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Aperçu
Une équipe de recherche dirigée par Kojiro Matsuo, professeur associé au Département d’architecture et de génie civil de l’Université de technologie de Toyohashi, et Kosuke Miyazaki, professeur au Département de génie civil de l’Institut national de technologie – Kagawa College, a établi un moyen efficace d’identifier les carrefours routiers à haut risque potentiel d’accidents impliquant des enfants. Un modèle statistique basé sur des données géo-informatisées uniques pour les itinéraires de navettage scolaire et les groupes de marche scolaire détenus par la ville de Toyohashi en plus des données volumineuses sur le trafic routier, des données sur les accidents passés, des structures d’intersection et de l’utilisation des terres, etc., peut être utilisé pour prévenir accidents en identifiant les endroits à haut risque potentiel d’accidents, même là où aucun accident ne s’est produit.
Détails
Au Japon, les enfants se promènent souvent seuls à partir de sept ans environ (1St et 2nd notes de l’école primaire). Bien que cela soit quelque peu inhabituel d’un point de vue international, on considère que cela contribue à la santé et au développement des enfants. Par conséquent, il est très important de veiller à ce que cela puisse continuer, et donc l’amélioration de la sécurité des voyages des enfants est une exigence essentielle.
L’identification appropriée des zones et des emplacements où des mesures de sécurité routière doivent être mises en œuvre fait partie intégrante de la gestion de la sécurité routière pour améliorer la sécurité des enfants lors de leurs déplacements, mais l’identification de ces points est compliquée par le fait que de tels incidents sont rares, alors qu’il existe un nombre énorme d’emplacements que traversent les enfants. Le risque potentiel à chaque emplacement doit être évalué quantitativement, tout en identifiant efficacement les endroits où des mesures supplémentaires sont nécessaires.
Ainsi, l’équipe de recherche a mis au point une méthode utilisant un modèle statistique pour identifier efficacement les intersections potentiellement dangereuses en termes d’accidents de la circulation impliquant des enfants.
Le professeur associé Matsuo, en tant que chercheur principal, a expliqué : « Ce modèle statistique a deux caractéristiques principales. Le premier utilise une estimation bayésienne empirique pour combiner l’impact moyen des conditions environnementales de la circulation routière, telles que le volume de trafic, la structure des intersections et l’état de l’utilisation des terres – tel qu’obtenu à partir des données volumineuses sur le trafic routier – équilibré de manière appropriée avec les données d’accidents passées.
La seconde consiste à incorporer des données sur la quantité de déplacements d’enfants avec les conditions de circulation routière en utilisant des données géo-informatisées uniques sur les itinéraires de navettage scolaire et les groupes de marche détenus par la ville de Toyohashi.
En fin de compte, le fait qu’il ait identifié sept points potentiellement dangereux ou plus a prouvé qu’il est plus efficace et efficient pour une telle identification que les méthodes basées simplement sur les données d’accidents passés.
De plus, nous avons validé la politique actuelle de « mise en place de mesures de sécurité routière principalement sur les trajets scolaires », car les enfants japonais ont tendance à emprunter des itinéraires familiers non seulement pour se rendre à l’école et en revenir, mais également lors de toutes les sorties quotidiennes, mais les accidents le long de ces itinéraires augmentent. »
Contexte de développement
Le professeur associé Matsuo a ajouté : « Cette recherche n’aurait pas été possible sans les données géo-informatisées sur les trajets scolaires et les groupes de marche mis à disposition par la ville de Toyohashi.
J’avais agi en tant que conseiller auprès de la ville de Toyohashi sur les mesures de sécurité pour les itinéraires de navettage scolaire, et en tant qu’initiative administrative, j’ai planifié la gestion et l’utilisation efficaces des données sur les itinéraires de navettage scolaire et les groupes de marche en 2015. Après avoir proposé l’utilisation de géo- données informatisées et la structure des données, cela a été officiellement adopté à partir de 2016. À l’époque, je n’imaginais pas que ces données deviendraient utiles pour mes recherches, mais je suis ravi que les mesures mises en place il y a six ans soient toujours utilisées. J’espère qu’à l’avenir, d’autres municipalités favoriseront également l’utilisation de données géo-informatisées avec les trajets scolaires. »
Perspectives d’avenir
Grâce à cette recherche, nous avons conçu un moyen d’identifier les endroits potentiellement dangereux sur la base d’informations objectives acquises à partir de diverses données. Cependant, le trafic réel est compliqué et les données n’en représentent qu’une partie. L’équipe de recherche souhaite promouvoir la recherche sur la meilleure façon de combiner efficacement les informations subjectives détenues par le public, telles que les appels rapprochés, avec des informations objectives.
