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Detailergebnis zu DOK-Nr. 70865

Anwendung gebietsbezogener gewichteter Regressionstechniken bei der "spatial analysis" von Unfällen mit Personenschaden (Orig. engl.: Application of geographically weighted regression technique in spatial analysis of fatal and injury crashes)

Autoren	T. Brijs G. Wets A. Pirdavani T. Bellemans
Sachgebiete	6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle)

Journal of Transportation Engineering 140 (2014) Nr. 8, S. 04014032, 1-10, 3 B, 4 T, zahlr. Q

Generalisierte lineare Modelle (GLM) sind die am weitesten verbreiteten Ansätze zur Vorhersage von Unfallhäufigkeiten. Sie beschreiben den Zusammenhang zwischen der Zielgröße und den erklärenden Variablen unter Berücksichtigung genereller Einflussgrößen. Da das Unfallgeschehen meist durch räumlich bedingte Faktoren beeinflusst wird, stellt es sich auch räumlich entsprechend differenziert dar. Die Existenz dieser räumlichen Korrelation in den untersuchten Daten wurde mit dem Verfahren der Räumlichen Autokorrelation (Morans I) untersucht. Die Ergebnisse machen deutlich, bei der Entwicklung von Unfallvorhersage-Modellen Verfahren der räumlichen Regression einzusetzen. Hauptziel der Untersuchung ist daher die Entwicklung differenzierter, auf geografisch definierten Gebieten bezogener Modelle, mit denen die Häufigkeit der zu erwartenden Unfälle mit Personenschaden bestimmt werden kann. Verschiedene Daten, auch soziodemografische, von 2 200 Untersuchungsräumen im belgischen Flandern wurden für die Vorhersage herangezogen. Die verwendeten Unfalldaten stammen aus den Jahren 2004-2007. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass die hier entwickelten gebietsbezogenen Modelle die Generalisierten lineare Modelle (GLM) übertreffen; dies resultiert aus der Berücksichtigung der räumlichen Unterschiede im Unfallgeschehen.