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Institut
Erhebungen am Unfallort
(1983)
Der Bericht einer Projektgruppe bei der Bundesanstalt für Straßenwesen beschreibt einleitend das Projekt "Unfallerhebung Hannover (uh)". Weitere Spezialerhebungen aus dem Bereich der empirischen Unfallforschung werden beispielhaft dargestellt und mit der Unfallerhebung Hannover verglichen. Der Vergleich dient der Herausarbeitung spezieller Eigenschaften und Möglichkeiten dieses Projektes und der Beurteilung der Aussagefähigkeit des gewonnenen Datenmaterials. Unter Berücksichtigung bereits vorhandener Daten aus anderen Erhebungen und des Datenbedarfs der Unfallforschung wird die Notwendigkeit von Erhebungen am Unfallort erörtert und alternative Konzepte hierfür entwickelt. Abschließend wird eine neue nutzungsorientierte Konzeption für ein zukünftiges Projekt zur Datengewinnung durch Erhebung am Unfallort vorgeschlagen.
Den bisherigen Richtlinien zu Verkehrserhebungen ist gemeinsam, dass sie - wenn überhaupt - nur sehr wenige Aussagen zur erreichbaren Datenqualität enthalten. Normative Vorgaben und konkrete Handlungsanweisungen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität von Erhebungen führen, fehlen in der Regel für die meisten Erhebungsverfahren. Abgesehen von Einzelaspekten wie beispielsweise den Kernelementen für Haushaltsbefragungen zum Verkehrsverhalten gibt es keine Qualitätsstandards für die Konzipierung, Durchführung und Auswertung einer Verkehrserhebung. Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf verschiedene Datennutzer und Arten der Datenverwendung wissenschaftlich abgesicherte Qualitätsstandards für Verkehrserhebungen zu erarbeiten. Im Kern sollten Hinweise gegeben werden, durch welche konkreten methodischen Ansätze und praktische Maßnahmen man für die unterschiedlichen Erhebungsverfahren im Verkehrswesen (Zählungen, Messungen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungen) die jeweils bestmögliche Datenqualität erreichen kann. Die Ergebnisse dieses Projektes sollen darüber hinaus auch als eine Grundlage für die Fortschreibung der neuen "Empfehlungen für Verkehrserhebungen (EVE)" dienen. Im Kapitel 2 wird zur Schaffung eines geeigneten theoretischen Rahmens nach einer allgemeinen, an den Ansätzen des Qualitätsmanagements orientierten Definition von Datenqualität zunächst ein umfassendes Datenqualitätskonzept dargestellt, welches im Bereich der amtlichen Statistik auf europäischer Ebene entwickelt worden ist. Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftliche Grundlagen der vorliegenden Untersuchung zusammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Charakterisierung von Verkehrserhebungen. In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für die Ermittlung von Standards der Datenqualität dargestellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen übertragen. Anschließend werden die verschiedenen Anspruchsgruppen und deren Anforderungen an die Datenqualität betrachtet und darauf aufbauend die Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhebungen entwickelt. Wie eine angemessene Datenqualität bei den verschiedenen Arten von Verkehrserhebungen erreicht werden kann, wird in den Kapiteln 5 bis 8 dargestellt. Hier werden Hinweise und Empfehlungen zum Stichprobenverfahren gegeben und es wird aufgezeigt, wie systematische Fehler (Nichterfassung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei der Erfassung von Merkmalen, bei der Datenaufbereitung und -auswertung sowie der Darstellung von Ergebnissen) vermieden oder zumindest reduziert werden können. Abschließend werden in Kapitel 9 die wesentlichen Erkenntnisse zusammengefasst und ein Dokumentationsschema vorgestellt, welches einen Orientierungsrahmen für die Durchführung von Verkehrserhebungen liefert.
Das European New Car Assessment Programme (Euro NCAP) ist ein verbraucherschutzorientiertes Programm zur Bewertung der Sicherheit von – in der Regel – neuen Kraftfahrzeugmodellen. Das Programm gibt es seit 1997, seit 2009 besteht die Bewertung aus 4 Bausteinen (1. Schutz erwachsener Insassen; 2. Schutz von Kindern im Fahrzeug; 3. Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmer; 4. Ausstattung mit Fahrerassistenzsystemen).
Das Hauptziel des vorliegenden Projekts bestand darin, die Testergebnisse aus Euro NCAP soweit möglich auf die gesamte Pkw-Flotte zu übertragen und daraus einen Safety Performance Indikator (SPI) für den Pkw-Bestand mehrerer aufeinander folgender Jahre (Zeitreihe) zu bilden. Ein weiteres Ziel war es zu untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen der Euro NCAP-Bewertung von Fahrzeugen und dem Unfallgeschehen existiert. Neben Literaturanalysen wurden hierzu statistische Modelle zum Einfluss der durch den SPI ausgedrückten Fahrzeugsicherheit auf die korrespondierende Zahl der Verunglückten aus der amtlichen Straßenverkehrsunfallstatistik geschätzt.
Ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung eines SPI zur Fahrzeugsicherheit bestand darin, die Euro NCAP-Testergebnisse der verschiedenen Jahre im Hinblick auf die im Zeitverlauf geänderten Testprozeduren soweit als möglich vergleichbar zu machen. Hierfür wurde eine Projektgruppe bestehend aus Experten der BASt in den Bereichen Aktive und Passive Fahrzeugsicherheit gebildet, welche die Aufgabe hatte, je Baustein zu quantifizieren, wie sich diese Veränderungen der Testprozeduren auf die Fahrzeugbewertung auswirken. Dabei wurden die Testrahmenbedingungen des Jahres 2020 als Referenz herangezogen.
Der zweite wesentliche Schritt zur Erzeugung eines Safety Performance Indikators bestand darin, die – neu berechneten – Euro NCAP-Ergebnisdaten für die einzelnen getesteten Marken und Modelle mit den ZFZR-Beständen (1.1.2014 bis 1.1.2020) zu verknüpfen (matching).
Die Verknüpfung der ZFZR-Bestandsdaten mit den Euro NCAP-Bewertungsdaten erfolgte über einen komplexen Algorithmus, der im Kern auf den Merkmalen Fabrikatcode, Modellcode und Jahr der Erstzulassung basiert.
Im Ergebnis konnte im Durchschnitt über die hier betrachteten sieben Bestandsjahre (Stichtage: 1.1.2014 bis 1.1.2020) von den neueren Fahrzeugen (Erstzulassungsjahr ab 2009) rund 70 % eine Euro NCAP-Bewertung zugeordnet werden. Den übrigen Pkw im ZFZR-Bestand wurde die fehlende Bewertung über Imputationsverfahren zugewiesen.
Es wurden insgesamt vier (bausteinspezifische) Safety Performance Indikatoren gebildet, die auf den neu berechneten und vereinheitlichten Fahrzeugbewertungen aus Euro NCAP basieren. Bei den genannten Indikatoren handelt es sich um Durchschnittswerte der Sicherheitsbewertung der im ZFZR erfassten Pkw. Aus diesen vier Indikatoren wurde dann noch ein Safety Performance Gesamtindikator mittels gewichtetem Mittelwert berechnet. Im Ergebnis liegen damit Zeitreihen der vier bausteinspezifischen SPI-Werte sowie des SPI-Gesamtwerts vor.
Das zentrale Ergebnis der Analysen der SPI-Zeitreihen ist, dass alle Indikatoren einen im Zeitverlauf ansteigenden Trend aufweisen. Dies ist ein klares Indiz dafür, dass der Sicherheitsstandard nicht nur bei den Neufahrzeugen, sondern auch bezogen auf den gesamten Pkw-Bestand in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen ist.
Die höchsten Indikatorwerte finden sich beim SPI zum Baustein 2 (Schutz von Kindern im Fahrzeug), am niedrigsten fallen sie hinsichtlich der Ausstattung mit Fahrerassistenzsystemen aus (SPI zum Baustein 4).
Gliedert man die Indikatoren zusätzlich nach Pkw-Segment, so finden sich bei SUV’s, gefolgt von Geländewagen, Großraum-Vans und der Oberklasse die höchsten Werte beim SPI-Gesamtwert. Dass die SUV’s den höchsten SPI aufweisen, hat allerdings auch damit zu tun, dass es sich um ein relativ neues Segment handelt, in dem der Anteil älterer Fahrzeuge vergleichsweise niedrig ist.
Im Rahmen der Unfallanalyse wurden log-lineare Regressionsmodelle gerechnet, um den Einfluss der vier SPI auf die jeweils entsprechenden Unfallmerkmale (verunglückte Pkw-Insassen, Fußgänger und Radfahrer, unfallbeteiligte Pkw) zu ermitteln. Darüber hinaus wurde der Zusammenhang zwischen dem SPI-Gesamtwert und den resultierenden monetären volkswirtschaftlichen Unfallkosten analysiert. Die statistischen Auswertungen zum Zusammenhang zwischen SPI und Unfallgeschehen zeigten in allen Fällen, dass ein höherer Wert des entsprechenden Safety Performance Indikators mit einer geringeren Zahl an verunglückten Personen bzw. unfallbeteiligten Pkw einhergeht. In Bezug auf die Unfallkosten ergab sich, dass bei einer Zunahme des Gesamt-SPI der Pkw-Flotte um 1 % die entsprechenden Unfallkosten ceteris paribus um 0,7 % sinken.
Zudem wurden bei der Konzeption des Projektes bereits die wesentlichen Voraussetzungen für eine kontinuierliche Fortführung der SPI-Zeitreihen in den nächsten Jahren geschaffen.
Im Vergleich zu vielen anderen Verkehrsteilnehmergruppen sind Motorradfahrerinnen und -fahrer bei Straßenverkehrsunfällen einem erhöhten Risiko einer schweren oder tödlichen Verletzung ausgesetzt. So wurden von den 28.774 im Jahr 2017 verunglückten Motorradbenutzern 33,3 % schwer und 2,0 % sogar tödlich verletzt. Bei allen verunglückten Kraftfahrzeugbenutzern (280.588) betragen diese Anteile 15,9 bzw. 0,8 %.
Zentrales Ziel der Studie ist eine umfassende Darstellung der Mobilitätsstrukturen im Motorradverkehr in Deutschland, was gleichzeitig die Bereitstellung von Expositionsdaten bedeutet, welche dann ggf. für anderweitige Unfallanalysen verwendet werden können. Darüber hinaus wird neben einer ausführlichen Darstellung der methodischen Grundlagen der Verkehrsunfallrisikoanalyse ein Überblick über vorhandene Ergebnisse zu Unfallrisiken sowie zu Unfallursachen im Motorradverkehr gegeben.
Von allen in der Fahrleistungserhebung 2014 (Verkehrszählung) untersuchten Kraftfahrzeugarten zeigt sich bei Fahrern motorisierter Zweiräder (erhebungsbedingt einschließlich Mofas und Mopeds) das höchste Risiko. Im Vergleich zum Durchschnitt über alle Kfz ergibt sich bei motorisierten Zweirädern ein rund 4,3-fach höheres Unfallbeteiligungsrisiko. Die Verunglücktenrate liegt sogar um das 7-fache über dem Gesamtwert, wobei die unter 18-Jährigen hier ein nochmals deutlich höheres Risiko aufweisen.
Zur Beschreibung von Mobilitätsstrukturen im Motorradverkehr wurden eigene Auswertungen auf Basis der Fahrleistungserhebung 2014 (Halterbefragung und Verkehrszählung) und der Erhebung „Mobilität in Deutschland (MiD) 2017“ vorgenommen, welche im Hinblick auf den Erhebungsumfang und die Aktualität am besten für diese Aufgabenstellung geeignet sind.
In 10,6 % aller Haushalte ist ein Motorrad vorhanden und 22,3 % der Personen ab 16 Jahren besitzen eine Motorradfahrerlaubnis. Der typische Motorradnutzer ist männlich, zwischen 45 und 65 Jahre alt, erwerbstätig und verfügt über einen Pkw.
Das Motorrad wird dabei überwiegend als Freizeitverkehrsmittel genutzt, wobei Sonn- und Feiertage die klassischen Tage für längere Motorrad-Ausfahrten sind.
Auf Basis der im Rahmen des Projektes ermittelten Ergebnisse werden abschließend Vorschläge zur Schließung von Daten- und Kenntnislücken gemacht.
Die Gesamtfahrleistung von Kraftfahrzeugen (Kfz), also die Summe der Kilometer, die von einer bestimmten Fahrzeuggesamtheit innerhalb eines festgelegten Zeitraumes auf einem in räumlicher und sachlicher Hinsicht abgegrenzten Straßennetz zurückgelegt werden, ist eine zentrale Kenngröße zur Beschreibung der Inanspruchnahme der Straßenverkehrsinfrastruktur. In der Gesamtfahrleistung spiegelt sich unmittelbar das Ausmaß der räumlichen Austauschbeziehungen innerhalb von Wirtschaft und Gesellschaft wider. Mit der Fahrleistungserhebung (FLE) 2014 liegt für die Bundesrepublik Deutschland erstmals wieder seit 2002 detailliertes statistisches Datenmaterial zur Fahrleistung von Kraftfahrzeugen vor. Die Erhebung der Inländerfahrleistung, also der Fahrleistung der in Deutschland mit amtlichem Kennzeichen oder Versicherungskennzeichen angemeldeten Kfz, wurde weitgehend identisch zur Vorgängeruntersuchung aus dem Jahr 2002, d. h. als stichprobenartige Halterbefragung, angelegt. Mithin wurde für eine aus dem Zentralen Fahrzeugregister des Kraftfahrt-Bundesamts ausgewählte Stichprobe von Fahrzeugen mittels zweimaliger Tachostandsablesung (durch den betreffenden Kfz-Halter) die Fahrleistung des Fahrzeugs in einem durch das Erhebungsdesign vorgegebenen 10-wöchigen Berichtszeitraum innerhalb des Untersuchungsjahres 2014 erfasst. Einbezogen in die Erhebung wurden sämtliche Kraftfahrzeugarten, vom Mofa bis zur Sattelzugmaschine. Zur Ermittlung der Inländerfahrleistung 2014 wurden die Halter von insgesamt rund 162.650 zufällig ausgewählten Fahrzeugen befragt. Mit einer Rücklaufquote von 56 % in der Anfangsbefragung (erste Tachostandsablesung) und 85 % in der Schlussbefragung (zweite Tachostandsablesung), was einer Gesamtrücklaufquote von ca. 47 % entspricht, wurde eine erfreulich hohe Teilnahmebereitschaft verzeichnet. Dem allgemeinen Trend folgend, war diese Quote zwar niedriger als bei den Vorläuferprojekten aus den Jahren 1990, 1993 und 2002, lag aber vor allem durch die Anwendung des neu entwickelten Mixed-Mode-Designs (Erweiterung der schriftlich-postalischen Antwortmöglichkeit um eine Online-Variante) sogar leicht über den im Vorfeld der Befragung angestrebten Werten. Die Inländerfahrleistung betrug im Jahr 2014 bei einem mittleren, d. h. jahresdurchschnittlichen Kfz-Anmeldebestand (der Kfz-Bestand schließt auch Kraftfahrzeuge mit Versicherungskennzeichen mit ein) von 53,5 Mio. Fahrzeugen rund 707 Mrd. Fahrzeugkilometer. Der ganz überwiegende Teil, nämlich knapp 599 Mrd. km oder 85 % der Inländerfahrleistung entfällt auf Personenkraftwagen (inkl. Wohnmobile). Güterkraftfahrzeuge (Lastkraftwagen und Zugmaschinen) haben im Jahr 2014 eine Fahrleistung von rund 84 Mrd. km erbracht, was ca. 12 % der gesamten Inländerfahrleistung entspricht. Bezieht man die Gesamtfahrleistung der in Deutschland angemeldeten Kraftfahrzeuge auf den mittleren Kfz-Anmeldebestand 2014, erhält man eine mittlere Fahrleistung von 13.200 km pro Fahrzeug und Jahr. Für Personenkraftwagen wurde 2014 eine durchschnittliche Fahrleistung von rund 13.600 km je Pkw ermittelt, für Lastkraftwagen betrug diese 23.900 km je Lkw. Die höchsten durchschnittlichen Fahrleistungen findet man bei Sattelzugmaschinen im gewerblichen Verkehr und bei Fernlinienbussen mit 110.600 bzw. 194.300 km/Jahr. Sehr niedrig sind demgegenüber mit 3.000 km/Jahr die mittleren Jahresfahrleistungen der motorisierten Zweiräder. Die Inlandsfahrleistung (Gesamtfahrleistung deutscher und ausländischer Fahrzeuge auf dem inländischen Straßennetz) sowie das Unfallrisiko im Straßenverkehr sind Gegenstand des Berichts: BÄUMER, M. et al. (2017): Fahrleistungserhebung 2014 " Inlandsfahrleistung und Unfallrisiko. Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe Verkehrstechnik, Heft V 291, Bergisch Gladbach.
Die Schätzung der Fahrleistung von Kraftfahrzeugen auf dem deutschen Straßennetz 2014 (Inlandsfahrleistung) basiert auf einer bundesweiten, automatisierten Verkehrszählung an 520 zufällig ausgewählten Straßenabschnitten während jeweils etwa 24 Stunden. In der Verkehrszählung werden alle Tages- und Jahreszeiten abgedeckt. Die Stichprobe der Straßenabschnitte ist nach Straßenklasse und Ortslage (inner-/außerorts) geschichtet, dabei werden alle Straßenklassen in der Erhebung berücksichtigt. Mithilfe der Abschnittslängen werden die empirisch erhobenen Verkehrsstärkewerte in Fahrleistungen transformiert und auf die Grundgesamtheit aller Abschnitte, d. h. das gesamte Straßennetz und das Gesamtjahr 2014 hoch gerechnet. Durch den kombinierten Einsatz von Detektoren und Videotechnik liegen die gezählten Verkehrsstärken nach Fahrzeugart und -nationalität untergliedert vor, sodass Fahrleistungen für 9 Fahrzeugarten ("8+1-Messung") und 38 Nationalitäten geschätzt werden können. Der Totalwert der Inlandsfahrleistung wird für das Jahr 2014 auf 743,82 Mrd. Fahrzeugkilometer (Fzgkm) geschätzt. Rund 81 % der Inlandsfahrleistung (ca. 601 Mrd. Fzgkm) entfallen auf Personenkraftwagen bzw. Pkw mit Anhänger. Die zweithöchste Fahrleistung findet sich bei Lieferwagen mit 51,8 Mrd. km. Im Schwerverkehr dominieren die Sattelzüge mit 26,2 Mrd. km. Aus der Hochrechnung der Daten der Verkehrszählung ergibt sich für 2014 ein Totalwert der Fahrleistung ausländischer Kraftfahrzeuge auf dem deutschen Straßennetz von knapp 42 Mrd. Fahrzeugkilometern. Der Ausländeranteil an der Inlandsfahrleistung 2014 liegt damit bei 5,6 %. Im Jahr 2002 lag die km-Summe der ausländischen Kfz auf dem deutschen Straßennetz noch bei 27,4 Mrd. km. Der aktuelle Wert von 41,8 Mrd. km entspricht somit einem Zuwachs um 53 %. Werden die amtlichen Unfallzahlen aus dem Jahr 2014 auf die entsprechenden Jahrestotale der Fahrleistungen von Kraftfahrzeugen bezogen, so lassen sich dadurch Risikokennziffern berechnen. Zum einen ist dies das Risiko der Unfallbeteiligung von Kraftfahrzeugen und zum anderen das Risiko von Kraftfahrzeugbenutzern, bei einem Unfall verletzt oder getötet zu werden. Beide Risikokennziffern lassen sich weiter nach Fahrzeuggruppe und Unfallschwere bzw. Verletzungsschwere differenzieren. Hierbei zeigt sich, dass Busse und vor allem motorisierte Zweiräder ein besonders hohes Risiko aufweisen. Eine Unterscheidung nach Straßenklasse erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Unfallrisiken auf Bundesautobahnen mit Abstand am niedrigsten sind. Ein Vergleich der Unfallrisikokennziffern des Jahres 2014 mit denjenigen aus dem Jahr 2002 zeigt, dass zum Teil deutliche Verringerungen festzustellen sind. So ist die Gefahr einer Beteiligung an einem Unfall mit Personenschaden über alle Kraftfahrzeuge um 26 % zurückgegangen. Sogar noch stärker ist das Risiko gesunken, als Fahrzeugbenutzer in einem Straßenverkehrsunfall verletzt oder gar getötet zu werden (-29 %).
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.
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.
Crash involvement studies using routine accident and exposure data : a case for case-control designs
(2009)
Fortunately, accident involvement is a rare event: the chance of an individual road user trip to end up in a crash is close to zero. Thus, according to general epidemiological principles one can expect the case-control study design to be especially suitable for quantifying the relative risk (odds ratio) of accident involvement of road users with a certain risk factor as compared to road users that do not have this characteristic. Ideally, of course, the database for such a case-control study should be established by drawing two independent random samples of cases (accidental units) and controls (nonaccidental units), respectively. If, however, special data collection is not an option, it is nevertheless possible to analyze routine accident and exposure data under a case-control design in order to fully exploit the information contained in already existing databases. As a prerequisite, accident and exposure data from different sources are to be combined in a single file of micro or grouped data in a way consistent with the case-control study design. Among other things, the proposed methodological approach offers the possibility to use in-depth data of the GIDAS type also in investigations of active vehicle safety by combining this data with appropriate vehicle trip data collected in mobility surveys.
Im Jahre 1990 haben die in den alten Bundesländern der Bundesrepublik Deutschland zugelassenen 34 Millionen Kraftfahrzeuge insgesamt rund 517 Milliarden Kilometer im In- und Ausland zurückgelegt. 89 Prozent dieser Jahresfahrleistung entfällt dabei auf Personenwagen. Güterkraftfahrzeuge haben eine Fahrleistung von 41 Milliarden Kilometer erbracht. Die mittlere Jahresleistung der Fahrzeuge beläuft sich auf 15.200 Kilometer. Die höchste Durchschnittsfahrleistung findet man mit 59.000 Kilometer pro Jahr bei den Zugmaschinen. Im Beitrag wird ferner die Jahresfahrleistung nach Fahrzeugarten aufgegliedert. Der Beitrag zeigt auch auf, dass bei Pkw die mittlere Jahresfahrleistung mit dem Fahrzeugalter abnimmt, mit der Fahrzeuggröße (Hubraum) zunimmt und bei Fahrzeugen mit Ottomotor niedriger ist als bei Dieselfahrzeugen.