Het doel van het project Infrastructuur en verkeersonveiligheid is het leggen van (wiskundige) relaties tussen infrastructurele kenmerken van wegen enerzijds en de onveiligheid op die wegen anderzijds. Dergelijke wiskundige relaties worden in de literatuur over het algemeen aangeduid als 'accident prediction models' (APM's, ongevallenmodellen). In dit rapport worden ongevallenmodellen voor provinciale wegen in Noord-Holland gepresenteerd en besproken. De SWOV heeft van de provincie Noord-Holland een bestand gekregen met daarin de meetgegevens van een groot aantal telpunten in het provinciale wegennet. Deze telpunten tellen het aantal motorvoertuigen dat passeert. De aan de SWOV geleverde intensiteitsmetingen omvatten de jaren 1997-2003, en het gaat om gemiddelde uurintensiteiten. De intensiteiten zijn uitgesplitst naar werk- en weekenddagen. Aan elk telpunt zijn een of meer wegdelen toegekend waarop de intensiteit wordt verondersteld gelijk te zijn aan de gemeten intensiteit op het betreffende telpunt. Voor de modellen in dit rapport zijn alleen die wegdelen gebruikt die buiten de bebouwde kom liggen. De SWOV heeft voor deze wegdelen het aantal letselongevallen bepaald dat er in 1997-2003 heeft plaatsgevonden. Er is gekozen voor letselongevallen omdat er te weinig dodelijke ongevallen zijn om nuttige analyses mee uit te voeren en omdat de registratie van ongevallen met uitsluitend materiële schade nogal te wensen overlaat. Over de periode 1997-2003 is de gemiddelde etmaalintensiteit op werkdagen op enkelbaanswegen met 9% gestegen en op dubbelbaanswegen met 7,8%. Op beide wegtypen is het op werkdagen tussen 7.00 en 9.00 uur (ochtendspits) en tussen 16.00 en 18.00 uur (avondspits) het drukst. Weekenddagen kennen geen ochtend- en avondspits. De drukste uren op deze dagen zijn tussen 13.00 en 17.00 uur. Zowel voor enkel- als dubbelbaanswegen is de gemiddelde etmaalintensiteit op werk- en weekenddagen tussen 1997 en 2003 gestegen; de respectievelijke stijgingspercentages liggen tussen de 5,1 en 9,0%. Van de letselongevallen is ook het uur geregistreerd waarin ze zijn gebeurd. Hierdoor is het mogelijk de verdeling van de intensiteit over de uren van de dag te vergelijken met de verdeling van het aantal ongevallen over de uren van dag. Het blijkt dat deze verdelingen sterk op elkaar lijken, wat betekent dat over het algemeen in de drukste uren ook de meeste ongevallen plaatsvinden. Aangezien de intensiteiten over de jaren gestegen zijn en het aantal letselongevallen juist is gedaald, is het ongevallenrisico (gedefinieerd als het aantal letselongevallen per gereden motorvoertuigkilometer) afgenomen. De meeste ongevallenmodellen in de literatuur hebben dezelfde vorm. Ze drukken het aantal (letsel)ongevallen op een wegdeel uit in in ieder geval de lengte en etmaalintensiteit van dat wegdeel. Daarnaast kunnen ook nog andere wegkenmerken in het model worden opgenomen, zoals het aantal rijbanen, de rijbaanbreedte en de aanwezigheid van uitritten. Van deze modelvorm is ook uitgegaan in het bovengenoemde project. Er zijn echter twee verschillen met andere ongevallenmodellen. Het eerste verschil is dat de modellen in dit rapport het aantal ongevallen in een bepaald uur uitdrukken in de gemiddelde intensiteit van dat uur. Het is namelijk zeer interessant om het verband tussen uurintensiteiten en het aantal ongevallen per uur te bestuderen, aangezien hierdoor de invloed van weg- en verkeerskenmerken, die binnen een bepaald wegtype aanzienlijk kunnen variëren, min of meer uitgeschakeld worden Een ander verschil met de ongevallenmodellen in de literatuur is dat wegkenmerken niet als verklarende variabelen in het model zijn opgenomen, maar dat geprobeerd is verschillende modellen te ontwikkelen voor verschillende wegtypen. Dit is onder andere gedaan omdat intensiteiten voor verschillende wegtypen sterk kunnen verschillen, waardoor het problematisch kan worden een goed model te fitten met zowel de intensiteit als bepaalde wegkenmerken als verklarende variabelen. Het gebruikte gegevensbestand bevatte te weinig informatie om heel gedetailleerde wegtypen te definiëren; het was alleen mogelijk om onderscheid te maken tussen enkel- en dubbelbaanswegen. Het verschil tussen deze twee wegtypen is de rijrichtingscheiding; bij dubbelbaanswegen is de rijrichting fysiek gescheiden, bij enkelbaanswegen niet. Aangezien een scheiding van rijrichtingen het nagenoeg onmogelijk maakt dat voertuigen die in tegengestelde richting rijden met elkaar botsen, is het te verwachten dat het aantal rijbanen een grote invloed heeft op het aantal ongevallen. Om de modellen daadwerkelijk te ontwikkelen is gebruikgemaakt van gegeneraliseerde lineaire modellen. Deze worden in de literatuur heel veel gebruikt om ongevallenmodellen te schatten. Modellen geschat met lineaire regressie zijn ook gegeneraliseerde lineaire modellen. De modellen bevatten de uurintensiteit en weglengte als verklarende variabelen. Aan de modellen voor werkdagen is een dichotome variabele toegevoegd, die aangeeft of het een uur in de spits betreft of niet. Vooral de modellen voor werkdagen lijken goed aan te sluiten bij de data. Voor de weekenddagen lijken de modellen minder goed te passen, maar dit is waarschijnlijk een direct gevolg van de kleine aantallen letselongevallen per uur op deze dagen. Uit de modellen blijkt dat: - het verwachte aantal letselongevallen op weekenddagen minder snel toeneemt bij groeiende intensiteit dan op werkdagen, zowel voor enkel- als voor dubbelbaanswegen; - het verwachte aantal letselongevallen hoog is bij een korte lengte van de weggedeelten (< 500 m) en snel afneemt bij grotere lengten; - voor enkelbaanswegen de invloed van de weglengte op het verwachte aantal letselongevallen iets kleiner is op weekenddagen dan op werkdagen, maar op dubbelbaanswegen juist groter; - het verwachte aantal letselongevallen voor de enkelbaanswegen sterker wordt beïnvloed door de spitsuren dan voor de dubbelbaanswegen. Het blijkt dat het zeker mogelijk en interessant is relaties te leggen tussen uurintensiteiten en het aantal ongevallen per uur. Een aanbeveling is dan ook om hier vervolgonderzoek naar te doen. Het is wenselijk dat de gegevensbestanden dan meer wegen en meer wegkenmerken per weg bevatten, zodat het mogelijk is meer gedetailleerde wegtypen te definiëren. Ook zouden kruisingen apart opgenomen moeten zijn.
The relation between crashes and hourly volumes on provincial roads in Noord-Holland The aim of the Infrastructure and road safety project is to establish mathematical relations between infrastructural road characteristics and the safety of these roads. In scientific literature such mathematical relations are generally referred to as accident prediction models (APMs). In this report we will present and discuss APMs for provincial roads in (the province of) Noord-Holland. From the western province of Noord-Holland, SWOV received a database containing counts of passing motor vehicles at a large number of count locations along its road network. The traffic volume counts were from the 1997-2003 period and consisted of average hourly traffic counts subdivided by working days and weekends. Every count location is allotted one or more road sections which are assumed to have the traffic volumes that are counted by that count location. The only road sections used for the models in this report are rural ones. SWOV determined the 1997-2003 numbers of injury crashes on these road sections. We chose injury crashes because there were too few fatal crashes for analysis purposes and because the registration of Material Damage Only crashes is insufficient. During the 1997-2003 period the average daily traffic during working days on single carriageway roads increased by 9% and on dual carriageways by 7.8%. On both road types the busiest hours were on working days between 7.00 and 9.00 (the morning rush hour) and between 16.00 and 18.00 (the evening rush hour). Weekend days do not have morning and evening rush hours; and the busiest hours on these days are between 13.00 and 17.00. For single carriageway and dual carriageway roads, the average daily traffic counts on working days and weekends during the 1997-2003 period increased, by 5.1% and 9.0% respectively. The hour in which a crash occurred was also registered for the injury crashes. This makes it possible to compare the distribution by hour of the day with that of the traffic counts. The two distributions were very similar, which means that, in general, most injury crashes occur in the busiest hours. Seeing as the traffic counts increased, whereas the injury crashes declined, the injury crash rate (defined as the number of injury crashes per motor vehicle kilometre travelled) decreased. In the literature, most APMs have the same structure. They all express the number of (injury) crashes on a road section per road length and traffic volume of that road section. Besides this, other road characteristics can be included, such as the number of carriageways, the carriageway width, and the number of exit roads. We used this type of model in this report. However, there are two differences with other APMs. The first difference is that the models in this report relate the number of crashes in a particular hour to the average traffic count of that hour. By doing this, it is very interesting to study the relation between hourly traffic volumes and the number of crashes per hour, seeing as the influence of road and traffic features, that can vary a lot within one and the same road type, has been practically excluded. The second difference with the APMs in the literature is that road features are not included as explanatory variables, but that we made an attempt to develop different models for different road types. One of the reasons for this is that the traffic volumes for different road types can differ strongly. This makes it difficult to fit a good model with both the volume as well as certain road characteristics as explanatory variables. The databases used do not contain enough information to make a detailed classification of road types; it was only possible to make a distinction between single and dual carriageways. The difference between these two road types is the separation of driving directions; on dual carriageway roads the driving direction is physically separated, on single carriageway roads it is not. Seeing as a separation of driving directions makes it practically impossible for vehicles driving in opposite directions to collide with each other, it is to be expected that the number of carriageways greatly influences the number of crashes. To actually develop the models we used generalized linear models. In the literature these are often used to estimate APM parameters. Models estimated by linear regression are also generalized models. The models contain the average hourly traffic counts and road length as explanatory variables. In the models for working days, a dichotomous variable was added that indicates whether it is a rush hour or not. Especially the models for working days fit the data well. For the weekend days, the models fit less well, but this is probably a direct result of the small numbers of injury crashes per hour on these days. The models show that: - the expected number of injury crashes on weekend days increases less with an increasing traffic volume than on working days, for both single carriageway and dual carriageway roads; - the expected number of injury crashes is large along short road segments (< 500 metres) and decreases greatly along longer segments; - the influence of the road length on the expected number of injury crashes on single carriageway roads is slightly smaller on weekend days than on working days, but on dual carriageway roads, on the other hand, it is larger; - the expected number of injury crashes on the single carriageway roads is influenced more by the rush hours than on the dual carriageway roads. The results show that it is certainly possible and interesting to measure relations between hourly traffic counts and the number of injury crashes per hour. We therefore recommend carrying out follow-up research here as well. It would be good if the databases contained more roads and more road features, so that it would then be possible to define road types in greater detail. Intersections could then also be separately included.