Detailergebnis zu DOK-Nr. 79334
Auswirkungen verschiedener Geschwindigkeitsmanagementstrategien auf Fahrradunfälle auf urbanen Straßen in Zentral Florida (Orig. engl.: Effect of various speed management strategies on bicycle crashes for urban roads in Central Florida)
| Autoren |
J. Ugan M. Abdel-Aty Q. Cai N. Mahmood M. Al-Omari |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.5 Radverkehr, Radwege 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle) 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2676, H. 1, 2022, S. 544-555, 6 B, 2 T, 53 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr
In den letzten Jahren hat sich das Fahrrad weltweit zu einem immer beliebteren Transportmittel entwickelt und ist im Vergleich zu anderen Transportmitteln kostengünstig und energieeffizient. Obwohl bereits viele Studien zur Analyse der Radverkehrssicherheit durchgeführt wurden, waren die meisten hinsichtlich der (Radverkehrs-) Belastungs- und Straßenverkehrsdaten und -merkmale eingeschränkt. Die Studie versucht, die aktuellen Sicherheitsleistungsmaßstäbe für Fahrradunfälle im urbanen Raum zu verbessern, indem sie Fahrradunfalldaten, Crowdsourced-Daten von STRAVA (einer App, welche die Aktivitäten von Radfahrenden und Joggern mittels GPS aufnimmt), Video-Detektionsdaten und Geschwindigkeitsmanagement-Strategiedaten für städtische Straßenabschnitte in Central Orlando eines Zeitraums von vier Jahren verwendet. Geschwindigkeitsmanagementstrategien sind alle Straßenveränderungen, die eine Veränderung des Fahrverhaltens von Autofahrenden bewirken (beispielsweise Parken am Fahrbahnrand, kurze Baublöcke, Kurven, Fahrbahnoberfläche). In Florida werden diese Geschwindigkeitsmanagementstrategien durch das Planungshandbuch des Florida Department of Transportation definiert. In Anbetracht der disproportionalen Vertretung von Radfahrenden in den STRAVA-Daten wurden Anpassungen vorgenommen, um die Radfahrenden auf der Grundlage der Videoerkennungsdaten genauer darzustellen, indem ein Tobit-Modell entwickelt wurde. Die bereinigten STRAVA-Daten wurden für die Analyse von Fahrradunfällen in urbanen Räumen verwendet. Es wurde ein Bayes-Modell entwickelt, um die Beziehungen zwischen der Häufigkeit von Fahrradunfällen und Faktoren bezüglich der Geschwindigkeitsmanagementstrategien zu identifizieren. Andere Faktoren wie Fahrzeugverkehrsdaten, Straßeninformationen, soziodemografische Merkmale und Flächennutzungsdaten wurden in dem Modell ebenfalls berücksichtigt.