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Unter bestimmten Voraussetzungen sind im Zuge der quantitativen Sicherheitsbewertung von Straßentunneln Risikoanalysen durchzuführen. Neben objekt-, verkehrs- oder ereignisspezifischen Parametern gibt es auch etliche Eingangsparameter, die fest im Risikomodell hinterlegt sind und deren Variation für gewöhnlich nicht vorgesehen ist. Dies trifft auch für Parameter des menschlichen Verhaltens zu. Im Zuge von Versuchsreihen zum Flucht- und Reaktionsverhalten der Verkehrsteilnehmer im Ereignisfall in Straßentunneln wurden verschiedene Verhaltensparameter ermittelt und analysiert, die den konventionellen Modell-Basisparametern erstmals im Österreichischen Tunnelrisikomodell (TuRisMo) gegenübergestellt werden. Als Ergebnis kann auf Basis der aktuell gewonnenen Verhaltensparameter eine Senkung des Gesamtrisikos aufgezeigt werden, dessen Einordnung im folgenden Beitrag diskutiert wird.
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 %).
In-depth accident investigation offers many advantages for the analysis and comprehension of crash mechanisms. IFSTTAR makes such investigations since 1992 without interruption. The corresponding database contains more than 1200 accident case studies. Currently, in-depth accident investigation is one of the best ways to determine the speed or cars involved in accidents. This paper first presents the methods used for accident investigation and for accident kinematic reconstruction. Then, in order to illustrate the interest and possible applications of such accident data, it shows some results from a recent study based on the IFSTTAR in-depth accident study programme (IDAS) and dealing with the link between travelling speed and accident risk.
Das Projekt "RIVA" ist das Herzstück im AdSVIS-Forschungsprogramm. Im Zentrum von RIVA steht die Bewertung von Risiken des Klimawandels für das Bundesfernstraßennetz. Ein Risiko wird dabei als Funktion von Ursache und Wirkung verstanden. Das aus dem Klimawandel erwachsene Risiko für die Straßenverkehrsinfrastruktur wird durch ein hierarchisches Indikatorenmodell beschrieben und besteht aus vier Dimensionen: Klima, Vulnerabilität, Technische Wirkung und Kritikalität. Die entwickelte Methodik ermöglicht eine netzweite Risikoanalyse/-bewertung basierend auf regionalisierten Klimadaten und standardisierten Daten der Straßenverkehrsinfrastruktur. Komplexe Ursache-Wirkungs-Ketten (UWK) dienen der systematischen Erfassung typischer durch das Klima verursachter Schäden/Einschränkungen, aus welchen Schadensbildkategorien (SBK) abgeleitet werden. Die SBK ist die zentrale Bewertungseinheit der RIVA-Methodik und vereint typische durch ein bestimmtes Klimaereignis induzierte Schadensbilder eines Risikoelementes. Es wurden insgesamt 35 SBK (u.a. für Brücken, Tunnel, Fahrbahnen, Entwässerung, Verkehrsteilnehmer) bestimmt. Das für die beispielhafte Betrachtung entwickelte Pilotwerkzeug verwendet regionalisierte Klimaprojektionen für vier Betrachtungszeiträume. Die Bewertung erfolgt nach Streckenabschnitten. Damit lassen sich Risiken im Netz abschnittsgenau verorten, den wichtigsten Elementen der Straßeninfrastruktur zu- und nach ihrem grundsätzlichen Charakter einordnen. Die RIVA-Methodik ermöglicht eine Klassifizierung von Klimarisiken. Es lassen sich besonders gefährdete Streckenabschnitte im Netz identifizieren und erforderliche Maßnahmen priorisieren. RIVA leistet einen wichtigen Beitrag zur Diskussion von Anpassungsstrategien für die Straßenverkehrsinfrastruktur an den Klimawandel und ermöglicht eine effektive Entscheidungsfindung, um künftige Auswirkungen des Klimawandels auf die Infrastruktur zu vermeiden oder zumindest zu verringern.