Sammenhengen mellom fart og ulykker Modeller og beregninger Rune Elvik, Transportøkonomisk institutt
Et godt utforsket område Modellene av sammenhengene mellom fart og ulykker bygger på over 100 studier med til sammen omkring 550 resultater Sammenhengen er mest studert for personskadeulykker og dødsulykker Det er færre studier av personskader enn av ulykker Studiene er gjort i mange land over lang tid Resultatene er tydelige nok til at matematiske modeller av sammenhengen mellom fart og ulykker er utviklet Side 2
To hovedmodeller Potensmodellen Utviklet omkring 1980 Har vært mye brukt og brukes fortsatt Samme relative endring i fart gir samme relative endring i ulykker Eksponentialmodellen Foreslått som alternativ til Potensmodellen Samme absolutte endring i fart gir samme relative endring i ulykker Side 3
Slik fungerer Potensmodellen Ulykker etter Ulykker før = Fart etter Fart før Eksponent 90 100 4 = 0.9 0.9 0.9 0.9 = 0.656 = 34.4 % nedgang Dette vil si at en nedgang fra 10 til 7 km/t antas å gi samme prosentvise virkning på antall dødsulykker som en nedgang fra 100 til 70 km/t Side 4
Slik fungerer eksponentialmodellen Ulykker etter Ulykker før = e Koeffisient Fartsendring 2,71828 0,034 10 = 0,71 = 29 % nedgang Det vil si at en nedgang fra 100 til 90 km/t gir samme prosentvise virkning på antall ulykker som en nedgang fra 20 til 10 km/t Side 5
Relativt antall ulykker (satt lik 100 for høyeste fart) Potensmodellen og en eksponensialfunksjon sammenlignet for antall personskadeulykker 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 Data Potens Eksponensial 30.00 20.00 10.00 0.00 0 20 40 60 80 100 120 140 Fart før endring (km/t) Side 6
Relativt antall ulykker (satt lik 100 for høyeste fart) Potensmodellen og eksponensialmodellen for dødsulykker 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 Data Eksponensial Potens 30.00 20.00 10.00 0.00 0 20 40 60 80 100 120 Fart før endring (km/t) Side 7
Begge modeller passer godt Eksponentialmodellen passer bedre enn potensmodellen for personskadeulykker Potensmodellen passer bedre enn eksponentialmodellen for dødsulykker For skadde personer passer eksponentialmodellen bedre enn potensmodellen for drepte og hardt skadde For lettere skadde passer potensmodellen best Begge modeller passer godt til data; forskjellene er små Eksponentialmodellen krummer krappere; brattere ved høy fart; flatere ved lav fart Side 8
Verdi av den første deriverte (kurvens stigningsgrad) ved en gitt fart (km/t) 0.793 0.398 0.199 0.100 0.050 0.025 1.581 1.586 0.986 0.566 0.290 0.126 0.041 2.395 1.704 1.213 0.863 0.615 0.437 0.311 0.222 0.158 1.320 1.191 1.065 0.940 0.816 0.695 0.576 0.460 0.347 0.237 2.697 1.959 1.422 1.033 0.750 0.545 0.395 0.287 0.209 1.441 1.326 1.211 1.094 0.976 0.857 0.736 0.613 0.487 0.359 2.404 3.152 3.480 3.364 3.715 4.853 6.284 6.567 12.528 14.000 Sammenligning av den deriverte av eksponentialmodellen og potensmodellen 12.000 10.000 115 105 8.000 95 85 6.000 75 65 55 4.000 45 35 2.000 25 0.000 Eksponent Potens Eksponent Potens Eksponent Potens Dødsulykker Personskadeulykker Materiellskadeulykker Side 9
Fart er et betydelig problem Lenge økte farten og fartsovertredelsene Slik er det ikke lenger Etter cirka 2006 har fartsovertredelsene gått ned Likevel er fartsovertredelser er betydelig problem Mer enn 40 % av trafikken er over fartsgrensen Hvis man kunne unngå fartsovertredelser helt, ville man: Redusere antall drepte med om lag 17 % Redusere antall hardt skadde med om lag 15 % Det er følgelig fortsatt behov for tiltak som kan redusere fartsovertredelser Side 10
Tiltak mot fartsovertredelser Tradisjonell politikontroll Punkt-ATK Strekings-ATK Ulike varianter av ISA (Intelligent fartstilpasning) På det aller meste av vegnettet, og på kort sikt, er tradisjonell politikontroll det mest aktuelle tiltaket Ulike varianter av ATK vil bare omfatte en liten andel av trafikkarbeidet ISA kommer kanskje etter hvert? Side 11
Antall reaksjoner mot fartsovertredelser 90000 Utvikling i antall reaksjoner mot fartsovertredelser 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 År Utrykningspolitiet Politidistriktene Side 12
Årlig endring i hyppighet av fartsovertredelser (1,0 = ingen endring; 0,80 = 20 % nedgang; 1,20 = 20 % økning) Bilistene reagerer på endringer i oppdagelsesrisiko 1.3 1.2 1.1 1 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 0.9 0.8 y = 0.98x -0.323 R² = 0.253 0.7 0.6 Årlig endring i antall ilagte forelegg (1,0 = ingen endring; 0,80 = 20 % nedgang; 1,20 = 20 % økning) Side 13
Prosent nedgang i fartsovertredelser Betydningen av en del faktorer som påvirker fartsovertredelser 0.0-0.5-0.6-1.0-0.9-0.8-1.5-2.0-2.5-3.0-3.5 Årlig trend -3.3 10 prosent økning i antall forelegg 10 prosent økning i foreleggssatser 10 prosent økning av bensinpris Beregnet effekt på andel fartsovertredelser Side 14
Virkning av streknings-atk på drepte og hardt skadde 0-10 -20-30 -40-50 -60-70 -49* -66-55* -53* -58* -65-60 -46-80 -90-79* -73* -74-84 -81-80 -87* -100 Alle strekninger Utenfor tunnel I tunnel Én kjøreretning Begge retn. FE uten kontrollgr. FE med kontrollgr. EB Side 15
Virkninger av ISA på fartsovertredelser (Lahrmann mfl. 2012) Side 16
Avsluttende betraktninger Trafikantene overvurderer hvor mye kontroll politiet driver og hvor mange ATK-punkter det er Politiet må fortsatt holde på med fartskontroll; dette kan ikke helt erstattes av ATK Det lokale politi har redusert fartskontrollene; det er grenser for hvor mye UP kan kompensere for dette ISA-teknologi er foreløpig lite etterspurt og er ikke standardutstyr i biler ISA-forsøk tyder på at en del fartsovertredelser er utilsiktede; informasjon om fartsgrensen bedrer overholdelsen Side 17