在城市日常交通中，经常有一些违反交通法规的行为，如行人乱闯红灯、机动车抢道、违规停车等。交通参与者的违法行为是造成城市交通拥堵的重要原因之一。一方面，由于交通违法行为，正常的交通秩序受到干扰，原本不应该出现的交通冲突可能就会出现，继而引发交通延误甚至交通拥堵。另一方面，新的交通冲突的出现，为道路交通安全带来了隐患，也大大增加了交通事故的发生概率，而交通事故也是偶发性交通拥堵的重要致因。因此，本节将从引发交通事故和干扰交通秩序两方面探讨交通违法事件对城市交通拥堵的致因分析。

1.引发交通事故致交通拥堵

本节的研究对象为驾驶人的违法驾驶行为。在我国道路事故中，驾驶人的违法驾驶行为(如超速、超载、违章变道超车、停车、倒车、逆行等)是造成道路交通事故不可忽视的一个重要致因。由于道路整体运行车速较高，其事故后果也比一般公路更加严重。

违法驾驶行为并不是一种特定的驾驶行为，而是一类驾驶行为的总称，指的是驾驶人在驾驶车辆的过程中违反相关法律法规的行驶行为。《中华人民共和国道路交通安全法》[23]对驾驶行为从法律制度层面进行了规范。在相关法律法规完善前，危险驾驶行为是违法驾驶行为的前身。道路上，车辆违法驾驶行为可以分为主动违法与被动违法两类。主动的车辆违法行为包括在道路上超速行驶、随意停车、倒车、频繁变更车道等；被动的车辆违法行为包括因为前方路况或周围车辆影响等非自身原因而不得不紧急制动或变道的情况等。其中，主动的车辆违法行为又可分为有意识与无意识两种状态。所谓无意识的主动违法，是指驾驶人并没有意识到自己的驾驶行为已经违反了相关法律法规的规定，例如新手驾驶人在驾驶不熟悉的车辆时，由于驾驶技术不佳，加上对车辆的操作习惯并不完全了解，导致可能会出现速度过快或过慢、刹车踩得过重、变道过于急促等不稳定驾驶行为，这样的违法驾驶行为在高速行驶的车流中是具有较大危险性的，但驾驶人由于本身能力有限并不会意识到这点。而有意识的主动违法则是指驾驶人故意忽略了对于驾驶安全的考虑，采取了违反法律法规的驾驶行为，如在道路上飙车、随意停车、倒车、急停刹车妨碍其他车辆行驶等。在研究违法驾驶行为时，这些行为的特征都将在车辆违法驾驶行为模型参数中得以体现。

根据2017年度公安部交通管理局编制发布的《中华人民共和国道路交通事故统计年报》[24]，2017年道路事故主要原因统计数据如表5-21所列。

表5-21　2017年道路事故主要原因统计数据

(续表)

从表5-21可以看到，机动车的违法行为是高速公路事故的主要原因。超速行驶是典型的机动车违法行为，在高速公路事故总数中占0.47%。未按规定让行、违法变更车道、在同车道行驶中不按规定与前车保持必要的安全距离是所有违法驾驶行为中导致事故最多的几种行为。而超速行驶往往伴随着强制变道和未保持安全距离，因此本节选取超速行驶作为违法驾驶行为的研究对象。

另外，高速公路中车辆大多保持着较高的行驶速度，当有车辆行驶速度较慢且长时间保持该行驶状态不变时，慢速车辆对高速公路的通行能力会产生瓶颈效应。加之违法停车和违法占道行驶也是高速公路事故的主要致因。所以与超速驾驶行为对应的，本节选取慢速驾驶行为和突然停车行为作为违法驾驶行为研究的另外两个对象。

在仿真实验中分别加入不同的违法驾驶行为，对比加入前后仿真实验道路高风险状态数量的变化。将相同流量总量的50个重复实验的结果进行平均，得到正常车流状态与加入违法车辆后车流状态道路高风险状态数量的对比，如表5-22所列。

表5-22　违法车辆加入前后道路高风险车流状态数量的对比(www.daowen.com)

从表5-22可以看出，不同违法行为对车流运行风险的影响程度也不尽相同。从驾驶行为逻辑上来说，三种驾驶行为对交通流的影响方式存在差异。超速车辆为了保证其自身达到期望速度可能需要频繁变换车道，在换道的过程中会对后方车辆造成影响。慢速车辆在道路中行驶时因为其自身惰性占用车道，从而会降低道路的通行能力。突然停车行为则可分为两个阶段来看：第一个阶段是车辆制动到停止前，此阶段违法行为对车流的影响源于前车突然减速导致跟随车辆减速；第二个阶段是车辆保持停止状态的时间，该阶段违法行为对车流的影响是由于车辆停止侵占车道导致道路通行能力下降。

从驾驶行为逻辑上来看，三种驾驶行为对交通流的干扰程度都将随车流密度的增加而增加，而在三种驾驶行为中，慢速行驶和突然停车将会对车流运行的整体状况造成影响，而超速行驶对于车辆本身的风险则更大。

从仿真结果来看，整体上，随着违法驾驶行为程度的增加，其对车流运行风险的影响也越大(如慢速50%行为带来的影响均大于慢速25%带来的影响)，以下在不同的交通流密度条件下分别对其进行分析。

在低密度交通流状态下，超速对路段车流运行风险的影响较小，和正常交通流状态下的高风险状态数量相差无几，慢速50%导致的道路高风险状态数量增加量为几种违法行为中最多的。突然停车5 s导致高风险状态数量轻微增加，停车10 s导致的道路高风险状态数量增加量比5 s要高，但超过10 s后，停车20 s和40 s导致的道路高风险状态数量增加量未有显著变化。之所以会出现这种情况，主要是因为在低密度交通流状态下，车辆间的车头时距较大，超速行驶具有“见缝插针”的特性，这种情况下对交通流的扰动较小；对于突然停车且停车时间较短时，可能后方在停车时间内并未产生车辆，所以对交通流的影响较小，而当突然停车且停车时间较长时，则会对道路的通行能力造成影响，但后方车辆在行驶过程中可以比较自由地换道，而且车辆在突然制动前和重新启动后行驶特征与正常车辆无异，所以停留时间的长短对车流运行风险的影响并不显著；对于慢速行驶车辆来说，由于车辆在整个行驶过程中始终保持着很低的行驶速度，在计算碰撞概率风险时会导致后方车辆碰撞概率增加，另外，慢速车辆降低了道路的通行能力，一定程度上增加了道路的交通流密度，所以导致了最大的高风险状态数量增加。

在中等密度交通流状态下，突然停车对车流运行风险的影响最大，有超速车辆的场景高风险状态数量相比正常交通流状态增加了近10%，而有慢速车辆的场景则增加了约40%。突然停车极大地增加了高风险状态的数量，停车10 s时带来的影响稍稍大于停车5 s，但是当停车10 s以上时，违法驾驶行为带来的影响并没有显著差异。出现这些情况的原因主要有以下几点：①超速行为往往伴随着频繁换道，甚至强行换道。在交通流密度比较大的情况下，频繁换道甚至强行换道，这种行为往往给后方车辆的正常行驶带来影响；②对于慢速驾驶行为，后车可以在合适的条件下选择换道来达到期望速度；③对于突然停车的行为，在车流密度达到一定水平时，其产生的交通波对后方车辆的影响很大，但是当停车时间超过一定时长后，该行为带来的影响则不再是偶发干扰，而是对道路通行能力产生了持续性的影响，后方车辆将采取相应的措施来应对，所以当停车时间超过10 s后场景高风险状态数量并未有显著增加。

在高密度交通流状态下，超速仍然是众多违法驾驶行为中导致高风险状态数量增加最少的，而慢速50%导致的高风险状态数量增量略微高于突然停车，突然停车的停车时间与高风险状态数量的增加之间已不再有显著关系。在车流密度很大的情况下，当前方存在慢速车辆时，后方车辆在行驶过程中寻求变换车道以达到期望速度将变得非常困难，强行换道会产生较大的风险，加之慢速车辆在其整个行驶过程中始终保持着非常低的行驶速度，属于“移动瓶颈”，所以相比突然停车，慢速车辆带来的风险会显著增加。而之所以出现突然停车行为导致停车时间增加但高风险状态数量不显著变化的情况，主要是因为在车流密度很大的情况下，突然停车对后方车流产生的扰动主要源自减速停车操作这一偶发干扰，而非停车时间这一持续性状态。

2.干扰交通秩序引发交通拥堵

驾驶人的违法驾驶行为会严重干扰正常的交通秩序，对其他驾驶人的正常行驶造成困扰。此处重点选取慢速行车作为研究对象，在AIMSUN 仿真中，建立仿真路网模型，双向四车道，设计行车速度为120 km/h，路段上无出入口接入。检测器之间的间距为0.5 mi(约800 m)，路段上共布置10个检测器。检测器的数据采集间隔为30 s，采集的数据包括速度、占有率和流量。分别在交通流量为2 000 pcu/h，3 000 pcu/h和4 000 pcu/h三种场景下，加入慢速行车行为，每个场景重复实验10次，计算该路段10次实验的平均速度，得到各流量条件下平均速度的变化情况如图5-19所示。实验表明，慢速行车会导致路段内平均车速降低，尤其在流量较高的情况下，平均速度降低甚至可达12.2%。

图5-19　不同流量条件下慢速行车对路段平均速度的影响