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Im Jahr 2016 wird die Zahl der Unfälle mit Personenschaden sowie die Zahl der Verunglückten insgesamt geringfügig steigen. Die Zahl der im Straßenverkehr getöteten Personen wird jedoch nach Anstiegen in den beiden vergangenen Jahren 2016 wieder zurückgehen. Nach Schätzungen der Bundesanstalt fuer Straßenwesen (BASt) wird für die Zahl der im Straßenverkehr Getöteten im Jahr 2016 gegenüber 2015 ein Rückgang um circa 6% auf etwa 3.240 Getötete erwartet. Die Gesamtzahl der polizeilich erfassten Unfälle wird im Jahr 2016 um äber 3 % ansteigen. Mit gut 2,6 Millionen Unfällen erreicht die Zahl somit den höchsten Wert seit 1991. Bei der Zahl der Unfälle mit Personenschaden wird im Vergleich zu 2015 (305.659 Unfälle) ein weiterer Anstieg um knapp 1.000 Unfälle erwartet. Die Zahl der bei diesen Unfällen Verunglückten (verletzte and getötete Personen; 2015: 396.891) wird dabei ebenfalls um über 1.000 ansteigen, auf circa 398.000 Verunglückte im Jahr 2016. Dies wären jeweils die höchsten Werte seit 2009. Die Zahl der getöteten Motorradnutzer wird um über 100 beziehungsweise um circa 17 % zurückgehen. Die Gesamtzahl der getöteten Pkw-Insassen (2015:1.620) wird im Jahr 2016 um über 2 % sinken und damit etwa das Niveau von 2013/14 erreichen. Bei der Anzahl der getöteten Radfahrer (2015: 383 Getötete) wird erneut ein Rückgang um etwa 3 % erwartet. Die Zahl der getöteten Fussgänger im Straßenverkehr wird nach dem Anstieg im Vorjahr (2015: 537 Getötete; +2,7 %) dagegen wieder um knapp 4 % sinken. Bei den Alkoholunfällen mit Personenschaden (2015: 13.239) setzt sich der kontinuierlich rückläufige Trend fort. Für 2016 wird ein Rückgang auf etwa 13.000 Unfälle erwartet. Für die Gesamtfahrleistung der Kraftfahrzeuge wird im Jahr 2016 ein Anstieg um etwa 1,8 % erwartet. Auf Bundesautobahnen wird mit einem Anstieg um 2,5 % gerechnet.
At the end of each year, the German Federal Highway Research Institute (BASt) publishes the road safety balance of the closing year. They describe the development of accident and casualty numbers disaggregated by road user types, age groups, type of road and the consequences of the accidents. However, at the time of publishing, these series are only available for the first eight or nine months of the year. To make the balance for the whole year, the last three or four months are forecasted. The objective of this study was to improve the accuracy of these forecasts through structural time-series models that include effects of meteorological conditions. The results show that, compared to the earlier heuristic approach, root mean squared errors are reduced by up to 55% and only two out of the 27 different data series yield a modest rise of prediction errors. With the exception of four data series, prediction accuracies also clearly improve incorporating meteorological data in the analysis. We conclude that our approach provides a valid alternative to provide input to policy makers in Germany.