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Infektionsgefahr bei der Nutzung des Öffentlichen Personennahverkehrs am Beispiel von SARS-CoV-2

Danger of Infection on public transport: the example SARS-CoV-2

Univ.-Prof. Dr.-Ing. C. Sommer; M. Sc. M. Reiserer; M. Sc. P. Wollnitza, Kassel

Der ÖPNV muss pandemieresistent werden und das Vertrauen der Fahrgäste zurückgewinnen. Den Grundstein dafür legt verlässliches Wissen über die Infektionsgefahr im ÖPNV. Erste Studien zeichnen dabei ein vorsichtig optimistisches Bild. Der Einfluss verschiedener voraussichtlich relevanter Einflussfaktoren wie Kontaktzeit, Schutzmaßnahmen oder Belüftung der Fahrzeuge wird derzeit noch diskutiert. Um die Infektionsgefahr durch aerosolübertragene Erkrankungen besser abschätzen zu können, wurde – aufbauend auf den aktuellen Erkenntnissen – ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell erstellt. Die Infektionsgefahr ergibt sich dabei aus dem Produkt der Kontaktwahrscheinlichkeit mit Infizierten sowie mit der Wahrscheinlichkeit einer konkreten Infektion. Neben dieser mathematischen Betrachtungsweise zeigt sich, dass psychologische Einflussfaktoren die Risikoeinschätzung der Fahrgäste beeinflussen: Zum aktuellen Zeitpunkt wird die Infektionsgefahr in Bus und Bahn voraussichtlich überschätzt. Der Fachbeitrag bildet den Auftakt für ein BMVI-gefördertes Forschungsprojekt zur Entwicklung von Maßnahmen für einen pandemieresistenten ÖPNV, das von der Universität Kassel initiiert wurde.

Public transport must be made resistant to pandemics and regain the trust of passengers. For this, reliable knowledge about
the risk of infection in public transport is fundamental. According to initial studies, the risk of infection in public transport
might be comparatively low. The influence of various influencing factors such as contact time, protective measures or ventilation of the vehicles is still under discussion. In order to be able to estimate the risk of infection by airborne diseases, we
created a probabilistic model based on current findings. In this model the risk of infection results from the combination of
the probability of contact with infected persons and the probability of an actual infection. In addition to this mathematical
approach we expect that psychological factors influence the risk assessment of passengers: thus the risk of infection in buses
and trains might be substantially overestimated. This article oœers insight to the beginning of the BMVI-funded research
project on the development of measures for a pandemic-resistant public transport system. The project was initiated by the
University of Kassel.

Vergleich der Radverkehrssicherheit in Deutschland, Niederlande und Dänemark

Comparison of cycling safety in Germany, the Netherlands and Denmark

Dr.-Ing. J. E. Bakaba, Berlin; M. Sc. F. Franke, Wuppertal; Univ.-Prof. Dr.-Ing. J. Gerlach, Wuppertal;
Dipl.-Ing. J. Ortlepp, Berlin

Valide Vergleiche zur Verkehrssicherheit anhand von Unfallkenngrößen zwischen den Ländern Deutschland, Niederlande
und Dänemark lassen sich nur auf staatlicher Ebene und nur unter Betrachtung von Getötetenzahlen vornehmen. Im Bezugsjahr 2017 war die Zahl der Getöteten pro Rad-km in den Niederlanden um den Faktor 1,5 höher als in Dänemark und Deutschland. Staatenübergreifende Vergleiche zu Schwer- und Leichtverletzten sind aufgrund unterschiedlicher Dichte und Güte der Unfallaufnahme, verschiedener Definitionen der Unfallfolge, fehlender Ressourcen bei der Datenübermittlung und aus Datenschutzgründen auf allen Ebenen (Staat, Kommune, Infrastrukturelement) nicht möglich. Die Vorstudie hat jedoch gezeigt, dass Unfälle mit verletzten oder getöteten Radfahrenden recht übereinstimmend zu ca. 60 Prozent (Dänemark und Niederlande) bzw. 66 Prozent (Deutschland) an Knotenpunkten zu verzeichnen sind.

Valid comparisons of road safety based on accident parameters between the countries Germany, the Netherlands and Denmark can only be carried out at state level and only based on fatalities. In the reference year 2017 the number of fatalities
per cycling km in the Netherlands was 50 % higher than in Denmark and Germany. Cross-national comparisons to seriously
and slightly injured casualties are not possible due to di€erences in the level of detail and quality of accident reports, different
definitions of accident consequences, a lack of resources for transferring the data and for data protection reasons at all levels (at the national and municipal level and at the level of the infrastructure element). However, the preliminary study showed that accidents involving cyclist injuries or fatalities occur more often at intersections in around 60 % of cases (Denmark and the Netherlands) and in 66 % of cases in Germany.

Hochrechnungsverfahren für Kurzzeitzählungen im Radverkehr

Extrapolation method for short time counts for bicycles

Dipl.-Geogr. A. Janko; Dipl.-Math. oec. T. Kluth, München

Im Auftrag der Landeshauptstadt München hat Intraplan Consult GmbH ein Hochrechnungsverfahren für Kurzzeitzählungen im Radverkehr entwickelt, da für den Radverkehr im Gegensatz zum Kfz-Verkehr kein gängiges und allgemein anerkanntes Hochrechnungsverfahren verfügbar war. Die Herausforderungen waren dabei die Schwankungen im Radverkehrsaufkommen beispielsweise durch den Einfluss von Jahreszeit und Witterung oder die besonderen Eigenschaften der Lage des Erhebungsstandortes. Anhand von Daten aus Dauerzählstellen und einer ausreichenden Zahl an 24-Stunden-Zählungen im Untersuchungsgebiet können mit dem entwickelten Verfahren Kurzzeitzählungen auf den DTV (durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke) und auf den Normalwerktag hochgerechnet werden. Hiermit werden Radverkehrsdaten erstmals vergleichbar gemacht und damit kann für die Stadt München eine Verkehrsmengenkarte des Radverkehrs erstellt werden.

On behalf of the City of Munich, Intraplan Consult GmbH developed an extrapolation method for bicycle short time counts. Prior to this, in comparison to motorized private transport no established extrapolation method was available. The challenges were the fluctuations, for example the influences of easonality and weather conditions on the tra¡c volume or the special influences on each location. Short time counts can be extrapolated with the developed method to the AADT (average annual
daily tra¡c) and the AWDT (average annual weekday tra¡c) with the availability of data from tra¡c counting systems and su¡cient 24-hour countings within the investigation area. As a result, tra¡c bicycle volume is for the first time comparable. With the results, a tra¡c volume map was produced for the City of Munich.