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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.
Recently, EuroNCAP updated the upper legform test protocols. The main objective of this study is to establish the upper legform test in KIDAS (Korean In-depth Accident Study) taking into account domestic pedestrian accident data as well as anthropometric data to protect elderly pedestrians whose average height and weight is much smaller and lighter than other age groups, especially compared to Europeans. Therefore 230 cases of pedestrian accidents from KIDAS were investigated to explore the injury severity of body regions as well as age related injury patterns. Injuries of all body regions were examined, with a special focus on injuries of abdomen and pelvic area. On the other hand, in order to explore Korea's pedestrian accident environment, national police data and KIDAS (Korean In-depth Accident Study) data were compared. The results should be taken into account in future analyses and possible improvements, such as regulations and KNCAP test protocols, of the pedestrian safety policy in Korea.
Interdisciplinary accident research and research projects of AARU Audi Accident Research Unit
(2017)
AARU (Audi Accident Research Unit) is an interdisciplinary research project of the University Hospital Regensburg in cooperation with AUDI AG. Specific objective is to comprehend the respective accident scenario and retrieve generally applicable findings as to technical, medical and psychological processes. In order to prevent traffic accidents and to alleviate vehicle accident consequences, postulates of general traffic safety, human-machine interaction, technical design and function of new vehicles and occupant as well as third party protection shall be inferred from these findings. Specifically, each accident with new Audi, Lamborghini and Ducati vehicles involved is analyzed interdisciplinary, discussed in a case meeting and anonymously documented with more than 2,000 parameters. The database is continually used for solving safety relevant issues. Parallel to accident analysis, research projects are performed in the fields medicine, psychology and engineering in order to gain comprehensive insight and identify potential additional areas of activity of accident research.