Der vorliegende Bericht beinhaltet die Ergebnisse zur Inländerfahrleistung 2002, das heißt zur Fahrleistung 2002, welche die in Deutschland zugelassenen Kraftfahrzeuge im In- und Ausland erbracht haben. Mit der Fahrleistungserhebung 2002 liegt erstmals wieder seit 1993 für Deutschland detailliertes statistisches Datenmaterial zur Fahrleistung von Kraftfahrzeugen vor. Auf der Basis von unter-schiedlichen Erhebungen (Halterbefragung, Erhebung zum grenzüberschreitenden Verkehr) wurden Eckwerte und Strukturgliederungen der Kfz-Fahrleistung empirisch ermittelt. In die Halterbefragung wurden im Jahr 2002 rund 127.000 Fahrzeughalter einbezogen, die nach einem stichprobentheoretischen Verfahren aus der Bestandsdatei des Kraftfahrt-Bundesamtes ausgewählt wurden. Die Antwortquote lag insgesamt bei etwa 70 %. Die Inländerfahrleistung betrug im Jahr 2002 (1993) bei einem Kfz-Bestand (inkl. der mit Versicherungskennzeichen) von 53,5 Mio. (45,4 Mio.) rund 703 Mrd. km (631 Mrd. km). Etwa 85 % der Gesamtfahrleistung, dies sind 598 Mrd. km, entfielen 2002 auf Pkw und 11 % auf Lkw und Zugmaschinen. Für Personenkraftwagen wurde 2002 eine durchschnittliche Fahrleistung von rund 13.400 km je Pkw ermittelt. Im Vergleich zu 1993 bedeutet dies einen Rückgang von 5,6 %, für Pkw privater Halter sogar 6,4 %. Die durchschnittliche Jahresfahrleistung von Pkw hängt von einer Vielzahl von Einflussfaktoren ab. Sie sinkt mit dem Fahrzeugalter, steigt mit der Fahrzeuggröße (Hubraum), und ist bei Dieselfahrzeugen höher als bei Fahrzeugen mit Ottomotor. Unter Konstanthaltung der Flottenstrukturen ergibt sich rechnerisch ein Rückgang der durchschnittlichen Fahrleistung von Pkw privater Halter von 8,7 % im Jahr 2002 gegenüber 1993. Dies kann in erster Linie als Folge geänderten Verhaltens interpretiert werden. Aufgrund der ebenfalls veränderten Flottenstruktur nahm, wie erwähnt, die durchschnittliche Fahrleistung von Pkw privater Halter tatsächlich jedoch nur um 6,4 % ab. Insgesamt ist also eine um gut 2 %-Punkte geringere Abnahme der mittleren Fahrleistung eingetreten, als man aufgrund der Verhaltensänderung der Pkw-Nutzer erwarten konnte. Für die gut 2,6 Mio. Lkw wurde eine durchschnittliche Fahrleistung von 22.900 km ermittelt. Wesentlich höher liegt die mittlere Fahrleistung mit 73.700 km bei den 225.000 in die Erhebung einbezogenen Zugmaschinen sowie mit 49.400 km bei den 85.400 Kraftomnibussen. Erstmals konnten auch Kfz mit Versicherungskennzeichen direkt mit ein-bezogen werden. Mit durchschnittlich 2.500 km pro Jahr weisen diese 1,5 Mio. Fahrzeuge erwartungsgemäß die geringste Fahrleistung auf. Die Inlandsfahrleistung, das heißt die Fahrleistung deutscher und ausländischer Fahrzeuge im Inland, sowie das Unfallrisiko sind Gegenstand eines gesonderten Berichts
Während in Band 1 des Berichts zur Fahrleistungserhebung 2002 der zentrale Untersuchungsgegenstand die Inländerfahrleistung war, also die Fahrleistung von in Deutschland zugelassenen Kfz ohne Differenzierung nach dem Ort der Erbringung der Fahrleistung, beinhaltet der vorliegende Band 2 die Ergebnisse zur Inlandsfahrleistung 2002. Die Inlandsfahrleistung, die eine wesentliche Bezugsgröße zur Ermittlung des Unfallrisikos darstellt, versteht sich als Kfz-Fahrleistung auf dem Gebiet der Bundesrepublik Deutschland, unabhängig von der Nationalität der Fahrzeuge. Um diese Größe zu erhalten, muss von der Inländerfahrleistung die Fahrleistung von deutschen Kraftfahrzeugen im Ausland abgezogen und die Fahrleistung von ausländischen Kraftfahrzeugen in Deutschland hinzuaddiert werden. Im Ergebnis zeigt sich, dass Inländerfahrleistung und Inlandsfahrleistung mit jeweils rund 703 Mrd. Kfz-km für das Jahr 2002 nahezu übereinstimmen. Eine Unterscheidung nach Personen- und Güter-verkehr offenbart allerdings, dass im Personenverkehr Fahrzeugkilometer "exportiert" werden, also dass Inländer im Ausland eine höhere Fahrleistung erbringen als Ausländer im Inland. Dieser "Exportsaldo" beträgt ca. 4,2 Mrd. Fz-km. Im Gegensatz dazu wird im Güterverkehr Fahrleistung "importiert", und dieser Saldo beläuft sich auf 4,5 Mrd. Fz-km im Jahr 2002. Werden die amtlichen Unfallzahlen aus dem Jahr 2002 auf die entsprechenden Jahrestotale der Fahrleistungen von Kraftfahrzeugen bezogen, so lassen sich dadurch Risikokennziffern berechnen. Die Resultate zeigen, dass die zweirädrigen Kfz ein besonders hohes Risiko aufweisen, und dies sowohl als beteiligtes Fahrzeug als auch im Hin-blick auf die Fahrzeugbenutzer. Es kommt auch zum Ausdruck, dass bei Unfallbeteiligungen von schweren Fahrzeugen die Schwerverletzten und Getöteten oft Benutzer von anderen unfallbeteiligten Kfz, Fahrradfahrer oder Fußgänger sind. Eine Unterscheidung nach Straßenklasse erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Unfallrisiken auf Bundesautobahnen mit Abstand am niedrigsten sind. Betrachtet man alle Unfälle mit Personenschaden, so ist das relative Risiko von Unfallbeteiligungen auf außerörtlichen Bundesstraßen mehr als doppelt so hoch wie auf Bundesautobahnen. Ein Vergleich der Unfallrisikokennziffern des Jahres 2002 mit denjenigen aus dem Jahr 1993 zeigt, dass zum Teil deutliche Verringerungen festzustellen sind. Lediglich bei der Fahrzeuggruppe der Mofas/Mopeds ist eine Steigerung der Risikokennziffern bei leichtverletzten Kfz-Benutzern gegenüber 1993 eingetreten.
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.
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.
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 %).
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.
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.
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 Rahmen des Forschungsprojektes wurden Hochrechnungen und Analysen zum Fahrzeug- und Führerscheinbesitz, zur Verkehrsteilnahme und realisierten Verkehrsnachfrage sowie zum Unfallrisiko in der Bundesrepublik Deutschland in bisher nicht gekannter Breite und Tiefe erstellt. Die Arbeit behandelt alle Teilgruppen der deutschen und ausländischen Wohnbevölkerung und alle wesentlichen Aspekte des Verkehrsverhaltens und Unfallrisikos im nah- und Fernverkehr unter Einbeziehung sämtlicher Arten der Verkehrsbeteiligung. Neben einem detaillierteren Forschungsbericht, in welchem Methodik und Ergebnisse der Studie vorgestellt werden, liegt zusätzlich eine umfassende Tabellendokumentation vor, welche die vielfältigen Hochrechnungsergebnisse in tiefer sachlicher und zeitlicher Gliederung enthält. Das Werk beinhaltet neben einer Strukturbeschreibung des Verkehrs- und Unfallgeschehens in der Bundesrepublik Deutschland auch eine detaillierte Beurteilung der Veränderungen, die sich in diesem Bereich zwischen Mitte der siebziger und Mitte der achziger Jahre vollzogen haben. Im Rahmen des Forschungsprojekts wurden auch einige wesentliche methodische Fortschritte erzielt. So wurden vor allem die Stichproben- und Hochrechnungsverfahren der Verkehrsstatistik ganz entscheidend verbessert. Die erzielten Fortschritte werden in einem umfangreichen Methodenanhang zum Forschungsbericht ausführlich beschrieben. Insgesamt liegt mit der Studie erstmals ein statistisches Gesamtbild von Verkehrsmobilität und Unfallrisiko in der Bundesrepublik Deutschland vor.