Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 82348

Zeitlich-räumliche Bewertung der Schwere von Verletzungen bei Auffahrunfällen auf Schnellstraßen in China: Erkenntnisse unter Verwendung von Zufallsparameteransätzen (Orig. engl.: Spatiotemporal evaluation of injury severity of expressway rear-end crashes in China: Insights using random parameters approaches)

Autoren	C. Wang S. Easa F. Chen J. Cheng
Sachgebiete	6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 1.4 Statistik (Straßen, Kfz, Unfälle)

Transportation Research Record (TRR): Journal of the Transportation Research Board Vol. 2678, H. 7, 2024, S. 157-177, 9 B, 8 T, zahlr. Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Auffahrunfälle sind in China zu einem dringenden Problem geworden, das schwere Verletzungen und massive Sachschäden zur Folge hat. Die Studie zielt erstens darauf ab, die Determinanten zu ermitteln, die die Schwere der Verletzungen bei Auffahrunfällen auf Schnellstraßen beeinflussen und die entsprechenden Veränderungen im Zeit- und Raumverlauf zu untersuchen. Zweitens darauf, die Ursachen für nicht beobachtbare Heterogenitätsverschiebungen zu identifizieren, die erhebliche Auswirkungen auf eine effiziente und wirksame Unfallverhütung haben könnten. Unter Verwendung von Unfall-Daten aus drei Jahren (2017–2019) von zwei Schnellstraßen mit Geschwindigkeitsbegrenzungen von 120 km/h und 100 km/h (G2 und G25) in den Provinzen Jiangsu und Guangdong in China wurden in der Studie vier Random-Parameter-Logit-Modellansätze (RP-LM) verwendet, um die Einflussfaktoren zu analysieren. Mit drei Folgen der Schwere der Verletzungen (schwere Verletzungen, leichte Verletzungen und keine Verletzungen) wurden die Merkmale der Fahrenden, des Fahrzeugs, der Straße, der Umgebung und andere als mögliche Determinanten vorgeschlagen. Die zeitliche und räumliche Stabilität wurde dann mithilfe von Transferabilitätstests untersucht. Die marginalen Effekte wurden berechnet, um weitere potenzielle Heterogenitäten und räumlich-zeitliche Variationen zu untersuchen. Die geschätzten Ergebnisse zeigen die Überlegenheit des vorgeschlagenen Modells gegenüber seinen Basispendants mit sehr guten p-Werten (Korrelationskoeffizienten) von über 0,64. Am Samstagmorgen wurden Indikatoren für Eigenschaften des Winters als signifikante Zufallsparameter identifiziert, und bei mehreren Variablen wurde eine Heterogenität der Mittelwerte und Varianzen festgestellt. Geschwindigkeitsüberschreitungen, frühe Morgenstunden und Indikatoren für den Schwerlastverkehr erhöhten die Wahrscheinlichkeit leichter und schwerer Verletzungen. Diese Erkenntnisse könnten die Sicherheit auf Schnellstraßen im Zusammenhang mit Auffahrunfällen erheblich verbessern.