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Für die Gruppe der 18- bis 24-Jährigen besteht auch weiterhin das höchste Risiko, bei einem Verkehrsunfall verletzt oder getötet zu werden. Diese Tatsache begründet die Notwendigkeit, sich auch in Zukunft intensiv der Verbesserung der Verkehrssicherheit dieser Altersgruppe zu widmen. Verschiedene Formen der Ansprache sind dabei ein zielführender Weg, junge Fahrerinnen und Fahrer im Hinblick auf die Gefahren im Straßenverkehr zu sensibilisieren und somit auch längerfristig ihre Einstellungen und Verhaltensweisen zu verändern. Die vorliegende Studie knüpft unmittelbar an die JUFA-Studie der BASt aus dem Jahr 2012 an, aus der umfassende Beschreibungen mehr oder weniger gefährdeter Lebensgruppen junger Fahrerinnen und Fahrer hervorgingen. Mit der Fortsetzung der JUFA-Studie wurden drei zentrale Ziele verfolgt: (1) eine stärkere Differenzierung der Lebensstilgruppen durch die Hinzunahme von Werthaltungen, (2) eine differenzierte Charakterisierung der Mediennutzung als Grundlage für die Entwicklung zielgruppenspezifischer Anspracheformen und (3) die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Persönlichkeitsmerkmalen, Lebensstilen, verkehrssicherheitsrelevanten Erwartungen und verschiedenen Formen der Mediennutzung. Um diese Ziele zu erreichen, wurde eine Repräsentativbefragung (N = 1.995) in der Zielgruppe der 15- bis 24-Jährigen durchgeführt. Die Erweiterung der Lebensstildefinition um die Werthaltungen führte zur Identifikation von neun Lebensstilgruppen, die sich hinsichtlich der Gefährdung im Straßenverkehr deutlich voneinander unterscheiden. Durch die Ausdifferenzierung der Lebensstilgruppen kristallisierten sich zwei unterschiedliche autozentrierte Typen heraus. Die höchste Unfallgefährdung besteht für den "autozentrierten Typ A", der große Ähnlichkeit mit dem gleichnamigen Lebensstiltyp aus der JUFA-Studie besitzt. Abgesehen von den klassischen Medien, die unterhaltsam über Autothemen berichten, sind Personen dieser Lebensstilgruppe prinzipiell sehr gut über Mobiltelefone, App-Anwendungen oder soziale Netzwerke erreichbar. Ihr relativ geringes Interesse an Verkehrssicherheit macht es jedoch erforderlich, sich in der Risikokommunikation einer angemessenen Strategie und "Verpackung" zu bedienen, um diese Zielgruppe erreichen zu können. Die Prüfung des theoretischen Modells dieser Studie im Rahmen von Pfadanalysen ergab eine sehr gute Anpassung an die empirischen Daten für alle Lebensstilgruppen und beide Geschlechter. Diese Ergebnisse stützen damit erneut die im JUFA-Projekt entwickelten theoretischen Grundlagen und empfehlen ihre Anwendung in der zukünftigen Forschung und bei Umsetzung von Maßnahmen im Bereich der Risikokommunikation. Für eine solche Umsetzung, in der zielgruppenspezifische strategische und inhaltliche Aspekte zu berücksichtigen sind, bietet der hohe Differenzierungsgrad der Beschreibungen der neun Lebensstilgruppen eine breite empirische Grundlage.
Die Feststellung empirisch belegten Alkoholkonsums bei Kindern und Jugendlichen, aber nur rudimentärer Dokumentation entsprechender Verkehrsunfälle begründete die vorliegende Untersuchung. Qualitative mündliche Befragungen von Experten und Jugendlichen, Feldbeobachtungen und quantitative schriftliche Befragungen von Jugendlichen führten zu folgenden Ergebnissen: Etwa 65 % der schriftlich befragten 12- bis 22-Jährigen waren vor dem 18. Lebensjahr mindestens einmal im Monat übermäßig alkoholisiert mobil. Mit durchschnittlich 15 Jahren findet nicht nur der erste übermäßige Alkoholkonsum statt, sondern auch die ersten Situationen alkoholisierter Mobilität, vorrangig bei männlichen Jugendlichen. Wenngleich nur rd. 5 % der Befragten eine erlebte gefährliche Verkehrssituation als "echten" Verkehrsunfall bezeichneten, verwiesen immerhin etwa 27 % auf mindestens eine gefährliche Verkehrssituation unter Alkoholeinfluss vor dem 18. Lebensjahr. Von den insgesamt 349 berichteten gefährlichen Verkehrssituationen gingen 113 mit leichten und 24 mit schweren Verletzungen einher. Aber auch die Nichtverletzten verwiesen auf zahlreiche erlebte Gefahren bei ihrer Mobilität unter Alkoholeinfluss. Vorrangig männliche Jugendliche erleben solche Situationen mit durchschnittlich 15,7 Jahren. In mehr als der Hälfte der gefährlichen Verkehrssituationen unter Alkoholeinfluss waren die Akteure alleine unterwegs. Die alkoholisierten Kinder und Jugendlichen verunfallten zumeist als Fahrradfahrer und Fußgänger. In rd. 40 % der Fälle erfolgte eine medizinische Versorgung, von nur rd. 20% dieser Alkoholunfälle erlangt die Polizei Kenntnis. Unterstrichen wird die Notwendigkeit weiterer, differenzierender Untersuchungen, um die explorativ gewonnenen Erkenntnisse zu verifizieren und geeignete Präventionsmaßnahmen zu begründen. Inhaltlich und aufwandsökonomisch wird die ressortübergreifende Zusammenarbeit mit der Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung empfohlen.
Pedestrians represent about 20% of the overall fatalities in Europe- road traffic accidents. In this paper a methodology is proposed to understand why the numbers are so high, especially in the south of Europe and particularly in Portugal, . First a detailed statistical analysis using Ordinal Logistic Regression model (OLR) was applied to the gathered data from all Portuguese accidents with victims in the period 2010-2012. In a second stage accident reconstruction computational techniques using pedestrian biomechanical models are used to evaluate the accident conditions that lead to the injuries, such as the speed and the impact location. For biomechanical injury criterions, the AIS (Abbreviated Injury Scale), the HIC (Head Injury Criterion) and other injury criterions based on the resulting accelerations in the pedestrian's body are used. The statistical model reported that there were several predictors that significantly influenced the pedestrian injury severity in the event of a road accident, such as Pedestrian's age, Pedestrian's gender, Vehicle Design/Category or Driver's gender. The use of injury scales and biomechanical criterions in in-depth investigation of road accidents, such as AIS, can significantly improve the quality of the reconstruction process.
The paper gives an overview of the recent (mostly 2012) figures of killed bus/coach occupants (drivers and passengers) in 27 Member States of the European Union as reported by CARE. The Evolution of the figures of bus/coach occupants killed in road accidents urban, rural without motorway and on motorways from 1991 to 2010 in 15 Member States of the EU supplements this information. More detailed are the figures reported for Germany by the Federal Statistics. The paper displays long-term evaluations (1957 to 2012) for killed, seriously and slightly injured occupants in all kinds of buses/coaches. Midterm evaluations (1995 to 2012) of the figures of fatalities and casualties are displayed for different busses according to their identification of road using as coaches, urban buses, school buses, trolley buses and "other buses". To be able to compare the evolutions of the safety of vehicle occupants it is customary to use different risk indicators. Calculations and illustrations for three often used indicators with their development over time are given: fatalities, seriously injured and slightly injured per 100,000 vehicles registered, per 1 billion (109) vehicle-kilometres travelled and per 1 billion (109) person-kilometres. These indicators are shown for occupants of cars, goods vehicles and buses/coaches. For the period from 1957 until 2012 it is obvious, that for all three vehicle categories analysed there was a clear long-term trend towards more occupant safety in terms of casualties per vehicles registered and per vehicle mileage. This was most significant for car occupants but it can be seen for bus/coach occupants and goodsvehicle occupants as well. Figures of killed occupants and of casualties related to person-kilometres are calculated and displayed for the shorter period 1995 to 2012. Here it becomes obvious that the bus/coach is still the safest mode of transport for the occupants of road vehicles. Graphs for the casualty risk indices still show significantly higher risks for car occupants despite the corresponding curve moved sustainable downwards. It is remarkable, that the risks of being killed or injured for the occupants of urban buses is growing whereas the corresponding risk for the occupants of coaches in line traffic tends downwards. The article ends with a short comparison and discussion of the risk indicators which are actually published for the occupants (driver and passengers) of cars and the passengers of buses/coaches, railroads, trams and airplanes. The interpretation of such information depends on the perception and it seems that for a complete view not only one indicator should be used and the evolutions of the indicator values during longer periods (as displayed with examples in the paper) should also be taken into account.
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 %).
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.
The levels of continuous vehicle automation have become common knowledge. They facilitate overall understanding of the issue. Yet, continuous vehicle automation described therein does not cover "automated driving" as a whole: Functions intervening temporarily in accident-prone situations can obviously not be classified by means of continuous levels. Continuous automation describes the shift in workload from purely human driven vehicles to full automation. Duties of the driver are assigned to the machine as automation levels rise. Emergency braking, e.g., is obviously discontinuous and intensive automation. It cannot be classified under this regime. The resulting absence of visibility of these important functions cannot satisfy " especially in the light of effect they take on traffic safety. Therefore, in order to reach a full picture of vehicle automation, a comprehensive approach is proposed that can map out different characteristics as "Principle of Operation" at top level. On this basis informing and warning functions as well as functions intervening only temporarily in near-accident situations can be described. To reach a complete picture, levels for the discontinuous, temporarily intervening functions are proposed " meant to be the counterpart of the continuous levels already in place. This results in a detailed and independent classification for accident-prone situations. This finally provides for the visibility these important functions deserve.
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.
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.
The incidence of side impacts was investigated from GIDAS data. Both vehicle-fixed object and vehicle-vehicle collisions were analysed as these are enclosed within the consumer testing program. Vehicle-fixed object collisions were stratified according to ESC availability. Results indicated that vehicles equipped with ESC rarely have pure-lateral impacts. An increase in oblique collisions was seen for the vehicles with ESC whereby most vehicle were driving in left curves. The analysis of vehicle-vehicle collisions developed injury risk curves were developed at the AIS3+ injury severity for the vehicle-vehicle side impacts. Results suggested that greatest injury risk occurred when a Pre Euro NCAP vehicle was struck by a Post Euro-NCAP vehicle. The remaining curves did not show different behaviour, indicating that stiffness increased have been equally combated. This was attributable to the few Post Euro-NCAP vehicles that had a deployed curtain airbag available in the sample. The integration of Euro NCAP testing has shown to improve vehicle crashworthiness for pole collisions, as those vehicles with ESC rarely incur lateral impacts.
To elucidate the risk of pedestrians, bicycle and motorbike users, data of two accident research units from 1999 to 2014 were analysed in regard to demographic data, collision details, preclinical and clinical data using SPSS. 14.295 injured vulnerable road users were included. 92 out of 3610 pedestrians ("P", 2.5%), 90 out of 8307 bicyclists ("B", 1.1%) and 115 out of 4094 motorcycle users ("M", 2.8%) were diagnosed with spinal fractures. Thoracic fractures were most frequent ahead of lumbar and cervical fractures. Car collisions were most frequent mechanism (68, 62 and 36%). MAIS was 3.8, 2.8 and 3.2 for P, B and A with ISS 32, 16 and 23. AIS-head was 2.2, 1.3 and 1.5). Vulnerable road users are at significant risk for spine fractures. These are often associated with severe additional injuries, e.g. the head and a very high overall trauma severity (polytrauma).
Injury probability functions for pedestrians and bicyclists based on real-world accident data
(2017)
The paper is focusing on the modelling of injury severity probabilities, often called as Injury Risk Functions (IRF). These are mathematical functions describing the probability for a defined population and for possible explanatory factors (variables) to sustain a certain injury severity. Injury risk functions are becoming more and more important as basis for the assessment of automotive safety systems. They contribute to the understanding of injury mechanisms, (prospective) evaluation of safety systems and definition of protection criteria or are used within regulation and/or consumer ratings. In all cases, knowledge about the correlation between mechanical behavior and injury severity is needed. IRFs are often based on biomechanical data. This paper is focusing on the derivation of injury probability models from real world accident data of the GIDAS database (German In-depth Accident Study). In contrast to most academic terms there is no explicit term definition or definition of creation processes existing for injury probability models based on empirical data. Different approaches are existing for such kind of models in the field of accident research. There is a need for harmonization in terms of the used methods and data as well as the handling with the existing challenges. These are preparation of the dataset, model assumptions, censored/unknown data, evaluation of model accuracy, definition of dependent and independent variable, and others. In the presented study, several empirical, statistical and phenomenological approaches were analyzed regarding their advantages and disadvantages and also their applicability. Furthermore, the identification of appropriate prediction parameters for the injury severity of pedestrians has been considered. Due to its main effect on injuries of pedestrians and bicyclists, the importance of the secondary impact has also been analyzed. Finally, the model accuracy, evaluated by several criteria, is the rating factor that gives the quality and reliability for application of the resulting models. After the investigation and evaluation of statistical approaches one method was chosen and appropriate prediction variables were examined. Finally, all findings were summarized and injury risk functions for pedestrians in real world accidents were created. Additionally, the paper gives instructions for the interpretation and usage of such functions. The presented results include IRFs for several injury severity levels and age groups. The presented models are based on a high amount of real world accidents and describe very well the injury severity probability of pedestrians and bicyclists in frontal collisions with current vehicles. The functions can serve as basis for the evaluation of effectiveness of systems like Pedestrian-AEB or Bicycle-AEB.
The objectives of this paper are the analysis of the accident risk of drivers brain pathologies (Mild Cognitive Impairment, Alzheimer- disease, and Parkinson- disease), and the investigation of the impact of driver distraction on the accident risk of patients with brain pathologies, through a driving simulator experiment. The three groups of patients are compared to a healthy group of similar demographics, with no brain pathology. In particular, 125 drivers of more than 55 years old (34 "controls"" and 91 "patients") went through a large driving simulator experimental process, in which incidents were scheduled to occur. They drove in rural and urban areas, in low and high traffic volumes and in three distraction conditions (undistracted driving, conversation with a passenger and conversation through a mobile phone). The statistical analyses indicated several interesting findings; brain pathologies affect significantly accident risk and distraction affects more the groups of patients than the control one.