城市道路交通擁塞對駕駛人操作行為影響研究＊

孫亞南 胡立偉 祁首銘 程 浩

（昆明理工大學交通工程學院 昆明 650500）

0 引 言

準確劃分城市道路交通流狀態，能為交通信息發布與服務水平評價提供重要依據，是交通控制與管理的前提，對緩解城市道路交通壓力、提高運行效率具有現實意義.Pattara等［1］將交通狀態劃分為3個等級：通暢、中等擁塞及高度擁塞；王建玲等［2］將交通擁塞度定義為車流運行狀態相對于暢行狀態的損失率；楊梅［3］將交通擁塞的空間分布分為孤立交叉口擁塞、線狀主干道擁塞和區域擁塞；呂非等［4］采用基于遺傳算法的模糊聚類劃分城市快速路交通流狀態并確定了閾值；郝媛等［5］基于測試數據和交通流模型劃分了6種典型交通狀態：穩定自由流、準自由流、臨界流、擁擠流、平均車速在10km／h 以下的擁擠、交通流模型不應存在的嚴重擁擠狀態.在駕駛人操作行為方面，Timo 等［6］研究發現交通擁塞加劇侵犯性駕駛行為的發生，建議在培訓中引入誘導駕駛人態度變化的教育課程；Wakita等［7］研究了駕駛人的操作動作、熟練程度、車速快慢、心理緊張狀態等與駕駛行為的關系；John 等［8］用因子分析技術分析駕駛環境對駕駛人壓力的影響，指出女性及老年人易產生心理壓力，具有事故發生經歷的駕駛人在不良駕駛條件下易產生壓力；Parker［9］指出多數交通事故的發生與機動車駕駛人的侵犯駕駛行為有關；閻瑩等［10］指出在危險路段及復雜交通狀況下，駕駛人會神經緊張，理解、判斷與處理信息的能力下降；魏麗英［11］認為駕駛人自身生理心理因素影響車道變換行為，在允許范圍內盡量提高車速是其主要動機；鄭華榮［12］等人提出駕駛員在憤怒駕駛時車輛的運行速度、運行軌跡等與正常駕駛時不同.綜上，國內外都提出了一些調節駕駛人生理心理特性的方法.但缺乏在該方面實測依據和定量分析方法.

1 基于模糊綜合評價法的城市道路擁塞等級研究

建立城市道路擁塞狀態判別的因素集為：U｛u1，u2，u3，u4｝.式中：u1為平均行程速度；u2為交叉路口阻塞率；u3為平均延誤；u4為排隊長度.判斷集為：V｛v1，v2，v3｝.式中：v1為輕度擁塞；v2為中度擁塞；v3為中度擁塞.

1.1 線性分析法確定隸屬函數

設某個交通擁塞狀態的評價因素是x，隸屬函數為u（x），則4個因素對各級交通擁塞狀態評價集的隸屬度u1（x），u2（x），u3（x），u4（x）為：

1）平均行程速度的隸屬函數 根據公安部交通管理局發布《城市道路的交通管理評價》［13］中平均車速的界定（見表1），由于本文研究對象是大城市的城市道路，所以按照A 類城市來建立平均行程速度的隸屬函數.

2）交叉路口阻塞率的隸屬函數 根據《城市道路交通管理評價》中交叉路口阻塞率的界定（見表2），建立交叉路口阻塞率隸屬函數如下.

3）平均延誤的隸屬函數 根據我國信號交叉口建設的服務水平分級標準［14］（見表3）建立平均延誤的隸屬函數如下.

表1 高峰時段建成區主干道平均車速分級表

表2 高峰期交叉路口阻塞率分級表

表3 我國信號交叉口建設的服務水平分級標準

4）排隊長度的隸屬函數 根據表3建立排隊長隊的隸屬函數如下.

1.2 基于層次分析法權重的計算及評價結果

1）設W＝［w1，w2，w3，w4］為權重集，w1，w2，w3，w4分別為平均行程速度、交叉路口阻塞率、平均延誤、排隊長度所占的比重.w1，w2，w3，w4還需滿足歸一化的要求，即w1＋w2＋w3＋w4＝1.建立成對比較矩陣為

2）計算層次單排序的權重和一致性檢驗矩陣A的最大特征值λ＝4.187 253 741，該特征值對應的歸一化特征向量w＝｛0.104，0.129，0.448，0.318｝則CR＝（λ-n）／（n-1）＝4.187.其中：n為A的對角線元素之和，也為A的特征值之和.RI＝0.9，故表明A通過了一致性驗證.

3）利用之前建立的評價矩陣評價

則評價的結果D＝W·R.即：

采用最大隸屬度原則，即取d1，d2，d33者中最大值所代表的交通擁塞狀態，作為道路交通擁塞模糊綜合評價的最終結果.

2 不同交通擁塞狀態下駕駛人操作行為變化規律分析

由統計數據分析得出2種駕齡的駕駛人在擁塞狀態下的操作行為規律十分相似且在在輕度擁塞和重度擁塞下更加突出.而中度擁塞路況的不定性更明顯，駕駛人的操作行為很難有規律可循.所以下面對駕齡在3年以上的駕駛人在輕度和重度擁塞下的操作行為進行分析.

2.1 對方向盤的操作規律

在輕度擁塞和重度擁塞下駕駛人操作轉向盤（轉向盤的左轉和右轉）的次數規律見圖1.

對輕度擁塞下駕駛人操作轉向盤次數進行回歸分析見表4.

表4 輕度擁塞下駕駛人操作轉向盤次數回歸分析

對重度擁塞下駕駛人操作轉向盤次數進行回歸分析見表5.

表5 重度擁塞下駕駛人操作轉向盤次數回歸分析

圖1 輕度和重度擁塞下駕駛人操作轉向盤變化規律

2.2 對檔位操作的規律

在輕度擁塞和重度擁塞下駕駛人操作檔位的次數變化規律見圖2.

圖2 輕度和重度擁塞下駕駛人操作檔位變化規律

對輕度擁塞、重度擁塞下駕駛人操作檔位的次數進行回歸分析見表6、表7.

表6 輕度擁塞下駕駛人操作檔位的次數回歸分析

表7 重度擁塞下駕駛人操作檔位的次數回歸分析

2.3 停車次數的規律

在重度擁塞和輕度擁塞下駕駛人停車次數的變化規律見圖3.

圖3 輕度和重度擁塞下駕駛人停車次數的變化規律

對輕度擁塞、重度擁塞下駕駛人停車的次數進行回歸分析見表8、表9.

2.4 路段停車頻率分析

本文利用路段總的停車時間與整條路段的行車時間之比來更好地分析交通擁塞對駕駛人操作行為的影響，其影響效果見圖4.

表8 輕度擁塞下駕駛人停車的次數回歸分析

表9 重度擁塞下駕駛人停車的次數回歸分析

圖4 路段停車頻率圖

分析得出：（1）在輕度擁塞下駕駛人操作轉向盤、檔位和停車的次數明顯比在重度擁塞下操作轉向盤、檔位和停車的次數多；（2）在不同的擁塞度下駕駛人對轉向盤、檔位和停車操作次數都在一定的范圍之內；（3）在重度擁塞下擁堵嚴重車輛停車時間長，所以駕駛人的操作行為較少；（4）在重度擁塞下檔位操作次數和停車次數在同樣的時間段內是相同的，這是由于擁堵程度過重，檔位只用來啟動車子和停車；（5）重度擁塞的路段停車頻率比輕度擁塞的路段停車頻率高出很多，說明重度擁塞下駕駛人的時間出行成本很高.

3 結束語

本文以平均行程速度、交叉路口阻塞率、平均延誤和排隊長度為評價因素用模糊綜合評價法將城市道路交通擁塞狀態進行了劃分為輕度擁塞、中度擁塞和重度擁塞.并在此基礎上根據實際調查、實驗數據分析出不同擁塞度下駕駛人操作轉向盤、檔位及停車次數的變化規律和路段停車頻率圖.得出結論：駕駛人在交通擁塞狀態的駕駛操作行為是有規律可循的；在不同的擁塞度下駕駛人對駕駛車輛有關部件的操作次數在一定的范圍之內；擁塞程度越嚴重相應的操作次數越少.對交通擁塞狀態下駕駛人操作行為規律的研究能為從駕駛人的角度提出緩解交通擁堵策略提供理論支持和依據，從而有助于提高交通安全.

［1］PATTARA A.W，PEACHAVANISH R.Estimating road traffic congestion from cell dwell time using neural network［C］.Proceedings of the 7th International Conference on Intelligent Transport Systems Telecommunications，Sophia Antipolis，France，Jun 2007：12-17.

［2］王建玲，蔣陽升.交通擁塞狀態的識別與分析［J］.系統工程，2006，24（10）：105-109.

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［12］鄭華榮，吳超仲，馬曉鳳.考慮駕駛憤怒的元胞自動機交通流模型［J］.武漢理工大學學報，2013，37（3）：617-621.

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［14］任福田，劉小明，榮建.交通工程學［M］.2版.北京：人民交通工程出版社，2008.