孙亚南 胡立伟 祁首铭 程 浩

（昆明理工大学交通工程学院 昆明 650500）

0 引 言

准确划分城市道路交通流状态，能为交通信息发布与服务水平评价提供重要依据，是交通控制与管理的前提，对缓解城市道路交通压力、提高运行效率具有现实意义.Pattara等［1］将交通状态划分为3个等级：通畅、中等拥塞及高度拥塞；王建玲等［2］将交通拥塞度定义为车流运行状态相对于畅行状态的损失率；杨梅［3］将交通拥塞的空间分布分为孤立交叉口拥塞、线状主干道拥塞和区域拥塞；吕非等［4］采用基于遗传算法的模糊聚类划分城市快速路交通流状态并确定了阈值；郝媛等［5］基于测试数据和交通流模型划分了6种典型交通状态：稳定自由流、准自由流、临界流、拥挤流、平均车速在10km／h 以下的拥挤、交通流模型不应存在的严重拥挤状态.在驾驶人操作行为方面，Timo 等［6］研究发现交通拥塞加剧侵犯性驾驶行为的发生，建议在培训中引入诱导驾驶人态度变化的教育课程；Wakita等［7］研究了驾驶人的操作动作、熟练程度、车速快慢、心理紧张状态等与驾驶行为的关系；John 等［8］用因子分析技术分析驾驶环境对驾驶人压力的影响，指出女性及老年人易产生心理压力，具有事故发生经历的驾驶人在不良驾驶条件下易产生压力；Parker［9］指出多数交通事故的发生与机动车驾驶人的侵犯驾驶行为有关；阎莹等［10］指出在危险路段及复杂交通状况下，驾驶人会神经紧张，理解、判断与处理信息的能力下降；魏丽英［11］认为驾驶人自身生理心理因素影响车道变换行为，在允许范围内尽量提高车速是其主要动机；郑华荣［12］等人提出驾驶员在愤怒驾驶时车辆的运行速度、运行轨迹等与正常驾驶时不同.综上，国内外都提出了一些调节驾驶人生理心理特性的方法.但缺乏在该方面实测依据和定量分析方法.

1 基于模糊综合评价法的城市道路拥塞等级研究

建立城市道路拥塞状态判别的因素集为：U｛u1，u2，u3，u4｝.式中：u1为平均行程速度；u2为交叉路口阻塞率；u3为平均延误；u4为排队长度.判断集为：V｛v1，v2，v3｝.式中：v1为轻度拥塞；v2为中度拥塞；v3为中度拥塞.

1.1 线性分析法确定隶属函数

设某个交通拥塞状态的评价因素是x，隶属函数为u（x），则4个因素对各级交通拥塞状态评价集的隶属度u1（x），u2（x），u3（x），u4（x）为：

1）平均行程速度的隶属函数 根据公安部交通管理局发布《城市道路的交通管理评价》［13］中平均车速的界定（见表1），由于本文研究对象是大城市的城市道路，所以按照A 类城市来建立平均行程速度的隶属函数.

2）交叉路口阻塞率的隶属函数 根据《城市道路交通管理评价》中交叉路口阻塞率的界定（见表2），建立交叉路口阻塞率隶属函数如下.

3）平均延误的隶属函数 根据我国信号交叉口建设的服务水平分级标准［14］（见表3）建立平均延误的隶属函数如下.

表1 高峰时段建成区主干道平均车速分级表

表2 高峰期交叉路口阻塞率分级表

表3 我国信号交叉口建设的服务水平分级标准

4）排队长度的隶属函数 根据表3建立排队长队的隶属函数如下.

1.2 基于层次分析法权重的计算及评价结果

1）设W＝［w1，w2，w3，w4］为权重集，w1，w2，w3，w4分别为平均行程速度、交叉路口阻塞率、平均延误、排队长度所占的比重.w1，w2，w3，w4还需满足归一化的要求，即w1＋w2＋w3＋w4＝1.建立成对比较矩阵为

2）计算层次单排序的权重和一致性检验矩阵A的最大特征值λ＝4.187 253 741，该特征值对应的归一化特征向量w＝｛0.104，0.129，0.448，0.318｝则CR＝（λ-n）／（n-1）＝4.187.其中：n为A的对角线元素之和，也为A的特征值之和.RI＝0.9，故表明A通过了一致性验证.

3）利用之前建立的评价矩阵评价

则评价的结果D＝W·R.即：

采用最大隶属度原则，即取d1，d2，d33者中最大值所代表的交通拥塞状态，作为道路交通拥塞模糊综合评价的最终结果.

2 不同交通拥塞状态下驾驶人操作行为变化规律分析

由统计数据分析得出2种驾龄的驾驶人在拥塞状态下的操作行为规律十分相似且在在轻度拥塞和重度拥塞下更加突出.而中度拥塞路况的不定性更明显，驾驶人的操作行为很难有规律可循.所以下面对驾龄在3年以上的驾驶人在轻度和重度拥塞下的操作行为进行分析.

2.1 对方向盘的操作规律

在轻度拥塞和重度拥塞下驾驶人操作转向盘（转向盘的左转和右转）的次数规律见图1.

对轻度拥塞下驾驶人操作转向盘次数进行回归分析见表4.

表4 轻度拥塞下驾驶人操作转向盘次数回归分析

对重度拥塞下驾驶人操作转向盘次数进行回归分析见表5.

表5 重度拥塞下驾驶人操作转向盘次数回归分析

图1 轻度和重度拥塞下驾驶人操作转向盘变化规律

2.2 对档位操作的规律

在轻度拥塞和重度拥塞下驾驶人操作档位的次数变化规律见图2.

图2 轻度和重度拥塞下驾驶人操作档位变化规律

对轻度拥塞、重度拥塞下驾驶人操作档位的次数进行回归分析见表6、表7.

表6 轻度拥塞下驾驶人操作档位的次数回归分析

表7 重度拥塞下驾驶人操作档位的次数回归分析

2.3 停车次数的规律

在重度拥塞和轻度拥塞下驾驶人停车次数的变化规律见图3.

图3 轻度和重度拥塞下驾驶人停车次数的变化规律

对轻度拥塞、重度拥塞下驾驶人停车的次数进行回归分析见表8、表9.

2.4 路段停车频率分析

本文利用路段总的停车时间与整条路段的行车时间之比来更好地分析交通拥塞对驾驶人操作行为的影响，其影响效果见图4.

表8 轻度拥塞下驾驶人停车的次数回归分析

表9 重度拥塞下驾驶人停车的次数回归分析

图4 路段停车频率图

分析得出：（1）在轻度拥塞下驾驶人操作转向盘、档位和停车的次数明显比在重度拥塞下操作转向盘、档位和停车的次数多；（2）在不同的拥塞度下驾驶人对转向盘、档位和停车操作次数都在一定的范围之内；（3）在重度拥塞下拥堵严重车辆停车时间长，所以驾驶人的操作行为较少；（4）在重度拥塞下档位操作次数和停车次数在同样的时间段内是相同的，这是由于拥堵程度过重，档位只用来启动车子和停车；（5）重度拥塞的路段停车频率比轻度拥塞的路段停车频率高出很多，说明重度拥塞下驾驶人的时间出行成本很高.

3 结束语

本文以平均行程速度、交叉路口阻塞率、平均延误和排队长度为评价因素用模糊综合评价法将城市道路交通拥塞状态进行了划分为轻度拥塞、中度拥塞和重度拥塞.并在此基础上根据实际调查、实验数据分析出不同拥塞度下驾驶人操作转向盘、档位及停车次数的变化规律和路段停车频率图.得出结论：驾驶人在交通拥塞状态的驾驶操作行为是有规律可循的；在不同的拥塞度下驾驶人对驾驶车辆有关部件的操作次数在一定的范围之内；拥塞程度越严重相应的操作次数越少.对交通拥塞状态下驾驶人操作行为规律的研究能为从驾驶人的角度提出缓解交通拥堵策略提供理论支持和依据，从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，蒋阳升.交通拥塞状态的识别与分析［J］.系统工程，2006，24（10）：105-109.

［3］杨 梅.天津市城市交通拥塞问题及道路交通管理对策研究［D］.天津：天津大学，2005.

［4］吕 非，陆斯文，张兰芳，等.基于GA模糊聚类的城市快速路交通流状态划分［J］.公路，2010（8）：124-127.

［5］郝 媛，孙立军，徐天东，等.城市快速路交通拥挤分析及拥挤阈值的确定［J］.同济大学学报，2008，36（5）：609-614.

［6］TIMO L，DIANNE P，HEIKKI S.Does traffic congestion increase driver aggression［J］.Transportation Research，Part F：Traffic Psychology &Behavior，1999，2（4）：225-236.

［7］WAKITA T，OZAWA K.Driver identification using driving behavior signals［J］.IEICE Transactions on Information and Systems，2006，E89-D（3）：1188-1194.

［8］JOHN D H，LINDA N B.Driver stress as influenced by driving maneuvers and roadway conditions［J］.Transportation Research，Part F：Traffic Psychology&Behavior，2007，10（3）：177-186.

［9］PARKER D，LAJUNEN T，SUMMALA H.Anger and aggression among drivers in three european countries［J］.Accident Analysis &Prevention，2002，34（2）：229-235.

［10］阎 莹，刘浩学，郭忠印.不同交通流状态下驾驶员心理生理特性研究［J］.同 济大学学报，2008，36（10）：1372-1377.

［11］魏丽英.驾驶员车道变换行为模拟分析［J］.中国公路学报，2001，14（1）：77-80.

［12］郑华荣，吴超仲，马晓凤.考虑驾驶愤怒的元胞自动机交通流模型［J］.武汉理工大学学报，2013，37（3）：617-621.

［13］公安部交通管理局，建设部城市设计司.城市道路交通管理评价指标体系（2012版）［R］.北京：公安部交通管理局，建设部城市建设司，2012.

［14］任福田，刘小明，荣建.交通工程学［M］.2版.北京：人民交通工程出版社，2008.