基于超車事件分析的非機動道路服務水平評價

周 旦， 許 鐳， 顧國斌， 嚴勇力， 趙紅專

(桂林電子科技大學建筑與交通工程學院， 桂林 541004)

隨著社會經濟的快速發展，中國城市的道路交通需求大幅度增加。特別的，非機動車的保有量和使用量增長顯著[1]。中國的非機動車出行也逐漸由過去單一的傳統人力自行車出行轉變為人力自行車和電動自行車并存的出行方式，尤其在地勢較為平坦的部分中小城市，電動自行車的出行比重更高。在混行非機動交通流中，由于電動自行車的速度相對較快，且更便捷與省力，因此，在混行非機動車道內經常發生超車事件，尤其是電動自行車對人力自行車的超車行為。在超車過程中會加重騎行者額外的精神負擔，且對騎行者的正常行駛造成干擾，因此，超車事件數可被用于混行非機動車道路服務水平評價[2]。

Botma[3]首先建立了自行車超車事件計算模型，并認為自行車流量、速度和道路寬度等對超車事件數影響顯著，此方法也被道路通行能力手冊(HCM2000)[4]中自行車道路服務水平評價所采用。Beura等[5]使用模糊神經網絡算法，構建了一個適用于不均勻交通量的BLOS模型，且經過分析可知路段寬度、交通流量以及路邊停車活動是對該模型有重要影響的敏感性因素。中國非機動車騎行環境較為復雜，道路流量大且人力自行車與電動自行車混行現象突出。閆星臣等[6]應用高斯函數分析了城市非機動道路內超車事件數與主要影響因素之間的關系。顏佳佳[7]基于均速標準差和均速離散差值等指標與非機動車道路服務水平評價標準建立聯系，為非機動車道寬度與通行能力的相互關系研究奠定了基礎。……