空間モデルを用いた道路事故頻度の分析

道路事故の明らかな空間的特性にもかかわらず、道路安全分析において空間的相関を考慮した研究は限られており、この省略の実際的な結果はほとんど知られていません。この研究の目的は、セグメントレベルでの道路事故頻度モデルにおける空間的相関の影響を探ることです。道路ネットワークにおける事故頻度のモデル化の文脈で最も適切な隣接セグメント構造を確立するために、異なるセグメント隣接構造がテストされます。空間的相関項に対して条件付き自己回帰効果を用いた完全ベイズ階層アプローチが使用されます。ペンシルベニア州の農村郡からの事故、交通、道路在庫データの分析は、道路事故モデルに空間的相関を含める重要性を示しています。空間的相関を有するモデルは、単に異質性のみを持つポアソン対数正規モデルよりも、有意にデータに適合しています。有意にゼロと異なるパラメータには、年間平均日交通量（AADT）および4フィート未満と6フィートから10フィートの間のショルダー幅が含まれていました。空間的相関を持つ4つのモデルでは、異質性のみを含むモデルと比較してフィット感が向上しました。さらに重要なのは、空間的相関がモデルの誤特定に伴うバイアスを減少させる可能性があることです。これは、AADT係数と他のパラメータの推定値の変化によって示されています。