Die vorliegende Dissertationsschrift widmet sich der Beschreibung des Geschwindigkeits-verhaltens von Kraftfahrern auf innerörtlichen Straßen sowie dessen Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit. Grundlage bilden manuelle und automatische Querschnittsmessungen von Einzelgeschwindigkeiten in Hauptverkehrs- und Erschließungs¬straßen mit zulässigen Höchstgeschwindigkeiten von 50 bzw. 30 km/h. Die Beschreibung von Wunschgeschwindigkeiten über unterschiedliche Abgrenzungen freifahrender Fahrzeuge, deren Geschwindigkeiten die Grundlage für die folgenden Modelle bilden, sowie die Überprüfung der Übertragbarkeit von Querschnittsmessungen auf die Strecke und die Analyse von Geschwindigkeitsganglinien dienen der Einordnung der in dieser Untersuchung vorgelegten Ergebnisse. Ziel des ersten Teils der Arbeit ist die Beschreibung möglicher Einflussfaktoren aus der Gestaltung, dem Betrieb sowie der Lage im Netz und dem Umfeld einer Straße auf die Wahl der Geschwindigkeit von Pkw-Fahrern. Erste Ansätze werden aus dem Vergleich von fahrtrichtungsbezogenen Geschwindigkeiten an einem Querschnitt mit asymmetrischer Gestaltung abgeleitet. Auf Basis querschnittsbezogener mittlerer und v85-Geschwindigkeiten werden verschiedene multiple Regressionsmodelle aufgestellt und miteinander verglichen. Die Modelle basieren auf Messungen im Straßennetz Dresdens und werden anhand von Messungen aus anderen deutschen Städten validiert. Signifikante Einflussgrößen ergeben sich aus den Bereichen Verkehrsbedeutung, Querschnittsgestaltung, Umfeldnutzung und Fahrbahnoberfläche eines Straßenquerschnitts. Die Einflussgrößen sowie deren Abhängigkeiten untereinander werden diskutiert und Potenziale für Maßnahmen zur Geschwindigkeitsreduzierung aufgezeigt. Im zweiten Teil der Arbeit werden für Tempo-50-Straßen verallgemeinerte lineare Modelle zur Beschreibung des Einflusses der Geschwindigkeit auf die Verkehrssicherheit abgeleitet. Für unterschiedliche Unfallkollektive bezüglich räumlicher Abgrenzung, Unfallschwere und Verkehrsbeteiligung wird der Geschwindigkeitseinfluss auf die Unfallzahl anhand einer Potenzfunktion (Power-Modell) unter Kontrolle der Randbedingungen Verkehrsaufkommen des motorisierten Individual-verkehrs und Umfeldnutzung beschrieben. Die Zahl der Unfälle mit Personenschaden steigt progressiv mit der mittleren Geschwindigkeit und degressiv mit dem DTV an. / Driving speeds of personal vehicles on urban roads are analyzed and their influence on traffic safety is modeled. The speed data is measured at cross sections on major and minor roads with speed limits of 50 and 30 km/h. Different kinds of classification of free-flow-vehicles were analyzed for the description of the desired speed of a driver. Also local speeds along road sections as well as time variation curves of driving speeds are documented in order to interpret and classify the provided findings. The first part of this work deals with the prediction of local driving speeds based on parameters of the roadway environment determining road design as well as the land-use next to the road. One first simple approach is to compare both driving directions at non-symmetric cross sections. Then several multiple regression models for mean speeds and 85-percentiles of the speed distribution are estimated and compared with each other. The models are based on the road network of the city of Dresden and are validated with speed measurements in other German cities. Road classification, cross section characteristics, land-use and the road surface condition are found to be significant parameters that correlate with driving speed. The possible influences on the choice of speed and their interdependencies as well as their practical relevance are discussed. In the second part of this work the influence of speeds on the occurrence of traffic accidents is estimated using Generalized Linear Models. This is done for different accident groups under consideration of the annual daily traffic and a parameter that describes the length and type of land-use of the adjacent buildings next to the road section. The relationship between speed and accident counts can be described using a power function. Accident numbers rise progressively with increasing speeds and rise in a declining manner with increasing amount of traffic.

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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.

Die vorliegende Dissertationsschrift widmet sich der Beschreibung des Geschwindigkeits-verhaltens von Kraftfahrern auf innerörtlichen Straßen sowie dessen Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit. Grundlage bilden manuelle und automatische Querschnittsmessungen von Einzelgeschwindigkeiten in Hauptverkehrs- und Erschließungs¬straßen mit zulässigen Höchstgeschwindigkeiten von 50 bzw. 30 km/h. Die Beschreibung von Wunschgeschwindigkeiten über unterschiedliche Abgrenzungen freifahrender Fahrzeuge, deren Geschwindigkeiten die Grundlage für die folgenden Modelle bilden, sowie die Überprüfung der Übertragbarkeit von Querschnittsmessungen auf die Strecke und die Analyse von Geschwindigkeitsganglinien dienen der Einordnung der in dieser Untersuchung vorgelegten Ergebnisse. Ziel des ersten Teils der Arbeit ist die Beschreibung möglicher Einflussfaktoren aus der Gestaltung, dem Betrieb sowie der Lage im Netz und dem Umfeld einer Straße auf die Wahl der Geschwindigkeit von Pkw-Fahrern. Erste Ansätze werden aus dem Vergleich von fahrtrichtungsbezogenen Geschwindigkeiten an einem Querschnitt mit asymmetrischer Gestaltung abgeleitet. Auf Basis querschnittsbezogener mittlerer und v85-Geschwindigkeiten werden verschiedene multiple Regressionsmodelle aufgestellt und miteinander verglichen. Die Modelle basieren auf Messungen im Straßennetz Dresdens und werden anhand von Messungen aus anderen deutschen Städten validiert. Signifikante Einflussgrößen ergeben sich aus den Bereichen Verkehrsbedeutung, Querschnittsgestaltung, Umfeldnutzung und Fahrbahnoberfläche eines Straßenquerschnitts. Die Einflussgrößen sowie deren Abhängigkeiten untereinander werden diskutiert und Potenziale für Maßnahmen zur Geschwindigkeitsreduzierung aufgezeigt. Im zweiten Teil der Arbeit werden für Tempo-50-Straßen verallgemeinerte lineare Modelle zur Beschreibung des Einflusses der Geschwindigkeit auf die Verkehrssicherheit abgeleitet. Für unterschiedliche Unfallkollektive bezüglich räumlicher Abgrenzung, Unfallschwere und Verkehrsbeteiligung wird der Geschwindigkeitseinfluss auf die Unfallzahl anhand einer Potenzfunktion (Power-Modell) unter Kontrolle der Randbedingungen Verkehrsaufkommen des motorisierten Individual-verkehrs und Umfeldnutzung beschrieben. Die Zahl der Unfälle mit Personenschaden steigt progressiv mit der mittleren Geschwindigkeit und degressiv mit dem DTV an. / Driving speeds of personal vehicles on urban roads are analyzed and their influence on traffic safety is modeled. The speed data is measured at cross sections on major and minor roads with speed limits of 50 and 30 km/h. Different kinds of classification of free-flow-vehicles were analyzed for the description of the desired speed of a driver. Also local speeds along road sections as well as time variation curves of driving speeds are documented in order to interpret and classify the provided findings. The first part of this work deals with the prediction of local driving speeds based on parameters of the roadway environment determining road design as well as the land-use next to the road. One first simple approach is to compare both driving directions at non-symmetric cross sections. Then several multiple regression models for mean speeds and 85-percentiles of the speed distribution are estimated and compared with each other. The models are based on the road network of the city of Dresden and are validated with speed measurements in other German cities. Road classification, cross section characteristics, land-use and the road surface condition are found to be significant parameters that correlate with driving speed. The possible influences on the choice of speed and their interdependencies as well as their practical relevance are discussed. In the second part of this work the influence of speeds on the occurrence of traffic accidents is estimated using Generalized Linear Models. This is done for different accident groups under consideration of the annual daily traffic and a parameter that describes the length and type of land-use of the adjacent buildings next to the road section. The relationship between speed and accident counts can be described using a power function. Accident numbers rise progressively with increasing speeds and rise in a declining manner with increasing amount of traffic.

In der Arbeit wird eine Methodik einer zusammenhängenden Analyse und modellhaften Beschreibung der Verkehrssicherheit in städtischen Hauptstraßennetzen am Beispiel der Stadt Dresden entwickelt. Die dabei gewonnenen Modelle dienen der Abschätzung von Erwartungswerten von Unfallhäufigkeiten mit und ohne Personenschaden unter Berücksichtigung der Verkehrsbeteiligungsart. Die Grundlage bilden multivariate Regressionsmodelle auf Basis verallgemeinerter linearer Modelle (GLM). Die Verwendung verallgemeinerter Regressionsmodelle erlaubt eine Berücksichtigung von Verteilungen, die besser geeignet sind, den Unfallentstehungsprozess wiederzugeben, als die häufig verwendete Normalverteilung. Im konkreten Fall werden hierzu die Poisson-Verteilung sowie die negative Binomialverteilung verwendet. Um Effekte im Hauptverkehrsstraßennetz möglichst trennscharf abbilden zu können, werden vier grundsätzliche Netzelemente differenziert und das Netz entsprechend zerlegt. Unterschieden werden neben Streckenabschnitten und Hauptverkehrsknotenpunkten auch Annäherungsbereiche und Anschlussknotenpunkte. Die Kollektive der Knotenpunkte werden ferner in signalisierte und nicht-signalisierte unterteilt. Es werden zunächst Modelle unterschiedlicher Unfallkollektive getrennt für alle Kollektive der vier Netzelemente berechnet. Anschließend werden verschiedene Vorgehensweisen für eine Zusammenfassung zu Netzmodellen entwickelt. Neben der Verwendung verkehrstechnischer und infrastruktureller Größen als erklärende Variable werden in der Arbeit auch Kenngrößen zur Beschreibung der Umfeldnutzung ermittelt und im Rahmen der Regression einbezogen. Die Quantifizierung der Umfeldnutzung erfolgt mit Hilfe von Korrelations-, Kontingenz- und von Hauptkomponentenanalysen (PCA). Im Ergebnis werden Modelle präsentiert, die eine multivariate Quantifizierung erwarteter Unfallhäufigkeiten in Hauptverkehrsstraßennetzen erlauben. Die vorgestellte Methodik bildet eine mögliche Grundlage für eine differenzierte Sicherheitsbewertung verkehrsplanerischer Variantenabschätzungen. / A methodology is developed in order to predict the number of accidents within an urban main road network. The analysis was carried out by surveying the road network of Dresden. The resulting models allow the calculation of individual expectancy values for accidents with and without injury involving different traffic modes. The statistical modelling process is based on generalized linear models (GLM). These were chosen due to their ability to take into account certain non-normal distributions. In the specific case of accident counts, both the Poisson distribution and the negative binomial distribution are more suitable for reproducing the origination process than the normal distribution. Thus they were chosen as underlying distributions for the subsequent regressions. In order to differentiate overlaying influences, the main road network is separated into four basic elements: major intersections, road sections, minor intersections and approaches. Furthermore the major and minor intersections are additionally subdivided into signalised and non-signalised intersections. Separate models are calculated for different accident collectives for the various types of elements. Afterwards several methodologies for calculating aggregated network models are developed and analysed. Apart from traffic-related and infrastructural attributes, environmental parameters are derived taking into account the adjacent building structure as well as the surrounding land-use, and incorporated as explanatory variables within the regression. The environmental variables are derived from statistical analyses including correlation matrices, contingency tables and principal components analyses (PCA). As a result, a set of models is introduced which allows a multivariate calculation of expected accident counts for urban main road networks. The methodology developed can serve as a basis for a differentiated safety assessment of varying scenarios within a traffic planning process.

In der Arbeit wird eine Methodik einer zusammenhängenden Analyse und modellhaften Beschreibung der Verkehrssicherheit in städtischen Hauptstraßennetzen am Beispiel der Stadt Dresden entwickelt. Die dabei gewonnenen Modelle dienen der Abschätzung von Erwartungswerten von Unfallhäufigkeiten mit und ohne Personenschaden unter Berücksichtigung der Verkehrsbeteiligungsart. Die Grundlage bilden multivariate Regressionsmodelle auf Basis verallgemeinerter linearer Modelle (GLM). Die Verwendung verallgemeinerter Regressionsmodelle erlaubt eine Berücksichtigung von Verteilungen, die besser geeignet sind, den Unfallentstehungsprozess wiederzugeben, als die häufig verwendete Normalverteilung. Im konkreten Fall werden hierzu die Poisson-Verteilung sowie die negative Binomialverteilung verwendet. Um Effekte im Hauptverkehrsstraßennetz möglichst trennscharf abbilden zu können, werden vier grundsätzliche Netzelemente differenziert und das Netz entsprechend zerlegt. Unterschieden werden neben Streckenabschnitten und Hauptverkehrsknotenpunkten auch Annäherungsbereiche und Anschlussknotenpunkte. Die Kollektive der Knotenpunkte werden ferner in signalisierte und nicht-signalisierte unterteilt. Es werden zunächst Modelle unterschiedlicher Unfallkollektive getrennt für alle Kollektive der vier Netzelemente berechnet. Anschließend werden verschiedene Vorgehensweisen für eine Zusammenfassung zu Netzmodellen entwickelt. Neben der Verwendung verkehrstechnischer und infrastruktureller Größen als erklärende Variable werden in der Arbeit auch Kenngrößen zur Beschreibung der Umfeldnutzung ermittelt und im Rahmen der Regression einbezogen. Die Quantifizierung der Umfeldnutzung erfolgt mit Hilfe von Korrelations-, Kontingenz- und von Hauptkomponentenanalysen (PCA). Im Ergebnis werden Modelle präsentiert, die eine multivariate Quantifizierung erwarteter Unfallhäufigkeiten in Hauptverkehrsstraßennetzen erlauben. Die vorgestellte Methodik bildet eine mögliche Grundlage für eine differenzierte Sicherheitsbewertung verkehrsplanerischer Variantenabschätzungen. / A methodology is developed in order to predict the number of accidents within an urban main road network. The analysis was carried out by surveying the road network of Dresden. The resulting models allow the calculation of individual expectancy values for accidents with and without injury involving different traffic modes. The statistical modelling process is based on generalized linear models (GLM). These were chosen due to their ability to take into account certain non-normal distributions. In the specific case of accident counts, both the Poisson distribution and the negative binomial distribution are more suitable for reproducing the origination process than the normal distribution. Thus they were chosen as underlying distributions for the subsequent regressions. In order to differentiate overlaying influences, the main road network is separated into four basic elements: major intersections, road sections, minor intersections and approaches. Furthermore the major and minor intersections are additionally subdivided into signalised and non-signalised intersections. Separate models are calculated for different accident collectives for the various types of elements. Afterwards several methodologies for calculating aggregated network models are developed and analysed. Apart from traffic-related and infrastructural attributes, environmental parameters are derived taking into account the adjacent building structure as well as the surrounding land-use, and incorporated as explanatory variables within the regression. The environmental variables are derived from statistical analyses including correlation matrices, contingency tables and principal components analyses (PCA). As a result, a set of models is introduced which allows a multivariate calculation of expected accident counts for urban main road networks. The methodology developed can serve as a basis for a differentiated safety assessment of varying scenarios within a traffic planning process.

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