81 Unfallstatistik
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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.
Car occupants have a high level of mortality in road accidents, since passenger cars are the prevalent mode of transport. In 2013, car occupant fatalities accounted for 45% of all road accident fatalities in the EU. The objective of this research is the analysis of basic road safety parameters related to car occupants in the European countries over a period of 10 years (2004-2013), through the exploitation of the EU CARE database with disaggregate data on road accidents. Data from the EU Injury Database for the period 2005 - 2008 are used to identify injury patterns, and additional insight into accident causation for car occupants is offered through the use of in-depth accident data from the EC SafetyNet project Accident Causation System (SNACS). The results of the analysis allow for a better understanding of the car occupants' safety situation in Europe, thus providing useful support to decision makers working for the improvement of road safety level in Europe.
The paper gives an overview of the recent (mostly 2012) figures of killed bus/coach occupants (drivers and passengers) in 27 Member States of the European Union as reported by CARE. The Evolution of the figures of bus/coach occupants killed in road accidents urban, rural without motorway and on motorways from 1991 to 2010 in 15 Member States of the EU supplements this information. More detailed are the figures reported for Germany by the Federal Statistics. The paper displays long-term evaluations (1957 to 2012) for killed, seriously and slightly injured occupants in all kinds of buses/coaches. Midterm evaluations (1995 to 2012) of the figures of fatalities and casualties are displayed for different busses according to their identification of road using as coaches, urban buses, school buses, trolley buses and "other buses". To be able to compare the evolutions of the safety of vehicle occupants it is customary to use different risk indicators. Calculations and illustrations for three often used indicators with their development over time are given: fatalities, seriously injured and slightly injured per 100,000 vehicles registered, per 1 billion (109) vehicle-kilometres travelled and per 1 billion (109) person-kilometres. These indicators are shown for occupants of cars, goods vehicles and buses/coaches. For the period from 1957 until 2012 it is obvious, that for all three vehicle categories analysed there was a clear long-term trend towards more occupant safety in terms of casualties per vehicles registered and per vehicle mileage. This was most significant for car occupants but it can be seen for bus/coach occupants and goodsvehicle occupants as well. Figures of killed occupants and of casualties related to person-kilometres are calculated and displayed for the shorter period 1995 to 2012. Here it becomes obvious that the bus/coach is still the safest mode of transport for the occupants of road vehicles. Graphs for the casualty risk indices still show significantly higher risks for car occupants despite the corresponding curve moved sustainable downwards. It is remarkable, that the risks of being killed or injured for the occupants of urban buses is growing whereas the corresponding risk for the occupants of coaches in line traffic tends downwards. The article ends with a short comparison and discussion of the risk indicators which are actually published for the occupants (driver and passengers) of cars and the passengers of buses/coaches, railroads, trams and airplanes. The interpretation of such information depends on the perception and it seems that for a complete view not only one indicator should be used and the evolutions of the indicator values during longer periods (as displayed with examples in the paper) should also be taken into account.
Enhanced protection of pedestrians and cyclists remains on the focus. Besides infrastructural and behavioral aspects it is necessary to exploit technical solutions placed on motorized vehicles. Accident research needs reliable data as well as national road accident statistics. Changing the view on seriously injured road users is one of the challenges which will substantially contribute to the optimization on future traffic safety. The missing accuracy in the definition of personal injury has a detrimental effect on making cost efficient road safety policy which is not only focused on fatal accidents. The European commission requested that, starting in 2015, all EU member states provide more detailed data on the injury status of road casualties, with special regard to the group of seriously injured. Conventional accident data will always be essential. But to obtain detailed data about driver behavior in real traffic situations further data sources are required. These could be EDR data, data from electronic control units, data from traffic surveys and traffic counting, naturalistic diving studies and field operational tests. Gaining insight into normal as well as critical driver behavior will enable accident researchers to deduct functions estimating the increase or decrease of accident risk associated with certain behaviors or vehicle functions. Also with view to the introduction of highly automated driving functions in the future such data is urgently needed. Computer simulation based tools to estimate the benefits of active safety systems are another step on the way towards the safety assessment of automated driving. It is now the duty of the scientific community to ask the right questions, to develop a methodology and to merge all these data sources into a common framework for the assessment of future traffic safety innovations.
Unfallgeschehen zwischen rechtsabbiegenden Güterkraftfahrzeugen und geradeausfahrenden Radfahrern
(2014)
Abbiege-Unfälle von Fahrzeugen, bei denen Radfahrer zu Schaden kommen, gehören zu den schweren Radfahrunfällen, insbesondere, wenn sie sich in einer "Tote Winkel"-Situation mit einem Güterkraftfahrzeug ereignen. Unklar ist die genaue Anzahl der Unfälle und die Unfallschwere, welche mit dieser Unfallkonstellation in Zusammenhang stehen können. In der Unfall-Analyse wurden dazu Daten der amtlichen Straßenverkehrsunfallstatistik der Jahre 2008 bis 2012 untersucht. Festgestellt wurde, dass diese Unfälle lediglich 1 % aller Radfahrunfälle sowie rund 6 % der insgesamt 406 getöteten Radfahrer darstellen. Durch eine weitere Differenzierung von "Tote Winkel"-Unfällen nach dem zulässigen Gesamtgewicht der Güterkraftfahrzeuge konnte festgestellt werden, dass die schweren Unfälle überwiegend geprägt sind von schweren Güterkraftfahrzeugen mit zulässigem Gesamtgewicht über 7,5 t sowie Sattelschleppern. Theoretisch wird bei jedem 10. "Tote Winkel"-Unfall zwischen einem rechtsabbiegenden, schwerem Güterkraftfahrzeug und einem geradeausfahrenden Radfahrer ungefähr ein Radfahrer getötet. Im laufenden Forschungsvorhaben "Toter Winkel " Konflikt zwischen rechtsabbiegenden Lkw und geradeausfahrendem Radverkehr" sollen die Verkehrssicherheitsdefizite analysiert werden. Des Weiteren wurde ein Forschungsvorhaben "Entwicklung eines Testverfahrens für Nutzfahrzeug-Abbiegeassistenzsysteme" initiiert, um eine Testkonfiguration für die Detektion von Radfahrern und die Warnung des Fahrzeugführers auf Basis von Unfallszenarien abzuleiten.
From literature well-known analyzes on risks, hazards and causes of accidents of older drivers are amended by the present study in which a comparison of the specific features of accident causes of older car drivers (older than 60 years) and of younger car drivers (under 25 years) is conducted. Mainly the question is pursued if specific errors, mistakes and lapses are predominant in the two different age groups. The analysis system ACAS (Accident Causation Analysis System) used hereby consists of a sequential system of accident causation factors from the human, the technical and the infrastructural field, whereupon for this study the influence of the human features on the accident development in two different age groups is of interest. ACAS is both an accident model and an analysis and classification system, which describes the human participation factors of an accident and their causes in the temporal sequence (from the perceptibility to concrete action errors) taking into consideration the logical sequence of individual basic functions. In five steps (categories) of a logical and temporal sequence the hierarchical system makes human functions and processes as determinants of accident causes identifiable. The methodology specifically focuses on the use in so-called "In-Depth" and "On-Scene" investigation studies. With the help of the system for each accident participant one or more of five hypotheses of human cause factors are formed and then specified by appropriate verification criteria. These hypotheses in turn are further specified by indicators in such manner that the coding of the causation factors by a code system meets the needs of database processing and are accessible to a quantitative data analysis. The first results of the descriptive comparison of the two age groups concern mainly differences in the functional levels "information admission/perception" (where the elderly drivers have more difficulties than the young ones) and "information processing/evaluation" (where the younger drivers show more problems). Concerning the cognitive function of "planning" the group of younger drivers seems to be more often involved in an accident because of excessive speed.
Analysis of the accident scenario of powered two-wheelers on the basis of real-world accidents
(2013)
For the first time since 20 years the German national statistics of traffic accidents revealed an increasing number of fatalities and seriously injured persons in 2011. This negative development was especially caused by increasing numbers in all groups of vulnerable road users (VRU). Furthermore, the comparison of fatality reduction rates between several categories of road users shows that persons on motorcycles show the worst performance over years. Although every second fatality in German traffic accidents is still a car occupant, users of PTW make up more than 20% in the meantime. Assuming further improvements in the field of occupant protection this trend will continue. For that reason, a study on the basis of real-world accidents was conducted to describe the accident scenario involving motorcycles and to identify the reasons of the above-described fact. Approximately 1.800 motorcycle accidents out of GIDAS database were used for the analyses. The first part of the study deals with the question how representative the GIDAS database is for the German motorcycle accident scenario. Afterwards, detailed descriptive statistics on motorcycle accidents were presented considering numerous parameters about the accident scene, environmental influences, vehicle information, individual characteristics, interview data, injury severity and injury causation. One important point is the identification of the most frequent critical situations that are typical for motorcycle accidents. Furthermore, a special focus was on accident causation. Finally, conspicuous facts out of the analysis are emphasized. All in all, the study gives a comprehensive overview about the German motorcycle accident scenario. One the one hand, the use of weighted GIDAS data allows representative and robust statements on the basis of large case numbers; on the other hand highly detailed conclusions can be drawn. The results of the study help to understand the particularities of motorcycle accidents and provide approaches for further improvements in the field of PTW safety.
With an ever rising human life expectancy the share of elderly people in society is constantly rising. This leads to the fact that at the same rate the share of people with age related diseases such as dementia and poor eyesight taking part in traffic will rise and therefore traffic accidents caused by this group of people due to the disease will play an ever greater role. This Situation will be among the future challenges of road safety work. At present this study displays specific characteristics of accidents caused by elderly car drivers (aged 65 or higher) based on the analysis of the German In-Depth Accident Study GIDAS. Herein almost 1000 elderly car drivers were identified as accident participants in the years 2008 to 2011. The focus of this study lies on identifying special types of accidents which are caused by elderly drivers and on characterizing these types with the information gathered on scene and by interviewing the participants. The main evidence analyzed is the knowledge about the accident locality, the trajectories of the participants as well as the reasons for the occurrence of the accidents. Furthermore personal information such as the personal condition before the accident and driving purposes is used to identify patterns of contributing circumstances for accidents caused by elderly traffic participants.
The number of road accidents in Portugal has decreased significantly in the last decades, however, this tendency is not similar in all types of transportation. In the most recent years and by European standards, Portugal is still one of the leading countries concerning the number of fatalities in Powered Two Wheelers (PTW) accidents. To this effect, the in-depth investigation of PTW accidents is crucial and so, a thorough statistical analysis concerning the main factors influencing PTW riders injury severity accidents was undertaken regarding the 2007-2010 period in the National Road Safety Authority (ANSR) injured riders database using the software SPSS. In addition, to determine the importance of absent factors in the database analysis, such as velocity, a set of 53 real accidents involving PTW were also investigated and computationally reconstructed using the software PC-Crash. Lateral collisions between a motorcycle, its rider and the side of three different passenger cars were also simulated, varying the motorcycle impact angle and velocity in order to estimate the PTW deformation energy and the rider- injuries, as this accident configuration stands out in terms of frequency and even severity. The results of this detailed study are presented.
Abschätzung der Gesamtzahl Schwerstverletzter in Folge von Straßenverkehrsunfällen in Deutschland
(2010)
Die Zahlen der im Straßenverkehr Getöteten, Schwer- und Leichtverletzten werden in Deutschland seit Jahren in amtlichen Statistiken geführt. Über die Gruppe der besonders schwer betroffenen Patienten liegen jedoch nur vage Schätzungen vor. Auch werden unterschiedliche Kriterien zur Definition dieser so genannten Schwerstverletzten verwendet, die zumeist auf einer Beschreibung der Art und der Schwere der Verletzungen beruhen. In der vorliegenden Arbeit sollen mit Daten aus dem Trauma-Register der DGU sowohl die unterschiedlichen Definitionen dargestellt werden, als auch über verschiedene Methoden die Gesamtzahl dieser Personen in Deutschland geschätzt werden. Das TraumaRegister DGU (TR-DGU) ist eine freiwillige Dokumentation von Unfallopfern, die lebend eine Klinik erreichen, dort behandelt werden und intensivmedizinisch betreut werden müssen. Das Register besteht seit 1993 und erfasst derzeit etwa 6.000 Fälle pro Jahr aus über 100 Kliniken. Pro Patient werden ca. 100 Angaben einschließlich der Codierung seiner Verletzungen gemäß Abbreviated Injury Scale (AIS) erfasst. Dieser Codierung erlaubt die Berechnung des Injury Severity Score (ISS) und des New ISS (NISS). Zum Vergleich werden folgende Definitionen eines Schwerstverletzten betrachtet: Maximum AIS ≥ 3; Maximum AIS ≥ 4; ISS ≥ 9; ISS ≥ 16; NISS ≥ 16, Polytrauma sowie die Notwendigkeit der Intensivtherapie. Am Beispiel des Kriteriums "ISS ≥ 16" werden schließlich auf drei verschiedene Arten die Gesamtzahl Schwerstverletzter Verkehrsunfallopfer geschätzt: 1.) in fünf ausgewählten Regionen werden die Schwerstverletzten aus dem TR-DGU mit der Anzahl Schwerverletzter aus der amtlichen Statistik verglichen, um den Anteil der besonders schwer betroffenen Patienten zu bestimmen. 2.) Aus dem TR-DGU wird je nach Versorgungsstufe des Krankenhauses (lokales, regionales oder überregionales Zentrum) die durchschnittliche Anzahl Schwerstverletzter ermittelt und dann über die Anzahl solcher Kliniken in Deutschland hochgerechnet. 3.) Die Zahl der Schwerstverletzten wird aus der Zahl der Getöteten Verkehrsunfallopfer geschätzt. Dazu nutzt man das Verhältnis von in der Klinik verstorbenen zu überlebenden Schwerstverletzten aus dem TR-DGU. Mit Literaturangaben zum Anteil von präklinisch Verstorbenen wird dann auf der Basis der Anzahl der Getöteten aus der amtlichen Statistik die Gesamtzahl Schwerstverletzter geschätzt. Je nach Definition eines Schwerstverletzten konnten zwischen 9.213 und 17.425 Fälle aus dem TR-DGU der letzten 10 Jahre berücksichtigt werden. Von diesen Patienten sind zwischen 12,7% und 20,2% im Krankenhaus verstorben. Die Krankenhaus Liegedauer der Überlebenden liegt zwischen 30 und 35 Tagen. Nimmt man die Definition "ISS -³ 16" als Basis (n=13.467), so reduziert sich die Zahl Schwerstverletzter um 37%, wenn man stattdessen den Begriff des Polytraumas wählt; betrachtet man hingegen die Intensivpflichtigkeit als Kriterium so erhöht sich die Zahl um 22%. Der erste Schätzansatz kommt zum Ergebnis, dass etwa 8-10% der Schwerverletzten zu den besonders schwer Verletzten zählen. Für ganz Deutschland erhält man damit Schätzwerte zwischen 6.300 und 7.900 Fälle pro Jahr. Die zweite Methode ergab, dass die Krankenhäuser der drei unterschiedlichen Versorgungsstufen jeweils 30,2, 11,5 oder 3,3 Fälle pro Jahr behandeln. Bezogen auf die 874 deutschen Kliniken ergeben sich geschätzte Gesamtzahlen von 6.800 bis 10.400 Fälle. Die dritte Methode zeigt, dass pro Patient, der im Krankenhaus verstirbt, 6,3 Schwerstverletzte überleben. Im Krankenhaus versterben jedoch etwa nur 25% bis 40% der insgesamt Getöteten; der Großteil der Getöteten verstirbt unmittelbar an der Unfallstelle. Damit müssen noch 1,5 bis 3 Todesfälle hinzugerechnet werden, was schließlich zu einem Verhältnis von 6,3 Schwerstverletzten zu 2,5 bis 4 Todesfällen führt. Bei einer Gesamtzahl von 5.595 Getöteten (Mittelwert 2002-2008) ergeben sich so Gesamtzahlen von 8.800 bis 14.000 Schwerstverletzte pro Jahr. Die Ergebnisse der angewendeten Schätzmethoden variieren stark und lassen auf eine Gesamtzahl von etwa 10.000 schwerstverletzten Verkehrsunfallopfern pro Jahr in Deutschland schließen. Bei Anwendung der Definition Intensivtherapie ergeben sich sogar etwa 12.500 Fälle. Alle Schätzmethoden sind gewissen Unsicherheiten ausgesetzt, die wenn möglich in Variationsrechnungen berücksichtigt wurden. Eine deutlich verbesserte Schätzung dieser Zahl ist jedoch erst möglich, wenn in wenigen Jahren vollzählige Erfassungen aus den derzeit entstehenden regionalen TraumaNetzwerken der DGU im TraumaRegister vorliegen.