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如何降低行动不便者在铁路交通中的行为风险?
更新时间:2024-06-24   点击次数:123次

城市交通系统的规划与设计关乎个人出行体验,对生活质量至关重要。而如何满足不同类型人群的出行需求,这是一个重要的问题。

 

随着无障碍和独立移动数字服务广泛普及,公共交通环境建设的包容性与系统性也逐渐提升。然而,依旧有相当数量的滑倒、绊倒和跌倒行为(STFs)发生在火车站的公共交通环境中,并经常导致人身伤害。

 

研究进行了一项行为观察与回顾性访谈相结合的混合研究,旨在探究行动不便者(PRMs) 在铁路交通中发生STFs的潜在原因Popovic et al., 2023。研究结果为铁路交通安全工程的规划和设计提供了建设性意见,以预测和减轻受伤风险,更好满足不同乘客的需求。

 

铁路交通环境中的潜在风险

公共交通促进个体的独立性和社会互动,需要确保它对所有年龄、能力和行动能力的人而言都是安全且可用的。尽管数字技术为城市交通系统提供了全新的可访问性和信息支持但这仍然是一个复杂的社会技术环境,包含一系列可能影响人身安全的因素。

 

交通系统的简单性可能会给各种人群造成生理和心理障碍大量的滑倒、绊倒和跌倒行为(STFs)不断发生,造成不同程度的人身伤害。产生滑倒、绊倒和摔倒(STFs)风险的因素包括:个体特征,如年龄、身高、健康水平、步态和视力状况,以及身体残疾

 

虽然目前已有完善的人因工程设计策略以减少STF,如扶手、适宜的地板和照明以及缓冲区的设置。然而STF的普遍存在依旧表明现有的解决办法过于简单或无效。来自英国安全风险模型的数据显示,STF约占铁路安全风险总量的三分之一,其中一半以上的事故导致轻伤。因此,鉴于城市社会文化日益复杂,以及城市对安全和无障碍交通的需求,预防伤害必须成为铁路运营的优先关注

 

过往研究结果表明,人们携带的物品(如行李)和环境因素(Larue et al., 2021)会影响安全性。然而,往往很难评估这些因素对STF的影响,因为后者通常是由各种因素的复杂组合造成的。比如建筑设计、视觉环境和个体特质。

 

目前还没有关于导致STF的潜在风险因素的研究,这是一个需要解决的重要研究缺口。

 

行动不便者是否面临更多风险?

Kyriakidis等人(2012)对地铁系统进行的国际研究指出乘客的行为是事故的主要原因。这在弱势群体中尤为明显,如孕妇、老年人和儿童。过往研究对于公共交通与个体关系的探讨主要集中在老年群体(Waterson et al., 2016);此外包含视力障碍(Gallagher et al., 2011)肥胖和其他疾病人群(Ancell & Graham, 2016)然而,对于这些人群在公共交通中的需求,值得进一步思考。

 

本研究主要使用行动不便者"(PRM)一词来指代存在暂时和长期性行动障碍的人。其中,存在暂时行动障碍是指带着行李或推着婴儿车旅行的乘客,因为他们也存在同等的行动不便的挑战。

 

研究表明,随着个体行动能力的降低,危险行为会增加,从而受伤的机率也会增长因此,PRM可能存在更易受伤的倾向。有研究探讨了无行动能力铁路乘客的行为,结果发现,虽然乘客表现出一些可能导致STF的危险行为,但有些人会在危险地点改变行为。但他们很少承认自己的危险行为,而且通常认为自己的行为是安全的(Larue et al., 2021)

 

总之目前尚缺乏针对行动不便者在铁路交通中发生STF风险的讨论因此,本研究旨在探究行动不便者(PRM)城市铁路交通中的行为确定导致STF风险的潜在因素。从而了解减轻这些风险,为设计更安全、更包容、更便捷的交通服务提供操作性建议。

 

行为观察与访谈结合的混合研究

研究团队首先调查了澳大利亚STF事件的历史记录,以确定造成风险的普遍因素。对历史数据的分析显示,高风险乘客类别为老年人(21.3%)和携带行李的乘客(6.9%)携带行李的老年乘客会发生高比例事故(43.6%p < 0.001),且发生在自动扶梯/自动扶梯/电梯上(19.2%p < 0.001)大多数事故发生在乘客(1在车站之间移动时;2在平台之间移动;(3)过桥事故发生主要归因于乘客在这些活动中奔跑、匆忙或携带行李带来的风险研究者利用这些结果来确定危险地点,制定编码方案,并选择实地研究站点

 

1  STF事件描述和PRM编码

 

共有37名被试参与研究,年龄在24-87岁之间(M=49.8)。其中包括老年人,携带行李、推婴儿车以及使用行动辅助设备(轮椅或拐杖)的人。研究选择了三个记录STF最多的车站站点进行调查。

 

研究使用行为观察和回顾性访谈结合的方法来探索火车站和火车上的STF风险被试需要乘坐火车在在三个选定的车站之间出行。期间被试需佩戴Tobii眼动仪,以连续追踪其视线轨迹;此外,研究人员跟在后面进行观察。观测在站台繁忙时段进行,每段观测录制视频约45分钟。回顾性访谈在行为观察结束一周内进行,被试需要在选定的视频片段中解释自己的行为

 

 

制定编码方案

研究团队使用了一种综合的编码方案,用于分析眼动与视频数据(Larue et al., 2021)

 

指导编码方案的主要主题分为:

  • 被试的位置(如楼梯)

  • 被试对火车站各种元素的注视(如信息屏幕、墙壁标牌、地板标牌、天花板和移动设备)

  • 被试的动作(行走/跑步)

  • 被试的头部方向(上、下、直、后、左、右)

 

1. 视频行为编码

录制的视频使用诺达思的行为观察记录分析系统(The Observer XT进行编码记录每事件的开始和结束。系统能够自动识别被试何时进行特定行为(或行为组合)以及行为的持续时间。此外,行为观察记录分析系统能够对不同编码结果进行内部信度分析。

 

1.1危险地点

视频首先以已知会发生STFs的不同地点作为分段编码标准,这些地点被称为危险地点"。包括电梯、楼梯、自动扶梯、坡道、障碍物以及上下火车时的站台。障碍物根据其大小(于腰部/低于腰部)进一步分类。一般而言,高于腰部的障碍物会更安全。其余地点片段被称为“危险地点内"。此外,到达危险地点前的过程(到达前15秒内)也被用作一个分段标准,被称为危险地点前",以探究STF发生率较低与较高地点之间的行为变化。

 

1.2危险行为

依据被试的行为进行分段编码,标记为“危险行为"。这种行为是指在行进过程中连续两秒或更长时间将视线从前方道路移开,从而降低了发现或应对可能导致STF的能力。在录制的视频中主要表现为以下行为:

  • 低头看所在位置的非危险元素

  • 低头看手机、手、手表或手中的车票

  • 回头看

  • 在自动扶梯或楼梯上行走/跑步时抬头看由于障碍物而改变轨迹

  • 在检查其所在位置的非危险因素时,不看行进方向;

  • 行走速度超过正常速度或奔跑; 

  • 上下车时不看行进方向或向下看,或因障碍物而改变行进轨迹。

 

 

2. 访谈文本编码

对回顾性访谈的文本进行编码,主要编码类别为计划、体验、看/使用物品、乘客以及行为 (2

 

2

 

 

危险地点危险行为导致STF发生

1. 危险地点与危险行为

在所有车站中,被试最常接触的危险地点如3所示:常设性的高于腰障碍物(Me=0.31%),如自动取款机和检票口临时性高于腰障碍物(Me=0.21%),如挡道的人;临时性的低于腰障碍物(Me=0.17%),如椅子、桌子和防滑警示牌。

 

3 行动不便者接触的危险地点

 

其中,年龄较大的被试携带行李者最常接触的危险地点是临时性高于腰障碍物(挡道的人);使用行动辅助设备的人更常接触的危险地点是火车和站台之间的空隙推婴儿车的人常接触的危险地点是常设性的高于腰障碍物以及火车和站台之间的缝隙。

 

分析被试最常做的危险行为,如4所示不直视前方(Me=0.63%)危险的地方抬头看(Me=0.61%);不考虑站台和列车之间的距离(Me=0.51%)。这些看似较低的值代表了可能导致STF的危险行为,铁路网络庞大的行程数量级下,这些行为经常发生。

 

4 行动不便者进行危险行为的时间比

 

进一步分析被试行走时会发生的危险行为,如5所示,最常见的危险行为长时间抬头信息(33.1%)或偏头看向侧面寻找信息 (14.4%)第二常见是长时间看向视野之外的非危险元素(23.2%)第三常见的是长时间低头看让人分心的东西(9.9%)

 

5 行动不便者行走时的危险行为

 

结合访谈文本分析结果,PRM 认为,他们在旅途中表现了安全行为为他人考虑且其旅途中的行为主要计划和视觉搜索为主“导航"是他们常提及的问题,重点在于“信息搜索"。他们严重依赖于熟悉经验的知识和他人的帮助。如果没有经验,这个过程将会很困难。

 

在导航过程中,PRM经常在寻找车站出口、站台和发车时间表。其中,“电梯"被提及最多。都表明进行火车旅行需要高水平的认知工作和视觉处理,因为PRM旅程中的行为有很大一部分是在车站或铁路网络中进行导航,并与之相关的元素进行互动。

 

对比进入危险地点或进入前的行为,结果表明,老年乘客和携带行为者在危险地区前后的危险行为发生率有显著差异,且均在进入危险地点前更常做出危险行为(6)对比上/下车前后的危险行为发生情况,结果表明,携带行李者和总体PRM在上下车时的危险行为发生率存在显著差异(7)。这表明与下车后相比,PRM为了顺利搭车,在上车前更有可能做出危险行为。

 

 

6 行动不便者进入前/进入危险地区前后的危险行为比较

 

 

7 行动不便者/车时的危险行为比较

 

结合访谈文本分析结果,可以发现PRM最常提及上/下车的问题,这表明上/下车是旅程中一个具有挑战性的部分,他们在这方面非常小心。比如他们会担心时间问题,发现很难确定自己上/下火车的时间,从而表现出一种因缺乏信息而产生的紧迫感。

 

2. PPM与普通乘客的比较

与早期研究(Larue et al., 2021)中普通乘客和本研究中PRM行为结果进行对比分析。与STF相关行为和地点方面最主要的差异如表8所示。与普通乘客相关的危险与使用手机、乘坐楼梯电梯以及行走速度超过正常速度有关。相比之下,PRM更常接触的危险与障碍物有关

 

8  行为不便者与普通乘客的行为比较

 

对比二者在进入危险地点前和进入时危险行为,结果表明,进入前二者危险行为发生率相似;普通乘客在危险地点的危险行为率显著高于PRM,且在上/下车的危险行为率均高于PRM(p<0.001)结合访谈文本分析,这可能是因为普通乘客比PRM更有信心,并且在旅途中有更多的时间四处张望。PRM组则比普通乘客更担心时间。二者之间的区别在于信息搜索和导航。普通乘客更多的行为是信息搜索和信息确认,而PRM有更多的导航行为。

 

如何降低STF风险?

本研究通过视频观察和回顾性访谈向我们提供了行动不便者旅行体验的一手资料,强调了个体的行为活动和策略。最终确定了城市轨道交通中主要的危险地点和行为,构建了一个概念模型(图1)。这些因素可以被认为是导致行动不便者滑倒、绊倒和跌倒的潜在原因。

 

1  STF的概念模型及减轻其潜在因素的建议方法

 

研究结果表明,不良的标识、信息传播以及整个网络的不一致是导致STF的因素。这提示我们需要重点关注运输系统的性质和复杂性给不同人群造成的障碍。所经历的障碍可能与网络覆盖和服务模式、个人安全以及对伤害风险的担忧有关因此,研究者认为改善信息提供可能是降低STF风险的有效方法

 

以此,提出了提高PRM的安全性、可及性和机动性的四建议

  • PRM跨火车站导航路径的考虑

  • 改善车站设计及资讯提供的视线(优先考虑电梯和站台)

  • 提供具备良好视线,能够让人们在不熟悉的地方停下来进行信息搜集的“安全空间";

  • 保证交通网络与物理基础设施的一致性。

 

 

参考文献

Ancell, D., & Graham, A. (2016). A framework for evaluating the European airline costs of disabled persons and persons with reduced mobility. Journal of Air Transport Management, 50, 41-44.

Gallagher, B. A., Hart, P. M., O'Brien, C., Stevenson, M. R., & Jackson, A. J. (2011). Mobility and access to transport issues as experienced by people with vision impairment living in urban and rural Ireland. Disability and rehabilitation, 33(12), 979-988.

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

Larue, G. S., Popovic, V., Legge, M., Brophy, C., & Blackman, R. (2021). Safe trip: Factors contributing to slip, trip and fall risk at train stations. Applied ergonomics, 92, 103316.

Popovic, V., Larue, G. S., Legge, M., Brophy, C., & Blackman, R. (2023). Risk mitigation at train stations: underlying causes of slips, trips, and falls for passengers with reduced mobility. Ergonomics, 66(12), 2255-2276.

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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