孫子秋 潘存書 徐 進(jìn),2▲

（1.重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 重慶400074；2.重慶交通大學(xué)山區(qū)復(fù)雜道路環(huán)境“人-車-路”協(xié)同與安全重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 重慶400074）

0 引 言

長江沿岸是我國高度發(fā)達(dá)的綜合性工業(yè)地帶，諸多的沿江城市目前已經(jīng)發(fā)展成為我國最具活力的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地。在沿江城市中，跨江大橋是貫通長江南北兩岸的咽喉要道，是沿江城市的主動脈。不同于高速公路，城市道路中的橋梁大多數(shù)都屬于道路網(wǎng)中的重要交通節(jié)點(diǎn)，跨江大橋的交通運(yùn)行狀態(tài)將會極大的影響道路運(yùn)行情況。隨著交通量的日益增加，沿江城市道路對于跨江大橋的需求也日益增加，因此對于城市道路橋梁的交通運(yùn)行情況的分析也變得尤為重要。

在橋梁安全相關(guān)的研究方面，國內(nèi)外對于橋梁交通安全的研究多為車輛荷載對于橋梁結(jié)構(gòu)的影響，長跨橋梁強(qiáng)側(cè)風(fēng)對于車輛行駛安全與舒適性的影響，或者是對于橋梁交通事故進(jìn)行宏觀分析評價(jià)，建立橋梁交通系統(tǒng)安全性的評價(jià)模型，國內(nèi)外學(xué)者對于橋梁段車輛自身的交通特性以及駕駛行為相關(guān)的研究較少。Chen 等[1]通過聯(lián)系風(fēng)環(huán)境、橋梁和交通系統(tǒng)3 個(gè)方面，系統(tǒng)的研究了側(cè)風(fēng)環(huán)境下橋梁荷載與交通系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。劉伯秀[2]深入研究山區(qū)高速橋隧連接段交通安全事故形態(tài)，從系統(tǒng)安全出發(fā)，建立了山區(qū)高速公路橋隧連接安全評價(jià)指標(biāo)體系，提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的安全評價(jià)方法。潘曉東等[3]利用模糊理論以及引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，建立了多層次、多因素的橋隧段行車安全評價(jià)模型。Elvik 等[4]對挪威2010—2016 年期間6 824座橋梁的交通事故原因進(jìn)行系統(tǒng)性的分析，發(fā)現(xiàn)橋梁交通事故與其交通增長成正比，長橋安全性優(yōu)于短橋，新建橋梁事故發(fā)生率低于舊橋。Enright[5]研究了車輛變道對于橋梁荷載的影響，并且發(fā)現(xiàn)橋梁最大荷載對大型車輛所占換道比例的變化相當(dāng)敏感。倪娜[6]研究了山區(qū)高速公路橋隧密集路段的交通特性，得到了速度和車頭時(shí)距分布特征，結(jié)果表明橋梁與橋梁連接處的85%車速最高。

自然駕駛試驗(yàn)可以不間斷采集駕駛員在真實(shí)駕駛環(huán)境下的操作行為，獲得車輛在自然駕駛過程中的速度、加速度以及車輛軌跡等大量數(shù)據(jù)。美國、日本以及歐洲等多國早已開展了多年的自然駕駛試驗(yàn)項(xiàng)目，建立了自然駕駛數(shù)據(jù)庫，用于分析不同道路條件下不同車輛類型的駕駛行為特征。Wu 等[7]發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)60年的交通沖突研究方法存在較大缺陷，使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量差，對于駕駛員行為表征性較差，使用了100輛車的自然駕駛數(shù)據(jù)研究了駕駛行為與交通事故之間的關(guān)系。Wang等[8]收集了202名駕駛員在219 條彎道上行駛的近10 000 條駕駛記錄，分析了曲線半徑與行駛速度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在半徑在274～305 m 范圍內(nèi)，車速變化相對穩(wěn)定，當(dāng)?shù)陀谶@個(gè)值時(shí)，速度下降會加快。Dhahir等[9]從自然駕駛數(shù)據(jù)庫提取了華盛頓49 條鄉(xiāng)村雙車道公路的駕駛記錄數(shù)據(jù)，建立了減速參數(shù)與曲線特性之間的關(guān)系模型，發(fā)現(xiàn)平曲線上的減速行為與車輛碰撞率直接相關(guān)。徐進(jìn)等[10-12]多次進(jìn)行自然駕駛試驗(yàn)采集互通立交的小客車駕駛數(shù)據(jù)，分析了環(huán)形立交匝道、苜蓿葉匝道進(jìn)/出口以及螺旋匝道和螺旋橋的駕駛特征。王雪松等[13-14]基于上海自然駕駛數(shù)據(jù)，分析了前向避撞預(yù)警對車頭時(shí)視距和反應(yīng)時(shí)間的影響，以及發(fā)現(xiàn)中國駕駛員的變道切入持續(xù)時(shí)間與轉(zhuǎn)向燈使用比例均小于美國。孟哲等[15]基于自然駕駛數(shù)據(jù)分析了互通立交區(qū)域的車輛匯入行為，結(jié)果表明加速車道匯入點(diǎn)位置主要分布于加速車道的中間偏前部分，匝道出入口易發(fā)生連續(xù)變道。

綜上，雖然跨江/跨河大橋是城市交通系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)和咽喉，大橋上的車輛運(yùn)行狀態(tài)決定了周邊路網(wǎng)甚至整個(gè)區(qū)域的交通運(yùn)行效率，另一方面橋上運(yùn)行狀態(tài)還決定了大橋的安全運(yùn)營水平。但現(xiàn)有的研究主要集中在風(fēng)-車-橋耦合下的車輛運(yùn)行安全，橋梁段的駕駛行為和車輛狀態(tài)一直未得到明確。

自然駕駛數(shù)據(jù)具有連續(xù)性并且能夠很好的反應(yīng)駕駛員與周邊駕駛環(huán)境進(jìn)行相互反饋的特性，本文通過進(jìn)行自然駕駛試驗(yàn)獲取橋梁段車輛連續(xù)行駛下的速度、加速度等數(shù)據(jù)，分析駕駛員在橋梁段的駕駛行為特征，為橋梁段駕駛行為研究提供數(shù)據(jù)支撐。

1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 研究對象

本次試驗(yàn)選擇了重慶市內(nèi)連接渝中區(qū)和南岸區(qū)的菜園壩長江大橋作為試驗(yàn)對象，菜園壩大橋于2007年正式通車運(yùn)行，為公軌兩用的特大橋梁，路面條件良好，是重慶市區(qū)北部的城市主干道路的重要節(jié)點(diǎn)。主橋部分長度為800 m，橋面上層凈寬30.5（2.5+12.25+1.0+12.25+2.5）m，為雙向6 車道城市快速路，對向車道設(shè)置中央分隔帶，設(shè)計(jì)速度60 km/h，下層為雙線軌道交通，設(shè)計(jì)速度75 km/h。主橋段北接南城隧道、蘇家壩立交，南接菜園壩立交，見圖1。其中蘇家壩立交設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)：匝道設(shè)計(jì)速度40 km/h，平曲線最小半徑60 m，匝道最大縱坡6.0%，匝道斷面寬度9 m（0.25 m（防撞欄）+0.5 m（路緣帶）+2×3.75 m+0.5 m（路緣帶）+0.25 m（防撞欄））。

圖1 重慶菜園壩長江大橋Fig.1 Chongqing Caiyuanba Yangtze River Bridge

1.2 試驗(yàn)設(shè)備

本次試驗(yàn)采用中星環(huán)宇生產(chǎn)的航姿測量系統(tǒng)ZX-NAV620C（內(nèi)置高精度GPS、陀螺儀和加速度計(jì)）來記錄車輛行駛軌跡和行駛速度，以及加速度和行駛姿態(tài)，位置精度為2.5 m（使用RTK時(shí)位置精度為10 mm），采樣頻率為20 Hz。

同時(shí)使用前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)Mobileye 630采集道路信息和路面障礙物信息，包括道路曲率、車間距、輪跡線-車道線橫向距離、行駛速度、車頭時(shí)距等參數(shù)。試驗(yàn)車為別克商務(wù)車GL8，并且在車輛前后擋風(fēng)玻璃安置行車記錄儀以便記錄試驗(yàn)過程中的道路交通情況，在數(shù)據(jù)處理中起到核對的作用。

1.3 試驗(yàn)人員

本次試驗(yàn)自然駕駛階段選取了30 名駕駛員進(jìn)行實(shí)車試驗(yàn)，其職業(yè)涵蓋了普通職員、網(wǎng)約車司機(jī)和在讀大學(xué)生等人員，其性別構(gòu)成為男性21名，女性9名，年齡分布為23～48 歲，平均年齡35 歲，駕齡分布為2～22 年，平均駕齡9.28 年，駕駛里程分布為1 萬～60 萬km，平均駕駛里程12.67 萬km。在試驗(yàn)開始前，除告知駕駛員迂回路線外，不對其作任何駕駛行為的要求，讓其按照平時(shí)的風(fēng)格進(jìn)行駕駛，以確保駕駛員以自身最自然的狀態(tài)駕駛，每人來回試驗(yàn)3～5次。

1.4 試驗(yàn)流程

在試驗(yàn)開始前，先擬定駕駛路線，確定數(shù)據(jù)記錄的起終點(diǎn)，以及檢查數(shù)據(jù)采集儀器是否能夠正常采集數(shù)據(jù)，儀器上的時(shí)間是否與行車記錄儀的時(shí)間同步，每位駕駛員迂回完成整條線路后，進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄的核對，確保每位駕駛員的行駛數(shù)據(jù)采集正常。

試驗(yàn)時(shí)間為2018 年5 月，共進(jìn)行了約7 d 實(shí)車試驗(yàn)，均在每日10：00—17：00 進(jìn)行，避開了道路擁堵高峰的時(shí)段。在后期的數(shù)據(jù)處理過程中，對每次經(jīng)過菜園壩長江的大橋的路段的數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻校核，觀察是否存在道路擁堵、車輛違章操作、行人干擾等異常行為所造成的異常變速點(diǎn)，后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，剔除相關(guān)異常數(shù)據(jù)，并且對多條速度曲線進(jìn)行疊加對比分析。

2 橋梁段速度變化特征

2.1 橋梁整體速度變化

本次試驗(yàn)每位駕駛員完成3～5 次來回，即通過橋梁6～10次，截取駕駛員進(jìn)入橋梁前至下橋后的速度曲線，然后將每人的遍歷速度曲線進(jìn)行疊加（已剔除無效數(shù)據(jù)曲線）。分別得到菜園壩立交—蘇家壩立交方向（菜—蘇方向）和蘇家壩立交—菜園壩立交（蘇—菜方向）大橋段的速度曲線疊加，以及15th百分位、均值和85th百分位速度曲線，見圖2。由圖2中可以看出，車輛行駛速度在總體上呈“∧∧”趨勢，即加速→減速→加速→減速。

從整體上來看，車輛從橋頭立交駛?cè)霕蛄褐骶€時(shí)均有明顯的加速行為，菜園壩—蘇家壩方向的車輛上橋后的加速距離為500 m，上橋初始速度為20 km/h～40 km/h 之間，蘇家壩—菜園壩方向的加速距離為600 m，上橋起始速度為40 km/h～60 km/h 之間，并且蘇—菜方向的速度相比菜—蘇方向而言更加集中，即離散性更弱。這是因?yàn)樵诓藞@壩立交上橋前的路段為1個(gè)交織區(qū)，并且進(jìn)行了信號管控，一部分車輛需停車等待信號燈啟亮，然后從零開始加速，因此在進(jìn)入橋梁前就存在一個(gè)加速過程并且伴隨跟車行為，不同車輛之間的加速行為存在差異，所以該方向的速度離散程度更大。而蘇家壩上橋點(diǎn)為立交匝道，車輛在匝道行駛的距離較長，在上橋之前有更多的時(shí)間和空間進(jìn)行車速的調(diào)整，因此在該方向車輛的速度呈現(xiàn)出較為集中的趨勢。

圖2 菜園壩長江大橋車輛行駛速度曲線Fig.2 Speed profiles along the Caiyuanba Yangtze River Bridge

2.2 橋梁斷面速度變化

將2 個(gè)行駛方向85th百分位速度曲線的峰值點(diǎn)和谷值點(diǎn)作為特征斷面，統(tǒng)計(jì)每個(gè)斷面的平均速度、15th百分位和85th百分位速度，結(jié)果見圖3，圖中同時(shí)標(biāo)記了大橋的限速值。從圖中可以看到蘇家壩—菜園壩方向速度波動幅度較大，隨著車輛在橋梁路段行駛距離的增加，15th百分位與85th百分位速度的差值（可用來表示速度離散性）從10 km/h 增加到20 km/h 左右，并且車輛在橋梁中段的速度明顯高于橋頭和橋尾，600 m 和1 500 m 2 處速度峰值部分15th百分位車速都已經(jīng)超過了該路段限速。菜園壩—蘇家壩方向斷面平均車速基本上是處于限速之下，并且在600 m 之后速度波動幅度遠(yuǎn)不如蘇家壩—菜園壩方向劇烈，橋梁中段的車速也高于橋頭橋尾。速度離散性越大，車輛之間的縱向干涉越嚴(yán)重，追尾事故的風(fēng)險(xiǎn)水平越高。菜園壩大橋自通車以來每年均發(fā)生多起多車連續(xù)追尾事故，因此，根據(jù)圖2和圖3，大橋中部的追尾風(fēng)險(xiǎn)顯著高于橋頭和橋尾。

在圖4 中的大橋平面圖中標(biāo)記了2 個(gè)行駛方向速度曲線發(fā)生趨勢性波動的特征點(diǎn)，即圖中特征斷面的位置。從圖中能看到菜園壩立交平行式匝道與大橋主線的連接部位，即菜園壩—蘇家壩方向的匝道匯入點(diǎn)和蘇家壩—菜園壩方向的匝道分流點(diǎn)位置與減速特征點(diǎn)非常接近，這表明匯入/分流車輛的換道行為對橋梁主線直行車輛的速度有顯著影響。

橋梁段2個(gè)方向的車速均呈現(xiàn)出橋兩端的車速低于橋中的車速，但2 個(gè)方向的上橋速度和下橋速度的變化情況剛好相反，這種情況的產(chǎn)生是因?yàn)樵谔K家壩—菜園壩方向下橋銜接路段為1個(gè)Y型交叉口，并且設(shè)置了信號管控；而菜園壩—蘇家壩方向剛好相反，在橋頭銜接路段設(shè)置了信號管控，駕駛員上橋時(shí)遇到紅燈時(shí)需停車等待。將各駕駛員在橋頭處速度按時(shí)序方式取出，并且繪制散點(diǎn)圖，見圖5。從圖5可以看到，在橋頭位置當(dāng)存在交通管制行為時(shí)，不同車輛間速度的離散性會增加，并且入橋速度遠(yuǎn)低于沒有交通管制時(shí)的入橋速度，同樣在下橋時(shí)亦是如此。車輛在上下橋時(shí)其速度變化范圍、過程和銜接路段的交通環(huán)境密不可分，因此對于橋梁端部的交通環(huán)境改善與優(yōu)化有助于控制車輛的行車速度，使得車輛進(jìn)入橋梁的速度變化過程更加平順。

圖3 橋梁斷面速度分布Fig.3 Velocity distribution of bridge sections

圖4 橋梁段示意圖Fig.4 Illustration of the bridge section

圖5 橋梁端部速度散點(diǎn)圖Fig.5 Scatter diagram of bridge end velocity

3 橋梁段駕駛行為特征

3.1 減速起/終點(diǎn)分布特征

由于菜園壩大橋?yàn)檫B接蘇家壩立交和菜園壩立交的跨江大橋，橋梁兩端有分別連接2 個(gè)立交的匝道（見圖4 中的標(biāo)注），車輛上、下橋梁主線時(shí)，在匝道-橋梁主線銜接處便存在車輛的合流或分流，并且伴隨有減速行為。對于車輛在菜園壩大橋減速起、終點(diǎn)位置分布數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并且按照從小到大的順序進(jìn)行排列之后，對其在橋梁段合流/分流點(diǎn)前后的減速起點(diǎn)、減速終點(diǎn)進(jìn)行了篩選標(biāo)記，結(jié)果見表1，然后繪制減速起終點(diǎn)的位置分布累計(jì)頻率圖，見圖6～7。

表1 為車輛在菜園壩—蘇家壩方向合流處、分流處減速起終點(diǎn)的位置統(tǒng)計(jì)表，其中合流點(diǎn)為菜園壩立交南區(qū)路匝道匯入長江大橋的接入點(diǎn)；分流點(diǎn)為蘇家壩立交南銅路方向匝道的分道處，見圖4 中的標(biāo)注。從表中可以看到，幾乎所有車輛在合流點(diǎn)前采取了減速行為，并且93.3%的車輛都在合流點(diǎn)前完成了車輛的減速，只有6.7%的車輛沒有在合流點(diǎn)前完成減速行為。97.1%的車輛在分流點(diǎn)開始減速，而36.5%的車輛在分流點(diǎn)前完成了減速行為，63.5%的車輛在分流點(diǎn)后完成減速。由圖6 可以更加直觀地看到，車輛基本上都能在合流點(diǎn)前完成減速，大多數(shù)車輛都會在分流點(diǎn)前采取減速行為，超過50%的車輛在分流點(diǎn)后完成減速。

表1 菜園壩—蘇家壩方向減速起、終點(diǎn)位置統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of starting and ending points in Caiyuanba—Sujiaba direction

表2 蘇家壩—菜園壩方向減速起、終點(diǎn)位置統(tǒng)計(jì)Tab.2 Statistics of starting and ending points in the direction of Sujiaba—Caiyuanba

圖6 菜園壩—蘇家壩方向減速起終點(diǎn)累積頻率圖Fig.6 Cumulative frequency diagram of starting and ending points of deceleration in Caiyuanba—Sujiaba direction

圖7 蘇家壩—菜園壩方向分流點(diǎn)附近的減速起終點(diǎn)Fig.7 Cumulative frequency diagram of starting and ending points of deceleration in Sujiaba—Caiyuanba direction

表2 為車輛在蘇家壩—菜園壩方向合流處、分流處減速起終點(diǎn)的位置統(tǒng)計(jì)表，分流點(diǎn)為從大橋主線駛出進(jìn)入菜園壩立交然后進(jìn)入長江濱江路（見圖4中的標(biāo)注）。從表中可以看到，絕大部分車輛都選擇在分流點(diǎn)采取減速行為，表明分流車輛對大橋主線直行車輛的運(yùn)行有顯著影響。在分流點(diǎn)前完成減速的比例為41.9%，即有50%的車輛都是在駛過分流點(diǎn)之后完成減速行為。

除了繪制累積頻率分布圖，還利用極大似然估計(jì)得到了減速距離經(jīng)驗(yàn)分布（即累積頻率分布）的分布函數(shù)[17]。通過分析和對比之后發(fā)現(xiàn)，正態(tài)分布和伽馬分布對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合度較好，并且伽馬分布的擬合度最高，伽馬分布的概率密度，見式（1）～（2）。

其中τ( a )是伽馬函數(shù)，通過極大似然估計(jì)求得分布函數(shù)中參數(shù)a 和b 的值，并標(biāo)注在圖中，確定分布函數(shù)之后繪制成曲線，見圖6～7。

3.2 變速長度分布特征

將車輛在合流點(diǎn)、分流點(diǎn)附近的減速距離數(shù)據(jù)提出并且整理，繪制頻率分布直方圖，見圖8。在圖8（a）可以看到，菜園壩—蘇家壩方向車輛在合流點(diǎn)附近的減速距離主要集中在50～150 m，平均減速距離131 m，超過半數(shù)以上車輛減速距離都在150 m 以內(nèi)。根據(jù)圖8（b），菜園壩—蘇家壩方向車輛駛?cè)胩K家壩立交時(shí)，車輛在分流區(qū)附近的減速距離呈扁平化分布，沒有明顯的峰值點(diǎn)，在0～400 m 之間均有較高的發(fā)生頻次；平均減速距離為213 m，不同車輛之間的減速距離差異性較大。

相比之下，圖8（c）中，蘇家壩—菜園壩方向大橋主線車輛在分流區(qū)附近（菜園壩立交匝道入口）的減速距離主要集中在200～300 m，平均減速距離267 m。

圖8 減速距離頻率分布直方圖Fig.8 Histogram of frequency distribution of deceleration distance

根據(jù)高頻度速度數(shù)據(jù)計(jì)算出橋梁主線行駛時(shí)，駕駛員途徑合流點(diǎn)和分流點(diǎn)附近時(shí)的平均減速度，然后繪制減速距離-平均減速度散點(diǎn)圖[18]，見圖9。圖9（a）中，對平均減速度數(shù)據(jù)點(diǎn)再進(jìn)行一次均值計(jì)算，菜園壩—蘇家壩方向車輛合流點(diǎn)的平均減速度為-0.301 m/s2。此行駛方向，菜園壩立交的匯入匝道從地面道路升起后一直處于上坡狀態(tài)，匯入車輛的速度較低；同時(shí)該匝道有2條行車道，匯入后車道平衡被嚴(yán)重破壞，路面資源被匯入車輛占用較多，導(dǎo)致匯入車輛對大橋主線直行車輛形成嚴(yán)重干擾，主線行駛的駕駛?cè)藦亩毡樵诤狭鼽c(diǎn)前產(chǎn)生減速行為。

圖9 減速距離-減速度散點(diǎn)圖Fig.9 Decelerationdistance-decelerationvelocityscatterdiagram

圖9 （b）是車輛在分流點(diǎn)附近的減速度-減速距離散點(diǎn)圖，車輛減速度對于減速距離變化的敏感度低于合流點(diǎn)。同樣，計(jì)算2 個(gè)行駛方向的平均減速度，菜園壩—蘇家壩方向?yàn)?0.406 m/s2，蘇家壩—菜園壩行駛方向?yàn)?0.387 m/s2，二者差異不大，但高于合流點(diǎn)的平均減速度。

因此，在橋頭立交匝道與大橋主線的連接部位，即分流點(diǎn)和合流點(diǎn)，匯入和駛出的車輛導(dǎo)致大橋主線行駛速度下降，并產(chǎn)生比較嚴(yán)重的交通沖突?；诖耍枰訌?qiáng)對于“橋梁主線-匝道”分流點(diǎn)和合流點(diǎn)的交通管制行為[19]，加強(qiáng)行車引導(dǎo)，從而降低交通事故發(fā)生的概率。

4 結(jié)束語

跨江大橋歷來都是城市交通的命脈和交通結(jié)點(diǎn)，本文通過實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn)采集了30位被試在菜園壩長江大橋上的高頻速度數(shù)據(jù)，分析了跨江大橋的速度特征，主要發(fā)現(xiàn)如下。

1）菜園壩長江大橋2 個(gè)方向都呈“加速-減速-加速-減速”的變化趨勢。車輛駛?cè)腭偝鰳蛄旱乃俣茸兓潭扰c橋梁-道路相交段的交通組織方式存在一定關(guān)系，可以通過改善相交段的交通環(huán)境使得車輛進(jìn)出橋梁的速度變化過程更加平滑。

2）在自由流狀態(tài)下，不同駕駛?cè)嗽诳缃髽虻乃俣确稻哂休^強(qiáng)的離散性，并且橋中的速度顯著高于橋頭和橋尾。速度離散性越大、交通沖突越嚴(yán)重，揭示了跨江大橋車輛追尾事故的本質(zhì)原因。

3）合流與分流車輛的換道行為會顯著影響大橋主線直行車輛的運(yùn)行狀態(tài)，導(dǎo)致駕駛?cè)瞬扇p速行為，因此橋頭立交匝道與大橋主線的接入位置會影響橋梁段的速度變化特征。匝道出入口與橋頭距離越近，車輛速度受到的影響程度就會高。

4）車輛在合流點(diǎn)附近的減速距離和減速度要低于分流點(diǎn)，因此分流點(diǎn)周圍的交通沖突和事故風(fēng)險(xiǎn)要高于合流點(diǎn)。基于此，有必要加強(qiáng)分流點(diǎn)和合流點(diǎn)附近的交通管控和行車引導(dǎo)，提高車輛行駛安全性。

本文通過對菜園壩長江大橋的自然駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為對橋梁段駕駛員行為分析提供了一定的數(shù)據(jù)支撐，但是缺乏不同的橋梁交通環(huán)境下的數(shù)據(jù)對比。下一步將對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深一步的挖掘，利用車頭時(shí)距、車輛行駛軌跡以及駕駛員心率等數(shù)據(jù)，對不同條件下的跨江橋梁路段，分析駕駛員在自由流狀態(tài)下駕駛行為特征和影響橋梁段行車安全的交通因素。