道路交通安全是安全生产工作的重中之重。一直以来，如何加强交通运输领域安全生产治理，遏制重特大交通事故发生，是交通运输行业的重要研究方向。资料显示，与“十二五”期间相比，“十三五”期间的道路交通较大事故、重大事故、特别重大事故分别下降35%、69%和50%。同时规划“十四五”期间，年均较大事故相较于“十三五”末下降4%左右，年均重特大事故控制在4起左右。有关道路交通安全的研究与应用，是促成“十三五”期间事故数降低的关键力量，亦是实现“十四五”全国道路交通安全规划目标的重要理论支撑。
　　近年来，针对道路交通安全领域中的核心科学问题和关键技术难题，国内学者围绕驾驶行为、心理、认知与反应、安全意识、道路交通安全分析建模、事故主动防控、道路设施安全评估及优化、车路协同、自动驾驶技术、风险辨识、评估与处置等方面开展了一系列研究，并取得了大量研究成果。
　　为了帮助读者回顾了解最近五六年来道路交通安全领域的高影响力研究成果，进一步推动未来研究，《中国公路学报》特邀本刊副主编同济大学王雪松教授组织选稿，推出“道路交通安全”虚拟专刊，共分为三个系列：
　　（一）驾驶行为、心理与安全意识；
　　（二）道路交通安全分析建模、事故防控、道路设施安全评估与优化；
　　（三）面向车路协同与自动驾驶的安全风险辨识、评估与处置。

　　本期为“道路交通安全”虚拟专刊之系列（一）：驾驶行为、心理与安全意识，共收录15篇文章，供读者参考。

驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述

1.长沙理工大学汽车与机械工程学院 

2.长沙理工大学工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室 

3.湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 

4.中南大学交通运输工程学院

 5.湖南司法警官职业学院

 6.吉利汽车研究院有限公司

　　驾驶人作为人-车-路-环境复杂系统中最核心的因素，在交通安全中发挥最为关键的作用。聚焦驾驶人熟悉程度这一因素对道路交通事故的影响，系统地梳理和分析了驾驶人熟悉程度与交通事故的关系及其影响安全驾驶的机理等相关研究及成果。首先，基于驾驶人熟悉程度的距离维度和频率维度识别标准，分析了驾驶人对道路、环境及车辆的熟悉程度与其发生交通事故概率的关联性；其次，从驾驶人控制行为、路径选择行为及视觉行为等角度归纳了驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理；最后，就该领域面临的挑战及未来的研究趋势进行了分析和探讨，提出进一步标准化驾驶人熟悉程度指标的方法，为驾驶安全程度评价及提高交通安全提供了理论基础。针对已有相关研究的局限性及机理研究中尚不明朗的问题，后续研究需从认知心理学方面探究因道路、环境、车辆等驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理，进一步将视觉特征指标与生理指标结合以量化驾驶人熟悉程度，将此纳入到道路选择模型中。同时，从生理指标角度客观衡量驾驶人熟悉程度对其乘坐舒适度的影响，这些为提升自动驾驶技术接受度、交通安全及车辆安全提供强有力的理论基础。

[1]  胡林,郭广涛,黄晶,等.驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述[J].中国公路学报,2022,35(6):240-253.

薛清文，蒋愚明，陆键

同济大学道路与交通工程教育部重点实验室

　　连续的跟驰行为和换道行为是驾驶行为的主要构成部分，对交通拥挤和交通事故有着重要影响。通过无人机视频拍摄和图像处理方式，提取了曹安公路沿线的2个交叉路口间正常交通流状态下共600条多车高精度轨迹数据。首先，考虑车辆类型对驾驶行为产生直接的影响，分析了大车和小车的车辆轨迹特征变量分布的差异性，包括速度、加速度、碰撞时间倒数、车头时距等，在标记危险驾驶行为的过程中考虑车辆类型的影响。其次，针对不同的车辆类型，利用修正碰撞裕度对跟驰行为和换道行为进行风险性评估，将其划分为安全型和风险型。根据风险型行为发生的顺序以及持续时间，评估驾驶人的整体驾驶状态是否危险，作为危险驾驶行为识别的样本标记。分别利用离散小波变换和统计方法提取车辆轨迹的关键特征参数，为了提高模型识别效率，将关键特征参数进行排序，从而确定最优判别指标；最后，利用轻量梯度提升机（LGBM）算法对危险驾驶行为进行识别，并与随机森林、多层感知器、支持向量机等算法在精度上进行比较。研究结果表明：在上述研究条件下，LGBM算法对危险驾驶行为的理论识别率最高可达93.62％，可以实现基于机器学习算法的危险驾驶行为的高精度自动识别，该结果对于智能驾驶辅助系统的设计、道路交通安全决策的制定具有显著的意义。
[2]  薛清文，蒋愚明，陆键.基于轨迹数据的危险驾驶行为识别方法[J].中国公路学报，2020，33(6):84-94.

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

刘志强，王一凡，吴雪刚，张春雷，倪捷

江苏大学汽车与交通工程学院

　　为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。
[3]  刘志强，王一凡，吴雪刚，等.基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究[J].中国公路学报，2019，32(6):86-95.

基于驾驶行为和视觉特性的长大隧道突起路标作用效果评估

赵晓华^1,2，鞠云杰²，李佳^1,2，陶盼盼³，王雪松⁴，周荣贵⁵

1.北京工业大学北京市交通工程重点实验室 

2.北京工业大学北京市城市交通运行保障工程技术研究中心 

3.北京国道通公路设计研究院股份有限公司 

4.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 

5.交通运输部公路科学研究院

　　突起路标(RPMs)是高速公路隧道内常见的交通安全设施，对预防和减少交通事故具有重要作用。针对高速公路长大隧道RPMs作用效果，从驾驶人角度出发，基于驾驶模拟试验测试，分析RPMs对驾驶人的影响，实现以微观驾驶行为和眼动数据为基础的高速公路长大隧道RPMs作用效果评估。设计2种RPMs方案(RPMs-B：设置在隧道检修道和车道边缘线；RPMs-C：设置在车道分界线和边缘线)与未设置RPMs(RPMs-A)的隧道形成对比；招募32名持照驾驶人，获取细粒度驾驶行为及眼动数据，选择平均速度、加速度、横向偏移等7项指标构建评价指标体系；利用重复测量方差分析方法，探究各项指标的显著性及效应量水平，进而采用基于熵权法的模糊综合评价模型，对比3种RPMs方案的作用效果。研究结果表明：RPMs对驾驶行为及心理、生理具有较显著的作用，具备不同程度的现实意义；驾驶人心理、生理负荷程度降低，焦虑情绪得到缓解，驾驶舒适性良好；速度调控能力增强，对车辆横向位置感知及操纵水平上升，车辆行驶更加平稳;在隧道曲线段RPMs使得平均速度明显增加，增加了事故风险；模糊综合评估结果显示在隧道全程、曲线段和中间段，RPMs-C均为最优方案，即RPMs设置在车道分界线及两侧边缘线位置。研究结果为隧道安全设施的评估及优化问题提供了解决方案，也为进一步形成隧道安全设施设置指南奠定了基础。

[4]  赵晓华，鞠云杰，李佳，等.基于驾驶行为和视觉特性的长大隧道突起路标作用效果评估[J].中国公路学报，2020，33(6):29-41.

基于突变论的高速公路团雾驾驶行为瞬态分析

李晓雷^1,2，唐伯明¹，曾超¹

1.重庆交通大学土木工程学院 

2.陆军勤务学院岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室

　　为揭示团雾环境多车追尾事故致危机理，有必要分析驾驶人进入团雾路段瞬间的驾驶行为特征。通过聚类分析得出：团雾雾段长度、雾发时段和雾发频次等具有突变特征，因此对高速公路团雾环境驾驶行为进行瞬态分析应充分考虑其突变性。以能见度区间为（0，1500m］、雾段长度小于4km的路段为研究对象，构建基于能见度、视觉区域和行车速度的驾驶行为突变瞬态模型，对车辆驶入团雾路段后的行驶速度、注视区域等指标进行瞬态分析；对比分析在相同能见度的团雾路段，两侧有诱导雾灯和无诱导雾灯2种情况下的驾驶行为。结果表明：车辆从无雾路段驶入到驶离团雾路段过程中，其驾驶行为可大致细分为察觉、确认、紧急制动、加速制动、缓制动、速度保持、微加速、快加速8个阶段；上述各阶段因加速度的变化导致了团雾路段车速离散值增加；与无诱导雾灯路段相比，有诱导雾灯的团雾路段因雾灯补偿了部分因团雾导致的视觉缺失信息，驾驶人的视觉区域直径和视距变大、减速幅度变缓，有助于降低团雾路段车速扰动和突变效应带来的不利影响，提升车辆通过团雾路段的安全性。
[5]  李晓雷，唐伯明，曾超.基于突变论的高速公路团雾驾驶行为瞬态分析[J].中国公路学报，2018，31(4):78-87.

考虑多因素修正的山区二级公路弯坡组合路段小型车运行速度模型

袁华智¹，阎莹²，袁志兵²，张红英¹，陈浩天²，王磊³

1.兰州理工大学土木工程学院 

2.长安大学运输工程学院 

3.长安大学汽车学院

　　为确定山区二级公路弯坡组合路段小型车运行速度规律，使用Metro Count 5600设备对国道G108和G244山区二级公路共128.8km的71个特征断面车辆速度进行采集。基于实测数据分析了道路平纵线形及前一个断面车辆初始速度对当前断面运行速度的影响，在初步拟定自变量的基础上，分别采用偏相关分析和因子共线性分析对与因变量相关关系不显著及高度共线性的变量予以剔除，基于非线性回归方法构建曲线中点及曲线出口小型车运行速度预测基础模型；结合山区公路运行环境特点，分别考虑驾驶人视距、路侧静态和动态环境的干扰、交叉口密度对建立的基础预测模型予以修正，最后根据实测数据和预测数据的相对误差对模型进行验证。结果表明：曲线半径、曲线前半段坡度以及曲线入口运行速度对曲线中点运行速度有显著影响；曲线平均半径(当前曲线半径和即将驶入路段半径的平均值)、曲线出口前方坡度和曲线中点运行速度对曲线出口运行速度有显著影响；曲线中点和曲线出口处运行速度实测值和预测值的平均相对误差分别为5.64%和7.35%，模型较为有效。研究结果可为山区二级公路安全性评价及道路设计提供参考。
[6]  袁华智，阎莹，袁志兵，等.考虑多因素修正的山区二级公路弯坡组合路段小型车运行速度模型[J].中国公路学报，2022，35(1):286-297.

基于交通标志信息量的驾驶负荷加载有效性研究

吕能超^1,2,3，曹越^1,2,3，秦羚^1,2,3，吴超仲^1,2,3

1.武汉理工大学智能交通系统研究中心 

2.武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心 

3.武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心

　　过高的驾驶负荷是导致驾驶绩效受损和交通事故的重要原因，因此驾驶行为和交通安全研究中需要采用适当的负荷加载形式；通过试验分析不同信息量的交通标志对驾驶人认知负荷的影响规律，验证交通标志信息量对负荷加载的有效性。基于不同信息量的交通标志，对驾驶人的驾驶负荷进行试验验证。招募44名被试在静态控制环境下进行交通标志认知试验，采用信息理论对交通标志信息量进行量化计算，用不同信息量的交通标志进行认知负荷加载，采集被试对每个标志的主观负荷评价及反应时间。试验结果表明：主观驾驶负荷与交通标志信息量有高度相关性，反应时间随着信息等级的增加而增加；而驾驶人性别和驾驶经验对交通标志视认反应时间和主观驾驶负荷量化没有显著影响，这说明在驾驶试验中，交通标志信息量可以用于驾驶试验中的认知负荷的加载，而这种负荷的加载对于驾驶人的性别和驾驶经验是无差别的。该研究更多地考虑了驾驶人的认知特性，研究成果可用于驾驶负荷试验的次任务加载，帮助进行交通安全理论研究。
[7]  吕能超，曹越，秦羚，等.基于交通标志信息量的驾驶负荷加载有效性研究[J].中国公路学报，2018，31(8):165-172.

城市水下特长隧道出入口视觉及舒适性研究

焦方通，杜志刚，王首硕，郑号染，卓诗琪

武汉理工大学交通学院

　　为探求驾驶人在城市水下特长隧道出入口的视觉负荷变化特性和视觉舒适性，在上午9：00~10：00的平峰时段，天气良好且交通流影响较小的条件下，选取10名驾驶人于东湖隧道（全长10.6km，限速60km·h-1）以50~60 km·h-1的自由流车速开展实车试验。利用眼动仪、照度计等试验设备，采集驾驶人进出城市水下特长隧道过程中的瞳孔面积、照度值等试验数据。基于实车试验数据，研究进出隧道过程中驾驶人的瞳孔变动特性，并比较多种评价指标的差异性，选取瞳孔面积最大瞬态速度值为评价指标，对东湖隧道出入口的视觉舒适度进行评价。基于瞳孔面积的变化特点构建了瞳孔面积最大瞬态速度值与瞳孔面积的函数模型，具体分析了出入隧道过程中不同位置的视觉负荷。结合出入口处连续时间序列下光环境的变化特点，分析了出入口的视觉舒适性。研究结果表明：进入隧道过程中驾驶人瞳孔面积的平均增长率较城市普通路段增大至246.561%并趋于稳定，对黑洞效应的适应时间为8.636s；驶离隧道过程中较隧道内部路段平均增长率减小至62.631%并趋于稳定，对白洞效应的的适应时间为4.273s；瞳孔面积最大瞬态速度值与瞳孔面积呈正相关性，出入口位置的视觉负荷排序为入口洞内最大、出口洞内次之、入口洞外与出口洞外最小，各区段的视觉舒适性与之相反；研究发现出入口处的格栅式遮光棚可缓解光环境的急剧变化，有助于驾驶人适应黑白洞效应、提升行车安全性。
[8]  焦方通，杜志刚，王首硕，等.城市水下特长隧道出入口视觉及舒适性研究[J].中国公路学报，2020，33(6):147-156.

基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析

闵建亮，蔡铭

中山大学智能工程学院智能交通系统重点实验室

　　为研究脑机接口(BCI)在交通运输中的应用，减少因疲劳驾驶导致的交通安全事故，提出基于前额脑电(EEG)信号多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测方法。首先，设计驾驶仿真模拟试验，利用脑电帽采集26名被试清醒驾驶和疲劳驾驶的前额EEG信号，试验过程中，使用主观检测方法每隔20min对被试进行问询；其次，应用MATLAB对采集到的EEG数据进行预处理，基于2种驾驶状态形成被试初始样本数据集；进而，在该数据集基础上，利用多尺度熵的概念，提取EEG信号小波对数能量熵(WLE)特征，同时提取经典模糊熵(FE)特征进行比较分析；然后，运用极限学习机(ELM)对提取的特征数据集进行快速有效的精准分类，并使用留一交叉验证法进行验证评估；最后，对比经典FE分类表现，并结合多种性能指标对驾驶疲劳检测结果进行综合比较。研究结果表明:在本文试验条件下，基于多尺度WLE(MWLE)的前额EEG疲劳识别率显著高于基于多尺度FE(MFE)的识别率，其理论平均正确率达91.8%；基于多尺度熵的EEG信号特征提取方法能有效提高驾驶疲劳识别效果和算法效率；多种性能指标表明前额EEG的WLE可以作为衡量驾驶疲劳的有效生理指标；结果验证了采用基于ELM对MWLE的前额EEG信号进行驾驶疲劳检测方法的有效性和实用性，有助于促进可穿戴BCI在疲劳驾驶预警中的应用。
[9]  闵建亮，蔡铭.基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析[J].中国公路学报，2020，33(6):182-189.

认知分心对车辆跟驰过程操控安全性的影响

李鹏辉¹，廖呈玮¹，郑志晓¹，王颖²，李一兵¹

1.清华大学汽车安全与节能国家重点实验室  

2.北京航空航天大学交通科学与工程学院

　　为了研究车辆跟驰过程中驾驶人认知分心与驾驶安全的关系，采用驾驶模拟器构建城市道路车辆跟驰场景，并设计3种难度等级的认知分心次任务，采集35名被试驾驶人在试验过程中的方向盘转角、油门开度、制动踏板力等操作参数，以及车辆位置、速度、加速度等车辆运动参数。采用重复测量一般线性模型，分析不同等级认知分心对上述参数的影响。研究结果表明：在横向操控方面，随着认知分心程度增高，方向盘回转率增大，但车辆横向位置标准差减小，表明驾驶人处于认知分心时，采取频繁修正方向盘的补偿方式，降低车辆横向位置波动，过度补偿车辆横向安全性，且该补偿行为与认知分心程度正相关；在纵向操控方面，认知分心时，油门开度、制动踏板位置方差增大，且制动踏板位置均值增大，同时车头间距及时距未观察到显著性变化，表明认知分心时驾驶人采取频繁操作油门、制动踏板，增大制动幅度等方式进行补偿，使车头间距及车头时距等表征车辆纵向跟车安全性参数处于正常驾驶水平，但加速度标准差增大，表明跟车稳定性降低。研究结果为涉及分心的人车交互装置优化设计及考虑分心状态的驾驶人状态管理系统开发提供了一定的理论依据。
[10]  李鹏辉，廖呈玮，郑志晓，等.认知分心对车辆跟驰过程操控安全性的影响[J].中国公路学报，2018，31(5):167-173.

分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响

李鹏辉¹, 胡孟夏¹, 张文会², 李一兵¹

1. 清华大学 汽车安全与节能国家重点实验室, 北京 100084  

2. 东北林业大学 交通学院, 黑龙江 哈尔滨 150040

　　为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响，采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态：侧向行人冲突和纵向追尾冲突，设计认知、视觉以及发短信（认知+视觉复合分心）3种分心任务，在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下，采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间，分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明：认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09 s，但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响；视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人（分别增加0.31 s和0.27 s）以及纵向追尾冲突（分别增加0.47 s和0.38 s）的制动反应时间；此外，在纵向追尾冲突中，随着冲突紧迫度提高（前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大），驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间，容易导致事故的发生，具体而言，认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间，涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间；视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心，说明视觉分心对行车安全影响更大。
[11]  李鹏辉, 胡孟夏, 张文会, 等. 分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响(双语出版)[J]. 中国公路学报, 2018, 31(4): 36-42.

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

郑玲，乔旭强，倪涛，杨威，李以农

重庆大学机械与运载工程学院

　　准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明:基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。
[12]  郑玲，乔旭强，倪涛，等.基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究[J].中国公路学报，2021，34(4):240-250.

老年驾驶人的驾驶自我调节研究述评

周楚¹，李婵¹，沈先亭¹，王雪松^2,3，李国华⁴

1.复旦大学心理学系 

2.同济大学交通运输工程学院  

3.道路交通集成优化与安全分析国家工程实验室  

4.哥伦比亚大学公共健康学院

　　随着社会人口老龄化的发展，老年驾驶人的占比逐年增加，提升老年人的驾驶安全性对于其安全自主出行和公共交通安全均具有重要意义。驾驶自我调节是老年驾驶人为适应身体、认知功能变化而对驾驶行为做出的主动调整，是其提升驾驶安全性、延长驾驶生命和维持自主行动能力的有效补偿策略。通过对已有关于老年驾驶人的驾驶自我调节研究进行系统回顾，介绍了老年驾驶人的驾驶自我调节行为的定义及其表现，归纳分析了其驾驶自我调节行为的影响因素及产生机制，在此基础上总结了现有研究的局限，并指出了未来进一步研究的主要思路和方向。对文献的梳理和分析表明：老年驾驶人的驾驶自我调节包括减少驾驶频率和回避具有挑战性的驾驶情境2种主要形式，并可分为策略性、战术性和生活目标性自我调节3种不同的层次水平；驾驶自我调节是一个复杂的过程，社会人口因素、生理健康和功能状况、心理因素等均可对其产生影响；驾驶自我调节的产生机制可以被概括为是个体从认知到态度改变，再到形成调节行为意向，直至最终发生驾驶行为改变的动态决策过程。未来对老年驾驶人的驾驶自我调节行为研究应更进一步将客观驾驶行为数据、医疗机构数据与驾驶人主观自我报告相结合，适当开展追踪研究，考察驾驶自我调节行为随年龄的发展变化趋势，深入探究驾驶自我调节的产生机制及其在降低事故发生和提升驾驶安全性方面的作用。
[13]  周楚，李婵，沈先亭，等.老年驾驶人的驾驶自我调节研究述评[J].中国公路学报，2020，33(6):18-28.

基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

冯忠祥¹，季诺亚¹，罗毅²，赵璨¹

1.合肥工业大学汽车与交通工程学院 

2.公安部交通管理科学研究所

　　为了评价公众交通安全意识，进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性，对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先，基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查；其次，对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验，得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子；最后，选取上述因子作为3个一级评价指标，因子所含条目作为17个二级评价指标，对公众交通安全意识进行评价，采用主成分分析法计算因子得分，并应用熵值法确定一级评价指标权重，再通过灰色关联分析计算灰色关联度，最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中，18~40岁群体交通安全意识水平最高(b=0.79)，41~65岁(b=0.44)和65岁以上(b=0.45)群体交通安全意识水平较低；不同受教育程度的公众中，专科学历群体的交通安全意识水平最高(b=1)，小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低(b=0.33)；不同职业的公众中，事业单位人员群体的交通安全意识水平最高(b=0.93)，农民群体的交通安全意识水平较低(b=0.33)；不同出行方式的公众中，以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高(b=0.91)，而以三轮车(b=0.35)和自行车(b=0.36)为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量，并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。
[14]  冯忠祥，季诺亚，罗毅，等.基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法[J].中国公路学报，2020，33(6):212-223.

公交车驾驶人组织认同感和工作倦怠对不良驾驶行为的影响

马雪铭¹，李婵¹，江展¹，李瑞瑞²，王雪松^2,3，柴晨²，高岩^3,4，周楚¹

1.复旦大学心理学系  

2.同济大学交通运输工程学院   

3.道路交通集成优化与安全分析国家工程实验室  

4.公安部交通管理科学研究所

　　公共交通是城市道路交通运输系统中的重要组成部分，公交车驾驶人存在的不良驾驶行为已经成为影响交通安全的最大制约因素之一，由其引发的道路交通事故给个人和社会都造成了严重损失，探索更为安全的公共交通环境显得极为重要。以公交车驾驶人为对象，探究影响公交车驾驶人驾驶行为特征的个人心理因素和组织环境因素，及其对不良驾驶行为的内在影响机制。选用工作倦怠量表（MBI－GS）、组织认同感问卷（OIQ）及驾驶行为问卷（DBQ）对844名城市公交车驾驶人展开问卷调查研究，并使用回归分析和中介检验来探究工作倦怠和组织认同感对驾驶行为的影响机制。结果表明：①32.8％的公交车驾驶人存在不良驾驶行为，错误驾驶行为显著高于违法驾驶行为。其中，在违法维度中，侵略性违法显著高于普通违法。②公交车驾驶人存在较高的组织认同感，组织认同感对不良驾驶行为具有显著的负向预测作用，对工作倦怠程度具有显著的负向预测作用；工作倦怠程度对不良驾驶行为具有显著的正向预测作用。③公交车驾驶人的工作倦怠水平在组织认同感对不良驾驶行为的影响中起到部分中介作用。该结果厘清了公交车驾驶人的工作倦怠和组织认同感对不良驾驶行为的影响机制，为进一步探究不良驾驶行为的心理干预方法提供了思路，从而达到改善城市道路公共交通安全环境的目标。
[15]  马雪铭，李婵，江展，等.公交车驾驶人组织认同感和工作倦怠对不良驾驶行为的影响[J].中国公路学报，2020，33(6):224-234.




虚拟专刊策划：马勇        虚拟专刊选稿：王雪松

王雪松，同济大学交通运输工程学院教授、博士生导师。担任道路与交通工程教育部重点实验室副主任，道路交通安全与环境教育部工程研究中心副主任、道路交通安全管控技术国家工程研究中心驾驶行为技术分析部主任、交通安全国际合作联合实验室执行主任。出版《交通安全分析》专著1部，主持编写标准8部（行业标准3部、地方标准和团标5部），发表学术论文400余篇。2019~2022年连续4年入选爱思唯尔中国高被引学者，2020~2022年连续3年入选交通运输领域全球前2%科学家榜单。担任《中国公路学报》副主编、TRR交通安全方向领域主编、Accident Analysis & Prevention副主编、TRB三个学术委员会委员、“一带一路”国际交通联盟交通安全委员会主席、中国智能交通协会交通安全专业工作委员会副秘书长、全国事故深度调查专家、公安部交通管理科学研究所客座研究员、上海市交通委交通安全专业委员会主任、上海市交通工程学会交通安全专业委员会主任。