4.2.1 延滯模式說明
（1）Virkler's Method（1998）
調查澳洲布里斯本（Brisbane）18 個路口之行人延滯時間，發展行 人延滯模式，得以下模式：
（2）2000HCM 號誌化交叉路口行人延滯模式
假設行人抵達路口為均勻到達（uniform arrival）型態，延滯單位為 秒/人，行人量大於 5000 人/小時亦適用，該模式如下：
註：d:平均每人延滯(秒/人)
C:號誌週期(秒)
G:行人穿越(綠燈)時間(秒)
A:閃光清道時間(秒)
4.2.2 模式校估
本研究透過現場攝影方式讀取各路口有實施行人專用時相及無實施行人 專用時相穿越路口之行人停等時間，並以2000HCM 之平均每人延滯模式 為依據，將現場調查所得之行人延滯時間（秒/人）、綠燈時間（秒）及路 口號誌週期（秒）以校估模式參數（h、k），尋找與觀測值配適（fitting）
最佳之模式參數組合，以求取最適切之行人平均延滯模式。校估模式如下 所示:
C hG d C
k
2 ) ( −
=
[ ]
22
) 69 . 0 (
C A G
d = C − +
C G d C
2 ) ( −
2=
4.2.2 路口無行人專用時相
由於 4.2.2 節之行人延滯模式無法反應轉向交通量與行人穿越量之衝突 與延滯間的關係，經觀察發現當無實施行人專用時相下，人車間有相當程 度的干擾情形發生，因此，本研究另外以複迴歸分析方法構建實證式 (empirical)的行人延滯模式，探討行人穿越量、轉向交通量與行人延滯時間 之關係。
經讀取調查資料後發現，四路口左轉車流量甚小，因此僅考慮右轉交通 量、行人穿越量及行人延滯時間作為複迴歸依據，各路口構建迴歸式分別 敘述如下:
(一)興隆萬盛路口
該路口調查方向為興隆路東往西行進方向，讀取攝影所得資料，
共獲得33 筆調查資料，轉向交通量、行人穿越量與行人延滯時間之 關係如圖4-29、4-30 所示。
圖4-29 興隆萬盛路口轉向交通量與行人延滯關係圖
0 5 10 15 20 25
0 5 10 15 20 25
轉向交通量(輛/週期)
行人延滯時間(秒/人)
0 5 10 15 20 25
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
行人穿越量(人/週期)
行人延滯時間(秒/人)
圖4-30 興隆萬盛路口行人穿越量與行人延滯關係圖
由圖4-29、圖 4-30 顯示轉向交通量、行人穿越量與行人延滯分佈趨於線 性關係；即右轉交通量、行人穿越量愈大，行人延滯時間亦愈大，因此，
本研究僅以兩自變數之複迴歸線性模式為構建模式依據，兩自變數的複迴 歸式方程式如下所示:
Y=α+β*X1+γ*X2 X1：轉向交通量(輛/週期)
X2：行人穿越量(人/週期)
經調查後之33 筆調查資料，以統計軟體(SPSS)之複迴歸統計分析結果 如表4.10 所示，迴歸式如下所示:
Y=3.023+0.774*X1+0.252*X2 (式 4-28)
表4.10 路口 1 行人延滯個別參數 t 檢定暨配適度分析結果表 係數 標準誤 t 統計 P-value
截距 3.023 1.244 2.429 0.021 轉向交通量 0.774 0.121 6.373 0.000 行人穿越量 0.252 0.116 2.161 0.039
R2= 0.77
R
2=0.755 標準誤=1.872(二)民生西路寧夏路口
該路口調查方向為民生西路東往西行進方向，讀取攝影所得資 料，共獲得33 筆調查資料，轉向交通量、行人穿越量與行人延滯時 間之關係如圖4-31、4-32 所示。
圖4-31 民生西路寧夏路口轉向交通量與行人延滯關係圖
圖4-32 民生西路寧夏路口行人穿越量與行人延滯關係圖
經調查後之33 筆調查資料，以統計軟體(SPSS)之複迴歸統計分析結果 如表4.11 所示，迴歸式如下所示:
Y=6.905+0.409*X1+0.241*X2 (式 4-29)
0 5 10 15 20 25
0 5 10 15 20 25
行人穿越量(人/週期)
行人延滯時間(秒/人)
0 5 10 15 20 25 30
0 5 10 15 20 25
轉向交通量(輛/週期)
行人延滯時間(秒/人)
表4.11 路口 2 行人延滯個別參數 t 檢定暨配適度分析結果表 係數 標準誤 t 統計 P-value
截距 6.905 1.378 5.021 0.000 轉向交通量 0.409 0.085 4.833 0.000 行人穿越量 0.241 0.108 2.233 0.033
R2= 0.66
R
2=0.638 標準誤=1.758(三)市府松壽路口
該路口調查方向為松壽路西往東行進方向，讀取攝影所得資料，
共獲得34 筆調查資料，轉向交通量、行人穿越量與行人延滯時間之 關係如圖4-33、4-34 所示。
圖4-33 市府松壽路口轉向交通量與行人延滯關係圖
0 5 10 15 20 25
0 5 10 15 20 25
轉向交通量(輛/週期)
行人延滯時間(秒/人)
圖4-34 市府松壽路口行人穿越量與行人延滯關係圖
經調查後之34 筆調查資料，以統計軟體(SPSS)之複迴歸統計分析結果 如表4.12 所示，迴歸式如下所示:
Y=4.063+0.602*X1+0.194*X2
表4.12 路口 3 行人延滯個別參數 t 檢定暨配適度分析結果表 係數 標準誤 t 統計 P-value
截距 4.063 1.878 2.164 0.038 轉向交通量 0.602 0.090 6.674 0.000 行人穿越量 0.194 0.069 2.812 0.008
R2= 0.67
R
2=0.649 標準誤=1.269(四)松壽松智路口
該路口調查方向為松壽路東往西行進方向，讀取攝影所得資料，
共獲得33 筆調查資料，轉向交通量、行人穿越量與行人延滯時間之 關係如圖4-35、4-36 所示。
0 5 10 15 20 25
0 5 10 15 20 25
行人穿越量(人/週期)
行人延滯時間(秒/人)
(式4-30)
圖4-35 松壽松智路口轉向交通量與行人延滯關係圖
圖4-36 松壽松智路口行人穿越量與行人延滯關係圖
經調查後之33 筆調查資料，以統計軟體(SPSS)之複迴歸統計分析結果 如表4.13 所示，迴歸式如下所示:
Y=6.024+0.508*X1+0.16*X2
表4.13 路口 4 行人延滯個別參數 t 檢定暨配適度分析結果表 係數 標準誤 t 統計 P-value
截距 6.024 2.782 2.166 0.038 (式4-31)
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0 5 10 15 20 25 30 35 40
轉向交通量(輛/週期)
行人延滯時間(秒/人)
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0 10 20 30 40 50 60 70
行人穿越量(人/週期)
行人延滯時間(秒/人)
轉向交通量 0.508 0.100 5.065 0.000 行人穿越量 0.16 0.009 2.321 0.027
R2= 0.722
R
2=0.703 標準誤=1.875(五)整合四路口
本研究進一步將四個路口之攝影所得 133 筆調查資料予以合併重 新以複迴歸分析方法構建實證式(empirical)的行人延滯模式，轉向交 通量、行人穿越量與行人延滯時間之關係如圖4-37、4-38 所示。
圖4-37 四路口轉向交通量與行人延滯關係圖
圖4-38 四路口行人穿越量與行人延滯關係圖
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0 5 10 15 20 25 30 35 40
轉向交通量(輛/週期)
行人延滯時間(秒/人)
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
行人穿越量(人/週期)
行人延滯時間(秒/人)
以統計軟體(SPSS)之複迴歸統計分析結果如表 4.14 所示，迴歸式如下所 示:
Y=5.099+0.459*X1+0.392*X2
表4.14 4 路口行人延滯個別參數 t 檢定暨配適度分析結果表 係數 標準誤 t 統計 P-value
截距 5.099 0.945 5.393 0.000 轉向交通量 0.459 0.058 7.953 0.000 行人穿越量 0.392 0.047 8.308 0.000
R2= 0.672
R
2=0.667 標準誤=3.53在顯著水準α=0.05 下，各別路口行人延滯個別參數均大於 t 檢定之臨界 值，顯示右轉交通量及行人穿越量對行人延滯有顯著的影響力。而P-value 值均小於顯著水準α=0.05，表示整體迴歸模式具解釋能力。
在複迴歸分析中，R2稱為判定係數，用以衡量迴歸方程式的配合度或解 釋能力，以檢定複迴歸方程式是否可接受，然R2的缺點為若樣本數小或自 變數個數增加時，會使自由度變小，R2會有高估的情形，因此改採調整後 的判定係數表為
R
2來代替 R2，而由統計分析結果之R
2約界於 0.63~0.75 間，無論是各別模式或整合四路口迴歸模式具配合度或解釋能力。迴歸所得參數(β、γ)結果顯示轉向交通量為影響行人延滯之主要因 素，此統計結果與現場觀察結果大致符合，主要原因為當人車間發生交織 情況下，行人穿越行為往往受限，當轉向交通量愈大時，行人穿越道路的 空間減少，使行人於街角等待安全穿越空間之時間增加。
因此式4-31 之複迴歸模式將應用於後續個案分析中，探討無實施行人專 用時相對於不同交通量與不同行人穿越量等情形下，求得各種組合之行人 延滯時間。
(式4-32)
4.2.4 路口有行人專用時相
有實施行人專用時相情況下，行人需等待 2 時相後方能利用專用時相所 提供之綠燈時間穿越道路，囿於調查工具的限制，無法將路口4 方向之行 人行為完整拍攝讀取所需資料，因此僅針對所選定路口之東西向行人進行 停等延滯的調查，調查過程發現行人普遍有違規情形發生，因此分析資料 過程均予以去除違規行人數，最後共獲得122 筆行人停等延滯值，並作 為校估模式之依據，參數校估結果如表4.15 所示:
表4.15 行人模式統計結果表(有行人專用時相) 參數組合
h k SST SSE R2
R
20.521 1.971 28395.177 6213.429 0.781 0.779
【註】SST：總變異平方和 SSE：殘差平方和
R
2(調整後判定係數)=1-SSE/(n-2)/SST/(n-1)校估後之行人延滯模式為：
上述行人延滯模式與現場觀測值比較如下：
圖 4-39 行人觀測值與 HCM 延滯模式估計值比較圖（有實施）
C G d C
2 ) 521 . 0
( −
1.971=
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
路口號誌週期(秒)
平均每人延滯(秒/人)
現場調查值
2000HCM行人延滯模式估計值 校估2000HCM行人延滯模式後估計值
(式4-33)
第五章 個案分析
車輛延滯模式及行人延滯模式已於前一章節分析說明，本章將以台北市 松壽路與松智路交叉路口之小客車流量、行人穿越量及轉向交通量等三因 素資料進行分析。首先，探討各車種乘載率，以獲得每一小客車平均乘載 人數，將車輛延滯時間轉換為以「人」為單位之延滯時間。其次，針對松 壽路東往西單一行進方向探討有、無實施行人專用時相對車輛與行人延滯 之影響。最後，利用尖峰時間之相關資料探討行人專用時相對路口四方向 車輛及行人總延滯之影響。
松壽松智路口為東西南北向各三車道的路型，路口處臨近商業區及行 政區，實施行人專用時相時間為當日 7:00~22:00，經現場調查發現，該路 口於下午尖峰時間（1800~19:30）行人與車輛交通量均相當大，因此，將 以現有調查資料代入構建之車輛與行人延滯模式，分別探討有、無實施實 施行人專用時相對單一行進方向及整體路口車輛與行人總延滯時間之差 異及影響程度。