李英帥，馬澤超，張毅超，王偉強，劉振江

(南京工業(yè)大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，江蘇 南京 211816)

近年來，隨著綠色交通理念的提出，非機動車輛在城市公共交通中的比例大幅度增長，這也增加了城市管理者對非機動車的管控壓力。在某些公交站周圍區(qū)域存在著非機動車與機動車相互干擾和沖突的現(xiàn)象，使得公共交通的運行效率受到較大影響。

目前我國公交車站設(shè)置的主要形式有港灣式和直行式，直行式公交站存在著嚴(yán)重的機-非沖突問題。在該類公交車在站處，公交車在停靠時會與非機動車發(fā)生交匯，產(chǎn)生交通沖突，造成交通延誤，使得公交車站的安全性降低。為提高公交站的交通效率和安全程度，有必要對其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置。

1 研究現(xiàn)狀

分析非機動車與機動車的交通情況應(yīng)考慮車輛自身的特性。R.Van-Der HORST等[1]利用錄像法對非機動車道上的自由行駛、會車、跟馳、超車等交通行為進(jìn)行了深入研究；K.TERZANO[2]研究了自行車安全性和騎手注意力之間的關(guān)系，結(jié)果表明騎手注意力不集中會極大影響其自身安全和周圍人員安全；L.STEG等[3]通過對非機動車騎手問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，非機動車交通事故與騎手的錯誤、失誤或違規(guī)行為沒有顯著關(guān)系，超速是導(dǎo)致交通事故的主要因素。

在公交車站附近區(qū)域的非機動車、機動車和行人之間相互影響方面，學(xué)界也進(jìn)行了大量研究。杜少娜等[4]以北京市兩個不同類型的公交站作為研究對象，分析了自行車速度及數(shù)量對公交車的干擾行為，建立了非機動車對公交車的干擾模型，但該模型未對公交站幾何形狀進(jìn)行分析；平萍等[5]研究了公交站進(jìn)出的乘客對相鄰非機動車通行能力的影響，構(gòu)建了相鄰非機動車道在進(jìn)出站乘客影響下的基本通行能力模型；王歡[6]基于元胞自動機理論，建立了機-非混行交通流模型，并分析了機-非混行車流的相互影響，得出當(dāng)進(jìn)站車概率為Pm=0.3、Pnm=0.4時，公交車進(jìn)出站都會受到機動車和非機動車影響的結(jié)論；韓志玲等[7]基于非機動車在公交車輛進(jìn)站、停靠、出站等干擾情況，構(gòu)建了公交?？空军c處單個?？寇囄煌ㄐ心芰Φ挠嬎隳Ｐ?，得出了非機動車對直行式和港灣式車站干擾影響的差異：非機動車流將造成直行式車站服務(wù)時間增加26.43%，?？繒r間增加24.70%，這將極大影響該狀態(tài)下機-非沖突次數(shù)；郭偉等[8]建立了重慶公交車調(diào)查的常規(guī)體系及方式；李萌[9]運用SPSS軟件分析了非機動車在公交車站附近的分布特性，得出對非機動車越線行為影響較大的是公交站設(shè)計和機動車流量的結(jié)論；王柯婷[10]通過分析路段上各交通方式之間的沖突機理和沖突延誤時間，構(gòu)建了非機動車延誤模型，并對其進(jìn)行了等級劃分，并以此為依據(jù)對非機動車道進(jìn)行優(yōu)化；邵海鵬等[11]得出影響公交車?？繒r的非機動車穿插行為的8個影響因素，建立了公交車?？繒r非機動車穿插行為的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得出了該穿插行為直接影響的各個因素；李巖等[12]基于COX模型，得到了非自由流狀態(tài)下車輛的越線風(fēng)險為自由流的0.409倍，低密度非機動車道的越線風(fēng)險為高密度的0.386倍的結(jié)論；都舒[13]從停車位間隙和公交站至交叉口距離等公交站特性入手構(gòu)建了沖突預(yù)測模型，運用灰色理論對交通沖突指標(biāo)進(jìn)行劃分，得到了非機動車在公交站的安全評價模型；羅錚等[14]對具有較大改建規(guī)模的公交站提出了增加U型非機動車行車空間的建議，但對因規(guī)劃不當(dāng)而無法大規(guī)模動土的車站不具推薦性；田春春[15]基于沿公交線路乘客的需求提出了站間距優(yōu)化模型和計算方法，構(gòu)建了公交停靠站類型的優(yōu)化模型；劉偉等[16]引入排隊論模型中的基本參數(shù)，將服務(wù)時間改進(jìn)為根據(jù)站內(nèi)車輛數(shù)不同而動態(tài)變化的函數(shù)，有效地控制了大廟站臺公交的進(jìn)出秩序，降低了沖突發(fā)生率。

公交車站附近交通秩序混亂、交通隱患較大的現(xiàn)象早已存在。趙婷[17]在對城市公共交通多模式出行路徑的研究中得出了公交車輛在進(jìn)站時存在沖突和延誤的結(jié)論?；诖耍P者從非機動車、機動車和行人之間的沖突出發(fā)，分析了不同類型公交車站的沖突率和沖突原因，構(gòu)建了沖突模型，得出不同類型公交車站相對最優(yōu)的優(yōu)化方案。

2 數(shù)據(jù)采集與分析

2.1 數(shù)據(jù)調(diào)查

在界定機-非沖突的過程中，機-非沖突碰撞軌跡存在重合點，故存在一個預(yù)測軌跡夾角，可在車頭時距基礎(chǔ)上，利用機-非沖突預(yù)測軌跡角度大小來判定交通沖突類型[18]。

筆者將公交站附近的交通沖突類型分為3類：① 第1類沖突：當(dāng)公交車進(jìn)站時，公交車預(yù)測軌跡和前、側(cè)方非機動車預(yù)測軌跡的交匯角度為θ∈[0°, 45°]，且當(dāng)雙方距離小于該路段的平均車頭時距時；② 第2類沖突：當(dāng)非機動車變道駛?cè)霗C動車道時，機-非雙方預(yù)測軌跡交匯角度為θ∈[0°, 135°]，且當(dāng)非機動車與前、后方機動車間距小于該路段的平均車頭時距時；③ 第3類沖突：當(dāng)公交車啟動出站時，其預(yù)測軌跡和前、側(cè)方的非機動車預(yù)測軌跡的交匯角度θ∈[0°,45°]，當(dāng)非機動車位于公交車車身0.6 m 左右時。這3類沖突類型如圖1，其中實線箭頭表示公交車路線，虛線箭頭表示非機動車路線，點劃線箭頭表示社會車輛路線。

圖1 3類沖突類型Fig. 1 Three types of conflicts

為使調(diào)查結(jié)果具有可行性，筆者選擇長治、蘇州、金昌這3座城市的7、8月份每周周三、周四早晚時段09:00—12:00、17:00—20:00進(jìn)行交通數(shù)據(jù)調(diào)查。對公交站調(diào)查要求為：沿人行道設(shè)置的直行式公交站，無物理隔離的機-非混合車道，設(shè)置在交叉口出口道和道路中段的公交站，調(diào)查時段公交車到站率不允許過低，天氣情況良好。

道路路段和公交站的交通調(diào)查屬于抽樣調(diào)查，包括以下兩個方面：

1)幾何條件：道路類型、路段內(nèi)車道數(shù)、相鄰非機動車車道寬度、公交站長度、公交站形式、公交站尺寸；

2)路段內(nèi)交通運行數(shù)據(jù)：社會車輛的當(dāng)量交通量、非機動車輛行駛速度、公交車到達(dá)率、機動車交通量、非機動車交通量、沖突的類型與數(shù)量。

2.2 調(diào)查數(shù)據(jù)處理與分析

利用SPSS軟件，對產(chǎn)生交通沖突的影響因素進(jìn)行相關(guān)性與顯著性分析后，選取公交站長度(簡稱“長度”)、非機動車道寬度(簡稱“寬度”)、非機動車速度(簡稱“速度”)、當(dāng)量交通量這4個影響因素作為自變量，3類沖突類型作為因變量，進(jìn)行回歸分析，得出每個影響因素對3類沖突的線性關(guān)系。

2.2.1 長度和3類沖突的線性關(guān)系

長度與3類沖突的關(guān)系如圖2。經(jīng)二階多項式回歸分析得到長度與3類沖突的線性擬合關(guān)系。3類沖突率隨長度的增長呈先下降后上升趨勢，且這3類沖突率均在長度為17 m時達(dá)到最低值。這表明長度對非機動車穿越公交站時的機-非沖突有較大影響，與文獻(xiàn)[13]對比可知：長度對沖突率影響宜列入到調(diào)查分析中。

圖2 長度-沖突率關(guān)系Fig. 2 Relationship between length and conflict rate

2.2.2 寬度和3類沖突的線性關(guān)系

寬度與3類沖突的關(guān)系如圖3。經(jīng)二階多項式回歸分析得到寬度與3類沖突的線性擬合關(guān)系。3類沖突率隨寬度的增大呈先下降后上升的趨勢。公交站幾何特征決定了發(fā)生沖突的空間，行車空間過小會限制行車軌跡，使得沖突率激增；行車空間過大也會增加不必要的沖突。

圖3 寬度-沖突率關(guān)系Fig. 3 Relationship between width and conflict rate

2.2.3 速度和3類沖突的線性關(guān)系

速度與3類沖突的關(guān)系如圖4。經(jīng)二階多項式回歸分析得到速度與3類沖突的線性擬合關(guān)系。3類沖突率隨速度的加快呈先下降后上升的趨勢，且這3類沖突率都在速度為4.5 m/s時達(dá)到最低值。這表明速度過低會增加沖突頻次；過高會使駕駛員難以做出及時避讓而引發(fā)沖突。

圖4 速度-沖突率關(guān)系Fig. 4 Relationship between speed and conflict rate

2.2.4 當(dāng)量交通量和3類沖突的線性關(guān)系

當(dāng)量交通量與3類沖突的關(guān)系如圖5。經(jīng)二階多項式回歸分析得到當(dāng)量交通量與3類沖突的線性擬合關(guān)系。3類沖突率隨當(dāng)量交通量的增大呈逐漸上升的趨勢。道路運行條件決定了沖突對象的基數(shù)與狀態(tài)，過大的當(dāng)量交通量會增加道路上的機-非沖突發(fā)生概率。

圖5 當(dāng)量交通量-沖突率關(guān)系Fig. 5 Relationship between equivalent traffic volume andconflict rate

通過以上分析可知：高頻次沖突情況會發(fā)生在較長的多泊位直行式公交站附近。

3 模型建立與驗證

3.1 預(yù)測模型

交叉口的安全評價以沖突率作為指標(biāo)。針對公交站的多個自變量，筆者將4個影響因素作為自變量，3類沖突作為目標(biāo)函數(shù)，對公交車進(jìn)、出站和?？繒r可能發(fā)生的機-非沖突進(jìn)行多元回歸分析及預(yù)測。

機-非沖突預(yù)測模型如式(1)：

y=a1f1(x1)+a2f2(x2)+a3f3(x3)+a4f4(x4)+ε

(1)

式中：x1為公交站長度；x2為相鄰非機動車道寬度；x3為非機動車平均車速；x4為相鄰機動車道的當(dāng)量交通量；f1、f2、f3、f4分別為沖突率函數(shù)；a1、a2、a3、a4分別為對應(yīng)系數(shù)；ε為隨機誤差。

根據(jù)式(1)，對第1類沖突的擬合函數(shù)如式(2)：

(2)

以A表示4個影響因素的相關(guān)系數(shù)，則有式(3)：

A=[a1,a2,a3,a4]

(3)

使用SPSS軟件對雙變量相關(guān)性進(jìn)行分析，得到4個因素和第1類沖突率的相關(guān)系數(shù)為A=[0.440, -0.709, 0.698, 0.830]。經(jīng)線性回歸分析，得到4個因素和第1類沖突率之間的標(biāo)準(zhǔn)估計誤差值ε1，分別為-11.3、 9.72、 11.31。將擬合函數(shù)、各因素的相關(guān)系數(shù)和誤差值以線性規(guī)劃的形式組合，得到公交車進(jìn)站時第1類沖突率的預(yù)測模型如式(4)：

11.3

(4)

同理得到第2、 3類沖突率的預(yù)測模型如式(5)、式(6)：

(5)

(6)

將所得到的4個影響因素數(shù)據(jù)代入模型計算，即可對指定車站的3類機-非沖突率進(jìn)行預(yù)測。

3.2 預(yù)測模型驗證

公交車站交通沖突預(yù)測對比結(jié)果如表1。

表1 公交車站交通沖突預(yù)測對比結(jié)果Table 1 Comparison results of traffic conflict prediction at bus stops

表1中：存在人為主觀因素的干擾和現(xiàn)實情況的差異，造成了該站第3類沖突率的誤差較大。從模型結(jié)果可看出，交通沖突預(yù)測模型具有一定的精度，在一定程度可以代替實際值。

4 公交站安全等級評價

4.1 安全等級劃分

筆者采用數(shù)理統(tǒng)計分析法對公交站的交通沖突率進(jìn)行累計百分頻率分析，作為灰類白化值[13]。公交站安全狀況可分為5個級別：特別安全(A)、安全(B)、臨界安全(C)、不安全(D)、特別危險(E)，可依據(jù)15%、40%、60%、85%累計百分頻率來對5個安全等級劃分閾值。安全等級劃分如表2。

表2 安全等級劃分Table 2 Safety level classification

4.2 案例分析

取本次調(diào)查的所有公交站數(shù)據(jù)做分級匹配，得到4個公交站的機非沖突率從屬于“不安全”的等級。以長治市人民公園站為例，對其進(jìn)行公交站設(shè)置形態(tài)優(yōu)化，其他“不安全”車站可參考該樣例進(jìn)行改善，如表3、表4。

表3 公交站各類影響因素Table 3 Various influencing factors of bus stops

表4 實例公交站沖突率Table 4 Conflict rate of example bus station

4.3 優(yōu)化及建議

高峰時期無法直接控制該公交站附近的當(dāng)量交通量，可在當(dāng)量交通量過大的路段設(shè)置輔路，減少過大交通量對公交站的壓力。對可優(yōu)化的公交站可以通過改變公交站長度、非機動車道寬度和限制非機動車行駛速度來降低沖突率，如表5、表6。

表5 人民公園站優(yōu)化建議Table 5 Suggestions on optimization of People’s Park Station

表6 人民公園站優(yōu)化后的交通沖突率預(yù)測Table 6 Prediction of traffic conflict rate after optimization of People’sPark Station

對人民公園站的優(yōu)化建議：① 將公交站長度由8.3 m加長至12.0 m；② 將非機動車車道寬度由2.14 m增加至2.50 m；③ 將非機動車速度由6.24 m/s限制為4.00 m/s。

5 結(jié) 論

1)公交車進(jìn)出站時與非機動車存在3種形式的沖突現(xiàn)象。這3類機-非沖突率隨公交站長度、非機動車道寬度、非機動車平均速度和當(dāng)量交通量的增加呈現(xiàn)“先降后升”的趨勢。

2)針對不符合安全等級要求的公交站，可通過優(yōu)化公交站長度、非機動車道寬度和限制非機動車行駛速度來降低機-非沖突率。針對1 000 pcu/h以下的公交站，建議單泊位至雙泊位公交站長度設(shè)置為15～19 m，非機動車道寬度設(shè)置為3.2～4.1 m，非機動車平均速度限制為3.8～4.7 m/s；針對1 000 pcu/h以上的公交站，建議單泊位至雙泊位公交站的非機動車道寬度適當(dāng)降低至3 m及以下，車速可適當(dāng)提升。

3)對公交車站長度過長而導(dǎo)致當(dāng)量交通量降低的車站，宜將長度縮短至20 m以內(nèi)，縮短非機動車過站時與公交車和機動車不必要的交匯距離；對公交車站長度設(shè)置低于10 m的車站應(yīng)適當(dāng)給予水平橫向拓寬處理，讓長度達(dá)到10 m及以上，給予雙方緩沖空間。