ミクロスケールでの交通事故の時空間分析及び属性分析--香川県データを事例として
完了
相 尚寿
交通事故の時空間分布はこれまでにも行われてきたが、道路ネットワーク空間を用いたミクロスケールでの正確な集塊の検出と分析は進んでいない。本プロジェクトは、研究代表者らが開発したネットワーク空間の分析手法を活用することで、交通事故発生地点とその要因のより正確な把握と解釈に努める。この手法(Shiode&Shiode2018)は、元々、路上で起きる犯罪の時空間分析を前提に開発されたものであるが、交通事故の時空間分析にも馴染むことから、現在、ロンドンにおける自転車交通事故の分析にも利用されている。本プロジェクトでは、香川県全域の過去10年間以上にわたる交通事故データを用いて、事故の集塊する区間の検出、周期性や経年変化の有無などの傾向を調べつつ、交通事故そのものの誘発要因と減少の可能性を追求する。研究の性格上、道路ネットワークデータの利用が必須であり、CSISとの共同プロジェクトを通してデータを利用できることを期待する。なお、交通事故データは、多岐にわたる属性値があるため、当事者の属性などの分析を通して、7～8歳をピークとした就学児童の事故が多発する背景なども探る。この際、英国においても、やはり単独通学が始まる年齢(12歳)に事故が集中していることなどとも比較分析する。
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樋野 公宏 / 東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻
塩出 徳成 / ロンドン大学キングズカレッジ 地理学科
塩出 志乃 / ロンドン大学バークベックカレッジ 地理学科
宮崎 耕輔 / 香川高等専門学校 建設環境工学科
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拡張版全国デジタル道路地図データベース 2017年版
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