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Detailergebnis zu DOK-Nr. 47205

Geschätzte Häufigkeit von Fahrzeugkollisionen am Straßenrand unter Zuhilfenahme eines Unfall-Vorhersage-Modells (Orig. engl.: Estimating vehicle roadside encroachment frequencies by using accident prediction models)

Autoren S.-P. Miaou
Sachgebiete 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle
6.5 Leit- und Schutzeinrichtungen

Washington, D.C.: National Academy Press, 1997 (Transportation Research Record (TRB) H. 1599) S. 64-71, 4 B, 1 T, 21 Q

Etwa ein Drittel aller Unfälle mit Getöteten in den USA sind Unfälle durch Abkommen von der Fahrbahn. Die Schwere solcher Abkommensunfälle wird beeinflußt durch das Vorhandensein gefährlicher Hindernisse sowie die Gestaltung der Flächen neben der Fahrbahn. Um weitere Sicherheitsmaßnahmen gegen solche Art von Unfällen treffen zu können, benötigt man zusätzliche Informationen über das tatsächliche und zu erwartende Unfallgeschehen. Weil Felduntersuchungen sehr teuer sind, wurde ein Verfahren entwickelt, um mit Hilfe eines Unfall-Vorhersage-Modells die Häufigkeit von Kollisionen am Straßenrand nach einem Abkommen von der Fahrbahn abzuschätzen. Dieses Vorhersagemodell basiert auf en Daten von über 4.600 Abkommensunfällen von einzelnen Fahrzeugen (keine Beteiligung eines zweiten Fahrzeuges) und den dazugehörigen variablen Straßendaten wie Verkehrsbelastung, Fahrstreifenbreite, Art und Breite der Bankette, Linienverlauf im Grund- und Aufriß, Geschwindigkeitsbeschränkungen, Zahl der Knotenpunkte und Brücken pro Kilometer auf 596 Streckenabschnitten. Unter Benutzung eines auf der Poisson Verteilung und einer Negative Binomial Regression basierenden Modells wurden die geschätzten Koeffizienten mit den dazugehörigen Standardabweichungen ermittelt, um daraus die erforderlichen Parameter für die geschätzte Häufigkeit von Fahrzeugkollisionen am Straßenrand zu bestimmen. Theoretisch ist dieses Verfahren auch für andere Straßenquerschnitte als die hier zugrundeliegenden zweistreifigen Außerortsstraßen anwendbar. Weitere Forschungen zur Verbesserung dieses Verfahrens werden empfohlen.