Fahrzeuge und Unfallgeschehen Forschungsprojekt VeSPA, Teilprojekt 3

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1 Roman Frick, Benedikt NoDer Fahrzeuge und Unfallgeschehen Forschungsprojekt VeSPA, Teilprojekt 3 SVI- Fachtagung Forschung, Olten, 18. September 2014

2 Agenda 1. Ziele und methodisches Vorgehen 2. Hypothesen und Datengrundlagen 3. Ergebnisse univariate Analysen 4. Ergebnisse multvariate Analysen 5. Fazit 6. Ausblick und Forschungsbedarf INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 2

3 Ziele und Fragenstellungen 1) ROLLE Verursacher / Opfer nach Fahrzeug- kategorien 2) URSACHEN Nach Fahrzeugkat. Fokus LV 3) FZ- EIGENSCHAFTEN Fokus MFZ (Segmente, Gewicht, Alter, Farbe, Ass- Systeme, etc.) Erklärungsgehalt Fz- Eigenscha_en insgesamt Rangliste Fz- Eigenscha_en Spezieller Fokus Fuss- und Veloverkehr Beurteilung Datenqualität und Abklärung von DriDdaten INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 3

4 Methodisches Vorgehen 1 Hypothesen (Literaturrecherche, Experteninterviews) 2 Datenbedarf 3 (VU, MOFIS, DriDe) Aucereitung und Validierung 4 Datenqualität 5 Analyse 6 Bericht DokumentaTon INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 4

5 Hypothesen Auswahl: Elektrofahrräder sind häufiger in Unfälle verwickelt und werden schwerer verletzt als herkömmliche Fahrräder Motorräder sind häufiger beteiligt Fussgänger und Velofahrende sind häufiger Opfer als Verursacher Schwere Fahrzeuge (und grössere Gewichtsunterschiede) haben gravierendere Unfallfolgen Hochleistungsfahrzeuge [>0.1 kw/kg] verursachen mehr und schwerere Unfälle Assistenzsysteme reduzieren Unfallzahlen SUV verursachen mehr und schwerere Unfälle SUV / Vans schützen Insassen besser Die Fahrzeugfarbe beeinflusst das Unfallgeschehen (dunkel = ungünstg INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 5

6 Datengrundlagen INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 6

7 Datenqualität + Quasi- Vollerhebung für Jahre Für meiste Hypothesen liegen Variablen vor Vollständigkeit und Plausibilität der vorhandenen Variablen ist sehr gut In Haupt- Datensätzen (VU, MOFIS) fehlende Angaben können aus Zusatz- Daten (TARGA, eurotax, Bundesdaten) zugespielt werden Zeitliche ÜbereinsTmmung VU- MOFIS INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 7

8 Datenqualität + - Quasi- Vollerhebung für Jahre Für meiste Hypothesen liegen Variablen vor Vollständigkeit und Plausibilität der vorhandenen Variablen ist sehr gut In Haupt- Datensätzen (VU, MOFIS) fehlende Angaben können aus Zusatz- Daten (TARGA, eurotax, Bundesdaten) zugespielt werden Zeitliche ÜbereinsTmmung VU- MOFIS Dunkelziffer nicht gemeldeter Unfälle Fehlende ausländische Motorfahrzeuge in MOFIS Wenige Daten zu Langsamverkehr Fahrleistungs- & Langsamverkehrs- Daten nur auf aggregierter Ebene mit Unfall- und Motorfahrzeugdaten verknüpcar Verfügbarkeit eurotax- Daten: hohe Lizenzkosten und unvollständige Verknüpcarkeit in relevanten Merkmalsbereichen INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 8

10 PW sind an meisten Unfällen beteiligt PW haben absolut gesehen höchste Unfallbeteiligung (71% der Unfallfahrzeuge), gefolgt von Motorrädern (7%) und Lieferwagen (5%) INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 10

11 E- Bikes und Trams haben höchste Unfallraten Fahrleistungs- Inputs sind bestmmend (hier: E- Bike = normales Velo) PW liegen mit 0.11 Unfällen/ km leicht unter DurchschniD INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 11

12 Kabine schützt vor Verletzungen Hypothese, dass E- Bikes ö_er in Unfälle verwickelt und ihre Fahrer schwerer verletzt werden als bei herkömmlichen Velos, ebenfalls bestätgt INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 12

13 PW verursachen die meisten Unfälle Verursacher: Rangreihenfolge der Fahrzeugkategorien ähnlich wie bei Unfallbeteiligung PW verursachen absolut am meisten Unfälle, E- Bikes verursachen die meisten Unfälle pro gefahrene Kilometer INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 13

14 Trams/Bahnen und Fussgänger als Unfallopfer Trams und Bahnen sind auf Fahrleistung bezogen am ö_esten an Unfällen beteiligt, welche sie nicht verursacht haben, gefolgt von Fussgängern Velofahrer sind ö_er Opfer als der DurchschniD der Verkehrsteilnehmer INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 14

15 Unangepasstes Verhalten als häufigste Ursache Mängel am Fahrzeug sind selten Fahrzeugeigenscha_en können trotzdem mitbestmmend sein INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 15

16 Geringer Einfluss des Fahrzeuggewichts Höheres Gewicht schwerere Unfallfolgen (Ausnahmen: MR, SNF) Grössere Gewichtsunterschiede zwischen Fahrzeugkategorien schwerere Folgen INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 16

17 Ältere PW verursachen mehr und schwerere Unfälle Ältere Motorräder verursachen nicht mehr, aber schwerere Unfälle INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 17

18 Assistenzsysteme helfen Unfälle zu vermeiden Auf 1. Blick klarer Vorteil von ESP sichtbar, v.a. bei verursachten Unfällen INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 18

19 Assistenzsysteme helfen Unfälle zu vermeiden Werden nur 5- jährige Fz betrachtet (ca. 50% mit ESP), liegt die Unfallrate mit ESP bei den Verursachern immer noch signifikant Tefer als ohne, der Unterschied ist aber geringer INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 19

20 Hochleistungsfahrzeuge verursachen mehr Unfälle >=0.1 kw/kg <0.1 kw/kg PW und Lieferwagen mit >= 0.1 kw/kg verursachen signifikant mehr Unfälle als weniger stark motorisierte Fahrzeuge INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 20

21 Leistungsstärkere Motorräder verursachen schwerere Unfälle INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 21

22 Luxusklasse verursacht die meisten Unfälle SUV s, Vans und Cabrios haben die Tefsten Unfallraten INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 22

23 SUVs verursachen nicht schwerere Unfälle SUV s verletzen ihre Unfallgegner auch nicht schwerer als andere Marktsegmente INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 23

24 Fraglicher Einfluss der Farbe Vermutungen zu günstgen / ungünstgen Farben treffen trotz signifikanter Unterschiede nicht zu (gelb/rot/hell nicht günstger als grün oder dunkel) INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 24

26 Fahrzeugalter hat grössten Einfluss Insgesamt geringes Erklärungspotenzial der Fahrzeugeigenscha_en Nach der Fahrzeugkategorie hat das Alter den grössten Einfluss auf die Unfallhäufigkeit; bei Unfallschwere ist zusätzlich das Leergewicht massgebend (je schwerer, desto weniger schwere Unfallfolgen) INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 26

28 Fazit Insgesamt hohe Datenqualität. Hypothesen und Forschungsfragen konnten mit den vorhandenen Daten geprü_ werden. WichTgste Resultate: Erhebliche Unterschiede zwischen den Fahrzeugkategorien bezüglich Unfallraten bei gewissen Unsicherheiten bzgl. ExposiTonskennwerten (Fahrleistungen) Neuere PW weniger in Unfälle verwickelt, besserer Insassenschutz. PosiTver Einfluss von Assistenzsystemen. SUV (heterogene Gruppe) schneiden im Unfallgeschehen nicht schlechter ab INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 28

29 Fazit (Forts.) WichTgste Resultate (Forts.): Hohe Unfallraten von E- Bikes Langsamverkehrsteilnehmer in der Opferrolle (schwerere Verletzungsfolgen ohne schützende Kabine, Fussgänger ö_er Opfer als Verursacher) Fahrzeugeigenscha_en liefern lediglich Teil- Erklärungen für Unfallgeschehen. Fz.- Kategorie und Alter als wesentlichste Einflussgrössen. INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 29

31 Forschungsbedarf 2. Phase des Forschungsprojektes VeSPA: Verknüpfung der TP s aus Phase 1 bzw. der Faktorengruppen Mensch, WeDer, Infrastruktur, Fahrzeug und Medizin Mögliche Forschungsfragen, welche sich aus TP3 ergeben: E- Bikes: Involvieren tatsächlich viele E- Bike- Unfälle ältere Personen? Trams: Wie schneiden andere Fahrzeugkategorien bezüglich Unfallraten im Stadtverkehr ab? Wie wirken Assistenzsysteme in verschiedenen wederbedingten SituaTonen (GlaDeis, nasse Fahrbahn, etc.)? Wie wirkt sich die Käuferscha_ verschiedener Marktsegmente von PW auf deren Unfallhäufigkeit/Unfallschwere aus? INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 31

32 Verbesserung der Datengrundlagen Verschiedene VerbesserungspotenTale der Datengrundlagen wurden erkannt und werden z.t. bereits umgesetzt: Fahrleistungen: Km bei der letzten Prüfung werden midlerweile schon von einigen Kantonen erhoben, geplant ist eine flächendeckende Erfassung. Belastbare Fahrleistungsinputs nach allen gewünschten Eigenscha_en werden verfügbar Marktsegmente und ESP: Die Anregung, das Marktsegment eines Autos (z.b. gemäss AutoSchweiz) sowie das Vorhandensein eines Assistenzsystems in MOFIS zu erfassen, ist beim ASTRA deponiert. Verknüpfungen im Datenpool VU- MOFIS- Admas- können dank ASTRA- Projekt Verknüp_e Auswertungen midlerweile beidseitg vorgenommen werden (auch Abfrage nach Fahrzeugen OHNE Unfall möglich) INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 32

33 VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT! INFRAS Fahrzeuge und Unfallgeschehen VeSPA TP3 18. September 2014 RF, BN 33

34 Schlussfolie Roman Frick Philipp Wüthrich Benedikt Noeer Verkehr & Raum Mitglied Geschä_sleitung Verkehr & Umwelt Senior Projektleiter Verkehr & Umwelt Wissenscha_licher Berater