Detailergebnis zu DOK-Nr. 82432
Einbeziehung der Straßenverkehrsnetzkonnektivität in benachbarten Strukturen für Unfallvorhersagemodelle auf Gebietsebene (Orig. engl.: Incorporating road network connectivity in neighboring structures for crash prediction models at the area level)
| Autoren |
J. Aguero-Valverde D. Vargas-Aguilar |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.9 Netzgestaltung, Raumordnung 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle) |
Transportation Research Record (TRR): Journal of the Transportation Research Board Vol. 2678, H. 8, 2024, S. 570-580, 1 B, 7 T, zahlr. Q. - Online unter: https://journals.sagepub.com/home/trr
Räumliche Korrelationsmodelle wurden traditionell in der Verkehrssicherheit verwendet, um räumliche Effekte zu berücksichtigen, die durch nicht gemessene oder unbekannte Risikofaktoren entstehen, welche eine räumliche Korrelation zwischen benachbarten Gebieten verursachen. Im Verkehrswesen wird die Interaktion zwischen benachbarten Gebieten stark durch die Anzahl der Straßen beeinflusst, die diese Gebiete verbinden, sowie durch die Bedeutung dieser Straßen. Dieser Artikel schlägt einen Ansatz vor, bei dem die Gewichtung der räumlichen Interaktion (und somit der räumlichen Korrelation) zwischen den Gebieten von der Anzahl der Straßenverbindungen zwischen diesen Gebieten und der Bedeutung dieser Verbindungen abhängt. Die Ergebnisse unter Verwendung von Bezirken in Costa Rica zeigen, dass die Einbeziehung der Straßennetzkonnektivität in die Modelle der räumlichen Korrelation die Modellanpassung erheblich verbessert, selbst nach Berücksichtigung der Modellkomplexität mithilfe des Deviance-Informationskriteriums (DIC) und des weithin anwendbaren Informationskriteriums (widely applicable information criterion, WAIC). Die Einbeziehung höherer Gewichtungen für Landesstraßen im Vergleich zu kommunalen oder örtlichen Straßen verbesserte die Modellanpassung weiter. Die drei besten Modelle hinsichtlich der Abweichung bei den DIC und WAIC sind diejenigen, die Landesstraßen mindestens dreimal so stark gewichten wie Ortsstraßen. Bezüglich der Standortbewertung liefern diese drei Modelle ähnliche Ergebnisse, was auch die Konsistenz zwischen diesen Modellen hervorhebt.