Средняя техническая скорость грузового автомобиля: ✅ Среднетехническая скорость грузового автомобиля категории дорог

Содержание

ᐉ Определение средней скорости движения

Средняя техническая скорость движения автомобилей и тракторов равна:

V = L/T
,где L — расстояние пробега в км

Т — время движения в часах по всему маршруту длиной L км, без учета времени на остановках

Установлено, что средняя техническая скорость движения автомобиля зависит от многих факторов и в частности от проходимости автомобиля, его максимальной конструктивной скорости Vк, от качества и состояния дороги, интенсивности движения и др. Рекомендуется определять среднюю скорость движения автомобиля с учетом неровностей на дороге. В этом случае допустимая средняя скорость принимается равной при движении по хорошему гудронированному шоссе — 70 км/час, по требующему ямочного ремонта — 55 км/час, по мостовой в хорошем состоянии — 37 км/час, по требующей ямочного ремонта — 22 км/час.

На основании практических данных можно считать, что для грузовых автомобилей с полной полезной нагрузкой средняя техническая скорость движения в составе автоэшелона составляет:

  • На очень хороших дорогах — около 0,8—0,9 Vк
  • На хороших дорогах — 0,6 Vк
  • На плохих дорогах — 0,2 Vк
  • На очень плохих дорогах — 0,1 Vк

Для тракторных поездов с тракторами сельскохозяйственного типа во время движения по большинству дорог средняя техническая скорость составляет около 0,8 — 0,9 Vк. Средняя техническая скорость движения легковых автомобилей примерно на 30% выше соответствующей скорости грузовых автомобилей.

Средняя техническая скорость движения группы автомобилей (эшелона) по сравнению со средней технической скоростью движения одиночно двигающихся автомобилей уменьшается (за исключением случаев движения по очень плохим дорогам) вследствие задержек движения на отдельных участках маршрута.

Для того чтобы увеличить среднюю скорость движения автомобилей в составе эшелона и уменьшить задержки в движении, необходимо соблюдать следующие требования:

  1. Дистанции между автомобилями и между эшелонами должны выдерживаться пропорционально средней технической скорости движения как на легких, так и на трудных участках пути.
  2. При значительном количестве на дороге (на маршруте) местных препятствий, на которых приходится уменьшать скорость движения, и при значительной длине участков с такими препятствиями средняя скорость движения для эшелонов будет уменьшаться и приближаться к скорости движения по участкам с препятствиями.

Для увеличения средней скорости движения эшелонов в данном случае необходимо уменьшать состав эшелона.


Нормы технической скорости автомобилей

Условия работы

Грузоподъёмность

автомобиля

Норма

технической скорости, км/ч

В городе

До 7 т

25

В городе

Свыше 7 т

24

За городом на дорогах 1-й группы (с твёрдым усовершенствованным покрытием)

49

За городом на дорогах 2-й группы (с твёрдым покрытием)

37

За городом на дорогах 3-й группы (естественные грунтовые)

28

Прежде чем приступать к расчётам, остановимся на характеристике показателей использования автомобильного парка, которые представлены в таблицах исходных данных.

Для осуществления своей деятельности АТП располагает парком бортовых автомобилей и самосвалов. Информация о марках используемых автомобилей представлена в табл. 1.

Списочный парк автомобилей – это общее количество автомобилей, тягачей, полуприцепов, имеющихся у АТП и числящихся на его балансе. Списочный парк включает технически исправные автомобили (эксплуатируемый парк), а также находящиеся на техническом обслуживании (ТО) и в ремонте (ТР).

Грузоподъёмность характеризует максимально возможную загрузку автомобиля в тоннах.

Коэффициент использования грузоподъёмности показывает отношение количества груза, перевозимого в автомобиле, к грузоподъёмности автомобиля.

Коэффициент использования пробега – отношение пробега автомобиля с грузом к общему пробегу. Для специализированного парка коэффициент использования пробега равен 0,5.

Коэффициент выхода автомобилей на линию – отношение работающих автомобилей к списочному парку.

Техническая скорость показывает, сколько километров автомобиль прошёл за час движения.

Эксплуатационная скорость показывает, сколько километров прошёл автомобиль за час работы (с учётом простоев).

Средняя дальность перевозки – среднее расстояние в километрах, на которое перевозится груз.

Время в наряде за сутки – среднее время полезной работы автомобиля за смену в часах (без учёта подготовительно-заключительного времени).

Значения перечисленных показателей по маркам автомобилей представлены в таблице исходных данных (табл. 2), а нормы технической скорости автомобилей – в табл. 3. Рассматриваемое автотранспортное предприятие осуществляет перевозки в городе.

Вариант работы выбирается студентами заочного отделения в соответствии с последней цифрой шифра зачетной книжки, дневного отделения – последней цифрой студенческого билета (электронного пропуска).

  1. Планирование объема перевозок и эксплуатационных показателей

Планирование объёма перевозок является основой для разработки всех остальных частей плана. Спрос на перевозки определяется исходя из маркетинговых исследований. Обслуживаемые клиенты делятся на постоянных и временных. Постоянные клиенты заключают долговременные договоры на перевозки. Спрос временных клиентов на перевозки носит случайный характер, но в целом это более или менее постоянная величина для автопредприятия.

В курсовой работе объем перевозок определяется провозной способность парка, рассчитываемой по маркам автомобилей. Под провозной способностью понимается максимальное количество грузов, которое может быть перевезено данным парком автотранспортных средств при полном использовании его возможностей.

Объем перевозок

Σ, (1)

где q – грузоподъёмность автомобиля, т; –коэффициент использования грузоподъёмности; z – число ездок автомобиля за сутки; –автомобиледни в эксплуатации.

Число ездок автомобиля

, (2)

где Тн – время в наряде за сутки, ч; tе – время одной ездки; tдв – время в движении за одну ездку, ч; tпр – время простоя под грузовыми операциями за одну ездку, ч.

Время в движении

, (3)

где Lср – средняя дальность перевозки, км; Vтех – техническая скорость автомобиля, км/ч; –коэффициент использования пробега.

Время простоя на одну ездку определяется по норме простоя на 1 автомобиль:

, (4)

где tп, tр – нормы времени на погрузку и разгрузку, мин (табл. 4).

Таблица 4

Скорости движения — Основные эксплуатационные показатели работы автомобилей — Основы эксплуатации автомобилей — Автомобиль

13 июля 2011г.

При работе автомобиля на линии различают техническую и эксплуатационную скорости.

Техническая скорость — это средняя скорость за время движения автомобиля:

где: S — пройденный путь, км; t — время движения автомобиля, включая и остановки у перекрестков, н.

Пример. Автомобиль за смену совершил пробег 150 км, в движении находился б ч. Определить техническую скорость.

Решение.

Величина технической скорости зависит от технического состояния автомобиля, состояния и профиля дороги, интенсивности движения и мастерства водителя.

Эксплуатационная скорость
— средняя скорость движения автомобиля за время нахождения его в наряде (на линии):

где: S — пройденный путь, км; Тн — время нахождения автомобиля в наряде, ч.

Пример. Автомобиль за 7 ч пребывания в наряде (на линии) совершил пробег 150 км. Найти эксплуатационную скорость.

Решение.

На величину эксплуатационной скорости влияет продолжительность простоев автомобиля под погрузкой и разгрузкой. В связи с этим необходимо добиваться полной механизации погрузочно-разгрузочных работ. На величину эксплуатационной скорости большое влияние оказывает также расстояние перевозок.

Чем оно больше, тем меньше общее время, затрачиваемое на погрузочно-разгрузочные работы, так как количество погрузок и разгрузок в течение смены уменьшится и эксплуатационная скорость увеличится.

Коэффициент использования пробега (КИПр)

Определяет степень использования пробега автомобиля с грузом.

При работе автомобиля на линии различают пробеги: общий, с грузом, холостой и нулевой.

Общий пробег — это расстояние в километрах, проходимое автомобилем в течение рабочего дня.

Пробег с грузом является производительным пробегом.

Холостой пробег — это пробег автомобиля без груза между пунктами разгрузки и погрузки.

Нулевой пробег
— это пробег автомобиля от парка до пункта погрузки и с последнего пункта разгрузки до парка, а также проезды на заправку топливом.

Коэффициент использования пробега определяют по формуле:

где: Sгp — пробег с грузом, км; Sо.пр — общий пробег автомобиля, км.

Пример. Общий пробег автомобиля за день составил 320 км, с грузом — 244 км. Определить КИПр.

Решение.

Величина коэффициента использования пробега зависит от размещения пунктов погрузки и разгрузки, характера грузопотоков и организации диспетчерской службы на линии. Водители-новаторы добиваются сокращения непроизводительных пробегов за счет перевозки попутных грузов. Например, при перевозке сахарной свеклы с поля на сахарный завод они используют обратные рейсы для перевозки на поля минеральных удобрений.

Коэффициент использования грузоподъемности автомобиля (КИГ)

Определяют по формуле:

где: Гф — фактически перевезенной груз, т; Гн — номинальная грузоподъемность автомобиля, т. У автомобиля грузоподъемностью 4 г, перевезшего за одну ездку 3 т груза, КИГ составит: 3:4 = 0,75.

Коэффициент использования грузоподъемности за день работы определяется отношением количества перевезенного груза к количеству груза, которое мог бы перевезти автомобиль за все ездки.

Пример. Автомобиль грузоподъемностью 4 т за день работы сделал 4 ездки и перевез: за первую ездку — 3,8 т, за вторую — 4 т, за третью — 3,4 т, за четвертую — 3,8 г. Определить КИГ.

Решение.

  1. Общая грузоподъемность автомобиля за 4 поездки:

    4 X 4 = 16 т.

  2. Количество груза, перевезенного за 4 ездки:

    3,8 + 4 + 3,4 + 3,8 = 15 т.

  3. Коэффициент использования грузоподъемности автомобиля:

    КИГ= 15:16 = 0,94.

Контрольные вопросы

  1. Что называется коэффициентом технической готовности парка и как его определяют?
  2. Что называется коэффициентом использования парка?
  3. Как определяют коэффициент использования рабочего времени?
  4. Что называется технической и эксплуатационной скоростью?
  5. Какие различают виды пробегов автомобиля?
  6. Что такое коэффициент использования пробега?
  7. Как определяют коэффициент использования грузоподъемности автомобиля?


«Автомобиль», под. ред. И.П.Плеханова

Основные показатели работы грузовых автомобилей

Он определяется отношением числа технически исправных автомобилей к их списочному числу данного АТП. Если в АТП списочное число автомобилей на сегодняшний день равно 500, а технически исправных на сегодня автомобилей 420, то коэффициент технической готовности парка автомобилей на данное число ат = 420/500 = 0,84.

Коэффициент технической готовности зависит от организации и качества выполнения технического обслуживания и ремонта автомобиля, иными словами, является обобщенным показателем работы производственно-технической службы АТП и характеризует уровень технического состояния подвижного состава данного предприятия.

Повышение коэффициента технической готовности в значительной мере зависит от водителя, его профессионального мастерства. Умелое вождение автомобиля, соблюдение правил технической эксплуатации, своевременное обнаружение и устранение неисправностей—вот те факторы, которыми водитель может влиять на повышение этого коэффициента.

Степень использования подвижного состава в транспортном процессе характеризуется коэффициентом использования парка, который определяется отношением числа отработанных автомобиле-дней к числу календарных автомобиле-дней пребывания их в АТП. Если в АТП каждый автомобиль отработал на линии в среднем по 260 дней в году, то коэффициент технической готовности парка ат=260/365 = 0,71.

Этот коэффициент зависит от ряда организационных факторов: режима работы клиентуры, наличия подменных водителей, технического состояния подвижного состава АТП, состояния дорог на маршрутах перевозок и т. д.

Весьма важным фактором, определяющим организацию транспортного процесса в АТП, является продолжительность работы автомобиля на линии с момента выхода его из предприятия и до его возвращения.

Этот показатель зависит от режима работы грузополучателей и грузоотправителей, расстояния, на которое перевозится груз, и определяет режим работы АТП. Повышение этого показателя достигается организацией двух- и трехсменной работы водителей, созданием бригад водителей, работающих по графику для обеспечения работы подвижного состава в выходные дни.

Автобусные и таксомоторные предприятия, АТП, обслуживающие торговлю, работают все дни года.

Большое влияние на повышение производительности труда подвижного состава оказывает скорость движения. Различают техническую и эксплуатационную скорости.

Каждый водитель должен добиваться повышения технической скорости движения, учитывая при этом, что ее величина зависит от технического состояния автомобиля, дорожных условий, интенсивности движения транспортных средств и пешеходов на маршрутах перевозки.

Эксплуатационная скорость v3 — это средняя скорость за время нахождения автомобиля в наряде. Это время включает не только время движения, но и время на оформление, получение и сдачу грузов, время на погрузочно-разгрузочные работы, время на устранение неисправностей в пути. Эксплуатационная скорость определяется отношением пробега автомобиля ко времени нахождения его в наряде. Эксплуатационная скорость всегда ниже технической. Например, автомобиль ЗИЛ-130 находился в наряде 7 ч, из которых в движении был 5,7 ч и совершил пробег 154 км. Средняя техническая скорость ит= 154/5,7 = =27 км/ч, а эксплуатационная иэ= 154/7 = 22 км/ч.

Эксплуатационная скорость характеризует степень организации транспортного процесса (простои под погрузкой-разгрузкой) и оформления транспортной документации. С увеличением расстояния перевозок эксплуатационная скорость повышается и приближается к технической.

Одним из составляющих техни-ко-эксплуатационных показателей работы подвижного состава является пробег автомобиля. Он выражается в километрах, пройденных автомобилем, и состоит из нулевого пробега, пробега автомобиля с грузом и пробега без груза (порожнего пробега).

Пробег автомобиля с грузом является рабочим (производительным), так как при этом производится транспортная работа.

Нулевым пробегом называется подготовительный пробег для выполнения транспортной работы — подачи автомобилей к месту погрузки из АТП или из пункта выгрузки в АТП в конце работы. К нулевому пробегу относятся также все заезды автомобилей, не связанные с вы-

полнением транспортного процесса (на заправку, техническое обслуживание, текущий ремонт).

Порожним пробегом называется пробег без груза, совершаемый в процессе перевозок при подаче подвижного состава от места выгрузки к месту погрузки.

Рациональная организация транспортного процесса оценивается коэффициентом использования пробега, который определяется делением пробега с грузом на общий пробег. Например, если общий пробег автомобиля ЗИЛ-130 составил 154 км, а пробег с грузом 105 км, то коэффициент использования пробега (3 = = 105/154 = 0,68.

На повышение производительности труда автомобилей большое влияние оказывает коэффицент использования грузоподъемности, определяемый делением массы фактически перевезенного груза на грузоподъемность автомобиля.

Например, если автомобиль ЗИЛ-130 за одну ездку перевез 4,5 т, а грузоподъемность автомобиля 6 т, то коэффицент использования грузоподъемности у = 4,5/6 = 0,75.

Повышение коэффициента использования грузоподъемности достигается полной загрузкой автомобиля, поэтому при перевозке грузов небольшой массы необходимо наращивать борта автомобиля и при укладке груза полнее использовать площадь грузовой платформы, а при перевозке тарного груза укладывать, а затем увязывать его в несколько рядов, не превышая установленных габаритов. Работа грузового автомобиля определяется объемом перевозок (транспортной работой) или количеством перевезенного груза за одну ездку или за смену в тоннах.

РЖД поспорили с Дерипаской на тему увеличения скорости грузовых перевозок

РЖД отреагировали на пост миллиардера Олега Дерипаски, который заявил, что качество железных дорог не позволяет обеспечить быстрые и надежные пассажирские и скоростные грузовые перевозки. Бизнесмен в своем Telegram-канале написал, что в России средняя скорость движения грузового состава составляет 16 км в час.

«Если заняться азиатским транзитом и добиться хотя бы 50 км/ч для грузов, провести реальную цифровизацию таможенных услуг и в итоге получить доставку грузов за 9 дней из Азии в Европу, можно заработать миллиарды, которые и будут источником для глубокой модернизации РЖД. Но это надо думать и вкладываться»,— написал господин Дерипаска. По его словам, сейчас в России средняя скорость движения грузового состава составляет 16 км/ч.

В РЖД в ответ написали пост, в котором заявили, что хотят развенчать миф о том, «что любой велосипедист может обогнать грузовые поезда РЖД». «Если говорить о максимально разрешенной скорости движения грузовых поездов, то на сети РЖД она, как правило, составляет 80–90 км/ч. А средняя техническая скорость всех составов, которая учитывает разгон и торможение,— 48 км/ч. Это один из самых высоких показателей в мире»,— заявили в компании.

В РЖД заявили, что на скорость доставки влияет множество факторов. «Например, вагон прибыл на станцию под выгрузку, а у грузополучателя выходной — счетчик продолжает тикать. В порту плохая погода, и он прекратил перевалку – скорость доставки падает. Неисправность вагона, который принадлежит частному собственнику,— его нужно отцеплять и ремонтировать. Неправильно оформленные таможенные или экспедиторские документы тоже приводят к увеличению сроков»,— добавили в компании.

Напомним, в феврале металлурги предложили оптимизировать железнодорожные поставки. Они считают, что причина потери металлургических грузов железной дорогой — в неэффективной работе не входящих в структуру ОАО РЖД предприятий промышленного железнодорожного транспорта (ППЖТ), которые не могут обеспечить нужную скорость и надежность доставки. НЛМК предложил вообще вывести ППЖТ из цепочки железнодорожных поставок и работать с клиентами через грузовые дворы ОАО РЖД.

Подробнее — в материале “Ъ” «Промышленные пути пришлись не ко дворам».

Показатели работы автомобильного транспорта | ЭконВики

Показатели работы автомобильного транспорта — ряд показателей, по которым производится оценка работы автомобильного транспорта на основании характеристик рациональности использования, технической готовности подвижного состава и четкости организации транспортного процесса: коэффициент технической готовности; коэффициент выпуска на линию; продолжительность работы на линии; техническая и эксплуатационные скорости; пробег и коэффициент его использования; коэффициент использования грузоподъемности, количество перевезенного груза в т; выполненная работа в т км.

Показатель, характеризующий готовность подвижного состава к транспортной работе- коэффициент технической готовности. Его определяют делением количества технически исправных автомобилей на их списочное количество, имеющееся на автотранспортном предприятии (АТП). Выпуск подвижного состава на линию характеризуется коэффициентом выпуска, который определяется отношением количества дней, фактически отработанных на данном автомобиле, к количеству дней работы АТП. Коэффициент выпуска зависит от режима работы предприятия, т.е. от прерывной или непрерывной недели, технического состояния автомобилей, проезжего состояния дорог на маршрутах перевозки и от четкости организации транспортной работы.

Не менее важный фактор оценки работы АТП- продолжительность работы автомобиля на линии, определяемая фактическим временем пребывания автомобиля на линии с момента выхода из гаража и до его возвращения. Этот показатель зависит от режима работы автотранспортного предприятия, характера транспортной работы, а также от времени работы пунктов получения и доставки грузов и расстояния, на которое перевозят груз. Повышение этого показателя достигается созданием бригад водителей, организацией двух- и трехсменной работы водителей, сменой водителей на линии и заменой в выходные дни осн. водителя подменным.

Большое влияние на повышение показателей работы оказывает скорость движения, т.е. пробег автомобиля в км, выполненный за 1 час. Различают техническую и эксплуатационную скорости автомобиля, которые зависят от разных факторов. Техническая скорость- средняя скорость за время нахождения автомобиля в движении. В это время включено и время, затраченное на остановки перед перекрестком в ожидании разрешения на дальнейшее движение. Техническая скорость определяется отношением пробега в км ко времени автомобиля в движении, выраженном в часах. Эксплуатационная скорость- средняя скорость за время нахождения автомобиля в наряде. При определении этой скорости в отличие от технической учитывается время нахождения в наряде, включая время, затрачиваемое на устранение технической неисправности во время пребывания на линии, оформление документов при получении и сдаче груза, а также время простоев под погрузкой и разгрузкой. Эксплуатационную скорость определяют делением пробега автомобиля, выраженного в км, на время пребывания его в наряде, выраженное в часах.

Один из технико-эксплуатационных показателей работы автомобильного транспорта — пробег автомобиля. Он выражается в км, пройденных автомобилем, и состоит из нулевого пробега, пробега автомобиля с грузом и пробега без груза. Производительным пробегом является только пробег с грузом. Пробег без груза бывает во время движения между пунктами разгрузки и погрузки. Нулевой пробег-пробег автомобиля от гаража до первого пункта погрузки и от последнего пункта разгрузки до гаража. Большое значение в повышении эффективности работы автомобиля имеет коэффициент использования пробега. Его определяют делением пробега автомобиля с грузом на общий пробег.

На повышение производительности работы автомобилей большое влияние оказывает коэффициент использования грузоподъемности, определяемый делением массы фактически перевезенного груза на грузоподъемность автомобиля. Количество перевезенных т-груза определяет объем выполненных перевозок. Работа грузового автомобиля учитывается в т км и определяется произведением количества перевезенного груза в т на пробег, выраженный в км. Количество т км определяют за каждую ездку отдельно, а потом суммируют за всю смену.

Технико-эксплуатационные показатели использования подвижного состава в транспортном процессе можно разделить на две группы. К первой группе следует отнести показатели, характеризующие степень использования подвижного состава грузового автомобильного транспорта: коэффициенты технической готовности, выпуска и использования подвижного состава; коэффициенты использования грузоподъемности и пробега; среднее расстояние ездки с грузом и среднее расстояние перевозки; время простоя под погрузкой-разгрузкой; время в наряде; техническая и эксплуатационная скорости. Вторая группа характеризует результативные показатели работы подвижного состава: число ездок; общее расстояние перевозки и пробег с грузом; объем перевозок и транспортная работа. 

Источник: 

Энциклопедия статистических терминов. — М.: Федеральная служба государственной статистики, 2013.

Методические указания по решению задачи 5

Среднесписочное число автомобилей определяется по формуле

где — количество автомобилей на начало периода;

— количество автомобилей выбывающих;

— календарное количество дней в данном периоде;

— количество автомобиле-дней пребывания на предприя­тии поступающих автомобилей;

— количество автомобиле-дней пре­бывания на предприятии выбывающих автомобилей.

 

Задача 6. По исходным данным, приведенным в табл.2:

1. Определить часовую производительность грузового автомобиля, т/ч, т× км/ч.

2. Определить производительность грузового автомобиля за время в наряде (за сутки), т/сут., т× км/сут.

3. Определить возможную годовую производительность грузового автомобиля, т/год, т× км/год.

4. Определить показатель, изменением которого можно повысить производительность грузового автомобиля за час, за сутки, за год.

Таблица 2

Исходные данные

№ ва-рианта   Эксплуатационные параметры   Отрезки времени  
q, т   kс   kд   b   Vt, км/ч   Lг , км   t пр , ч   Тн, ч   aв  
  0,85 0,8   0,6       0,6     0,5  

Методические указания по решению задачи 6

Показатели производительности измеряются величиной объема перевозок (т/ч, т/сут., т/год) и выполненной транспортной работой ( т× км/ч, т× км/сут., т× км/год).

Они определяют эффективность использования подвижного состава и характеризуют эффектив­ность организации перевозок. Производительность автомобиля за­висит от ряда факторов: управляемых организатором перево­зок (время погрузки – разгрузки, коэффициент использования пробега и т.д.) и не управляемых им и определяемых условиями эксплуатации (расстояние перевозок, скорость транспортного потока и т. д.).

Часовая производительность по объему перевозок, т/ч:

т/ч,

где: q – номинальная грузоподъемность автомобиля, т;

кс – статический коэффициент использования грузоподъемности;

b – коэффициент использования пробега за ездку;

– техническая скорость ( скорость транспортного потока ), км/ч;

Lг – длина ездки с грузом, км;

t пр – время погрузки-разгрузки, ч.

Коэффициент использования пробега автомобиля определяется по формуле:

Средняя техническая скорость определяется по формуле:

км/ч,

где tдв – время в движении, ч.

Общий пробег автомобиля определяется по формуле:

где — пробег автомобиля с грузом, км;

— пробег автомобиля без груза, км;

— нулевой пробег автомобиля, км.

Производительность за время в наряде (за сутки):
, т/сут.

где: — продолжительность времени в наряде, ч.

Производительность грузового автомобиля за год:
, т/год

где: 365 – число дней в году;

– коэффициент выпуска автомобилей на линию:

где – автомобиле-дни работы;

– автомобиле-дни пребывания автомобилей в хозяйстве.

Часовая производительность в виде выполненной транспортной работы:

, ткм/ч,

где: – динамический коэффициент использования номинальной грузоподъемности автомобиля.

Суточная производительность:

, ткм/сут.,

Годовая производительность:

, ткм/год.

Таблица 3

Результаты расчета

Наименование показателей Обозна-чение Полученная величина Рекомендации по повышению производительности
Часовая произ­води-тельность по объему пе­ревозок Wq   Увеличить статический коэффици­ент использования грузоподъемно­сти
Производитель­ность за время в наряде (за су­тки) Wq   Увеличить продолжительность вре­мени в наряде
Производитель­ность грузового автомобиля за год Wq   Увеличить коэффициент выпуска автомобилей на линию
Часовая произво­дитель­ность в виде выполнен­ной транспортной работы   Увеличить динамический ко­эффициент использования номи­нальной грузоподъемности авто­мобиля.
Суточная произ­води­тельность   Увеличить продолжительность вре­мени в наряде
Годовая произ­водитель­ность   Увеличить коэффициент выпуска автомобилей на линию

3. ПОКАЗАТЕЛИ МОРСКОГО ТРАНСПОРТА

 

В транспортной системе страны морской транспорт играет важную роль. На него приходится около 12 % общего грузооборота. Морской транспорт осуществляет половину всех внешнеторговых перевозок страны. Выполняя внутренние перевозки, морской транспорт оказывает большое влияние на развитие многих экономических районов страны.

 

Задача 7. Определить грузооборот, среднюю дальность перевозки 1 т груза, если расстояние между портами А и Б — 1200 миль, Б и В — 560 миль, Г и А — 800 миль. Данные о работе судна приведены в табл. 3.1.

Таблица 3.1

Объем работ

 

  Порт   Погрузка, тыс.т   Выгрузка, тыс.т
А -
Б -
В
Г
Д -


Задача 8. Определить чистую грузоподъемность судна, если его дедвейт составляет 6000 т, судовые запасы за рейс — 290 т.

 

Факт № 671: 18 апреля 2011 г. Средняя скорость грузовика

Федеральное управление шоссейных дорог изучает интенсивность движения и потоки на основных маршрутах грузовых автомобилей, отслеживая более 500 000 грузовиков. Средняя скорость грузовиков на отдельных автомагистралях между штатами составляет от 50 до 60 миль в час (миль в час). Средняя рабочая скорость грузовиков обычно ниже 55 миль в час в крупных городских районах, на пограничных переходах и в гористой местности. Разница в средней скорости между часами пиковой нагрузки и непиковыми часами может достигать 1.5 миль в час (I-45) или всего 0,2 мили в час (I-81).

Вспомогательная информация
Средняя скорость грузовика на выбранных автомагистралях между штатами
Межгосударственный маршрут
Средняя рабочая скорость Средняя скорость в пиковый период Средняя скорость в непиковый период Разница между непиковыми и Пиковая скорость
(миль в час)
5 52,8 52.0 53,1 1,1
10 57,4 56,7 57,6 0,9
15 56,7 56,2 56,9 0,7
20 59,2 58,8 59,3 0,5
24 57,2 56,6 57,4 0,8
25 58,9 58.5 59,3 0,8
26 53,7 53,3 54,6 1,3
35 56,8 55,9 57,0 1,1
40 58,6 58,3 58,8 0,5
45 54,9 53,9 55,4 1,5
55 57,0 56.8 57,2 0,4
65 57,9 57,3 58,2 0,9
70 56,8 56,5 57,1 0,6
75 56,7 56,1 57,0 0,9
76 54,5 54,5 54,8 0,3
77 54,7 54.3 55,1 0,8
80 57,7 57,4 57,9 0,5
81 56,6 56,6 56,8 0,2
84 54,2 53,3 54,8 1,5
85 57,3 56,5 57,4 0,9
87 54,1 53.8 54,5 0,7
90 57,1 56,8 57,4 0,6
91 53,4 52,9 54,2 1,3
94 56,7 56,2 56,8 0,6
95 56,2 55,2 56,3 1,1

Источник: Министерство транспорта США, Федеральное управление шоссейных дорог, Управление грузового управления и операций, Факты о грузоперевозках и Рисунки 2010, Рисунки 3-13 и Таблицы 3-8.

Вернуться к 2011 г. Факты недели

Таблица 3-8. Средняя скорость грузовиков на отдельных автомагистралях между штатами: 2009 г. — Факты и цифры по грузовым перевозкам, 2010 г.

Таблица 3-8. Средняя скорость грузовиков на отдельных автомагистралях между штатами: 2009

Статистика скорости грузовика и надежности времени в пути, полученная в результате совместной исследовательской инициативы между частным сектором и FHWA, может быть обобщена по местоположению, дате и времени суток.Как и ожидалось, средняя скорость в пиковый период с 6:00 до 9:00 и между 16:00. и 19:00. меньше, чем зарегистрированные в непиковый период с 10:00 до 14:00. по всем маршрутам.

Таблица в формате Excel

миль в час

Межгосударственный маршрут Среднее значение
Рабочая скорость
Пиковый период
Средняя скорость
Непиковый период
Средняя скорость
5 52.8 52,0 53,1
10 57,4 56,7 57,6
15 56,7 56,2 56,9
20 59.2 58,8 59,3
24 57,2 56,6 57,4
25 58,9 58,5 59,3
26 53.7 53,3 54,6
35 56,8 55,9 57,0
40 58,6 58,3 58,8
45 54.9 53,9 55,4
55 57,0 56,8 57,2
65 57,9 57,3 58,2
70 56.8 56,5 57,1
75 56,7 56,1 57,0
76 54,5 54,5 54,8
77 54.7 54,3 55,1
80 57,7 57,4 57,9
81 56,6 56,6 56,8
84 54.2 53,3 54,8
85 57,3 56,5 57,4
87 54,1 53,8 54,5
90 57.1 56,8 57,4
91 53,4 52,9 54,2
94 56,7 56,2 56,8
95 56.2 55,2 56,3

Источник:

Министерство транспорта США, Федеральное управление шоссейных дорог, Управление грузового управления и эксплуатации, Программа измерения эффективности, личное общение, 2010 г.


Для просмотра файлов Excel вы можете использовать Microsoft Программа просмотра Excel.

База данных средней скорости готова | FleetOwner

INRIX, Вашингтон (www.inrix.com) выпустила последнюю версию своего продукта с историческими данными о скорости трафика, Nationwide Average Speeds (NAS) версии 2.0.

Разработанный для поставщиков навигационных приложений и производителей устройств с целью повышения точности расчета наиболее быстрых маршрутов на дорогах США протяженностью более 750 000 миль, NAS обеспечивает «типичную» или среднюю скорость и время в пути всего с 5-минутным шагом для каждого дня пути. неделя, по сезону и в праздничные дни на всех основных автомагистралях, автомагистралях и магистралях на всей территории США.С., по сообщению компании.

Для расчета средней скорости движения, INRIX заявляет, что использует более 5 миллиардов конкретных точек данных за последние два года из «Smart Dust Network» компании, объединяя данные более чем 650 000 транспортных средств с поддержкой GPS и практически всех дорожных датчиков DOT по всему миру. страна. В этой последней версии также учитывается типичный трафик как в основные, так и в второстепенные праздники США, а также в дни с более высокой загруженностью, ведущие к праздникам.

Согласно INRIX, его общенациональная средняя скорость обеспечивает значительно более высокую точность, поскольку она основана на типичных заторах на дорогах в определенное время дня, а не на опубликованном (статическом) ограничении скорости для сегментов дорог.Например, ограничение скорости на межштатной автомагистрали 5 на всей территории Сиэтла установлено на уровне 60 миль в час, однако INRIX рассчитывает типичные скорости на каждом участке дороги (обычно 1–3 мили) в этом районе, показывая среднюю скорость на I-5 North на развязка I-90 со скоростью 26 миль в час по понедельникам в 7:30 утра и 42 миль в час по средам в 17:45. летом.

«Для большинства автопарков прогнозные данные о транспортных потоках на самом деле более полезны, чем данные в реальном времени», — говорит Райан Глэнси, старший. директор по развитию бизнеса в сфере автопарков в INRIX, «потому что его можно использовать для разработки лучших маршрутов и предоставления клиентам более точной информации о времени доставки, а также всегда можно дополнить данными о трафике в реальном времени.”

В этом месяце была выпущена новая версия NAS, и ожидается, что первые навигационные устройства, использующие исторические данные INRIX о трафике, появятся этой осенью. Компания также предлагает данные об инцидентах в режиме реального времени для 122 рынков.

• Средняя скорость грузовика на межштатных автомагистралях США в пригородах, 2015 г.

• Средняя скорость грузовиков на межштатных автомагистралях пригородов США, 2015 | Statista

Другая статистика по теме

Пожалуйста, создайте учетную запись сотрудника, чтобы иметь возможность отмечать статистику как избранную.Затем вы можете получить доступ к своей любимой статистике через звездочку в заголовке.

Зарегистрироваться

Пожалуйста, авторизуйтесь, перейдя в «Моя учетная запись» → «Администрирование». После этого вы сможете отмечать статистику как избранную и использовать персональные статистические оповещения.

Аутентифицировать

Базовая учетная запись

Познакомьтесь с платформой

У вас есть доступ только к базовой статистике.

Единая учетная запись

Идеальная учетная запись начального уровня для индивидуальных пользователей

  • Мгновенный доступ к статистике 1 м
  • Скачать в формате XLS, PDF и PNG
  • Подробные справочные материалы

$ 59 39 $ / месяц *

в первые 12 месяцев

Корпоративный аккаунт

Полный доступ

Корпоративное решение, включающее все функции.

* Цены не включают налог с продаж.

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Дополнительная статистика

Узнайте больше о том, как Statista может поддержать ваш бизнес.

Федеральное управление шоссейных дорог и Министерство транспорта США. (21 сентября 2017 г.). Средняя рабочая скорость погрузчика на выбранном U.С. Межгосударственный мегаполис в 2015 г. [График]. В Statista. Получено 22 декабря 2021 г. с сайта https://www.statista.com/statistics/195100/average-operating-truck-speed-on-selected-us-interstate-highways/

Федеральное управление автомобильных дорог

и Министерство транспорта США. . «Средняя рабочая скорость грузовиков на отдельных межштатных автомагистралях США в 2015 году». Диаграмма. 21 сентября 2017 года. Statista. По состоянию на 22 декабря 2021 г. https://www.statista.com/statistics/195100/average-operating-truck-speed-on-selected-us-interstate-highways/

Federal Highway Administration Министерства транспорта США.(2017). Средняя рабочая скорость грузовиков на отдельных межштатных автомагистралях США с пригородами в 2015 году. Statista. Statista Inc. Дата обращения: 22 декабря 2021 г. https://www.statista.com/statistics/195100/average-operating-truck-speed-on-selected-us-interstate-highways/

Federal Highway Administration, и Министерство транспорта США. «Средняя рабочая скорость грузовиков на отдельных межштатных автомагистралях США в 2015 году». Statista, Statista Inc., 21 сентября 2017 г., https://www.statista.com/statistics/195100/average-operating-truck-speed-on-selected-us-interstate-highways/

Федеральное управление автомобильных дорог и Департамент США транспорта, Средняя рабочая скорость грузовика на выбранном участке U.Межгосударственные межгосударственные районы Южного агенства в 2015 г. Statista, https://www.statista.com/statistics/195100/average-operating-truck-speed-on-selected-us-interstate-highways/ (последнее посещение 22 декабря 2021 г.)

Скорость реакции грузовиков на свет и погодные условия

1. Введение

На грузовики приходится непропорционально большое количество смертей среди легковых автомобилей по сравнению с другими типами транспортных средств (Lyman & Braver, 2003). Из-за большого веса грузовиков столкновения с участием грузовиков имеют высокий риск серьезных последствий, таких как гибель или тяжелые травмы для людей, путешествующих на других типах транспортных средств.В Швеции, например, на большие грузовики приходится только 7% транспортных средств, но они участвуют в 20% всех дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом (Engström, 2008; Vägverket, 2008). В Соединенном Королевстве тяжелые автомобили составляют 1,3% от всех зарегистрированных транспортных средств, но они участвуют в 18,3% всех аварий со смертельным исходом (Robinson, Watteerson, Dodd, Minton, & Gard, 2009). Точно так же во фламандском регионе Бельгии в 2006 году на долю грузовиков приходилось 17,4% пробега транспортных средств по автомагистралям, но 39 км.В 7% погибших на автомагистралях был по крайней мере один грузовик (De Winne & De Winne, 2009). В целом в США в столкновениях с участием грузовиков 80% смертельных случаев происходит на другом транспортном средстве (Stevens et al., 2001). Следовательно, несчастные случаи со смертельным исходом в результате дорожно-транспортных происшествий с грузовиками часто регистрируются как гибели транспортных средств других типов. Например, в авариях с крупногабаритными грузовиками в США только 15% смертельных случаев происходит с крупными грузовиками, тогда как 77% смертельных случаев происходит с участием других транспортных средств (GAO, 2005; Jarossi, Matteson, & Woodrooffe, 2007).Поскольку дорожно-транспортные происшествия с грузовиками вызывают такую ​​большую долю смертельных случаев и наносят большой ущерб, важно понимать факторы, приводящие к таким авариям, чтобы принять эффективные меры противодействия.

Один из способов снизить риск несчастных случаев — улучшить условия освещения во время движения. Исследование, проведенное в Греции, показало, что процент несчастных случаев со смертельным исходом и тяжелых травм почти в два раза выше для тяжелых транспортных средств, работающих в темноте, по сравнению с теми, которые работают в условиях достаточного освещения.Однако в исследовании не учитывалась экспозиция, поэтому неизвестно, сколько освещения как таковое способствовало несчастным случаям (Yannis, Kondyli, & Mitzalis, 2013). Изучение 5889 аварий со смертельным исходом с участием грузовиков показало, что аварии с участием грузовиков с несколькими прицепами чаще встречаются в условиях темноты, снега или льда на дороге, и что более высокие ограничения скорости (например, 104–120 км / ч), а также некоторые другие факторы также сыграли свою роль (Forkenbrock & Hanley, 2003).

В целом риск дорожно-транспортных происшествий увеличивается с темнотой (Beyer & Ker, 2009; Elvik, 1995; Johansson, Wanvik, & Elvik, 2009; Wanvik, 2009a).Таким образом, новое или улучшенное дорожное освещение может снизить количество несчастных случаев со смертельным исходом (например, Fotios & Gibbons, 2018; Monsere & Fischer, 2008). Тем не менее, причинно-следственная связь между улучшением условий освещения и количеством дорожно-транспортных происшествий для грузовиков редко изучалась. Однако сравнение количества аварий за пять лет до и после установки дорожного освещения на 125 дорогах в Норвегии показало, что внедрение дорожного освещения привело к сокращению количества аварий с участием тяжелых транспортных средств на 54% (Wanvik, 2009b).

Прямое влияние условий освещения на поведение при вождении и дорожно-транспортные происшествия еще полностью не изучено. Эффект от повышенной освещенности через дорожное освещение может варьироваться в зависимости, например, от конкретной дорожной среды (например, Fotios & Gibbons, 2018). В целом, вождение в темноте приведет к ухудшению видимости, в результате чего водители будут обнаруживать объекты слишком поздно, чтобы остановиться, или не смогут снизить свою скорость настолько, чтобы снизить энергию удара при столкновении.Вождение в темноте также связано с различными ошибками восприятия, например, с недостатком внимания, отвлекающими факторами (Boyce, 2003), сонливостью, учащением превышения скорости и употреблением алкоголя. Естественно, если визуальные условия во время движения ухудшаются, водители должны снизить скорость, чтобы адаптироваться к условиям движения. Это было косвенно подтверждено в исследовании Assum, Bjørnskau, Fosser и Sagberg (1999), показавшем, что улучшение условий освещения заставляло водителей регулировать скорость, что приводило к увеличению скорости транспортного средства на 3-5% в ответ на введенное дорожное освещение из-за компенсация риска (Assum et al., 1999).

Сравнение скорости транспортных средств в светлых и темных условиях, в основном с участием легковых автомобилей, дало противоречивые результаты. Было показано увеличение скорости транспортного средства при дневном свете (Assum et al., 1999; Bonneson, Pratt, Miles, & Carlson, 2007; Guzman, 1996; Möller, 1996) и более низкая скорость транспортного средства при дневном свете (Bassani & Mutani, 2012; De Valck, Quanten, Cluydts, & Berckmans, 2006). Также не было продемонстрировано значительных различий в скорости транспортных средств между темным и дневным светом (Jägerbrand, Johansson, & Laike, 2018; Quaium, 2010).Наблюдения за повышенными уровнями освещенности были связаны с увеличением скорости транспортного средства (Bassani & Mutani, 2012) и уменьшением скорости транспортного средства (de Bellis, Schulte-Mecklenbeck, Brucks, Herrmann, & Hertwig, 2018).

Аналогичным образом, исследования на симуляторах вождения показывают как более низкие, так и более высокие скорости при сравнении дневных и ночных сценариев (Bella & Calvi, 2013), и что снижение яркости может привести к снижению скорости движения (Pritchard & Hammett, 2012). При моделировании дневных и ночных условий не наблюдалось никаких изменений в скоростных режимах (De Valck et al., 2006). Для легковых и грузовых автомобилей средняя скорость движения в ночное время была ниже средней дневной скорости. Однако снижение скорости для грузовиков (1,6 км / ч) было меньше, чем для легковых автомобилей (3,2 км / ч) (Bonneson et al., 2007).

В предыдущем исследовании с участием примерно 60 миллионов транспортных средств, проезжающих легковыми автомобилями, мы показали, что скорость транспортного средства зависит от нескольких независимых факторов. В ясных погодных условиях мы подтвердили тенденции в отношении различий в средней скорости между дневным и темным светом (т.е. более высокая скорость при дневном свете при дорожном освещении и более низкая при дневном свете на дорогах без дорожного освещения), но не удалось обнаружить существенных различий, связанных с условиями освещения (например, дневной свет, сумерки, темнота и наличие дорожного освещения) (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016) . Однако мы обнаружили, что скорость транспортного средства снизилась из-за дождя или снега, и что снижение было более значительным на дорогах без дорожного освещения, чем на дорогах с дорожным освещением.

Несмотря на то, что скорость транспортного средства крайне важна для обеспечения безопасности дорожного движения, ни одно из предыдущих исследований не использовало большие наборы данных для изучения комбинированного воздействия погодных условий, дневного света, темноты и дорожного освещения на скорость грузовиков.Следовательно, целью этого исследования был анализ скорости грузовиков, чтобы лучше понять, как модели скорости связаны с погодными и световыми условиями.

В этом исследовании мы исследовали следующие вопросы:

  1. , будет ли различаться скорость между более яркими и темными условиями в ясную погоду?

  2. если скорость автомобиля во время дождя и снега ниже, чем в ясную погоду? Если да, то

  3. , если снижение скорости в дождливую и снежную погоду более существенно на дорогах без дорожного освещения в темноте?

Для исследования вопросов мы использовали большой набор данных из 5 344 287 транспортных средств, проезжающих грузовиками.Из них 3 659 940 проездов были проездом для легковых автомобилей и 1 684 347 проездов — для транспортных средств большой грузоподъемности. Мы предположили, что характеристики скорости легковых автомобилей аналогичны характеристикам легковых автомобилей в нашем предыдущем исследовании (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016), в то время как автомобили большой грузоподъемности часто управляются опытными профессиональными водителями, которые могут водить более осторожно, особенно во время темнота и суровые погодные условия.

Данные были извлечены из почасовых измерений на шведской дорожной сети в 25 точках за период с 01.09.2012 по 31.05.2014.Семнадцать из 25 точек были дорогами с дорожным освещением. Данные были очищены, чтобы исключить влияние летнего вождения, заторов и определенных часов ночного вождения, когда увеличивается количество более быстрых водителей, поскольку это может существенно повлиять на результаты исследования (Assum et al. , 1999; Jägerbrand et al., 2018).

2. Материалы и методы

2.1. Сбор данных

Этап управления данными начинается с поиска доступных данных.Данные о скорости транспортного средства были собраны на основе непрерывных измерений системой TF Транспортной администрации Швеции (STA, 2013). Измерения TF содержат дату и время, скорость транспортного средства для каждого транспортного средства, класс транспортного средства и общее количество транспортных средств каждого класса, которые проезжают станцию. Данные собираются круглый год и хранятся ежечасно. Измерения скорости регистрируются как средняя скорость за измеренный час и средняя скорость для каждого класса транспортных средств. Измерения выполняются с помощью индуктивных петлевых детекторов, закопанных в дороге (Metor 2000 light и 4000).Классификация транспортных средств основана на длине и средней амплитуде магнитных профилей. Используются следующие классы транспортных средств: личные автомобили, личные автомобили с прицепом, легковые автомобили, автомобили большой грузоподъемности, автомобили малой грузоподъемности с прицепом и автомобили большой грузоподъемности с прицепом. Для этого исследования мы извлекли данные для автомобилей малой грузоподъемности, автомобилей большой грузоподъемности, автомобилей малой грузоподъемности с прицепом и автомобилей большой грузоподъемности с прицепом.

Станции TF, использованные в нашем исследовании, были выбраны с помощью Google Maps и его функции Street View, чтобы определить, было ли установлено дорожное освещение на станции TF.Дата просмотра улиц учитывалась при оценке, и мы также проверили в Транспортном управлении Швеции, чтобы убедиться в наличии освещения дороги во время сбора данных. Было выбрано семнадцать мест с дорожным освещением на автомагистралях, городских, жилых и сельских дорогах (таблица S1, таблица S2, (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016)). Восемь станций TF без дорожного освещения были случайно и систематически выбраны из системы TF и ​​включены для сравнения. Станции TF без дорожного освещения были включены, если они были близки к любой из выбранных станций TF с дорожным освещением (в пределах округа) и если у них была аналогичная схема движения.Однако было трудно найти неосвещенные участки ПТ в сопоставимых городских районах (с объявленными ограничениями скорости ниже 60–70 км / ч), поскольку в большинстве из них есть дорожное освещение. Восемь станций TF, наконец, были включены в список на автомагистралях или сельских двухполосных дорогах (таблица S2). Места с низкой интенсивностью движения (в основном сельские дороги в сельской местности с различными типами движения до более крупных дорог) или с большим разбросом (например, центральные дороги с интенсивным движением) систематически исключались.

Климатические данные были взяты из Шведской системы дорожной информации о погоде (RWIS) (STA, 2011).Метеостанции RWIS каждые 30 минут собирают информацию о температуре, влажности воздуха, скорости ветра, направлении ветра и осадках. Мы использовали данные, собранные со станций RWIS, ближайших к каждой станции TF, и сопоставили данные, чтобы охватить те же периоды времени. Если ближайшая станция RWIS неисправна, мы использовали вторую ближайшую или использовали средние значения для двух метеостанций.

В это исследование мы включаем данные о транспортных средствах и погоде с 01.09.2012 по 31.05.2014. Мы исключили старые данные, потому что опубликованные ограничения скорости во многих местах изменились.

Характеристики дороги, такие как ширина дороги и указанное ограничение скорости, были получены из NVDB, шведской базы данных дорог. Измерения расстояния до ближайшего перекрестка производились с помощью Google Maps. Инженер по свету из Транспортной администрации Швеции осмотрел световые столбы в режиме просмотра улиц Google Maps и оценил возраст и качество дорожного освещения. Время наступления дня, темноты и сумерек для каждой станции TF определялось с использованием данных из ближайшего города или деревни (таблица S1).

Для сопряжения данных о погоде (собираемых каждые 30 минут) с данными станций TF (собираемых ежечасно) использовались средние измерения для данных о погоде, которые перекрывали 1-часовой интервал. Единственным исключением был «тип осадков», где 1 = без осадков, 2 = дождь, 3 = дождь, когда температура ниже нуля, 4 = снегопад, 6 = снегопад, смешанный с дождем (в данном случае максимальное значение использовались измерения с перекрытием 1-часового интервала).

Были собраны данные о световом часе дня, включая час восхода солнца, час заката и наличие полуночного солнца в тот день.В северной Швеции летом бывают дни, когда солнце никогда не заходит. Поскольку мы удалили данные о дорожном движении за летние месяцы, дней с полуночным солнцем не было. Восход и заход солнца определялись в часах и минутах. Мы разделили световые условия на «дневной», «темный» и «сумеречный». Дневной свет — это время между восходом и заходом солнца. Мы определили сумерки как за 30 минут до восхода солнца и через 30 минут после захода солнца, если только ночь не была короче 30 минут, когда вместо этого будет отдан приоритет условию «дневного света».Темнота была в часы после захода солнца и перед восходом солнца, которые не были сумеречными часами.

Поскольку часовой интервал для данных о трафике может перекрывать более одного условия освещения и, возможно, все три, мы классифицировали одночасовые интервалы в соответствии с условиями освещения в середине интервала, то есть через 30 минут после интервал.

Данные были сокращены за счет удаления данных за июнь, июль и август, потому что в эти три месяца характерны разные модели поездок и различия в водителей, использующих дороги, по сравнению с остальной частью года.Данные проверялись ежечасно, чтобы определить приблизительное время и выявить, было ли движение в каких-либо точках TF в очереди из-за движения в час пик, поскольку эти транспортные средства не могли свободно перемещаться. Транспортные средства движутся свободно, когда их расстояние составляет не менее 6 секунд в городских районах Швеции (Vogel, 2002). Поскольку данные о скорости транспортных средств, используемые в этом исследовании, собираются ежечасно, мы не могли исключить транспортные средства, которые не двигались свободно, поскольку для этого потребовались бы данные о времени или расстоянии между транспортными средствами.Вместо этого мы провели визуальный осмотр и исключили типичные часы пик (см. Ниже). Мы хотели включить дневные часы (дневной свет) и сравнить их с часами темного времени (темнота). Поэтому мы использовали часы 10: 00–16: 00 как репрезентативные для дневных периодов, на которые меньше влияли часы пик. Следует отметить, что в Швеции в определенные периоды года может быть темно даже в полуденные часы (зимой в северных районах), а летом может быть светло даже в ночное время.Мы включили часы 18: 00–22: 00, чтобы фиксировать движение в часы, когда обычно темно. Мы исключили часы 23: 00–10: 00, поскольку некоторые водители по разным причинам ездят очень быстро в эти часы (см. Введение). Грузовые автомобили в ЕС должны быть оборудованы ограничителями скорости. В Швеции эти устройства не позволяют грузовикам двигаться со скоростью более 80 или 90 км / ч (в зависимости от того, есть ли у них прицепы), но для грузовиков, зарегистрированных за границей, могут быть установлены другие настройки. Следовательно, нет уверенности в том, что водители тяжелых грузовиков ночью ездят быстрее, но вполне вероятно, что водители легких грузовиков превышают скорость.Кроме того, мы хотели исключить утреннюю суету, чтобы еще больше обеспечить свободный ход транспорта.

Окончательный набор данных включал в общей сложности 5 344 287 проездов для грузовиков, 4 158 845 проездов в ясную и сухую погоду, 706 289 проездов в дождь и 479 153 проездов в снегу или смеси дождя и снега (Рисунок 1).

Скорость реакции грузовиков на световые и погодные условия https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1685365

Опубликована онлайн:
08 ноября 2019

Рисунок 1.Количество наблюдений / часов (A) и количество транспортных средств (B) в зависимости от погодных условий для легких и тяжелых грузовиков

2.2. Статистический анализ

Данные были проверены на соответствие нормам, и было обнаружено, что они сильно стратифицированы, как и следовало ожидать из-за различных установленных ограничений скорости для каждой дороги и местоположения. Разница в средних скоростях имела нормальное распределение, но демонстрировала признаки сильной неоднородности и не могла быть преобразована для достижения однородности.Разделение данных на более мелкие подмножества (например, по погодным условиям, условиям освещения или ограничениям скорости) не улучшило однородности. Следовательно, было невозможно использовать линейные статистические методы для анализа влияния независимых факторов на переменные скорости реакции. Данные были относительно многочисленными и демонстрировали признаки того, что они имеют характер больших данных, такие как неоднородность и ложные взаимосвязи, вероятно, из-за множества включенных независимых факторов, как также видно, например, в (Gandomi & Haider, 2014).Наши данные были собраны в одних и тех же местах и, следовательно, не могли считаться некоррелированными. Поведенческая адаптация или привыкание может произойти, поскольку вполне вероятно, что многие водители едут по одному и тому же маршруту в течение периода времени, включенного в набор данных, и это может заставить водителей изменять свое поведение неизвестным образом (Intini, Colonna, & Olaussen Ryeng, 2019) . Кроме того, некоторые из наших независимых переменных, вероятно, будут коррелированы, поскольку они описывают определенные группы дорог (например, ширина дороги связана с ограничением скорости и типом дороги).

Следовательно, мы решили использовать многомерные сплайны адаптивной регрессии (MARS) (Friedman, 1991), чтобы исследовать основную структуру данных и лучше понять, как многие независимые факторы объясняют закономерности в скорости транспортного средства. MARS — это метод регрессии, который может обрабатывать большие данные и подходит для непараметрической регрессии, поскольку он также может обрабатывать корреляции. MARS более гибок, чем другие методы регрессии, и строит модели на разделении данных на непересекающиеся области, что позволяет создавать различные наклоны, создаваемые функцией шарнира как для линейных, так и для нелинейных функций.Для этого процесса MARS использует как прямые, так и обратные проходы. Обратный проход использует обобщенную перекрестную проверку (GCV) для сравнения подмножеств для определения наиболее оптимального соответствия. В качестве зависимых переменных мы использовали среднюю скорость и разницу скоростей, и мы включили следующие независимые переменные: различные условия освещения (темнота, сумерки и дневной свет), расстояние до перекрестка, ширина дороги, указанное ограничение скорости, температура поверхности дороги, год, месяц, наличие или отсутствие дорожного освещения и осадков.

Перед анализом данные были разделены на три набора в зависимости от погоды: ясно, дождь или снег. Анализ MARS проводился отдельно для каждого типа погоды. В анализе использовались независимые переменные и любые двусторонние взаимодействия между ними. Поскольку R-квадрат — это статистическая мера того, насколько данные близки к подобранной линии регрессии, мы сравнили значения R-квадрата, чтобы определить, какая модель лучше соответствует данным. Это оказались модели со средней скоростью (таблица 1). Результаты анализа MARS показывают только модель с наивысшими значениями R-квадрата.Остаточные и подогнанные графики были проверены, чтобы оценить, имеет ли модель разумное соответствие.

Отклик грузовиков на скорость света и погодные условия https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1685365

Опубликован онлайн:
08 ноября 2019

Таблица 1. Результаты многомерного анализа сплайнов адаптивной регрессии (MARS) в среднем Модель скорости автомобиля 1 . GCV = обобщенная перекрестная проверка; RSS = остаточная сумма квадратов модели; GRSq = 1-GCV / GCV.нулевой; GCV.null — это GCV модели только для перехвата; RSq = R-квадрат модели. Для получения дополнительной информации см. ( Milborrow, 2015)

Чтобы исследовать, как скорость зависит от различных условий освещения (темнота, сумерки и дневной свет), мы провели U-тесты Манна-Уитни для определения относительных различий между скоростями транспортных средств в темноте-дневном свете, темноте- сумерки и сумерки-дневное освещение для участков дорог (станций ТП) с дорожным освещением и без него. U-тест Манна-Уитни проводился отдельно для легких и тяжелых грузовиков и для трех различных погодных условий.Анализ MARS проводился с использованием R версии 3.2.4-revised и пакета «земля» (Милборроу, 2015). U-тесты Манна-Уитни были выполнены с использованием IBM © SPSS © Statistics Version 25.

3. Результаты

3.1. Анализ многомерных адаптивных регрессионных сплайнов (MARS)

Автоматический выбор переменных, выполненный с помощью анализа MARS, показал, что скорость транспортного средства значительно зависит от нескольких факторов в зависимости от различных погодных условий (таблица S3). Для ясных погодных условий и легких грузовиков ширина дороги, указанное ограничение скорости и расстояние до перекрестков существенно влияли на скорость (как по отдельности, так и вместе), а для тяжелых грузовиков дорожное освещение также было выбрано анализом MARS в качестве существенно влияет на скорость (таблица S3, рисунок S1, рисунок S4).

Ширина дороги, расстояние до перекрестка и указанное ограничение скорости были выбраны автоматическим выбором переменных как существенно влияющие на скорость как для легких, так и для тяжелых грузовиков в дождливых условиях (таблица S3, рисунок S2, рисунок S5). Во время снегопада те же переменные, а также количество снега (осадки), наличие дорожного освещения и месяц (месяц-4) были включены для легких грузовиков в качестве значимых переменных (таблица S3, рисунок S3). Количество снега и месяц также были включены для большегрузных автомобилей, но не были включены дорожное освещение (таблица S3, рисунок S6).В анализе MARS было решено не использовать некоторые переменные. Месяц года указывался редко, и никогда не учитывались условия освещения (дневной свет, сумерки или темнота). Дорожное освещение было включено в анализ только для ясных погодных условий для большегрузных транспортных средств как значительный эффект взаимодействия и в снежных условиях для легких транспортных средств.

3.2. Разница в скорости в целом

Скорость автомобиля на дорогах без дорожного освещения показывает, что малотоннажные грузовики в темноте двигались несколько быстрее, чем днем ​​в ясную погоду (разница: 1.5 км / ч) и в дождливую погоду (разница: 1,9 км / ч), но быстрее в дневное время, чем в темноте при движении в снежных условиях (разница: 1,5 км / ч) (таблица 2, рисунок 2). Скорость легковых автомобилей была выше в темноте по сравнению с дневным светом на дорогах с дорожным освещением в дождливую погоду (разница: 1,3 км / ч), тогда как разница между световыми условиями в ясную погоду и снежными условиями была меньше (Таблица 2). В целом, разница в скорости, связанная с темнотой, сумеречным светом и дневным светом как таковая, не была четко показана с помощью средних значений и доверительных интервалов (Рисунок 2), за исключением снежных погодных условий и дорожного освещения, когда скорость в темноте была ниже, чем при дневном свете для легких условий эксплуатации. автомобили на автомагистралях с PSL 110 км / ч (Рисунок 2 (е)).

Реакция грузовых автомобилей на скорость света и погодные условия https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1685365

Опубликована в Интернете:
08 ноября 2019 г.

Таблица 2. Средние значения (км / ч) и стандартное отклонение (SD) для определения скорости легковых и тяжелых грузовиков на дорогах с дорожным освещением и без него для различных погодных условий (ясно, дождь и снегопад), а также для темноты, сумерек и светлого времени суток. N = 5 344 287 (общее количество проездов транспортных средств)

Для тяжелых грузовиков были обнаружены аналогичные тенденции для более высоких скоростей транспортных средств в темноте в ясных и дождливых погодных условиях, хотя разница кажется очень небольшой, особенно для дорог без дорожного освещения (Таблица 2 , Рисунок 3).Во время снегопада скорость транспортных средств в дневное время была выше для большегрузных автомобилей, а разница была больше на дорогах без дорожного освещения (Таблица 2, Рисунок 3 (e), Рисунок 3 (f)).

Разница в скорости для легких и тяжелых грузовиков сильно зависит от ограничения скорости (Рисунок 2, Рисунок 3). Снижение скорости транспортного средства отчетливо видно во всех условиях с более высокими ограничениями скорости, таких как сельские дороги и шоссе (рисунки 2 и 3).

Скорость реакции грузовых автомобилей на световые и погодные условия https://doi.org / 10.1080 / 23311916.2019.1685365

Опубликовано на сайте:
08 ноября 2019

Рисунок 2.Разница скоростей легковых автомобилей. Средние значения разницы скоростей для легких грузовиков, т. Е. Измеренная средняя скорость за вычетом указанного ограничения скорости, нанесенные на график относительно указанного ограничения скорости (км / ч) отдельно для дорог без и с дорожным освещением для различных условий освещения (темнота, сумерки, дневной свет) ), так и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

Скорость реакции грузовиков на световые и погодные условия https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1685365

Опубликован онлайн:
08 ноября 2019

Рисунок 3.Разница скоростей большегрузных автомобилей. Средние значения разницы скоростей для большегрузных автомобилей, то есть измеренная средняя скорость за вычетом указанного ограничения скорости, нанесенные на график относительно указанного ограничения скорости (км / ч) отдельно для дорог без и с дорожным освещением для различных условий освещения (темнота, сумерки, дневной свет) ), так и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

3.3. Разница в скорости на отдельных участках дороги

Расчеты, основанные на относительных различиях на конкретных участках дороги (станции TF), показали, что скорость легковых грузовиков на дорогах с дорожным освещением была выше (0.2–0,5%) в темноте по сравнению с дневным светом в условиях ясной и дождливой погоды и ниже в темноте по сравнению с дневным светом в условиях снегопада (2,8%) (таблица 3, таблица S4, таблица S5). Аналогичная тенденция была обнаружена для скорости транспортных средств на дорогах без дорожного освещения: скорость была на 0,3–0,6% выше в темноте в ясных и дождливых погодных условиях и на 1,5% ниже в темноте по сравнению с дневным светом в условиях снегопада (Таблица 3, Таблица S4, Таблица S5 Таблица).

Скорость реакции грузовых автомобилей на световые и погодные условия https://doi.org / 10.1080 / 23311916.2019.1685365

Опубликовано на сайте:
08 ноября 2019

Таблица 3. Скорость легковых автомобилей. Относительная разница в скорости между темным и дневным светом в средней скорости (км / ч) и процентная разница (%) на основе конкретных участков дороги (станции TF), без или с дорожным освещением и в различных погодных условиях. Ограничение средней опубликованной скорости (PSL). С помощью теста Mann-Whitney U

значительных различий не выявлено. Сравнение относительной скорости показывает, что скорость ниже на дорогах с дорожным освещением на 70 км / ч (одна сельская дорога без дорожного освещения и три городских дороги с дорожным освещением) и 90 км. / ч (только сельские дороги) в ясную погоду и несколько выше при дорожном освещении на дорогах со скоростью 110 км / ч (только шоссе) (Рисунок 4).Снежные погодные условия снижают скорость транспортного средства, и это снижение более отчетливо видно на дорогах без дорожного освещения (Рисунок 4).

Для большегрузных автомобилей скорость была выше в дневных условиях (Таблица 4, Таблица S4, Таблица S5, Рисунок 5). Во время снегопада скорость большегрузных автомобилей была существенно выше в светлое время суток (для дорог с дорожным освещением и без дорожного освещения — 3,2% и 3,0% соответственно) (Таблица 4, Рисунок 5).

Скорость реакции грузовых автомобилей на световые и погодные условия https://doi.org / 10.1080 / 23311916.2019.1685365

Опубликовано на сайте:
08 ноября 2019

Таблица 4. Скорость большегрузных автомобилей. Относительная разница в скорости между темным и дневным светом в средней скорости (км / ч) и процентная разница (%) на основе конкретных участков дороги (станции TF), без или с дорожным освещением и в различных погодных условиях. Ограничение средней опубликованной скорости (PSL). С помощью U-теста Манна-Уитни

не было выявлено значительных различий. Опять же, сравнение относительной скорости показывает, что скорость ниже на дорогах с дорожным освещением для 70 км / ч (рис. 5).Относительная скорость для ясных и дождливых погодных условий для 80 км / ч и 90 км / ч не сильно различается между дорогами без и с дорожным освещением и в различных условиях освещения (Рисунок 5) и подтверждает предыдущие выводы. В снежных условиях скорость снижается в темноте по сравнению с дневным светом как без, так и с дорожным освещением на 80 км / ч и 90 км / ч (Рисунок 5).

Относительные различия в скорости транспортных средств в таблицах 3 и 4 были проверены с помощью U-критерия Манна-Уитни, и никаких существенных различий выявлено не было.

Скорость реакции грузовиков на световые и погодные условия https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1685365

Опубликована в Интернете:
08 ноября 2019

Рисунок 4. Относительная скорость легковых автомобилей. Средние значения относительной скорости для легких грузовиков, то есть измеренная средняя скорость, деленная на указанное ограничение скорости без и с дорожным освещением отдельно для дорог с одинаковыми ограничениями скорости (70, 90, 110 км / ч) для различных условий освещения ( темнота, сумерки, дневной свет), и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

Скорость реакции грузовых автомобилей на световые и погодные условия https://doi.org / 10.1080 / 23311916.2019.1685365

Опубликовано на сайте:
08 ноября 2019 г.

Рисунок 5.Относительная скорость большегрузных автомобилей. Средние значения относительной скорости для тяжелых грузовиков, то есть измеренная средняя скорость, деленная на указанное ограничение скорости, без и с дорожным освещением отдельно для дорог с одинаковыми ограничениями скорости (70, 80, 90 км / ч) для различных условий освещения. (темнота, сумерки, дневной свет) и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

4. Обсуждение

Разница в скорости между более яркими и темными условиями в ясную погоду показала, что средняя скорость для легковых и тяжелых транспортных средств была равна 1.В темноте на 5 км / ч и на 0,8 км / ч выше, чем при дневном свете на дорогах без дорожного освещения. Анализ MARS не включал условия освещения (темнота, дневной свет или сумерки) в автоматический выбор переменных, что указывает на то, что условия освещения не влияли существенно на скорость реакции. Тем не менее, анализ MARS действительно включал дорожное освещение в ясную погоду для тяжелых грузовиков в качестве эффекта взаимодействия, но разница в скорости казалась небольшой. Тем не менее, при статистическом анализе относительных различий между скоростью в темноте и при дневном свете на одном и том же участке дороги без освещения мы не обнаружили существенных различий в скоростных характеристиках грузовиков малой и большой грузоподъемности.Скорость отклика для тяжелых грузовиков днем ​​была на 0,9 км / ч выше, чем в темноте в ясных погодных условиях без дорожного освещения, что является противоположностью тенденций для всего набора данных.

Ссылаясь на наши выводы по вопросу I, если на скорость влияют более яркие или темные условия, мы можем подтвердить существование обнаруживаемых различий в скорости в общем наборе данных для грузовиков с более высокими скоростями в темноте на дорогах без дорожного освещения в ясных погодных условиях. Однако различия не были достаточно значительными, чтобы их можно было выбрать в статистическом анализе, и не были четко видны при анализе относительных различий на конкретных участках дороги.Таким образом, мы не нашли убедительных доказательств устойчивых закономерностей разницы в скорости в зависимости от условий освещения (темнота, дневной свет, сумерки или дорожное освещение) при ясных погодных условиях. Тенденции повышения скорости в темноте на дорогах без дорожного освещения при ясных погодных условиях были обнаружены для легковых автомобилей, и, как и в этом исследовании, различия не могли быть подтверждены статистически (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016).

Отсутствие четкой и значительной реакции скорости на более яркие условия было показано ранее (Quaium, 2010), но противоположная картина, когда скорость увеличивается, когда свет уменьшается, также была показана на основе большого набора данных для дорог с 30–50 км / ч ограничения скорости (de Bellis et al., 2018). В нашем исследовании реакция грузовика на скорость на дорогах 30 км / ч и 50 км / ч несколько отличается по сравнению с дорогами с другими ограничениями скорости, например, скорость автомобиля на дорогах 30 км / ч всегда превышает указанное ограничение скорости. Это могло бы объяснить разницу между нашим исследованием и de Bellis et al. (2018), хотя наши данные ограничены грузовиками, поэтому сравнить ответы сложно. Однако отсутствие четкой реакции на более яркие условия также было обнаружено в исследованиях, которые исключили из анализа влияние смешивающих факторов, таких как час пик или типичное поведение за рулем в ночное время (Jägerbrand et al., 2018; Jägerbrand & Sjöbergh, 2016), и когда анализ скорости реакции основан на больших данных (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016). Вождение в ночное время связано со сменой групп водителей и увеличением числа более быстрых водителей, а также может включать такие факторы, как сонливость (например, Assum et al., 1999) и рискованное поведение. Поэтому важно исключить типичное поведение вождения в ночное время, чтобы сосредоточиться на реакции скорости на световые условия как таковые, но это может привести к более слабой «реакции» скорости на условия освещения по сравнению с другими исследованиями.

Скорость обычно снижается в снежных условиях как для легких, так и для тяжелых грузовиков. Однако средняя скорость в дождливую погоду была очень похожа на скорость в ясную погоду на дорогах без дорожного освещения, что может указывать на то, что водители грузовиков не воспринимают дождливую погоду как угрозу безопасности дорожного движения. Разница в скорости реакции на более суровые погодные условия существенно не различалась при анализе на конкретных участках дороги, хотя влияние снежных погодных условий на снижение скорости было ясно видно на цифрах разницы скоростей и относительной скорости для различных ограничений скорости.Поскольку количество осадков (и снега как осадков) было включено в качестве переменной в автоматический выбор MARS, вероятно, именно количество снегопада определяет реакцию скорости, а не просто наличие снега. По вопросу II (если скорость снижается в дождливую и снежную погоду) мы пришли к выводу, что грузовики снижают скорость в ответ на снегопад, но не на дождь, и что реакция на снегопад зависит от количества снега. Вероятно, что значения трения в снежных условиях заставляют водителей замедляться, поскольку водители грузовиков обычно знают о более высоком риске несчастных случаев в таких условиях (например,г. складывание ножом). Значения трения ниже в снежных условиях, чем в дождливых условиях, из-за чего грузовики имеют очень большой тормозной путь из-за их большого веса (Kordani, Rahmani, Nasiri, & Boroomandrad, 2018). На скорости выше 80 км / ч риск аквапланирования для грузовиков высок. Более низкие значения трения в дождливых условиях, вероятно, в значительной степени связаны с интенсивностью дождя. В этом исследовании у нас не было информации о значениях трения, а данные о погоде были собраны со станций, которые не находились непосредственно на месте измерения скорости транспортного средства.Поэтому трудно сделать какие-либо выводы относительно возможных значений трения и скорости грузовиков. Тем не менее, доступная в настоящее время технология может быть использована для предоставления водителям грузовиков информации в режиме реального времени о проценте трения на дорогах (Colonna, Berloco, Intini, Perruccio, & Ranieri, 2016), что также имеет большое значение для автоматизированных систем, адаптированных к трению. вождение грузовика с меньшим количеством человеческих ошибок (Colonna, Intini, Berloco, & Ranieri, 2018).

Сравнение скоростных характеристик грузовиков в дождливую погоду показывает небольшую разницу по сравнению с ясной погодой.В снежную погоду легковые грузовики, как правило, движутся днем ​​быстрее, чем в темноте, но процентная разница в скорости между дорогами с дорожным освещением и без него невелика. Для большегрузных автомобилей разница в скорости между темным и дневным светом более существенна, когда скорость на дорогах с дорожным освещением сравнивается со скоростью на дорогах без дорожного освещения (2,8% и 1,5% соответственно). Таким образом, наши результаты по вопросу III показывают, что снижение скорости в условиях дождя и снега не более существенно на дорогах без дорожного освещения в темноте.

Для легковых автомобилей более четко показано снижение скорости движения на дорогах без дорожного освещения во время снежных погодных условий (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016). Различия между скоростными характеристиками грузовиков и легковых автомобилей могут заключаться в том, что грузовики в меньшей степени зависят от условий освещения для визуальных характеристик, поскольку у них более сильные фары. Вождение более тяжелых транспортных средств, таких как грузовики, также снижает вероятность реакции скорости на небольшие изменения условий движения, такие как дождь или снег, если только погода не является экстремальной.На большинстве дорог, включенных в это исследование, скорость грузовиков была ниже заявленного ограничения скорости, и были небольшие отклонения из-за погодных или световых условий, в то время как между разными дорогами и ограничениями скорости есть большие различия.

Вывод из этого исследования состоит в том, что отсутствие четких различий в скорости транспортных средств в разных погодных условиях (темнота, дневной свет и сумерки) может указывать на то, что большинство водителей грузовиков, как и водители легковых автомобилей (Jägerbrand & Sjöbergh, 2016), не отрегулируйте их скорость, чтобы компенсировать уменьшение времени реакции, чтобы избежать дорожно-транспортных происшествий.Водители, как правило, не могут полностью компенсировать условия низкой освещенности, поскольку неверно оценивают свои визуальные способности в темноте (например, Owens, Wood, & Owens, 2007). Однако средняя скорость грузовиков в этом исследовании чаще всего была значительно ниже установленных ограничений скорости, а движение по снегу еще больше снижало скорость. Вместе с тем, что разница в скорости между темнотой и дневным светом была довольно небольшой, не стоит предполагать, что это было так. Тем не менее, мы не знаем, насколько верны наши результаты для таких обобщений, поскольку мы удалили некоторые данные о скорости из набора данных.

В будущих исследованиях можно будет изучить реакцию скорости на различные условия освещения и дорожные условия в более контролируемых условиях, чтобы более подробно изучить реакцию водителя. Особенно интересно было бы изучить регулировку скорости в различных условиях. Повышенное освещение во время вождения, такое как дорожное освещение, не обязательно означает, что безопасность движения автоматически повысится, но необходимо тщательно изучить вместе с другими факторами, чтобы лучше понять, является ли свет значительным фактором, влияющим на скорость и безопасность в конкретной дорожной среде ( е.г. Фотиос и Гиббонс, 2018; Фотиос и Прайс, 2017).

Потенциальным недостатком, влияющим на результаты этого исследования, является то, что выбранные участки дороги не были рандомизированы в дорожной сети, поскольку мы использовали существующие точки / станции измерений. Это может повлиять на данные и вызвать предвзятость. Например, дороги с дорожным освещением и без него имеют разные ограничения скорости, что делает невозможным сравнение средних значений. Это приводит к тому, что выводы следует делать на основе относительных различий.

Это исследование не содержало прямого измерения безопасности в зависимости от условий освещения, но использовало скорость транспортного средства в качестве суррогата поведения при вождении. Таким образом, мы не можем напрямую связать безопасность и риск с нашим исследованием. Для проведения такого исследования необходимо знать значения риска столкновения с различиями в освещении и погоде, а также при различных ограничениях скорости. Например, риск несчастного случая зависит от воздействия, поэтому важно включать данные о поездках или транспортном потоке при анализе таких вещей, как частота происшествий (Blower, Campbell, & Green, 1993; Jovanis & Delleur, 1983; Khasnabis & Assar, 1989). .

Результаты для сумерек менее стабильны, чем для темноты и дневного света, поскольку при таких условиях освещения было меньше часов. Кроме того, даже несмотря на то, что мы пытались убрать часы пик и очереди, автомобили нельзя было рассматривать как действительно свободно движущиеся. Известно, что на скорость транспортного средства влияют движущиеся впереди транспортные средства, но использованные нами данные не содержат информации по этому поводу. Другой аспект — это влияние расстояния до перекрестков, которое несколько различается для разных участков дороги.Это то, что мы рассмотрим в будущих исследованиях того же набора данных.

Рисунок 1. Количество наблюдений / часов (A) и количество транспортных средств (B) по погодным условиям для легких и тяжелых грузовиков

Рисунок 2. Разница в скорости легких грузовиков. Средние значения разницы скоростей для легких грузовиков, т. Е. Измеренная средняя скорость за вычетом указанного ограничения скорости, нанесенные на график относительно указанного ограничения скорости (км / ч) отдельно для дорог без и с дорожным освещением для различных условий освещения (темнота, сумерки, дневной свет) ), так и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

Рисунок 3. Разница скоростей большегрузных автомобилей. Средние значения разницы скоростей для большегрузных автомобилей, то есть измеренная средняя скорость за вычетом указанного ограничения скорости, нанесенные на график относительно указанного ограничения скорости (км / ч) отдельно для дорог без и с дорожным освещением для различных условий освещения (темнота, сумерки, дневной свет) ), так и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

Рисунок 4. Относительная скорость легких грузовиков. Средние значения относительной скорости для легких грузовиков, то есть измеренная средняя скорость, деленная на указанное ограничение скорости без и с дорожным освещением отдельно для дорог с одинаковыми ограничениями скорости (70, 90, 110 км / ч) для различных условий освещения ( темнота, сумерки, дневной свет), и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег).Средние значения ± 95% доверительный интервал

Рисунок 5. Относительная скорость грузовых автомобилей большой грузоподъемности. Средние значения относительной скорости для тяжелых грузовиков, то есть измеренная средняя скорость, деленная на указанное ограничение скорости, без и с дорожным освещением отдельно для дорог с одинаковыми ограничениями скорости (70, 80, 90 км / ч) для различных условий освещения. (темнота, сумерки, дневной свет) и в разных погодных условиях (ясно, дождь, снег). Средние значения ± 95% доверительный интервал

Более низкий предел скорости для грузовиков увеличивает количество аварий

Новое исследование транспорта, проведенное исследователями из Университета Арканзаса, показывает, что различные ограничения скорости для автомобилей и больших грузовиков на сельских и межштатных автомагистралях приводят к большему изменению скорости и большему количеству транспортных средств, проезжающих друг с другом, что ставит под угрозу безопасность.

Но авторы добавляют, что сторонники более низких ограничений скорости также правы в том, что динамика транспортного средства, такая как торможение и маневрирование, улучшается по сравнению с медленно движущимися грузовиками.

«Мы обнаружили, что изменение скорости и взаимодействие транспортных средств имеют прямое влияние на безопасность шоссе», — сказал Стивен Джонсон, профессор промышленной инженерии Национального центра исследований сельского транспорта Мак-Блэквелла. «Данные предыдущих исследований и простая логика говорят о том, что большее количество взаимодействий между транспортными средствами увеличивает шансы возникновения аварий. Разница в скорости — 75 миль в час для обычных автомобилей и 65 миль в час для больших грузовиков, например, — является результатом установленных государством ограничений скорости и политикой компании, которая ограничивает максимальную скорость большинства грузовиков от 62 до 65 миль в час.”

Джонсон сообщил об этом открытии в «Оценке рентабельности дифференциала скорости тяжелых грузовиков и автомобилей на межгосударственных автомагистралях в сельской местности» — исследовании ограничений скорости и разницы скоростей между легковыми автомобилями и большими грузовиками на сельских и межштатных автомагистралях.

Исследование, спонсируемое Министерством транспорта США, коммерческими автотранспортными компаниями и частным автопарком, предназначено для того, чтобы помочь регулирующим органам и лицам, принимающим решения в автотранспортных компаниях, разработать политику в отношении ограничений скорости и дифференциалов как для тяжелых грузовиков, так и для автомобилей.

Джонсон и Навин Павар, аспиранты инженерного колледжа, измерили скорость тяжелых грузовиков и автомобилей в пяти штатах с конфигурациями ограничения скорости в диапазоне от равномерных 75 миль в час для легковых и тяжелых грузовиков до низкого дифференциала 65 миль в час для автомобили и 55 миль в час для грузовиков. Исследователи также собрали и проанализировали данные о скорости, авариях и техническом обслуживании и провели сотни интервью с водителями грузовиков; менеджеры по безопасности и техническому обслуживанию коммерческих автотранспортных компаний; и производители оригинального оборудования для грузовиков, шин и двигателей.

Однако есть предостережение к основному выводу о том, что дифференциалы отрицательно влияют на безопасность: Джонсон и Павар согласны с сторонниками более низких ограничений скорости грузовиков в том, что динамика транспортного средства, такая как торможение и маневрирование, улучшается по сравнению с медленно движущимися грузовиками.

«Люди утверждают, что тяжелым грузовикам требуется более длинный тормозной путь для любой заданной скорости, а более низкие скорости грузовиков помогают выровнять тормозной путь», — сказал Джонсон. «С другой стороны, противники более низких скоростей для грузовиков предполагают, что разность скоростей увеличивает разброс скорости и, следовательно, оказывает негативное влияние на безопасность на шоссе.Наше исследование показывает, что оба эти аргумента, вероятно, верны ».

Если исследователи транспорта, специалисты по безопасности автотранспортных компаний и автомобилисты согласны с тем, что шоссе безопаснее, когда транспортные средства движутся с одинаковой или близкой к ней скоростью, почему во многих штатах есть разные ограничения скорости для больших грузовиков и легковых автомобилей? Кроме того, почему так много несоответствий в ограничениях скорости от штата к штату? Аргумент, что тормозной путь для медленно движущихся грузовиков является одной из причин, а восприятие лучшей топливной эффективности — другой, но многие факторы, не связанные с безопасностью, дорожными условиями и трафиком, влияют на решения об установке ограничений скорости, говорят исследователи.

«Большое количество исследований безопасности указывает на то, что этому вопросу было уделено большое внимание», — сказал Джонсон. «К сожалению, многие из этих исследований больше связаны с пропагандой, чем с наукой. Дело не в том, что эти исследования бесполезны, но у них есть проблемы с методологией, статистическим анализом и даже простым пониманием важных терминов, таких как «превышение скорости». В данных об авариях превышение скорости определяется как «движение быстрее указанного предела». и «ехать слишком быстро для условий».«Исследования часто не делают различий между этими определениями».

Джонсон и Навар сообщили о следующих дополнительных выводах:

Контроль за ограничением скорости влияет на изменение скорости движения. Если ограничения скорости не соблюдаются строго, автомобилисты выбирают свою «комфортную» скорость.

Автомобилисты склонны ездить со скоростью, которая им удобна, независимо от установленных ограничений скорости. Например, данные о скорости, собранные в ходе исследования, показали, что, хотя опубликованные ограничения скорости для автомобилей различаются на 10 миль в час, средняя скорость отличается только на 1.6 миль / ч. Другими словами, независимо от того, было ли установлено ограничение скорости на уровне 65 миль в час или 75 миль в час, автомобилисты разгонялись от 73,2 до 74,8 миль в час.

Если установлены пределы, которые считаются произвольно низкими, автомобилисты не будут придерживаться этих значений. Джонсон обнаружил, что степень соответствия для различных конфигураций ограничения скорости существенно различается. Показатели соответствия для конфигурации унифицированной скорости 70 миль в час составляли 31 процент для автомобилей и 70 процентов для грузовиков. Напротив, показатели соблюдения более низких установленных пределов дифференциала — 65 миль в час для легковых автомобилей, 55 миль в час для грузовиков — составляли 7 процентов для автомобилей и 0 процентов для грузовиков.

Несмотря на мнение многих автомобилистов о том, что тягачи с прицепами часто проезжают мимо них, Джонсон обнаружил, что средняя скорость грузовиков на 3–4 мили в час ниже средней скорости автомобилей, даже когда ограничения скорости были единообразными.

Изменения в объявленных ограничениях скорости влияют на изменение скорости. После изменения ограничения скорости есть переходный период и период адаптации. Во время переходного периода некоторые водители медленно адаптируются к более высоким ограничениям, в то время как другие сразу же едут на новом уровне или выше него.Различие в поведении этих двух групп увеличивает величину разброса скорости и приводит к временному, но искусственному показанию более высокого уровня аварийности из-за увеличения пределов.

Политика коммерческих автотранспортных компаний, ограничивающая максимальную скорость их автопарка с помощью ограничителей скорости — механизмов двигателя, которые не позволяют грузовикам двигаться со скоростью, превышающей желаемую, — увеличивает величину разброса скорости на автомагистралях между штатами.

Время вождения существенно снижает утомляемость водителя грузовика.Однако до средней скорости движения более высокая скорость не вызывает дополнительной усталости.

Разница в скорости, помимо скорости транспортного средства, существенно влияет на топливную экономичность и степень загрязнения, поскольку грузовики и автомобили должны ускоряться и замедляться для маневрирования в условиях более медленного движения.

Копию отчета Джонсона можно получить по адресу http://www.mackblackwell.org/web/research/final-reports.htm.

Источник: Университет Арканзаса

Темы Тенденции Авто

Раздел 3368 — Раздел 75

§ 3368.Скоростные хронометры.

(a) Спидометры разрешены. — Скорость любого транспортного средства может быть измерена на любом шоссе полицейским, используя автомобиль, оборудованный спидометром. При определении скорости транспортного средства с помощью спидометра скорость должна быть рассчитана на расстояние не менее три десятых мили.

(б) Проверка спидометров.- Департамент может назначать станции для проверки спидометров и может предписывать правила относительно способа проведения испытания. Спидометры должны быть испытаны за точность в течение одного года до предполагаемого нарушения и немедленно при изменении размера шины. Справка со станции о том, что испытание было проведено. сделано, дата испытания и точность спидометра должны быть компетентные и prima facie доказательства этих фактов в каждом судебном разбирательстве, в котором нарушение этого названия взимается.

(c) Разрешенные механические, электрические и электронные устройства —

(1) Если иное не предусмотрено в этом разделе, скорость любого транспортного средства может быть рассчитанным на любом шоссе сотрудником полиции, использующим механическую или электрическую скорость синхронизирующее устройство.

(2) За исключением случаев, предусмотренных в пункте (3), электронные устройства, такие как радио-микроволновая печь. устройства, обычно называемые электронными измерителями скорости или радаром, могут использоваться только как часть автоматизированной системы контроля скорости или членами Пенсильвании Государственная полиция.

(3) Электронные устройства, которые вычисляют скорость путем измерения времени, прошедшего между измеренными точки поверхности дороги с помощью двух датчиков и устройств, которые измеряют и рассчитывают Средняя скорость транспортного средства между любыми двумя точками может использоваться любым полицейским.

(4) Никто не может быть осужден на основании доказательств, полученных с использованием разрешенных устройств. параграфами (2) и (3), если зарегистрированная скорость не составляет шесть или более миль в час превышение допустимой скорости.Кроме того, никто не может быть осужден на основании доказательств. полученные с помощью устройств, разрешенных параграфом (3), в зоне, где законный предел скорости составляет менее 55 миль в час, если записанная скорость меньше, чем десять миль в час сверх допустимой скорости. Этот параграф не применяется. к доказательствам, полученным с использованием устройств, разрешенных параграфом (2) или (3) в школьной или активной рабочей зоне.

(5) Могут использоваться только устройства обнаружения света и определения дальности, обычно называемые лидарами. как часть автоматизированной системы контроля скорости или членами Пенсильвании Государственная полиция.

(d) Классификация, одобрение и испытания механических, электрических и электронных устройств. — Департамент может в соответствии с постановлением классифицировать определенные устройства как механические, электрические или электронные. Все механические, электрические или электронные устройства должны быть типа, утвержденного отделом, который назначает станции для калибровки и испытания устройств, и может предписывать правила относительно способа калибровки и должны быть проведены испытания.Сертификация и калибровка электронных устройств под подраздел (c) (3) должен также включать сертификацию и калибровку всего оборудования, планки времени и другие устройства, которые фактически используются с конкретным электронным устройство проходит сертификацию и калибровку. Электронные устройства, обычно называемые электронные измерители скорости или радар должны быть проверены на точность в течение определенного периода времени. за год до предполагаемого нарушения.Другие устройства должны быть испытаны на точность в течение 60 дней до предполагаемого нарушения. Сертификат со станции, показывающее, что калибровка и испытание были выполнены в пределах требуемых срок и то, что устройство было точным, должно быть компетентным и очевидным доказательством этих фактов в каждом судебном разбирательстве, в котором обвиняется нарушение этого раздела.

(e) Требования к расстоянию для использования механических, электрических и электронных устройств.- Запрещается использовать механические, электрические или электронные устройства для измерения скорости. транспортных средств в пределах 500 футов после знака ограничения скорости, указывающего на снижение скорости. Это ограничение на использование устройств измерения скорости не распространяется на ограничение скорости. знаки, обозначающие школьные зоны, ограничения скорости на мостах и ​​надземных сооружениях, опасные ограничения скорости уклона и ограничения скорости рабочей зоны.

(е) Тестирование и калибровка лидара.-

(1) Департамент может, после публикации в бюллетене Пенсильвании, предоставить, что LIDAR приборы для измерения скорости и системы LIDAR должны быть откалиброваны и испытаны с использованием процедуры тестирования в регламенте отдела.

(2) Устройства измерения скорости LIDAR и системы LIDAR должны быть откалиброваны и испытаны каждые Как минимум 365 дней до использования полицией штата Пенсильвания или в качестве часть автоматизированной системы контроля скорости.

(3) Сертификат о том, что устройство и система LIDAR, если применимо, были протестированы. и признаны точными, создают презумпцию того, что требования настоящего подраздел выполнены.

(4) В данном подразделе следующие слова и фразы имеют значения даны им в этом абзаце, если контекст явно не указывает иное:

«ЛИДАР.«Технология измерения дальности цели по отраженному свету для определения цели. дальность и скорость по времени пролета лазерных импульсов.

«ЛИДАР измеритель скорости». Аппаратура для измерения скорости, определяющая дальность и скорость цели по времени пролета импульсов лазерного света, отраженных от цели.

«ЛИДАРНАЯ система». Устройство измерения скорости LIDAR, которое включает в себя дополнительное оборудование, которое используется для сбора, обработки и записи изображений, если это применимо, для использования в рамках контроля скорости усилия.

(11 июля 1985 г., P.L.204, № 52, эфф. 60 дней; 27 марта 1986 г., P.L.71, № 24, эфф. Imd .; 23 декабря 2002 г., P.L.1982, № 229, эфф. 6 месяцев; 26 ноября 2008 г., П.Л. 1658, № 133, эфф. 60 дней; 19 октября 2018 г., P.L.563, No 86, эфф. imd.)

2018 Поправка. Закон 86 с поправками, подст. (c) (2) и добавлены подпункты. (c) (5) и (f).

Поправка 2008 г. Закон 133 внесены поправки, подст. (б) и (г).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *