上海公交車輛安全行駛特征分析

黃 云

（上海城市交通設計院有限公司，上海 200025）

引言

2013年開展創建“公交都市”以來，上海市對標國際一流水平，聚焦“管為本、重體系、補短板”，綜合施策，穩步推進。2017年12月1日，上海市被授予國家“公交都市”建設示范城市稱號。上海市公共交通責任事故死亡率年年達標，公交發展堅持安全底線。為進一步加強安全防范，提升安全等級，營造安全公交出行環境，本文針對公交車輛違章行為特征的分析，有著重要意義和實用價值。

1 數據與方法概述

1.1 數據基礎

本分析以上海市公交車輛2017年9月份全月違章數據為依據，數據包括違章時間、違章處理時間、違章行為編號、違章車輛號牌、號牌種類及違章地址等。圍繞違章時間、違章行為編號、號牌種類、違章地址的相關數據并結合天氣記錄，利用ArcGIS實現數據空間屬性分析。

1.2 分析方法及指標

本文以定量分析為主，結合定性分析，以期透過數據呈現的特征，了解安全隱患的時空屬性和原因，進而提出相應改善建議。

定量分析主要包括空間聚集程度、時間集中度、與天氣關聯度三項指標。其中：

空間聚集程度指違章行為發生的空間聚集程度，可用以評估相應空間存在安全隱患的可能性大小；時間集中度指違章行為在不同時段發生的可能性及體現的時間集中性，可用以評估響應時段存在安全隱患的幾率大小；與天氣關聯度指通過分析違章行為發生時的天氣狀況，比較不同天氣條件下違章行為發生的頻次，從而找出兩者間的關聯性。

本文基于位置地址和違章時間分別剖析違章行為發生的空間聚集和時間集中情況，同時結合違章發生時的天氣記錄，研究其發生頻次與天氣情況的關系。定性分析主要依托問詢調查，了解交通設施及道路環境對公交車輛安全行駛的影響，剖析容易誘發違章行為的設施設置和環境條件。

2 現狀分析及分類

（1）安全情況總體良好。根據統計數據，該月全市公交運營車輛違章行為發生955起，安全行駛間隔里程為82萬公里/次，參考《城市公交管理評價體系》[1]評價標準（表1），違章發生概率較低，公交安全運營情況總體良好。

表1 城市公交車輛行車責任事故間隔里程：萬公里/次

（2）行為集中于7類表現。根據《中華人民共和國道路交通安全法》和《上海市道路交通管理條例》，研究將違章行為劃分為違反車輛和駕駛人相關規定及道路通行管理相關規定兩個方面、7類表現。具體包括違反車輛和駕駛人相關規定、違反標志標線、不文明駕駛行為、違反讓行規定、違反交通信號、未正確處理故障和超速行為。其中：

違反標志標線行為占比最高，集中表現為不按規定車道行駛、逆向行駛、違反禁令標志、交叉口越線停車等行為。

不文明駕駛行為占比較高，包括變更車道影響其他車輛行駛，不與前車保持安全距離，占用對面車道、穿插等候車輛。

違章行為分類如圖1所示。

3 三項指標分析

基于收集數據的特征和分析需求，圍繞違章行為的空間分布特征、不同時段違章發生量及高峰聚集特征、違章發生時的天氣條件及相關性，分析空間聚集度、時間集中度和天氣關聯度三項指標。

圖1 違章行為分類

3.1 空間聚集度

由違章空間分布可知，容易發生違章行為的地點集中于中心城，尤其是內中環間及中環附近區域（圖2）。進一步分析可知，外環內占比57.8%，其中內環內、內中環間分別占比17%和24%。主要道路及交叉口附近、學校等人流集中區域尤其容易引發，如武寧路-中山北路、滬太路-宜川路、漕寶路-蓮花路、外環立交等附近區域。從行政區分布看，閔行區、浦東新區和寶山區發生安全隱患的幾率較大，分別占比18.6%、15.5%和8.2%（表2）。

分析不同類型違章行為的空間聚集度可知：

（1）違反標志標線行為在全市范圍內均有發生，外環內占比49%，浦西中心城安全隱患相對較高，發生幾率達到32%。該違章行為空間聚集度與總體違章行為的空間聚集情況一致。

（2）不文明駕駛行為分布廣泛，外環內占比34%，呈現向外轉移趨勢，外圍青浦、松江、浦東地區局部出現易發區域，分別占比14%、12%、10%。

（3）違反讓行規定主要發生在中心城或靠近中心城區域，尤其是道路交通量大、人流量大的區域更易引發。其中寶山區、普陀區和楊浦區發生頻率較大，分別占比28%、15%和11%。

表2 各區安全隱患幾率

圖2 安全隱患空間聚集度

（4）違反交通信號行為分布較分散，漕溪路中山西路附近出現明顯熱點。浦東新區、徐匯區和奉賢區發生概率較高，分別占比27%、14%和12%。

（5）與車輛和駕駛人相關的行為主要在外圍區域聚集。閔行區較易誘發，占比36%；嘉定區占比14%；寶山區、奉賢區、金山區、楊浦區均占比9%。

（6）未正確處理故障或事故的行為占比較小，分布以中心城為主。其中黃浦區、浦東新區和普陀區發生概率排名前三，黃浦區占比22%，其他兩個區均占比17%。

總體而言，公共汽電車駕駛員主要違章行為以違反標志標線和不文明駕駛行為為主，交通流量大、通行空間有限、人流集中的區域較易誘發違章行為。

3.2 時間集中度

根據相關數據時間分布統計，每一時段都存在違章駕駛行為發生的可能性。可能性隨時間變化，早晚各出現一個峰值。其中早高峰時期更容易誘發違章行為，最高違章頻次集中于早上7:30-9:00段，發生的頻次占比40%；違章行為晚高峰時段集中于16:30-17:15，頻次占比15%，發生違章行為的頻次及時間跨度低于早高峰，如圖3所示。

對比違章行為的時間變化和公交服務客流強度的變化，違章行為早晚高峰時段與公交出行的早晚高峰時段基本契合。這一現象，表明了交通量大、人流量大的復雜環境，更易誘發違章行為。

3.3 天氣關聯度

圖3 違章時段分布

據違章發生當天天氣情況統計分析，違章發生頻次與天氣狀況惡劣程度沒有明顯的正相關。

中雨、大雨等相對惡劣天氣，由于容易引起駕駛員的重視和注意，在主觀意識上提高警惕，有利于避免違章行為的發生，因此違章行為的數量并沒有因此增加。相較之下，惡劣天氣比多云、晴天等天氣條件下違章數少；小雨天氣違章數量最多（圖4）。該現象與已有相關研究結論一致[2]。

4 典型分析

4.1 典型選取原則

（1）頻率最高原則：分析違章類型的選取，以頻率最高為原則。此次研究共涉及7類違章行為，其中違反標志標線行為發生頻率最高，因此以該違章行為作為典型分析的對象。

（2）空間聚集原則：根據違反標志標線違章行為的空間布局，選取高發地段作為重點分析區域。此次選取漕寶路-蓮花路、漕寶路-桂平路、漕寶路-星中路交叉口及附近區域進行現場踏勘。

（3）線路代表性原則：根據重點分析區域的分布可知，違反標志標線行為聚集度較高的主要為漕寶路沿線主要交叉口及附近路段，為盡可能全面反映道路通行條件對駕駛員的影響，此次分析問詢直行通過上述路段的線路所在車隊，獲取一手需求及信息。

圖4 違章發生時天氣情況

4.2 典型分析

根據漕寶路沿線主要交叉口的踏勘情況分析可知，違章地點均為地塊出入口禁停區或公交規模與服務線路規模不匹配站點，由于高峰擁堵產生溢出，引發違章行為。

其中漕寶路-蓮花路交叉口東向西方向的下游、漕寶路-星中路交叉口東向西方向的上游地塊出入口設有禁停標志，道路擁堵時較易引發違反標志標線的違章行為。

漕寶路-桂平路交叉口東向西方向上游地塊出入口設有禁停標志，道路擁堵時較易違反；同時交叉口附近設有公交車站，停靠車輛的線路達8條之多，但公交車站規模較小，高峰時間容易溢出至禁停區。

典型區域違章原因如圖5所示。

此次分析以上述典型區域相關線路所在車隊為對象，開展問詢調查，深入了解一線駕駛員對駕駛環境的感受及需完善的方面。問詢反映的問題主要包括以下三個方面。

圖5 典型區域違章原因圖示

（1）站點設置不合理：公交站點距離交叉口較近，左轉車輛需連續變道或不易進出站；線路規模與站點規模不匹配，集中到達時易溢出違章。如漕寶路虹梅路、漕寶路桂平路、航東路滬青平公路、天山路哈密路、天山路威寧路等站點。

（2）信號設置待優化：該問題集中于漕寶路-古美路交叉口、漕寶路-虹梅路交叉口信號控制與漕寶路-桂平路交叉口不協同，導致車輛積壓排隊，誘發違章。

（3）高峰管理需加強：高峰交通擁堵，社會車輛占路停放或相互搶道，誘發違章。主要集中于漕寶路-蓮花路、漕寶路-吳寶路、漕寶路-星西路等交叉口及其附近區域。

5 結論

上海市深入踐行公共交通優先發展戰略，以創建“公交都市”為抓手，不斷提升公共交通出行安全性、便捷性、舒適性。總體而言，上海市公共交通安全情況良好，為能進一步提升出行安全系數，建議從以下幾方面加強：

（1）持續深化排堵保暢工程。常規公交是交通系統的重要組成部分，道路運行暢通、設施建設科學，是保障其運行安全的重要基礎，也有利于提升公共交通服務水平。

（2）重點區域落實專項規劃。對于空間聚集度高的區域，可考慮結合線路調整、新辟工作，開展區域公交專項規劃，進一步優化線路走向及站點布局，完善公共交通行駛環境。

（3）進一步重視并加強安全教育。違章行為是主客觀因素綜合影響的結果，建議進一步鞏固現狀良好的安全態勢，在定期開展駕駛員安全教育基礎上，豐富教育形式、完善考核制度、強化安全行為意識，規范安全駕駛操作，提升安全出行保障。