2020 Fiscal Year Research-status Report
Comprehensive Analysis of Bicycle Accident Risk Factors Constructing Accident Frequency Prediction Models
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20K04736
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
姜 美蘭 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任講師 (40377990)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 仁美 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (00509193)
山本 俊行 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (80273465)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自転車事故 / 多変量頻度モデル / 交差点幾何構造 / 自転車道路 / 事故リスク要因 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１）データの整備：自転車事故リスク要因を定量的に分析するため、今年度は、先ず分析用のデータを整備した。名古屋市における2006～2015年10年間の交通事故データから、自転車に関する事故データを抽出し、PT調査からゾーンレベルでの地理情報、社会経済特性、自転車通行空間整備状況、自転車トリップ数などのデータを整備し、マクロ的事故頻度予測モデル分析に必要なデータベースが構築できた。また、名古屋市の複数のエリアの交差点について、現地調査に加え、GIS地図データとGoogleEarthなどの航空写真データを用いて、交差点形状データを整備し、ミクロ事故頻度予測モデル分析のためのデータを整えることができた。
２）マクロ事故頻度予測モデルによる分析：本研究では、各年齢層別・当事者種別ごとの事故リスク要因を全般的ン位把握し、その影響を定量的に分析する事故頻度予測モデルを開発することで、自転車事故削減に最も有効な対策の提案を目的とする。先ずは、既存研究のレビューより、本研究では、年齢層間・当事者種別間の事故発生リスクの相関と地理的空間の異質性を考慮できる多変量ポアソンガンマ頻度モデルを構築した。ゾーンレベルにおける年齢層別の事故発生リスク要因を特定するため、構築したモデルを用いて推定した結果、子供、若者、一般年齢層と高齢者の事故発生リスク要因の相違を明らかにすることができた。
３）ミクロ事故頻度予測モデルによる分析：交差点レベルでの分析において、交差点形状と自転車通行空間が事故発生に対する影響を分析するため、最も事故多発するCBDエリアにおける交差点内の事故データを用いて、上記の多変量ポアソンガンマ頻度モデルにより推定を行った。その結果、交差点の信号の種類、右左折レーンの有無、中央分離帯などの幾何構造が事故発生への影響度を測ることができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定通り、分析に必要なデータベースを構築することができた。また、当初予定では、新たなモデルの開発を計画したため時間が掛かることを想定したが、既往研究のレビュー実施後、本研究で用いた自転車事故データの特徴により、既存の多変量ポアソンガンマ頻度モデルが適していることが分かったため、当該モデルを用いて、予定より早くモデルの推定を行うことができた。但し、当該モデルは、年齢層別の相関は考慮できるが、年齢層別・当事者種別・地理的空間の相関を同時に考慮することはできない。そのため、モデルの拡張を行うことが課題である。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度は、昨年度の研究結果をまとめて、学会やジャーナルに発表すると共に、昨年度の事故頻度モデルの拡張を行い、年齢層別・当事者種別・地理的空間の相関を統合的考慮できるモデルを構築する。拡張されたモデルを用いて、マクロ的分析においては、年齢層別・当事者種別ごとの事故発生リスク要因を特定する。ミクロ的分析においては、昨年度は、CBDエリアに特定したが、その他の事故多発エリアに関して、分析を行い、交差点形状と自転車通行空間の影響を定量的に測ると同時に、CBDエリアとの相違を分析する。
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| Causes of Carryover |
当初は、モデルの解析は高度な計算を要するため,分析用PC２台を購入する予定であったが、令和2年度は、新型コロナウイルスの影響により、登校制限と在宅勤務が多かったため、ノートPCを用いて分析を行った。令和3年度は、モデルの拡張が必要となり、更に高度な計算処理が求められるため、分析用のワークステーションPCを購入する。
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Research Products
(1 results)
