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Detailergebnis zu DOK-Nr. 82332

Makroskopische Analyse der Auswirkungen von Leihfahrrädern auf die Verkehrssicherheit (Orig. engl.: Macroscopic analysis of the impacts of shared bikes on traffic safety)

Autoren	M. Lu V.V. Gayah S.I. Guler
Sachgebiete	5.5 Radverkehr, Radwege 5.6 Fußgängerverkehr, Fußwege, Fußgängerüberwege 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle)

Transportation Research Record (TRR): Journal of the Transportation Research Board Vol. 2678, H. 7, 2024, S. 740-758, 6 B, 4 T, zahlr. Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Unfälle mit gefährdeten Verkehrsteilnehmenden (vulnerable road users, VRUs) wie Fußgängerinnen, Fußgängern und Radfahrenden haben in den letzten Jahren zugenommen. Um diesen Trend umzukehren, ist es entscheidend, die Zusammenhänge zwischen diesen Unfällen und erklärenden Faktoren zu verstehen. Die meisten statistischen Modelle zu Unfällen mit VRUs stützen sich jedoch in erster Linie auf die Gefährdung durch Fahrzeuge allein. Die Gefährdung von VRUs ist aufgrund fehlender Daten schwer zu erfassen. Um diesem Problem zu begegnen, werden in dieser Studie mehrere Expositionskennzahlen herangezogen, die die Nutzung nicht motorisierter Verkehrsmittel und öffentlicher Verkehrsmittel auf der Ebene der Zählbezirke erfassen. Es wurde ein makroskopisches Unfallvorhersagemodell für den Stadtteil Manhattan in New York City entwickelt, das straßenseitige und demografische Variablen sowie Informationen zu Fahrradverleihfahrten, U-Bahn-Verkehrsströmen, Taxibewegungen und Personenfahrten zu verschiedenen Points of Interest (POIs) als Maße für die Verkehrsexposition berücksichtigt. Die Modelle wurden unter Verwendung einer geografisch gewichteten negativen binomialen Regression entwickelt, wobei verschiedene Funktionsformen für drei verschiedene Arten von Unfallhäufigkeiten berücksichtigt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anzahl der Fahrten mit Leihfahrrädern und die Besuche von POIs positiv mit einem Anstieg der Unfallhäufigkeit im Fuß- und Radverkehr korrelieren; diese Merkmale sind jedoch weniger aussagekräftig für die Unfallhäufigkeit von Pkw-Nutzenden. Darüber hinaus kann die Aussagekraft von POI-Informationen verbessert werden, indem nur eine Teilmenge von POI-Kategorien berücksichtigt wird, die "wesentliche“ Fahrten darstellen. Die räumliche Variation zwischen der Häufigkeit von Unfällen mit Pkw und der Expositionsmetrik ist offenbar signifikanter als die Häufigkeit von Unfällen mit Personen im Fuß- und Radverkehr im Verhältnis zu ihrer Exposition. Der Einfluss von Fahrten mit Leihfahrrädern auf die Häufigkeit von Unfällen mit Fuß- und Radverkehr scheint im gesamten Gebiet von Manhattan homogen zu sein.