Das Unfallgeschehen auf Landstraßen ist (im Vergleich zu Autobahnen und Stadtstraßen) durch eine besonders hohe Unfallschwere und viele Verkehrstote gekennzeichnet. Nach umfangreichen Forschungen liegen mittlerweile Erkenntnisse zur Sicherheitswirkung infrastruktureller Defizite, geeigneten Gegenmaßnahmen sowie Analysewerkzeuge für unfallauffällige Netzelemente vor. Es fehlt jedoch bislang eine Möglichkeit, regional ausgeprägte Spezifika der Infrastruktur aus makroskopischer Perspektive mittels einfacher Analysen zu erfassen. Insbesondere existiert keine Methode, um mit vergleichsweise einfachen Mitteln – etwa ausschließlich auf Basis polizeilicher Unfalldaten – regional ausgeprägte Spezifika der Infrastruktur oder infrastrukturelle Verbesserungspotenziale im Landstraßennetz zu erkennen. Ziel/ Nutzen Ziel des Vorhabens ist es zu klären, ob Unfalldaten als Indikatoren für Straßeninfrastruktur verwendet werden können und welche Grundgesamtheit an Unfällen in welcher strukturellen Tiefe auf welcher räumlichen Gliederungsebene erforderlich ist, um regionale Unterschiede und Verbesserungspotenziale systematisch ableiten zu können. Die angedachte Analyseebene befindet sich dabei explizit oberhalb der im Fachgebiet bereits vorhandenen und etablierten Verfahren und Methoden (insbesondere netzbezogene Verfahren zur Sicherheitsanalyse sowie örtliche Unfalluntersuchung). Aufbauend auf einer Analyse des nationalen und internationalen Kenntnisstandes sind zunächst die Unfallkonstellationen zusammenzustellen, die durch geeignete Infrastrukturmaßnahmen systematisch beeinflusst werden können. Anschließend ist eine repräsentative und plausible Basis von Unfall- und Infrastrukturdaten aufzubauen und zu verknüpfen. Zielgerichtete Auswertungen dieser Datenbasis dienen dazu, zu prüfen, ob allein aus Unfalldaten belastbare Aussagen über regionale infrastrukturelle Spezifika auf Landstraßen abgeleitet werden können. Im positiven Fall sind geeignete Analyseparameter abzuleiten und die Methode exemplarisch anzuwenden.

Bergisch Gladbach, 51427, DEA2B, Germany

Das Unfallgeschehen auf Landstraßen ist (im Vergleich zu Autobahnen und Stadtstraßen) durch eine besonders hohe Unfallschwere und viele Verkehrstote gekennzeichnet. Nach umfangreichen Forschungen liegen mittlerweile Erkenntnisse zur Sicherheitswirkung infrastruktureller Defizite, geeigneten Gegenmaßnahmen sowie Analysewerkzeuge für unfallauffällige Netzelemente vor. Es fehlt jedoch bislang eine Möglichkeit, regional ausgeprägte Spezifika der Infrastruktur aus makroskopischer Perspektive mittels einfacher Analysen zu erfassen. Insbesondere existiert keine Methode, um mit vergleichsweise einfachen Mitteln – etwa ausschließlich auf Basis polizeilicher Unfalldaten – regional ausgeprägte Spezifika der Infrastruktur oder infrastrukturelle Verbesserungspotenziale im Landstraßennetz zu erkennen. Ziel/ Nutzen Ziel des Vorhabens ist es zu klären, ob Unfalldaten als Indikatoren für Straßeninfrastruktur verwendet werden können und welche Grundgesamtheit an Unfällen in welcher strukturellen Tiefe auf welcher räumlichen Gliederungsebene erforderlich ist, um regionale Unterschiede und Verbesserungspotenziale systematisch ableiten zu können. Die angedachte Analyseebene befindet sich dabei explizit oberhalb der im Fachgebiet bereits vorhandenen und etablierten Verfahren und Methoden (insbesondere netzbezogene Verfahren zur Sicherheitsanalyse sowie örtliche Unfalluntersuchung). Aufbauend auf einer Analyse des nationalen und internationalen Kenntnisstandes sind zunächst die Unfallkonstellationen zusammenzustellen, die durch geeignete Infrastrukturmaßnahmen systematisch beeinflusst werden können. Anschließend ist eine repräsentative und plausible Basis von Unfall- und Infrastrukturdaten aufzubauen und zu verknüpfen. Zielgerichtete Auswertungen dieser Datenbasis dienen dazu, zu prüfen, ob allein aus Unfalldaten belastbare Aussagen über regionale infrastrukturelle Spezifika auf Landstraßen abgeleitet werden können. Im positiven Fall sind geeignete Analyseparameter abzuleiten und die Methode exemplarisch anzuwenden.

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