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高校出入口行人过街特性与过街设施研究
曹弋;左忠义;徐慧智
【摘要】为了适应高校出入口行人过街的特殊性,缓解过街行人与机动车的冲突,对行人过街特性及过街设施进行研究.以大连交通大学正门前黄河路段为调查对象,进行行人过街特性与机动车运行特性的交通调查.采用数理统计的方法,对比分析了平峰时段与高峰时段的行人过街特性及行人与机动车冲突特性.基于高校行人过街的特殊性,分析提出了行人过街设施的设置方案.研究表明,高校行人过街具有明显的时间分布特性,应充分考虑该特性及过街安全性来设计行人过街设施.
【期刊名称】《大连交通大学学报》
【年(卷),期】2014(035)004
【总页数】5页(P1-4,8)
【关键词】交通安全;行人过街特性;交通冲突;行人过街设施
【作者】曹弋;左忠义;徐慧智
【作者单位】大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116028;大连海事大学交通运输工程博士后流动站,辽宁大连116028;大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116028;东北林业大学交通学院,黑龙江哈尔滨150040
【正文语种】中文
0引言
随着交通安全理论的不断发展及人性化交通理念的逐步体现,高校出入口的行人过街问题越来越受到人们的广泛关注.高校出入口的过街行人以在校学生为主要构成,而该类人群具有不同于一般社会人员的过街行为与特性.鉴于上述原因,如何在交通调查的基础上,明确学生过街特性,并以此为依据改进现有的行人过街设施设计方案,对于保证行人过街安全性具有一定的实际意义.
国内外对于行人过街问题进行了大量研究.King.MR等通过视频拍摄及测速等方法,分析了行人安全岛、信号灯及人行横道等设施对机动车速度、行人安全性及驾驶员行为的影响[1].KayFitzpatrick等通过行人过街需求调查,评估了行人过街设施,并对无信号人行横道上的行人过街安全性进行了分析[2].EleonoraPapadimitriou研究提出了,城市交通中行人过街行为的理论及模型,利用实际调查数据,验证了模型的可靠性[3].Holland.C等系统分析了危险条件下,年龄、性别及驾驶员姿态对于行人过街意向的影响[4].国内杨晓光等通过定量分析,得到了不同道路宽度和不同流量条件下一次过街方式与二次过街方式的行人延误,同时探讨了两种过街方式的适用范围[5].景超针对行人过街行为特性、行人交通流特性及行人过街延误特性进行了研究,提出了行人过街信号控制策略[6].徐良杰等应用交通流冲突理论与间隙接受理论,推导了行人穿越机动车道的人数及等待通行人数的计算方法;应用统计学方法,建立了行人过街时间模型[7].冯树民等分析了无信号控制条件下,行人过街时机动车和行人的运行特征、穿插特征,确定了行人穿越机动车的可穿越间隙[8].
从现有研究成果来看,不论国内还是国外,均针对社会人员普遍存在的行人过街特性开展研究.没有考虑到高校学生特有的过街特性,因而应用现有的行人过街设施设置方法进行设计,将无法满足高校出入口的行人过街需求.本研究在交通调查的基础上,充分分析高校学生过街特点,以此为依据,对现有的行人过街设施进行改进,对行人过街设施设置方法的研究具有一定的借鉴意义.
1交通调查与数据处理
1.1交通调查方案
本研究选择大连交通大学北门处的黄河路路段为调查地点.该路段东西走向,双向六车道.现有行人过街设施包括人行横道线、安全岛及行人信号等,如图1所示.
图1调查地点
鉴于在校学生中午的下课时间为12∶00,且行人过街现象较晚上18∶00时更加集中.为了充分揭示高校学生过街的时间分布特性,本研究选择周二至周四3天进行观测.观测时段选择在中午11∶40~12∶20期间,每5min为一个时段进行分段统计.采用外业视频录像观测与内业数据整理相结合的调查手段开展交通调查.
1.2数据处理
在内业数据处理的过程中,根据视频录像资料可以直接统计得到的数据包括:行人过街流量、机动车流量、行人违规过街行为数及行人与机动车冲突数.
表1第一观测日的行人过街参数时间段行人流量人/5min平均速度km/h11∶40~11∶452203.911∶45~11∶502024.211∶50~11∶552453.711∶55~12∶001534.412∶00~12∶055842.312∶05~12∶104722.912∶10~12∶152783.612∶15~12∶202153.9
对于行人过街速度与机动车行驶速度数据的获取,首先需要在现场选择参照物并测量参照物之间距离.利用视频帧放功能播放视频,结合视频中显示的时间差,间接计算确定行人过街平均速度与机动车平均行驶速度.同样利用该帧放功能并记录机动车行驶时间差,可以计算得到机动车平均延误数据
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