信號交叉口行人過街行為計算機仿真分析

郭建紅，張 喜，韓 雨

（北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044）

為了保障行人過街安全，避免行人和機動車交叉干擾，提高道路通行能力[1],大多數城市道路交叉口人行橫道都采用信號控制。然而在部分信號交叉口處，行人過街時不遵守信號指示，交叉口交通秩序混亂，行人安全得不到保障，交通運行效率低。因此，研究在信號紅燈情況下行人過街行為的影響因素及其敏感程度，提出保障過街行人安全的合理性建議，對于制定管理政策、整頓交通秩序具有重要意義。

1 行人過街行為研究

國外學者在行人過街交通方面取得了許多研究成果，特別是對行人過街的行為模式、設施服務水平評價等方面的內容進行了深入的研究。

Yagil[2]基于交通心理學[3]角度分析了環境及個人狀態對行人意識，過街個體行為的心理因素及其對交通安全的影響，并提出建議。

Tanaboriboon[4]基于過街服務設施[5]角度分析了行人的過街行為，發現在無信號控制時行人安全感最低，守法率最高，得到行人違法的原因是等待過街時間超過最大承受度和缺乏有效的執法手段，行人并不偏好某一過街設施。因此合理的交通信號[6]控制能鼓勵行人秩序過街。

國內部分學者對行人過街行為的研究主要偏重于行人過街交通仿真。林思能運用計算機建立行人步行穿越車流過街的交通模型以及仿真模型[7]，為我國通過交通仿真研究有關行人的交通特性開了先例。

錢宇彬[8]得出行人等待時間在90 s之內，違法率隨時間的延長而下降；當等待時間超過90 s，行人違法率沒有一定規律。這為信號燈的合理設置提供了依據。

本文以北京市3個較為規范的十字交叉口為調查點，通過對反映過街行人行為影響因素的調查數據統計分析，進行建模和參數標定，分析了主要影響因素對過街行為的作用，并對模型的可行性進行檢驗。

2 行人過街行為分析及模型建立

2.1 行人在信號交叉口過街過程

研究行人在信號交叉口過街行為，主要是指行人是否按照信號燈指示過街，在人行橫道綠燈情況下，過街方案一般為直接通過；在人行橫道紅燈情況下，過街方案有違章和等待2種，即行人會選擇違章闖紅燈或等待信號變綠燈，本文重點研究人行道信號紅燈情況下行人的過街行為。

由于行人到達交叉口前無法預知所處的環境，如信號燈的狀態，交叉口交通狀況等，因此行人過街行為屬于不確定型行為。行人過街主要依賴于到達交叉口時獲取的信息以及自身的性格特點，遇到綠燈時可直接通過，但是在遇到紅燈時，一方面希望能夠通過交叉口，但又面臨一定的危險，如與車輛的沖突，行人處于等待還是違章闖紅燈的矛盾中，在權衡利弊之后做出決定。

典型的信號交叉口行人過街過程包括行人到達、獲取交通信息、確定等待還是通過、分析實施過街幾個階段。行人做出決定時，首先到達人行橫道交叉區域內，然后對周圍的交通環境進行觀察，在信號燈為綠燈時實施過街過程，在信號燈為紅燈時，則考慮是等待還是違章闖紅燈通過，確定方案后實施過街過程。當行人等待過街的時間超越等待時間閥值時，較多數的行人會出于省能心理，在主觀判斷能夠安全通過街道的情況下，就會做出違章闖紅燈過街的決策。

2.2 行人過街行為影響因素分析

行人在確定過街方案的過程中，會感知到周圍的各類交通信息，如信號燈狀態、人行道寬度、過街設施合理性等，這些信息是行人進行決策的基礎。行人的自身特點，如年齡、性別、教育程度等，以及焦急心理、從眾心理[9]等心理因素也會影響決策，對行為產生較大的影響。此外，法律、管理、道德、設施等約束因素也會左右行人決定，例如是否有交警、協管、行人違章后是否會受到懲罰等。因此可以將行人過街行為的影響因素分為4部分：交通信息因素、個體因素、心理因素和約束因素，具體影響因素分類見圖1。

圖1 行人過街行為的影響因素

2.3 模型的建立

Logit模型結構較為簡單，操作方便，適用性較強，被廣泛應用于各類決策問題。為了對影響信號交叉口處行人過街行為的各種因素及其敏感程度進行檢驗，本文采用二元Logit回歸模型進行建模, 用 “極大似然估計法” 進行參數估計, 有效地檢驗這類二值響應的因變量與一組影響因素（自變量）之間的相關性。文中行人的選擇情況有2種：違章和等待。

設Y為行人決策的隨機變量，{x1,x2,…,xn}是與Y相關的自變量，Y的取值為0或1，可通過Logit回歸得到公式如下：

其中p(Y=0)表示行人選擇違章闖紅燈的概率；p(Y=1)是行人選擇等待的概率；{x1,x2,…,xn}是影響行人行為的第i個因素；a,{b1,b2,…,bn}是待估計參數。

則行人選擇等待的概率為：

行人選擇違章闖紅燈的概率為：

由于調查數據的有限，交通信息因素、個體因素、心理因素、約束因素即用以下變量反映。假設行人的過街行為取決于交通信息因素（信號是否合理，過街設施是否合理），個體因素（行人的年齡、受教育程度、有無駕照），心理因素（可忍受的最長等待時間），約束因素（違章后是否應該受到處罰）。上述諸多因素的協同作用，最終決定了行人的過街行為。選取以上因素為變量，變量釋義見表1。

表1 變量釋義表

3 行人過街行為調查及分析

3.1 問卷調查

本文選擇了北京市3個較為規范的十字交叉路口進行調查。此交叉口有足夠大的行人流量，人行橫道保證具有15 m以上的長度，存在自由流、飽和流、過飽和流的狀態人群，交叉口信號指示燈處于正常工作狀態，綠燈時間基本在38 s左右，這樣才能得到有效合理的調查數據，研究才會具有普遍的意義和適用性。此類交叉口現狀如圖2。

本問卷調查采用RP（Revealed Preference）調查與SP（Stated Preference）調查相結合的調查方法。RP調查主要獲得過街行人的個人屬性，在此基礎上，設定幾種假定情況，對于行人在信號交叉口過街行為的偏好采取SP調查，這種調查方法可以較容易地獲得足夠建立模型所需的樣本，直觀了解影響行人在信號交叉口過街行為的因素。

3.2 數據處理

在北京市3個較為規范的十字交叉路口分別隨機分發并收回100份有效問卷，其中男性50份，女性50份。據歸納統計，在信號燈為紅燈情況下，有違章闖紅燈行為的占51%，選擇等待的占49%。

將調查數據分為2組，分別用于模型檢驗和模型準確性驗證。將第1組數據隨機抽樣，采用統計分析軟件SPSS進行模型參數估計。本文采用Logit回歸中的Backward LR方法進行分析。首先讓所有變量都進入回歸方程中，然后根據極大似然估計的統計量的概率值，刪除對因變量影響不顯著的自變量。采用對數似然比來檢驗模型的整體擬合效果，在給定的0.05的顯著性水平下，若統計量所對應的對數似然比檢驗的顯著性指標P值小于0.05，則表明自變量對因變量有顯著性影響。經過4輪的優化檢驗和篩選，剔除了對因變量影響不顯著的自變量x3，得到對因變量有顯著性作用的自變量x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7，最終檢驗結果見表2 。其中S.E：標準差；Wald：回歸系數的統計量值；Sig：變量的顯著性概率。

圖2 交叉口現狀圖

表2 模型檢驗結果

根據SPSS輸出結果，可以得到行人選擇違章闖紅燈的概率為：

利用第2組數據將模型應用于調查數據評估模型的準確率。計算結果中，以概率0.5進行分類，如果概率大于0.5，則表明行人進行了該類決定，如果行人的決定結果與實際結果一致，則表明準確地預測了數據，統計結果見表3。

從表3中可以看出，預測準確率為72.5%，模型能夠大致判斷行人的過街行為。模型選定的因素對行人的決定產生了影響。考慮到模型選取因素時，行人的心理因素不能量化，如從眾心理等，若能結合心理分析，則可以更好地預測行人的過街行為。

表3 模型準確率統計

3.3 結果分析

模型結果可以看出：行人過街行為與交通信息因素、個體因素、心理因素和約束因素有密切關系，與行人的年齡關聯性不強。

由檢驗的Sig值中可以分析得出：

（1）“有無駕照”對于行人過街行為的敏感性最強，為0.000。因為行人取得駕照時經過了交通法規等培訓，其安全意識和遵規守法意識也較強。

（2）“行人的受教育程度”對于行人過街行為的敏感性較強，為0.001。一般而言，學歷越高，其安全意識也會越強。

（3）“可忍受等待時間”是行人進行決定的重要因素之一，為0.008。當等待時間超過行人可忍受時間時，行人會存在省事、僥幸、從眾心理等，導致行人違章率顯著上升。

（4）“違章后是否應受到處罰”的影響也顯著，為0.011。這一法律約束使得人們相對自覺遵守交通秩序，減少違章行為。

（5）設置合理的交通信號燈和過街設施使等待的概率較高。

由檢驗結果可以看出，年齡沒有通過檢驗，可能的原因是調查的行人中年齡多在18～50歲之間，兒童、老年人較少，由于身體條件等限制，其選擇冒險行為的概率比中青年低，兒童、中青年、老年的決策行為不同。

4 結束語

本文通過建立Logit回歸模型對行人在交叉口紅燈情況下過街行為進行了一些探討，通過對其影響因素的分析得到以下減少行人違章的建議：

（1）加強行人的安全教育和交通安全知識的宣傳，這是預防行人違章的首要因素。

（2）管理并規范行人交通，提高交通環境水平。文獻[10]研究表明，縮短行人等待時間及信號配時設計可明顯減少行人違章，如采取感應信號控制、設置行人過街按鈕，信號燈倒計時等。

（3）健全的法律與執法體系是行人安全出行的可靠保障，也是降低行人違章率與事故率的重要保障。

（4）重視和改善行人交通設施，合理規劃設計行人過街設施，從道路和行人的角度考慮適宜的方案。

此模型具有較好的適用性，對于我國城市交通規劃與管理、創造安全暢通和諧的城市步行環境具有重要意義。

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