Jeudi 14 octobre 2021
Cécile Spychala (Université de Franche-Comté)
Modélisation spatiale des accidents de la route à Besançon avec les processus de Cox log-Gaussien
Dans un objectif de prévention et/ou d’anticipation des accidents routiers, la modélisation statistique de la dépendance spatiale et des facteurs de risque potentiels représente un atout majeur.
L’intérêt de cette étude se porte plus particulièrement sur la localisation géoréférencée des accidents. Nous avons croisé ces événements avec des co-variables caractérisant la zone géographique d’étude (socio-démographiques et infrastructures par exemple). Après une sélection de variables (méthodes de pénalisation, random forest, ...), la survenue des accidents a été modélisée par un processus de Cox log-Gaussien spatial.
Les résultats de cette analyse permettent l’identification des principaux facteurs de risques d’accident et l’identification des zones critiques. Les données mises en application sont les accidents routiers s’étant produits entre 2017 et 2019 dans la CAGB (communauté urbaine de Besançon).