ҦNH HѬỞNG CỦA NGѬӠI ĐI BỘ BĂNG NGANG QUA ĐѬӠNG LÊN DÒNG GIAO THÔNG Ở VIӊT NAM

NH H ỞNG CỦA NG I ĐI BỘ BĂNG NGANG QUA Đ DỊNG GIAO THƠNG Ở VI T NAM NG LÊN Ts Trần Vũ Tự(*),Ths Trần Thanh Mai(**), Ts Nguyễn Huỳnh Tấn Tài(***), Ts Nguyễn Cao Ý(****) (*) Giảng viên, Bộ mơn Cơng Trình Giao Thơng, Khoa Xây Dựng & Cơ học ng Dụng, Trừng Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM, Email: tutv@hcmute.edu.vn (**) Nhân viên, Công ty TNHH Daiwa House Vietnam, Email: ttmai209@outlook.com (***) Giảng viên, Khoa Xây Dựng, Trừng Đại Học Th Dầu Một, Email: tainht@tdmu.edu.vn **** ( )Giảng viên, Trừng Đại Học Giao Thông Vận Tải Hà Nội, Email: ynguyencao82@gmail.com Tóm tắt: Vạch sang đừng giao thông thừng thiết kế để ngừi băng qua đừng an tồn góp phần gây xáo trộn lên dịng giao thơng đừng Tuy nhiên, nhiều ngừi Việt Nam có thói quen băng qua đừng vị trí khơng có vạch băng đừng tâm lý muốn tắt đừng để đến đích sớm Hành vi băng qua đừng ảnh hư ng khơng tốt mặt an tồn giao thơng lẫn đến hiệu c a dịng giao thơng đừng Bài viết tập trung phân tích ảnh hư ng khía cạnh an tồn giao thông yếu tố khác c a dịng giao thơng hỗn hợp Việt Nam Kết c a nghiên c u s cho nhà hoạch định giao thơng thành phố đưa sách giao thông hợp lý giải pháp hạn chế việc băng ngang đừng khơng vị trí c a ngừi bộ, góp phần giảm thiểu tai nạn giao thơng – vấn đề mang tính th̀i Việt Nam Abstract: Zebra-crossings are designed to help people cross the street safely and help the traffic operate properly However, many Vietnameses habitually cross at midblock locations of urban roads where there is no zebra-crossing for pedestrians due to the desire of going off road to rearch the destinations as soon as possible The behavior of crossing causes negative impacts on not only the aspect of traffic safety but also the performance of heterogeneous traffic flow in Vietnam The results of this research will help the city planners and traffic engineers solve the current problems, contributing to the reduction of traffic accident which is a topical issue in Vietnam 1 GI I THI U Việt Nam ngừi thừng có thói quen băng qua đừng vị trí khơng có vạch sang đừng Hành vi xuất phát từ lý ngừi đừng muốn tắt cho nhanh để sang bên đừng, ảnh hư ng khơng đến an tồn giao thơng mà cịn ảnh hư ng đến tốc độ lưu thơng c a dịng xe đừng Theo nghiên c u gần đây10) an tai nạn giao thông cho khu vực khu vực quận Bình Tân c a TP Hồ Chí Minh, tỷ lệ tai nạn ngừi hành qua đừng chiếm tỷ lệ không nhỏ, lên đến 13% tổng số vu6 tai nạn Chi tiết minh họa hình Hình 1: Một số nguyên nhân gây tai nạn Quận Bình Tân, Tp.HCM10) Liên quan đến nghiên c u liên quan đến ngừi bộ, có vài nghịên c u gần đáng ý Schroeder (2008), Meneguzzer et al (2011), Tu et al (2013) Tuy nhiên, tính chất dịng ngừi qua đừng Việt Nam khác so với nơi khác giới đặc thù dòng xe máy ý th c giao thông c a ngừi Việt Hơn nữa, vị trí xảy việc băng ngang đừng c a ngừi xảy bất c vị trí ngừi muốn, việc dự tính, dự đốn xác thuộc tính liên quan đến dịng giao thơng điều kiện Việt Nam gặp khó khăn Do đó, nghiên c u cho việc ảnh hư ng c a ngừi lên dòng giao thông lưu thông cho trừng hợp Việt Nam cần thiết 2 MỤC TIÊU BÀI BÁO Bài báo nghiên c u tác động c a ngừi băng qua đừng lên dịng giao thơng khía cạnh ảnh hư ng th̀i gian lại c a phương tiện dòng Trên s đó, tác giả xây dựng chương trình mơ Netlogo để đánh giá tác động c a ngừi băng qua đừng tron dòng giao thông hỗn hợp c a Việt Nam THU THẬP S LI U Hoạt động băng qua đừng c a ngừi ng xử hành vi c a ngừi lái xe bắt gặp ngừi qua đừng ghi lại b i video camera lắp đặt tòa nhà cao tầng số khu vực nghiên c u Hà Nội Tp HCM Video thu thập phân tích qua phần mềm SEV phát triển b i TS Minh8) với giao diện phân tích cho vị trí nghiên c u Hình Hình 2: Sử dụng SEV để thu thập số liệu trừng11) Thông tin thu thập qua phần mềm SEV bao gồm lưu lượng xe, thành phần xe mà cịn thơng số vận tốc c a xe, c a ngừi bộ, quỹ đạo di chuyển, độ trì hỗn XÂY D NG MƠ HÌNH Sự ảnh hư ng lên th̀i gian lại gây b i ngừi băng qua đừng tác động lên xe xe máy dịng giao thơng khác khác kích thước, đặc tính c a loại xe Trong nghiên c u này, tác giả tiến hành phân tích hai loại xe xe máy xe Theo khảo sát thực, có ngừi nhóm ngừi băng ngang đừng, xe dịng giao thơng phản ng theo ba kiểu hành vi điển hình Đó giảm tốc để ch̀ tránh ngừi băng qua đừng; tăng tốc để vượt lên trước tránh ngừi qua đừng; chuyển (hướng đi) để tiến lên tránh ngừi đừng Hành vi th ba liên quan đến chuyển để tránh ngừi qua đừng có nhân tố ph c tạp, nên bỏ qua trọng phạm vi nghiên c u c a nghiên c u y Xe dịng giao thơng Ngừi qua đừng S x x x Hình 3: Tương tác xe ngừi băng qua đừng Bài nghiên c u tập trung ch yếu hai trừng hợp giảm tốc tăng tốc để tránh ngừi băng qua đừng Giả sử khoảng th̀i gian xuất xe hình camera quan sát (thị trừng dài khoảng 35m dọc theo đừng), xe chuyển động với vận tốc vo Khi phát có ngừi băng qua đừng phía trước, xe bị trì hỗn khoảng th̀i gian ∆t (trừng hợp giảm tốc) rút ngắn khoảng th̀i gian ∆t (trừng hợp tăng tốc) Giá trị th̀i gian ảnh hư ng ∆t hai trừng hợp mô tả Hình Δt S (m) Δt S (m) S = v0.t S = v0.t t0 t0 Xe giảm tốc t0 t (s) Xe tăng tốc Hình 4: Sự ảnh hư ng th̀i gian lại lên dịng giao thơng t (s) Sự ảnh hư ng lên th̀i gian lại dịng giao thơng ∆t xem xét ảnh hư ng c a yếu tố như: lưu lượng dòng xe lúc khảo sát, số ngừi nhóm băng qua đừng, vận tốc xe, v.v xe hơi, biểu diễn thông qua hàm sau: Δtc = a1 v0 + a2.Q + a3.N + a4 (1) Trong Δtc: trì hỗn th̀i gian lên xe (s) v0: vận tốc ban đầu c a xe (m/s) Q: Lưu lượng giao thơng c a dịng giao thơng ngừi băng qua đừng (xe/h) N: số ngừi nhóm băng qua đừng (ngừi) Tương tự vậy, trừng hợp xe máy, ảnh hư ng lên th̀i gian lại phân tích ảnh hư ng c a yếu tố lưu lượng dòng xe lúc khảo sát, số ngừi nhóm băng qua đừng, vận tốc xe, giới tính c a ngừi lái xe, số ngừi ngồi xe máy: Δtm = b1 v0 + b2.Q + b3.N + b4.G + b5.P + b6 (2) Trong Δtm: trì hỗn th̀i gian lên xe máy (s) v0: vận tốc ban đầu c a xe (m/s) Q: Lưu lượng giao thơng c a dịng giao thơng ngừi băng qua đừng (xe/h) N: số ngừi nhóm băng qua đừng (ngừi) G: giới tính c a ngừi lái xe P: số ngừi ngồi xe máy (ngừi) Sự trì hỗn tính tốn theo công th c: Δt = – t0 v̅t Trong đó, = t = ∑= S v = (3) S v̅t √(x − x − ) + y − y − Δt: trì hỗn (s) k 0.5 (4) (5) to: th̀i gian dự đoán để xe quãng đừng S với vận tốc v0(s) tp: th̀i gian thực để xe quãng đừng S (s) v0: vận tốc ban đầu c a xe (m/s) S: khoảng cách ảnh hư ng c a xe (m) xj, yj: hoành độ tung độ c a xe bước j PHÂN TÍCH KẾT QU 5.1 Thành phần ph ơng ti n giao thông t i vị trí nghiên cứu Bằng cách phân tích dịng giao thơng vị trí nghiên c u, tác giả tính thành phần xe dịng giao thơng Trong xe máy chiếm tỷ lệ tối đa dịng giao thông, lên đến 73%, xe đạp với tỷ lệ 15% Xe xe buýt chiếm thành phần nhỏ tổng số phương tiện, với số 9% 3% Cụ thể biểu đồ hình 15% 3% Motorcycle 9% Car 73% Bicycle Bus Hình 5: Thành phần xe cộ lưu thơng vị trí nghiên c u 5.2 S trì hoưn đ i v i xe máy Với tổng số mẫu thu thập N=554 mẫu, biểu đồ phân bố c a trì hỗn th̀i gian lại c a xe máy gây b i ngừi băng qua đừng hình Tần số Mean = 0.12 Std Dev = 0.193 N = 554 Sự trì hỗn (s) Hình 6: Sự phân bố c a trì hỗn (xe máy) Sự ảnh hư ng lên th̀i gian lại dịng giao thơng ∆t(s) ảnh hư ng c a thông số số ngừi ngồi xe, giới tính, số ngừi nhóm băng qua đừng, vận tốc xe máy lưu lượng giao thơng c a dịng giao thơng thể qua Bảng Bảng 1: Thông số ước lượng cho trừng hợp xe máy v0 (m/s) Q (10-5xe/m) P G N Para 0.22 -0.15 0.021 0.01 -5.56 -0.1 Std error 0.01 0.013 0.006 0.003 1.85 0.033 13.3 -11.6 3.58 3.44 -3.01 -3.3 t value Int R2=0.45 Theo kết ước lượng tham số, số lượng ngừi xe máy (P), giới tính (G) số ngừi nhóm băng qua đừng nhân tố ảnh hư ng mạnh lên trì hỗn th̀i gian lại c a xe máy Trong đó, vận tốc ban đầu c a xe máy (v0) lưu lượng dịng giao thơng lúc th̀i điểm nhóm hành khách băng qua đừng lại ảnh hư ng khơng đáng kể Điều hồn tồn hợp lý mà ảnh hư ng c a lực quán tính (khối lượng tăng số lượng ngừi xe máy tăng) ảnh hư ng đến an toàn phải thắng để né ngừi qua đừng Sự ng xử c a ngừi nam lái xe khác hoàn toàn với tính nhút nhác c a nữ giới điều khiển phương tiện giao thơng Hệ số R2 khẳng định mơ hình đề xuất tương đối tốt, mà 45% c a phương sai c a biến độc lập giải thích b i mơ hình 5.3 S trì hoưn đ i v i xe Tương tự, với tổng số mẫu thu thập N=41 mẫu, ảnh hư ng lên th̀i gian lại c a xe ∆t(s) ảnh hư ng c a thơng số số ngừi nhóm băng qua đừng, vận tốc xe lưu lượng giao thông c a dịng giao thơng thể qua Bảng Bảng 2: Thông số ước lượng cho trừng hợp xe N Para Std error t value v0 (m/s) Q (105 xe/m) Int -0.12 0.05 30 -0.05 0.07 0.02 6.25 0.15 -1.62 3.23 4.76 -0.33 R2=0.53 Từ kết ước lượng, rõ ràng vận tốc ban đầu c a xe số ngừi nhóm ảnh hư ng lên trì hỗn c a xe mạnh mẽ Điều hoàn toàn hợp lý mà lưu lượng xe không nhiều lắm, xe thay đổi tốc độ nhanh đột ngột bắt gặp ngừi qua đừng MƠ PHỎNG TRONG NETLOGO NetLogo mơi trừng lập trình mơ lại tự nhiên tượng xã hội đưa b i Uri Wilensky năm 199912), 13) Đây môi trừng phù hợp cho việc mơ hình hóa hệ thống ph c tạp Ngừi lập trình đưa hàng trăm hàng nghìn dẫn cho “tác tử” hoạt động độc lập, giúp cho việc nghiên c u mối liên kết hành vi từ m c thấp đến cao c a cá thể bật tương tác chúng ng dụng Netlogo vào mô ảnh hư ng c a ngừi băng qua đừng lên dịng giao thơng Việt Nam mang lại kết bước đầu Giao diện mô hình Chênh lệch vận tốc lớn nhỏ không đáng kể Ngừi qua đừng b/ Khơng có ngừi a/ Giao diện Netlogo 15% Tỷ trọng vận tốc Chênh lệch vận tốc lớn nhỏ đáng kể, 94% 43% 42% Time (step) c/ Có ngừi d/ So sánh vận tốc dịng giao thơng Hình 7: Mô Netlogo Dựa vào kết mô phỏng, ta thấy ảnh hư ng c a ngừi đừng lên vận tốc c a dòng giao thông đáng kể Cụ thể chênh lệch vận tốc lớn cà nhỏ dòng giao thơng khơng có ngừi qua đừng khơng đáng kể, chênh lêch đáng kể trừng hợp có ngừi băng qua đừng, lên đến 94% Vận tốc dịng giao thơng giảm bình qn 27% nhóm gồm ngừi qua đừng so với vận tốc dịng khơng có ngừi qua đừng mơ hình mơ KẾT LUẬN Nội dung nghiên c u tập trung vào việc xây dựng mô hình diễn tả trì hỗn th̀i gian lại c a xe xe máy có ngừi qua đừng vị trí khơng có vạch sang đừng điều kiện giao thông Việt Nam Qua đó, nghiên c u xây dựng chương trình mô Netlogo để mô hành vi Bài nghiên c u đưa số kết luận sau:  Kết phân tích hồi quy cho thấy vận tốc dòng xe số ngừi nhóm qua đừng nhân tố ảnh hư ng đến trì hỗn th̀i gian lại c a xe  Vận tốc ban đầu c a xe ảnh hư ng nhiều đến trì hỗn th̀i gian di chuyển so với vận tốc ban đầu c a xe máy ảnh hư ng lên độ trì hỗn c a Điều nói xe máy phương tiện dễ luồn lách để đảm bảo trì hỗn tối thiểu Đây yếu tố gây tai nạn đừng xe máy với xe khác hay xe máy với ngừi  Bài báo đề nghị nhà ch c trách có sách phù hợp tạo dải ngăn cách c ng, lối qua đừng riêng, v.v nhằm hạn chế việc băng qua đừng c a ngừi đừng để giảm thiểu ảnh hư ng tiêu cực lên dịng giao thơng vấn đề tai nạn giao thông đừng  Mặc dù mơ hình mơ cho kết bước đầu, nhiên khẳng định việc ng dụng Netlogo vào mô hành vi băng qua đừng phương tiện hữu hiệu điều kiện Việt Nam Đây cơng cụ dùng để phân tích vấn đề liên quan đến tai nạn giao thơng có ngừi băng qua đừng, ch đề mà tác giả triển khai th̀i gian tới TÀI LI U THAM KH O Ben-Akiva, Moshe & Lerman, Steven R (1985), Discrete choice analysis: Theory and Application to Travel demand London, England: The MIT Press May, A D (1990), Traffic flow fundamentals New Jersey: Prentice Hall Chandra, S (2004), Capactity Estimation Procedure for Two-Lane Roads under Mixed Traffic Conditions Indian Roads Congress, 151-152 Schroeder, B J (2008), A Behavior-Based Methodology for Evaluating Pedestrian - Vehicle Interaction at Crosswalks PhD Thesis, Raleigh, North Carolina 5 Meneguzzer, C & Rossi, R (2011), Evaluating the impact of pedestrian crossings on roundabout entry capacity Euro Working Group on Transportation 14th Nguyen, C Y & Sano, K (2011), Estimating Capacity and Vehicle Equivalent Unit by Motorcycles at Road Segments in Urban Road Journal of Transportation Engineering, American Society of Civil Engineers Gao, L., Liu, M., & Feng, J (2012), Delay Modeling of Ped-Veh System Based on Pedestrian Crossing at Signalized Intersection 8th International Conference on Traffic and Transportation Studies, 43, 530–53 Minh, C C., (2007) Analysis of motorcycle behaviour at Midblocks and Signalized intersections, Ph.D thesis, Nagaoka University of Technology, Japan Tran Vu TU and Sano, K (2014), Simulation based analysis of scramble crossings at signalized intersections, Special Issue: Advances in traffic theory and modeling, International Journal of Transportation, Vol 2, No 2, pp 1-14 10 Nguyen Ho Trung, Các yếu tố gây tai nạn giao thông đường : Nghiên cứu điển hình khu vực quận Bình Tân, TP Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sỹ, 2014 11 Mai, T T., Estimation of capacity decrease & delay caused by mid-block crossing pedestrian, Master thesis, 2012 12 Wilensky, U (1998), NetLogo Traffic Lanes model http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Traffic2Lanes, Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University, Evanston, IL 13 Wilensky, U (1999), NetLogo http://ccl.northwestern.edu/netlogo/, Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University, Evanston, IL