81 Unfallstatistik
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Untersuchungsgegenstand des Forschungsprojektes war die Überprüfung der aktuellen Grenzwertkriterien in Deutschland zur Identifizierung von Unfallhäufungen im Straßennetz. Nach Analyse des IST-Zustandes und der Bestimmung von Defiziten wurden alternative Grenzwertkriterien mit dem Ziel eines optimierten Einsatzes von Ressourcen im Bereich der Örtlichen Unfalluntersuchung überprüft. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse erfolgte die Ableitung von Empfehlungen für zukünftige Grenzwertkriterien. Insgesamt wurden verschiedene Grenzwertkriterien getrennt für die Ortslagen innerorts, außerorts (ohne BAB) und Bundesautobahnen mittels einer umfangreichen Unfalldatenauswertung untersucht. Als Untersuchungsgebiete dienten außerorts Bereiche von Bundesländern (Sachsen) oder ganze Bundesländer (Bayern, Rheinland-Pfalz) sowie innerorts Städte verschiedener Größe (Großstädte über 100.000 E, Mittelstädte mit 30.000 bis 100.000 E sowie Durchfahrten von Ortschaften unter 30.000 E) aus vier Bundesländern. Die Untersuchungen lassen sich in folgenden Ergebnissen zusammenfassen:- Bei der Bestimmung der unfallauffälligen Stellen (UAS) mit gleichartigen Unfällen werden ortslagenunabhängig nahezu alle UAS durch die Gleichartigkeit des Unfalltyps identifiziert. Durch die Berücksichtigung von Unfallumständen wie z.B. die Verkehrsbeteiligung werden kaum zusätzliche Stellen erkannt. - Bei der parallelen Betrachtung der drei aktuellen Auswertungszeiträume (1-Jahreskarte, 3-Jahreskarte (P) und 3-Jahreskarte (SP)) wurde festgestellt, dass ein Großteil der UAS, die in der 3-Jahreskarte (SP) auffällig sind, auch in der 3-Jahreskarte (P) als auffällig identifiziert werden. - Die zeitliche Stabilität, d.h. das wiederholte Auftreten eines unfallauffälligen Bereiches in zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Betrachtungszeiträumen, erreicht gemessen am Anteil an allen unfallauffälligen Bereichen in einem Ausgangszeitraum weder bei den UAS noch bei den unfallauffälligen Linien (UAL) eine zufriedenstellende Größenordnung. - Aus den unterschiedlichen Kriterien für die Optimierung von Grenzwerten nach einem ausgewogenen Verhältnis von Aufwand und Nutzen resultieren zum Teil unterschiedliche Ergebnisse. Bei der Empfehlung neuer Grenzwerte wurde darauf geachtet, dass bei Anwendung des Grenzwertes mindestens 10% des Gesamtunfallgeschehens im jeweiligen Betrachtungszeitraum bearbeitet werden. Die Empfehlungen beinhalten für die Identifizierung von unauffälligen Bereichen insbesondere Vorschläge zu geeigneten Betrachtungszeiträumen, räumlichen Abgrenzungen von unfallauffälligen Bereichen sowie der Angabe optimierter Grenzwerte differenziert nach Ortslage und Betrachtungszeitraum.
Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) bringt zum Ende jeden Jahres eine Prognose der Unfall- und Verunglücktenzahlen des noch laufenden Jahres heraus, um so über die Entwicklung der Verkehrssicherheit in Deutschland Bilanz ziehen zu können. Dabei wird das Unfallgeschehen nach dem Schweregrad der Konsequenzen, der Ortslage sowie Alter und Art der Verkehrsbeteiligung der Verunglückten in 27 Zeitreihen unterteilt. Zu diesem Zeitpunkt sind die Daten lediglich für die ersten acht oder neun Monate erhältlich. Um Bilanz zu ziehen, werden die Anzahlen der letzten drei oder vier Monate prognostiziert. Gesamtziel des hier beschriebenen Forschungsvorhabens ist die Optimierung der jährlichen Unfallprognosen durch Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen, bei denen die Vorhersagen aus dem Trend der vorliegenden Monate, und der Dynamik der vorhergehenden Jahre abgeleitet werden. Um dem Einfluss der Witterungsverhältnisse Rechnung zu tragen, werden dabei meteorologische Variablen in das Vorhersagemodell aufgenommen. Um die Modelle zu testen, werden die endgültigen Daten der letzten 15 Jahre jeweils aus den vorläufigen Daten der ersten Monate vorhergesagt und mit den tatsächlich beobachteten endgültigen Unfall- und Verunglücktenzahlen verglichen. Die Resultate zeigen, dass im Vergleich zu den bisherigen Vorhersagen mithilfe der hier vorgestellten Modelle die Vorhersagen für 25 der 27 Reihen präziser werden. Lediglich zwei Reihen zeigen einen leichten Anstieg des Vorhersagefehlers. Beim Vergleich von Modellen mit und ohne meteorologischen Variablen zeigt sich, dass 23 der 27 Reihen besser vorhergesagt werden können, wenn man das Wetter berücksichtigt. Neben der verbesserten Vorhersage ermöglicht die Aufnahme der Wettervariablen auch eine Einschätzung, wie groß der Einfluss der Witterungsgegebenheiten auf das Unfallgeschehen ist. Es zeigt sich also, dass die Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen und die Berücksichtigung von meteorologischen Variablen zu einer deutlichen Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit führen. Die Verbesserung der Vorhersagen durch die Aufnahme von Wettervariablen bestätigt nochmals den Einfluss der Witterungsumstände auf das Unfallgeschehen.
Die laufenden Erhebungen am Unfallort im Raum Hannover werden seit 1984 nach einem theoretisch fundierten Stichprobenverfahren durchgeführt. Da die Stichprobe nicht "selbstgewichtend" (gleiche Erfassungschancen für alle Unfälle) ist, müssen in die Datenauswertung Gewichtungsfaktoren einbezogen werden. Die Notwendigkeit der Gewichtung resultiert einerseits direkt aus dem Erhebungsdesign und andererseits aus verfahrensbedingten Verzerrungen, durch welche vor allem schwere Unfälle in der Stichprobe überrepräsentiert sind. Es zeigt sich, dass durch eine Anpassung der gemeinsamen Verteilung der Merkmale Unfallschwere, Tageszeit und Ortslage an die entsprechende Verteilung der amtlichen Unfallstatistik für das Erhebungsgebiet eine wesentliche Verzerrungsreduktion und Genauigkeitsverbesserung bei den meisten Variablen erreicht werden kann. Nach dem Konzept der replikativen Stichproben lassen sich auch approximative Konfidenzintervalle für die zu schätzenden statistischen Maßzahlen (zum Beispiel Mittelwerte) berechnen. Dem Problem der Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Bundesrepublik Deutschland insgesamt wird breiter Raum gewidmet. Im Rahmen einer umfangreichen Fallstudie werden die vorgeschlagenen Auswertungs- und Hochrechnungsverfahren an praktischen Beispielen demonstriert.
Supervision of the safety performance in public transport is one of the main tasks of the Federal Office of Transport (FOT) in Switzerland. Recently a three level system of safety indicators has been defined to cover all means of Swiss public transport. The safety indicators are fed by the FOT incident database since the year 2000. In cooperation with the Institute for Traffic Safety and Automation Engineering (iVA) at TU Braunschweig, Germany, FOT is developing a suitable methodology for the definition and evaluation of the safety targets in Swiss public transport. The methodology is applied for evaluation of safety indicators on a country level and for single transport companies. In a new approach the abovementioned methodology is applied to car incident data to develop an indicator based cross-modal safety measure.
The NHTSA-sponsored Crash Injury Research and Engineering Network (CIREN) has collected and analyzed crash, vehicle damage, and detailed injury data from over 4000 case occupants who were patients admitted to Level-I trauma centers following involvement in motor vehicle crashes. Since 2005, CIREN has used a methodology known as "BioTab" to analyze and document the causes of injuries resulting from passenger vehicle crashes. BioTab was developed to provide a complete evidenced-based method to describe and document injury causation from in-depth crash investigations with confidence levels assigned to the causes of injury based on the available evidence. This paper describes how the BioTab method is being used in CIREN to leverage the data collected from in-depth crash investigations, and particularly the detailed injury data available in CIREN, to develop evidence-based assessments of injury causation. CIREN case examples are provided to demonstrate the ability of the BioTab method to improve real-world crash/injury data assessment.
A national initiative from the vehicle manufacturers, safety system suppliers, the road administration and universities in Sweden took off in 2007. The aim was to develop a national investigation network and a methodology focusing on all phases of a crash (pre-crash, in-crash and post-crash) as well as all parts of the road transport system (road user, vehicle and road environment). The initiative is formally run as a project with the acronym INTACT (Investigation Network and Accident Collection Techniques). It was a three year pilot with the aim to develop methodologies for an extended national crash investigation activity. During the first year the INTACT partners agreed on the aim for the investigation and methods for retrieving the data were developed. During the second and third year the methodology was tested in real-world investigations and further refinement was made. The paper describes the methodology developed to obtain high qualitative in-depth road crash data.
The SafetyNet project was formulated in part to address the need for safety oriented European road accident data. One of the main tasks included within the project was the development of a methodology for better understanding of accident causation together with the development of an associated database involving data obtained from on-scene or "nearly onscene" accident investigations. Information from these investigations was complemented by data from follow-up interviews with crash participants to determine critical events and contributory factors to the accident occurrence. A method for classification of accident contributing factors, known as DREAM 3.0, was developed and tested in conjunction with the SafetyNet activities. Collection of data and case analysis for some 1 000 individual crashes have recently been completed and inserted into the database and therefore aggregation analyses of the data are now being undertaken. This paper describes the methodology development, an overview of the database and the initial aggregation analyses.
Methods for analyzing the efficiency of primary safety measures based on real life accident data
(2009)
Primary safety measures are designed to help to avoid accidents or, if this is not possible, to stabilize respectively reduce the dynamics of the vehicle to such an extent that the secondary safety measures are able to act as good as possible. The efficiency of a primary safety measure is a criterion for the effectiveness, with which a system of primary safety succeeds in avoiding or mitigation the severity of accidents within its range of operation and in interactionwith driver and vehicle. Based on Daimler-´s philosophy of the "Real Life Safety" the reflection of the real world accidents in the systems range of operation is both starting point as well as benchmark for its optimization. This paper deals with the methodology to perform assessments of statistical representative efficiency of primary safety measures. To be able to carry out an investigation concerning the efficiency of a primary safety measure in a transparent and comparable way basic definitions and systematics were introduced. Based on these definitions different systematic methods for estimating efficiency were discussed and related to each other. The paper is completed by presenting an example for estimating the efficiency of actual "single" and "multi" connected primary safety systems.
Internationally, the need is expressed for harmonized traffic accident data collection (PSN, PENDANT, etc.). Together with this effort of harmonization, traffic accident investigation moves more and more in the direction of accident causation. As current methods only partly address these needs, a new method was set up. The main characteristics of this method are: • Accident/injury causation (associated) factors can objectively be identified and quantified, by comparison with exposure information from a normal population. • All relevant accident and exposure data can be included: human-, vehicle-, and environmental related data for the pre-crash, crash and postcrash situation (the so-called Haddon matrix). The level of detail can be chosen depending on interest and/or budget, which makes the method very flexible. In this paper the accident collection and control group method are presented, including some of the achieved results from a pilot study on 30 truck accidents and 30 control locations. The data were analyzed by using cross-tabulations and classification-tree analysis. The method proved useful for the identification of statistically significant causational aspects.
In Germany, in-depth accident investigations are carried out in the Hannover area since 1973. In 1999 a second region was added with surveys in Dresden and the surrounding area. Internationally, the acronym GIDAS (German In-Depth Accident Study) is commonly used for these surveys. Compared to many other countries, the sample sizes of the GIDAS surveys are much larger. The goal is to collect 1.000 accidents involving personal injuries per year and region. Data collection takes place by using a sampling procedure, which can be interpreted as a two-stage process with time intervals as primary units and accidents as secondary units. An important question is, to what extend these samples are representative for the target population from which they are drawn. Analyses show, for example, that accidents with persons killed or seriously injured are overrepresented in the samples compared to accidents with slightly injured persons. This means, that these data are subject to biases due to uncontrolled variation of sample inclusion probability. Therefore, appropriate weighting and expansion methods have to be applied in order to adjust or correct for these biases. The contribution describes the statistical and methodological principles underlying the GIDAS surveys with respect to sampling procedure, data collection and expansion. In addition, some suggestions regarding potential improvements of study design are made from a methodological point of view.