电动自行车出行者安全风险认知特性分析_张小丽.pdf

2023 年第 1 期(总第 347 期)黑龙江交通科技HEILONGJIANG JIAOTONG KEJINo1，2023(Sum No347)电动自行车出行者安全风险认知特性分析张小丽，朱辰阳，冉一迪(河海大学土木与交通学院，江苏 南京210098)摘要:在电动自行车广泛使用背景下，探究电动自行车出行者的安全风险认知特性对制定相关管理策略和道路设计优化具有重要意义。通过分析电动自行车使用者风险行驶形式和相关影响因素，设计正交试验进行情景式调查，并从风险行驶认知、风险行驶意向及风险行驶原因三个角度进行详细的分析。结果表明:当道路等级及机动车流量越高时，电动自行车使用者的安全风险认知水平越高，风险意识越强;电动自行车车流量越大，风险行驶意向越强;“不方便”是风险行驶的主要原因。关键词:道路环境;电动自行车;道路安全;陈述偏好调查;正交试验中图分类号:U492文献标识码:A文章编号:1008 3383(2023)01 0136 03Study on isk Cognitive Characteristics of E bike UsersZHANG Xiao-li，ZHU Chen-yang，AN Yi-di(School of Civil Engineering and Transportation，Hohai University，Nanjing，Jiangsu 210098，China)Abstract:Under the background of the heavy use of e bikes，it is of great significance to explore the risk cognitive characteristics ofe bike users in different road and traffic situations in order to propose reasonable management strategies and optimize the road de-sign By analyzing the risk driving types and related factors，the orthogonal test is designed to conduct a scenarioal survey A detailed a-nalysis is made from the perspectives of risk cognition and risk intention and reasons The results show that the higher level of roadsand motor vehicle flow can cause the higher risk awareness level of e bike users The higher traffic flow of electric bicycle triggers thestronger risk awareness And inconvenience is the main reason for the risky drivingKeywords:road environment;e bike;road safety;stated preference survey;orthogonal test收稿日期:2022 01 18作者简介:张小丽(1982)，女，江苏南通人，博士，讲师，研究方向:智能交通、交通行为、出行行为基金项目:国家自然科学基金青年基金(51608171)伴随着电动自行车的广泛使用，电动自行车带来的道路交通安全问题日益突出。据统计，2019 年全国道路交通事故伤亡人员中，驾驶电动自行车导致死亡人数达 8 639 人，受伤人数达 44 677 人，伤亡人数接近非机动车伤亡人数的 70%。在电动自行车相关交通事故中，大多数是交通违法行为造成的1。同时，城市道路设施在设计和建设过程中，以往主要以传统自行车的交通特性作为依据，导致非机动车道宽度不足，设施不完善等问题，进一步诱发相应的“任性”驾驶行为。部分学者对交通违规行为产生的原因进行研究，如行人横穿危险路段行为2、交叉口行人违章行为3。社会心理学是违规行为的主要研究角度4，风险认知是交通违规行为产生的核心要素5，危险识别、评估和行为反应三个环节均会对驾驶者的安全风险认知水平造成一定的影响6 7。现有研究对电动自行车的风险行驶行为仍然比较有限。准确把握电动自行车出行者安全风险认知特性，有助于提出电动自行车出行安全管理措施以及改进城市道路设施的设计方法，提高电动自行车出行安全，从而促使城市交通的良性发展。1电动自行车驾驶人风险行驶行为分析电动自行车使用者在道路环境中，因为对当前行驶状态或对将预见到的延误不满意等原因，从而产生借道行驶、逆向行驶、闯红灯、超速等风险行驶行为。在此过程中，使用者会判断风险行驶行为的可能性，这和使用者的风险认知水平有关，主要影响因素包括人的因素、道路因素、交通因素、管理法规因素等。电动自行车使用者对交通法规的认知、安全意识、对不安全行为的态度、主观规范等均会影响其风险行驶意向。道路因素主要包括非机动631DOI:10.16402/ki.issn1008-3383.2023.01.037第 1 期张小丽，朱辰阳，冉一迪:电动自行车出行者安全风险认知特性分析总第 347 期车车道宽度、机非隔离设施等，如非机动车道较宽，电动自行车容易超速行驶，而机非隔离带越长缺少过街设施，电动自行车更容易逆向行驶。交通因素表现为电动自行车行驶过程中周边的交通状况，如电动自行车流量、机动车流量、同行人是否有风险行驶行为等。如果电动自行车流量较大而机动车流量不大，电动自行车出行者将会冒险借道行驶达到理想速度。管理法规因素则包括监管和执法力度，道路上交警或者辅警的存在则大大降低了风险行驶行为的可能性。以上因素互相作用，共同影响驾驶者行驶行为的风险认知特性。2电动自行车风险行驶认知调查方法由于影响因素众多，且风险认知特性属于使用者的主观倾向。最有效的调查方式是构建多情境风险场景进行问卷调查，获得人们对假定条件下的多个风险场景所体现出来的主观倾向和意愿性。因此采用陈述偏好调查(Stated Preference，SP)，通过实地调查获得典型风险行驶行为及其相应行驶情境照片，构建多情境风险场景进行 SP 调查并进行分析，从而获得电动自行车使用者对假定情境下风险行驶的主观倾向，探讨不同情境中风险行驶认知的特点。2 1情境选择客观行驶环境选择道路等级、电动车流量、机动车流量三个主要变量，道路等级变量分为快速路、主干路、次干路和支路四水平，电动车流量和机动车流量两个变量则分别设置为三水平，分别为多、中、少。全组合情境将有 4 3 3=36 种情况，要求调查者对 36 种情境一一作出判断倾向不是很现实，这样得出的结果也不甚精准。因此，采用正交试验设计方法设计了电动自行车的典型行驶情境，共计十二个情境。结合南京市道路交通特征，选择虎踞路、北京西路、广州路、西康路作为调研场景，道路设施条件如表 1 所示。在以上道路拍摄正交实验中所需行驶环境，最终选取的各情境照片如图 1 所示。表 1道路设施特征汇总道路名称道路等级机非隔离形式非机动车道宽度/m道路周边用地类型虎踞路快速路无35绿地北京西路主干路隔离栏40办公广州路次干路无30商业西康路支路绿化隔离20商业、居住图 1问卷调查中使用的违规情境照片2 2问卷设计问卷由个人信息调查项和风险认知特性调查项组成。个人信息项包括记录年龄、性别、职业、有无驾照、是否有过机非车冲突经历、教育程度等。电动自行车使用者风险认知特性主要从风险认知水平、风险行驶意向和风险行驶原因三方面来体现。调查者展示典型情境照片，要求被调查者针对每个情境回答“该行驶环境的危险程度”、“是否也会这么做”和“认为的风险行驶原因”三个问题，前两者均以李克特五级指标进行打分，而风险行驶原因则设为多选。另外，为了避免调查者选择的惯性和规律性，情境展示顺序不固定。调查对象则选取具有独立出行能力、精神和生活正常的 16 岁以上人群，共收集有效调查问 卷 300 份，有 效 问 卷265 份。3调查结果分析3 1调查对象基本信息本次调查对象年龄段主要集中在二十岁至六十岁之间;性别较平均各自接近一半的比例，男性略高于女性;其中拥有驾驶证的占 39%，没有驾驶证的占 61%;对于是否有过驾驶小汽车与电动车发生冲突的经历，45%调查者表示没有。3 2电动自行车出行者风险认知水平总体上，认为情境“安全”的比例是 12%，说明部分人根本没有意识到风险行驶行为的存在;“很危险”和“非常危险”共占了 47%的比例，有接近一半的人能够明确意识到风险的严重性。如图 2 所示，随着道路等级的降低，风险认知中认为“安全”731总第 347 期黑龙江交通科技第 1 期图 2各道路等级情境中风险行驶认知比例的比例依次增加，“很危险”和“非常危险”明显减少。这说明在较低道路等级上，电动自行车使用者的主观认知风险较低，而道路等级越高，使用者对风险行为的风险性感知更敏感。同样地，调查发现随着机动车流量的减少，认为“安全”的调查者所占比例分别是:5%、13%、14%，认为“非常危险”和“很危险”的比例依次减小。说明机动车流量越大，电动自行车使用者的安全风险认知水平越高，风险意识越强。3 3电动自行车出行者风险行驶意向分析在风险行驶意向中，选择“不会这么做”比例最大，为 50%，说明一半的调查者都不会选择风险行驶;“会这么做”和“很有可能这么做”代表了风险行驶意向，总和在 20%左右。图 3不同电动自行车流量情境下风险行驶意向比例电动自行车使用者的风险行驶意向与电动车流量大小有关，如图 3 所示。当电动车流量较小时，具有风险行驶意向人数是最少的。而电动自行车车流量越大，风险行驶意向比例越大，越容易发生风险行驶行为。这说明风险行驶意向与从众心理有密切关系。3 4电动自行车出行者风险行驶原因分析对于风险行驶原因，不同情境中主要原因不尽相同。当电动自行车流量较大的时候，可能出现风险行驶的几率就越大，过半数的调查者认为他们选择风险行驶的原因是“跟随其他骑行者”，表现为从众心理。典型地，在快速路路段无机非隔离设施情境中，当机动车和电动自行车流量均较大时，有接近七成的调查者认为电动自行车“误入机动车道”是造成占道行驶的其中一个原因，由此可见，机非隔离设施的设计也会影响风险行驶行为。此外，“为了方便”是风险行驶的主要原因。相比自行车和公交车，电动自行车被广泛使用的主要原因是其兼顾了快速和灵活的特点，如果非机动车道过于拥挤或者过街通道太少，使用者的方便心理得不到满足，则很容易发生占道行驶或逆向行驶等风险行驶行为。“不懂交通规则”选择人数一直保持在 20%40%范围之间，这说明非机动车使用者没有充分学习交通规则是一个社会普遍性问题，有必要加强安全教育。4结论本文采用SP 调查方式，选取并拍摄12 种正交试验场景下风险行驶照片作为问卷调查图片，对电动自行车使用者风险认知特性从风险认知、行驶意向和风险行驶原因三个角度进行了问卷调研和结果分析。研究发现，道路等级、电动自行车流量、机动车流量与电动自行车使用者风险行驶行为显著相关。具体而言，道路等级越高，机动车流量越大，主观风险认知水平越高，风险意识越强;电动自行车车流量越大，风险行驶意向越强，越容易发生风险行驶行为。研究成果有助于减少电动自行车风险行驶行为相关管理策略的制定，具有重要的实践价值。参考文献:1 杨惠敏，邹磊 电动自行车交通管理问题原因剖析与对策 J 黑龙江交通科技，2012，35(10):140 141 2HOLLANG C，HILL The effect of age，gender anddriver status on pedestriansintentions to cross the road inrisky sit