81 Unfallstatistik
Die von verschiedenen internationalen Organisationen veröffentlichten Daten zur Verkehrssicherheit erweisen sich für die verkehrspolitischen Informationsbedürfnisse und für Zwecke der Unfallforschung häufig nicht als ausreichend. In Absprache mit dem Bundesministerium für Verkehr und der Bundesanstalt für Straßenwesen wurde daher eine Datenbank internationaler Verkehrs- und Unfalldaten aufgebaut. Berichtet wird über die Vorgehensweise bei der Datenbeschaffung und der Aufschlüsselung der Struktur der gespeicherten Daten. Für die Datenpflege und -fortschreibung ist in einer Quellendatenbank zu jeder abgespeicherten Zahl die zugehörige Quelle verzeichnet. Zum Aufbau der Datenbank wurde das Datenbanksystem SIR mit hierarchischem Aufbau verwendet. Nach dem Erreichen eines hinreichenden Ausbauzustandes soll die Datenbank allen Benutzern des Rechenzentrums BMV/BASt offenstehen.
In der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) wurde die "Datenbank internationaler Verkehrs- und Unfalldaten" (INVUD) eingerichtet, in der internationale Daten zum Verkehrs- und Unfallgeschehen sowie zu den Einwohnerzahlen und Fahrzeugbeständen gesammelt und DV-gestützt verarbeitet werden. Ein erster Bericht über diese INVUD-Datenbank wurde bereits Anfang 1987 als Heft 152 der Forschungsberichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Bereich Unfallforschung, veröffentlicht. Inzwischen ist der Ausbau der INVUD-Datenbank weit vorangeschritten. Seit Anfang 1988 besteht ein Kooperationsvertrag mit der Kommission der Europäischen Gemeinschaften (KEG), in dessen Rahmen unter anderem der Kreis der Länder, deren Daten gesammelt werden, auf alle EG-Länder erweitert worden ist. Zu den Vorteilen der Kooperation mit der KEG gehört auch deren wirkungsvolle Unterstützung bei der Beschaffung noch fehlender Daten. Für die Zukunft wird im Rahmen des OECD Road Transport Research Programme geplant, dass die hier beschriebene INVUD-Datenbank als Kern einer "IRTAD - International Road Transport and Accident Data Base" auf alle OECD-Länder ausgedehnt wird und zur internationalen Nutzung gelangt. Nachdem die bisherigen Ausbauabschnitte der INVUD-Datenbank weitgehend abgeschlossen sind, wird mit dem vorliegenden Bericht der Sachstand zu Beginn des Jahres 1989 dokumentiert und eine Informationsbasis für künftige Daten-Interessenten und Nutzer bereitgestellt. Vor diesem Hintergrund wird neben der Vorgehensweise bei der Datenbeschaffung, Aufbau und Administration der Datenbank sowie insbesondere der Datenbestand und der Zugriff auf die Daten beschrieben.
Data concerning accidents involving personal injury which have been collected in the context of in-depth investigations on scene in the Hannover area since 1973 and in the Dresden area since 1999 represent an important basis for empirical traffic safety research. At national and international level various analyses and comparisons are carried out on the basis of "in-depth data" from the above mentioned investigations. In-depth data play a decisive role e.g. within the validation of EuroNCAP results on secondary safety (crashworthiness) of individual passenger car models. Thus, statistically sound methods of data analysis and population parameter estimation are of high importance. Since the 1st of August 1984 the "in-depth investigations on scene" in the Hannover area have been carried out according to a sampling plan developed by HAUTZINGER in the context of a research project on behalf of BASt. In the meantime a second region of in-depth investigation on scene was added with surveys in Dresden and the surrounding area. Internationally, the acronym GIDAS (German In-Depth Accident Study) is commonly used for the two above mentioned surveys. The objective of a current research project (topic of this contribution) is, among other things, to examine and adjust the previous weighting and expansion method for the two regional accident investigations to the current general conditions.
The need for improved EU level accident information and data was identified in the EU White Paper on Transport Policy (2001)1 and detailed in the Road Safety Action Plan (2003)2. The plan specifies that the EC will develop a road safety observatory to coordinate data collection within an integrated framework.
Road safety is a major preoccupation of the European Commission and the road transport industry and depends on numerous significant factors. In order to improve road safety and to plan effective safety improvement actions for truck transport, we must first identify the problems to be addressed, i.e. what are the main causes of truck accidents. The ETAC project, initiated by the European Commission and the IRU, was launched in order to set up a heavy goods vehicle accident causation study across European countries to identify future actions which could contribute to the improvement of road safety. The results will be based on a detailed analysis of truck accident data collected in seven European countries according to a common methodology which has been elaborated through numerous national and European projects. This paper describes the common methodology used to collect the information on the scene of the accident and to analyse the data so that the reconstruction of the crash events may be carried out. CEESAR proposes a methodology using its experience gained from over 10 years of accident data collection. This methodology is based on an in-depth investigation of the parameters involved in-an accident and linked to the driver, the vehicle, the road and their environment. In-depth investigation requires accident investigator presence on the scene of the accident in order to collect volatile information such as marks on the road, weather conditions, visibility, state and equipment of the vehicle, driver interview. Later, passive and active information is gathered, either at the hospital for the driver, at the garage for the vehicle or on the spot for the road geometry. A reconstruction carried out with the help of specific software and the analysis of the data collected and calculated enables the identification of the main causes of the accident and the future actions to plan in order to improve road safety as regards truck traffic.
Ziel dieses Forschungsvorhabens war es, das bisherige Gewichtungs- und Hochrechnungsverfahren für die örtlichen Unfallerhebungen in den Regionen Hannover und Dresden zu überprüfen und an die aktuellen Rahmenbedingungen anzupassen. Darüber hinaus sollten neue Möglichkeiten der gemeinsamen Hochrechnung von Ergebnissen aus beiden Erhebungsgebieten unter Berücksichtigung der aktuellen Datenlage, insbesondere in der amtlichen Unfallstatistik, untersucht und entsprechende statistische Verfahren entwickelt werden. Der Stichprobenplan der Erhebungen folgt einem zweistufigen Stichprobenverfahren. Tests mit einem zweistufigen Hochrechnungsverfahren der Hannover-Stichproben 2000 und 2001 auf die Gesamtheit Hannover haben jedoch ergeben, dass die theoretisch zu erwartenden Vorteile dieser zweistufigen Methode im Vergleich zur "einfachen Gewichtung" in der Praxis relativ gering sind. Unter Beibehaltung der bisherigen Gewichtungsprozedur (Anpassung an eine n-dimensionale Kontingenztabelle) wurden daher für die regionalen Hochrechnungen Dresden und Hannover alternative Methoden entwickelt, in der z.B. das Merkmal Ortslage durch die Unfallart ersetzt oder zusätzlich die Anzahl Unfallbeteiligter zur Gewichtung herangezogen wird. Leider erbringen diese Verfahren im Vergleich zur bisherigen (simultanen) Gewichtung nach Unfallschwere, Tageszeit und Ortslage nur wenige oder gar keine Verbesserungen der Anpassungsgenauigkeit bei Merkmalen der amtlichen Statistik, die nicht in die Gewichtung eingehen. Unabhängig vom Gewichtungsverfahren lässt die Abbildungsgenauigkeit bei einzelnen Variablen sehr zu wünschen übrig. Auf der Basis der Stichprobendaten 2000 wurde ferner noch ein Gewichtungsverfahren für Hochrechnungen auf das Bundesgebiet entwickelt und anhand der beiden Einzelstichproben sowie der gepoolten Stichprobe (Dresden plus Hannover) getestet. Die gepoolten Stichprobe zeigte die besten Ergebnisse. Allerdings ließen sich auch auf der Grundlage der gepoolten Daten nicht bei allen Merkmalen (gemeint sind hier Merkmale, die nicht Gewichtungsmerkmale sind) Verbesserungen des Fits erzielen. Es bleiben relativ große Abweichungen zwischen der gewichteten gepoolten Stichprobe und den bundesdeutschen Verteilungen. Es ist zu erwarten, dass auch bei vielen GIDAS Merkmale durch die Gewichtung keine essentielle Korrektur der Stichprobenverzerrungen erzielt werden kann. Insgesamt hat sich gezeigt, dass es auch mit alternativen, meist hierarchischen Gewichtungsverfahren nicht möglich ist, alle Merkmale, deren Verteilungen aus der amtlichen Statistik bekannt sind, mit hinreichender Genauigkeit an die Verhältnisse der Grundgesamtheit anzupassen. Es ist zu erwarten, dass sich dies bei den eigentlich hochzurechnenden originären GIDAS-Variablen ähnlich darstellt. Somit muss der Ansatz eines einheitlichen Verfahrens für alle Jahre und beide Erhebungsgebiete in Frage gestellt werden. Für besonders wichtige Fragestellungen sollte daher eine spezielle, auf das jeweilige Untersuchungsmerkmal abgestellte Gewichtung durchgeführt werden, wie dies exemplarisch am Beispiel der maximalen Kollisionsgeschwindigkeit gezeigt wurde. Schließlich werden im Bericht noch Empfehlungen zur Datenqualität und zu der Frage gegeben, wie sich das derzeit praktizierte Stichprobenverfahren im Hinblick auf die Gewinnung einer repräsentativen Stichprobe möglicherweise verbessern lässt.
Empirical vehicle crashworthiness studies are usually based on national or in-depth traffic accident surveys: Data on accident-involved cars/drivers are analysed in order to quantify the chance of driver injury and to assess certain risk factors like car make and model. As the cars/drivers involved in the same accident form a "cluster", where the size of the cluster equals the number of accident-involved parties, traffic accident survey data are typical multi-level data with accidents as first-level or primary and cars/drivers as secondlevel or secondary units (car occupants in general are to be considered as third level units). Consequently, appropriate statistical multi-level models are to be used for driver injury risk estimation purposes as these models properly account for the cluster structure of traffic accident survey data. In recent years various types of regression models for clustered data have been developed in the statistical sciences. This paper presents multi-level statistical models, which are generally applicable for vehicle crashworthiness assessment in the sense that data on single and multiple car crashes can be analysed simultaneously. As a special case of multi-level modelling driver injury risk estimation based on paired-by-collision car/driver data is considered. It is demonstrated that assessment results may be seriously biased, if the cluster structure inherent in traffic accident survey data is erroneously ignored in the data analysis stage.
In the context of this study, different data sources for accident research were examined regarding their possible data access and evaluated concerning the individual quality and extent of the data. Analyses of accidents require detailed and comprehensive information in particular concerning vehicle damages, injury patterns and descriptions of the accident sequence. The police documentation supplies the basic accident statistics and is amended in the context of the forensic treatment by further information, e.g. by medical and technical appraisals and witness questionings. As a new approach to the data acquisition for the analysis of fatal traffic accidents, the information was made usable which was collected by the police and by the investigations of the public prosecutor. The best strategy for obtaining reliable, extensive and complete data consists of combining the information from these two sources: the very complete, but elementary statistic data of the Niedersächsisches Landesamt für Statistik (Lower Saxony State Authority of Statistics), based on the police documentation as well as the very extensive accident information resulting from the investigation documentation of the public prosecutor after conclusion of the procedure, the so-called Court Records. Of all 715 fatal traffic accidents, which happened in the year 2003 in the German State of Lower Saxony, 238 cases were selected by means of a statistically coincidental selective procedure based on a statistically representative manner (every third accident). These cases cover the investigation documents of the 11 responsible public prosecutor- offices, which were requested and evaluated while preserving the data security. Of the 238 cases 202 cases were available, which were individually coded and stored in a data base using 160 variables. Thus a data base of a sample of representative data for fatal accidents in Lower Saxony was set up. The data base contains extensive information concerning general accident data (35 variables), concerning road and road surface data (30 variables), concerning vehicle-specific data (68 variables) as well as concerning personal and injury data (27 variables).
Annually within the European Union, there are over 50,000 road accident fatalities and 2 million other casualties, of which the majority are either the occupants of cars or other road users in collision with a car. The European Commission now has competency for vehicle-based injury countermeasures through the Whole Vehicle Type Approval system. As a result, the Commission has recognised that casualty reduction strategies must be based on a full understanding of the real-world need under European conditions and that the effectiveness of vehicle countermeasures must be properly evaluated. The PENDANT study commenced in January 2003 in order to explore the possibility of developing a co-ordinated set of targeted, in-depth crash data resources to support European Union vehicle and road safety policy. Three main work activity areas (Work Packages) commenced to provide these resources. This paper describes some of the outcomes of Work Package 2 (WP2, In-depth Crash Investigations and Data Analysis). In WP2, some 1,100 investigations of crashes involving injured car occupants were conducted in eight EU countries to a common protocol based on that developed in the STAIRS programme. This paper describes the purposes, methodology and results of WP2. It is expected that the results will be used as a co-ordinated system to inform European vehicle safety policy in a systematic, integrated manner. Furthermore, the results of the data analyses will be exploited further to provide new directions to develop injury countermeasures and regulations.
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.