路段出現(xiàn)的比例較大，約占25.5%，且跑步行人的平均過街速度是1.44 m/s，比正常過街平均速度高18.4%。圖4顯示了行人有無跑步行為的過街速度對(duì)比情況。

圖4　行人有/無跑步行為的過街速度累計(jì)頻率分布Fig.4　Cumulative frequency distribution of pedestrian crossing speeds on status of walking/running

3模型建立與驗(yàn)證

3.1行人過街速度分布檢驗(yàn)

選用 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)方法對(duì)行人過街速度分布進(jìn)行檢驗(yàn)，過程如下。

(1)原假設(shè)H0：過街速度符合正態(tài)分布；

(2)拒絕假設(shè)H1：過街速度不符合正態(tài)分布；

(3)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：

(1)

式中，Sn(x)為車頭時(shí)距樣本對(duì)數(shù)值的累計(jì)頻率函數(shù)；F(x)為不同分類情況下行人過街速度樣本對(duì)數(shù)值的累計(jì)頻率函數(shù)。

若雙側(cè)漸近顯著性大于顯著性水平α(α=0.05)，則判定H0成立。以此為依據(jù)對(duì)各分類情況下的過街速度分布進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，特征參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果列入表2中,每個(gè)自變量漸近顯著性(雙側(cè))均大于顯著性水平α,故不同分類情況下的行人過街速度分布符合正態(tài)分布。

表2　行人不同分類情況下速度分布K-S檢驗(yàn)

3.2模型標(biāo)定

以上研究表明，無信號(hào)控制路段行人過街速度與諸多因素有關(guān)，其基礎(chǔ)模型為：

Vh=f(行人性別，年齡，過街方式，

(2)

式中，Vh為行人過街平均速度；x1,…,xk為k個(gè)獨(dú)立變量；βi為回歸系數(shù)；ε為誤差性。

通過逐步回歸的方法剔除對(duì)行人過街速度影響顯著性弱的因素：少年、青年、使用手機(jī)。由于所負(fù)重的大小對(duì)行人本身影響具有差異性，然而對(duì)重量的數(shù)據(jù)收集比較困難，遂將“負(fù)重”這一干擾項(xiàng)剔除。以男性、成年、逐車道穿越的過街速度為參照組，對(duì)保留的因素用SPSS做多元回歸分析, 得出模型特征參數(shù)，見表3?！耙淮涡源┰健睂?duì)行人過街

表3　行人過街速度線型回歸模型特征參數(shù)

平均速度敏感性最強(qiáng)，顯著性值為0，其次是 “跑步”、“逐方向穿越”、“女性”、“交談”、“老年”。常量項(xiàng)1.21是參照組的平均數(shù)。由于下文中h1～h6的系數(shù)分別代表不同屬性樣本與參照組平均數(shù)的差，因此對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行t檢驗(yàn)。該表中6個(gè)系數(shù)的t值均已達(dá)到0.05的顯著性水平，表明與參照組有顯著性差異。方差膨脹因子值均小于10，故自變量之間不存在多重共線性。

根據(jù)SPSS輸出的結(jié)果，建立行人過街速度回歸模型：

Vp=1.210-0.052h1-0.085h2+

0.085h3+0.257h4+0.196h5-0.150h6,

(3)

式中,Vp為行人過街平均速度；h1表示是否為女性(“是”為1，“否”為0)；h2表示是否為老年(“是”為1，“否”為0)；h3表示是否逐方向穿越(“是”為1，“否”為0)；h4表示是否一次性穿越(“是”為1，“否”為0)；h5表示是否跑步(“是”為1，“否”為0)；h6表示是否交談(“是”為1，“否”為0)。

3.3模型檢驗(yàn)

從模型的回歸系數(shù)可以看出，女性、老年、是否交談的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，表明相對(duì)于男性、成年參照組，逐車道穿越過街的平均速度慢；是否跑步、一次性穿越、逐方向穿越回歸系數(shù)為正，說明與參照組相比，過街平均速度較快。與前文所分析的結(jié)果相符。因R2=0.455，比較高，所以回歸模型的整體顯著性較高。從表4可以看出，組方差值為6.352，顯著性值為0，表示此模型成立并具有統(tǒng)計(jì)意義，即這些自變量可以顯著解釋行人過街平均速度。

表4　行人過街平均速度線性回歸模型變異量分析

4結(jié)論

隨著我國環(huán)境污染越加嚴(yán)重，許多城市提倡慢行交通，并且步行是城市交通中的一種重要方式。本文針對(duì)鎮(zhèn)江市5處無信號(hào)控制路段的實(shí)際情況進(jìn)行了錄像調(diào)查和數(shù)據(jù)分析,得出不同人群過街平均速度為：男性1.30 m/s，女性1.24 m/s，青年1.28 m/s，老年1.22 m/s，成年1.28 m/s，少年1.36 m/s，一次性過街1.49 m/s，逐方向過街1.31 m/s，逐條車道過街1.18 m/s。檢驗(yàn)得出過街平均速度符合正態(tài)分布，進(jìn)而通過SPSS軟件逐步回歸分析了對(duì)過街速度的影響顯著性，建立了行人平均過街速度的線性回歸模型。

不足之處：(1)由于行人負(fù)重重量很難調(diào)查，所以本文并未對(duì)“負(fù)重”這一干擾因素進(jìn)行分析。(2)由于受調(diào)查數(shù)據(jù)的限制，對(duì)青年和少年的過街行為研究不夠全面，相關(guān)參數(shù)的標(biāo)定需更多數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。(3)對(duì)環(huán)境變量因素考慮不全，例如：不同時(shí)段、天氣、季節(jié)等對(duì)行人過街的影響。(4)未考慮機(jī)動(dòng)車速度、行人接收間隙、拒絕間隙、機(jī)動(dòng)車與行人沖突對(duì)行人過街的影響。

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關(guān)鍵詞：交通工程; 行人交通; 線性回歸; 行人過街速度模型;無信號(hào)控制路段

Analysis of Pedestrian Crossing Speed in Unsignalized Controlled SectionDONG Yan-tao, CHANG Yu-lin, ZHANG Peng

(School of Automobile and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang Jiangsu 212013, China)

Abstract：In order to analyze the average speed of pedestrian crossing at unsignalized controlled section, the data sample of pedestrian crossing speeds on 5 pedestrian crosswalks in Zhenjiang are collected, and the average speed of each type of crossing pedestrians is obtained. Based on the analysis result of the impacts of age and gender, crossing pattern, and interference factors of pedestrians on the average crossing speed, the model verification is conducted using SPSS software. In the process of model verification, the average speed of pedestrian crossing is regarded as the dependent variable, while the age and gender of pedestrians, crossing pattern, whether running or not, whether using mobile phone, and whether with load are regarded as the variables. The result shows that youth, juvenile, and whether with load have no significant influence on the crossing speed of pedestrians. The linear regression model of pedestrian crossing speed is established on the basis of the remarkable variables, and the coefficient of the linear regression equation is calibrated.

Key words：traffic engineering；pedestrian traffic；linear regression;pedestrian crossing speed model；unsignalized controlled section

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-0268(2016)02-0120-05

中圖分類號(hào)：U491.2+26

doi:10.3969/j.issn.1002-0268.2016.02.018

作者簡介：董艷濤(1991-)，男，北京人，碩士研究生.(1098363914@qq.com)

基金項(xiàng)目：江蘇省城市智能交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(JTKF2014004)；江蘇省高校自然科學(xué) (13KJB580003)

收稿日期：2015-03-30