Трафик. Психология поведения на дорогах

Первый способ — система «регулируемых скоростных ограничений», которая в наши дни используется на многих дорогах: от «регулируемой автострады» M25 в Англии до немецкого автобана к Западной Кольцевой дороге в Мельбурне. Эти системы включают взаимодействие петлевых детекторов с меняющимися знаками ограничения скорости. Когда система при помощи камер замечает, что движение замедлилось, она посылает сигнал знаку, который вводит более жесткие скоростные ограничения. Водители вынуждены снизить скорость, что теоретически должно уменьшить эффект ударной волны{45}. И хотя многие водители считают, что именно снижение скорости до 40 км/ч и вызывает затор, исследование, проведенное на шоссе M25, обнаружило, что водители тратили меньше времени в пробках, и это позволило снизить количество аварий на 20% (что уже хорошо), а уровень выброса продуктов сгорания уменьшился почти на 10%. Как только водители приспособились к этой системе, они стали тратить меньше времени на поездки{46}. Поговорка «тише едешь — дальше будешь» вновь де­монстрирует свою уместность{47}.

«Умным» шоссе нужны умные водители. Печально, но факт: большинство дорожных проблем возникает из-за того, как мы водим. Мы разгоняемся слишком медленно и тормозим слишком быстро, или наоборот{48}. Из-за того, что мы не оставляем достаточного пространства между машинами, цепная реакция распространяется и затрагивает все большее количество автомобилей. Дорожное движение — нелинейная система: результат невозможно предсказать на основании вводных данных. Когда первый автомобиль из большой группы останавливается, нельзя предугадать, насколько быстро остановится каждая последующая машина{49} (если она вообще остановится). И чем дальше к хвосту транспортного потока, тем тяжелее это предвидеть{50}.

Чрезмерная (или недостаточная) реакция водителя может усилить ударную волну, которая затронет несколько автомобилей позади. Их возможное столкновение будет спровоцировано именно тем, первым водителем. В ходе анализа причин аварии на Миннеаполисском шоссе, в которой пострадало семь транспортных средств, специалисты предположили, что первопричиной было столкновение седьмого и шестого автомобилей вследствие внезапной остановки последнего. Обычно мы рассчитываем на то, что водители будут держать нужную дистанцию и смогут остановиться.

Но специалисты, исследовавшие траектории торможения всех участников аварии, обнаружили, что, скорее всего, в ней виноват водитель третьего автомобиля. Почему? Поскольку он не отреагировал должным образом, он «съел» бóльшую часть общего ресурса тормозного пути. У следующих за ним автомобилей было гораздо меньше времени и пространства для остановки: когда дело дошло до седьмого автомобиля, он отреагировал намного быстрее, чем третий, но находился слишком близко к шестому, чтобы успеть остановиться. Если бы водитель третьей машины отреагировал вовремя, аварии можно было бы избежать. Исследо­ватели говорят, что те, кто любит «сидеть на хвосте», то есть не со­блюдают «оптимальную» дистанцию, повышают риск столкновения не только с едущей впереди машиной, но и с той, которая едет сзади{51}.

Как можно с математической точностью предсказать реакцию водителя? По всей видимости, для этого необходимо объединить «умные» дороги с «умными» автомобилями. Ведь не случайно каждый раз, когда речь заходит об «умных» технологиях, имеется в виду нечто неподвластное человеку. Крэйг Дэвис, физик-пенсионер, много лет работавший в научно-исследовательских лабораториях Ford Motor Company, был одним из многих исследователей того, как адаптивные системы круиз-контроля (АСС) могут улучшить дорожное движение путем сохранения математически точной дистанции между автомобилями. «Их использование не устранило бы дорожной “волны” полностью, — говорит Дэвис. — Даже если бы колонна стоящих автомобилей могла координированно начать разгоняться в одно и то же время и дистанция на скорости в 100 км/ч оставалась идеальной, “эффект волны” все равно бы возник».

Поразительно, но, согласно результатам исследования, если хотя бы у одной из десяти машин была ACC, длина дорожного затора уменьшилась бы; если бы круиз-контроль был у 20% автомобилей, возможно, пробка бы не возникла вообще. В ходе эксперимента Дэвис фиксировал точный момент, когда участие в движении одной машины с круиз-контролем позволяло избежать затора{52}. Это та капля, которая переполняет чашу. Вспомните пример с саранчой — когда группа особей достигает критической плотности, она начинает себя вести абсолютно иначе.