報告人：李 寧 (土木所) 組 員：周芷吟 (物理所) 顏裕焜 (環工所)

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1 報告人：李 寧 (土木所) 組 員：周芷吟 (物理所) 顏裕焜 (環工所)
量化研究與統計分析 文獻選讀報告 The development of a more risk-sensitive and flexible airport safety area strategy: Part I. The development of an improved accident frequency model D.K.Y. Wong, D.E. Pitfield, R.E. Caves, A.J. Appleyard Safety Science 47 (2009) 903–912 報告人：李 寧 (土木所) 組 員：周芷吟 (物理所) 顏裕焜 (環工所) 2009/12/17

2 簡報大綱 研究背景與動機 研究目的與方法 資料蒐集與整理 迴歸-Logistic Regression 迴歸結果
結論與建議-對本篇文獻之評論 2009/12/17

3 ？ 研究背景與動機 本研究在做什麼： 探討機場內的事故風險 建立事故頻率模式(accident frequency model)
為兩階段研究的第一部分 ？ 為什麼是機場內的事故？ 風險是什麼意思？ 事故頻率模式是做什麼用的？ 這個研究是第一部分，那有沒有第二部份？ 為什麼是機場內的事故？ 風險是什麼意思？ 事故頻率模式是做什麼用的？ 這個研究是第一部分，那有沒有第二部份？ 2009/12/17

4 為什麼要研究機場內的安全？ 機場內的事故頻率比其他階段要高 機場內的環境是唯一可以由機場管理單位來控制的。
美國國家運輸安全委員會(NTSB)事故資料庫：發生於機場內之事故佔所有航空事故的42% 波音公司研究：航機起降階段事故發生率71% 機場內的環境是唯一可以由機場管理單位來控制的。 所以，本研究針對機場內會發生的事故進行探討！ 2009/12/17

5 風險與事故頻率 風險：事故發生頻率和嚴重程度的綜合 事故發生機率 × 損失的金額 = 風險
事故頻率模式可以用來估計特定環境下，航機每一次起飛或降落可能發生的事故機率，進而用於計算風險。 第二部份的研究就是在估計損失的金額，兩部份可以合成一個完整的風險研究。 2009/12/17

6 建構一個模式，可以用來估計飛機起飛或降落時發生事故的機率
研究目的與方法 建構一個模式，可以用來估計飛機起飛或降落時發生事故的機率 輸入當時的環境和飛機的相關資料 輸出發生事故的機率 input output 2009/12/17

7 研究流程 範圍界定 蒐集資料 進行迴歸 模式驗證 提出結論
Takeoff overrun (TOOR)、Landing overrun (LDOR)、 Landing Under shoot (LDUS)、Crash after takeoff (TOC) 範圍界定 蒐集資料 進行迴歸 模式驗證 提出結論 由美國NTSB取得事故資料， 從美國各機場蒐集正常營運資料(Normal Operation Data, NOD) 使用邏輯斯特迴歸(Logistic Regression)方法配合逐步迴歸技巧 建立預測模式 使用Nagelkerke R-Squared和ROC 曲線 (Receiver Operating Characteristics)驗證模式的準確性 本研究認為他們所建構出來的模式應該是準確的！ 2009/12/17

8 資料蒐集與整理 事故資料： NOD資料(沒有發生事故的)： 從NTSB資料庫中，取出 分機場等級、地區(將全美國分九區)抽樣
199筆Landing Overrun, 122筆 Landing Undershoots, 52筆 Takeoff Overrun, 67筆 Crash after Takeoff NOD資料(沒有發生事故的)： 分機場等級、地區(將全美國分九區)抽樣 共78個機場， 年間共取得48,924,040筆data 蒐集氣象資料和機型、環境等項目補齊所需資料 最後取用 年，2月、5月、8月、11月第一天的共242,420筆NOD。 2009/12/17

9 迴歸-Logistic Regression
模式型式： 迴歸找出式子中的各個 b 值 根據取用的資料佔所有資料的比例來調整b0值 對事故資料來說，t1/t0=1 對NOD來說，t1/t0 = / =3.843×10-4 2009/12/17

10 考慮到的變數 考慮17項變數，分成九大類(9 blocks)。 每一類都有自己的定義和分組方式。 依次加入各個block和刪掉不顯著的變數。
2009/12/17

11 迴歸結果 LDUS LDOR TOOR TOC 2009/12/17

12 但是，有無實際發生事故的輸出結果是二元的，其迴歸結果不應該只用R2高低來評斷！
模式驗證 如何知道模式準確與否呢？ 加入的block數越多，R2越高 但是，有無實際發生事故的輸出結果是二元的，其迴歸結果不應該只用R2高低來評斷！ 2009/12/17

13 ROC Curve 和迴歸績效 Model R2 C value LDOR 0.269 0.897 LDUS 0.316 0.908
ROC(Receiver Operating Characteristics)曲線 : 用來檢查輸出的機率和實際上的二元結果是否相符。 Model R2 C value LDOR 0.269 0.897 LDUS 0.316 0.908 TOOR 0.157 0.858 TOC 0.227 0.868 2009/12/17

14 結論與建議 原始資料有許多缺漏和不一致的地方，本研究在事故資料整理和NOD資料的蒐集上做了很多的努力。 飛安事故的預測模式仍然難以驗證。
迴歸結果非常複雜，且仍不容易看出各項目和事故發生之間的道理。 2009/12/17

15 Thank you for your attention!
簡報結束 感謝聆聽! 2009/12/17