机动行为（通用6篇）
机动行为 篇1
0 引言
机动行为模型是作战仿真模型体系中的一类通用模型,它是构建各种作战仿真实体行为模型的基础。目前已经有很多机动模型的构建方法,但这些方法往往只注重模拟机动行为本身的一些因素,比如车辆或分队的机动速度、机动方向、空间位置变化等,对相关机动行为智能性的研究有所欠缺,比如指挥层对机动行为指导不足、执行层在机动过程中情况处置研究不足,使得机动行为模型不能很好的反映真实的战场情况,从而影响了仿真系统的逼真度。
本文以装备保障仿真为例,分析了机动行为产生的任务需求,环境因素对机动行为的影响,描述了装备保障指挥层如何根据环境因素的影响和任务需求选择机动路线,装备保障执行层如何根据战术原则针对各种复杂情况进行处置。
1 装备保障仿真机动行为需求产生分析
从模型体系的构建来说,行为模型是为更好的建立任务模型而产生的。对于每一种任务模型而言,它都是由一系列不同的行为模型组成的,这些行为模型可以是通用的,比如机动行为模型、通信行为模型等,也可以是特殊的,比如装(卸)载行为模型、拖救行为模型、牵引行为模型等。分析机动行为模型的产生,需要分析相应的任务模型,并从任务模型中提取出来。
弹药(器材)保障、战场抢救和战场抢修是装备保障的几种基本业务类型。弹药(器材)保障是弹药(器材)保障分队从后方仓库到作战前沿进行弹药(器材)运输的过程,战场抢救是应急抢救分队驾驶抢救车辆对损坏或淤陷装备进行拖救、牵引和后送的过程,战场抢修是技术修理分队携带修理工具或驾驶工程保障车辆进行战损装备修理和备件供应的过程[1]。可以从这些任务模型中分别提取出关于机动行为的要素,从而构建出通用的机动行为模型。
2 影响机动行为的环境因素分析
在机动过程中用到的环境数据主要有高程、通行性因素、天候条件以及战场实时情况等,在构建环境模型时,必须对这些不同的环境因素进行量化描述,转化为相应的数字信息,才能更好的模拟机动行为。本文主要利用栅格数据结构描述这些环境因素。
2.1 高程因素
高程对机动的影响间接表现为地形坡度对机动的影响,所以要将每一个栅格单元的高程转化为坡度[2]。
栅格单元中心点的高程根据每一个栅格单元的四个已知数据点求出。确定的函数形式为:
Z=a0+a1x+a2y+a3xy
a0,a1,a2,a3是所求的参数。假设四个已知点P1(x1,y1,z1),P2(x2,y2,z2),P3(x3,y3,z3),P4(x4,y4,z4),代入上式,得:
这样中心点就唯一确定了。
计算坡度的方法有多种,拟合曲面法是求解坡度的最佳方法。拟合曲面一般采用二次曲面法,即3×3的窗口,每一个窗口中心为一个高程点。
坡度的计算公式:
坡向的计算公式:
Aspect=Slopesn/Slopewe
式中Slope为坡度,Aspect为坡向,Slopewe为X方向上的坡度,Slopewe为Y方向上的坡度。
2.2 通行性因素
通行性参数主要是由地表的属性信息来反映的,由矢量地图来获取地表属性信息。通行性采用分级描述的方式,首先约定通行性和地形属性的对应关系,不同的通行性级别,对速度的影响也不同,地形类型与通行级别对应关系如表1所示。
矢量结构利用点、线、面描述地理实体,点、线、面分别处于不同的数据层[3]。地表属性数据来源于矢量数据,首先应将它们转化为栅格数据结构,对所有的地理特征都是以同一种方式表示的。一个点用一个单元格来表示;一个区域用相邻的单元集来表示。
转换之后的点、线、面数据处在不同的栅格数据层上,需将数据层进行叠加,具体表现为每一个栅格单元的属性的确定。利用重要性法s(取对机动影响较大的属性值作为栅格单元的属性)来确定。
2.3 天候因素
天候条件影响因素采用分级描述的方式,约定修正系数级别和天候条件的对应关系,不同的修正系数级别对速度的影响也不同。与通行性因素的表示方法类似,这里不进行详细描述。
2.4 敌我情影响因素
敌情影响因素主要包括在机动过程中敌人对装备保障分队采取的兵力、火力的袭扰,障碍物的实时设置等。我情影响因素主要包括指挥机构对保障任务的变更,自身的人员车辆受损,被保障单元的位置变化等。敌我情影响因素的分析,主要用于执行层的机动行为建模,执行层根据这些影响因素进行机动行为的情况处置。
3 装备保障指挥层的机动行为建模
在真实的战场环境中,装备保障分队的各种行为都是在指挥层相应的保障命令下完成的。就机动行为而言,机动命令中所包含的主要内容不仅有机动的起止时间,机动的起始点与终点,最主要的是要有完整的机动路线。这就要求指挥层综合考虑战场环境中的各个要素,按照一定的路径选优算法来确定机动路线,从而使装备保障分队的机动行为具有更高的效率。
3.1 影响因子的确定和表达
(1)坡度因素
可以采用α来描述坡度对速度的影响。坡度在[0,30°]范围内,坡度对速度的影响在[0,1]范围内,可以利用线性插值的方法来求取某一个坡度值对速度的影响。
(2)通行性因素
选取β作为通行性影响因子[4],假设车辆正常的机动速度为V0,在不同条件下的机动速度V=βV0。通行性级别和相应的量化β的对应关系如表2所示。
3.2 装备保障分队机动路线确定
对于单值曲面G(x,y,z)=0,G上的一切曲线Γ,必定能够在XOY平面上找到一条与其对应的投影曲线L,并且是唯一的,那么确定机动路线Γ就可以将问题转化到寻找投影曲线L上来,这样就由分析三维空间转化为分析二维投影平面[5]。确定机动路线的具体流程如图1所示。
机动路线用点序列((x
假设保障智能体的机动目标点在XOY平面上的投影坐标为(xd,yd),RM为一个仿真步长内平均机动距离, L为保障智能体在XOY平面上的中间目标点队列。图2说明了机动路线确定过程中在XOY平面上的投影关系。
4 装备保障执行层的机动行为建模
信息化条件下战场环境极为复杂,敌军的作战和保障行动、友军的作战和保障行动、地形气候的变化等,都不是一成不变的,其变化有一定的随机性,这些活动和变化对于装备保障分队的机动行为会产生不同的影响。在现实的作战和保障过程中,遇到这些复杂的情况,装备保障分队会根据经验或者战术原则做出灵活的反应,调整动作方式或者修改短期任务目标等,及时果断的进行处理,在符合战术原则的条件下完成最终的保障任务。
装备保障分队通过感知行为来了解战场态势,所获取的战场情况不一定是完全准确的,进行决策时必须要考虑各种情况的发生概率[6]。假设所有可行方案A的集合称为决策空间,所有可能状态S的集合称为状态空间,方案的结果用收益函数F表示,F(θ,a)=Qij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。状态空间、方案空间和决策函数共同构成一个决策系统,记为(S,A,F)。
Bk(k=1,2,…,p;k≤n)为感知空间,它是通过感知行为对状态空间的划分。当k=n时,装备保障分队对外部自然环境有完全准确的感知,这时状态空间就等于感知空间。装备保障分队面临的决策形势如下:
说明装备保障分队通过感知行为可确定事件发生的唯一状态。上式变为确定型决策问题,最优方案A*满足:
E(Ai/S)=Qik
E(A*/S)=maxE(Ai/Sk)
当B={S1,S2,K,Sk}(k=1,2,…,n)时,这时各自然状态Sk发生的概率θk=m(Bk),这样只要知道每种感知状态的收益Q′ij(i表示方案序号,j表示感知空间中各感知状态的序号),即可求得最优方案A*,于是将一类特殊的不完全决策问题转化为风险型决策问题。
如果Bk中元素只有一个,则此时的Q′ij=Qij;如果Bk中元素有多个,由于此时己经没有其他可用的信息确定Q′ij,这时借用不确定型决策准则中的思想[7]求取Q′ij。然后装备保障分队按期望效用最大的原则来选择方案,最优方案A*满足:
经过以上步骤,充分运用了不完全的感知信息,得出不完全感知信息下的最优行动方案。
5 结束语
机动模型是装备保障行为模型中一种基础模型,关系整个装备保障仿真的实现。本文从分析机动行为的需求产生着手,综合考虑战场环境因素的影响,提出了装备保障指挥层和执行层机动行为的建模方法,提高了装备保障仿真的逼真度。本文对装备保障执行层机动时情况处置的方法研究不够深入,在下一步的研究工作中,将重点研究决策方法的改进,建立更加智能的机动行为模型。
摘要：以装备保障仿真为例,针对装备保障仿真机动行为建模中存在的模型逼真度不高的问题,从机动行为的需求生成、环境因素的分析、指挥层建模、执行层建模四个方面进行了研究,提出了适合装备保障仿真的机动行为建模方法,对解决装备保障仿真中机动行为模型的逼真度具有一定的参考价值和指导意义。
关键词：作战仿真,机动行为,需求生成
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机动行为 篇2
论文摘要盗窃普通机动车号牌勒索财物案件中，盗牌行为和索财行为各自侵害了不同的法益，是两个相对独立的行为，应予分别评价;盗牌行为可能成立盗窃罪，索财行为则可能成立敲诈勒索罪;最终处理应结合牵连犯理论和案件实际情况，区分不同情形认定为盗窃罪、敲诈勒索罪或无罪。
论文关键词非法占有 盗窃 敲诈勒索 国家机关证件 牵连犯
盗窃普通机动车号牌并以此向车主勒索财物的案件，近年在司法实务中屡见不鲜。理论和实践中，对此类案件的处理存在盗窃罪、敲诈勒索罪与盗窃国家机关证件罪的争议。本文试对相关争议进行研究，进而全面评价盗牌索财行为的刑法性质。
一、关于盗窃罪
就前面的盗牌行为是否能够成立盗窃罪，主要涉及以下两个问题：
(一)非法占有目的
由于行为人窃取车牌并非意图占有，而只是将它作为要挟的筹码，以此向车主勒索财物，故盗牌行为本身是否具有非法占有目的存在争议。笔者认为，盗牌行为具有非法占有目的。
刑法理论认为，非法占有目的，是指排除权利人，将他人财物作为自己的所有物进行支配(排除意思)，并遵从财物可能具有的用途进行利用和处分(利用意思)。排除意思旨在区分盗窃罪、诈骗罪与一时使用他人财物的不可罚的盗用行为、骗用行为;利用意思旨在区分盗窃罪、诈骗罪与故意毁坏财物罪。就排除意思而言，行为人窃取车牌即排除车主的占有与利用可能性，车牌完全处于行为人控制之下。并且，车牌的归还是以车主交纳赎金作为条件，否则，即不予归还。这说明行为人主观上并无归还意思，其对车牌的支配相当于所有人的地位。据此，能够认定行为人具有排除意思。就利用意思而言，一般来说，凡是以单纯毁坏、隐匿意思以外的意思而取得他人财物的，都有可能评价为遵从财物可能具有的用法进行利用处分的意思。事实上，利用意思不局限于遵从财物的经济用途或本来用途，只要不是单纯为了毁坏或者隐匿，而是以相当于所有人的身份对财物进行利用、处分即可。行为人窃取车牌显然不是出于毁弃、隐匿目的，尽管利用车牌进行勒索的行为没有遵从车牌的本来用途，但它并不妨碍对行为人利用、处分车牌这一事实的认定。据此，能够认定行为人具有利用意思。
对非法占有目的的理解不能过于狭隘，需要结合各方面要素进行规范性的判断。一般而言，只要窃取他人财物，即可推定行为人具有非法占有意图，除非行为人能够确证其不具有非法占有目的。例如，为实施其他犯罪，偷开机动车辆当犯罪工具使用后，将偷开的机动车辆送回原处或者停放在原处附近，车辆未丢失的，司法解释规定，按照所实施的犯罪从重处罚。但是，如果在使用之后丢失，刑法理论认为，由于该窃取行为实际造成物主财产损失，应认定为盗窃。又如，司法解释规定，为练习开车、游乐等目的，多次偷开机动车辆，并将机动车辆丢失的，以盗窃罪定罪处罚。这两种情形与我们通常所见到的典型的盗窃罪有所不同，之所以仍认定为盗窃罪，实际上是综合考虑了财物的重要性、对所有人利用的妨害程度、有无返还意思、是否遭受损失等因素。盗牌索财案件中，车牌作为车辆通行的重要凭证，对车主具有十分重要的使用价值，车牌的失窃严重妨害了车主对财物的利用可能性，且行为人本质上并无返还意思，即便在得到赎金后返还，也不能否认车主曾遭受损失的事实，返还最多只能作为一种量刑情节。这些都说明了窃取车牌行为的盗窃性质，行为人主观上具有非法占有目的。
(二)盗窃数额较大(巨大)与多次盗窃的类型划分
以往实务中，对于多次盗窃车牌行为的入罪评价，主要是考虑是否达到数额较大标准，而不会考虑是否符合多次盗窃。这是因为司法解释明确将多次盗窃限定为“一年内入户盗窃或者在公共场所扒窃三次以上”，而实际发生的盗窃车牌行为显然不符合这一规定。现在，由于《刑法修正案(八)》对刑法第264条的修改，入户盗窃、扒窃已经成为不同于多次盗窃的独立类型，不能再将其作为对多次盗窃的要求，这一解释也不再具有合理性。换言之，多次盗窃，只需多次的普通盗窃即可，而不必多次的特殊盗窃。这样，对于多次盗窃车牌的评价，就存在如何选择适用盗窃“数额较大”和“多次盗窃”两种行为类型的问题。
从刑法条文表述顺序来看，“数额较大”置于其他四种盗窃行为类型之前，说明立法者对盗窃罪认定的倾向性，即数额优先，毕竟盗窃数额是最能集中体现其本质属性或社会危害程度的因素，“数额较大”是盗窃罪的基本类型，而其他四种类型只是作为扩大盗窃罪打击范围的补充类型存在，在达到“数额较大”情况下，应该优先适用这一基本类型。当然，这种情况下，就定罪和量刑而言，无论是认定为盗窃数额较大还是认定为多次盗窃，并没有多大差别。问题出在“数额巨大”情况，当多次盗窃达到“数额巨大”以上时，起刑点会大幅上升，已非多次盗窃的基本刑所能评价，从量刑均衡的角度来看，应适用“数额巨大”档的法定刑，否则会造成量刑严重失衡。从掌握的情况来看，部分案件中行为人所盗车牌数量确实很大，鉴定价值甚至达万元以上，理应按盗窃数额巨大处理。
因此，对多次盗窃车牌的行为，车牌价值达到数额较大标准时，宜优先认定为盗窃数额较大;在未达到数额较大标准时，认定为多次盗窃;在达到数额巨大标准时，应认定为盗窃数额巨大。
二、关于敲诈勒索罪
试论机动车交通事故责任侵权行为 篇3
2009年12月26日第十一届全国人大常务委员会通过了《中华人民共和国侵权责任法》 (以下简称《侵权责任法》) , 该法在第六章用多达六个条文对机动车交通事故责任进行了规定, 这足见立法者对机动车交通事故所引起的侵权行为的重视程度。同时《侵权责任法》的出台也为研究机动车交通事故侵权责任提供了重要的立法研究资料。
二、机动车交通事故及其相关概念的涵义
我国《道路交通安全法》第一百一十九条对于交通事故作出了如下的法律定义, 所谓的“交通事故”指的是车辆在道路上因过错或者意外造成的人身伤亡或者财产损失的事件。[1]而这里所称的道路我个人认为应当是公共道路, 其中包括各级国道、省道和城市道路, 也包括充许社会公共车辆通过的校园道路等, 但并不包括如驾校教学道路和私人宅院内的道路, 发生在这样的道路上的事故应当用一般侵权行为的方式解决, 而不属于交通事故责任。而“机动车”应当是指动力装置驱动的或者牵引的用于乘用或者运送货物的轮式车辆, 一般包括汽车、摩托车、大型托拉机等, 关于电动车是否属于机动车则要视情况而定, 如果该电动车的动力装置符合国家规定则不属于机动车, 如果电动车的动力装置超过了国家规定的范围则属于机动车, 如果此类电动车发生交通事故则应当以机动车交通事故责任进行处理。[2]
三、机动车交通事故归责原则及其责任体系
根据《侵权责任法》第四十八条规定“机动车发生交通事故造成损害的, 依照道路交通安全法的有关规定承担赔偿责任”, 而所谓的道路交通安全法有关规定即是指的《道路交通安全法》第七十六条的规定, 而该条款所规定的机动车交通事故的责任体系主要包括以下几个方面:
(一) 优先适用机动车强制险
当机动车发生交通事故造成人员伤亡或者财产损失时, 应当首先由保险公司在机动车第三者责任强制保险责任限额范围内予以赔偿。机动车交通事故责任强制保险是指由保险公司在一定的责任限额内对被保险的机动车发生的人员伤亡或财产损失予以赔偿的一种保险形式。机动车强制责任险具有强制性, 在我国机动车上路必须办理此类保险, 它是机动车事故侵权行为的首要环节。
(二) 不同情况下的责任分担原则
如果机动车强制保险无法完全进行赔付, 其余的部分则分以下几种情况在当事人之间进行分担:1.如果是机动车之间发生交通事故, 由有过错一方承担赔偿责任, 但如果是双方都有过错则按照机动车双方过错的比例进行分担。2.机动车与非机动车或行人之间发生交通事故。首先如果非机动车驾驶人、行人没有过错的, 机动车驾驶人承担全部的赔偿责任;其次有证据证明非机动车驾驶员、行人有过错的可以根据其过错程度适当减轻机动车一方的赔偿责任;最后机动车一方没有过错, 则其应当承担不超过百分之十的赔偿责任。[3]。3.损害是由非机动车驾驶人或者行人自己故意造成的, 由机动车驾驶人一方不承担任何赔偿责任。
(三) 机动车交通事故归责原则争议
关于机动交通事故采用的是何种归责原则上理论界一直存在着争议, 有学者认为机动车交通事故属于特殊侵权行为应当采用无过错责任原则, 另一些学者则持否定观点, 在他们看来机动车交通事故责任采用过错责任原则更有利于事故损害在事故双方中进行分担。[4]而我个人看来我国机动车交通事故归责原则采用的是多重归责原则, 即如果是发生在机动车之间的事故则采用的是过错责任原则, 发生在机动车与非机动车、行人之间的交通事故主要适用过错推定原则, 同时因为机动车一方无过错时还要承担百分之十的责任, 因而机动车也承担着一部分的无过错责任。[5]
四、《侵权责任法》中机动车交通事故的一般性原则
在《侵权责任法》中关于机动车交通事故的几个条文中暗含着一些处理此类纠纷的一般性原则。
(一) 使用人赔偿原则
根据《侵权责任法》的规定, 无论是租赁、借用还是车辆的转让, 在如何确定赔偿责任人的问题上都采用的是使用人赔偿原则, 即当发生机动车交通事故时, 不论机动车所有人是谁都应当由机动车的使用人进行赔偿。
(二) 机动车事故连带责任原则
同时《侵权责任法》也确定了在一定情况下侵权人的连带责任, 主要就是买卖拼装或者已达到报废标准的机动车的买卖双方, 当发生机动车交通事故时由转让人与受让人承担连带责任。
(三) 社会救助原则
根据相关规定, 当机动车驾驶人发生事故后逃逸的, 由机动车强制险进行赔偿, 如果机动车没买强制险或者机动车不明的情况时, 则由道路交通事故社会求助基金垫付, 道路基金垫付后有权向责任人追偿。这一规定体现了社会救助原则, 表明了我国社会救助机制的完善以及在类似问题时更加人性化的处理。
摘要：随着我国社会经济的发展, 道路交通安全问题也得到了社会的普遍关注, 但与此同时由机动车引起的道路交通事故却有增无减, 由此产生的侵权责任纠纷也正成为社会关注的热点, 本文从机动车交通事故的相关概念、归责原则和责任体系入手对机动车交通事故进行简要分析, 以求对我国相关领域的理论与实务有所帮助。
关键词：机动车,交通事故,责任体系
参考文献
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机动行为 篇4
一、日常行为规范
1、在工作时间内，衣冠不整，不带工作证者，大厅女工作人员不按要求扎好头发，每人每项5元罚款。
2、所有人员上班时间应着装整洁：按要求穿着工作服，佩戴工作证、工作服应整齐洁净，严禁散衣落扣，违者每人每次处20元罚款。
3、在上班时间严禁使用粗话、脏话。违者每人每次5元罚款。
4、上班时间严禁进行打闹，违者每人每次5元罚款。
5、在上班时间内严禁使自己的通讯工具处于开机状态，违者每人每次20元罚款。
6、在上班时间中，所有人员吸烟必须在指定场地，烟头必须放到烟缸中。严禁在指定区域外吸烟，违者每人每次50元罚款。（指定区域：摩托车线休息房内）
7、从上午上班到下午下班整段时间，如使用零食或加餐，用完后食用者必须马上清除剩余物后离开，如未清除离开，处每人每次50元罚款。
8、所有个人用品必须放到自己的办公柜中，水杯除外。办公必用品除外。
9、雨伞、毛巾等用品集中放置。
10、检测工作中使用文明用语，热情服务。
二、岗位行为规范
11、所有工位人员都应独立进行操作，严禁工位检测人员对其它工作进行干涉，严禁到其它工位，违者每人每次5元。
12、所有工作人员严禁与车主进行吵架、打架，违者视情节轻重处100-500元罚款，造成财产损坏的要全额赔偿。
13、严禁与车主进行大声喧哗，违者每人每次10元以上罚款。
14、在工作时间内，严禁带非工位人员进入工作场地，严禁与工作人员进行非工作内容的谈话，违者每人每次10元罚款。
15、严禁进行串岗作业，违者每次200元罚款。
16、严禁进行离岗作业，违者每次200元罚款。
17、本工位有检测任务在进行或有待检车辆，工作检测人员不准进行与本岗位工作无关的事宜，违者每人每次50元罚款。
18、引车员不得在要求道次以外的其他地方引车，违者每车10元。
19、在检测中应要求车上人员下车到出口、大厅等候，提醒车上人员带走贵重物品。20、外检人员负责完成责任车道送检车辆的外观检测任务，以及本车道车辆的待检顺序及车
道外检完成车辆的登录完成监督工作，如出现漏检，漏监督的情况，每车处20元罚款。
21、在检测作业时做到“二统一”即：灯箱显示车牌照，上线车号牌。
22、车辆在检测进行时，不做其他与检测无关事宜。
23、能按公司要求进行检测作业。
24、按标准进行检测。
三、其他行为规范
25、未按要求对设备使用和维护进行记录的，每人每次5元罚款。
26、未对设备进行清洁（早晨点名时计算），每人每次5元罚款。
27、全公司所有员工应保持责任卫生区的整洁及责任设备的整洁。
28、在检测工作开始后，如出现设备未按规定清洁、办公桌未按规定清洁、个人用品不按规定放置、不在指定场所吸烟、不按规定放置烟头，每人每次处50元罚款。
29、厕所卫生值周人员，应每天下班后对厕所进行清洁一次，未清洁者按每次50元处罚。如如出现值周人员不在岗的情况，由下周人员顶替，被顶替人员应在下周一开始还相应的天数。
30、每周五对设备、场地例行打扫除，未按要求在周五下午完成者，处每人每次50元罚款。
31、大厅值周人员应每天对大厅卫生清洁一次，未按要求完成者，处每人每次50元罚款。
32、所有不规范行为，如多次违反，公司将给予另行重处。
1、所有人员必须按规定着装上岗，佩戴统一胸牌，违返一次罚款20元。
2、工作人员要使用文明语，不得说粗话，脏话，更不能和顾客发生争吵 违反一次视情节罚款100－200元。
3、不得擅自离岗，不得随意乱窜，更不能私自换岗，如确实需要离开自己的工作岗位，必须经经理批准后方可离开。违反一次罚款20元。
4、工作期间要维护好工作秩序，不得嬉笑打闹、吃零食、玩手机，大厅工作区域内和车间内不得吸烟，违反一次罚款20元。
5、无关人员不得进入大厅人员工作区域，违返一次大厅经理罚款100元。无关人员不得进入车间，违反一次引车员罚款20元。
6、不得有意刁难顾客，以权谋私，吃拿卡要，收受贿赂，一经发现扣除当月工资，并视情给予1000元至5000元罚款处理。
7、引车员必须维护好检车秩序，不得为车主和中介人员走后门和夹塞。如确实有需要必须经经理批准后方可办理。违返一次罚款100元。
8、检车闲暇时引车员要在指定地域休息（安检引车员在车间休息室休息，环检引车员在设备室休息），不得擅离岗位，违反一次罚款20元。
9、必须严格遵守操作规程，因违规操作引发的一切后果自负，并视情给予罚款处理。
10、划分卫生分担区，每周轮换一次，对卫生清扫不干净的每人扣20元。引车员下班后要关闭设备，没按时关闭设备的每人罚款50元。
11、迟到早退不足1小时的罚款10元，不足两小时的罚款20元。请假2小时以上，按半天处理罚款30元；
每月请假累计1天以内按50元计算，2-3天按80元计算，4天（含4天）及以上按每日100元计算。凡请假者均没有满勤奖。无故旷工者每日按100元扣发工资，5日以上扣发当月工资并解决劳动合同。（未打卡按旷工处理，忘打卡由经理证明按迟到处理）
12、爱护公司公共物品，及时维护设备、设施，如有人为损坏，按价赔偿，故意损坏双倍赔偿，如无法区分责任时，全组人员共同赔偿。
13、公司班车由指定司机驾驶，指定司机要负责车辆安全和无违章，发现违章自行处理。非指定司机驾驶必须经经理批准，私自驾驶的罚款500元，发生车辆损伤及人员伤亡事故的均由驾驶者自行承担。
14、全体员工要和谐相处、密切配合，禁止工作相互推诿、扯皮，一经发现给予责任者20元至50元罚款处理。发现打架斗殴的，凡参与者均视情给予100元至500元罚款，情节恶劣者，立即开除。
机动行为 篇5
城市中机动车数量剧增,但在现有城市道路设施中,还无法做到严格的“人车分离”,在混行的情况下,机动车、行人、非机动车之间的冲突在所难免。
交通冲突,归根结底,涉及的是道路通行权的分配问题。现有的交通法规提出了解决这一问题的途径,归结起来,就是“让行”。如《中华人民共和国道路交通安全法(修正)》有如下规定:“机动车行经人行横道时,应当减速行驶;遇行人正在通过人行横道,应当停车让行。机动车行经没有交通信号的道路时,遇行人横过道路,应当避让。”
在发达国家步行这种最原始、最基本的出行方式得到了驾驶员的充分尊重。即使在没有信号灯的道路上,当有行人在人行横道旁等待过街时,驾驶员就会远远地将车停下[1]。而在我国,则是另外一种景象。在人行横道处,很少有机动车会主动停车、减速来避让行人,行人和车辆往往各自寻觅可穿越空挡通过,甚至机动车加速抢先驶过人行横道,给行人带来很大的安全风险[2]。
本文在上述背景下研究机动车的“抢行”行为,即机动车违反交通法规争抢道路通行权的行为,与“让行”相悖。有研究显示造成交通事故的主要原因当中,机动车驾驶员“不按规定让行”居于首要地位,是交通事故的重要原因[3,4]。研究“抢行”行为,对于改善交通安全状况,保护交通弱势群体、维护社会稳定,保持合理的城市交通出行结构有重要的意义。
对驾驶行为的研究主要有心理测量、行为观测和实验法等手段。
Reason等为了研究驾驶行为的结构,对不当驾驶行为(aberrant driving behavior)的不同类型进行了界定,首先分为2类:错误(errors)和违规(violations),并对其进行了定义。错误被定义为“由于计划的行动失败未达到想要的结果的行为”,违规被定义为“故意偏离确保安全要求的行为”。错误又被分解为2类:失误(slips and lapses)和过失(mistakes)。失误指在不知情的情况下行为与原定目标背离,造成失误的原因是偶然的或由于自身能力的问题;过失指知情的情况下行为与原定目标背离,这类行为会造成一定的危险。Reason等制作了曼彻斯特驾驶行为问卷(manchester driver behavior questionnaire,Manchester DBQ),调查了曼彻斯特520位机动车驾驶员。结果表明不当驾驶行为可以分为3个因子:故意违规(deliberate violations)、危险的错误(dangerous errors)、无害的失误(harmless lapses)[5]。
Reason等开创了驾驶行为研究的新思路。随后Xie和Parker[6]使用Manchester DBQ和自己设计适合中国人驾车特点和习惯的中国驾驶行为问卷(chinese driving questionnaire,CDQ),对两座城市(北京和承德)的机动车驾驶员进行了调查和研究。DBQ和CDQ的研究结果显示了中国驾驶行为与西方国家有所不同,受到中国特殊性的影响。
Shi等在研究北京市机动车驾驶员驾驶行为时,借鉴了DBQ的研究方法,制定了符合中国驾驶行为特点的驾驶行为问卷,研究结果得到不当驾驶行为包含5种不同的因子:冒险违规(risky violations)、情绪化违规(emotional violations)、随意性违规(self-willed violations)、经验不足导致的错误(inexperience errors)、分心导致的错误(distraction errors)[7]。
白云[8]针对北京市机动车“抢行”行为进行研究,编制了“抢行”行为量表,通过方差分析等方法显示不同人口学特征的驾驶员报告了不同程度的“抢行”行为。
行为观测方面,王俊骅与方守恩对上海市9个路段的无信号灯控制人行横道处的人车冲突进行了录像,通过分析录像中车速变化、车辆运行轨迹与行人避险行为,建立行人-车辆冲突的严重程度指标,并给出行人与机动车的避险特征[9]。
Karl等[10]通过随车介入型实验的方法研究了乘客提醒对于矫正驾驶员不当驾驶行为的影响,通过连续4个月的随车观察,发现通过乘客提醒,驾驶员的某些不当驾驶行为得到改善。
本文研究在国外少见而在中国非常普遍的“抢行”行为,特别地研究机动车对行人过街的“抢行”行为。在以往研究的基础上通过录像观测和介入型实验结合的方法研究“抢行”这一不当驾驶行为,通过对观测和介入型实验数据的分析,探索驾驶人员“抢行”行为特征。
1 方 法
本研究基于介入型录像观测实验研究机动车驾驶员“抢行”行为,招募了10名驾驶志愿者,由实验人员在车辆副驾驶席上进行全程录像观测。同时在车外某无信号人行横道处架设另外1台固定摄像机,记录实验车辆的行驶数据,并进行非介入型观测,记录同一时段、同一路段的其他车辆信息,对机动车“抢行”行为现状与特征,相应的行人过街行为特征等进行观测记录。
1.1 非介入型录像观测
1.1.1 观测对象
通过录像观测的方法研究机动车对行人过街的“抢行”行为。选择行人过街的集中区域,即无信号人行横道作为行人与机动车冲突的代表地点,收集机动车的“抢行”行为数据。具体录像观测地点,选择北京市具有代表性的无信号人行横道进行观测。海淀区双清路交通状况混乱,机动车行人间交通冲突严重,选取双清路中段西王庄小区人行横道为主要观测对象。
1.1.2 观测方法
采用固定摄像机观测机动车经过无信号人行横道时的一般行为特点;机动车对行人“抢行”行为发生时的运行速度轨迹变化情况、采取的避险行为措施;机动车“抢行”行为的发生情况与严重程度等。首先在现场进行路段参考位置标定,在人行横道前沿道路方向每隔2.5 m用有色胶带设置标记,共做多个标记,以方便录像中距离数据的读取。由此,通过读取车辆经过相邻2条标记线的帧数(25帧/s),便能记录车辆经过人行横道的车速变化情况。同时,固定摄像机也记录“抢行”发生时行人和车辆的避险行为。
1.1.3 观测过程
实验观测小组于2010年4月至5月期间,对该人行横道进行录像观测,共记录了10 h的数据。实验在晴天进行,采用连续观测,每次观测至少两小时,避开高峰时间。
1.2 介入型实验
通过门户网站发布公告,研究共招募了10名驾驶志愿者。其中有7名男性驾驶员、3名女性驾驶员,与北京市驾驶员群体性别比例一致;驾驶员年龄分布比较均匀,基本涵盖各个年龄段;大部分驾驶员属于老司机,驾车年数在3 a以上。
介入型实验由志愿者自备机动车,由实验人员在车辆副驾驶座位架设录像机,进行全程录像观测。驾驶志愿者被告知实验完全采用匿名方式,实验完全应用于学术用途,并没有被告知实验观测的意图和内容。
志愿者在清华大学附近指定封闭路线完成3圈,每圈3 km左右,共约10 km的路程,并在结束驾驶后完成问卷1份。问卷围绕“抢行”行为展开,参考曼彻斯特DBQ中所采用的问题,同时参考Xie等对于中国驾驶员驾驶行为研究中CBQ的部分题目,以及Shi等[7]、白云等[11]对于中国驾驶员不当驾驶行为研究所用题目。同时车外设固定摄像机,记录实验车辆的行驶数据,并进行非介入型观测。车内摄像机全程拍摄驾驶员前方路面情况,一方面记录驾驶员行为,即在人行横道前有无减速、停车让行行为,或是“抢行”行为。另一方面记录车辆运行导致的行人及非机动车行为,即有无行人及非机动车避让、从车前通过或路中等待等。
2 结果分析
2.1 非介入型录像观测结果分析
通过非介入型录像,观测介入型实验对象车辆经过人行横道时的速度、加速度情况的同时,记录大量同一时段、同一路段的其他车辆信息,作为介入型实验研究的参考。同步的固定观测记录到介入型实验的10辆车共30次经过同一人行横道,此外又随机读取了其他车辆的信息,共有321辆。其中,无冲突的数据有212个,机动车与行人或非机动车有冲突的数据为109个。测得经过观测点西王庄人行横道的车辆平均速度为28.94 km/h,平均加速度为0.160 m/s2。
2.1.1 不同车型运行特征
将经过人行横道的车辆分为5类:小汽车、出租车、公交车、卡车以及面包车。在这里,只将在录像中观测到的车型进行分类,面包车由于在使用功能上与一般小汽车的载人功能不同,故单分为一类,但样本量并不多。车辆行驶特点见表1。
由表1可见出租车与面包车的平均速度最快,公交车的速度最慢。并且各类车辆在经过人行横道都没有表现出减速行为。其中出租车驾驶员可能因为受经济利益的影响,速度普遍快于其他车型。出租车驾驶员作为职业驾驶员,其驾驶行为与其他群体有所差别,国外已有专门针对该群体驾驶行为的研究,Urs Maag对加拿大出租车驾驶员的研究表明,出租车驾驶员较其他车型驾驶员有更高的事故发生率[12]。而面包车的用途不同于小汽车,在运人的同时可兼有运货性质,多数不属于通常意义上的私家车,其速度较快可能与出租车类似,受经济利益的影响。
卡车和公交车比其他车型质量大,刹车距离长,危险性较大。两者速度要偏慢一些,卡车的加速度最大。在遇到车型较大的卡车,行人及非机动车通常会选择路中或路旁避让,而不是抢在车前通过,也使得卡车能够在人行横道前有更多的机会加速通过。
2.1.2 冲突发生与否的车辆运行特征
机动车与行人或非机动车在人行横道前发生冲突,指一方或双方为了避免可能的碰撞或刮蹭,而进行临时性避让。当行人与机动车在一定的时间和空间上彼此接近到一定程度,行人若不采取行为或机动车若不改变其运行状态,就有发生碰撞的危险,这种现象称为行人过街的交通冲突。
由表2可见,观测结果显示,有冲突发生时,机动车平均速度会较无冲突时有所减小;在无冲突的情况下,机动车通过人行横道时大部分不会减速,保持原有速度或呈现略微加速状态。观测显示在有冲突的情况下,多数情况依然是行人要避让机动车,机动车经过人行横道前后的速度差异不大,基本保持原有速度通过。
2.1.3 行人过街行为特征
根据观测结果,行人、机动车有冲突发生的情况,行人的过街行为特征可分为以下几类:①行人小跑着从车前快速通过;②行人以正常速度从车前经过;③行人在路旁等待;④行人在路中等待,停在人行横道上;⑤行人有过街的趋势但由于车速过快而采取回避措施;⑥行人在拥堵时从车辆间隙通过。
在无冲突发生情况下,行人过街行为也可分为行人在无车经过人行横道时快速通过以及无车时以正常速度通过,录像记录时读取了部分无车时行人过街数据作为对照。
行人过街行为特征与机动车“抢行”与否有直接关系。根据以上几类行人过街行为特征,在此提出一种机动车“抢行”的严重程度定义,见表3。
这里严重抢行指机动车与行人双方如果不采取紧急避让措施(机动车如紧急刹车或加速或转向,行人如车前快速通过或回避等),就会发生碰撞的情形。一般抢行指机动车消极采取措施或不采取措施时,行人采取措施以避免碰撞发生的情形。轻微抢行与无抢行则指行人及机动车均不用采取措施也可避免碰撞的情形,包括行人如果不移动位置则可避免碰撞但采取行动则可能发生碰撞的情形。以上说明见表4。
在西王庄人行横道上,发生各类“抢行”行为时,读取行人过街的平均时间以及小汽车速度、加速度见表5。
行人过街行为特征为“在路中路旁等待”时的过街时间最长,此时小汽车“抢行”通过人行横道,其平均速度及平均加速度也最高。可以看出,驾驶员在看到有行人在路旁或路中等待过人行横道时第一选择不是减速,而是加速通过,没有体现出礼让行人。各类“抢行”发生时,只有行人过街时间有显著差异,而汽车平均加速度很小,体现为速度基本保持不变,即人行横道的存在基本不会影响驾驶员行为,车辆不会减速,这与以下介入型实验问卷所得的结果一致。
2.2 介入型实验结果分析
介入型实验中,10位实验者需要驾车完成3圈的行程并全程录像记录。在每1圈中,都有14个人行横道点需要读取车辆及行人状况,以评判该驾驶员的“抢行”行为发生频率及严重程度。14个人行横道点包括6个十字路口,1个丁字路口以及7个路中人行横道,经过十字路口以及丁字路口处实验车辆均为右转形式,路中人行横道处实验车辆直行。
本研究通过录像读取了14个人行横道点上实验者的驾驶行为,包括加减速、鸣笛等,以及对应的行人及非机动车的行为,如车前通过、快速通过、路中等待及回避等。
在根据行人过街特征对机动车“抢行”分类中,如上文所述,行人或非机动车在路旁、路中等待记为轻微抢行;行人或非机动车以正常速度从车前经过,车辆拥堵缓慢行驶行人从中缓慢通过记为一般抢行;机动车略微减速或不减速,行人或非机动车从车前快速通过,或在路中避让车辆记为严重抢行。同时记录在实验的全过程中,实验车辆是否有对行人或非机动车鸣笛催促的行为。由此,可得到10辆介入型实验车辆的“抢行”行为统计数据,见表6。
注:抢行参数定义为:抢行参数=轻微抢行+2×一般抢行+3×严重抢行+鸣笛。
结合固定观测点对实验车辆的观测记录,实验车辆在经过人行横道时速度均超过25 km/h,大部分车辆呈现略微加速的倾向。
驾驶结束,实验者当场完成问卷一份,问卷包含驾驶员在经过人行横道,交叉口时发生“抢行”行为或让行行为的频繁程度,对“抢行”行为的态度,驾车情绪,个人基本属性信息等内容。
对实验者问卷信息和录像记录其发生“抢行”行为的相关分析,寻找相关程度显著的因素。结果表明:
在问卷中,男性与女性在报告各类“抢行”行为的频率时并没有太大差别,在录像中记录到的轻微及一般抢行行为上也没有体现出太多差异,但是性别与严重抢行行为却有显著相关性,即女性驾驶员记录了更多的严重抢行行为。
年龄与驾龄方面,驾龄超过10 a的实验者记录到的“抢行”行为最少,发生“抢行”行为的严重程度也相对较低。这些驾龄较长的老司机,有些曾经在驾龄较短的时候发生过事故或是目睹过更多的交通事故,所以对其危害的认识更加充分,加上年龄的不断增长,在行为上更趋于稳重,故他们在驾车时往往会更加小心谨慎,“抢行”行为较少。
问卷中,在无人经过的人行横道前选择不减速或很少减速的驾驶员录像观测记录了更多的“抢行”行为;在明确选择不会鸣笛催促行人的驾驶员中通过录像记录到的各类“抢行”行为都很少,而在这一项中没有做出明确选择的驾驶员则倾向于表现出更多及更严重的“抢行”行为。
3 结束语
本研究除了运用心理测量常用的问卷对驾驶实验者进行调查外,还进行了固定点“抢行”观测、介入型录像实验等研究方法,从多方面研究驾驶员的“抢行”行为现状和特点,对白云(2009)[9]针对“抢行”行为的心理测量研究进行补充。研究结果对于改善目前我国的交通安全现状有一定的意义。驾驶行为纷繁复杂,对驾驶行为的研究还远远不够,今后的研究可以多手段、多学科相结合,并且研究具有实用性的行为干预方案。
机动行为 篇6
近年来,我国各大城市机动车保有量持续上升。2015年广州汽车保有量达233.8万辆,比2014年增加11万辆[1]。然而,现有道路交通系统无法做到完全的人车分离,机动车与行人在人行横道处的冲突问题愈发明显。相关研究指出,驾驶员不按规定让行导致了14.4%的道路交通事故[2]。
《中华人民共和国道路交通安全法》第四十七条从保护行人生命安全出发,明确提出“机动车行经人行横道时,应当减速行驶;遇行人正在通过人行横道,应当停车让行。机动车行经没有交通信号的道路时,遇行人横过道路,应当避让”,然而,机动车的让行行为在国内并未受到广泛重视,对于违反这一规定的不让行行为,目前也仅有少数城市,如杭州、南宁、深圳、珠海等提出了针对性的处罚措施。
目前发达国家关于让行行为的法规较为完善,且机动车驾驶员形成了让行行人的驾驶习惯。国内机动车在人行横道处与行人抢行的现象较为普遍。本文针对广州市机动车驾驶员,研究人行横道处机动车让行行为,包括减速让行与停车让行。通过实地调查和问卷调查,采用数据统计和相关性分析等方法,探讨广州市机动车让行行为现状,分析确定影响机动车让行行为的驾驶员特征因素。
1 国内外现状
国外关于让行行为的研究并不多见,相关研究主要集中在对一般道路情景下的不良驾驶行为方面。John A.Groeger对基于交通心理学的驾驶行为进行了早期的研究,主要涉及驾驶员的感知和认识、驾驶员的个人成长经历、社会心理学理论、驾驶员状态研究和个体差异等[3]。Goldenbeld等按照行为动机的不同将驾驶行为分为计划性行为、情绪化行为和习惯行为[4]。Reason等制作了著名的驾驶行为问卷(Manchester Driver Behaviour Questionnaire,DBQ),对问卷数据进行降维分类,得出驾驶行为的3个因子:故意违规、危险错误和无害的失误[5]。Lawton等将DBQ因子结构进行细化,将违规因子划分为攻击行为和普通违规行为[6]。针对人行横道处人车冲突的研究,Kadali对混合交通流下人行横道处行人过街行为进行研究,发现体型越小的机动车让行比例越低[7]。Hasina的研究表明,人行横道处采用砖铺路面结构可以提高机动车的让行比例[8]。Rosenbloom等对以色列的驾驶员在人行横道处让行行为进行观察统计,发现年龄与性别因素影响驾驶员让行行为频率[9]。Bastian对无信控人行道处的车辆让行行为进行统计分析,结果表明驾驶员对集群、快速通过人行道的行人有更高概率采取让行行为[10]。
国内研究方面,Xie和Parker针对中国驾驶员驾驶特点和习惯,在DBQ的基础上设计了中国驾驶行为问卷(Chinese Driving Questionnaire,CDQ),对问卷数据进行分析得出了4个主要因子—社会等级感、潜在的道路安全对策、对人际网络的信任和对法律权威的挑战[11]。赵亮等研究指出,驾驶行为特性与驾驶员个人特征之间存在内在关系[12]。白云等针对北京市机动车抢行行为编制了抢行行为量表,通过方差分析显示不同人口学特征的驾驶员对于抢行行为具有不同程度的倾向性[13,14]。王俊骅等对上海市9个路段的人行横道的人车冲突进行录像分析,建立行人—车辆冲突的严重程度指标体系,分析行人与机动车的避险特征[15]。石京等开展了驾驶行为观察和介入型实验,显示驾驶员抢行行为普遍存在[16]。
2 调查研究方法
本研究实地观测广州市机动车人行横道让行行为,统计不同路段上机动车让行率。同时,对行人和机动车驾驶员进行问卷调查,分析行人与驾驶员对让行行为的态度差异,以及驾驶员特征因素对让行行为的影响。
2.1 实地观测
选择广州市具有代表性的、行人过街与机动车通行冲突集中的人行横道处,收集相关信息,包括:行经人行横道的机动车数量、人行横道前减速慢行的机动车数量和行人通过时停车让行的机动车数量。本研究最终选取了海珠区上渡路、天河区华夏路、越秀区德政北路与豪贤路交叉口3处人行横道为主要观测对象,3处观测点周边情况如图1所示。其中海珠区与越秀区的观测点地处老城区,天河区华夏路位于广州市商业中心,地处广州市新城区。
实地观测于2016年1月3日晚高峰时段开展,于3处人行横道进行车辆连续观测,统计车辆数、减速让行车辆数及停车让行车辆数。
2.2 问卷调查
本次调查问卷旨在分析行人和机动车驾驶员对让行行为的认知态度,并探索影响让行行为的驾驶员特征因素。问卷分为行人问卷和驾驶员问卷。
调查问卷包含以下3个部分的内容:
1)驾驶员的基本特征信息,如性别、年龄、受教育程度、驾龄等。
2)驾驶员对人行横道预告标线的认知度及驾驶时对人行横道留意度,行人及驾驶员对让行行为的态度。
3)驾驶员让行行为频率调查,包括减速让行与停车让行两种让行行为。
正式调查前的预调查中对部分驾驶员和行人进行访谈,收集他们对问卷的意见,对问卷问题进行了部分筛选和修改。根据预调查完善最终正式调查问卷,进行人工实地发放并回收问卷。
本次调查最终得到434份有效问卷,其中驾驶员问卷194份,行人问卷240份。受调查驾驶员情况如表1所示。
由表1可知,受访驾驶员中,男性占比67%,30~50岁占比71.1%,本科及以上学历占比46.4%,3年以上驾龄占比69.1%,私家车驾驶员占比66.0%;受访行人中,男性占比58.8%,30岁以下占比83.3%,本科及以上学历占比38.3%。
3 结果分析
3.1 让行率调查
机动车行经人行横道时的让行行为包括减速慢行和停车让行。让行率为采取让行行为的机动车占全部行经车辆的比例。实地观测数据如表2所示。
上渡路为典型的自由式过街人行横道,车辆与行人在人行横道处的冲突时有发生,由表2可知,此路段上机动车在人行横道处的让行率仅有7.6%;华夏路段人行横道位于花城广场附近,人流量较大,此处有交通协管人员指挥,机动车让行率有明显提升,达到13.5%;德政北路-豪贤路交叉口中,豪贤路机动车左转信号与德政北路行人过街信号绿信时段相同,一个信号周期2min内绿信周期为14s,故统计车辆数较少,让行率为12.3%。
统计结果可以看出,观测路段上机动车在人行横道处的总的让行率为10.9%,处于较低水平,机动车与行人争抢道路通行权的现象较为普遍。
3.2 认知及态度调查
认知调查涉及驾驶员对人行横道预告标线的认知度和对人行横道的留意度。人行横道预告标线为道路路面的白色菱形标线,此标线设置在到达人行横道前30~50 m处,用以提示驾驶员前方接近人行横道,应减速或停车让行。态度调查主要涉及行人和驾驶员对让行行为的认可度,包括是否赞成车辆让行行为与处罚不让行行为。
表3显示了受访机动车驾驶员对于人行横道预告标线的认知情况,以及行车时对人行横道的留意情况。
从表3中可知,在接受调查的驾驶员中,有约40%的驾驶员不认识人行横道预告标志,只有不到30%的驾驶员认识且在行驶过程中会留意预告标志。在行车时,约22%的驾驶员养成了留意人行横道的良好习惯。调查数据反映出广州市机动车驾驶员对人行横道处的行车安全意识及让行行为意识较为薄弱。
对机动车让行行为,行人和驾驶员在是否赞成机动车让行,以及是否处罚不让行行为方面有一定的态度差异,如表4所示。
由表4可知,驾驶员和行人受访者中均有80%以上赞同机动车让行行为,但驾驶员中只有56%的认为应该对不让行行为进行处罚,说明大部分驾驶员对于让行行为的认识停留在道德层面,并没有上升到法律法规的层面。行人出于自我安全保护的需要更加赞同处罚机动车不让行的行为。在赞同车辆让行行为的受访者中,约7成的受访者表示让行行为可以改善交通安全、促进交通文明;反对让行行为的受访者中,约6成的受访者认为让行行为会造成交通拥堵、加剧行车延误。
3.3 差异性分析
为进一步分析影响广州市机动车驾驶员让行行为的特征因素,运用卡方检验分析样本的特征是否具有统计意义上的差异,找出其中对让行行为有显著影响的驾驶员特征因素。这里让行行为用其行为频率来表示,分别用数值1~5表示从不、很少、有时、经常和总是这5种行为频率,让行均值表示让行频率数值均值,让行均值越高表示更频繁的让行行为。表5为差异性分析结果。
从表5中均值和P值可以看出不同驾驶员特征在两种让行行为上的差异:
1)总体来看,驾驶员减速让行均值高于停车让行均值,显示驾驶员减速让行频率高于停车让行频率,驾驶员更倾向于通过减速进行让行。
2)女性比男性报告了更多的让行行为,女性更倾向于采取让行行为,表现出显著性差异(P<0.05)。以往的研究也显示,男性驾驶员攻击性和敢为性强,女性驾驶员稳定性和社会向性更好[12]。
3)年龄越大的驾驶员更倾向于让行。年龄小于30岁的驾驶员让行均值显著低于其他年龄段,50岁以上的驾驶员让行均值高于其他年龄段。
注:*在0.05水平下显著
4)不同婚姻状况的驾驶员在让行行为方面表现出一定的差异性,已婚的驾驶员采取减速让行多于未婚驾驶员(P=0.026),但在停车让行方面没有表现出显著差异性(P=0.238)。
5)受教育程度不同的驾驶员在让行行为方面表现出一定的差异性(P<0.05),让行均值随驾驶员受教育程度增加呈上升态势。
6)驾龄影响驾驶员让行行为,驾龄小于1 a和驾龄9 a以上的驾驶员让行均值高于其他驾龄段,驾龄在4~6 a的驾驶员让行均值最小。
7)私家车驾驶员比出租车驾驶员让行均值更高,报告了更频繁的让行行为,但是在统计意义上此差异并未表现出显著性(P>0.05)。
4 结论
1)实地观测结果显示,广州市调查路段中机动车人行横道处让行的比例小于15%,显示出广州市机动车驾驶员尚未养成行人优先的驾驶习惯。
2)问卷调查结果显示,驾驶员部分特征与让行频率有显著相关性,其中女性驾驶员、年长驾驶员以及受教育程度高的驾驶员表现出更频繁的让行行为。
3)本研究可为广州市治理机动车与行人抢行现象提供一定参考,比如,对让行频率较低的驾驶员群体可以采取更有针对性的安全教育。今后的研究可以进一步考虑驾驶员个体在不同道路环境下的心理状态对让行行为的影响,研究采用多手段、多学科相结合的方式对驾驶员让行行为的干预方法。
摘要：为了探索广州市机动车驾驶员人行横道处让行行为的特征与其影响因素,采用实地调查、问卷调查和卡方检验等方法,对广州市3处典型人行横道处进行现场观测,发放并收集434份有效问卷,开展机动车让行率、行人和驾驶员对于让行行为的认知及态度、驾驶员特征因素对让行行为频率的影响等方面的统计分析。研究结果显示,广州市机动车在人行横道处减速或停车让行的比例低于15%;女性驾驶员、年龄较大的驾驶员和受教育程度高的驾驶员更倾向于在人行横道处让行。