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Analyse et modélisation des indicateurs du risque routier : le modèle MIRR / Analysis and modelling of road risk indicators : the MIRR modelMeheust, Maxime 07 April 2016 (has links)
Les enjeux humains liés à l’accidentologie routière et les coûts qu’ils font supporter à la collectivité sont tels qu'ils rendent obligatoire la mise à disposition d'une batterie d'outils la plus complète et complémentaire possible afin de comprendre au mieux la problématique du risque routier. L’enjeu de cette thèse est justement de proposer de nouveaux outils capables de mieux apprécier ce phénomène et, in fine, d'orienter et d'appuyer les décisions des pouvoirs publics en la matière. Ils ont été développés en modélisant successivement le kilométrage parcouru qui formalise l’exposition au risque, les nombres d’accidents corporels, de tués, de blessés ainsi que les taux de gravité associés en privilégiant une longue période d’analyse (janvier 1970-décembre 2013) et une fréquence mensuelle. Ceci en tenant compte, au niveau du panel des variables exogènes testées, de la très forte pluri-dimensionnalité (motifs de déplacement, météorologie, structure du parc automobile et de la population, environnement économique, facteurs comportementaux, etc… ) intrinsèque à cette problématique. En rupture avec les modèles conventionnels du risque routier, les outils proposés par le modèle MIRR sont matérialisés, pour toutes les variables analysées, par des équations économétriques de long terme couplées à des équations de court terme autorisant ainsi deux visions complémentaires liées au risque routier. Ce, au profit d’une meilleure compréhension de cette problématique et d’une perception améliorée des enjeux à venir. / Human and social challenges related to the road safety including the costs for the society, are so important that they require a diversity of complementary analysis tools in order to better understand the road risk problem. The issue of this thesis aimed precisely at offering new tools to assess, in the best possible way, this phenomenon and to ultimately guide and support government decision-making in this field. These tools have been developed by modelling successively the mileage driven which formalizes the risk exposure, the injury accidents, the fatalities, the injuries and the two associated severity rates, using a long period and a monthly frequency. This was made by taking into consideration the multidimensional aspect, regarding the tested exogenous variables (motives for movement, meteorology, structure of the vehicle fleet and of the population, economic environment, behavioural factors, etc..), intrinsic to this issue. Breaking with conventional road accident models, the tools proposed by the MIRR model use, for every analysed variable, long-term econometric equations coupled with short-term ones. These approaches thus allow two complementary views of the road risk for a better understanding of this issue as well as an improved perception of future challenges.
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