城市交通系統(tǒng)的規(guī)劃與設(shè)計關(guān)乎個人出行體驗，對生活質(zhì)量至關(guān)重要。而如何滿足不同類型人群的出行需求，這是一個重要的問題。

隨著無障礙和獨立移動數(shù)字服務(wù)的廣泛普及，公共交通環(huán)境建設(shè)的包容性與系統(tǒng)性也逐漸提升。然而，依舊有相當(dāng)數(shù)量的滑倒、絆倒和跌倒行為(STFs)發(fā)生在如火車站的公共交通環(huán)境中，并經(jīng)常導(dǎo)致人身傷害。

本研究進行了一項行為觀察與回顧性訪談相結(jié)合的混合研究，旨在探究行動不便者(PRMs) 在鐵路交通中發(fā)生STFs的潛在原因（Popovic et al., 2023）。研究結(jié)果為鐵路交通安全工程的規(guī)劃和設(shè)計提供了建設(shè)性意見，以預(yù)測和減輕受傷風(fēng)險，更好滿足不同乘客的需求。

鐵路交通環(huán)境中的潛在風(fēng)險

公共交通促進個體的獨立性和社會互動，需要確保它對所有年齡、能力和行動能力的人而言都是安全且可用的。盡管數(shù)字技術(shù)為城市交通系統(tǒng)提供了全新的可訪問性和信息支持，但這仍然是一個復(fù)雜的社會技術(shù)環(huán)境，包含一系列可能影響人身安全的因素。

交通系統(tǒng)的簡單性可能會給各種人群造成生理和心理障礙。大量的滑倒、絆倒和跌倒行為(STFs)不斷發(fā)生，造成不同程度的人身傷害。產(chǎn)生滑倒、絆倒和摔倒(STFs)風(fēng)險的因素包括：個體特征，如年齡、身高、健康水平、步態(tài)和視力狀況，以及身體殘疾等。

雖然目前已有完善的人因工程設(shè)計策略以減少STF，如扶手、適宜的地板和照明以及緩沖區(qū)的設(shè)置。然而，STF的普遍存在依舊表明，現(xiàn)有的解決辦法過于簡單或無效。來自英國安全風(fēng)險模型的數(shù)據(jù)顯示，STF約占鐵路安全風(fēng)險總量的三分之一，其中一半以上的事故導(dǎo)致輕傷。因此，鑒于城市社會文化日益復(fù)雜，以及城市對安全和無障礙交通的需求，預(yù)防傷害必須成為鐵路運營的優(yōu)先關(guān)注。

過往研究結(jié)果表明，人們攜帶的物品(如行李)和環(huán)境因素(Larue et al., 2021)會影響安全性。然而，往往很難評估這些因素對STF的影響，因為后者通常是由各種因素的復(fù)雜組合造成的。比如建筑設(shè)計、視覺環(huán)境和個體特質(zhì)。

目前還沒有關(guān)于導(dǎo)致STF的潛在風(fēng)險因素的研究，這是一個需要解決的重要研究缺口。

行動不便者是否面臨更多風(fēng)險？

Kyriakidis等人(2012)對地鐵系統(tǒng)進行的國際研究指出，乘客的行為是事故的主要原因。這在弱勢群體中尤為明顯，如孕婦、老年人和兒童。過往研究對于公共交通與個體關(guān)系的探討主要集中在老年群體(Waterson et al., 2016)；此外，也包含視力障礙(Gallagher et al., 2011)，肥胖和其他疾病人群(Ancell & Graham, 2016)。然而，對于這些人群在公共交通中的需求，值得進一步思考。

本研究主要使用“行動不便者"(PRM)一詞來指代存在暫時和長期性行動障礙的人。其中，存在暫時行動障礙是指帶著行李或推著嬰兒車旅行的乘客，因為他們也存在同等的行動不便的挑戰(zhàn)。

研究表明，隨著個體行動能力的降低，危險行為會增加，從而受傷的機率也會增長。因此，PRM可能存在更易受傷的傾向。有研究探討了無行動能力鐵路乘客的行為，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，雖然乘客表現(xiàn)出一些可能導(dǎo)致STF的危險行為，但有些人會在危險地點改變行為。但他們很少承認自己的危險行為，而且通常認為自己的行為是安全的(Larue et al., 2021)。

總之，目前尚缺乏針對行動不便者在鐵路交通中發(fā)生STF風(fēng)險的討論。因此，本研究旨在探究行動不便者(PRM)在城市鐵路交通中的行為，并確定導(dǎo)致STF風(fēng)險的潛在因素。從而了解并減輕這些風(fēng)險，為設(shè)計更安全、更包容、更便捷的交通服務(wù)提供操作性建議。

行為觀察與訪談結(jié)合的混合研究

研究團隊首先調(diào)查了澳大利亞STF事件的歷史記錄，以確定造成風(fēng)險的普遍因素。對歷史數(shù)據(jù)的分析顯示，高風(fēng)險乘客類別為老年人(21.3%)和攜帶行李的乘客(6.9%)。攜帶行李的老年乘客會發(fā)生高比例事故(43.6%，p < 0.001)，且發(fā)生在自動扶梯/自動扶梯/電梯上(19.2%，p < 0.001)。大多數(shù)事故發(fā)生在乘客（1）在車站之間移動時;（2）在平臺之間移動；（3）過橋。事故發(fā)生主要歸因于乘客在這些活動中奔跑、匆忙或攜帶行李帶來的風(fēng)險。研究者利用這些結(jié)果來確定危險地點，制定編碼方案，并選擇實地研究站點。

表1  STF事件描述和PRM編碼

共有37名被試參與研究，年齡在24歲-87歲之間（M=49.8）。其中包括老年人，攜帶行李、推嬰兒車以及使用行動輔助設(shè)備（輪椅或拐杖）的人。研究選擇了三個記錄STF最多的車站站點進行調(diào)查。

研究使用行為觀察和回顧性訪談結(jié)合的方法來探索火車站和火車上的STF風(fēng)險。被試需要乘坐火車在在三個選定的車站之間出行。期間被試需佩戴Tobii眼動儀，以連續(xù)追蹤其視線軌跡；此外，一名研究人員跟在后面進行觀察。觀測在站臺繁忙時段進行，每段觀測錄制視頻約45分鐘?；仡櫺栽L談在行為觀察結(jié)束一周內(nèi)進行，被試需要在選定的視頻片段中解釋自己的行為。

制定編碼方案

研究團隊使用了一種綜合的編碼方案，用于分析眼動與視頻數(shù)據(jù)(Larue et al., 2021)。

指導(dǎo)編碼方案的主要主題分為：

• 被試的位置(如樓梯)；

• 被試對火車站各種元素的注視(如信息屏幕、墻壁標牌、地板標牌、天花板和移動設(shè)備)；

• 被試的動作(行走/跑步)；

• 被試的頭部方向(上、下、直、后、左、右)。

1. 視頻行為編碼

錄制的視頻使用諾達思的行為觀察記錄分析系統(tǒng)（The Observer XT）進行編碼，記錄每個事件的開始和結(jié)束。系統(tǒng)能夠自動識別被試何時進行特定行為(或行為組合)以及行為的持續(xù)時間。此外，行為觀察記錄分析系統(tǒng)能夠?qū)Σ煌幋a結(jié)果進行內(nèi)部信度分析。

1.1危險地點

視頻首先以已知會發(fā)生STFs的不同地點作為分段編碼標準，這些地點被稱為“危險地點"。包括電梯、樓梯、自動扶梯、坡道、障礙物以及上下火車時的站臺。障礙物根據(jù)其大?。?/span>高于腰部/低于腰部）進一步分類。一般而言，高于腰部的障礙物會更安全。其余地點片段被稱為“危險地點內(nèi)"。此外，到達危險地點前的過程（到達前15秒內(nèi)）也被用作一個分段標準，被稱為“危險地點前"，以探究STF發(fā)生率較低與較高地點之間的行為變化。

1.2危險行為

依據(jù)被試的行為進行分段編碼，標記為“危險行為"。這種行為是指在行進過程中連續(xù)兩秒或更長時間將視線從前方道路移開，從而降低了發(fā)現(xiàn)或應(yīng)對可能導(dǎo)致STF的能力。在錄制的視頻中主要表現(xiàn)為以下行為：

• 低頭看所在位置的非危險元素；

• 低頭看手機、手、手表或手中的車票；

• 回頭看；

• 在自動扶梯或樓梯上行走/跑步時抬頭看；由于障礙物而改變軌跡；

• 在檢查其所在位置的非危險因素時，不看行進方向；

• 行走速度超過正常速度或奔跑； 

• 上下車時不看行進方向或向下看，或因障礙物而改變行進軌跡。

2. 訪談文本編碼

對回顧性訪談的文本進行編碼，主要編碼類別為計劃、體驗、看/使用物品、乘客以及行為 (表2) 。

表2

危險地點和危險行為導(dǎo)致STF發(fā)生

1. 危險地點與危險行為

在所有車站中，被試最常接觸的危險地點如表3所示：常設(shè)性的高于腰部障礙物(Me=0.31%)，如自動取款機和檢票口；臨時性的高于腰部障礙物(Me=0.21%)，如擋道的人；臨時性的低于腰部障礙物(Me=0.17%)，如椅子、桌子和防滑警示牌。

表3 行動不便者接觸的危險地點

其中，年齡較大的被試和攜帶行李者最常接觸的危險地點是臨時性的高于腰部障礙物(如擋道的人)；使用行動輔助設(shè)備的人更常接觸的危險地點是火車和站臺之間的空隙；推嬰兒車的人常接觸的危險地點是常設(shè)性的高于腰部障礙物以及火車和站臺之間的縫隙。

分析被試最常做的危險行為，如表4所示：不直視前方(Me=0.63%)；在危險的地方抬頭看(Me=0.61%)；不考慮站臺和列車之間的距離(Me=0.51%)。這些看似較低的值代表了可能導(dǎo)致STF的危險行為，在鐵路網(wǎng)絡(luò)龐大的行程數(shù)量級下，這些行為經(jīng)常發(fā)生。

表4 行動不便者進行危險行為的時間比

進一步分析被試行走時會發(fā)生的危險行為，如表5所示，最常見的危險行為是長時間抬頭看信息(33.1%)或偏頭看向側(cè)面尋找信息 (14.4%)；第二常見的是長時間看向視野之外的非危險元素(23.2%)；第三常見的是長時間低頭看讓人分心的東西(9.9%)。

表5 行動不便者行走時的危險行為

結(jié)合訪談文本分析結(jié)果，PRM 認為，他們在旅途中表現(xiàn)了安全行為并為他人考慮，且其旅途中的行為主要以計劃和視覺搜索為主。“導(dǎo)航"是他們常提及的問題，重點在于“信息搜索"。他們嚴重依賴于熟悉經(jīng)驗的知識和他人的幫助。如果沒有經(jīng)驗，這個過程將會很困難。

在導(dǎo)航過程中，PRM經(jīng)常在尋找車站出口、站臺和發(fā)車時間表。其中，“電梯"被提及最多。這都表明進行火車旅行需要高水平的認知工作和視覺處理，因為PRM旅程中的行為有很大一部分是在車站或鐵路網(wǎng)絡(luò)中進行導(dǎo)航，并與之相關(guān)的元素進行互動。

對比進入危險地點或進入前的行為，結(jié)果表明，老年乘客和攜帶行為者在危險地區(qū)前后的危險行為發(fā)生率有顯著差異，且均在進入危險地點前更常做出危險行為(表6)。對比上/下車前后的危險行為發(fā)生情況，結(jié)果表明，攜帶行李者和總體PRM在上下車時的危險行為發(fā)生率存在顯著差異(表7)。這表明與下車后相比，PRM為了順利搭車，在上車前更有可能做出危險行為。

表6 行動不便者進入前/進入危險地區(qū)前后的危險行為比較

表7 行動不便者上/下車時的危險行為比較

結(jié)合訪談文本分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)PRM最常提及上/下車的問題，這表明上/下車是旅程中一個具有挑戰(zhàn)性的部分，他們在這方面會非常小心。比如他們會擔(dān)心時間問題，發(fā)現(xiàn)很難確定自己上/下火車的時間，從而表現(xiàn)出一種因缺乏信息而產(chǎn)生的緊迫感。

2. PPM與普通乘客的比較

與早期研究(Larue et al., 2021)中普通乘客和本研究中PRM的行為結(jié)果進行對比分析。與STF相關(guān)行為和地點方面最主要的差異如表8所示。與普通乘客相關(guān)的危險與使用手機、乘坐樓梯或電梯以及行走速度超過正常速度有關(guān)。相比之下，PRM更常接觸的危險與障礙物有關(guān)。

表8  行為不便者與普通乘客的行為比較

對比二者在進入危險地點前和進入時的危險行為，結(jié)果表明，進入前二者危險行為發(fā)生率相似；普通乘客在危險地點的危險行為率顯著高于PRM組，且在上/下車的危險行為率均高于PRM組(p<0.001)。結(jié)合訪談文本分析，這可能是因為普通乘客比PRM更有信心，并且在旅途中有更多的時間四處張望。而PRM組則比普通乘客更擔(dān)心時間。二者之間的區(qū)別在于信息搜索和導(dǎo)航。普通乘客更多的行為是信息搜索和信息確認，而PRM有更多的導(dǎo)航行為。

如何降低STF風(fēng)險？

本研究通過視頻觀察和回顧性訪談向我們提供了行動不便者旅行體驗的一手資料，強調(diào)了個體的行為活動和策略。最終確定了城市軌道交通中主要的危險地點和行為，構(gòu)建了一個概念模型（圖1）。這些因素可以被認為是導(dǎo)致行動不便者滑倒、絆倒和跌倒的潛在原因。

圖1  STF的概念模型及減輕其潛在因素的建議方法

研究結(jié)果表明，不良的標識、信息傳播以及整個網(wǎng)絡(luò)的不一致是導(dǎo)致STF的因素。這提示我們需要重點關(guān)注運輸系統(tǒng)的性質(zhì)和復(fù)雜性給不同人群造成的障礙。所經(jīng)歷的障礙可能與網(wǎng)絡(luò)覆蓋和服務(wù)模式、個人安全以及對傷害風(fēng)險的擔(dān)憂有關(guān)。因此，研究者認為改善信息提供可能是降低STF風(fēng)險的有效方法。

以此，提出了提高PRM的安全性、可及性和機動性的四個建議：

• 對PRM跨火車站導(dǎo)航路徑的考慮；

• 改善車站設(shè)計及資訊提供的視線(可優(yōu)先考慮電梯和站臺)；

• 提供具備良好視線，能夠讓人們在不熟悉的地方停下來進行信息搜集的“安全空間"；

• 保證交通網(wǎng)絡(luò)與物理基礎(chǔ)設(shè)施的一致性。

參考文獻

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Kyriakidis, M., Hirsch, R., & Majumdar, A. (2012). Metro railway safety: An analysis of accident precursors. Safety science, 50(7), 1535-1548.

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Waterson, P. E., Kendrick, V. L., Ryan, B., Jun, T., & Haslam, R. A. (2016). Probing deeper into the risks of slips, trips and falls for an ageing rail passenger population: applying a systems approach. IET intelligent transport systems, 10(1), 25-31.

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