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2021 年度 実施状況報告書

自転車事故頻度予測モデルに基づく自転車事故リスク要因に関する統合的分析と評価

研究課題

研究課題/領域番号 20K04736
研究機関名古屋大学

研究代表者

姜 美蘭  名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任講師 (40377990)

研究分担者 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)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード自転車事故 / 多変量頻度モデル / 事故リスク要因 / 交差点幾何構造
研究実績の概要

1)データの整備:事故リスク要因の定量的分析は重要であると考えているにも関わらず、データの不備などにより事故リスク要因を統合的に分析した事例は稀である。2019年から日本でも交通事故データがオープン化されたため、コロナ化の影響も含めて近年の事故データを分析できるよう、2016-2020年の事故データを整備した。また、事故発生において、交通量による影響を分析するため、携帯電話の位置情報データと属性データから推定された交通量データベース(KDDI location analyzer)から分析対象エリアのリンク毎交通量データを整備した。
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。今年度は、2016-2020年の事故データについて、基礎集計などの分析を行い、年齢層間、当事者種別、地理的相関などを同時推定するモデルについての構築を検討した。
3)ミクロ事故頻度予測モデルによる分析:モバイルデータベースによる交差点の流入リンク、流出リンク毎の交通量データを調査整備し、センサス交通量データとの整合性を分析し、その実用可能性を確認した。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について、基礎集計などの分析を行い、マクロ事故頻度予測モデルと同様に、年齢層間、当事者種別、地理的相関などを同時推定するモデルについての構築を検討した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

事故データのオープン化により近年の事故データを分析することができるため、道路や交差点の構造要因をより正確に捉えられるようになった。また、交通事故リスクにおいて、重要な要因である交通量データを整備することができた。モデルの構築面においては、2020年度では、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かったため、モデルの拡張が課題であった。2021年度は、その課題について、既往研究のレビューを通して拡張案が検討できた。これらの実施結果により、2022年度は、拡張されたモデルによる推定分析を実施し、モデルの実用性を検証するとともに、事故リスク要因について考察を行うことができる。

今後の研究の推進方策

2022年度は、今までの研究成果をまとめて、学会やジャーナルでの発表を進める。拡張されたモデルによる推定分析を実施する。分析結果について、総合的に考察を実施し、有用な事故削減案の提案を実施する。

次年度使用額が生じた理由

コロナの影響により、学会などへの出張ができなかったため、旅費などで計上していた金額が次年度へ繰り越しされた。繰越額は、次年度現地主催の学会へ旅費と発表に使用する計画である。

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公開日: 2022-12-28  

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