随着我国机动化水平的不断提高，道路交通系统拥堵状况日益加剧。电动自行车以其便捷、经济、环保的特性，已成为我国较为常见的交通运输工具，但由于稳定性差、安全性能差、能见度不足，骑行者违法行为高发等原因使其成为危险性较高的交通工具^[1]。为了解浙江省电动自行车骑行者重点违法行为的发生情况，2013年7月在金华市开展调查。

1. 研究现场：根据地理位置和实际道路类型，在金华市主城区选择4条道路为现场调查点，其中2个调查点为双向分类道路，1个调查点为单向分类单路，1个调查点为双向混合道路。

2. 调查对象：若调查点为分类道路，选择在非机动车道内骑行的电动自行车骑行者为调查对象，若调查点为混合道路，则选择在该混合道路骑行的所有电动自行车骑行者为调查对象。

3. 调查内容：针对电动自行车骑行者行驶速度、逆向行驶、闯红灯和违规载人进行观察和测量。逆向行驶指电动自行车骑行者靠道路左侧骑行。闯红灯指电动自行车骑行者未按照交通信号灯通行，在交通信号灯为红灯时仍然通行。违规载人指电动自行车骑行者搭载≥1名12岁及以上乘客。

4. 调查方法：行驶速度采用雷达测速抓拍系统（型号DH-HWS200A）进行测量，逆向行驶、闯红灯和违规载人采用非参与式观察法进行观察与记录。共调查4 d（为同一周的周一、周二、周五和周日，若因天气原因某个调查日无法观察，则顺延至下一周的同一天），调查时间为调查日的06：00-18：00，每个调查时间段为2 h，各调查点每个调查日共调查2个时间段（上午2 h，下午2 h，两者间隔4 h），采用随机数字法确定各调查点每个调查日的具体观测时间段（表 1）。每个调查时间段前1个小时观测行驶速度和违规载人（包括5 min的车流量观测和50 min的行为观测），具体观测点为所选道路的中段；后1个小时观测闯红灯和逆向行驶（包括5 min的车流量观测和50 min的行为观测），具体观测点为所选道路的路口。

表 1 电动自行车骑行者违法行为观测时间安排表

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5. 质量控制：调查员均参加培训，并开展15 min的预调查。每日调查结束后由专人负责检查记录完整情况。

6. 统计学分析：应用Excel 2003软件进行数据录入，采用SPSS 15.0软件进行数据清洗和相关统计学分析，其中平均车速的比较采用非参数检验的Kruskal-Wallis H检验，两两比较采用Mann-Whitney U检验，比率和构成的比较采用 χ²检验。

1. 车流量：4 d的现场观测中，各时间段不同调查路段每5分钟的电动自行车平均观测数在19～70辆。其中流量高峰在08：00-09：00和17：00-18：00（图 1）。

图 1 电动自行车观测流量时间段分布情况

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2. 骑行速度：共完成3 448车次电动自行车的速度观测，平均车速为26 km/h。其中车速＜15 km/h的占12.94%（446车次），16～20 km/h的占18.62%（642车次），21～30 km/h的占42.98%（1 482车次），＞30 km/h的占25.46%（878车次）。

不同日期电动自行车骑行者平均骑行速度差异有统计学意义（H＝241.384，P＝0.000）。电动自行车骑行者平均车速最高和最低的日期分别为周日和周一，不同日期间比较显示，除周二与周五平均车速差异无统计学意义外，其余均差异有统计学意义（表 2）。

表 2 电动自行车骑行者平均骑行速度时间分布

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不同时间段电动自行车骑行者平均骑行速度差异有统计学意义（H＝49.880，P＝0.000）。电动自行车骑行者平均车速最高和最低的时间段分别为10：00-11：00和16：00-17：00，除06：00-07：00与08：00-09：00以及12：00-13：00与14：00-15：00间电动自行车平均车速差异无统计学意义外，其余均差异有统计学意义（表 2）。

3. 闯红灯：共观测电动自行车骑行者闯红灯1 315人次，其中男性占67.07%（882人次），女性占32.93%（433人次）。依据车流量结果进行估算，闯红灯比率为10.01%。从人次数来看，发生闯红灯比例较高的时间段为07：00-08：00和17：00-18：00，分别占24.41%和20.00%。从估计比率来看，发生闯红灯较多的时间段为07：00-08：00和13：00-14：00，不同时间段闯红灯比率差异有统计学意义（ χ²＝143.304，P＝0.000）。周二发生闯红灯比例（39.47%）和闯红灯比率（12.63%）均较高，不同日期闯红灯比率差异有统计学意义（ χ²＝49.569，P＝0.000），两两比较结果显示周二闯红灯比率与其他日期均差异有统计学意义（表 3）。

表 3 电动自行车骑行者重点违法行为发生情况时间分布

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4. 逆向行驶：共观察到逆向行驶656车次。其中男性驾驶员占61.28%（402人次），女性驾驶员占38.72%（254人次）。根据车流量估计，逆向行驶比率约为4.99%。逆向行驶比例较高的时间段为11：00-12：00和17：00-18：00，分别占17.68%和28.05%。逆向行驶比率较高的时间段为13：00-14：00和17：00-18：00，不同时间段逆向行驶比率差异有统计学意义（ χ²＝80.346，P＝0.000）。周二发生逆向行驶比例较高（40.23%），周二和周日发生逆向行驶比率较高（6.42%和5.92%），不同日期逆向行驶比率差异有统计学意义（χ²＝49.234，P＝0.000），见表 3。

5. 违规载人：共观察到违规载人1 877车次，违规载12周岁及以上乘客占86.09%。违规载人者中男性占72.24%。男女性骑行者违规载人数量构成差异有统计学意义（ χ²＝14.879，P＝0.000）。根据车流量估计，违规载人比率约为15.22%。违规载人比例较高的时间段为06：00-07：00和10：00-11：00，分别占22.64%和23.55%。违规载人比率较高时间段为06：00-07：00和12：00-13：00，不同时间段电动自行车骑行者违规载人比率差异有统计学意义（ χ²＝589.789，P＝0.000）。每日发生电动自行车骑行者违规载人情况大致相同，周日发生违规载人比率较高，不同日期违规载人比率差异有统计学意义（ χ²＝12.098，P＝0.007）。见表 3、4。

表 4 电动自行车违规载人数量构成

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随着我国电动自行车拥有量的不断攀升，与电动自行车相关的道路交通事故与伤害也呈上升趋势。2012年浙江省发生的涉及电动自行车的事故数和死亡数分别占全年总数的32.19%和20.53%^[2]。来自苏州、南宁、杭州等市公安部门交通事故数据和针对医院伤害病例调查显示^{[3, 4, 5, 6, 7]}，电动自行车相关事故所致伤害占总道路交通伤害比例较高，已成为道路安全的重大隐患之一。本次调查发现电动自行车骑行者行驶平均速度为26 km/h，87.06%的车速超过15 km/h，电动自行车骑行者闯红灯、逆向行驶和违规载人的发生率约为10.01%、4.99%、15.22%，且在时间分布上存在其特征。

非机动车骑乘人员不遵守交通规则等过失行为是道路交通伤害的主要原因之一^[8]。速度对于行车安全具有重要影响。本次研究发现电动自行车骑行者行驶平均速度高于道路交通法规定的“电动自行车在非机动车道内行驶时，最高时速不得超过15 km/h”和《电动自行车通用技术条件》中准许的20 km/h的最高时速。究其原因可能与目前电动自行车市场较为混乱，“超标车”泛滥，相关法律法规执行力度不足，同时骑行者缺乏对车速与行车安全之间关联的认知有关，建议在加强市场监管和严格执法的同时，需要对骑行者加强安全教育。

闯红灯、逆向行驶、违规载人、在机动车道内骑行等也是电动自行车骑行者的主要违法行为^[9]。本次研究发现电动自行车骑行者闯红灯、逆向行驶和违规载人的发生率与苏州市调查结果相近，但闯红灯比率远低于北京市调查结果^{[10, 11]}。同时，研究发现不同违法行为发生的时间段有所区别，其中违规载人主要发生在交警执法相对薄弱的清晨和中午时间段，闯红灯主要发生在早高峰和中午时间段，逆向行驶主要发生在中午和晚高峰时间段，由此可见，电动自行车骑行者违法行为的发生不仅与交警执法强度有关，也与车流量等因素有关，但具体原因仍需深入研究。

非参与式观察法是一种定性研究^[12]，对电动自行车骑行者闯红灯、逆向行驶和违规载人等违法行为进行观测，并运用平均车流量进行发生率的估计，对掌握电动自行车违法骑行情况具有积极意义，但由于本研究不对观察者进行拦截，因此在电动自行车所载乘客年龄认定方面等存在测量偏倚，同时由于电动自行车骑行者违法行为受气候、环境等因素影响，因此本研究在结果外推和运用上需加以注意。

利益冲突 无