Συσχέτιση δεικτών οδικής ασφάλειας με πολεοδομικά, πληθυσμιακά και κυκλοφοριακά δεδομένα, μέσω γεωγραφικών μοντέλων σταθμισμένης στατιστικής παλινδρόμησης
Creators: name: Παπαδόπουλος, Ευθύμιος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Χωρική Στατιστική Ανάλυση
Οδικά Τροχαία Ατυχήματα
Μοντέλα Πολλαπλής Γραμμικής Παλινδρόμησης
Μοντέλα Γεωγραφικά Σταθμισμένης Παλινδρόμησης
Spatial Analysis
Road Traffic Accidents
Ordinary Least Squares Regression Models – OLS
Geographically Weighted Regression Models – GWR

description: Δεδομένης της ιδιαίτερης σημασίας του ζητήματος της οδικής ασφάλειας, η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην ανάπτυξη στατιστικών μοντέλων πρόβλεψης του αριθμού διάφορων κατηγοριών οδικών τροχαίων ατυχημάτων, σε επίπεδο κυκλοφοριακών ζωνών. Παράλληλα, διερευνάται η ύπαρξη χωρικής διαφοροποίησης στις σχέσεις μεταξύ του αριθμού των ατυχημάτων και διάφορων αιτιωδών παραγόντων, με απώτερο σκοπό την ανάδειξη της χωρικής διακύμανσης του βαθμού επιρροής κάθε παραμέτρου. Προς το σκοπό αυτό, προτείνονται κλασικά μοντέλα πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης (OLS), καθώς και γεωγραφικά σταθμισμένα μοντέλα παλινδρόμησης (GWR). Οι επεξηγηματικές μεταβλητές που εισάγονται στα μοντέλα, αφορούν τις χρήσεις γης – κτιρίων (ποσοστό πράσινων χώρων ως προς την έκταση των κυκλοφοριακών ζωνών, αριθμός σχολείων, αριθμός καταστημάτων αναψυχής, κ.α.), τα δημογραφικά χαρακτηριστικά (μόνιμος πληθυσμός), καθώς και τα χαρακτηριστικά του οδικού δικτύου και των υποδομών μεταφορών (διανυθέντα οχηματοχιλιόμετρα, φόρτος οχημάτων και πεζών, αριθμός σηματοδοτούμενων και μη κόμβων, αριθμός επιβιβαζόντων σε στάσεις λεωφορείων, αριθμός χωροθετούμενων εργοταξίων μετρό, μήκος διάφορων κατηγοριών οδών, κ.α.), έχοντας αναχθεί στο προαναφερθέν χωρικό επίπεδο αναφοράς. Τα αποτελέσματα που προκύπτουν από τα κλασικά μοντέλα πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης (OLS), υποδεικνύουν τους βασικότερους αιτιώδεις παράγοντες που επηρεάζουν σε σημαντικό βαθμό τον αριθμό των οδικών τροχαίων ατυχημάτων. Από την άλλη, τα αποτελέσματα που προκύπτουν από τα γεωγραφικά σταθμισμένα μοντέλα παλινδρόμησης (GWR), υποδεικνύουν την ύπαρξη όχι ιδιαίτερα έντονων χωρικών διαφοροποιήσεων, όσον αφορά τις τοπικά εκτιμημένες παραμέτρους της παλινδρόμησης. Σε ορισμένες κυκλοφοριακές ζώνες, ο βαθμός επιρροής των παραμέτρων στον αριθμό των ατυχημάτων, εμφανίζεται ελαφρά μεγαλύτερος. Αντίθετα, σε ορισμένες άλλες, οι ερμηνευτικές μεταβλητές αποτελούν ασθενέστερο παράγοντα πρόβλεψης της προαναφερθείσας μεταβλητής ενδιαφέροντος.
description: Given the vital importance of road safety in Greece, current master’s thesis focuses on the development of statistical models for forecasting the number of accidents to the zonal level of the study area. In addition, a probe for the existence of spatial variations in the relationships between the dependent and explanatory variables is performed, in order to uncover the potential spatially varying influence of each explanatory variable. To that end, Ordinary Least Squares Regression Models (OLS) and Geographically Weighted Regression Models (GWR) are developed. The explanatory variables used, are related to land use (percentage of green areas to the total area of zones, number of schools, number of leisure establishments), demographic characteristics (permanent population), road network’s and transport infrastructure’s characteristics (vehicle kilometers travelled, traffic and pedestrian volume, number of signalized and non-signalized nodes, number of passengers boarding on bus stops, number of metro construction sites, length of different types of roads, etc.), aggregated to the zonal level of the study area. The OLS models’ results, indicate the crucial factors that are correlated and influence the number of road traffic accidents. On the other hand, GWR models indicate the existence of non-intense spatial variations, relative to the locally estimated parameters of the regression. In some zones, number of accidents appear to be slightly more influenced by the explanatory variables used. On the contrary, in some other zones, the explanatory variables are weaker predictors of the number of road traffic accidents.