Seit den 80er Jahren des vergangenen Jahrhunderts erleben schienengebundene Nahverkehrsmittel vielerorts eine Renaissance. Hohe Kapazitäten bei der Personenbeförderung und abgasemissionsfreie Fahrzeuge sind häufig genannte Argumente für den Aus- oder Neubau von Straßen- und Stadtbahnnetzen. Unfälle zwischen Straßen- bzw. Stadtbahnen und anderen, vor allem nichtmotorisierten Verkehrsteilnehmern, sind oft besonders schwer. Hinzu kommt, dass der in Deutschland innerorts seit Jahren zu beobachtende Trend eines Rückgangs von Unfallzahlen und Unfallschwere für Unfälle mit Straßen- und Stadtbahnen nur sehr bedingt zu beobachten ist. In Deutschland existiert grundsätzlich eine Vielzahl aufeinander abgestimmter Verfahren, welche die Verbesserung der Verkehrssicherheit in Straßennetzen sowohl präventiv als auch nachträglich unterstützen. Diese sind leicht verständlich aufgebaut und einfach handhabbar. Sie berücksichtigen jedoch das Unfallgeschehen innerorts ganzheitlich und enthalten keine spezifischen Aspekte zu schienengebundenen innerörtlichen Nahverkehrsmitteln. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die zur gezielten Analyse und Verbesserung der Verkehrssicherheit im Zusammenhang mit dem Unfallgeschehen unter Beteiligung von Straßen- bzw. Stadtbahnen herangezogen werden können. Zur Generierung der erforderlichen Datenbasis wurden zunächst die Unfalldaten der Verkehrsbetriebe dreier Städte systematisch vereinheitlicht, georeferenziert und für die weitere Verwendung aggregiert. In einem ersten Untersuchungsschritt wurde anschließend – in Anlehnung an vorhandene Instrumente - ein Verfahren zur Lokalisierung unfallauffälliger Bereiche für Straßen- und Stadtbahnunfälle entwickelt. Zu diesem Zweck wurden Kenngrößen der räumlichen Autokorrelation herangezogen, um über ein einheitliches, objektiv quantifizierbares Instrument für Vergleiche zwischen Netzen mit unterschiedlichen Sicherheitsniveaus bzw. Variationen von Betrachtungszeitraum und einzubeziehenden Teilkollektiven der Unfälle zu verfügen. Hierbei wurden Kriterien zur Lokalisierung unfallauffälliger Bereiche unter Voraussetzung des Einhaltens räumlicher und zeitlicher Stabilität abgeleitet. Zur Identifizierung und Quantifizierung infrastruktureller und verkehrlicher Einflüsse auf das Unfallgeschehen mit Straßen- und Stadtbahnen wurden in einem weiteren Schritt Unfallprognosemodelle erstellt, die das Unfallgeschehen mit entsprechenden Parametern verknüpfen und auf diese Weise Aussagen zu den Einflüssen einzelner Merkmale erlauben. Dabei wurden unterschiedliche Formen der Modellbildung vorgenommen: Neben Grundmodellen zur gemeinsamen Abbildung aller Unfälle wurden Modelle mit Differenzierungen nach Unfallschwere, infrastrukturellen Ausbauformen und Unfalltypen geschätzt und miteinander verglichen. Dies beinhaltete in einer ersten Stufe auch einen Vergleich zweier Städte untereinander, indem die Modelle zunächst stadtfein geschätzt und anschließend einander gegenübergestellt wurden. Dabei haben sich die typfeinen Modelle als methodisch überlegen in Zuverlässigkeit und Genauigkeit erwiesen, sie wurden daher in einer zweiten Stufe mittels Anwendung auf ein unabhängiges Kollektiv in Form der Daten einer dritten Stadt validiert. Im Ergebnis konnten Kriterien zur Identifizierung auffälliger Bereiche von Unfällen mit Straßen- und Stadtbahnen zur Verfügung gestellt werden. Ferner wurde abgeleitet, welche Ausprägungen entwurfstechnischer und betrieblicher Parameter das Unfallgeschehen in welchem Maße beeinflussen. Damit wird ermöglicht, im Rahmen der Verkehrssicherheitsarbeit Maßnahmen zielgerichtet und effizient in Bereichen, die entsprechende Effekte hinsichtlich der Verbesserung der Verkehrssicherheit erwarten lassen, einzusetzen. Ferner können Maßnahmenalternativen szenarienbasiert analysiert und (z. B. bei Neu- bzw. Umbaumaßnahmen) verglichen werden, indem die Maßnahmenwirkung auf das Unfallgeschehen mit Straßen- und Stadtbahnen quantitativ prognostiziert wird. / Since the 1980s, urban rail has been experiencing a renaissance. High capacities and emission-free vehicles are frequently cited arguments for the expansion or new construction of tram and light rail networks. Accidents between trams and other road users are often serious. Further, the trend of declining accident numbers and accident severity that has been observed in Germany for many years can only be observed to a very limited extent regarding accidents involving trams. In Germany, there are a large number of coordinated procedures that support the improvement of traffic safety in road networks. However, they consider the accident situation in urban areas in a holistic way and do not contain any specific aspects concerning trams. The aim of the present work is to provide tools that can be used for the analysis and improvement of traffic safety regarding trams. In order to generate the required database, the accident data of the transport authorities of three cities were systematically standardized, georeferenced and aggregated. In a first step, a procedure for the localization of black spots was developed. For this purpose, methods of spatial autocorrelation were used in order to have an objectively quantifiable instrument for comparisons between networks with different safety levels or variations of the period of time. As a result, criteria for the localization of black spots were derived under the condition of keeping spatial and temporal stability. In order to identify and quantify infrastructural influences on the occurrence of tram accidents, generalized linear accident prediction models were developed in a further step. Different levels of modeling were used: In addition to basic models for the common representation of all accidents, models with differentiations according to accident severity, infrastructural parameters and accident types were estimated and compared. In a first stage, this also included a comparison of two cities with each other by first estimating the models on a city-by-city basis and then comparing them with each other. The type-specific models proved to be best in reliability and accuracy, and were therefore validated in a second stage by applying them to an independent data set from a third city. As a result, criteria for identifying black spots could be provided. Furthermore, it was derived which characteristics of infrastructural design and operational parameters influence the occurrence of accidents and to what extent. This enables an efficient application of measures in the context of road safety work. Furthermore, alternative measures can be analyzed and compared, e. g. on the basis of scenarios.

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