Die dritte Ausgabe des Kinderunfallatlas hat die Zielsetzung, amtliche Unfalldaten von Kindern im Alter von 0-14 Jahren, die im Zeitraum 2015-2019 als Fußgänger, Radfahrer oder Pkw-Insassen verunglückt sind, zu analysieren. Dazu werden zentrale Unfall- und Mobilitätskenngrößen nach den Vergleichsebenen Bund, Bundesländer, Kreise/kreisfreie Städte und Gemeinden aufbereitet und kartografisch visualisiert. Die Ergebnisse sollen dazu dienen, Verkehrssicherheitsmaßnahmen gezielt zu entwickeln und umzusetzen. Neben den Kenngrößen „Verunglücktenbelastung“ und „Veränderungsrate der Verunglücktenbelastung“ werden im aktuellen Kinderunfallatlas erstma¬lig auch regionalisierte Daten zur Verkehrsleistung und somit auch zur Verunglücktenrate berichtet. Als weitere grundlegende Neuerung wird den Gemeindeanalysen die Regionalstatistische Raumtypologie (RegioStaR 7) des BMVI von 2018 zugrunde gelegt. Auf Bundesländer- und Kreisebene erfolgt zudem eine Schwerpunktsetzung auf Kinderunfälle mit schwerem Personenschaden. Die bundesweite Analyse ergibt für die Teilgruppe der getöteten und schwer verletzten Kinder folgende Verunglücktenbelastungswerte (VB) je 100.000 altersgleiche Einwohner (gewichtete Mittelwerte 2015-2019): Kinder als Fußgänger: VB = 14,7, als Radfahrer: VB = 10,4 und als Pkw-Insassen: VB = 11,6. Im Vergleich zum zweiten Kinderunfallatlas 2006-2010 reduziert sich die Verunglücktenbelastung bei Kindern als Fußgänger und Radfahrer um -24,6 % resp. -26,3 %, wohingegen sich bei Kindern als Pkw-Insassen eine Zunahme um +13,9 % zeigt. Die steigende Verkehrsleistung für Kinder als Mitfahrer des motorisierten Individualverkehrs (MIV) bei zugleich sinkender Fußgängerverkehrsleistung jüngerer Kinder könnte mit diesem Trend (ursächlich) im Zusammenhang stehen. Wichtige Einflussfaktoren auf die Verunglücktenzahlen wie Alter, Geschlecht, Jahreszeit, Wochentag und Tageszeit korrespondieren mit Expositionsdaten (Anzahl der Wege). Die Verkehrsleistung pro Kind und Tag beträgt im Bundesdurchschnitt 1,0 km zu Fuß, 1,1 km mit dem Fahrrad und 17,3 km als MIV-Mitfahrer. Die Analysen auf Ebene der Bundesländer, Kreise/ kreisfreien Städte und Gemeinden lassen sich wie folgt zusammenfassen: Dicht besiedelte Gebiete weisen v. a. eine vergleichsweise hohe Verunglücktenbelastung für Kinder als Fußgänger auf, während in ländlichen Gegenden bzw. in kleinstädtischen Räumen die Verunglücktenbelastung für Kinder als Pkw-Insassen besonders hoch ist. Kinder als Radfahrer sind in zentralen Städten ländlicher Regionen am meisten gefährdet. Die Verkehrsleistung für Kinder als Fußgänger ist in den Stadtstaaten sowie in kreisfreien Städten tendenziell höher als in den meisten Flächenländern bzw. Landkreisen; auch in vielen ostdeutschen Gebieten ist die Fußgängerverkehrsleistung hoch. Hohe Radfahrerverkehrsleistungen zeigen sich primär in der nördlichen Hälfte sowie im äußersten Süden Deutschlands. Als MIV-Insassen sind Kinder v. a. im Norden bzw. Nordosten Deutschlands sowie in Baden-Württemberg und Hessen viel unterwegs. Allerdings sind die Unterschiede der Verkehrsleistungen im Vergleich zu denen der Verunglücktenzahlen eher als gering einzustufen, so dass die Karten zur Verunglücktenbelastung und -rate bei vielen Kreisen kaum differieren. Mögliche Ansatzpunkte für Verkehrssicherheitsmaßnahmen sind – neben den oben genannten räumlichen Unfallschwerpunkten – die Schulwegsicherung von Grundschülern als Fußgänger und von älteren Kindern als Radfahrer, die Etablierung von Radfahrtrainings für 10-14-Jährige sowie ggf. auch die gezielte Ansprache von Eltern, die selbständige Verkehrsteilnahme von Kindern zu fördern und nicht durch Pkw-Fahrten zu ersetzen.

In der vorliegenden Machbarkeitsstudie werden die ersten experimentellen Erfahrungen mit dem Fahrradsimulator der BASt berichtet. Für die Untersuchung kam ein statischer Fahrradsimulator, der ebenfalls wie die Simulatorsoftware SILAB vom Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften (WIVW) entwickelt worden ist, zum Einsatz. Da Senioren aufgrund ihrer steigenden Mobilität bei zugleich erhöhter Vulnerabilität als Fahrradfahrer in der Verkehrssicherheitsforschung eine wichtige Zielgruppe darstellen, wurden sowohl Fahrradfahrer ab einem Alter von 65 Jahren (Experimentalgruppe: EG), als auch – aufgrund der bis dato kaum vorhandenen Erfahrungen mit dem Fahrradsimulator – vergleichend Probanden im Alter von 25–50 Jahren (Kontrollgruppe: KG), in die Studie miteinbezogen. Ziel der Studie ist es, grundsätzliches Wissen über die Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen zum Einsatz von Fahrradsimulatoren für Verhaltensbeobachtungen zu gewinnen und darzustellen. Neben der eigentlichen Testfahrt, die in einem komplexeren Stadtszenario stattfand, wurden auch die drei vorausgehenden Übungsfahrten zur Eingewöhnung an den Fahrradsimulator evaluiert. Zur Datengewinnung kamen neben der Verhaltensbeobachtung (Versuchsleitersicht/Fremdurteil) und der Fahrdatenaufzeichnung (Geschwindigkeitsmessung) mehrere Fragebögen (Probandensicht/Selbsturteil) zum Einsatz. Die Stichprobe umfasst in der EG 35 ältere Radfahrer (Altersspanne: 65–89 Jahre; MW = 72,43 Jahre/65,7 % männlich; 34,3 % weiblich) und in der KG 31 Radfahrer einer mittleren Altersgruppe (Altersspanne: 25–50 Jahre; MW = 38,42 Jahre/48,4 % männlich; 51,6 % weiblich). Elf Probanden aus der EG sind den älteren Senioren mit einem Alter von mindestens 75 Jahren zuzurechnen. Die Auswertungen des Vorher-Fragebogens mit Fragen zum realen Fahrverhalten ergaben alterstypische Unterschiede zwischen den beiden Untersu¬chungsgruppen: Die älteren Radfahrer bezeichneten sich im Vergleich zu den Probanden der KG als langsamere und vorsichtigere Fahrradfahrer, die risikoreichere Fahrbedingungen meiden. Allerdings gaben die älteren Probanden häufiger an, regelmäßig längere Radtouren über 20 km zu unternehmen. Der Anteil der Probanden mit Vorerfahrungen im Pkw-Fahrsimulator war in der EG niedriger als in der KG. Die Abbruchrate (= Drop-out-Rate) unterscheidet sich zwischen den beiden Untersuchungsgruppen erheblich. Etwa die Hälfte der Senioren (n = 18) brach die Studie vorzeitig ab; bei den älteren Senioren (≥ 75 Jahre) beträgt die Drop-out-Rate sogar 72,7 % (n = 8). Dagegen haben nur 2 Probanden (6,5 %) der KG ihre Teilnahme vorzeitig beenden müssen. Die Hälfte der älteren Probanden brach bereits während der ersten, kurzen Übungsfahrt ab; v. a. aufgrund von Problemen mit dem Handling des Fahrradsimulators. Abbrüche, die erst während der Testfahrt vorgenommen wurden, fanden aufgrund von Unverträglichkeit (Simulatorkrankheit) statt. Beim Vergleich der übrigen Studien-Completer (EG: n = 17; KG: n = 29) zeigt sich, dass die Fahrperformanz der Probanden der EG im Vergleich zu denen der KG im Fremdurteil (aber nicht im Selbsturteil) insgesamt schlechter bewertet wurde. Viele Senioren wiesen ein unsicheres Fahrverhalten auf (auch aufgrund von Problemen mit dem Handling des Fahrradsimulators) und sind im Durchschnitt deutlich langsamer gefahren als die Probanden der KG. Die Gesamtanzahl der Fahrfehler war dagegen in beiden Completer-Gruppen relativ hoch, was zumindest in Teilen auf die noch optimierbare Fahrdynamik zurückgeführt wird. Rein deskriptiv überwogen in der EG Fahrfehler wie das unabsichtliche Verlassen der Fahrbahn, falsches Abbiegen sowie das Auslassen des Handzeichens. Bei den Probanden der KG konnten demgegenüber mehr Kollisionen und mehr Vorfahrtsfehler beobachtet werden. Dabei ist zu berücksichtigen, dass die Probanden der KG aufgrund ihrer höheren Fahrgeschwindigkeit mehr kritischen Verkehrsszenen ausgesetzt waren als die Probanden der EG. Schließlich ist positiv zu erwähnen, dass die Studie erste Hinweise für eine gelungene Immersion (= ‚Eintauchen in die virtuelle Welt‘) liefern kann. Für zukünftige Studien werden zwei Ansatzpunkte als besonders aussichtsreich gesehen, um die hohe Drop-out-Rate bei den Senioren zu reduzieren. Zum einen könnte ein umfangreicheres Eingewöhnungstraining mit einem langsameren und systematischeren Aufbau des Schwierigkeitsgrades den Bedürfnissen der Senioren besser gerecht werden. Hierbei wird empfohlen, sich zunächst auf die Gruppe der jüngeren Senioren (65–74 Jahre) zu konzentrieren. Zum anderen könnte eine weitere Optimierung der Fahrdynamik hinsichtlich der Lenkung, Bremsung und Geschwindigkeit die Drop-out-Rate durch einen geringeren Adaptionsbedarf verringern. Erste Lösungsansätze hierzu können bereits aufgezeigt werden. Für zukünftige experimentelle Verkehrssicherheitsstudien ist es erforderlich, dass zunächst eine systematische Validierung durch Vergleiche mit Realfahrten erfolgt.