無信號控制路段手機(jī)對行人過街行為和安全的影響

張存保，陳 峰，韋媛媛，張華龍

(武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心，武漢430063)

0 引言

隨著手機(jī)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚囊徊糠?，越來越多的行人在過街時會有打電話、發(fā)短信等行為，這些行為會增加其發(fā)生交通事故的風(fēng)險.近年來，行人過街時使用手機(jī)這一安全問題引起了很多相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注.

國內(nèi)外學(xué)者針對行人使用手機(jī)問題開展了一定的研究.早在2005年，Bungum等[1]通過實驗發(fā)現(xiàn)使用手機(jī)會使行人分心.Nasar等[2]研究交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，使用手機(jī)所產(chǎn)生的認(rèn)知分心可能會增加行人的不安全過街行為及發(fā)生交通事故的風(fēng)險.隨著虛擬仿真技術(shù)的成熟，越來越多學(xué)者利用這一技術(shù)對行人過街進(jìn)行實驗[3-4]，結(jié)果表明使用手機(jī)會對行人過街產(chǎn)生負(fù)面影響，而且不同的手機(jī)使用方式對行人的影響也不同.國內(nèi)關(guān)于行人過街時使用手機(jī)的研究起步較晚.趙艷等[5]通過問卷和實地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，我國行人過街時使用手機(jī)是一個非常普遍的現(xiàn)象，而且這種行為會分散行人過街時的注意力，甚至導(dǎo)致交通事故的發(fā)生.姜康等[6]，凌飛陽等[7]通過計劃行為理論，從社會心理學(xué)角度對影響行人過街時使用手機(jī)行為的心理因素及這些因素間的作用關(guān)系進(jìn)行了研究.李華[8]基于策略性反應(yīng)—延遲理論，從社會心理學(xué)與行為心理學(xué)兩個角度建立行人過街時使用手機(jī)的道路通行延遲效應(yīng)模型，探尋了不同手機(jī)使用方式所造成的延遲率.

目前國內(nèi)外相關(guān)研究大多針對城市交叉口，對無信號控制路段的行人過街行為和安全性研究相對較少.然而，對于無信號控制路段的人行橫道，國內(nèi)機(jī)動車駕駛員大多不避讓行人，使得行人的過街環(huán)境比交叉口更加復(fù)雜和危險[9].為此，本文針對無信號控制路段，在武漢市選取了6個具有代表性路段的人行橫道進(jìn)行實地觀測，在此基礎(chǔ)上，對行人過街行為和安全性進(jìn)行量化分析和建模.

1 數(shù)據(jù)采集與提取

1.1 數(shù)據(jù)采集

交通調(diào)查地點選在武漢市6個無信號控制路段，如表1所示.在選擇調(diào)查地點時，綜合考慮了路段的地理位置、土地使用功能和道路特點等因素.調(diào)查時間為2016年9月1～15日，9:00-12:00和14:00-17:00.在開展交通調(diào)查時，2臺同步攝像機(jī)被安裝在選定路段處進(jìn)行拍攝.具體安裝位置如圖1所示.同時，為了減少對行人的干擾，攝像機(jī)被設(shè)置在不易被行人看到的地方，如綠化帶中或大樹旁邊.

1.2 數(shù)據(jù)提取

本文通過實驗人員人工處理視頻方式獲取交通調(diào)查數(shù)據(jù)，主要數(shù)據(jù)變量如表2所示.其中，為了確保行人過街行為不受調(diào)查影響，本次調(diào)查沒有采取問卷調(diào)查方式，而是根據(jù)實驗人員主觀判斷，以行人外貌、衣著和行走姿勢判斷行人性別、年齡和使用手機(jī)方式.其中，將行人年齡進(jìn)行了分組，這種做法不需要得到行人的確切年齡，準(zhǔn)確性較高，是類似研究中常用的方法[12].此外，本研究利用行人車輛沖突數(shù)來衡量行人過街安全，通過職務(wù)侵占時間(Post-Encroachment Time,PET)[10]判斷行人與車輛之間是否有沖突，以及沖突的嚴(yán)重程度，并根據(jù)現(xiàn)場觀察和相關(guān)文獻(xiàn)[11]確定了PET在不同沖突程度時的閾值，如表3所示.

表1 行人過街交通調(diào)查地點Table 1 Traffic survey site for pedestrian crossing

圖1 攝像機(jī)安裝圖Fig.1 Cameras installation

表2 交通調(diào)查數(shù)據(jù)和參數(shù)Table 2 Data and parameters of traffic survey

表3 基于PET的沖突類型判別的閾值Table 3 The threshold of different conflict type discrimination based on PET

2 行人過街行為分析

本次實地調(diào)查共記錄了2 901個行人樣本.使用手機(jī)的行人占行人總數(shù)的11.76%.在各種使用手機(jī)的方式中，看手機(jī)屏幕所占的比例最高(6.65%)，其次是打電話(2.83%)和聽音樂(2.28%).這與韋媛媛[12]的調(diào)查研究結(jié)果類似，在信號交叉口的人行橫道處，使用手機(jī)的行人中，看手機(jī)屏幕的占比最高.然而，在路段處行人使用手機(jī)的比例明顯高于交叉口處行人使用手機(jī)的比例.

圖2為不同性別、年齡和車道數(shù)對行人使用手機(jī)比例的影響.由圖2(a)可知，相比于女性行人(10.77%)，有更多的男性行人在過街時使用手機(jī)(12.83%)；由圖2(b)可知，青年行人使用手機(jī)的比例最大(19.00%)，其次是中年行人(11.25%)，老年行人所占的比例最小(1.08%)，而且老年行人中未見過街時聽音樂的情況；由圖2(c)可知，行人使用手機(jī)的比例會隨著車道數(shù)的增加而降低，在雙向2車道為18.04%，雙向4車道為14.69%，雙向6車道為9.09%，產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是因為隨著車道數(shù)量的增加，行人的過街環(huán)境變得更加復(fù)雜和危險，與此同時行人過街時也會更加謹(jǐn)慎，因此行人過街時使用手機(jī)的比例會逐漸下降.

表4為行人行為的統(tǒng)計分析表，從表4可以看出，行人的人均過街時間和人均沖突數(shù)受使用手機(jī)方式、性別和年齡的影響明顯.在2、4車道路段上，打電話行人的人均過街時間比不使用手機(jī)的行人分別多0.82 s和0.40 s.看手機(jī)屏幕行人的人均過街時間比不使用手機(jī)的行人在4車道路段上多1.63 s，但是在手機(jī)上聽音樂的行人的人均過街時間與不使用手機(jī)的行人差別不大；女性行人的人均過街時間比男性行人在2、4和6車道路段上分別多0.87 s、1.56 s和0.72 s；同時，在2、4車道路段上，行人的人均過街時間隨著年齡的增長而增加.此外，打電話行人的人均沖突數(shù)最多，看手機(jī)屏幕行人的人均沖突數(shù)次之.這與在武漢市的一個針對交叉口調(diào)查研究的結(jié)果相反[13].而且，路段處行人使用手機(jī)時的人均沖突數(shù)要高于交叉口處的人均沖突數(shù).

圖2 性別、年齡和車道數(shù)對行人使用手機(jī)比例的影響Fig.2 The proportions of pedestrian using mobile phones with different gender,age and the number of vehicle lanes

行人的人均過街眺望次數(shù)受手機(jī)使用方式和行人年齡影響較大.在2、4車道路段上，打電話行人的人均過街眺望次數(shù)比不使用手機(jī)的行人分別少18.03%和29.36%，看手機(jī)屏幕行人的人均過街眺望次數(shù)比不使用手機(jī)的行人分別少10.38%和11.93%，聽音樂行人的人均過街眺望次數(shù)比不使用手機(jī)的行人分別少8.74%和8.26%.青年和中年行人的人均過街眺望次數(shù)相差不大，但是老年行人在2、4車道路段上的人均過街眺望次數(shù)要比前兩者高出很多，老年行人比青年行人分別高14.50%和16.30%，比中年行人分別高12.00%和9.25%.

表4 行人過街行為統(tǒng)計分析Table 4 Statistical analysis results of pedestrian crossing behaviors

3 行人過街安全分析

3.1 人車沖突分析模型

為分析各自變量對行人過街安全的影響，本文建立人車沖突分析模型，將人車沖突次數(shù)作為因變量.由于發(fā)生輕微沖突和嚴(yán)重沖突時對行人的事故危險程度有較大的區(qū)別，因此將因變量分為輕微沖突和嚴(yán)重沖突兩類.

此外，在建模時按交通沖突數(shù)量對輕微沖突和嚴(yán)重沖突進(jìn)行分級.將輕微沖突劃分為4個級別：1級為不發(fā)生沖突，2級為發(fā)生1次輕微沖突，3級為發(fā)生2次輕微沖突，4級為發(fā)生3次或更多輕微沖突.將嚴(yán)重沖突劃分為3個級別：1級為不發(fā)生嚴(yán)重沖突，2級為發(fā)生1次嚴(yán)重沖突，3級為發(fā)生2次或更多嚴(yán)重沖突.本次實地調(diào)查中，行人與車輛發(fā)生3次或更多輕微沖突的樣本很少，為了保證模型的準(zhǔn)確性，因此將其歸為一級.同樣的，行人與車輛很少發(fā)生2次或更多嚴(yán)重沖突，因此將其歸為一級.

在以往的研究中，傳統(tǒng)的離散模型如多項式、嵌套和概率模型，通常不適用于有序和離散的數(shù)據(jù).而有序Probit模型比較適合于離散、有序的數(shù)據(jù)，它假定模型的誤差項服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布[13].有序Probit的基本表達(dá)式為

本文中，輕微沖突和嚴(yán)重沖突的數(shù)量被視為離散變量，取值范圍分別為1～4和1～3，即

人車沖突等級嚴(yán)重程度的概率表示為：

式中：Φ(·)表示εi的一般標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量的累積分布函數(shù).

3.2 人車沖突分析模型結(jié)果

運用Stata 12.0軟件對2 901個有效行人樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了有序Probit回歸分析.有序Probit回歸分析模型結(jié)果如表5所示.從表5的結(jié)果來看，輕微沖突模型和嚴(yán)重沖突模型的整體擬合度較高.

表5 有序Probit模型估計結(jié)果表Table 5 Ordered-Probit model estimation results

從表5中輕微沖突模型的結(jié)果來看，它受手機(jī)使用方式中的打電話(0.848 2)和看手機(jī)屏幕(0.576 8)，行人年齡中的青年(-0.474 3)和中年(-0.415 4)，車道數(shù)(0.361 4)，車流量(0.001 3)，車速(0.039 1)等變量的影響較大，但是聽音樂和行人性別對輕微沖突的影響不是很顯著.其中，打電話和看手機(jī)屏幕對輕微沖突的影響程度最大，說明行人過街時打電話或看手機(jī)屏幕會顯著增加行人發(fā)生輕微沖突的概率；而且隨著行人年齡、車道數(shù)或車速的增加，行人發(fā)生輕微沖突的幾率也會隨之增加.從表5中嚴(yán)重沖突模型的結(jié)果來看，它受手機(jī)使用方式中的打電話(0.493 8)和看手機(jī)屏幕(0.570 4)，行人性別(-0.144 7)，行人年齡中的青年(-0.510 5)和中年(-0.395 5)，車道數(shù)(0.202 9)，車流量(0.000 9)等變量的影響較大.其中，行人過街時看手機(jī)屏幕對嚴(yán)重沖突的影響程度最大，打電話次之.而且與輕微沖突類似的是，聽音樂對嚴(yán)重沖突也沒有明顯的影響；相比于男性行人，女性行人有更大的幾率發(fā)生嚴(yán)重沖突；隨著行人年齡、車道數(shù)或車流量的增長，行人發(fā)生嚴(yán)重沖突的幾率會隨之增加.

將輕微沖突模型和嚴(yán)重沖突模型的結(jié)果進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，使用手機(jī)方式中的打電話和看手機(jī)屏幕會顯著影響兩類沖突的發(fā)生幾率，但是其影響程度卻不相同.其中，打電話對輕微沖突影響最為嚴(yán)重(0.848 2)，而看手機(jī)屏幕對嚴(yán)重沖突影響最為嚴(yán)重(0.570 4).本文中聽音樂對發(fā)生兩類沖突都沒有明顯影響，其原因是聽音樂可能會使行人產(chǎn)生聽覺掩蔽，從而導(dǎo)致行人觀察感知能力降低，最終影響到行人的判斷決策[14].但是這種聽覺掩蔽作用遠(yuǎn)沒有打電話和看手機(jī)屏幕產(chǎn)生的分心復(fù)雜.

4 結(jié)論

為量化研究使用手機(jī)對行人過街行為和安全的影響，選取武漢市6個無信號控制路段人行橫道開展實地交通調(diào)查，在此基礎(chǔ)上對行人的手機(jī)使用行為和安全性進(jìn)行了統(tǒng)計分析，并建立了基于有序Probit模型的人車沖突量化模型.研究結(jié)果表明：

(1)行人在路段人行橫道過街時使用手機(jī)的現(xiàn)象較為普遍，有11.76%的行人過街時使用手機(jī).其中，看手機(jī)屏幕，打電話和聽音樂分別占行人總數(shù)的6.65%，2.83%和2.28%.

(2)使用手機(jī)對路段人行橫道處的行人過街行為具有一定影響.打電話和看手機(jī)屏幕會明顯增加行人的過街時間，同時使用手機(jī)還會降低行人過街時的眺望次數(shù).

(3)使用手機(jī)會增加路段人行橫道處行人交通事故風(fēng)險.行人過街時打電話和看手機(jī)屏幕會明顯增加行人過街時與車輛發(fā)生沖突的幾率，其中打電話對輕微沖突的影響最大，看手機(jī)屏幕對嚴(yán)重沖突的影響最大.但是，行人過街時聽音樂對過街安全沒有顯著的影響.

(4)本研究的結(jié)果是以武漢的調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ).人車沖突分析模型是一個具有普適性的模型，對于其他城市，只需要根據(jù)該地區(qū)實際調(diào)查數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)重新調(diào)整即可.

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