不同交通信息誘導(dǎo)下駕駛員路徑選擇行為研究

張衛(wèi)華,李夢(mèng)凡

(合肥工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，安徽 合肥 230009)

0 引 言

先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)(advanced traveler information system,ATIS)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，為交通管理者和出行者提供了信息交互平臺(tái)，可以用來顯著改善交通擁堵和提高交通運(yùn)行效率。在ATIS中，交通信息管理者可通過若干個(gè)信息源實(shí)時(shí)發(fā)布交通信息，如互聯(lián)網(wǎng)，車載廣播，呼叫中心和可變消息標(biāo)志(variable message signs, VMS)等。其中VMS由于其高時(shí)效性和低成本等優(yōu)點(diǎn)被視為ATIS中一個(gè)關(guān)鍵要素，精心規(guī)劃的VMS系統(tǒng)可以有效緩解道路交通擁堵并提高駕駛員出行效率。如何從道路交通網(wǎng)絡(luò)層面研究不同VMS信息內(nèi)容下駕駛員的路徑選擇行為具有重要意義。

為了分析不同VMS信息對(duì)駕駛員路徑選擇的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已進(jìn)行了多項(xiàng)研究。其中，S. PEETA 等[1]調(diào)查了美國(guó)西北印第安納的駕駛員路徑選擇意愿，發(fā)現(xiàn)VMS上相關(guān)信息的詳細(xì)程度會(huì)顯著影響駕駛員的選擇結(jié)果。而K. CHATTERJEE等[2]在倫敦通過比較不同類型的VMS信息時(shí)，發(fā)現(xiàn)駕駛員最容易受到事故位置和VMS事故消息內(nèi)容的影響。M. WARDMAN等[3]則發(fā)現(xiàn)VMS消息內(nèi)容、當(dāng)?shù)厍闆r和駕駛員的特點(diǎn)是影響駕駛員路徑轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素。其中VMS中延誤的原因及其程度會(huì)顯著影響駕駛員的路徑選擇結(jié)果。姜桂艷等[4]通過仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)提供VMS位置對(duì)交通信息的誘導(dǎo)作用有很大影響。史路[5]基于二元Logit回歸分析得出駕駛員的駕齡、年收入、對(duì)VMS的關(guān)注頻率會(huì)影響駕駛員路徑選擇行為。徐天東等[6]亦有類似發(fā)現(xiàn)，比如年齡、駕齡等個(gè)體屬性是重要影響因素。以上學(xué)者的研究主要側(cè)重于定性的或單一定量的VMS消息內(nèi)容對(duì)駕駛員路徑選擇的影響， 而事實(shí)上不同類型駕駛員對(duì)不同VMS信息內(nèi)容的敏感度存在差異。為了滿足更多駕駛員的信息需求并誘導(dǎo)其更加合理的選擇路徑，可以通過有效利用VMS可變信息板的空間，同時(shí)提供多種準(zhǔn)確和具體的交通信息，例如繞行節(jié)省時(shí)間、擁堵距離、繞行距離、限速、替換路徑的路況信息等。為此，筆者首先設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，采集駕駛員路徑選擇行為數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有序多分類Logistic建模與統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)了影響駕駛員路徑選擇的關(guān)鍵因素，以期在不同VMS信息內(nèi)容對(duì)駕駛員路徑選擇行為的影響方面做一些探討和研究。

1 SP調(diào)查方案設(shè)計(jì)

1.1 交通行為數(shù)據(jù)調(diào)查

駕駛員路徑選擇行為數(shù)據(jù)通過基于問卷調(diào)查形式的SP調(diào)查方法獲得。在SP調(diào)查中構(gòu)造如圖1的交通出行情景。圖1中，在某工作日非高峰時(shí)段，被調(diào)查者駕駛在合肥市宿松路上(由南向北)，準(zhǔn)備由宿松路—南二環(huán)路交叉口轉(zhuǎn)南二環(huán)路，經(jīng)金寨路高架往市中心區(qū)某處。被調(diào)查者在未到達(dá)該交叉口前， 根據(jù)一塊文字式VMS發(fā)布的前方高架快速路通道和宿松路地面干道的交通狀況信息，做出行動(dòng)決策。

圖1 SP調(diào)查的出行場(chǎng)景Fig. 1 Travel scenario specified in SP questionnaire survey

調(diào)查問卷的問題分為3類：第1類是關(guān)于駕駛員個(gè)人屬性，包括年齡、對(duì)路網(wǎng)的熟悉程度、學(xué)歷、收聽廣播情況等；第2類是根據(jù)不同的交通狀態(tài)提供不同信息時(shí)駕駛員的路徑選擇行為；第3類是關(guān)于駕駛員對(duì)于當(dāng)前VMS信息發(fā)布現(xiàn)狀的評(píng)價(jià)，如行駛時(shí)是否有足夠時(shí)間看清信息文字、期望中VMS信息的精確程度、對(duì)VMS信息現(xiàn)狀準(zhǔn)確度評(píng)價(jià)等。其中第2類問題共設(shè)計(jì)了4+9+5種情景(如表1)，綜合了擁堵路段長(zhǎng)度、繞行多行駛距離和節(jié)省時(shí)間3種因素以及事故信息。

表1 SP調(diào)查中VMS提供的信息內(nèi)容Table 1 Pictorial presentation of VMS for VMS messages designedin the SP survey

表1中擁堵路段長(zhǎng)度可以代表?yè)矶鲁潭龋@行節(jié)省時(shí)間權(quán)衡了擁堵時(shí)間和繞行時(shí)間，繞行多行駛距離則可用于比較駕駛員對(duì)于距離和時(shí)間的敏感程度。由于擁堵路段越長(zhǎng)，駕駛員避開擁堵路段就要多繞行一段路程，因此繞行距離也越長(zhǎng)。在同一擁堵長(zhǎng)度下，駕駛員轉(zhuǎn)換路徑節(jié)省的時(shí)間隨繞行距離的增加而減少。但是考慮到主路和替代路徑的實(shí)時(shí)路況，即使繞行距離相同的情況下，節(jié)省的時(shí)間也可能不同。交通狀態(tài)信息中包含了交通事故和車流速度的因素，使得VMS信息內(nèi)容更加全面。此次調(diào)查的最大特點(diǎn)是使用多種的定量數(shù)字信息描述交通狀況，這樣可以幫助駕駛員更全面地了解路網(wǎng)狀況從而做出路徑選擇。此外，調(diào)查中擁堵路段長(zhǎng)度的確定主要依據(jù)目前上海市交通擁堵的現(xiàn)狀，將500 m定義為輕微擁堵，1 km為普通擁堵，2 km為嚴(yán)重?fù)矶耓5]。

1.2 調(diào)查問卷發(fā)放

私家車出行因?yàn)榫哂腥缦绿攸c(diǎn)，被采納為主要調(diào)查對(duì)象：出行OD靈活，覆蓋面廣；路徑可變動(dòng)性大，選擇靈活。筆者采用不定時(shí)調(diào)查的方法(即由專人負(fù)責(zé)在地下停車場(chǎng)發(fā)放調(diào)查問卷，說明問卷調(diào)查目的及填寫要求，私家車司機(jī)有寬裕的時(shí)間根據(jù)自身情況填寫問卷并交回問卷)進(jìn)行路徑選擇行為數(shù)據(jù)采集。這種方法避免了以往路邊現(xiàn)場(chǎng)即時(shí)采集方法中部分司機(jī)倉(cāng)促填寫的不足，又克服了國(guó)外郵寄問卷調(diào)查方法回收率低的缺點(diǎn)，保證了問卷調(diào)查結(jié)果的合理性與真實(shí)性。調(diào)查人員隨機(jī)采訪了450位駕駛員，詢問并記錄了不同類型駕駛員在不同VMS信息內(nèi)容下的路徑選擇行為，整理后得到400份有效問卷，問卷有效率為88.9%。

2 路徑選擇行為結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析

2.1 可靠性檢驗(yàn)

可靠性檢驗(yàn)是指采用同樣的方法對(duì)同一對(duì)象重復(fù)測(cè)量時(shí)所得結(jié)果的一致性程度。筆者主要利用克朗巴哈a系數(shù)進(jìn)行可靠性分析。對(duì)于a系數(shù)在0.6以上是可以接受的[7]，指標(biāo)可靠性分析結(jié)果如表2。

表2 可靠性統(tǒng)計(jì)Table 2 Reliability statistics

2.2 駕駛員個(gè)人屬性分析

對(duì)回收問卷的第1類問題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到被調(diào)查駕駛員個(gè)人屬性分布情況如表3。由于本次調(diào)查中男性占絕大多數(shù)，因此在分析中不考慮性別對(duì)路徑選擇行為的影響。駕駛員年齡主要集中在20到49歲這個(gè)年齡段，青年駕駛員居多。在路網(wǎng)熟悉程度方面，對(duì)路網(wǎng)不熟悉、熟悉和非常熟悉的駕駛員比例分別為36.8%、41.0%和14.3%，僅有8.0%的駕駛員持不確定的態(tài)度，對(duì)路網(wǎng)熟悉的駕駛員占到了大多數(shù)。在駕駛員的學(xué)歷方面，本科及以上學(xué)歷占比例最大，達(dá)到了46.5%。調(diào)查結(jié)果表明車載導(dǎo)航是目前影響駕駛員路徑選擇的主要方式，這和后面的駕駛員對(duì)當(dāng)前VMS信息的準(zhǔn)確度評(píng)價(jià)有關(guān)。

表3 駕駛員個(gè)人屬性分布情況分布Table 3 Distribution of personal attributes of drivers

2.3 不同VMS信息條件下駕駛員的路徑選擇行為 統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)回收問卷的第2類數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到的被調(diào)查駕駛員的路徑選擇行為的結(jié)果如圖2、圖3。由圖2可見，在VMS提供單一的交通信息的情況下，駕駛員對(duì)繞行節(jié)省時(shí)間的信息最為敏感，對(duì)信息的服從率由高到低依次為:繞行節(jié)省時(shí)間>單一模糊交通狀態(tài)>繞行距離>擁堵距離。說明駕駛員對(duì)節(jié)省時(shí)間和突發(fā)性交通擁堵信息的敏感度較大，采納比例很高。

圖2 單一VMS消息內(nèi)容下的路徑選擇情況Fig. 2 Drivers’ route choices when VMS provides single variablemessage content

對(duì)于圖3(a)～圖3(c)的出行情景，在綜合提供不同擁堵長(zhǎng)度、繞行距離和繞行節(jié)省時(shí)間的VMS信息條件下，不同類型駕駛員可接收到自己最為關(guān)注的信息，預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向概率的不確定性比單一提供VMS信息內(nèi)容低，使得交通管理者可以更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)道路交通狀態(tài)。大部分駕駛員首先參考的因素是繞行節(jié)省時(shí)間，其次是繞行多行駛距離，最后是擁堵長(zhǎng)度。繞行節(jié)省時(shí)間對(duì)駕駛員的路徑選擇影響較為顯著。節(jié)省時(shí)間越長(zhǎng)，駕駛員改變路徑的比例越高。只有在繞行節(jié)省的時(shí)間相差不多時(shí)，駕駛員才會(huì)考慮繞行距離。當(dāng)替代路徑節(jié)省時(shí)間有限時(shí)，改變路徑的駕駛員比例較低，駕駛員更習(xí)慣按照原計(jì)劃路徑行駛；而隨著原計(jì)劃路徑擁堵程度的增加，替代路徑可節(jié)省的行程時(shí)間變得明顯，改變路徑的駕駛員比例也隨之提高。超過15 min的延誤，駕駛員轉(zhuǎn)換路徑的概率會(huì)大大增加。在節(jié)省時(shí)間相同的情況下，駕駛員是否改變路徑與擁堵長(zhǎng)度的關(guān)系不大。對(duì)于圖3(d)的出行情景，VMS14～VMS18 為行程速度和交通狀態(tài)信息，在關(guān)鍵道路擁擠時(shí)(時(shí)速約30 km/h)，僅有13.5%的駕駛員選擇繞行。在關(guān)鍵道路擁擠+輕微事故時(shí)(時(shí)速約為20 km/h的情況)，這個(gè)比例提高到34%。而在關(guān)鍵道路擁擠+中等事故時(shí)(時(shí)速約為15 km/h的情況)，高達(dá)60.3%的駕駛員選擇繞行。選擇替換路徑駕駛員的比例隨著關(guān)鍵路徑時(shí)速的降低, 呈逐漸增長(zhǎng)趨勢(shì)。在速度和事故的條件下，駕駛員認(rèn)為輕微擁堵是可以忽略的。

圖3 不同多定量VMS消息內(nèi)容下的路徑選擇情況Fig. 3 Drivers’ route choices when VMS provides multiple variables message content

2.4 駕駛員對(duì)VMS誘導(dǎo)態(tài)度結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)回收問卷的第3類問題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以得到被調(diào)查駕駛員對(duì)VMS誘導(dǎo)態(tài)度的結(jié)果如表4。由表4可知，52.0%駕駛員選擇了在事故路段前1個(gè)路口改變路徑，其次是在前2個(gè)路口改變路徑，占比為38.3%，只有少數(shù)駕駛員選擇在3個(gè)路口改變路徑。在駕駛員收到信息后的決策速度方面，有36.8%的駕駛員選擇 “延遲但不影響路徑效果”，其次是選擇“馬上決定”。這符合實(shí)際的駕駛邏輯和習(xí)慣，即駕駛員不會(huì)過早改變路徑，又不會(huì)在到達(dá)擁堵的目標(biāo)路段前才改變路徑，通常會(huì)有一個(gè)提前量。但也說明駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的態(tài)度比較保守，會(huì)綜合自身經(jīng)驗(yàn)、對(duì)路況的感知等做出判斷。所以VMS只有設(shè)置在合適的位置，才能起到理想的效用。有55.7%的駕駛員在熟悉道路時(shí)不愿接受誘導(dǎo)而在不熟悉道路情況下這一比例降低到21.2%，絕大部分駕駛員選擇了接受誘導(dǎo)。在VMS信息精確程度和評(píng)價(jià)方面，部分駕駛員希望VMS信息有描述和建議，還有66.5%的駕駛員希望有準(zhǔn)確的數(shù)字信息。有將近一半的駕駛員認(rèn)為VMS信息準(zhǔn)確度處于滯后狀態(tài)。誘導(dǎo)信息的準(zhǔn)確性對(duì)駕駛員路徑選擇影響顯著。由于經(jīng)常出現(xiàn)誘導(dǎo)信息與實(shí)際路況不符，導(dǎo)致駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任度降低，影響VMS功能的發(fā)揮。

表4 駕駛員對(duì)交通信息的態(tài)度統(tǒng)計(jì)Table 4 Statistics of driver’s attitude to traffic information

3 不同VMS信息下駕駛員行為決策的logistics模型分析

3.1 模型的檢驗(yàn)

Logistics模型是目前在交通行為數(shù)據(jù)分析和建模方面應(yīng)用最廣的離散選擇模型之一。在本次調(diào)查中，將駕駛員對(duì)路徑選擇行為的轉(zhuǎn)變意愿設(shè)置為因變量，設(shè)定駕駛員的基本3個(gè)特性變量為解釋變量受訪者的年齡(X1)、對(duì)路網(wǎng)的熟悉程度(X2)和學(xué)歷(X3)，采用多元有序Logistic回歸模型開展研究。通過構(gòu)建這一模型，可以預(yù)測(cè)駕駛員在不同的年齡、學(xué)歷等背景下改變路徑的差異。即給定某個(gè)駕駛員的年齡、學(xué)歷、對(duì)路網(wǎng)的熟悉程度情況，由此便可以預(yù)測(cè)其是否改變路徑的選擇結(jié)果。平行線檢驗(yàn)是Logistic回歸建模之前需要做的首要工作，其目的是為證明能否采用有序多分類Logistic回歸。表5對(duì)模型進(jìn)行了平行線檢驗(yàn)，從表5可以看出，顯著性水平大于0.05，說明各回歸方程互相平行，即自變量的回歸系數(shù)與分割點(diǎn)無(wú)關(guān)，因此本次研究是可以采用有序多分類Logistic回歸建模方法的。表6對(duì)模型中是否所有自變量偏回歸系數(shù)均為0進(jìn)行似然比檢驗(yàn)，顯著性小于0.001，表明至少有一個(gè)自變量的偏回歸系數(shù)不為0，證明擬合含有自變量的模型要優(yōu)于只包含常數(shù)項(xiàng)的模型。表7主要是通過檢驗(yàn)當(dāng)前模型與飽和模型的預(yù)測(cè)效果之差來考察當(dāng)前模型是否可以進(jìn)一步改善。由表7中模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)顯著性水平大于0.05，說明此次建模擬合效果較好。

表5 平行線檢驗(yàn)Table 5 Parallel line inspection

注：零假設(shè)規(guī)定位置參數(shù)(斜率系數(shù))在各響應(yīng)類別中都是相同的。

表6 模型擬合信息Table 6 Model fitting information

表7 模型擬合優(yōu)度Table 7 Model fitting goodness

3.2 多分類有序Logistic 回歸預(yù)測(cè)模型

筆者采用的有序多分類Logistic回歸模型如下[5]：

(1)

(2)

P1+P2+P3=1

(3)

式中：P1為駕駛員不轉(zhuǎn)變路徑的概率；P2為駕駛員一定情況下轉(zhuǎn)變路徑的概率；P3為駕駛員轉(zhuǎn)變路徑的概率；αi為需要標(biāo)定的常數(shù)項(xiàng)；βi為需要標(biāo)定的自變量回歸系數(shù)。

根據(jù)式(1)～式(3)可以得出：

(4)

(5)

P2=1-P1-P3

(6)

根據(jù)式(4)～式(6)，可以計(jì)算不同類型駕駛員在不同VMS信息內(nèi)容的影響下的各選擇概率。例如，年齡在30～39歲區(qū)間的對(duì)路網(wǎng)熟悉的本科學(xué)歷駕駛員接收VMS1 圖像(擁堵距離500 m)信息后,不轉(zhuǎn)換路徑，有可能轉(zhuǎn)換路徑、選擇替換路徑的概率分別為34.3 %、29.2%、36.5 %。

在SPSS軟件中進(jìn)行有序Logistic回歸時(shí)，需要將問卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行數(shù)字化錄入。在本次研究的因變量中，分別用“1”表示駕駛員不轉(zhuǎn)變路徑(沒有轉(zhuǎn)變路徑的意愿)，“2”表示駕駛員在一定情況下轉(zhuǎn)變路徑(中度轉(zhuǎn)變路徑的意愿)，“3”表示駕駛員轉(zhuǎn)變路徑(強(qiáng)烈轉(zhuǎn)變路徑的意愿)，因變量在轉(zhuǎn)向意愿上有強(qiáng)度大小之分。VMS1的參數(shù)估計(jì)如表8，將所有不同VMS情況下的回歸系數(shù)[8]提取，得到回歸系數(shù)估計(jì)結(jié)果如表9。

表8 參數(shù)估計(jì)Table 8 Estimation of parameters

表9 有序Logit 模型的估計(jì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 9 Statistics of the estimated results of the ordered Logit model

注：VMSi下轉(zhuǎn)變路徑情況=αi+β1X1+β2X2+β3X3。

由表9可知：

1)當(dāng)VMS提供以下幾種情形的信息時(shí)：①單一無(wú)時(shí)間信息的內(nèi)容；②繞行多行駛距離為擁堵路段長(zhǎng)度的2～4倍 ，繞行節(jié)省時(shí)間為10～20 min；③交通狀態(tài)明確等信息時(shí)，例如在VMS1、VMS2、VMS6、VMS7、VMS9、VMS12～17的情況下，年輕駕駛員更傾向于改變路徑。年長(zhǎng)駕駛員相應(yīng)的出行經(jīng)驗(yàn)豐富，導(dǎo)致其對(duì)VMS誘導(dǎo)信息的服從程度也隨之降低，更傾向不改變路徑。從某種程度上反映了年輕駕駛員對(duì)精確的繞行節(jié)省時(shí)間信息比繞行多行駛距離信息更為敏感，也表明年輕駕駛員經(jīng)驗(yàn)不足但會(huì)更靈活地選擇路徑而年長(zhǎng)駕駛員經(jīng)驗(yàn)豐富但容易受固定路徑影響的特征[6]。

2)當(dāng)VMS提供以下幾種情形的信息時(shí)：①單一提供擁堵距離信息或延誤原因信息；②繞行多行駛距離為擁堵路段長(zhǎng)度的1.5～2.0倍 ，繞行節(jié)省時(shí)間為10～15 min；③交通狀態(tài)明確等信息時(shí)，對(duì)路網(wǎng)越熟悉的駕駛員更愿意選擇不改變路徑。例如在VMS1、VMS4、VMS5、VMS8、VMS10、VMS14～VMS17情況下，說明對(duì)路網(wǎng)越熟悉的駕駛員對(duì)于繞行多行駛距離較為敏感，繞行距離長(zhǎng)，即使節(jié)省10～15 min，駕駛員更愿意選擇不改變路徑。

3)當(dāng)VMS提供所有的信息時(shí)，學(xué)歷越高越有可能選擇改變路徑。說明高知群體對(duì)出行延誤的敏感度相對(duì)較高。例如在VMS5、VMS6、VMS7、VMS8、VMS10等情況下，繞行節(jié)省超過5 min以上的時(shí)間，即使繞行距離長(zhǎng)，駕駛員都極大可能選擇轉(zhuǎn)換路徑，更希望通過改變路徑來節(jié)省出行時(shí)間。

3.3 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)準(zhǔn)確性是評(píng)價(jià)模型有效性的重要方法[9]。這里采用常用的誤差分析法對(duì)上述模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)，為此再進(jìn)行了120份問卷調(diào)查作為模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)。將調(diào)查數(shù)據(jù)代入構(gòu)建的模型，得到駕駛員3種路徑選擇行為的概率，即為模型預(yù)測(cè)結(jié)果，而將上述調(diào)查問卷中駕駛員做出的實(shí)際選擇作為統(tǒng)計(jì)結(jié)果(實(shí)際值)。表10為預(yù)測(cè)結(jié)果和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的比較，根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的絕對(duì)誤差值評(píng)價(jià)模型精度[10]，以VMS1為例，由表10可知，模型計(jì)算得到的駕駛員路徑選擇行為預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際調(diào)查結(jié)果基本吻合，各項(xiàng)絕對(duì)誤差值較小。雖然駕駛員不轉(zhuǎn)變路徑的比率相對(duì)其他兩種選擇的絕對(duì)值稍大，但絕對(duì)誤差最大值為6.66%，在可接受的范圍以內(nèi)?？傮w上看，所建立的有序logistic回歸模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。

表10 模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際調(diào)查值的比較Table 10 Comparison between model prediction results and actualsurvey values

4 基于駕駛員路徑選擇的VMS信息 發(fā)布策略

1)通過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前VMS信息發(fā)布情況沒有達(dá)到駕駛員的預(yù)期，存在信息滯后，甚至出現(xiàn)信息與實(shí)際路況不符的情況，導(dǎo)致駕駛員對(duì)信息服從度低，嚴(yán)重影響了VMS的效果。交通管理者應(yīng)提高信息發(fā)布的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。其次，調(diào)查發(fā)現(xiàn)駕駛員對(duì)定量的數(shù)字信息比較敏感，比如當(dāng)節(jié)省時(shí)間超過一定時(shí)間后，大部分駕駛員會(huì)選擇轉(zhuǎn)換路徑。這需要交通管理者準(zhǔn)確預(yù)估路況，盡可能發(fā)布比較具體的交通信息，使得駕駛員更容易做出決策。此外，需要考慮到駕駛員的駕駛習(xí)慣，將VMS信息板放置在最合適位置處。本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)，將VMS信息板放在主路徑前一個(gè)交叉口效果最好。

2)通過建模分析發(fā)現(xiàn)，由于不同駕駛員對(duì)不同信息的敏感程度不同，交通管理者可以在VMS信息板上發(fā)布多種具有代表性的信息，如節(jié)省時(shí)間，繞行距離，擁堵長(zhǎng)度等。這樣既可以幫助盡可能多的駕駛員得到自己想要的信息而做出決策，也可以讓交通管理者更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)VMS信息發(fā)布后的路況。此外，在盡可能多發(fā)布各種路況信息時(shí)也要考慮到駕駛員的接受程度，以免降低VMS消息發(fā)布的效果。這就需要交通管理者因地制宜，進(jìn)行人性化的設(shè)計(jì)。特別是當(dāng)VMS信息板空間較小時(shí)，不應(yīng)該發(fā)布過多的信息而造成駕駛員閱讀困難，此時(shí)可以考慮在信息板上依次切換信息的種類。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究[11]，一個(gè)道路交通誘導(dǎo)板上一次顯示的信息通常不能多于6個(gè)，其發(fā)布的頻率(即信息切換時(shí)間)與交通流速度密切相關(guān)，城市道路交通誘導(dǎo)信息發(fā)布切換時(shí)間通常以2～3 s為宜。

5 結(jié) 語(yǔ)

通過對(duì)VMS提供不同消息內(nèi)容條件下的駕駛員路徑選擇行為進(jìn)行了SP調(diào)查，建立了描述路徑選擇概率的logistics模型，對(duì)影響駕駛員路徑選擇的因素進(jìn)行了多變量分析，提出了VMS信息發(fā)布的策略。研究結(jié)果表明，在相同交通狀況下, 駕駛員對(duì)VMS發(fā)布的擁堵長(zhǎng)度、繞行節(jié)省時(shí)間、繞行距離和交通狀態(tài)信息的路徑選擇差異較大, 信息的服從率由高到低依次為繞行節(jié)省時(shí)間、繞行距離、交通狀態(tài)、擁堵長(zhǎng)度?？傮w上看，兩條路徑行程時(shí)間差、繞行多行駛距離和選擇替換路徑的概率呈正相關(guān)。具體來說，對(duì)于年輕的駕駛員，精確的繞行節(jié)省時(shí)間信息比繞行多行駛距離信息影響更大；對(duì)于路網(wǎng)越熟悉的駕駛員，其對(duì)繞行距離更為敏感，如果繞行距離長(zhǎng)，即使節(jié)省10～15 min，駕駛員更愿意選擇不改變路徑；而高知群體對(duì)出行延誤的敏感度相對(duì)較高，超過5 min以上的時(shí)間，即使繞行距離長(zhǎng)，其都極大可能選擇轉(zhuǎn)換路徑。綜上，交通管理者可以有效利用VMS信息板空間或者采取信息切換的形式，盡可能發(fā)布多類型的定量交通信息，滿足不同駕駛員的信息需求。 模型結(jié)果可以預(yù)測(cè)出行者改變路徑的概率，為制定合理有效的交通誘導(dǎo)策略提供參考依據(jù)。因問卷篇幅有限，筆者未考慮到不同時(shí)間段發(fā)布的VMS信息(如：工作日與周末、特殊節(jié)假日、高峰時(shí)段、晚高峰時(shí)段、日常時(shí)段)和職業(yè)、收入等對(duì)駕駛員路徑選擇的影響，這些方面還有待后續(xù)進(jìn)一步研究。