時空間乱効ゼロインフレ負二項モデルを用いたサービスルート別衝突頻度のモデル化。バス事故の経験的解析

Modeling the service-route-based crash frequency by a spatiotemporal-random-effect zero-inflated negative binomial model: An empirical analysis for bus-involved crashes.

• Xujia Gu
• Xuedong Yan
• Lu Ma
• Xiaobing Liu

抄録

バスの衝突頻度のモデル化に関するこれまでの研究は限られたものであり、統計モデルは通常、道路セグメントやゾーンレベルで開発されている。本研究では、特にバスが未だに主要な都市交通手段である発展途上国において、バスネットワークの安全レベルの向上に向けた政策立案者やバス運行会社にとって有用かつ重要な、バスサービスルートレベルでの衝突頻度のモデル化に焦点を当てている。本研究では、中国北京のあるバス運行会社の観測データを用いて、バスサービスルートレベルでのバス事故発生と主要な影響因子の同定を目的とした時空間ランダム効果ゼロインフレーション負二項式モデルを提案した。このモデルは、過剰なゼロの特殊な統計的特性と、より重要なことに、データの潜在的な時空間的な相関関係に対応するために動機づけられた。このモデルの3つの縮退版も比較のために開発された。その結果、提案された時空間ZINBモデルは、EAIC、EBIC、RMSE基準に基づく総合的な判断によれば、他のモデルよりも統計的に優れていることが示された。推定された係数からは、総乗客数、運転手数、男性運転手の割合などのバス運行要因と、路線長や停留所密度などの計画要因が、バス事故の発生可能性に及ぼす関連要因の影響が明らかになった。一方、導入した構造化・非構造化時空間ランダム効果の標準偏差は統計的に有意であり、各ルート内、近隣ルート間、年をまたいでオブザベーションが相関していることを示している。また、バスの安全性向上に向けて、バス運行会社や企画部門の政策的・実務的な意味合いも示された。

Previous studies related to bus crash frequencies modeling are limited and the statistical models are usually developed at the road segment or zonal level. This study focuses on modeling crash frequencies specifically at the bus-service-route level, which is useful and important to policymakers and bus operation companies toward the improvement of the safety level of bus networks, especially for developing countries where buses are still a major mode of urban travels. Using the observed data adopted from one of the bus operating companies in Beijing, China, we proposed a spatiotemporal-random-effect zero-inflated negative binomial (spatiotemporal ZINB) model to investigate bus crash occurrence and identity key influential factors at the bus-service-route level. The model was motivated to accommodate the special statistical characteristics of the excessive zeros and, more importantly, the potential spatiotemporal correlations of the data. Three degenerated versions of this model were also developed for comparison purposes. Results indicate that the proposed spatiotemporal ZINB model is statistically superior to the others according to a comprehensive judgment based on the EAIC, EBIC, and RMSE criteria. The estimated coefficients reveal the impacts of related factors on the likelihood of bus-involved crashes from bus operation factors including total passengers, number of drivers, and proportion of male drivers as well as planning factors including route length and stop density. On the other hand, the standard deviations of the introduced structured and unstructured spatiotemporal random-effects are statistically significant indicating that the observations are correlated within each route, between neighbor routes and across years. Corresponding policy and practical implications are provided for bus operating companies and planning departments toward the improvement of bus safety.

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