Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 72583

Zeitreihenmodelle mit meteorologischen Variablen zur Prognose von Unfallzahlen

Autoren	H. Martensen K. Diependaele
Sachgebiete	6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle)

Bremen: Fachverlag NW im Carl Schünemann Verlag, 2017, 44 S., 12 B, 5 T, zahlr. Q, Anhang (Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), Mensch und Sicherheit H. M 276). - ISBN 978-3-95606-361-9

Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) bringt zum Ende jeden Jahres eine Prognose der Unfall- und Verunglücktenzahlen des noch laufenden Jahres heraus, um so über die Entwicklung der Verkehrssicherheit in Deutschland Bilanz ziehen zu können. Dabei wird das Unfallgeschehen nach dem Schweregrad der Konsequenzen, der Ortslage sowie Alter und Art der Verkehrsbeteiligung der Verunglückten in 27 Zeitreihen unterteilt. Zu diesem Zeitpunkt sind die Daten lediglich für die ersten acht oder neun Monate erhältlich. Um Bilanz zu ziehen, werden die Anzahlen der letzten drei oder vier Monate prognostiziert. Gesamtziel des Forschungsvorhabens war die Optimierung der jährlichen Unfallprognosen durch Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen, bei denen die Vorhersagen aus dem Trend der vorliegenden Monate und der Dynamik der vorhergehenden Jahre abgeleitet werden. Um dem Einfluss der Witterungsverhältnisse Rechnung zu tragen, wurden dabei meteorologische Variablen in das Vorhersagemodell aufgenommen. Beim Vergleich von Modellen mit und ohne meteorologische Variablen zeigt sich, dass 23 der 27 Reihen besser vorhergesagt werden können, wenn man das Wetter berücksichtigt. Neben der verbesserten Vorhersage ermöglicht die Aufnahme der Wettervariablen auch eine Einschätzung, wie groß der Einfluss der Witterungsgegebenheiten auf das Unfallgeschehen ist. Es zeigt sich also, dass die Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen und die Berücksichtigung von meteorologischen Variablen zu einer deutlichen Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit führen.