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In the paper it is investigated to what extend one can extrapolate the detailed accident database GIDAS (German In-Depth Accident Study), with survey area Hanover and Dresden region, to accident behavior in other regions and countries within Europe and how such an extrapolation can be implemented and evaluated. Moreover, it is explored what extent of accident data for the target country is necessary for such an extrapolation and what can be done in situations with sparse and low accident information in a target region. It will be shown that a direct transfer of GIDAS injury outcomes to other regions does not lead to satisfactory results. But based on GIDAS and using statistical decision tree methods, an extrapolation methodology will be presented which allows for an adequate prediction of the distribution of injury severity in severe traffic accidents for European countries. The method consists essentially of a separation of accidents into well-described subgroups of accidents within which the accident severity distribution does not vary much over different regions. In contrast the distribution over the various subgroups of accidents typically is rather different between GIDAS and the target. For the separation into the subgroups meaningful accident parameters (like accident type, traffic environment, type of road etc.) have been selected. The developed methodology is applied to GIDAS data for the years 1999-2012 and is evaluated with police accident data for Sweden (2002 to 2012) and the United Kingdom (2004 to 2010). It is obtained that the extrapolation proposal has good to very good predictive power in the category of severe traffic accidents. Moreover, it is shown that iterative proportional fitting enables the developed extrapolation method to lead to a satisfactory extrapolation of accident outcomes even to target regions with sparse accident information. As an important potential application of the developed methodology the a priori extrapolation of effects of (future) safety systems, the operation of which can only be well assessed on the basis of very detailed GIDAS accident data, is presented. Based on the evaluation of the presented extrapolation method it will be shown that GIDAS very well represents severe accidents, i.e. accidents with at least one severely or fatally injured person involved, for other countries in Europe. The developed extrapolation method reaches its limits in cases for which only very little accident information is available for the target region.
Die Bewirtschaftung des städtischen Parkraums erfolgt in den seltensten Fällen aus einer Hand. Verschiedene private und öffentliche Akteure organisieren ihr Parkangebot oft eigenständig und nicht immer aufeinander abgestimmt. Hinzu kommt, dass in vielen Städten unterschiedliche Parkkonzepte zum Einsatz kommen und folglich verschiedene Informations- und Abrechnungssysteme bestehen. Das durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr geförderte Forschungsprojekt BASt-Parken untersuchte die Möglichkeiten der Integration von öffentlichem und privatem Parkraummanagement durch gezieltes Sammeln und Bereitstellen von Parkraum-relevanten Informationen aus unterschiedlichsten Datenquellen (z. B. Parkleitsystemen, Parkscheinautomaten, Sensorik, Schrankensystemen etc.) zum Zwecke der Reduzierung des städtischen Parksuchverkehrs und der effizienteren Nutzung vorhandenen Parkraums. Die konkrete Aufgabenstellung umfasste dazu die Entwicklung einer Intelligente Verkehrssysteme (IVS)-Referenzarchitektur für den ruhenden Verkehr basierend auf Herausforderungen und Anforderungen zum Parkraummanagement sowie die Entwicklung eines standardisierten DATEX-II-Datenprofils. Entsprechende Anforderungen und Rahmenbedingungen wurden in insgesamt 9 Expertengespräche und einem Workshop zusammen mit Partnern der öffentlichen Hand sowie Service-Providern erfasst. Dadurch wurde sichergestellt, dass eine möglichst hohe Interoperabilität und Übertragbarkeit der Referenzarchitektur gewährleistet wird. Ergänzend wurden 16 Forschungs- und Pilotprojekte zu parkraumnahen Projektinhalten analysiert. Die Ergebnisse des Workshops, der Expertengespräche und der Literaturrecherche wurden in insgesamt 70 Herausforderungen zusammengefasst. Diese wiederum wurden in Anforderungen an den Dienst und das verwendete Datenmodell formuliert. Es wurde insbesondere ersichtlich, dass eine bessere Kommunikation zwischen kommunalen und privatwirtschaftlichen Akteuren sowie deren gemeinsame Beteiligung an Konzepten und Planungen von hoher Bedeutung sind. Das Projekt wurde in zwei Demonstratorräumen mit jeweils unterschiedlichen Themen-Schwerpunkten durchgeführt: in Stuttgart (Integration öffentlicher Parkleitstrategien und vernetztes Parken) und in München (integratives Parkraummanagement und OnStreet-Parking in einem Stadtviertel mit statischen Daten zum Viertel in Kombination mit Floating Car Daten). Im Demonstratorraum Stuttgart wurden gemeinsam mit der Landeshauptstadt Stuttgart und der PBW mbH zwei kommunale Parkleitstrategien im Kontext des dynamischen Verkehrsmanagement ausgearbeitet. Die Parkleitstrategie Kulturmeile und die Intermodale Strategie P+R Parkhaus Österfeld wurden konzeptionell erarbeitet und befinden sich in der technischen Umsetzung. Die bestehende Objektdatenbank der PBW mbH wurde um zusätzliche statische Point of Interest Daten (u. a. Stellplatzbreite, Ausstattungsmerkmale, Sonderstellplätze, besondere Services und Bezeichnung und Adressen der Zufahrten) und Ladeinformationen erweitert (u. a. Anzahl Ladestationen, Betreiber der Ladestation, Hersteller, Steckertyp). Zudem wurden die Tarifinformationen und Öffnungszeiten standardisiert sowie dynamische Daten zur Belegung der Ladesäulen in die Datenbank integriert und über eine neu geschaffene API zur Verfügung gestellt. Im Demonstratorraum München wurden die statischen Parkraumdaten der Stadt und dynamischen Daten aus FC-Daten für das On-Street-Parken gebündelt, georeferenziert und konvertiert. Im nächsten Schritt wurden diese über standardisierte Datenformate über ein API für externe Abnehmer bereitgestellt. Es wurde weiterhin ein DATEX-II-Profil erstellt, um die ermittelten Anforderungen abzudecken. Hierfür wurde die Version 3.1 verwendet und an einigen Stellen um zusätzliche Elemente, wie etwa einfache Fahrplandaten, ergänzt. Vorliegender Schlussbericht stellt umfassend die Ergebnisse des Vorhabens dar.