《Applied Sciences》：Bayesian Poisson Modeling of Built Environment Effects on Pedestrian Crash Risk Among Older Adults in Mountainous Urban Areas
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本文针对中国快速人口老龄化背景下的老年行人安全问题，以山地城市重庆渝中区为案例，创新性地应用贝叶斯泊松回归（BPR）模型，量化分析了建成环境"3Ds"要素（密度、多样性、设计）对老年行人交通事故的影响。研究发现土地利用混合度、教育设施密度与公交站点密度显著降低风险，而人行天桥密度、休闲设施密度与公园绿地比例则增加风险，为山地城市适老化步行环境优化提供了精准规划依据。
研究背景与意义
全球人口老龄化已成为最显著的人口变化趋势，中国作为发展中国家代表，65岁及以上人口比例从2010年的8.9%攀升至2024年的15.6%。交通事故是老年人群伤害相关死亡的第二大原因，而步行作为老年人主要出行方式，其安全性尤为关键。老年人生理机能衰退导致环境感知和危险判断能力下降，使其在交通事件中面临更高风险。山地城市因地形限制，建成环境对老年行人安全的影响机制尚未得到充分研究。
文献综述脉络
现有研究多采用"3Ds"（密度、多样性、设计）或"5Ds"框架分析建成环境与交通事故关系，但缺乏对山地城市特殊性的考量。方法学上，负二项回归模型占主导地位，但存在参数不确定性量化不足的局限；机器学习方法虽能捕捉非线性关系，但可解释性较差。贝叶斯泊松回归（BPR）通过先验分布与观测数据的结合，能够提供更稳健的参数估计和不确定性量化，特别适合小样本研究。
研究方法设计
本研究以重庆渝中区50个交通分析小区（TAZ）为分析单元，收集2010-2021年间392起老年行人事故数据。基于"3Ds"理论框架，选取密度类（人口密度、设施密度）、设计类（路网密度、交叉口密度、人行设施密度）和多样性类（土地利用混合度、土地用途比例）三大类自变量。通过LASSO变量筛选和方差膨胀因子（VIF）诊断，最终保留8个核心变量进入模型。
模型构建与验证
研究首先建立标准泊松回归（SPR）模型作为基准，发现数据存在过度离散现象（离散比为6.22）。随后构建贝叶斯泊松回归（BPR）模型，设定弱信息先验分布：截距项β0~N(0,52)，斜率系数βj~N(0,22)。采用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法进行30000次抽样，通过R-hat<1.01和有效样本量（ESS）>1000等指标验证模型收敛性。
关键研究发现
土地利用混合度每从25%分位数提升至75%分位数，事故率预计降低16.85%，表明功能混合的建成环境能通过缩短老年人出行距离降低风险。教育设施密度同等提升可使事故率降低25.99%，归因于学校周边严格的交通管控措施。公交站点密度提升带来12.04%的事故率降幅，体现交通节点防护效应。
令人意外的是，人行天桥密度增加7.09%的事故风险，揭示山地城市现有天桥因缺乏电梯等适老化设计，反而加剧老年人违规穿越行为。休闲设施密度（+6.40%）和公园绿地比例（+5.91%）的风险增益，则反映吸引力设施带来的行人流量聚集效应。医疗设施密度和仓储用地比例影响不显著。
空间模式特征
核密度分析识别出三个事故热点集群：A、C集群位于渝中传统老城区，具有高老年人口密度和复杂路网特征；B集群因人行设施不足成为风险焦点。相比之下，新兴居住区（F集群）和批发市场区（D、E集群）因规划完善或老年人活动较少，事故分布较为分散。莫兰指数（I=0.443,p<0.001）证实残差存在空间自相关，提示未观测因素的空间依赖性。
政策启示
基于实证结果提出三级优化策略：土地利用层面推行梯度混合布局，缩短老年人日常活动半径；设施布局层面强化学校与公交站点的安全缓冲区设计，完善休闲设施周边交通稳静化措施；基础设施层面重点在次干道建设配备电梯的"银色人行廊道"，提升天桥使用便利性。这些措施共同构成山地城市适老化出行系统的优化路径。
研究局限与展望
横断面设计难以确立因果关系，警用事故数据可能低估轻微事故。单城市案例限制结论普适性，非空间模型未考虑区域间空间溢出效应。未来可引入空间贝叶斯模型，结合多城市对比分析，进一步深化建成环境与老年行人安全的机制研究。
