城市主干路電動自行車對機動車的干擾影響分析

劉 飛，葛 鵬，白婧榮

（1.貴州警察學院，貴州 貴陽 550005；2.貴州理工學院，貴州 貴陽 550003；3.重慶交通大學，重慶 400074）

0 引言

目前，我國電動自行車保有量已增長至3 億多輛，平均每5 人就擁有一輛電動自行車，平均每輛電動自行車日出行頻率2次以上[1]，隨之而來的城市交通管理問題日益嚴重。電動自行車分合標電動自行車和超標電動自行車兩類，其中合標電動自行車具備腳踏功能，最大速度低于25 km/h，但運用解碼器解除限速后，最高速度可提高到40 km/h[2]；超標電動自行車通常不具備腳踏功能，外觀與機動車屬性的電動輕便摩托車相似，最大速度可達50 km/h。由于山地城市絕大部分主干路和平原城市部分主干路未設置非機動專用車道，導致非機動車屬性的電動自行車專用路權缺失，被迫與機動車混行于主干路機動車道，加之電動自行車無需駕照即可上路行駛，駕駛人交通安全意識普遍不強，交通違法行為突出，導致電動自行車參與的交通事故數量持續增加，主干路通行效率也受到一定影響。因此，有必要對未設置非機動車道城市主干路電動自行車對機動車交通干擾特性進行研究，量化干擾程度，提出交通安全與通行效率的優化建議。

混合交通流主要分為傳統混合交通流和新型混合交通流兩類。傳統混合交通流主要包括自行車、機動車、行人[3]，而新型混合交通流增加了電動自行車這種新的非機動交通工具[4-5]。關于傳統混合交通流交通干擾的研究，主要包括自行車與機動車干擾[6-10]、行人與機動車干擾[11]、行人與自行車干擾[12]，且主要側重于效率層面，更多關注自行車或行人交通對城市道路通行效率的影響。其中，對于標線分隔機動車道與非機動車道的道路條件下自行車與機動車干擾研究最多，如Jia 等[6]和宋占國等[8]均通過定義無干擾、摩擦干擾、阻滯干擾，量化了機非標線分隔路段自行車對機動車行駛的干擾程度，并求解出兩種干擾的轉變閾值。秦麗輝等[9]進一步分析了路側非機動車數量與機動車延誤的關系，量化了自行車干擾對城市道路通行能力和服務水平的影響，并設置了路側不同自行車數量對最右側車道通行能力的修正系數。曾俊偉等[10]建立了自行車摩擦干擾、阻滯干擾下的交通流延誤模型。

由于電動自行車與自行車在車身大小和速度等方面均存在較大差異，所帶來的交通干擾也隨之不同，因此在新型混合交通流交通干擾研究中，新增了電動自行車與機動車干擾[13-14]、自行車和電動自行車共同與機動車干擾[15-16]、自行車和電動自行車共同與行人干擾[17]，以及近兩年出現的電動自行車與行人干擾[18]、非機動車道內自行車與電動自行車干擾[19-20]等方面的研究。其中，關于自行車和電動自行車對機動車干擾研究中，主要分析了信號交叉口非機動車通行膨脹特性、越線停車、數量等對機動車通過交叉口造成的交通延誤與交通安全影響，以及路段非機動車成群行駛、違規裝載、逆行、未按規定車道通行等行為分別對機動車造成摩擦干擾和阻滯干擾發生概率的影響；關于自行車與電動自行車相互干擾研究中，主要針對電動自行車和自行車在非機動車道內的交通沖突類型和后果分析。

綜上所述，現有傳統型和新型混合交通流中自行車、電動自行車對機動車交通干擾研究，主要考慮機非標線分隔道路下的混行干擾，針對行駛于非機動車道和越線行駛在機動車道內的自行車、電動自行車數量與機動車速度、車頭時距等參數進行相關性分析，并探究道路通行能力和車速受到的干擾影響，但并未對不同干擾下機動車軌跡變化特征和不同車道機動車速度變化規律展開研究，且缺少對未設置非機動車道城市道路的新型混合交通流干擾特征分析，也未考慮多輛電動自行車并排行駛侵擾更多機動車行駛空間，從而加劇機動車間的交通干擾。因此，為探究主干路電動自行車對機動車的干擾影響機制，本文將以未設置非機動車道的城市主干路為研究對象，通過試驗分析電動自行車運行特征及不同右側路緣帶寬度下的主干路電動自行車對機動車行駛軌跡和速度干擾特性，最后引入交通安全干擾系數和通行效率干擾系數量化這種干擾，并根據分析和量化結果提出相關建議，為主干路交通精細化管理提供支撐。

1 試驗條件

1.1 試驗路段選取

受限于道路環境條件，部分城市主干路難以劃分出滿足規范要求的非機動車道，導致其設有較寬的右側路緣帶，當右側路緣帶寬度滿足通行條件時，電動自行車可以選擇在右側路緣帶通行；當右側路緣帶寬度不足時，電動自行車會與機動車混行于機動車道。因此，本研究選取貴陽市觀山湖區、云巖區、南明區5 條典型未設置非機動車道的城市主干路基本路段為試驗對象，平面線形包含直線段和曲線段，最大坡度為5%，右側路緣帶寬度范圍為0.4～1.8 m，具體包括北京西路和尚坡段、遵義中路花果園N 區段、百花大道萬科麓山段、北京西路小灣河段、黔靈山路觀山小區段，分別記作A,B,C,D,E。圖1 為典型未設置非機動車道的城市主干路路段平面示意圖，表1 為試驗路段主要交通參數。由于試驗路段B,E右側路緣帶寬度分別與試驗路段A,D相近，統計發現A和B干擾規律相近、D和E干擾規律相近，因此本文主要以路段A,C,D為主進行分析。

表1 試驗路段主要交通參數

圖1 未設置非機動車道城市主干路路段典型平面示意圖

1.2 試驗設備與試驗流程

本次試驗采用大疆mini3 pro 無人機高空俯拍主干路基本路段交通流，運用手持雷達測速儀采集電動自行車速度，利用輪式測距儀測量試驗路段車道寬度等數據。在試驗路段，控制無人機上升至航拍高度160 m，固定機位進行高清視頻錄制，拍攝路段長度大于200 m，拍攝時間為平峰和晚高峰時段。試驗用無人機及其操作界面如圖2所示。

圖2 試驗用無人機及其操作界面

1.3 數據預處理與干擾類型劃分

1.3.1 數據預處理

首先導出無人機俯拍視頻數據，并上傳至DataFromSky 視頻分析平臺，運用DataFromSky Viewer 標記真實坐標并處理原始數據，輸出車輛類型、速度、橫向加速度、縱向加速度、軌跡坐標、流量等數據，再利用KMPlayer 視頻播放軟件和交通標線長度對Data FromSkyViewer 的輸出速度進行校對，將速度誤差控制在5% 以內。DataFromSky Viewer軟件界面如圖3所示。

圖3 DataFromSky Viewer軟件界面

因無人機俯拍高度達到160 m，難以通過軟件和肉眼識別出兩輪車類別，結合現場電動自行車最高實測速度略高于50 km/h、自行車最高實測速度小于10 km/h，故以DataFromSky Viewer 輸出車輛類型“Motorcycle”“Bicycle”的行程速度為判別指標，將行程速度低于50 km/h的“Motorcycle”視為電動自行車，剔除行程速度低于10 km/h 的“Bicycle”數據。

1.3.2 干擾類型劃分

由于試驗路段自行車比例很小、絕大部分行人步行于人行道，機動車受到的交通干擾主要來自于電動自行車，故可根據電動自行車對機動車的交通干擾發生位置和影響后果，將電動自行車對機動車的干擾分為無干擾、直接干擾及間接干擾，如圖4 所示。無干擾表示機動車行駛過程中未遇到電動自行車，所受交通干擾僅來自其他機動車；間接干擾是電動自行車行駛于機動車左前方、右前方，機動車為避免可能遭受電動自行車橫向移動干擾而進行減速或變道（這兩種駕駛行為不一定發生）；直接干擾是電動自行車行駛于機動車正前方，機動車只能選擇減速跟隨或變道超車（這兩種駕駛行為必定發生其一）。若機動車同時遭受間接干擾和直接干擾，則只考慮直接干擾。

圖4 無干擾、間接干擾及直接干擾

2 電動自行車運行特征分析

2.1 行駛軌跡規律

通過DataFromSky 視頻分析平臺處理無人機航拍視頻，獲取電動自行車行駛軌跡共計1 501條。圖5 為試驗路段A,C,D 進城方向電動自行車行駛軌跡分布圖，X,Y表示軌跡的坐標。為進一步分析主干路電動自行車行駛軌跡分布特點，采用車道使用率評估道路右側路緣帶、右側車道、中間車道、左側車道的電動自行車行駛比例。車道使用率按式（1）計算：

圖5 電動自行車的行駛軌跡分布

式（1）中：Pm為m車道的電動自行車使用率；Nm為通過m車道的電動自行車數量；m為道路右側路緣帶、右側車道、中間車道、左側車道。

計算試驗路段A,B,C,D,E 電動自行車的車道使用率，并繪制右側路緣帶寬度與車道使用率的關系圖，如圖6所示。

通過分析圖5、圖6，可得出主干路電動自行車行駛軌跡規律如下。

1）右側路緣帶寬度對電動自行車行駛車道選擇產生影響。由圖5 可知，路段A,C（右側路緣帶寬度分別為0.4 m 和0.9 m）的電動自行車主要行駛于右側車道與中間車道；路段D（右側路緣帶寬度為1.7 m）的電動自行車主要行駛于右側路緣帶和右側車道，說明合理的右側路緣帶寬度有利于吸引電動自行車靠右行駛。

2）主干路電動自行車具有主動避免與機動車產生相互干擾的駕駛行為。由圖6 可知，隨著右側路緣帶寬度的增加，電動自行車傾向選擇行駛于右側路緣帶與右側車道，當寬度小于等于0.9 m 時，右側路緣帶使用率為0，右側車道使用率為58.0%～74.4%，中間車道使用率為20.9%～28.2%，說明小于等于0.9 m 的右側路緣帶寬度不滿足電動自行車通行條件；當寬度達到1.7 m 時，右側路緣帶使用率為62.5%～67.9%，右側車道使用率為26.4%～27.9%，中間車道使用率為2.8%～7.7%，故認為大于等于1.7 m 的右側路緣帶寬度滿足電動自行車通行條件。

2.2 不同右側路緣帶寬度下的軌跡特征

為進一步量化不同右側路緣帶寬度下電動自行車的軌跡特征，選擇右側路緣帶寬度不同的試驗路段A,C,D 進行分析?？紤]主干路機動車行駛速度與駕駛人反應時間，對路段A,C,D 各設置6個間隔30 m 的特征斷面S1～S6，如圖7 所示。運用DataFromSky 視頻分析平臺處理并導出每個特征斷面電動自行車的速度、軌跡坐標以及道路右側路緣石坐標，從而計算電動自行車平均軌跡位置與道路右側路緣石的距離，如圖8所示。

圖7 特征斷面示意圖

通過分析圖8，可得出不同右側路緣帶寬度下的電動自行車軌跡特征如下。

1）右側路緣帶越寬，電動自行車越靠近道路右側邊緣行駛。當右側路緣帶寬度達到1.7 m時，能夠滿足電動自行車通行條件，特征斷面S1～S6 電動自行車與右側路緣石的距離為1.44～1.80 m；當右側路緣帶為0.4 m 或0.9 m 時不滿足通行條件，電動自行車與道路右側路緣石的距離相對較大，特征斷面S1～S6電動自行車與右側路緣石距離分布在2.64～3.07 m 范圍。這說明設置能夠滿足電動自行車通行寬度需求的右側路緣帶，能夠吸引電動自行車更靠近道路右側邊緣行駛，從而減輕對機動車的干擾影響。

2）電動自行車不按規定車道行駛比例較大。按照《中華人民共和國道路交通安全法》相關規定，在沒有非機動車道的道路上，非機動車應當靠車行道的右側行駛，而實際路段A,C,D 電動自行車平均軌跡與最右側車道右側邊緣線的距離分別為2.26～2.52 m,1.74～2.18 m,-0.27～0.1 m，說明絕大部分電動自行車未行駛在法定路權空間，屬于未按規定車道行駛。

2.3 電動自行車速度特征

統計試驗路段A,C,D 進城方向不同車道電動自行車速度均值，見表2。從該表可看出，試驗路段電動自行車最小速度均值為31.6 km/h，行駛于右側車道；最大為45.6 km/h，行駛于左側車道，說明行駛軌跡靠近道路中央隔離帶的電動自行車速度整體偏快，靠近道路右側邊緣的電動自行車速度整體偏慢。

表2 不同車道電動自行車速度均值 單位：km/h

繪制試驗路段A,C,D 進城方向電動自行車速度分布圖，如圖9 所示。從該圖可以看出，A,D路段不同速度下的電動自行車數量分布接近，累計頻率曲線近似，這可能與A,D 路段源于同一條路的不同區段有關；A,C,D 路段分別僅有3.5%,13.4%,4.6%電動自行車速度小于25 km/h，說明未解碼的合標電動自行車難以滿足山地城市主干路出行需求，駕駛人會選擇解碼器解除合標電動自行車限速或駕駛與電動輕便摩托車類似的超標電動自行車；A,C,D 路段分別有54.0%,63.9%,55.2%電動自行車速度在25～40 km/h 范圍，說明電動自行車速度較快，對機動車造成的速度干擾與自行車不同。

圖9 電動自行車速度分布

3 不同干擾下機動車運行特征分析

3.1 機動車行駛軌跡特征

3.1.1 車道使用率

利用DataFromSky 視頻分析平臺處理無人機航拍視頻，獲取機動車行駛軌跡共計5 413 條，統計不同右側路緣帶寬度下機動車的車道使用率，如圖10所示。從該圖可以看出，隨著右側路緣帶寬度的增加，機動車右側車道使用率由最低6.9%提高到26.6%，說明合理的右側路緣帶寬度能夠減少電動自行車對機動車干擾，使得機動車駕駛人更愿意行駛在右側車道，同時右側車道使用率提高后也能分擔左側車道和中間車道的交通壓力，提高通行效率。

圖10 機動車的車道使用率

3.1.2 無干擾下行駛軌跡特性

根據圖7 所示的6 個特征斷面，統計機動車通過每個特征斷面的軌跡坐標，并結合道路右側路緣石位置坐標計算得出每個特征斷面機動車軌跡與道路右側路緣石距離，由此可得出每輛機動車經過6 個特征斷面的最大橫向偏移距離Bi以及右側車道、中間車道、左側車道機動車最大橫向偏移距離均值Bˉ，據此分析機動車受電動自行車不同干擾下的軌跡變化規律，計算公式如下：

式（2）～式（3）中：Bij為第i輛機動車在第j個特征斷面與道路右側邊緣路緣石的距離；n為不同車道內機動車總數。

電動自行車無干擾下試驗路段A,C,D 不同車道機動車最大橫向偏移距離變化情況如圖11 所示。從該圖可以看出，隨著右側路緣帶寬度的增加，道路路幅變寬，主干路機動車橫向移動幅度呈增大趨勢，具體表現為：右側車道Bˉ由1.24 m增加到1.82 m、中間車道Bˉ由1.06 m增加到2.11 m、左側車道Bˉ由0.954 m 增加到1.77 m，均趨于增大，機動車駕駛自由度更高。

圖11 無干擾下不同車道機動車軌跡特征

3.1.3 間接干擾下行駛軌跡特征

電動自行車間接干擾下，試驗路段A,C,D 不同車道機動車最大橫向偏移距離變化情況如圖12所示，從該圖可以得出以下軌跡變化規律。

圖12 間接干擾下不同車道機動車軌跡特征

1）隨著右側路緣帶寬度增加，道路路幅變寬，間接干擾下的主干路機動車橫向移動幅度增大，與無干擾下規律一致，具體表現為：右側車道由1.16 m 增加到1.78 m，中間車道Bˉ由1.03 m增加到1.84 m，左側車道Bˉ由0.855 m增加到1.79 m，均趨于增大。

2）間接干擾對于所有車道機動車橫向軌跡變化影響程度較小，具體表現為：相較于無干擾，試驗路段A,C,D 的右側車道Bˉ變化值分別為-0.08 m,0.09 m,-0.04 m；左側車道Bˉ變化值分別為-0.099 m,0.16 m,0.02 m；中間車道Bˉ變化值分別為-0.03 m,-0.56 m,-0.27 m。

3.1.4 直接干擾下行駛軌跡特性

電動自行車直接干擾下，試驗路段A,C,D 不同車道機動車最大橫向偏移距離變化情況如圖13所示，從該圖可以得出以下軌跡變化規律。

圖13 直接干擾下不同車道機動車軌跡特征

圖13 （續）

1）隨著右側路緣帶寬度增加，道路路幅變寬，直接干擾下的主干路機動車橫向移動幅度增大，與無干擾、間接干擾下規律一致，具體表現為：右側車道由1.47 m 增加到3.43 m，中間車道由1.82 m增加到2.02 m，左側車道Bˉ由1.85 m增加到2.21 m，均趨于增大。

3）右側路緣帶寬度超過1.7 m，即滿足電動自行車通行條件時，相較于右側車道和中間車道，左側車道受到的直接干擾次數較少，如試驗路段D 未統計到直接干擾下的中間、左側車道的干擾數據。

綜上，隨著右側路緣帶寬度的增加，道路路幅變寬，主干路機動車橫向移動幅度增大；間接干擾對所有車道機動車橫向軌跡變化影響均較小，Bˉ最大變化范圍為-0.56～0.16 m，直接干擾對所有車道機動車橫向軌跡變化影響均較大，Bˉ最大變化范圍為0.23～1.61 m；右側路緣帶較寬的D 路段未統計到中間、左側車道直接干擾數據，且右側車道直接干擾數據亦較少，說明合理的右側路緣帶寬度可以減少直接干擾。

因此，結合主干路電動自行車運行特征，對于未設置非機動車道且右側路緣帶寬度小于0.9 m的城市主干路，可采取合理方法，增加右側路緣帶寬度至1.7 m 以上，使之能夠滿足電動自行車通行條件，吸引電動自行車靠道路右側邊緣行駛，減少電動自行車對機動車的干擾，增加機動車對于右側車道的使用率。根據《城市道路工程設計規范》（CJJ 37—2012）關于“機動車道合并設置的非機動車道，車道數單向不應小于2 條，寬度不應小于2.5 m”的規定，若能將右側路緣帶寬度增加至2.5 m 以上，則需要考慮道路路幅增大帶來的機動車橫向移動增大的影響，應將其設置為非機動車道，并采用護欄或隔離設施進行隔離，減少機動車橫向移動帶來的安全風險，同時也從根本上使得機非分離，減少電動自行車對機動車干擾。

3.2 機動車速度特征

為探究電動自行車對機動車速度的干擾規律，首先量化分析不同電動自行車干擾類型下機動車速度變化規律。利用KMPlayer 軟件，以0.5倍速度播放試驗路段A,C,D 的航拍視頻，按照1.3 節關于電動自行車對機動車產生無干擾、間接干擾、直接干擾的界定，統計出2 058 條機動車受電動自行車間接干擾和直接干擾的數據，并計算出每種干擾的比例與機動車平均速度，見表3。

表3 不同干擾下機動車平均速度

由表3 可知，無論右側路緣帶寬度是否具備電動自行車通行條件，試驗路段A,C,D 平均速度從高到低依次為：無干擾、間接干擾、直接干擾，該結果與自行車對機動車速度干擾結果[8]一致。而無干擾情況下的機動車速度標準差普遍大于間接干擾與直接干擾，這一結果與自行車對機動車造成速度干擾的結論[3]正好相反，究其原因可能是電動自行車速度高于自行車，在兩者分別對機動車產生直接或間接干擾時，自行車對機動車造成的速度降低幅度大于電動自行車對機動車的速度干擾，從而導致自行車干擾下的機動車速度較為分散，而電動自行車干擾下的機動車速度相對集中。另外，從不同干擾所占比例來看，當右側路緣帶滿足通行條件時，無干擾比例上升，直接干擾比例大幅度下降，說明右側路緣帶寬度具備電動自行車通行功能能夠減輕電動自行車對機動車的干擾，這一結果也驗證了2.2節的結論。

為進一步研究不同車道機動車速度受電動自行車的干擾特性，仍采用圖7 所示的6 個特征斷面S1～S6，考慮右側路緣帶寬度，統計A,C,D進城方向機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下通過每個特征斷面的地點車速均值,,，并引入地點車速均值變化率ΔV進行分析。

地點車速均值變化率ΔV按式（4）計算：

試驗路段A 距離上游、下游信號交叉口距離分別為1 025 m,3 950 m，機動車交通量為2 842 veh/h，無干擾下右側車道、中間車道、左側車道機動車最大ΔV范圍為-6.4%～-1.7%，交通流運行速度較為穩定；路段C 距離上游、下游信號交叉口距離分別為235 m,305 m，機動車交通量分別為1 343 veh/h，無干擾下右側車道、中間車道、左側車道機動車最大ΔV范圍為33.2%～48.9%，交通流處于離開交叉口后的加速階段；路段D 距離上游、下游信號交叉口距離分別為210 m,513 m，機動車交通量分別為2 250 veh/h，無干擾下右側車道、中間車道、左側車道機動車最大ΔV范圍為25.4%～34.2%，交通流同樣處于離開交叉口后的加速階段，見圖14～圖16。

圖14 右側車道特征斷面機動車地點車速均值

3.2.1 右側車道機動車速度變化規律

由圖14可知，路段A 右側車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為-1.7%,-6.0%,-15.7%，說明間接干擾對交通流運行穩定的機動車速度變化影響較小，直接干擾對交通流運行穩定的機動車速度變化影響較大。路段C 右側車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為48.9%,44.9%,41.3%，路段D 右側車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為25.4%,24.0%,22.6%，說明間接干擾對交通流處于加速階段的機動車速度變化影響很小，機動車加速幅度略低于無干擾狀態，直接干擾對交通流處于加速階段的機動車速度變化影響較小，這可能與電動自行車行駛速度較快有關（不同車道電動自行車的平均速度為31.6～45.6 km/h）。

3.2.2 中間車道機動車速度變化規律

由圖15可知，路段A中間車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為-4.8%,-10.9%,-17.5%，說明間接干擾對交通流運行穩定的機動車速度變化影響較小，直接干擾對交通流運行穩定的機動車速度變化影響較大。路段C中間車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為37.0%,38.2%,32.6%；路段D 中間車道機動車在無干擾、間接干擾下對應的ΔV分別為31.8%,27.9%，無直接干擾。這說明間接干擾對交通流處于加速階段的機動車速度變化影響很小，直接干擾對交通流處于加速階段的機動車速度變化影響較小。

圖15 中間車道特征斷面機動車地點車速均值

3.2.3 左側車道機動車速度變化規律

由圖16可知，路段A 左側車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為-6.4%,-8.3%,-12.2%，說明間接干擾對交通流運行穩定的機動車速度變化影響很??；直接干擾對交通流運行穩定的機動車速度變化影響中等。路段C 左側車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下對應的ΔV分別為33.2%,34.6%,24.6%，受限于路段D 左側車道間接干擾較少、無直接干擾，故只考慮路段C 左側車道機動車速度變化情況，說明間接干擾對交通流處于加速階段的機動車速度變化影響很小，直接干擾對交通流處于加速階段的機動車速度變化影響中等。

圖16 左側車道特征斷面機動車地點車速均值

綜上，機動車速度受電動自行車干擾影響程度，從低到高依次為無干擾、間接干擾、直接干擾。從整體上看，交通流運行穩定時，間接干擾對機動車速度變化影響較小，直接干擾對機動車速度變化影響較大；交通流處于加速階段時，間接干擾對機動車速度變化影響很小，直接干擾對機動車速度變化影響較小。

因此，對于城市主干路交叉口間距較大且交通流運行穩定的路段，直接干擾對機動車速度變化影響較大，應通過設置非機動車道，采用隔離設施將行駛于右側、中間車道的電動自行車引導至非機動車道，減少直接干擾比例與交通沖突量，從而提高機動車速度；對于城市主干路交叉口間距較小且交通流處于加速階段的路段，間接干擾、直接干擾對機動車速度變化影響較小，宜通過合理增加右側路緣帶寬度滿足電動自行車通行，減少機非沖突。

4 不同干擾的量化

從前文分析可知，未設置非機動車道城市主干路電動自行車對機動車的交通干擾主要包括行駛軌跡與行駛速度兩方面。在交通安全層面，相較于無干擾、間接干擾，直接干擾下機動車軌跡橫向偏移距離更大，使得機動車變道風險增加；在通行效率層面，相較于無干擾，間接干擾、直接干擾下機動車行駛速度有所減慢，導致道路通行能力降低。為此，通過建立交通安全干擾系數和通行效率干擾系數，量化間接干擾與直接干擾對交通安全和通行效率干擾影響，進一步分析不同右側路緣帶寬度下主干路電動自行車對機動車的交通干擾。

4.1 交通安全干擾系數

電動自行車對機動車產生交通干擾，致使機動車變道或減速行駛，可能誘發刮擦、碰撞等事故。為量化車輛變道或減速帶來的交通安全影響，以往研究主要通過換道率和變道前后交通沖突數量變化[21]、速度差[22]等指標衡量安全水平?？紤]最大橫向偏移距離均值Bˉ越大表示機動車整體橫向移動幅度越大，也可反映出機動車換道行為增加，故與換道率類似，建立變化率作為交通安全干擾評價指標之一，按式（5）計算。另外，電動自行車對機動車干擾比例的大小也與交通安全相關，干擾比例越大，造成的影響越大。結合3.1節的研究結論“間接干擾下機動車Bˉ最大變化范圍為-0.56～0.16 m”，出現負值，說明間接干擾減小了部分機動車的橫向移動幅度，故只考慮直接干擾帶來的交通安全影響，直接干擾比例δm按式（6）計算。綜上，采用與δm的乘積共同衡量電動自行車對機動車的交通安全干擾。單條車道的交通安全干擾系數θ按式（7）計算，其數值越小，交通安全受影響越大?？偨煌ò踩蓴_系數ω按式（8）計算。

將試驗路段A,C,D 左側車道、中間車道、右側車道機動車受直接干擾和無干擾的最大橫向偏移距離均值與直接干擾比例δm代入式（5）～式（8），得到各車道交通安全干擾系數和總交通安全干擾系數，見表4。

表4 不同試驗路段交通安全干擾系數

由表4 可知，試驗路段交通安全干擾系數由高到低排序的車道為D,A,C，說明路段C 交通安全水平下降幅度最大，路段D 交通安全水平受影響較小；鑒于路段A,D 機動車、電動自行車交通量均相近，而路段D 受電動自行車干擾導致的交通安全水平下降幅度相對較小，可能與兩者具有不同寬度的右側路緣帶有關，路緣帶寬度滿足電動自行車通行條件時能夠分擔機動車道交通壓力，機動車受干擾頻數和嚴重程度下降，橫向軌跡偏移距離減小，交通安全水平受干擾較小。

4.2 通行效率干擾系數

電動自行車對機動車產生的交通干擾主要表現為機動車速度降低、橫向移動幅度增大，由此引發道路通行能力下降，可通過建立通行效率干擾系數來衡量電動自行車干擾下道路通行能力下降幅度，并可運用該指標對道路實際通行能力進行修正，即也可叫做電動自行車影響修正系數。

根據一條車道的基本通行能力C0計算公式（見式（9）），假設不變，則在間接干擾、直接干擾下機動車速度均值變化會使道路通行能力發生變化，即通行能力僅受機動車速度均值影響。無干擾下未設置非機動車道城市主干路單向通行能力Cw按式（10）計算；間接干擾和直接干擾共同作用下左側車道、中間車道、右側車道通行能力Czc,Czj,Cyc分別按式（11）～式（13）計算；間接干擾和直接干擾共同作用下未設置非機動車道城市主干路單向通行能力C(j,z)按式（14）計算。

將間接干擾和直接干擾共同作用下的通行能力與無干擾下通行能力的比值定義為未設置非機動車道城市主干路電動自行車通行效率干擾系數η，按式（15）計算，其值越小，通行效率受影響越大。

將試驗路段A,C,D 右側車道、中間車道、左側車道機動車在無干擾、間接干擾、直接干擾下的速度均值以及間接干擾、直接干擾比例帶入式（10）～式（15），得出各試驗路段的通行效率干擾系數，見表5。

表5 不同試驗路段通行效率干擾系數

由表5 可知，路段D 受電動自行車干擾導致的通行效率下降幅度相對路段A 較小，鑒于路段A,D 機動車和電動自行車交通量均相近，故可能與兩者具有不同寬度的右側路緣帶有關，路緣帶寬度滿足電動自行車通行條件時能夠分擔機動車道交通壓力，機動車受干擾頻數和嚴重程度下降，通行效率受干擾較??；路段A,C 通行效率干擾系數接近，而路段C 右側路緣帶寬度相對路段A 較寬，受干擾通行效率下降幅度應相對較小，而實際上卻略大于A，這可能與兩者交通量差異較大有關。

5 結論

針對未設置非機動車道城市主干路交通安全與通行效率問題，本文通過采集未設置非機動車道城市主干路電動自行車與機動車速度、軌跡、流量等數據，劃分電動自行車對機動車的干擾類型，分析了電動自行車行駛軌跡規律與速度特性，并深入探究了無干擾、間接干擾、直接干擾下機動車橫向軌跡偏移情況與速度變化規律，得出以下結論：當右側路緣帶能夠滿足通行條件時，電動自行車行駛軌跡更靠近道路右側邊緣，當右側路緣帶不能夠滿足通行條件時，電動自行車行駛軌跡相對遠離道路右側邊緣；間接干擾對所有車道機動車橫向軌跡變化影響均較小，Bˉ最大變化范圍為-0.56～0.16 m，直接干擾對所有車道機動車橫向軌跡變化影響均較大，Bˉ最大變化范圍為0.23～1.61 m；交通流運行穩定時，間接干擾、直接干擾對機動車速度影響分別為較小、較大；交通流處于加速階段時，間接干擾、直接干擾對機動車速度影響分別為很小、較小；未設置非機動車道城市主干路電動自行車對機動車的交通安全和通行效率干擾強度與右側路緣帶寬度負相關，右側路緣帶越寬，受干擾越小，右側路緣帶寬度從小到大的試驗路段A,C,D 對應的交通安全干擾系數分別為0.939,0.910,0.981，通行效率干擾系數分別為0.915,0.910,0.959。

因此，在條件允許的情況下，應采用物理隔離方式設置主干路非機動車道，最大限度地減少電動自行車對機動車的交通干擾；在道路擴寬條件受限的情況下，可在保障行車安全的前提下適當壓縮中央隔離帶寬度、結合路側行人交通量合理壓縮人行道寬度或略微拓寬道路以增加路幅寬度，實現右側路緣帶寬度加大，增加電動自行車的路權空間，減少電動自行車對機動車的交通干擾，提高主干路交通安全和效率。另外，針對電動自行車不按規定車道行駛的交通違法行為較為普遍的情況，應加強電動自行車與駕駛人管理，持續推進電動自行車上牌登記管理，同時加大力度打擊假牌套牌行為，并利用非現場執法手段查處電動自行車交通違法行為。在法律法規規范層面，還需要結合主干路電動自行車與機動車交通事故進一步研究，并對電動自行車在右側路緣帶內通行的安全性、合法性、合規性進行認定。

本研究因受航拍高度影響，難以排除低速普通二輪摩托車或輕便摩托車，使得電動自行車整體速度偏大；數據采集受樹木遮擋影響較大，只采集到5 條電動自行車交通量適中的試驗路段，缺少交通量較大的試驗路段；缺少對未設置非機動車道的平原城市主干路的樣本研究。后續可采取新方法收集更多相關數據，增加平原城市樣本，結合主干路電動自行車交通事故進一步研究。