Трафик. Психология поведения на дорогах.
Шрифт:
Причина, по которой такие светофоры необходимы, очевидна для любого, кто знает основы дорожного движения. Инженеры десятилетиями пытались понять и смоделировать транспортный поток {24} , но он большая и очень коварная тварь. «Некоторые загадки остаются нерешенными {25} , — заявляет инженер из Калифорнийского университета в Беркли Карлос Даганзо. — Сначала эксперты пытались смоделировать процесс, известный как “движение колонной”. Он основан на том очевидном факте, что ваше поведение зависит от того, как едет машина впереди вас, если она там есть. Как муравьи, реагирующие на присутствие феромонов на тропке, вы, в зависимости от поведения едущего впереди водителя, одновременно пытаетесь не приближаться слишком близко и не отставать. Теперь представьте все эти взаимодействия, прибавьте к ним смену ряда и другие маневры, разброс скоростей и размеров транспортных средств, огромное количество стилей и целей вождения, разнообразие освещения, погодных и дорожных условий; умножьте все это на 1000, и вы сможете оценить всю сложность и запутанность дорожного моделирования».
{24}
Дж. Нэвелл, исследователь из Калифорнийского университета в Беркли, заметил: «В последние годы, особенно в самое недавнее время, некоторые исследователи пытаются выстроить аналогию между трафиком как таинственным, фантомным явлением, и эффектами, происходящими в газах. Но подобная аналогия неправильна». Также он полагал, что трафик «не похож ни на одну идеализированную модель, о которых размышляют специалисты по математической статистике. Трафик — это неразбериха, и анализировать его можно лишь методом грубых приближений». Newell G. F.Memoirs on Highway Traffic Flow Theory in the 1950s // Operations Research, Vol. 50, N 1 (январь-февраль 2002
{25}
См.: Daganzo C.A Behavioral Theory of Multilane Traffic Flow, Part I: Long Homogeneous Freeway Sections // Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 36, N 2 (февраль 2002 г.), с. 131–158.
Даже самые замысловатые модели не полностью учитывают странности человеческой природы и все «помехи» и «разбросы» в системе. Инженеры-дорожники предупреждают об этом — на одной транспортной конференции я увидел следующую оговорку: «Эта модель не учитывает разнородность поведения водителей» {26} . Как вы себя чувствуете, когда едете рядом с кем-то? Неудобно и неловко? И поэтому увеличиваете или снижаете скорость? Вы почему-то хотите ехать близко к автомобилю впереди, а затем медленно снизить скорость? Все эти странные явления невозможно уловить дорожными датчиками. У машины, которая едет за вами, могут быть свои странности. В ходе исследования, выяснявшего, как близко водители легковых автомобилей обычно подъезжают к внедорожникам, было обнаружено, что водители легковых машин предпочитали (хотя позже сами отрицали это) ехать ближе к ним, чем к другим типам автомобилей {27} , хотя огромная машина и загораживала им передний обзор.
{26}
В своей великолепной книге «Критическая масса» Филипп Болл, замечая стабильный рост «психологических» и других подобных факторов в процессе моделирования трафика, говорит о следующей загадке: «Чем более сложная модель, тем сложнее понять исход с точки зрения «фундаментальных» аспектов трафика, в том числе связанных с применением тех или иных правил». См.: Болл Ф.Критическая масса. Как одни явления порождают другие. М. : Гелеос, 2008.
{27}
Ученые, проводившие это исследование, предположили следующее: водители верили, что внедорожникам, как и длинномерным трейлерам, требуется больше времени для торможения, поэтому за ними можно следовать на достаточно близкой дистанции. Другая теория связана с выражением «невежество есть блаженство» — иными словами, водители меньше беспокоятся о том, чего они не могут увидеть (либо же просто концентрируются на автомобиле, находящемся прямо перед ними, а не на целом потоке автомобилей — просто потому, что это проще). См.: Sayer J. R., Mefford M. L., Huang R. W.The Effects of Lead-Vehicle Size on Driver-Following Behavior: Is Ignorance Truly Bliss? // Report No. UMTRI-2000-15, University of Michigan, Transportation Research Institute, июнь 2000 г.
Или возьмем ситуацию, которую Даганзо назвал «эффектом Лос-Гатос» в честь горной дороги в Калифорнии {28} . Вам, может быть, доводилось с этим сталкиваться: водители не хотят покидать полосу обгона и ехать в череде пыхтящих грузовиков, хотя машины сзади их к этому подталкивают, а соседний ряд относительно свободен. Что происходит? Вполне возможно, водители не хотят съезжать с полосы обгона из опасения, что не смогут потом вернуться на нее. А может быть, они не знают точно, чего хочет водитель машины сзади: планирует ли он ускориться или же просто едет близко, чтобы между вами никто не вклинился. В итоге образуется плотная колонна машин, но надолго ли? Мы все знакомы с таким поведением. Одна из отмеченных мною особенностей потока — то, что я называю «пассивно-агрессивным прохождением». Вы едете по скоростной полосе, когда внезапно водитель сзади вынуждает вас переместиться в более медленный правый ряд, затем перестраивается туда же перед вами и замедляется, вынуждая вас идти на обгон.
{28}
Daganzo C. F.A Behavioral Theory of Multi-Lane Traffic Flow. Part I: Long Homogeneous Freeway Sections. Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 36, N 2 (февраль 2002 г.), с. 131–158.
Основные принципы функционирования автострад вырабатывались постепенно. Один из ключевых показателей эффективности — интенсивность движения: транспортный поток или количество транспортных средств, зафиксированных за единицу времени с помощью датчиков или других устройств. В 4 утра, перед часом пик, автомобили могут нестись по шоссе со скоростью 120 км/ч. Иными словами, около 1700 автомобилей пройдут по одному датчику за час. С началом часа пик интенсивность движения вполне естественно начинает повышаться, достигая теоретического максимума в 2400 автомобилей, едущих со скоростью 90 км/ч {29} . С системной точки зрения это дорожная нирвана. С прибавлением числа машин кривая интенсивности начинает резко снижаться — до 1700 объектов. Но теперь автомобили едут со скоростью 55 км/ч. «Таким образом, вы получили два временны2х промежутка по 1700 машин в час, — говорит Хелоу. — Одинаковая интенсивность, но совершенно разные ситуации».
{29}
В 1985 году, согласно Highway Capacity Manual, «библии» инженеров-дорожников, максимальная загрузка должна была составлять 2000 автомобилей на полосу в час. В 1994 году показатель был увеличен до 2300, а затем (до нынешнего значения) в 1998 году. Судя по всему, водители желают ехать ближе к впереди идущему автомобилю, а то и на более высокой скорости. С чем связано их стремление принять больший риск? Возможно, это связано с улучшением системы управления автомобилями или с тем, что водители вынуждены преодолевать б'oльшие расстояния, чем раньше, и поэтому предпочитают более агрессивный стиль езды, чтобы сократить время. См.: Federal Highway Administration, 2004 Status of the Nation’s Highways, Bridges and Transit Conditions and Performance (Washington, D. C., 2004), U. S. Department of Transportation, с. 4–16. Аналогичным образом (в случаях, когда, согласно прежним расчетам, максимальный поток возникал при скорости чуть больше 70 км/ч) исследование Правина Варайя, проведенное в Калифорнии и основанное на данных индукционных петель, указывает, что эта скорость выросла почти до 100 км/ч. См.: Jia Z., Varaiya P., Chen C., Petty K., Skabardonis A.Maximum Throughput in L. A. Freeways Occurs at 60 MPH. University of California, Berkeley, PeMS Development Group, 16 января 2001 г.
Поскольку поток перемещается во времени и пространстве, такие параметры, как интенсивность, могут обманывать, как, собственно, и сама дорога. Отдельные водители, стоящие в переполненном ряду, могут посмотреть на соседний ряд и подумать, что он пуст. Это психологическое состояние настолько распространено, что у него даже есть название — «синдром свободной полосы». Зачастую так только кажется из-за большого расстояния между автомобилями, которые едут с большой скоростью. Интенсивность движения этой полосы может почти совпадать с интенсивностью движения полосы, по которой едете вы, но тот факт, что водители едут со скоростью 80 км/ч, быстрее создает иллюзию, что она пуста {30} . Конечно, ни одна из этих крайностей — водители, пролетающие на скорости 130 км/ч, и люди, упорно едущие со скоростью 30 км/ч в переполненных рядах, — ничего хорошего системе не приносит. Идеальное шоссе — то, которое пропускает наибольшее количество автомобилей, едущих со средней скоростью.
{30}
Как и во множестве других вопросов, связанных с трафиком, ведутся активные споры о реальной эффективности специальных полос для движения автомобилей с несколькими людьми (HOV lanes) с точки зрения трафика (а не социальных отношений). Действительно ли они положительно влияют на поток, то есть дают подобным машинам возможность быстрее преодолевать расстояние? Либо же эффективность их работы оказывается равной нулю? В ходе одного исследования ученые из Калифорнийского университета Правин Варайя и Ям-Йон Квон проанализировали данные петель индуктивности, размещенных на полосах HOV на шоссе в Сан-Франциско. Оказалось, что они не просто повышали количество заторов на других полосах (что вполне понятно, ведь этой выделенной полосой пользуется значительно меньшее число водителей), но и заставляло использовавших их водителей страдать от 20% задержки. В чем причина? Как и в случае дороги с одной полосой, водитель, которому не повезло оказаться за «улиткой» (а в Калифорнии «улиткой» считается любой, кто едет со скоростью 100 км/ч) в полосе HOV, вынужден двигаться с ее скоростью (поскольку движение в других полосах еще медленнее, он не сможет обогнать «улитку» путем перестроения). Еще одно дополнительное осложнение может состоять в том, что в Калифорнии автомобили со стикером гибридного двигателя (не менее 85 тысяч только последней модели) имеют законное право двигаться по полосам HOV. Не исключено, что водители таких машин действительно захотят двигаться со скоростью около 100 км/ч, так как это наиболее эффективный
режим движения с точки зрения экономии топлива (судя по данным бортовых компьютеров). В более позднем исследовании, проведенном учеными из Калифорнийского университета Майклом Кассиди, Карлосом Даганцо, Кайтэ Ян и Ку Хунг Чангом (из калифорнийского Департамента транспорта), авторы еще раз перепроверили данные Варайя и Квона и пришли к заключению, что, хотя общая скорость упала одновременно с введением полос HOV (следует отметить, что они организуются лишь на дорогах, где начинают появляться постоянные заторы), они не могли связать это только с самими полосами HOV. В ряде случаев лишь увеличился поток трафика через проблемные узкие места. См. работу: Kwon J., Varaiya P.Effectiveness of High-Occupancy Vehicle (HOV) Lanes in the San Francisco Bay Area, июль 2006 г., доступную по адресу:а также работу Cassidy M. J., Daganzo C. F., Jung K., Chung K.Empirical Reassessment of Traffic Operations: Freeway Bottlenecks and the Case for HOV Lanes. Research Report UCB-ITS-RR-2006-6, декабрь 2006 г.Даже когда час пик заканчивается и кривая потока скорости падает, движение может оживиться. Возникает так называемый синхронизированный поток — интенсивный, но устойчивый. Но чем больше машин въезжает на главную дорогу, тем выше «плотность» движения, то есть количество автомобилей, которые одновременно находятся на отрезке дороги длиной в милю (параметр, отличающийся от фиксации положения машины датчиком). В определенный момент плотность становится критической (вспомните, как саранча начинает свой поход), и поток замедляется. Узкие места, постоянные или перемещающиеся, сжимают его, как сужающаяся труба. Дорога уже не может пропустить нужное количество автомобилей.
Светофоры, регулирующие движение на въезде на шоссе, необходимы, чтобы плотность «потока главной дороги» была ниже критической отметки, а система продолжала стабильно функционировать. «Если доступ будет беспрепятственным, на въезде будут стоять колонны автомобилей», — говорит Хелоу. А это означает не только больше машин в целом, но и больше машин, шныряющих из ряда в ряд, чтобы влиться в поток. Исследования показали, что этот процесс невозможно предсказать и согласованно выполнить. «Оно (перестроение) в конечном счете разбивает правый ряд, — утверждает она. — Переполняется соседняя полоса, поскольку люди пытаются перестроиться прежде, чем доберутся до нужного места. Потом нарушается движение на следующей полосе, потом еще на одной. И таким образом начинается хаос». Как показало исследование, колонна автомобилей, ждущих на съезде с автотрассы, может тоже вызвать цепную реакцию, даже если плотность других полос будет далека от критической {31} .
{31}
Daganzo C. F., Cassidy M. J., Bertini R. L.Possible Explanations of Phase Transitions in Highway Traffic. Department of Civil and Environmental Engineering and Institute of Transportation Studies, University of California, Berkeley, 25 мая 1998 г.
Правильно функционирующие светофоры {32} не дают плотности потока дойти до высшей точки и позволяют выехать на шоссе на оптимальной скорости. Инженеры называют это «максимизацией пропускной способности».
Есть простой пример, который прекрасно иллюстрирует этот процесс. Возьмите килограмм риса и высыпьте его весь сразу через воронку в пустую емкость, посчитав, сколько времени это займет. Затем возьмите тот же самый рис и высыпайте его постепенно. Засеките время. В каком случае уйдет меньше времени? Когда этот эксперимент проводился в Транспортном управлении в Вашингтоне, 40 секунд ушло на то, чтобы пересыпать рис в первом случае, и 27 секунд — во втором. Разница почти на треть {33} . То, что представлялось медленным, на деле оказывается быстрым.
{32}
Я не хочу сказать, что светофоры в данном случае всегда работают идеально, потому что в условиях реального трафика все намного сложнее. Циклы их работы могут оказаться неоптимальными (хотя зачастую это решается с помощью адаптивных светофоров, циклы которых корректируются в режиме реального времени). Согласно выводам одного исследования, настройка циклов светофоров, проведенная без должного изучения реального трафика, может привести к «порочным результатам» — в ряде случаев скорость движения водителей будет зависеть от светофора, которым они даже не пользуются (например, в случае заторов, которые вызываются не тем, что много машин хочет выехать на шоссе, а тем, что много машин хочет с него съехать). Слишком большое количество машин, стоящих на второстепенной трассе в ожидании выезда на шоссе, приведет к возникновению заторов на прилегающих улицах. Стоит ли лишний раз говорить, что для правильной работы системы необходимо, чтобы участники движения беспрекословно выполняли требования сигналов. Кроме того, здесь возникает и вопрос справедливости, как отметили авторы исследования, проведенного в Миннесоте: светофоры на второстепенных дорогах перед шоссе никак не мешают людям, нацелившимся на длительную поездку, но наносят реальный вред тем, кто собирался проехать по шоссе до следующей развязки. См.: Cassidy M.Complications at Off-Ramps // Access, январь 2003 г., с. 27–31.
{33}
Эксперимент с рисом (предложенный Полом Хаазе) оказался победителем в соревновании под эгидой Washington DOT на лучший способ визуализировать «максимизацию потока»; Gilmore S.Rice Is Nice When Trying to Visualize Highway Traffic // Seattle Times, 29 декабря 2006 г.
У риса гораздо больше общего с дорожным движением, чем кажется. Многие сравнивают дорожный поток и с потоками воды, поскольку это удобно для описания таких понятий, как интенсивность и пропускная способность. Специализирующийся на дорожном движении преподаватель технических дисциплин в Университете Огайо Бенджамин Койфман приводит пример с ведром, в дне которого есть отверстие диаметром в 2 см. Если диаметр направленной в ведро водной струи составит 1 см, то оно не будет наполняться. Если же диаметр струи, скажем, 4 см, то оно будет наполняться, хотя при этом часть воды выльется. Вероятность попадания в пробку зависит от того, выливается ли «вода» (то есть поток, пытающийся пройти через узкое место) или «ведро» наполняется. «Первое, с чем сталкивается водитель, — конец очереди, — говорит Койфман. — Эта точка — сиюминутный “уровень воды”». Сравнение с ведром учит нас также, что, вне зависимости от общего объема емкости (или ширины дороги), размер отверстия (узкое место) диктует свои условия.
В узких местах движение меньше похоже на поток воды (оно не ускоряется) и больше на рис: автомобили, как и зернышки, — отдельные объекты, которые ведут себя определенным образом. Рис представляет собой «сыпучую среду» — твердое вещество, которому присущи свойства жидкости. Физик из Чикагского университета и специалист по сыпучим телам Сидни Нагель приводит в пример ложку сахара. Насыпьте слишком много — и вся горка развалится. Сахар ведет себя как жидкость при осыпании, но на самом деле это сложная группа взаимодействующих твердых тел. «Они не притягивают друг друга, — говорит Нагель. — Они могут только рассыпаться». Поведение сыпучих веществ сложно предсказать. Именно поэтому зернохранилища иногда обрушаются, а бумажная коробка деформируется внизу, если высыпать из нее некоторое количество овсяных хлопьев.
Почему рис так плохо проходит через воронку? Приток риса превышает ее пропускную способность. Система становится все плотнее и плотнее. Зерна чаще и дольше соприкасаются. Рис «зависает» и от трения о стенки воронки. Звучит знакомо? «В точности как машины на дороге {34} , — говорит Нагель. — Когда дорога сужается, транспортный поток становится все плотнее, пока не заполняет все пространство» {35} .
{34}
Иными словами, «движение напоминает гранулированный поток, особенно на шоссе. Здесь индивидуальное поведение каждого водителя формирует сравнительно небольшое статистическое возмущение внутри высоко детерминированной структуры коллективного движения, а следовательно, автомобили могут рассматриваться в качестве физических частиц. Многие системы, состоящие из частиц, далеки от равновесного состояния, при котором постоянная конкуренция между различными силами и диссипативным взаимодействием приводит к возникновению самоорганизующихся структур. Фактически можно провести довольно уместную аналогию между формированием пробок на шоссе и формированием кластеров из отдельных частиц в гранулированном газе». Взято из статьи: van der Weele K., Spit W., Mekkes T., van der Meer D.From Granular Flux Model to Traffic Flow Description // Traffic and Granular Flow, 2003, ed. S. P. Hoogendoorn, S. Luding, P. H. L. Bovy, M. Schreckenberg, D. E. Wolf. Berlin : Springer, 2005, с. 569–578. С другой стороны, Дж. Нэвелл, знаменитый исследователь трафика, однажды сказал: «Некоторые исследователи пытаются выстроить аналогию между трафиком как таинственным, фантомным явлением и эффектами, происходящими в газах. Но подобная аналогия неправильна». Newell G. F.Memoirs on Highway Traffic Flow Theory in the 1950s // Operations Research, Vol. 50, N 1 (январь-февраль 2002 г.), с. 173–178.
{35}
Рис также не стоит считать идеальной метафорой для трафика. Как указывает Бенджамин Койфман: «Трафик представляет собой в основном одномерную систему внутри полосы с периодическими переходами в смежные полосы. Обычный гранулярный поток трехмерен. Кроме того, в случае трафика вы имеете дело с разумными частицами» (из интервью, данного автору книги).