TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Transportudvalget 2023-24
TRU Alm.del Bilag 164
Offentligt

Vejens omgivelser, udformning og

tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

Kira Hyldekær Janstrup

Mette Møller

Ninette Pilegaard

December 2019

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

2019

Kira Hyldekær Janstrup

Mette Møller

Ninette Pilegaard

Forsidefoto:

Udgivet af:

Rekvireres:

ISBN:

Hel eller delvis gengivelse af denne publikation er tilladt med kildeangivelse

DTU Management, Institut for Teknologi, Ledelse og Økonomi, sektion for

Transport, Bygningstorvet, Bygning 116B, 2800 Kgs. Lyngby

www.man.dtu.dk

978-87-93458-68-0

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Indhold

1.1

1.2

1.3

Indledning

......................................................................................................... 4

Motivation ............................................................................................................................... 4

Baggrund for fortolkning af analyserne .................................................................................. 5

Tak ......................................................................................................................................... 7

2.1

2.2

2.3

Data og metode

................................................................................................ 8

Data ....................................................................................................................................... 8

Procedure for sammenkædning af data ............................................................................... 10

Analysemetode .................................................................................................................... 10

3.1

3.2

3.3

Vejens tilstand

................................................................................................ 13

Vejbelægningens generelle tilstand og trafiksikkerhed ........................................................ 13

Vejens tilstand og forekomsten af ulykker ............................................................................ 19

Vejbelægningsskader og alvorlighedsgraden af ulykker ...................................................... 24

4.1

4.2

Vejudformning og omgivelser

........................................................................... 26

Vejudformning, omgivelser og forekomsten af ulykker ......................................................... 26

Vejudformning samt omgivelser og alvorlighedsgraden af ulykker ...................................... 31

5.1

5.2

Scenarieberegninger

....................................................................................... 34

Enhedspriser, metode og forudsætninger ............................................................................ 34

Scenarier.............................................................................................................................. 37

Data og analysernes robusthed

........................................................................ 42

Sammenfatning

............................................................................................... 43

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

1. Indledning

Denne rapport er udarbejdet i forbindelse med projektet ”Model til vurdering af

infrastruktureffekter på trafiksikkerhed”, som er et 3-årigt post doc projekt udført på DTU i

perioden 2016-2019 og finansieret af Sikre Veje, Asfaltindustrien og DTU.

Formålet med projektet er at undersøge kvantitative statistiske sammenhænge mellem vejens

udformning, omgivelser og tilstand på den ene side og trafiksikkerheden i form af forekomst og

alvorlighedsgrad af trafikulykker på den anden. Formålet er endvidere at kvantificere de

samfundsøkonomiske konsekvenser af disse statistiske sammenhænge.

I den første del af projektet sammenkædes data, som indeholder information om vejens

omgivelser, udformning og tilstand med trafikulykkesdata. Projektet fokuserer udelukkende på

kommuneveje. Efter sammenkædningen af data gennemføres de kvantitative analyser. Der er

fokus på at undersøge effekten af såvel vejens tilstand, dvs. effekten af skader på selve vejen,

og på at undersøge effekten af vejens udformning og omgivelser. Effekter vedrørende vejens

tilstand knytter sig til selve belægningen herunder slaghuller, sporkøring mv., mens vejens

udformning og omgivelser inkluderer faktorer som rabatter, belysning mv. Der udføres analyser

for forskellige trafikanttyper.

I forbindelse med projektet er der gennemført en række delundersøgelser, der undervejs er

blevet afrapporteret i danske og internationale artikler, konferencepræsentationer mv. Denne

rapport sammenfatter hovedresultaterne på tværs af de forskellige delundersøgelser og er

struktureret således, at resultater vedrørende vejens tilstand, vejens udformning og omgivelser

samt potentielle samfundsøkonomiske gevinster præsenteres i separate kapitler. Denne

struktur medfører, at visse af de enkelte delundersøgelser og deres resultater omtales i flere

afsnit. Hvert afsnit indledes derfor med en kort oversigt over de delundersøgelser, som de

omtalte resultater stammer fra, samt en henvisning til de publikationer, hvor man kan få en

mere detaljeret redegørelse for de enkelte delundersøgelser. Derudover omfatter rapporten et

kapitel, hvor de anvendte data og analysemetoder præsenteres.

1.1 Motivation

Projektet er motiveret af et ønske om at undersøge, om man ved at sammenkoble datatyper,

der hidtil aldrig eller sjældent har været anvendt i sammenhæng med trafikulykkesdata, kan

muliggøre nye analyser og deraf følgende nye indsigter vedrørende faktorer af betydning for

trafiksikkerheden. Ønsket er opstået i forlængelse af, at der i de seneste år er sket en

stagnation, måske endda en negativ udvikling på nogle trafiksikkerhedsmæssige områder fx for

antallet af dræbte cyklister (IRTAD, 2018). Ligeledes udgør cyklister og motorcyklister en større

andel af de dræbte og alvorligt tilskadekomne trafikanter, end de tidligere har gjort

(Vejdirektoratet, 2018).

Der kan være mange grunde til opbremsningen i den positive udvikling. En grund kan være, at

effekten af de såkaldte ”lette løsninger” (hastighedsgrænser, obligatorisk selebrug mv.) er

realiseret. En anden grund kan være ændrede transportmønstre og/eller transportformer.

Uanset hvad grunden er, så er den stagnerende udvikling tegn på, at det er relevant at gå nye

veje for fortsat at forbedre trafiksikkerheden herunder fx at inddrage data på nye måder.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Det koster samfundet mange penge, hver gang der sker en trafikulykke. De

samfundsøkonomiske omkostninger pr rapporteret ulykke er på ca. 2,8 mio. kr., og de

personrelaterede ulykkesomkostninger pr dræbt er på ca. 34,5 mio. kr. i 2018 priser (DTU

Management, 2018). I 2017 registrerede politiet 11.673 trafikulykker. Disse ulykker udgør

således en samfundsøkonomisk omkostning på ca. 30 mia. kr. Blandt disse var der 175 dræbte,

hvilket udgør en samfundsøkonomisk omkostning på ca. 6 mia. kr.

Kommunerne bruger mange penge på drift og vedligeholdelse af kommunale veje (Dansk

Vejforening, 2017), hvoraf en stor del af midlerne benyttes til udbedring af belægningsskader og

generel vedligeholdelse. Generelt bruges 8-9 mia. kr. pr år på drift og vedligeholdelse, fra 2015

og frem til 2017 ses der dog et lille fald. Der fokuseres mindre på vedligeholdelse af sideanlæg

herunder rabatter end på vedligeholdelse af selve kørebanen (se Bilag B).

I de senere år har der været en del fokus på tilstanden af de danske veje, og analyser viser et

samlet efterslæb på ca. 3,9 mia. kr. (SAMKOM, 2018). Der er i mange kommuner et ønske om

mere viden om betydningen af vejens tilstand og udformning for trafiksikkerheden, og flere og

flere kommuner indsamler derfor data, som benyttes til at vurdere dette. Der findes imidlertid

kun en begrænset mængde forskningslitteratur om, hvordan vejens tilstand påvirker

forekomsten og alvorlighedsgraden af trafikulykker. En del af denne litteratur er af ældre dato.

Dermed er ny og opdateret dokumentation på området relevant.

1.2 Baggrund for fortolkning af analyserne

I forhold til at vurdere ændringer i trafiksikkerhedsniveauet er antallet af ulykker og graden af

tilskadekomst to centrale parametre. Nogle forebyggende tiltag har primært effekt på

forekomsten af ulykker, andre på alvorlighedsgraden af ulykker, mens atter andre både har

effekt på forekomst og alvorlighedsgrad. Ved vurdering af den trafiksikkerhedsmæssige effekt af

forskellige tiltag er det derfor relevant at inddrage såvel forekomst som alvorlighedsgrad, og i

denne rapport belyser vi derfor trafiksikkerhed ud fra begge vinkler.

Traditionelt set har kvantitativ trafiksikkerhedsforskning især fokuseret på alvorlighedsgraden,

altså konsekvenserne, når en ulykke sker. Det skyldes datahensyn, da man typisk kun har haft

information om de ulykker, som faktisk er sket, og kun sjældent om de ulykker, som ikke skete.

Kvantitative analyser på ulykkesdata vil således typisk være af typen betingede analyser, dvs.

at man ser på de statistiske sammenhænge, som gør sig gældende for de ulykker, som allerede

er sket. Der tages således ikke stilling til, hvorvidt forskellige faktorer kan påvirke, om en ulykke

faktisk sker. Der ses udelukkende på de konsekvenser, som en given ulykke har – primært i

forhold til alvorlighedsgrad. Den forbedrede tilgang til data og udviklingen af flere og bedre

modeller betyder dog, at man i dag også i stigende grad kan vurdere tiltags betydning for, om

ulykkerne faktisk sker, dvs. for forekomsten af trafikulykker. Det er dog værd at bemærke, at de

kvantitative analyser er behæftet med betydelig usikkerhed, blandt andet fordi ulykkestallene

især for de alvorligste ulykker stadig er forholdsvis lave.

Som beskrevet ovenfor er rapportens kvantitative analyser af alvorlighedsgraden af trafikuheld

betinget af, at ulykkerne er sket. De statistiske analyser undersøger, sandsynligheden for at

ulykken er mere alvorlig, afhængig af de faktorer som undersøges. Undersøger man fx

betydningen af midterrabat, ser man, at sandsynligheden for at ulykken bliver alvorlig er større,

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

når der ikke er midterrabat. Man kan ikke sige noget om, hvorvidt midterrabat betyder, at der

sker færre ulykker, men man kan se, at de ulykker, som er sket er mindre alvorlige. Det ser

dermed ud til, at midterrabat kan reducere alvorlighedsgraden af ulykken. Resultaterne viser

altså ikke, om der kommer flere ulykker samlet set, men at sandsynligheden for at få en alvorlig

personskade er mindre.

Når man kvantitativt skal analysere effekter på

forekomsten

af trafikulykker, er det ikke

tilstrækkeligt at benytte trafikulykkesdata. Man kan således ikke udelukkende se på de uheld,

som rent faktisk sker, men må også vurdere de uheld, som ikke sker. Når man vil vurdere

forhold vedrørende vejens tilstand og udformning, må man således både se på de vejstykker,

hvor der er sket ulykker, og på de vejstykker, hvor der ikke er sket ulykker.

I analyserne af effekten på forekomsten af trafikuheld udnyttes det, at vi har information om alle

veje og ikke kun om de veje, hvor ulykkerne sker. På den måde kan man kortlægge

karakteristika både for de veje, hvor ulykkerne er sket og for de veje, hvor der ikke er sket

ulykker. Det kan benyttes til at analysere, hvordan forskellige karakteristika ved vejen påvirker

sandsynligheden for, at der sker en ulykke.

Jo mere og bedre information om såvel vejen som trafikanterne man har, des bedre statistiske

analyser kan man foretage. Der vil dog altid være nogle faktorer, som det ikke er muligt at

medtage – de uobserverede karakteristika. Det kan fx være, at visse trafikanter har en mere

risikobetonet køreadfærd end andre med umiddelbart sammenlignelige socioøkonomiske

karakteristika, simpelthen fordi de pågældende trafikanter kan lide at køre risikobetonet.

Tilsvarende kan visse vejstykker opleves mere eller mindre sikre af trafikanterne, uden at det

kan beskrives i de variable, som normalt indgår i beskrivelserne af vejen. Dette kan påvirke

resultaterne og er vigtigt at erindre i forbindelse af fortolkning af resultaterne i denne rapport.

Uobserverede karakteristika kan også betyde, at sammenhænge, som umiddelbart virker

oplagte, ikke altid kan bekræftes statistisk. Det er for eksempel oplagt at forestille sig, at en

mere velholdt vej er mere sikker at køre på. Til gengæld kan bedre velholdte veje måske også

få flere trafikanter til at køre mindre opmærksomt eller hurtigere, ligesom det kan tiltrække flere

mindre sikre trafikanter, hvormed trafiksikkerheden bliver dårligere.

I forbindelse med kvantitative analyser af effekten på forekomst af trafikulykker er det derfor

relevant at trafikulykkesdata knyttes sammen med andre typer af kvantitative data, f.eks. data

om trafikomfang eller om vejenes tilstand og udformning. I dette projekt knyttes

trafikulykkesdata derfor sammen med vejdata, som indeholder information om vejenes tilstand,

udformning og omgivelser. Derudover inkluderes andre typer af tilgængelige data fx

trafikomfang og belysning.

Det er vigtigt at bemærke, at begge typer af analyser er statistiske analyser, som fortæller om

statistiske sammenhænge mellem trafiksikkerhed (hyppighed og/eller alvorlighedsgrad) og

karakteristika ved og omkring vejen. For disse analyser ser vi således på sammenhænge, som

man i mange tilfælde har hypoteser om i forvejen. Fx vil der være mange vejskader, som man

formoder har en negativ indvirkning på trafiksikkerheden. Det nye ved dette studie er, at man

kan af- og/eller bekræfte sådanne formodninger statistisk og påvise omfanget af

sammenhængen, altså hvor stærk sammenhængen er.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Sammenkædning af forskellige datatyper giver mulighed for nye indsigter men indebærer

samtidig en risiko for, at ikke alle identificerede statistiske sammenhænge umiddelbart kan

fortolkes direkte i forhold til almen praksis og erfaring og dermed ikke direkte kan omsættes til

praktiske anbefalinger. Dette kan fx skyldes, at de anvendte data er registreret med forskelligt

formål og fokus eller, at der ikke tages højde for uobserverede karakteristika. Fx er

vejbelægningsdata typisk registreret med fokus på belægningens strukturelle tilstand og

restlevetid og ikke med henblik på fastsættelse af et vejstykkes trafiksikkerhedsmæssige

tilstand.

Således er det vigtigt at pointere, at de statistiske analyser ikke beviser en

årsagssammenhæng. En statistisk signifikant sammenhæng er således ikke et bevis for, at fx

en forbedring af infrastrukturen vil give en øget trafiksikkerhed. Man kan ikke på baggrund af de

statiske analyser alene konkludere, om det er infrastrukturen, som giver den øgede

trafiksikkerhed. Anbefalinger på baggrund af de observerede statistiske sammenhænge må

derfor knyttes sammen med øvrige kendt viden og erfaring.

1.3 Tak

Tak til projektets følgegruppe som bestod af: Michael Stisen (Sikre Veje), Søren Bo Johansen

(Sikre Veje), Anders Hundahl (Asfaltindustrien) og Otto Anker Nielsen (DTU). Følgegruppen har

fulgt projektet tæt og bidraget med input og kontakter til andre relevante personer, som besad

viden eller data, som havde relevans for projektet.

Tak til Advisory Board, som bestod af: Niels Nielsen (Anlægsentreprenørerne), Niels John

Nielsen (Codan Forsikring), Lars Østerbye (Sweco), Tove Hels (Rigspolitiet), Marianne

Steffensen (VD), Thomas A S Nielsen (VD), Jesper Sølund (Rådet for Sikker trafik), Jesper

Hemmingsen (Rådet for Sikker trafik), Torben Kudsk (FDM), Dorthe Mathiesen (Teknologisk

Institut), Annette Vognbjerg (KTC) og Tom Elmer Christensen (KL). Advisory Board har fulgt

projektet på sidelinjen og bidrog særlig i projektets indledende fase med relevant input.

Tak til Susannne Degn (VD), Susanne Baltzer (VD), Torben Christensen (Sweco), Peter Bang

Jensen (Sweco) og Anette Jensen (SAMKOM-sekretariatet) for assistance ved indsamling af

vejdata samt for deres ekspertviden om de data, som er benyttet i projektet.

Tak til Aarhus kommune samt alle andre kommuner, der har bidraget med data og assistance i

projektet.

Tak til Anne Eriksson (VD) for sparring i forbindelse med færdiggørelse af denne rapport.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

2. Data og metode

I dette kapitel præsenteres først de anvendte data. Dernæst præsenteres proceduren for

sammenkædning af de forskellige datakilder, og til sidst præsenteres de analysemetoder som

er anvendt til at opnå de resultater, der præsenteres i efterfølgende kapitler.

2.1 Data

Syv forskellige datakilder benyttes i projektet. Det drejer sig om følgende:



Trafikulykkesdata registreret af politiet

Trafikulykkesdata registreret på Aarhus akutmodtagelse

Vejbelægningsdata fra Vejdirektoratet

Vejbelægningsdata fra Sweco

Lysintensitetsdata fra satellitbilleder taget over Danmark

Data vedrørende trafikmængden for motorkøretøjer fra Landstrafikmodellen (LTM)

Data vedrørende trafikmængden for cyklister fra Aarhus Kommune

For alle datakilder gælder det, at der udelukkende inddrages information for kommuneveje.

Datakilderne anvendes enkeltvis samt i forskellige kombinationer i forskellige dele af projektet.

For nogle datakilder er det første gang de anvendes i relation til trafiksikkerhedsforskning. De

syv datakilder præsenteres i det følgende

Trafikulykkesdata registreret af politiet

Trafikulykkesdata registreret af politiet anvendes i den officielle nationale trafikulykkesstatistik,

som udarbejdes af Vejdirektoratet. Det er endvidere den datakilde, der hyppigst anvendes i

forskningssammenhænge i Danmark inden for trafiksikkerhedsområdet. Data indsamles af

landets politikredse, hvorefter de indberettes i Politiets Sagsstyrings System (POLSAS) og

overføres til Vejdirektoratet (vejman.dk). Data bliver dernæst viderebehandlet og kvalitetssikret

af vejmyndigheder og af Vejdirektoratet (Vejdirektoratet, 2017).

Trafikulykkesdata registreret på Aarhus akutmodtagelse

Data indsamles af hospitalspersonalet, når personer, der har været involveret i en trafikulykke,

ankommer til akutmodtagelsen. Som udgangspunkt registrerer hospitalspersonalet de samme

informationer om en ulykke, som politiet gør. Dog registrerer hospitalspersonalet lidt færre

detaljer om omgivelserne på ulykkesstedet men lidt flere detaljer om trafikantens skade(r). Data

indeholder information som ulykkessituation, vejr, modpart, trafikanttype, andre

personkarakteristika samt en kort ulykkesbeskrivelse i fritekst. Trafikulykkesdata registreret på

en akutmodtagelse indgår ikke i den officielle nationale trafikulykkesstatistik, men anvendes

lejlighedsvis som en supplerende datakilde i afgrænsede sammenhænge.

Akutmodtagelsesdata bruges i dette projekt til at frembringe mere viden om forekomsten af

cyklistulykker samt alvorlighedsgraden af cyklistens tilskadekomst. Aarhus akutmodtagelse blev

valgt som case, fordi man der gennem en længere årrække har haft fokus på systematisk

indsamling af trafikulykkesdata og samtidig har man vejbelægningsinformation for stort set alle

kommunens veje.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Vejbelægningsdata fra Vejdirektoratet

Vejbelægningsdata registreret i Vejdirektoratets vejforvaltningssystem, Belægningsoptimering

(Belops), indsamles via visuel inspektion. Inspektionen foretages ud fra en målevejledning

udarbejdet af Vejdirektoratet (Vejdirektoratet, 2015a). Følgende vejbelægningsskader

registreres: revner, samlingsrevner, krakeleringer, rivninger, stentab, afskalninger, slaghuller,

lunker og sætninger, sporkøring, instabilt slidlag, svedning, skader på riste og dæksler samt

mangelfuldt længde- eller tværfald. Ligeledes registreres information om fejl på sideanlæg,

herunder fejl på rabatter, grøfter, cykelsti og fortov. Ikke alle kommuner registrerer alle typer af

vejbelægningsskader, og derfor indgår enkelte, fx instabilt slidlag, ikke i analyserne.

Vejbelægningsdata indeholder desuden information om vejbelægningens generelle tilstand i

form af et skadespoint. Fastsættelse af skadespointet sker ud fra, hvor alvorlige de registrerede

vejbelægningsskader er (Vejdirektoratet, 2015b). Generelt kan man sige, at jo større

skadespointet er, jo alvorligere er skaderne. Skadens alvorlighed vurderes ud fra, hvor hurtigt

skaden vil blive forværret og dermed dyrere at udbedre. Derudover indeholder

vejbelægningsdata information om et vejstykkes vejnummer og -del, placering af vejstykket

angivet ved en til/fra kilometrering samt areal og længde for et givet vejstykke. Endvidere

fremgår en dato for, hvornår det enkelte vejstykke har været tilset, samt hvornår man forventer,

at det skal tilses igen. Desuden indeholder data et estimat for, hvor meget det vil koste

kommunen at udbedre hver enkelt vejbelægningsskade. Denne omkostning kan variere, alt

efter hvor omfattende vejbelægningsskaden er samt typen af asfalt.

Vejbelægningsdata fra Sweco

Vejbelægningsdata registreret i Sweco’s vejforvaltningssystem, Rosy, indsamles via visuel

inspektion udført af Sweco. Vejbelægningsskaderne registreres i forhold til de enkelte skaders

procentvise andel af vejstykket eller i forhold til, hvor mange kvadratmeter den enkelte vejskade

dækker af vejstykket. Det er anført, hvornår data for det enkelte vejstykke er blevet efterset og

opdateret. I de fleste tilfælde registreres følgende vejbelægningsskader: små revner, store

revner, krakeleringer, udtørring, slaghuller, sætninger, sporkøring, vinterlab, stentab, lapper,

afskalninger samt en kantstenhøjde. Den enkelte kommune kan vælge at få registreret

yderligere forhold som fx skiltning. Endvidere registreres vejnummer og -del, en længde af

vejstykket angivet ved en til/fra stationering

samt vejklasse (selvstændig sti, kommunal vej,

funktionsudbudt vej m.m.). Vejklassekategorierne er forskellige i de enkelte kommuner, og der

har derfor med hver datafil fulgt en liste med betydningen af de enkelte vej- og stiklasser. Det

fremgår af de enkelte resultatafsnit, hvilke vejbelægningsskader der er inkluderet.

Lysintensitetsdata

Lysintensitetsdata består af satellitbilleder taget med sensoren Visible Infrared Imaging

Radiometer Suite (VIIRS, Raytheon Company

). Billederne er taget om natten en gang om

måneden i perioden 2012-2016. Hvert billede indeholder information om lysintensiteten for

zoner, som er inddelt i enheder på 260*460 meter. En gennemsnitsværdi for lysintensiteten er

angivet i hver zone ved en irradiansværdi. Hvis en zone har en lav irradiansværdi, indikerer det,

at det er mørkt i den pågældende zone, mens en høj værdi indikerer, at det er lyst.

Stationering svarer til det man i vejbelægningsdata fra Vejdirektoratet kalder kilometrering.

Mere information kan findes på denne side https://www.raytheon.com/capabilities/products/viirs

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Informationen om lysintensiteten kan dermed bruges som en indikator for, hvor meget lys der er

på den enkelte vejstrækning om natten.

Trafikmængden for motorkøretøjer

I Landstrafikmodellen (LTM) har man estimeret antallet af biler pr. døgn på en given

vejstrækning. LTM dækker det overordnede vejnet i Danmark inklusiv de størst kommunale

veje. Trafikmængden findes samlet for al vejtrafik, men også for underkategorier, fx personbil,

varevogn og lastbil. For mere information om estimationsproceduren for trafikmængden

henvises til: http://www.landstrafikmodellen.dk/dokumentation. Afhængig af formålet er

trafikmængden blevet inddelt i forskellige kategorier i forskellige dele af projektet.

Trafikmængden for cyklister

Der findes ikke landsdækkende information om cykeltrafikken. I projektet anvendes derfor lokal

information fra Aarhus kommune som en case. Information om antallet af cyklister pr. døgn

stammer fra Aarhus kommunes egne tællinger. Der er enkelte vejstrækninger, hvor kommunen

ikke havde nogle tællinger. For disse vejstrækninger hjalp kommunens eksperter med at opgøre

trafikmængden af cyklister opdelt i fem kategorier: 1: 0-500 cyklister pr. døgn, 2: 501-1500

cyklister pr. døgn, 3: 1501-3000 cyklister pr. døgn, 4: 3001-5000 cyklister pr. døgn og 5: mere

end 5000 cyklister pr. døgn.

2.2 Procedure for sammenkædning af data

Det er afgørende, at data sammenkædes korrekt, så det sikres, at de sammenkædede

oplysninger så vidt muligt vedrører samme tid og sted. Sammenkædning af vejbelægningsdata

og trafikulykkesdata foretages ved hjælp af stedfæstelsesoplysninger. For vejbelægningsdata

(både Belops og Rosy) ses der på vejstykkets vejnummer, vejdel samt til/fra kilometreringen. I

trafikulykkesdata ses der på vejnummer, vejdel samt en kilometrering for, hvor på vejstykket

ulykken er sket. Dernæst inddrages tidsinformation. Ved sammenkædningen vælges de

belægningsdata, der er registreret så tæt på ulykkestidspunktet som muligt. Dog vælges

belægningsdata inden ulykken indtraf i de tilfælde, hvor et vejstykke er blevet udbedret kort tid

efter ulykken. Dette gøres for at modvirke, at ulykken fejlagtigt registreres som værende sket på

et vejstykke i perfekt stand. De enkelte belægningsskaders navne og definitioner følger

Vejdirektoratets definition (se Vejdirektoratet, 2015a).

Sammenkædningen af trafikulykkesdata med data for trafikmængden og lysintensitet foretages

ud fra ulykkens geografiske lokalitet ved hjælp af værktøjer i ArcGis. Trafikulykkerne bliver linket

til den nærmeste vej og kædes dernæst sammen med information om trafikmængde og

lysintensitet. Der er anvendt en buffer på 15 meter, hvilket betyder, at hvis der ikke er en vej

inden for en afstand af 15 meter fra ulykkens lokalitet, udgår ulykken af de videre analyser.

2.3 Analysemetode

I projektet benyttes forskellige metoder til at analysere data. Nogle metoder benyttes flere

gange, mens andre kun benyttes i en enkelt delundersøgelse. Metoderne beskrives kort i det

følgende.



Beskrivende statistisk til at belyse trends i data:

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

-test er benyttet for at identificere trend og signifikante sammenhænge mellem vejens

karakteristika og trafikulykker. Testene viser, om fordelingerne af to datasæt er ens. Der

er i disse test altid anvendt et signifikansniveau på 0,05.



Dybdeanalyse til at identificere ulykkesfaktorer:

- Analysen er baseret på ulykkesbeskrivelser udarbejdet af personalet på

akutmodtagelsen i Aarhus. Analysen omfattede følgende trin: 1. Læsning af

ulykkesbeskrivelsen, 2. Identifikation og tekstbaseret kodning af overordnede

ulykkesfaktorer, 3. Identifikation og tekstbaseret kodning af situationsspecifikke faktorer

for hver af de overordnede ulykkesfaktorer. De overordnede ulykkesfaktorer vedrører

vejen, trafikanten og køretøjet. For mere information henvises til Møller m.fl. (2018).

Modeller til at belyse hvilke vejfaktorer der har betydning for forekomsten af trafikulykker:

- Aggregeret ulykkesdata analyseres med en Poisson-regressions model, som antager at

antallet af ulykker givet som funktion af en række uafhængige variable er poisson

fordelt (Cameron and Trivedi, 1986). Alle analyserne er udført i programmet SAS ved at

benytte GENMOD proceduren.

Negativ binomial regression er blevet anvendt for at kunne finde effekten af de enkelte

vejskader på trafikulykker. Den negative binomial model er en udvidelse af poisson

modellen. Forskellen er, at den kan håndtere over-dispersion i data, altså det at

variansen er meget højere end middelværdien. Dette vil ofte være tilfældet for datasæt

med mange 0-observationer. Mere information om den negative binomial regressions

model kan findes i S. Miaou (1994). Modelestimeringer er blevet udført i programmet

SAS ved at benytte GENMOD proceduren samt programmet Pyton.



Modeller til at belyse vejfaktorer der har betydning for alvorlighedsgraden af trafikulykker:

- I flere delstudier bliver data analyseret ved at benytte en Latent Class Clustering (LCC)

metode (Janstrup m.fl., 2019, Janstrup m.fl., 2018). Metoden benyttes til at finde

grupper (clustre) af observationer, som er grupperet ud fra sammenlignelige

karakteristika fx ulykkes-, person- og vejkarakteristika. Estimering af disse modeller er

udført i SAS med proceduren defineret af Lanza m.fl. (2007).

En generaliseret ordnet logit model er anvendt til at modellere skadesgraden af en

ulykke betinget af, at ulykken er sket og som funktion af flere ulykkes-, vej- og

personkarakteristika. Modellen giver effekten på fordelingen af ulykkerne inden for de

forskellige kategorier. Denne model er valgt (fremfor en ordnet logit model), da det ikke

kan antages, at alle de inkluderede variable opfylder kravene om proportional odds. For

at undersøge om en variabel opfylder kriteriet om proportional odds benyttes Brants

test. For de variable, som ikke opfylder denne betingelse, estimeres der derfor

forskellige estimater. Modelspecifikationen er defineret af Wang og Abdel-Aty (2008).

Estimering af disse modeller er udført i STATA ved at benytte gologit2-rutinen

(Williams, 2006).

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

DATA OG METODE



Syv forskellige datakilder benyttes i projektet:

Trafikulykkesdata registreret af politiet.

Trafikulykkesdata registreret på Aarhus akutmodtagelse.

Vejbelægningsdata fra Vejdirektoratet (Belops).

Vejbelægningsdata fra Sweco (Rosy).

Lysintensitetsdata fra satellitbilleder.

Data vedrørende trafikmængden for motorkøretøjer fra Landstrafikmodellen

(LTM).

Data vedrørende trafikmængden for cyklister fra Aarhus Kommune.

Data sammenkædes, så de tilnærmelsesvis vedrører samme tid og sted.

Overordnet er data analyseret på fire måder:

Beskrivende statistik herunder χ

-test.

Dybdeanalyse.

Modellering af hvilke vejfaktorer der har sammenhæng med forekomst af

trafikulykker.

Modellering af hvilke vejfaktorer der har sammenhæng med alvorlighed af

trafikulykker.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

3. Vejens tilstand

I dette kapitel præsenteres resultater vedrørende sammenhængen mellem vejbelægningens

generelle tilstand og trafikulykker samt sammenhængen mellem specifikke

vejbelægningsskader og trafikulykker. Resultaterne omfatter både ulykkernes forekomst og

alvorlighedsgrad. Til analyserne anvendes data fra vejforvaltningssystemet Vejman

(Vejdirektoratet), da Rosy ikke rapporterer et tilsvarende skadespoint.

Resultaterne viser, at skadespointet, som er defineret ud fra et vedligeholdelsesperspektiv, ikke

umiddelbart kan benyttes som indikator for trafiksikkerhed, hverken når man ser på forekomst

eller alvorlighedsgrad af trafikulykker på en given vejstrækning, idet der ikke er en entydig

sammenhæng mellem værdien for skadespointet og ulykkernes forekomst og alvorlighedsgrad.

Resultaterne viser dog også, at sammenkædning af vejdata og trafikulykkesdata muliggør viden

om sammenhænge mellem specifikke vejbelægningsskader og forekomst samt

alvorlighedsgraden af trafikulykker. Således viste resultaterne at der er sammenhæng mellem

vejbelægningsskader som store revner, sporkøring, afskalning samt slaghuller og øget

alvorlighedsgrad og forekomst af ulykker. Desuden kan map-matcing af identificerede

ulykkesgrupper bidrage til udvælgelse af, hvilke veje der skal prioriteres ud fra

trafiksikkerhedshensyn. For cyklister viste det sig desuden, at forhold ved vejen kunne

identificeres som en ulykkesfaktor i ca. en tredjedel af de ulykker, som blev mere detaljeret

undersøgt.

3.1 Vejbelægningens generelle tilstand og trafiksikkerhed

Resultaterne i dette afsnit stammer fra to delundersøgelser, som begge benytter

skadespointværdier (se afsnit 2.1) som indikator for vejbelægningens generelle tilstand.

Formålet med den første delundersøgelse er at identificere mønstre i de sammenkædede data,

ved at danne grupper af trafikulykker baseret på vejkarakteristika samt ulykkeskarakteristika.

Dernæst undersøges det, om geografisk stedfæstelse kan bidrage til et mere kvalificeret

grundlag for prioritering af vejvedligeholdelse ud fra et trafiksikkerhedsmæssigt synspunkt. I den

anden delundersøgelse er formålet at undersøge, om værdien af skadespointet på et vejstykke

egner sig til at vurdere, hvornår vejstykket skal udbedres af hensyn til trafiksikkerheden.

Yderligere detaljer om delundersøgelserne kan findes i artiklerne Janstrup (2016) og Janstrup

m.fl. (2019) samt i Janstrup m fl. (2017).

3.1.1 Grupper af trafikulykker og geografisk stedfæstelse.

Denne delundersøgelse er baseret på data fra Aarhus kommune og vedrører perioden 2010-

2015. Data er sammensat af trafikulykkesdata registreret af politiet, vejbelægningsdata i form af

skadespoint opdelt i fem intervaller, samt data om trafikmængden ligeledes inddelt i intervaller. I

alt var der i perioden registreret 4.793 trafikulykker, hvor 1% var ulykker med dræbte, 12% var

ulykker med alvorligt tilskadekomne, 6% var ulykker med lettere tilskadekomne og 81% var

materielskadeulykker Analysen omfatter en LCC-analyse, χ

-test samt en map-matching

procedure, som plotter ulykkerne ind på et kort.

LCC-analysen identificerede 11 grupper af trafikulykker, der kan inddeles i tre kategorier mht.

vejbelægningstilstand:

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Kategori 1:

Ulykker der primært er sket på vejstykker, hvor udbedring af

vejbelægningsskader er nødvendig (5 grupper).

Ulykker der primært er sket på vejstykker med et mindre presserende behov

for udbedring af vejbelægningsskader (4 grupper).

Ulykker der primært er sket på vejstykker, hvor der ikke er behov for

udbedring af vejbelægningsskader (2 grupper).

Kategori 2:

Kategori 3:

De fem trafikulykkesgrupper under kategori 1 adskiller sig fra hinanden på flere måder med

hensyn til vej- og ulykkeskarakteristika, fx i forhold til hastighedsgrænsen og antallet af

vejbaner. Der er dog også enkelte fællestræk. Således omfatter alle fem grupper en stor andel

af ulykker sket på veje uden autoværn samt en lille andel af ulykker med bløde trafikanter dvs.

fodgængere og trafikanter på cykel, knallert eller motorcykel.

For trafikulykkesgrupperne i kategori 2 er der adskillige sammenlignelige vejkarakteristika.

Blandt andet har størstedelen af vejene to vejbaner, intet autoværn og en hastighedsgrænse på

10-60km/t. Mht. ulykkeskarakteristika er der dog klare forskelle. Tre af grupperne indeholder

primært ulykker, hvor der var en blød trafikant involveret, mens den sidste gruppe indeholder

ulykker uden bløde trafikanter. Ligeledes ses der forskelle i grupperne i forhold til, hvornår på

dagen ulykken er sket.

Kategori 3 indeholder to væsentligt forskellige ulykkesgrupper, idet både vej- og

ulykkeskarakteristika er vidt forskellige. Den ene gruppe omfatter ulykker, som er sket på veje

med en hastighedsgrænse på 10-60 km/t, mens den anden gruppe omfatter trafikulykker, som

er sket på veje med en hastighedsgrænse på 70-90 km/t. Ligeledes ses det, at den ene gruppe

primært inkluderer trafikulykker med bløde trafikanter, mens den anden inkluderer en stor andel

trafikulykker, hvor føreren var alkoholpåvirket.

En oversigt over identificerede vej- og ulykkeskarakteristika for hver kategori og ulykkesgruppe

findes i Bilag A, Figur A.1.

Resultaterne bidrager til et bedre grundlag for at inddrage trafiksikkerhed ved prioritering af

vejvedligeholdelse, idet den enkelte vejmyndighed, ud fra ulykkesgruppernes karakteristika

samt egne trafiksikkerhedsmæssige prioriteringer, kan beslutte hvilke(n) gruppe(r), der skal

prioriteres højst. Hvis en kommune fx gerne vil fokusere på landeveje med et stort behov for

vejvedligeholdelse og samtidig forsøge at forhindre nogle af de ulykker, der sker i mørke og på

glatte veje, kan kommunen med fordel prioritere vejstykker, hvor ulykkerne har karakteristika

som dem, der er inkluderet i ulykkesgruppe 9, idet ulykkesgruppe 9 er karakteriseret ved

ulykker som er sket på veje, hvor udbedring af vejbelægningsskader er nødvendig, ulykker sket

i mørke, på glatte og våde veje med en hastighedsbegrænsning på 70-90 km/t. Yderligere

indkredsning af relevante vejstrækninger kan ske ved at plotte ulykkerne ind på et kort, således

at områder med flere relevante vejstrækninger indkredses. Figur 3.1.1. viser et kort over den

geografiske lokalisering af de ulykker, hvor udbedring af vejbelægningsskader er nødvendig

(kategori 1), fordelt på de forskellige ulykkesgrupper.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Figur 3.1.1.

Map-matching af ulykkesgrupperne i kategori 1 (ulykkesgrupperne 1, 2, 3, 9 og 11).

Som det ses, er en stor del af de ulykker, som er inkluderet i ulykkesgruppe 9, sket på veje,

som ligger i samme område og på samme vejstrækninger. De mest oplagte områder at

fokusere på er udpeget ved de sorte cirkler på figuren.

Konkluderende bemærkninger:

Resultaterne viser, at man ved at anvende flere typer data og benytte en clustering metode som

LCC kan opnå et mere nuanceret indblik i forskellige ulykkesgrupper. Disse ulykkesgrupper kan

sammen med et kort over ulykkernes placering bidrage til en mere kvalificeret

udvælgelsesproces mht. prioritering mellem specifikke vejstrækninger. Resultaterne viser

endvidere, at hvis man ønsker at inddrage trafiksikkerhed i en prioritering af vedligeholdelse

mellem forskellige veje, skal der kigges på, hvilke trafikantgrupper der benytter de konkrete veje

fordi sammenhængen mellem forskellige vejskader og trafikulykker er forskellig for forskellige

trafikantgrupper. Endvidere er det relevant at se på forhold som hastighedsbegrænsning og

vejudformning.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

I disse analyser er Aarhus kommune benyttet som case. De anvendte metoder kan ligeledes

anvendes i andre kommuner baseret på kommunens egne data. Analysen kan også laves på

landsplan.

3.1.2 Skadespointværdier og trafiksikkerhed.

Der ses nu på sammenhængen mellem vejenes generelle tilstand og trafiksikkerhed. Til det

undersøges, om skadespointværdier er en god indikator for, hvornår et vejstykke skal udbedres,

hvis der skal tages hensyn til trafiksikkerheden. Det gøres ved at se på, hvordan ulykkerne

fordeler sig på vejene i forhold til skadespointværdierne på de samme veje. Der ses både på

antallet af ulykker og på alvorlighedsgraden. Dernæst undersøges ulykkernes fordeling på veje

med specifikke vejbelægningsskader samt fejl på sideanlæg. Dette gøres for at se, om visse

vejbelægningsskader optræder hyppigere på veje, hvor der er registreret ulykker af politiet end

på veje, hvor der ikke er registreret ulykker, og for at se, om der er sammenhæng mellem

skadespointværdier og forekomsten af trafikulykker samt alvorlighedsgraden af disse.

Til analysen er tre store kommuner fra hhv. Sjælland, Fyn og Jylland udvalgt som cases. Det

drejer sig om Aarhus, Odense og Køge. Nedenstående analyse er således baseret på data fra

disse tre kommuner for perioden 2011-2016. Skadespointværdier for i alt 29.907 vejstykker

benyttes sammen med information om politiregistrerede trafikulykker sket på kommuneveje. I alt

drejer det sig om 8.349 ulykker, heraf 71 med dræbte, 822 med alvorligt tilskadekomne, 491

med lettere tilskadekomne og 6.965 materielskadeulykker.

Tabel 3.1.1. viser beskrivende statistik for skadespointværdier på de vejstykker, hvor der er

registreret ulykker, i forhold til de vejstykker, hvor der ikke er registreret ulykker.

Tabel 3.1.1.

Fordelingen af skadespointværdier på vejstykker hvor der er og ikke er registreret trafikulykker

Skadespointværdier

Gennemsnit

Standardafvigelse

0,25 fraktil

0,75 fraktil

Vejstykker uden ulykker

1,81

2,19

0,33

2,56

Vejstykker med ulykker

1,30

1,23

0,44

1,79

Skadespointværdierne er i gennemsnit højere for vejstykker, hvor der ikke er registreret

trafikulykker, hvilket betyder, at der er registreret flere og mere alvorlige belægningsskader på

vejstykker, hvor der ikke er registreret trafikulykker. Standardafvigelsen for værdien af

skadespointet er højere for vejstykker, hvor der ikke er registreret trafikulykker, end for veje,

hvor der er registreret trafikulykker, hvilket betyder, at spredningen af skadespointværdierne er

langt større. Skadespointet kan således ikke umiddelbart benyttes som en indikator for vejens

trafiksikkerhedsmæssige niveau, idet der ikke er en entydig sammenhæng mellem

skadespointets værdi og forekomsten af trafikulykker.

For at undersøge om der er sammenhæng mellem skadespointet og ulykkernes

alvorlighedsgrad, undersøger vi, om fordelingen af skadespointværdierne varierer i forhold til

alvorlighedsgraden af ulykkerne (se tabel 3.1.2).

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Tabel 3.1.2.

Fordelingen af skadespointværdier på vejstykkerne i forhold til alvorlighedsgraden af ulykkerne.

Skadespointværdier

Dræbte

Gennemsnit

Standardafvigelse

0,25 fraktil

0,75 fraktil

1,22

1,02

0,51

1,79

Vejstykker med ulykker

Alvorlige

1,28

1,10

0,45

1,79

Lettere

1,27

1,33

0,37

1,75

Materielskade

1,30

1,24

0,44

1,79

Når man ser på gennemsnittet af skadespointværdien opdelt efter alvorlighedsgrad af ulykken,

ses det, at de er forholdsvis ens. Den laveste værdi ses for vejstykker med dræbte, mens den

højeste ses for vejstykker, hvor der kun er registreret materielskadeulykker. 25% fraktilen af

skadespointværdierne er ligeledes højest for ulykker med dræbte, mens 75% fraktilen stort set

er ens i de fire grupper. Der ses således heller ikke en entydig sammenhæng mellem

skadespointværdien og trafikulykkernes alvorlighedsgrad.

Den manglende sammenhæng kan skyldes, at der ved fastsættelse af skadespointværdierne

ikke tages højde for hvilke typer af belægningsskader, der har den største effekt på

forekomsten af trafikulykker og alvorlighedsgraden af disse. For at belyse dette laves nogle

sammenligninger af fordelingen af registrerede vejbelægningsskader mellem vejstykker med

ulykker og vejstykker uden ulykker. Dette gøres også for fejl på sideanlæg for at se, om

sideanlæggenes tilstand bør inkluderes i beregningerne af skadespointværdien.

Sammenligningen suppleres med en χ

-test for at se, om eventuelle forskelle er signifikante.

Resultaterne viser signifikante forskelle for alle belægningsskader (se tabel 3.1.3).

Tabel 3.1.3.

Den procentvise forekomst af vejbelægningsskader på vejstykker

Vejstykker

Belægningsskade

Afskalninger

Krakeleringer

Lapper

Sætninger og lunker

Mangelfuld længde eller tværfald

Revneforsegling

Rivninger

Samlingsrevner

Slaghuller

Sporkøring

Stentab

Dræbte

Med ulykker

Alvorlige

Lettere

Materielskade

I alt

Uden

ulykker

Svedning

Note: Fed

indikerer de steder, hvor andelen af belægningsskader er større på vejstykker

med

registrerede ulykker end

på vejstykker

uden.

Resultaterne viser, at der er forskel på hvilke vejbelægningsskader, der forekommer på

vejstykker med og uden ulykker. Lapper, revneforsegling, sporkøring samt svedning optræder

signifikant oftere på veje med ulykker. Derudover ses, at der er registreret sporkøring på 24% af

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

de vejstykker, hvor der er registreret ulykker med dræbte. Til sammenligning er der kun

registreret sporkøring på 5% af de vejstykker, hvor der ikke er registreret ulykker.

Konkluderende bemærkninger:

Der ses ikke en entydig sammenhæng mellem skadespointet og forekomsten af trafikulykker.

Skadespointet, som fortæller noget om vejens generelle behov for vedligeholdelse kan dermed

ikke også umiddelbart benyttes som en generel indikator for trafiksikkerheden af en vej.

Vejbelægningsskader som revneforsegling, samlingsrevner, sporkøring og svedninger er

registreret langt oftere på vejstykker, hvor der er registreret trafikulykker end på vejstykker, hvor

der ikke er registreret ulykker. Fx er sporkøring markant overrepræsenteret på vejstykker med

observerede uheld, og det kan dermed se ud til at have en væsentlig betydning for

trafiksikkerheden. Hvis et skadespoint skal kunne benyttes som indikator for trafiksikkerhed, er

det derfor nødvendigt at inddrage sammenhængen mellem de specifikke skader og

trafiksikkerhed.

SKADESPOINTVÆRDIER OG TRAFIKSIKKERHED



Det nuværende skadespoint egner sig ikke som en indikator for trafiksikkerheden på

det pågældende vejstykke.

Hvis man vil inddrage trafiksikkerhed i prioriteringen af vejvedligeholdelse, er det ikke

tilstrækkeligt kun at betragte vejbelægningens generelle tilstand, når man vælger,

hvilke veje der skal vedligeholdes.

Analyser baseret på flere datakilder muliggør et mere nuanceret billede af

sammenhængen mellem trafiksikkerhed og vejvedligeholdelse.

Identificering af ulykkesgrupper suppleret med en map-matching procedure kan

bidrage til en nemmere udvælgelse af de veje, der skal prioriteres af hensyn til

trafiksikkerheden.

Det er vigtigt, at der både tages højde for den geografiske lokalisering, vejudformning

samt diverse ulykkeskarakteristika, når der skal foretages en prioritering af hvilke veje,

som skal udbedres.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

3.2 Vejens tilstand og forekomsten af ulykker

I dette afsnit præsenteres resultater vedrørende sammenhængen mellem vejbelægningsskader

og trafikulykker. Resultaterne stammer fra fire delundersøgelser, hvoraf to har fokus på

cyklistulykker. I den ene ses der på, hvor stor en andel af ulykkerne, der sker på steder med

vejbelægningsskader, og i den anden ses der på, om visse grupper af cyklister i særlig grad er

involveret i ulykker på vejstrækninger med visse typer af vejbelægningsskader. I den tredje og

fjerde delundersøgelse er der fokus på ulykker med motorkøretøjer. Disse undersøgelser

vedrører vejbelægningsskaders betydning for forekomsten af ulykker; der anvendes to

forskellige metoder for at sikre det bedste modelfit. Yderligere information kan findes i Møller

m.fl. (2018) og Janstrup m.fl. (2018).

3.2.1 Cyklistulykker og betydningen af vejens tilstand

For at få indsigt i hvilke omstændigheder, der bidrager til, at cykelulykker indtræffer, herunder

betydningen af vejbelægningens tilstand, udføres en dybdeanalyse af cyklistulykker registreret

på akutmodtagelsen. Dybdeanalysen udføres på data fra 4.205 ulykkesinvolverede cyklister,

der i perioden 2010-2015 henvendte sig på akutmodtagelsen i Aarhus. Af disse var

informationen mangelfuld for 1.271 cyklister, der derfor måtte udgå af analysen. Således er

resultaterne baseret på en dybdeanalyse af 2.934 ulykkesinvolverede cyklister.

For hovedparten (N=2.742, 94%) af de ulykkesinvolverede cyklister, blev der kun identificeret

en ulykkesfaktor. For de resterende (N=192, 6%) blev der identificeret to ulykkesfaktorer. For

33% af ulykkerne er modparten medvirkende til at ulykken indtræffer. I de restende ulykker er

det forhold vedrørende cyklisten selv, vejen eller cyklen, der medvirker til, at ulykken indtræffer.

Der blev i alt identificeret 3.124 ulykkesfaktorer, der vedrørte cyklisten, vejen eller cyklen. Af

disse udgjorde ulykkesfaktorer vedrørende vejen 31% (N=956). Dybdeanalysen viser således,

at vejen har en betydning som ulykkesfaktor i en stor andel af ulykkerne. Våde og glatte veje

forekommer i særlig grad i forbindelse med ulykker. Yderligere er der adskillige ulykker, hvor

belægningen (N=79) og andre genstande på vejen (N=117) medvirker til, at ulykken indtræffer.

Tabel 3.2.2. viser en oversigt over fordelingen af de identificerede ulykkesfaktorer.

Ulykkesfaktorerne er kategoriseret efter om de vedrører cyklisten, vejen og cyklen.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Tabel 3.2.2.

Oversigt over situationsspecifikke ulykkesfaktorer for 2.934 ulykkesinvolverede cyklister.

Overordnede ulykkesfaktorer

Cyklist

Situationsspecifikke ulykkesfaktorer

Alkohol

Distraktion/uopmærksomhed

Høj fart

Betjeningsfejl

Beklædning, taske o.l.

Trængning

Lovovertrædelse

Miste kontrol

Ukendt

Fysisk tilstand

Situationsspecifikke faktorer i alt

Vejen

Udformning og design

Glat eller våd*

Genstand på vejen

Belægning

Ukendt

Situationsspecifikke faktorer i alt

Cyklen

Kæde

Defekt diverse

Bremser

Gear

Situationsspecifikke faktorer i alt

Note:

* Inkluderer isglat og glat pga. blade, grus mm.

Antal

262

257

112

1037

452

306

117

956

Procent

100

Nu undersøges videre, om der er visse grupper af cyklister, som i særlig grad er involveret i

ulykker på vejstykker med vejbelægningsskader. For at gøre dette kædes akutmodtagelsesdata

nu sammen med vejbelægningsdata. Efter sammenkædning med vejdata var der i alt

information om 3.324 cyklister, som havde henvendt sig til akutmodtagelsen. Der foretages en

LCC-analyse, der fører til identifikation af 11 cyklistgrupper. Ud af de 11 cyklistgrupper bidrager

vejforhold i højere grad til, at ulykken sker for otte grupper, svarende til godt 53% af

observationerne (cyklisterne). For fire ud af de otte grupper sker ulykkerne i høj grad på

lokaliteter hvor der er problemer med vejens tilstand. Tabel 3.2.3. viser de karakteristika, der

primært optræder i de fire cyklistgrupper, hvor der er problemer med vejens tilstand.

Analysen viser, at cyklister generelt har problemer, når vejene er glatte eller våde, og når der er

problemer med vejbelægningen

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Tabel 3.2.3.

Karakteristika for de 4 cyklistgrupper, hvor der er problemer med vejens tilstand.

Gruppe

Titel,

beskrivelse

Ulykker på store veje i en dårlig tilstand

Cyklister over 18 år involveret i en eneulykke eller en ulykke sket i et kryds.

Ulykkerne er sket i dagslys på veje med lapper, sætninger og rivninger samt

mangelfuldt tværfald.

Eneulykker med kvinder på veje i en meget dårlig tilstand

Kvindelige cyklister i alle aldersgrupper, involveret i en ulykke på en vej, hvor der er

registreret alle typer af vejbelægningsskader (dvs. slaghuller, krakelering og skader

på riste) samt mangelfuldt tværfald.

Eneulykker med kvinder på glatte og våde veje

Kvindelige cyklister over 18 år involveret i eneulykker. Vejene er glatte, uden

cykelsti, og ulykken er sket i mørke.

Cyklister på veje med en uacceptabel vejbelægningstilstand

Alle aldersgrupper og de fleste cyklister i denne gruppe har pådraget sig lettere

skader. Ulykkerne er sket på alle størrelser af veje. Vejbelægningstilstanden er

uacceptabel med mange specifikke skader herunder rivninger, krakelering, lapper

og slaghuller.

4,8%

11,5%

8,7%

13,6%

Andel af ulykker

Konkluderende bemærkninger:

Resultaterne viser, at vejens tilstand har betydning for forekomsten af cyklistulykker, og at det

er relevant at have fokus på at forbedre denne. Ligeledes er det tydeligt, at glatte veje er en

udfordring for cyklister, idet glatte og våde veje er en ulykkesfaktor i 32% af de ulykker, hvor

vejens tilstand har betydning for, at ulykken indtræffer.

3.2.2 Ulykker med motorkøretøjer og betydningen af vejbelægningsskader

Med henblik på at afdække de enkelte vejbelægningsskaders betydning for ulykker med

motorkøretøjer sammenkædes trafikulykkesdata og vejdata for 44 kommuner for perioden

2011-2016. Datasættet omfatter information for 25.275 ulykker, hvoraf 4.841 er

personskadeulykker, samt 192.849 vejstykker.

Først undersøges korrelationen mellem de forskellige typer af vejskader, da den ene bør

udelades af analysen, hvis der er stærk korrelation mellem to typer skader. Det ses, at den

højeste korrelation findes mellem små og store revner. Korrelationen er dog forholdsvis lav

(0,53) og det vurderes, at det ikke har betydning for model resultaterne. Den fulde

korrelationstabel fremgår i Bilag A.2, tabel A.2.1.

Forskellige modelspecifikationer er testet. Tabel 3.2.4. viser resultaterne for den poisson

regressions model, hvor det bedste og mest nøjagtige resultat opnås for både forekomsten af

alle trafikulykker og forekomsten af personskadeulykker. Resten af modellerne kan findes i

Bilag A.2, tabel A.2.2. og A.2.3.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Tabel 3.2.4.

Effekten af vejbelægningsskader på forekomsten af ulykker og personskadeulykker.

Variabel

Intercept

Log(længde (m))

Sporkøring

Lapper

Sætninger

Slaghuller

Afskalninger

Krakeleringer

Store revner

Små revner

Stentab

Observeret antal uheld

Estimeret antal uheld

Ulykker

-7,2681***

0,8522***

0,6589***

0,2989***

0,1251***

-0,6923***

0,2637***

-0,2785***

0,2920***

-0,2248***

-0,9470***

-61.459

25.275

25.270

-0,7011***

0,2221***

-0,3580***

0,3263***

-0,1623***

-0,9283***

-18.980

4.841

Personskadeulykker

-9,6770***

0,9814***

0,6887***

0,2805***

Note:

*** Signifikant på 0,001 niveau. Sætninger er ikke signifikant for personskadeulykker og indgår derfor ikke.

Det bemærkes først, at vejstykkets længde ikke overraskende påvirker sandsynligheden for

ulykker. Jo længere vejstykke, jo større sandsynlighed for at der sker en ulykke. Ligeledes ses,

at sporkøring, lapper, sætninger, afskalninger og store revner ses oftere på vejstykker, hvor der

er sket ulykker end på veje, hvor der ikke er sket ulykker. Til gengæld er der sket færre ulykker

på veje med vejbelægningsskaderne slaghuller, krakeleringer, små revner samt stentab. Dette

kan skyldes, at der er uobserverede karakteristika, eller omvendt kausalitet, altså at en dårlig

vej fx får trafikanterne til at være mere opmærksomme, sænke hastigheden eller tilsvarende

adfærdsjusteringer af betydning for forekomsten af trafikulykker. Det har dog ikke været muligt

at teste dette inden for projektets rammer.

De estimerede parametre for forekomsten af personskadeulykker er stort set de samme som de

estimerede værdier for forekomsten af trafikulykker generelt; dvs. at sammenhængen mellem

skaden og personskadeulykker er stort set den samme, som mellem skaden og ulykker

generelt. Dog blev sætninger ikke fundet signifikant i modellen for personskadeulykker. Det

bemærkes, at datamængden er betydelig mindre, når vi kun inkluderer personskadeulykker.

Konkluderende bemærkninger:

Vejbelægningsskader som lapper, afskalninger, store revner og sporkøring har sammenhæng

med en højere forekomst af ulykker og personskadeulykker med motorkøretøjer på landets

kommuneveje. Af de vejbelægningsskader som er inkluderet, har sporkøring den største effekt.

Andre typer af vejbelægningsskader: slaghuller, krakeleringer, små revner og stentab mindsker

forekomsten af ulykker med motorkøretøjer.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

VEJBELÆGNINGSSKADER OG FOREKOMSTEN AF ULYKKER

Cyklistulykker:



Vejens tilstand har betydning for forekomsten af cyklistulykker.

Våde og glatte veje og cykelstier har betydning for forekomsten af cyklistulykker.

Mange eneulykker sker pga. vejbelægningens tilstand, i særlig grad ved forekomsten

af slaghuller, krakelering og skader på riste.

Ulykker med motorkøretøjer:



På vejstykker med vejbelægningsskaderne lapper, afskalninger, store revner og

sporkøring er der en større sandsynlighed for forekomst af trafikulykker på landets

kommuneveje i forhold til på vejstykker uden disse skader.

Sporkøring er den vejbelægningsskade, der har den stærkeste sammenhæng med

forekomst af trafikulykker.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

3.3 Vejbelægningsskader og alvorlighedsgraden af ulykker

Resultaterne i dette afsnit vedrører sammenhængen mellem specifikke vejbelægningsskader og

alvorlighedsgraden af trafikulykkerne. Resultaterne stammer fra to delundersøgelser, en der

vedrører cyklistulykker og en der vedrører ulykker med førere af motorkørertøjer. For mere

information henvises til Janstrup og Møller (2018) og Janstrup (2018).

3.3.1 Vejbelægningsskader og alvorlighedsgraden af cyklistulykker

Første delundersøgelse ser på betydningen for alvorlighedsgraden af cyklistulykker. I

analyserne inddrages forskellige person-, vej- og ulykkeskarakteristika. Analyserne er baseret

på akutmodtagelsesdata fra Aarhus kommune som kunne sammenkædes med vejdata. I alt ses

på observationer for 3.321 cyklister, 738 af disse er uden personskade, 1.960 er lettere

tilskadekomne, mens 623 er alvorligt tilskadekomne, heraf 9 dræbte. Til analysen anvendes en

generaliseret ordnet logit model. I Bilag A, tabel A.3.1, kan resultaterne af den fulde model ses.

Som den eneste vejbelægningsskade blev der påvist en signifikant sammenhæng mellem

forekomst af slaghuller og hvor alvorlige skader cyklisten pådrager sig i ulykken. Cyklister, der

har haft en ulykke på en vej med slaghuller, har således en større sandsynlighed for at komme

til skade. Det kan ikke udelukkes, at andre belægningsskader har betydning, men de er ikke

fundet signifikante, hvilket kan skyldes, at datasættet indeholder et forholdsvis lille antal

observationer.

3.3.2 Vejbelægningsskader og alvorlighedsgraden af ulykker med

motorkøretøjer

Nu ses der på, om vejbelægningsskader har betydning for førerens skadesgrad i ulykker med

motorkøretøjer; altså, om førerens skade bliver mere eller mindre alvorlig, alt efter hvilke

vejbelægningsskader, der optræder på ulykkesstedet. Analyserne udføres på data fra 44

kommuner indsamlet i perioden 2011-2015. Data omfatter 222 dræbte, 2.165 alvorligt

tilskadekomne, 1.601 lettere tilskadekomne og 14.186 uskadte motorførere. I analysen

anvendes en generaliseret ordnet logit model. Resultaterne af hele modellen vises i Bilag A,

tabel A.4.

Resultaterne viser, at der for de fleste af de inkluderede vejskader ikke kan påvises en

signifikant sammenhæng med førerens tilkadekomst. Undtaget herfra er rivninger og

afskalninger, hvor sammenhængen er signifikant men dog ikke entydig, idet resultatet både

viser en forhøjet sandsynlighed for, at føreren bliver dræbt på ulykkessteder med mange

afskalninger, men også en højere sandsynlighed for, at føreren er uskadt som følge af ulykken.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

VEJBELÆGNINGSSKADER OG ALVORLIGHEDSGRADEN AF ULYKKER



Der ses sammenhæng mellem enkelte udvalgte registrerede vejbelægningsskader på

ulykkesstedet og alvorlighedsgraden af ulykken, både for cyklister og bilister.

Alvorlighedsgraden af cyklistulykker:



Cyklister, kom alvorligere til skade, når ulykken skete på en vej med slaghuller.

Alvorlighedsgraden af ulykker med motorkøretøjer:



De fleste vejbelægningsskader er ikke signifikante for førerens tilskadekomst, men ved

forekomsten af afskalninger findes en større sandsynlighed for, at føreren blev dræbt

som følge af ulykken.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

4. Vejudformning og omgivelser

I dette kapitel præsenteres resultater vedrørende sammenhængen mellem vejens udformning

og omgivelser, herunder sideanlæg, på den ene side og forekomst og alvorlighedsgrad af

trafikulykker på den anden.

Resultaterne viser betydning af vejens udformning samt omgivelser på såvel forekomst som

alvorlighedsgrad af trafikulykker. For cyklister ser man en sammenhæng mellem

alvorlighedsgraden af en ulykke og, om der er cykelsti på det pågældende vejstykke. Denne

sammenhæng er dog ikke entydig, da der observeres færre alvorlige ulykker, men også flere

ulykker med lettere personskader. Resultaterne viser endvidere, at der sker flere cyklistulykker

på strækninger med høje kantsten og at ulykkerne er mere alvorlige. Samtidig har

lysintensiteten på vejene betydning både i forhold til alvorlighedsgraden og forekomsten af

trafikulykker med motorkøretøj. Et forkert rabatfald samt manglende midterrabat er ligeledes

sammenhængende med mere alvorlige ulykker.

Nogle af de resultater, der præsenteres i dette kapitel, stammer fra analyser, der blev

præsenteret i kapitel 3. I dette kapitel er det dog resultater vedrørende betydningen af vejens

udformning og omgivelser, der fremhæves. I afsnit 4.1 præsenteres resultater vedrørende

betydningen for forekomsten af ulykker, mens afsnit 4.2 præsenterer resultater vedrørende

betydningen for ulykkernes alvorlighedsgrad.

4.1 Vejudformning, omgivelser og forekomsten af ulykker

Forhold som cykelsti, autoværn, rabatter og lysintensitet er inkluderet i de analyser, der

præsenteres her. Afsnittet er baseret på tre delundersøgelser, hvoraf en vedrører cyklister og to

vedrører motorkøretøjer. For mere information henvises til Janstrup m.fl. (2017), Janstrup m.fl.

(2018) og Møller m.fl. (2018).

4.1.1 Forekomsten af cyklistulykker og vejens udformning samt omgivelser

Første delundersøgelse er en dybdeanalyse (se afsnit 3.2.1) baseret på 2.934

ulykkesinvolverede cyklister. Analysen viser, at vejens udformning og omgivelser er en

ulykkesfaktor i 31% af de ulykker, hvor en ulykkesfaktor kan identificeres (N=2.934), og at

forhold langs vejen, herunder kantsten, skilte mv. bidrager til, at ulykken indtræffer i 24% af

disse ulykker. Vejarbejde er ligeledes identificeret som en ulykkesfaktor fx i forbindelse med

jernplader, som var glatte, eller som ikke var blevet lagt ordentligt. Tabel 4.1.1 viser en oversigt

over de situationsspecifikke ulykkesfaktorer, der primært har med vejens udformning og

omgivelser at gøre.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Tabel 4.1.1.

Identifikation af situationsspecifikke ulykkesfaktorer for cyklistulykker registreret på akutmodtagelsen

Overordnede ulykkesfaktorer

Vejen

Situationsspecifikke ulykkesfaktorer

Belægning

Kantsten, skilt mv. langs vej

Design

Vejarbejde

Vejr

Dyr krydser vej

Ukendt

Situationsspecifikke faktorer i alt

Antal

502

231

121

956

Procent

100

I anden delundersøgelse sammenkædes data fra akutmodtagelsen med vejdata for at se, om

visse grupper af cyklister i højere grad er involveret i ulykker på vejstykker, hvor vejens

udformning eller omgivelser har betydning for at ulykken skete. Information om 3.324

ulykkesinvolverede cyklister indgik i analysen. Ved hjælp af en LCC-analyse identificeres 11

cyklistgrupper, hvoraf vejen i højere grad bidrager til, at ulykken sker for ulykkerne i de otte af

grupperne, svarende til godt 53% af cyklisterne. Ud af de otte grupper kunne fire af dem kædes

til problemer med vejens udformning eller omgivelser. De fire grupper fremgår af Tabel 4.1.2.

De øvrige 4 grupper kunne i højere grad knyttes sammen med vejens tilstand, som beskrevet i

kapitel 3.2.1.

Tabel 4.1.2.

Karakteristika for de 4 cyklistgrupper, hvor vejens udformning eller omgivelser har en betydning for ulykken

Gruppe

Titel,

beskrivelse

Unge og ældre cyklister på veje med rabatopspring og mangelfuldt tværfald

Eneulykker på små veje med mange belægningsskader (dvs. slaghuller,

afskalninger og lapper) samt rabatopspring og mangelfuldt tværfald. Ulykkerne er

primært sket i sommersæsonen

Ældre cyklister på veje med høje kantsten

Cyklister i aldersgruppen 50-65 år der primært er involveret i eneulykker. Mht.

vejbelægningsskader er der kun registreret rivninger, men kantstenen var høj (over

7 cm).

Unge kvinder på veje med mangelfuldt tværfald

C10

Kvindelige cyklister i aldersgruppen 18-39 år. Ulykkerne er primært sket i dagslys

på veje med mange belægningsskader (rivninger, sætninger og krakeleringer).

Ligeledes er der en del skader på riste og mangelfuldt tværfald.

Unge cyklister på veje med høje kantsten

C11

Cyklister i aldersgruppen 18-24 år involveret i en krydsulykke og på en vej med

cykelsti. De eneste vejrelaterede problemer i disse ulykker er høje kantsten (over 7

cm) samt lapper.

3,8%

2,0%

2,8%

5,3%

Andel af ulykker

Analysen tyder på, at unge (<18 år) og ældre (50+ år) i særlig grad er involveret i ulykker på

vejstykker med rabatopspring eller mangelfuldt tværfald. Analysen tyder endvidere på, at høje

kantsten (over 7 cm) giver problemer for ældre cyklister (50-65 årige) samt yngre (18-24 årige)

cyklister. Ligeledes har en gruppe cyklister (18-39 årige) problemer på veje med mangelfuldt

tværfald, måske som følge af vand- og skidtsamlinger i siden af vejen, hvor cyklisterne kører.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Konkluderende bemærkninger:

Begge delundersøgelser tyder på, at vejenes udformning og omgivelser har betydning for

forekomsten af cyklistulykker. Specifikt tyder analyserne på, at forhold som fx høje kantsten, fejl

på rabatter og mangelfuldt tværfald giver cyklister problemer. Endvidere tyder analyserne på, at

det i særlig grad er unge og ældre cyklister, der er involveret i ulykker på vejstykker med disse

karakteristika. Det er dog nødvendigt med yderligere analyser for at fastslå den nærmere

sammenhæng mellem vejkarakteristika og ulykkesinvolvering herunder eventuelle forskelle

mellem undergrupper af cyklister.

4.1.2 Forekomsten af ulykker med motorkøretøjer og vejens udformning samt

omgivelser

I tredje delundersøgelse ses der på vejudformningens og omgivelsernes betydning for

forekomsten af ulykker med motorkøretøjer. Der ses dels på betydningen af rabatter og dels på

betydningen af belysningen på vejene for natulykker.

Først undersøges det, hvordan fejl på sideanlæg optræder i forbindelse med trafikulykker. Der

ses specifikt på rabatter og rabatfald. Rabatter kan have forskellig opspringshøjde, og der kan

være manglende kantopfyldning. For rabatfald gælder, at det bør gå bort fra kørebanen. Ved

rabatfald mod eller langs kørebanen er der risiko for at vand og skidt samler sig og dermed

giver anledning til et dårligere vejgreb.

I perioden 2011-2016 var der 8.349 politiregistrerede ulykker i de tre store kommuner Odense,

Aarhus og Køge. Disse ulykker kædes sammen med vejdata. Tabel 4.1.3 viser den procentvise

forekomst af fejl registreret på sideanlæg på vejstykker. Vejstykkerne er opdelt efter, om der er

registreret trafikulykker eller ej. Ligeledes er det valgt at opdele vejstykkerne efter, hvor alvorlige

ulykkerne er.

Tabel 4.1.3.

Den procentvise forekomst af fejl på sideanlæg fordelt på vejstykker

Vejstykker

Med ulykker

Variabel

Rabatter

Beskrivelse

manglende kantopfyldning

Opspring < 5 cm

Opspring ≥ 5 cm

Rabatfald

Bort fra kørebanen

Langs kørebanen

Dræbte

Alvorlige

Lettere

Materielskade

I alt

Uden

ulykker

Mod kørebanen

Note: Fed

indikerer de steder, hvor andelen af fejl på sideanlæg er større på vejstykker

med

registrerede ulykker end

på vejstykker

uden.

For rabatter ses, at især manglende kantopfyldning forekommer i forbindelse med trafikulykker.

På sideanlæg, hvor der er registreret forkert rabatfald, ses det, at et rabatfald langs kørebanen

optræder langt hyppigere på vejstykker med dødsulykker (67%) end ellers. Der ses ikke

generelt entydige effekter af rabatfald.

Nu undersøges betydningen af lysmængden for natulykker. Der ses først på alle vejtyper og

dernæst særskilt på veje uden for byerne. Undersøgelsen er baseret på data vedrørende

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

lysintensitet. På Figur 4.1.1 ses et eksempel på et satellitbillede taget over Danmark, som viser

forskelle i lysintensitet.

Figur 4.1.1.

Satellitbillede af Danmark som illustrerer, hvor kraftig lysintensiteten er i forskellige områder

Lysintensitetens betydning for forekomsten af natulykker analyseres ved brug af en negativ

binomial regressions model. Der er lavet to modeller, en for veje i byer og en for veje i

landområder. Ulykkesdata og information om lysintensiteten for i alt 44 kommuner benyttes.

Analyserne omfatter perioden 2012-2016. Ud over information om antallet af ulykker og

lysintensiteten på et vejstykke er der i analysen inkluderet information om trafikmængden.

Analyserne inkluderer information for 112.676 vejsektioner, hvor der er sket 8.090 ulykker.

Resultaterne af begge modeller fremgår af Tabel 4.1.4.

Tabel 4.1.4.

Lysintensitets betydning for forekomsten af trafikulykker på veje i byerne og uden for byerne.

Variabel

Trafikmængde

Kategori

< 2.000

2.000-5.000

5.001-10.000

10.001-25.000

> 25.000

Lysintensitet

< 5,0

5,1-10,0

10,1-30,0

Veje i byerne

3,2***

3,9***

4,5***

5,1***

-1,3***

-1,1***

-0,5***

Veje i landområderne

3,6***

4,3***

5,0***

5,8***

0,7**

0,8**

0,6**

> 30,0

Note: *** angiver

signifikant på 0,001 niveau, ** angiver signifikans på 0,05 niveau. ”-” angiver at værdien er

referenceværdien for variablen

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Det ses, at trafikmængden på vejstykket har den største effekt på forekomsten af trafikulykker i

begge modeller. Resultaterne af den model, der er lavet for vejstykker i byerne, viser, at jo

højere lysintensitet, jo større er sandsynligheden for ulykker. Dette kan dog skyldes en mere

kompleks trafiksituation i byerne, og at modellen ikke kan tage højde for disse effekter.

For modellen, der inkluderer vejstykker i landområderne, ses, at lav lysintensitet på det

pågældende vejstykke, øger sandsynligheden for, at der sker en ulykke. Dette indikerer, at en

bedre belysning på veje i landområderne kan mindske forekomsten af ulykker.

Konkluderende bemærkninger:

Undersøgelserne viser, at vejens omgivelser har en effekt på forekomsten af ulykker. Rabatfald

langs kørebanen optræder langt hyppigere på vejstykker med dødsulykker end på vejstykker

uden ulykker, og manglende kantopfyldning optræder oftere i forbindelse med ulykker.

Ligeledes ses, at lysintensiteten på veje i landområder har en betydning for forekomsten af

natulykker således, at hvis lysintensiteten er høj, er der registreret færre ulykker. Dog ses den

omvendte effekt for vejstykker i byerne.

Forhold ved vejens omgivelser ser altså ud til at kunne påvirke trafiksikkerheden, og det kan

dermed overvejes, om sådanne forhold bør indgå i et evt. nyt skadespoint med fokus på

trafiksikkerhed.

VEJUDFORMNING SAMT OMGIVELSER OG FOREKOMSTEN AF ULYKKER

Cyklistulykker:



Vejens udformning og omgivelser bidrager til forekomsten af ulykker med cyklister.

Yngre og ældre cyklister er i højere grad involveret i ulykker på veje med rabatopspring

og ingen cykelsti.

Forekomsten af cyklistulykker er højere på steder, hvor der er registreret en kantsten

på over 7 cm.



Ulykker med motorkøretøjer:



Manglende kantopfyldning optræder langt hyppigere på veje, hvor politiet har

registreret trafikulykker end på veje, hvor der ikke er registreret ulykker.

Rabatfald langs kørebanen optræder hyppigere i forbindelse med dødsulykker end på

øvrige vejstykker.

Høj lys intensitet formindsker ulykkesrisikoen på veje i landområderne. Den omvendte

effekt er dog fundet for veje i byerne.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

4.2 Vejudformning samt omgivelser og alvorlighedsgraden af ulykker

Nu undersøges, hvordan alvorlighedsgraden af trafikulykker for henholdsvis cyklister og førere

af motorkøretøjer påvirkes af vejens udformning og omgivelser. For mere detaljeret information

om undersøgelserne og resultaterne henvises til Janstrup og Møller (2018) og Janstrup (2018).

4.2.1 Vejudformning samt omgivelser og alvorlighedsgraden af cyklistulykker

I den første delundersøgelse er der identificeret faktorer, som har betydning for

alvorlighedsgraden af cyklistens skade. Analysen er baseret på akutmodtagelsesdata indsamlet

i Aarhus kommune i perioden 2010-2015 og omfatter 3.321 tilskadekomne cyklister. Analysen

gør brug af en generaliseret ordnet logit model, og der skelnes mellem tre alvorlighedsgrader:

Uskadt (738 cyklister), lettere skadet (1.960 cyklister) og alvorligt skadet (623 cyklister).

Resultaterne af den fulde model er præsenteret i Bilag A, tabel A.3.1.

Flere af de observerede variable for vejudformning og omgivelser påvirker alvorlighedsgraden

af en ulykke, men det er ikke entydigt at vurdere den trafiksikkerhedsmæssige effekt af dem.

Det skal pointeres, at vi her udelukkende ser på alvorlighedsgrad og ikke forekomsten af

ulykker.

Cyklister, der rammer en kantsten, har en større sandsynlighed for at være uskadte efter

ulykken, end hvis ulykken sker under andre omstændigheder. Problemer med vejdesignet, blev

også fundet signifikant i denne undersøgelse. Problemer med vejdesignet kan fx være, at der er

anlagt parkeringspladser langs cykelstien eller problemer i forbindelse med busstoppesteder,

helleanlæg, bump og dobbeltrettet cykelsti. Her ses det, at sandsynligheden for, at cyklisten er

uskadt, er større i forhold til, at cyklisten får en personskade. Det lidt ulogiske resultat kan

skyldes, at der i disse situationer forekommer mange lette uheld uden personskade.

Den største effekt på hvor alvorligt cyklisten kommer til skade ses, når der er en cykelsti på

ulykkesstedet. Effekten er dog ikke entydig. På den ene side, er der større sandsynlighed for, at

cyklisten er uskadt, når der er cykelsti, men samtidig er sandsynligheden også større for, at

cyklisten kommer alvorligt til skade. Denne dobbeltrettede effekt kan skyldes, at der i analysen,

ikke tages højde for andre vigtige faktorer som fx, hvor cykelstien er anlagt (landevej, byvej eller

gennem et kryds) og cyklistens adfærd. Dette er vigtigt, fordi det er muligt, at der i særlig grad

anlægges cykelsti på strækninger, hvor visse udsatte grupper af cyklister færdes, eller at

cykelsti tiltrækker bestemte grupper af cyklister. Det kan også tænkes, at cykelsti især

forebygger visse typer af ulykker. Yderligere analyser er nødvendige for at afdække disse

forhold.

Konkluderende bemærkninger:

Adskillige variable, som har med vejens udformning eller dens omgivelser at gøre, viste sig at

være signifikante for, hvor alvorligt cyklisten kommer til skade i en ulykke. Det ses, at cyklisten

kommer mindre alvorligt til skade, hvis der har været problemer med vejdesignet eller cyklisten

har påkørt en kantsten. Ligeledes ses det, at når ulykken er sket på en vej med cykelsti, har

dette en betydning for alvorlighedsgraden af ulykken. Eksistensen af cykelsti, giver nemlig en

større sandsynlighed for, at cyklisten kommer alvorligt til skade eller forbliver uskadt. Denne

dobbeltrettede effekt kan skyldes, at modellen ikke kan tage højde for alle betydningsfulde

effekter som fx adfærd og lokale forhold. Endelig er det vigtigt at huske på, at disse analyser er

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

baseret på data fra akutmodtagelsen, som har en langt større andel af cyklistulykker med

mindre alvorlige skader.

4.2.2 Vejudformning samt omgivelser og alvorlighedsgraden af ulykker med

motorkøretøjer

Denne delundersøgelse er baseret på ulykkes- og vejdata fra 44 kommuner indsamlet i

perioden 2011-2015. Analysen benytter en generaliseret ordnet logit model, og der skelnes

mellem fire kategorier af tilskadekomst. De fire kategorier er: uskadt, let tilskadekomst, alvorlig

tilskadekomst og død. I Bilag A, tabel A.4.1. præsenteres resultaterne af den fulde model.

Resultaterne viser, at ulykker der sker på kommunale landeveje med midterrabat er mindre

alvorlige end ulykker der sker på kommunale landeveje uden midterrabat. Ligeledes ses det, at

en af de største effekter på førerens tilskadekomst er hastighedsbegrænsningen på den

pågældende vej. For veje med en hastighedsbegrænsning på 90 km/t, er sandsynligheden for,

at føreren kommer alvorligt skadet eller bliver dræbt, større, end hvis hastighedsbegrænsningen

er mindre end 90 km/t.

Det ses endvidere, at belysningen har effekt på førerens tilskadekomst. Hvis en ulykke er sket i

mørke, er der observeret større sandsynlighed for at føreren kommer alvorligt til skade eller

blive dræbt, end hvis ulykken er sket i dagslys. Tilsvarende ses det, at der også er en forøget

risiko for at blive alvorlig skadet eller dræbt i ulykken, hvis man har kørt i mørke på en oplyst vej,

i forhold til at køre i dagslys. Dog er effekten lidt mindre i forhold til, hvis man har kørt på en

mørk vej uden belysning. Dette kan indikere, at belysningen på vejene mindsker

alvorlighedsgraden af ulykker, i forhold til når ulykken sker i mørke.

Forkert rabatfald samt forkert tværfald blev fundet signifikante. I denne undersøgelse er et

forkert rabatfald samt tværfald defineret som et fald ind mod samt langs kørebanen.

Resultaterne viser, at ved et forkert rabatfald er der en større sandsynlighed for, at føreren får

en skade. Den omvendte effekt ses for tværfald, men her er estimaterne kun signifikante på et

0,10 niveau, hvilket vil sige, at der er en større usikkerhed forbundet med resultaterne.

Konkluderende bemærkninger:

Hvis en ulykke indtræffer på en vej med midterrabat, kommer føreren typisk mindre alvorligt til

skade. Hastighedsbegrænsningen har også betydning for, hvor alvorligt føreren bliver skadet,

hvis der sker en ulykke. Ved en hastighedsbegrænsning på 90 km/t var sandsynligheden for, at

føreren blev alvorligt skadet eller dræbt langt større, end ved en hastighedsbegrænsning på

mindre end 90 km/t. Ligeledes indikerer resultaterne, at en god belysning kan mindske

alvorlighedsgraden af en ulykke, i forhold til når ulykken sker i mørke. Et rabatfald langs eller

mod kørebanen blev også fundet at have sammenhæng med alvorlighedsgraden af ulykken.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

VEJUDFORMNING SAMT OMGIVELSER OG ALVORLIGHEDSGRADEN AF ULYKKER

Alvorlighedsgraden af cyklistulykker:



Cykelsti har betydning for alvorlighedsgraden af cyklistens tilskadekomst, men effekten er

ikke entydig; der er tendens til flere lettere personskader og lettere alvorlige

Alvorlighedsgraden af førerens tilskadekomst i ulykker med motorkøretøjer:



Sandsynligheden for, at føreren af motorkøretøjet kommer alvorligt til skade er mindre

hvis ulykken er sket på en vej med midterrabat, i forhold til på en vej uden midterrabat.

Hvis der er rabatfald langs kørebanen eller mod kørebanen, er der større sandsynlighed

for, at føreren af motorkøretøjet har personskade.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

5. Scenarieberegninger

I dette kapitel præsenteres resultater fra scenarieberegninger, som illustrerer omfanget af

potentielle ulykkesbesparelser ved udbedring af vejbelægningsskader samt ved en bedre

udformning af vejen og dens omgivelser. Scenarieberegningerne baserer sig på udvalgte

resultater fra de analyser, der er præsenteret i kapitel 3 og 4. I scenarierne antages, at man vil

se samme sammenhæng mellem de udvalgte faktorer for vejbelægningsskader og

vejudformning og trafiksikkerhed, som der er fundet i analyserne, hvis disse vejkarakteristika

blev udbredt til det resterende (kommunale) vejnet. Dette kan man dog ikke være sikker på,

men scenarierne illustrerer det mulige potentiale.

Scenarierne viser, at der potentielt kan opnås væsentlige reduktioner i ulykker ved at udbedre

specifikke vejbelægningsskader samt ved at anlægge autoværn eller midterrabat. Cykelsti

påvirker ligeledes fordelingen af cyklistulykkers alvorlighedsgrad. Da ulykker er

samfundsøkonomisk dyre, repræsenterer dette samtidig en samfundsøkonomisk gevinst. Det er

dog vigtigt at bemærke, at de potentielle gevinster ikke alle er monetære, da en stor del af

omkostningerne ved en ulykke dækker velfærdstabet. Ligeledes er der i beregningerne ikke

taget højde for de omkostninger, der er fx forbundet med etablering af autoværn eller ny

asfaltering. Resultaterne repræsenterer dermed ikke en fuld cost-benefit-analyse, men viser

alene den direkte benefit.

Først præsenteres de transportøkonomiske enhedspriser, som benyttes i

scenarieberegningerne samt de samfundsøkonomiske beregninger, og den anvendte metode

introduceres. Dernæst præsenteres 3 typer af scenarier; først scenarier vedrørende

vejbelægningsskader og ulykkesforekomst, dernæst scenarier vedrørende ulykkers

alvorlighedsgrad for førere af motorkøretøjer og endelig scenarier for alvorlighedsgraden af

cyklistulykker. I alle scenarier beregnes effekten på forekomst eller alvorlighedsgrad af ulykker

først, og dernæst beregnes den samfundsøkonomiske gevinst for de scenarier, hvor dette er

meningsfuldt.

5.1 Enhedspriser, metode og forudsætninger

5.1.1 De Transportøkonomiske enhedspriser

De transportøkonomiske enhedspriser eller nøgletallene – angiver en gennemsnitlig samlet

samfundsøkonomisk omkostning ved trafikulykker. Tabel 5.1.1 viser de aktuelle priser for

enhedsomkostningerne pr. registreret trafikulykke.

Tabel 5.1.1.

Transportøkonomiske enhedspriser for ulykker på vej, 2018 priser

kr. per

Personrelaterede omkostninger

Materielskadeomkostninger

Velfærdstab

Samlede omkostninger

Rapporteret trafikulykke

356.639

773.681

1.700.832

2.831.152

Rapporteret ulykke med personskade

955.366

2.072.542

4.556.201

7.584.110

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Enhedspriserne angiver samfundsøkonomiske omkostninger knyttet direkte til ulykkerne. Det

ses, at de personrelaterede omkostninger, udgør den mindste andel af den samlede pris. De

personrelaterede omkostninger dækker nettoproduktionstabet, omkostninger til behandling

samt den del af politi- og redningsomkostningerne, som kan henføres til de respektive

kategorier af tilskadekomne. Dernæst kommer materielskadeomkostningerne ved ulykken,

mens den største andel er velfærdstabet, som dækker værdien af et statistisk liv

. Denne er

altså ikke udtryk for en faktisk udgift.

I tabel 5.1.2 præsenteres enhedspriserne fordelt på alvorlighedsgraden af en tilskadekommen i

en trafikulykke.

Tabel 5.1.2.

Transportøkonomiske enhedspriser for personrelaterede ulykkesomkostninger, 2018 priser

kr. per

Personrelaterede omkostninger

Velfærdstab

Personrelaterede omk. inkl. velfærdstab

Dræbt

1.932.363

32.540.074

34.472.436

Alvorligt tilskadekommen

1.117.034

4.230.210

5.347.244

Lettere tilskadekommen

350.500

325.401

675.900

Tabellen angiver enhedsomkostningen pr. registreret tilskadekommen efter alvorlighedsgrad

(dræbt og lettere personskade). Der er i disse tal taget højde for det såkaldte mørketal altså de

ulykker, som ikke bliver registreret af politiet. Dette gøres ved at opjustere enhedspriserne

således, at der for dræbte er ganget med en faktor 1, for alvorligt tilskadekomne er der ganget

med en faktor 2,23, mens der for ulykker med lettere tilskadekomne er ganget med en faktor

10,38, svarende til mørketallet for de pågældende kategorier.

5.1.2 Metode og forudsætninger

Når man skal beregne omkostningerne ved trafikulykker, ser man på antallet af ulykker og

omkostningen pr. ulykke. Hvis man gennemfører et tiltag, som skal forbedre trafiksikkerheden,

så kan det tænkes at påvirke dels antallet af ulykker og dels alvorlighedsgraden af ulykkerne.

Konsekvensen for de samlede omkostninger (ΔTC) ved en ulykke er derfor givet ved:

∆�� = ∆(�� ∙ ��) = ∆�� ∙ ��

+ ��

∙ ∆��

Hvor

∆��

angiver ændringen i ulykker i forhold til situationen uden tiltaget,

∆��

angiver ændringen

i omkostninger pr. ulykke,

��

er antallet af ulykker i den initiale situation, og

��

er omkostningen

pr ulykke i situationen, hvor tiltaget er gennemført. Første led påvirkes, hvis tiltaget ændrer på

sandsynligheden for, at en ulykke sker og dermed på antallet af ulykker. Andet led påvirkes,

hvis tiltaget påvirker alvorlighedsgraden af en ulykke og dermed på den resulterende

omkostning pr. ulykke.

Når man skal se på de samfundsmæssige omkostninger af ulykker og på, hvordan forskellige

tiltag i forbindelse med vejens tilstand og udformning påvirker de samlede ulykkesomkostninger,

skal man derfor vide, hvordan såvel antallet af ulykker såvel som alvorlighedsgraden af

ulykkerne påvirkes.

Værdien af et statistisk liv er et mål for, hvor mange ressourcer man er villig til at bruge på at mindske risikoen for et

dødsfald.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

I de foregående kapitler 3 og 4, er disse effekter forsøgt afdækket både med fokus på

vejbelægningsskader samt vejudformning og omgivelser. I de følgende afsnit vil disse effekter

blive beskrevet, og de potentielle samfundsøkonomiske besparelser vil blive udregnet.

ENHEDSPRISER, METODE OG FORUDSÆTNINGER



De samfundsøkonomiske omkostninger forbundet med en trafikulykke er store, især for

dræbte.

En stor del af de samfundsøkonomiske omkostninger dækker over værdien af et

statistisk liv.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

5.2 Scenarier

I dette afsnit fokuseres på den reduktion i trafikulykker og/eller deres alvorlighedsgrad, der

potentielt kan opnås ved at udbedre veje med specifikke vejbelægningsskader eller ved at

udbedre fejl på sideanlæg som rabatter.

De første scenarier er baseret på resultater vedrørende

forekomsten

af trafikulykker, mens de

næste tager udgangspunkt i resultater vedrørende

alvorlighedsgraden

af trafikulykker med

motorkøretøj samt cykel. Det ses, at der potentielt kan opnås store samfundsøkonomiske

gevinster både i forhold til reduktion i antallet af trafikulykker, men også i forhold til lavere

sandsynlighed for at trafikanten pådrager sig en alvorlig personskade i en trafikulykke.

I alle scenarier simuleres effekten på det forventede antal ulykker, hvis en given faktor fjernes

fuldstændigt. Det vil sige, at der ses på den

hypotetiske situation,

hvor alle fejl udbedres totalt. I

scenarierne antages samtidig, at man i den situation vil se samme sammenhæng mellem

faktorerne og trafiksikkerhed for alle veje, som i de observerede data.

5.2.1 Scenarier for forekomsten af ulykker

I dette afsnit benyttes resultater fra de modeller, som gav det bedste modelfit ved estimering af

faktorer på forekomsten af ulykker for motorkøretøjer hhv. personskadeulykker og alle ulykker

(tabel 3.2.4). Vi ser først på, hvordan påvirkning af vejbelægningsskader samlet set kan påvirke

forekomsten af trafikulykker. Der ses her bort fra effekten på alvorlighedsgraden af ulykken.

Scenarieberegningerne foretages for de vejbelægningsskader, der havde den største effekt

nemlig: sporkøring, lapper og store revner. Tabel 5.2.1. viser resultaterne af simulationerne,

hvor man udbedrer alle hhv. sporkøringer, lapper, store revner eller belægningsskader generelt

for alle 44 kommuner i de 6 år. Simulationen er altså baseret på alle de observationer, som

indgår i data, dvs. alle de observerede vejstykker i de pågældende kommuner i den

pågældende periode.

Tabel 5.2.1.

Simuleret ændring i antal ulykker, 44 kommuner over 6 år.

Besparelse i antal

Ingen sporkøring

Ingen lapper

Ingen store revner

Ingen belægningsskader

Registrerede trafikulykker

- 3.472

- 4.059

- 4.181

- 3.077

Registrerede ulykker med personskader

- 709

- 707

- 861

- 247

Tabel 5.2.1 viser den simulerede ændring i registrerede personskadeulykker samt i samtlige

registrerede trafikulykker. Det ses, at der kan opnås en markant effekt ved at udbedre samtlige

belægningsskader. Ses der specifikt på skaden sporkøring, som havde den største

sammenhæng med forekomsten af trafikulykker opnås en endnu større effekt. Dette skyldes, at

der er andre belægningsskader, som havde en modsat sammenhæng med forekomst af

trafikulykker, og det er dermed mere effektivt at fokusere på sporkøring. Den største effekt ses

dog ved udbedring af store revner og lapper, på trods af at sammenhængen mellem disse

skader og forekomsten af trafikulykker er mindre. Dette skyldes, at disse to

vejbelægningsskader optræder langt hyppigere på vejstykkerne i analysen, end fx sporkøring.

Det ses endvidere, at når man udelukkende kigger på personskadeulykker, er der ikke så stor

forskel på sporkøring og lapper i antal besparede ulykker. Dette skyldes, at der for de steder,

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

hvor der er sket personskadeulykker, ikke er registreret nær så mange problemer med lapper i

forhold til sporkøring. Store revner har dog stadig den aggregeret set største effekt på antallet af

ulykker med personskade.

Den samfundsøkonomiske værdi af disse ulykkesreduktioner findes ved at benytte de

transportøkonomiske enhedspriser. Tabel 5.2.2. præsenterer disse resultater for samtlige

trafikulykker og ulykker med personskade.

Tabel 5.2.2.

Potentielle samfundsøkonomiske gevinster ud fra de bedste model fit, 44 kommuner over 6 år

Besparelser, 2018 priser

Ingen sporkøring

Ingen lapper

Ingen store revner

Ingen belægningsskader

Trafikulykker

9,8 mia. kr.

11,5 mia. kr.

11,8 mia. kr.

8,7 mia. kr.

Ulykker med personskader

5,4 mia. kr.

6,5 mia. kr.

1,9 mia. kr.

Den største samfundsøkonomiske gevinst kan opnås ved en udbedring af alle vejstykker med

store revner, både mht. alle typer af trafikulykker og mht. ulykker med personskade. Som det

ses, er den potentielle gevinst den samme for udbedring af sporkøring og lapper, nemlig 5,4

mia. kr. over de 6 år, når man kigger på besparelse i personskadeulykker. Som tidligere nævnt

er det dog ikke en gevinst, der direkte opnås i kommunerne, da der er tale om

velfærdsgevinster. Endelig skal det nævnes, at man ikke kan lægge værdierne sammen, da

effekterne ikke nødvendigvis er additive.

Konkluderende bemærkninger:

Scenarieberegningerne indikerer, at der potentielt kan opnås store samfundsøkonomiske

gevinster ved at udbedre samtlige vejbelægningsskader. Det ses dog, at man ved kun at

udbedre udvalgte vejbelægningsskader kan opnå en endnu større potentiel gevinst. Således

viser resultaterne, at på trods af at vejbelægningsskaden store revner havde en lavere effekt på

forekomsten af ulykker end sporkøring, som havde den største effekt, kan der opnås en større

reduktion i antallet af trafikulykker og personskadeulykker i forhold til sporkøring ved at udbedre

denne skadestype. Det skyldes, at store revner optræder langt hyppigere end sporkøring. Dette

betyder dog også, at det forventes at en total udbedring af vejstykker med denne skade vil være

omfattende.

5.2.2 Scenarier for alvorlighedsgraden af en ulykke med motorkøretøjer

I dette scenarie tages udgangspunkt i resultater vedrørende faktorer knyttet til vejen og disses

betydning for førerens tilskadekomst givet, at ulykken er sket, Bilag A, tabel A.4.1. Antallet af

ulykker holdes altså fast i disse simulationer.

Tabel 5.2.3.

Faktisk antal observerede tilskadekomne efter alvorlighedsgrad og modellens estimering.

Antal personskader

Observeret

Estimeret (model fit)

Uskadt

14.186

13.996

Lettere

1.601

1.693

Alvorlige

2.165

2.250

Dræbte

222

236

Som det ses af tabel 5.2.3., er modellens forudsigelse af ulykkernes fordeling på

alvorlighedsgrad ikke så nøjagtigt, som man kunne håbe på, idet fordelingen af antallet af

dræbte, alvorligt tilskadekomne, lettere tilskadekomne og uskadte ikke stemmer helt overens

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

med det observerede antal. For nogle af kategorierne er der en afvigelse på 6%, og de

simulerede effekter er dermed mere usikre.

Vi ser nu på, hvordan en udbedring af forskellige belægningsskader og fejl potentielt kan

påvirke fordelingen af alvorlighedsgraden. Resultaterne vises i Tabel 5.2.4.

Tabel 5.2.4.

Simuleret effekt på fordeling af personskader blandt motorførere

Fordeling af personskader

Estimeret basis

Fordeling

Antal

Uden rivninger

Fordeling

Antal

Uden afskalninger

Fordeling

Antal

Uden rabatfald

Fordeling

antal

Uden tværfald

fordeling

antal

Alle veje er med midterrabat

fordeling

antal

Uskadte

77,01%

13996

76,13%

13836

76,91%

13978

77,58%

14100

76,88%

13973

78,36%

14241

Lettere

9,31%

1693

9,58%

1740

9,40%

1707

9,16%

1665

9,36%

1700

9,24%

1679

Alvorlige

12,38%

2250

12,93%

2349

12,45%

2264

12,04%

2188

12,46%

2264

11,55%

2100

Dræbte

1,30%

236

1,37%

248

1,24%

225

1,22%

222

1,30%

237

0,85%

155

I alt

100,00%

18174

100,00%

18174

100,00%

18174

100,00%

18174

100,00%

18174

100,00%

18174

Scenarieberegningerne indikerer, at den største reduktion i sandsynligheden for personskader

kan opnås ved at anlægge midterrabat på alle kommunens veje. Denne reduktion svarer til en

reduktion på 80 dræbte, 150 alvorlige og 14 lettere personskader for det pågældende sample.

Den næststørste reduktion i sandsynligheden for alvorlige personskader opnås ved udbedring

af rabatfald. Scenarieberegningerne indikerer, at man ved at udbedre rabatterne så der ikke er

rabatfald ind mod kørebanen, kan reducere alvorlighedsgraden af ulykkerne svarende til 14

dræbte, 62 alvorligt tilskadekomne og 28 lettere tilskadekomne.

Knap så entydige resultater ses ved udbedring af afskalninger, da vi her ser reduktion i

sandsynligheden for dræbte (svarende til 10 færre dræbte), men til gengæld forøgelse af

sandsynligheden for alvorligt og lettere tilskadekomst (svarende til 14 flere alvorligt

tilskadekomne og 15 lettere tilskadekomne). Resultatet er ligeledes forbundet med en større

usikkerhed pga. signifikansniveauet af estimaterne.

Den modsatte effekt blev fundet for rivninger og tværfald idet scenarieberegningerne indikerer,

at udbedring af disse vejskader medfører en stigning i antallet af personskader. For tværfald

skal det dog bemærkes, at denne effekt kun blev fundet signifikant på et 0,10 niveau.

Konkluderende bemærkninger:

Scenarieberegningerne indikerer, at blandt de undersøgte faktorer, opnås den største reduktion

i antallet af personskader blandt motorførere ved at anlægge midterrabat. En mindre, men

stadig betydelig reduktion, kan opnås ved at udbedre rabatfald på samtlige rabatter.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

5.2.3 Scenarier for alvorlighedsgraden af cyklistulykker

Disse scenarier tager udgangspunkt i resultater vedrørende hvilke faktorer der har betydning for

alvorlighedsgraden blandt ulykkesinvolverede cyklister, der har opsøgt akutmodtagelsen.

Resultaterne af analysen er præsenteret i kapitel 3 og 4 og Bilag A, tabel A.3.

Som det ses af tabel 5.2.6 rammer modellen præcist de observerede værdier.

Tabel 5.2.6.

Antal tilskadekomne cyklister efter alvorlighedsgrad, faktiske observerede og modellens estimering.

Antal personskader

Observeret

Estimeret (model fit)

Note: Alvorlige inkluderer dræbte

Uskadt

738

Lettere

1960

Alvorlige

623

I alt

3321

Effekten estimeres for hver enkelt faktor separat. Derfor simuleres antallet af personskader, hvis

de vejskader som var signifikante for antallet af tilskadekomne cyklister udbedres, dvs.

udbedring af slaghuller, fjernelse af kantsten med en højde på over 7 cm og anlæggelse cykelsti

på alle veje. Tabel 5.2.7. viser den simulerede effekt på fordelingen af personskader.

Tabel 5.2.7.

Simuleret effekt på fordeling af personskader, Aarhus kommune 2011-2016

Uskadte

Observerede

Fordeling

Antal

Uden slaghuller

Fordeling

Antal

Uden kantsten

Fordeling

Antal

Cykelsti på alle veje

Fordeling

Antal

22,22%

738

22,76%

756

22,02%

731

14,10%

468

Lettere

59,02%

1960

58,99%

1959

59,04%

1961

72,35%

2403

alvorlige/dræbte

18,76%

623

18,26%

606

18,94%

629

13,55%

450

I alt

100,00%

3321

100,00%

3321

100,00%

3321

100,00%

3321

Scenarieberegningen indikerer, at den største effekt på alvorlige personskader og dræbte

opnås ved at anlægge cykelstier. Sandsynligheden for at ulykken er alvorlig eller fatal falder

med mere end 5%, og det svarer til en reduktion på 173 for det pågældende sample. Dog stiger

sandsynligheden for lettere personskader. Dette skyldes dels, at der er flere af de alvorligt

tilskadekomne, som nu kun vil få lette skader, men ikke udelukkende. Som tidligere beskrevet,

skyldes denne effekt formodentlig, at visse afgørende faktorer ikke er inkluderet i modellen.

Såfremt alle veje med slaghuller blev udbedret, ses et mere entydigt resultat nemlig, at der ville

være færre cyklister, der kom alvorligt og lettere til skade, mens der vil være en lille stigning i

antallet af cyklister, der forblev uskadte. Effekterne er dog forholdsvis begrænsede. Til gengæld

ser det ikke umiddelbart ud til, at der er en gevinst ved lavere kantstenshøjde set ud fra

cyklistulykkernes alvorlighedsgrad.

Der findes ikke transportøkonomiske enhedspriser for cyklistuheld, og den

samfundsøkonomiske gevinst kan derfor ikke kvantificeres i dette scenarie.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Konkluderende bemærkninger:

Det ser ud til, at man ved at anlægge cykelstier kan opnå besparelser i antallet af alvorlige

cyklistskader. Samtidig vil der dog kunne komme en stigning i antallet af lettere tilskadekomne

cyklister. Da der ikke findes transportøkonomiske enhedspriser målrettet cyklistuheld, er det

ikke muligt at beregne, om de samfundsøkonomiske omkostninger ved en stigning i antallet af

lettere cyklistskader opvejer de besparelser, der opnås ved de alvorlige cyklistskader.

Udbedring af alle slaghuller ser dog ud til at ville medføre en entydig gevinst i form af færre

tilskadekomne og dermed en reduktion i de samfundsøkonomiske omkostninger.

Resultaterne tydeliggør, at vejen og omgivelserne har betydning for forekomst og

alvorlighedsgrad af cykelulykker. Resultaterne tydeliggør dog også, at supplerende

undersøgelser der fx inddrager trafikarbejde og trafikantadfærd er nødvendige for at opnå en

dybere indsigt i denne betydning herunder fx betydningen af cykelsti.

SCENARIER

Simulationer af cyklistulykker:



Ved at anlægge cykelstier vil færre ulykkesinvolverede cyklister komme alvorligt til

skade.

Ved udbedring af slaghuller kan der opnås en reduktion i antallet af alvorlige og lettere

tilskadekomne cyklister.



Simulationer af ulykker med motorkøretøjer:



Sporkøring har den største effekt på forekomsten af ulykker, men den største

samfundsøkonomiske besparelse opnås ved at udbedre vejbelægningsskader som

store revner, da disse forekommer hyppigere.

Anlæggelse af midterrabatter medfører den største reduktion i antallet af alvorligt

tilskadekomne.

Udbedring af rabatfald reducerer antallet af alvorlige personskader i forhold til antal

ulykker.



Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

6. Data og analysernes robusthed

Alle statistiske analyser vil være forbundet med en eller anden form for usikkerhed, og denne

usikkerhed er afhængig af kvaliteten af data. De politiregistrerede data bliver anvendt til at

udarbejde den officielle nationale ulykkesstatistik, og er den datakilde, som oftest benyttes

inden for trafiksikkerhedsforskning med fokus på trafikulykker. Af disse grunde er

databegrænsningerne ganske velkendte. Ud over den usikkerhed visse variable i datasættet

kan være forbundet med som fx stedfæstelsen, lider data også under det store mørketal

(Janstrup m.fl., 2016). Disse mørketal varierer især i forhold til alvorlighedsgraden af skaden

pådraget blandt trafikanter involveret i ulykken samt i forhold til trafikanttype. Man ved, at især

cyklistulykker er underrapporterede i de politiregistrerede ulykkesdata, hvor kun 14% af de

alvorlige cyklistskader er registrerede. I projektet benyttes derfor en anden datakilde til at lave

analyser af cyklistulykker, nemlig data indsamlet på akutmodtagelsen. Udfordringen med data

indsamlet på akutmodtagelse er blandt andet, at anvendelsen er forholdsvis ny inden for

trafiksikkerhedsforskning. Som følge deraf er den eksisterende viden om eventuelle

begrænsninger i data meget begrænset. I projektet er der opnået erfaring med disse data og

dermed øget viden om, hvordan de kan bidrage til trafiksikkerhedsforskningen. I projektet er

visse kommuner benyttet som case. Analyserne kan dog gentages for andre kommuner, der har

tilsvarende data til rådighed.

Da vejdata ikke tidligere har været sammenkædet med ulykkestal og anvendt i en dansk

forskningssammenhæng, er mange udfordringer først blevet tydelige i løbet af dette projekt.

Således viste det sig fx at være en udfordring, at landets kommuner benytter forskellige

vejforvaltningssystemer (RoSy og Belops) idet det bl.a. vanskeliggjorde sammenkædning af

data. Nogle af disse udfordringer har det været muligt at tage højde for mens det i andre tilfælde

har resulteret i, at nogle data måtte udelades af analyserne.

I projektet er der også blevet undersøgt muligheden for at inddrage en række andre forhold

vedrørende vejens udformning og omgivelser. Som et eksempel på nogle af de faktorer, der fra

projektgruppens side var stor interesse i at få analyseret, kan nævnes vejstriber og skiltning på

landets kommuneveje. Ønsket var at undersøge, om der var en sammenhæng mellem

vejstribernes tilstand, skiltning og forekomsten af trafikulykker eller alvorlighedsgraden af disse.

Dette viste sig dog desværre ikke muligt at analysere, på grund af mangel på data. Der er dog

stigende fokus på disse emner og der indsamles i kommunerne nu flere data om blandt andet

stribernes tilstand.

I projektforløbet er det blevet tydeligt, at mange kommuner gerne vil have en bedre integrering

af trafiksikkerhed og vejvedligeholdelse. Her er de store forskelle i de to datakilder, vejdata og

trafikulykkesdata dog ofte en udfordring. Der efterspørges derfor et datasystem, som kan kæde

de to datakilder sammen og give kommunerne et samlet overblik. Resultaterne af dette projekt

understreger relevansen af dette, idet de viser, at sammenkædning af vejdata og ulykkesdata

kan bidrage til en mere nuanceret forståelse af vejforholds betydning for antallet og

alvorlighedsgraden af ulykker.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

7. Sammenfatning

Denne rapport sammenfatter resultaterne af projektet ”Model til vurdering af infrastruktureffekter

på trafiksikkerhed”. Projektet var et 3-årigt post doc projekt udført på DTU og finansieret af Sikre

Veje, Asfaltindustrien og DTU.

Formålet med projektet var at undersøge kvantitative sammenhænge mellems vejens

udformning, omgivelser og tilstand på den ene side og trafiksikkerheden på den anden, samt at

kvantificere de samfundsøkonomiske konsekvenser af disse sammenhænge.

Indledningsvis blev det undersøgt, hvilke af de eksisterende data som kunne benyttes til at lave

analyser af betydningen af vejens udformning, omgivelser og tilstand for forekomsten af

trafikulykker og alvorlighedsgraden af disse. Vejdata blev fundet yderst relevante at inddrage i

analyserne, men desværre manglede visse relevante informationer om vejens omgivelser fx

vejstribernes tilstand samt information om skiltning og belysning. Derfor blev andre måder at

finde information om afstribning, belysning og skiltning belyst. Satellitbilleder blev i den

forbindelse identificeret som en fornuftig datakilde til at beskrive belysning.

Samlet set viser projektet, at der er store perspektiver i at inddrage nye datakilder i forbindelse

med vurdering af trafiksikkerhed, og resultaterne af projektet bidrager væsentligt til den

eksisterende litteratur om vejens betydning for forekomsten af trafikulykker samt

alvorlighedsgraden af disse.

De første analyser fokuserede på vejens generelle tilstand og dens betydning for forekomsten

af ulykker. Her stod det klart, at det var vigtigt at skelne de forskellige ulykkestyper fra hinanden

for at kunne lave en prioritering af vejvedligeholdelse ud fra vejens generelle tilstand. Derudover

blev der også konkluderet, at det nuværende skadespoint ikke umiddelbar kan benyttes som

indikator for en vejs trafiksikkerhedsmæssige niveau. Dette skyldes primært, at vægtningen af

de forskellige belægningsskader ikke er lavet ud fra, hvad der har en effekt på forekomsten af

ulykker eller alvorlighedsgraden af disse. Ligeledes er det ikke alle væsentlige faktorer, der er

inkluderet i skadespointet, fx er fejl på sideanlæg ikke inkluderet.

Det står klart, at forhold ved vejen har en stærkere sammenhæng med forekomsten af ulykker

samt alvorlighedsgraden af disse end hidtil forskningsmæssigt dokumenteret. Især viser

resultaterne, at cyklister er mere tilbøjelige til at forulykke på lokaliteter med dårlig

vejvedligeholdelse. Her udgjorde især slaghuller, fejl på rabatter og manglende

cykelinfrastruktur, fx cykelsti et problem.

På trods af at vejbelægningens tilstand havde størst sammenhæng med forekomsten af

cyklistulykker, viser resultaterne, at det også har stor sammenhæng med forekomsten af

trafikulykker med motorkøretøjer. Fx var der en højere forekomst af ulykker på veje med

sporkøring. på trods af at dette er en belægningsskade, som kun er registreret på en mindre

andel af kommunevejene. At sporkøring forekommer mindre hyppigt skyldes formodentlig, at

man i forvejen har stor fokus på udbedring af netop sporkøring. Resultaterne viste endvidere, at

afskalninger, lapper og store revner også har en effekt på forekomsten af trafikulykker.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Resultater baseret på lysintensitetsdata og trafikulykkesdata viser, at en lav lysintensitet,

medvirker til en højere forekomst af ulykker på veje uden for byerne, mens analyser for

byområder viser det omvendte. Dermed må det formodes, at en bedre belysning på veje uden

for byerne kan bidrage til en mindre forekomst af ulykker.

Med hensyn til, hvilke forhold, der havde en betydning for alvorlighedsgraden, var der forskelle

for cyklister og bilister. For cyklister er det især en bedre infrastruktur, som fx en cykelsti, der

har betydning for, om cyklisten pådrager sig alvorlige skader frem for lette skader. Slaghuller

har ligeledes en betydning for de skader cyklisten pådrager sig ved en ulykke. Her ses det, at

cyklistens skader er langt alvorligere, hvis der er registreret et slaghul på vejen, eller hvis

cyklisten efter eget udsagn har påkørt et hul i vejen. For motorførere viste rabatfald sig at give

en større sandsynlighed for personskade. Ligeledes viste forekomsten at midterrabatter at have

en reducerende effekt på, hvor alvorligt motorføreren kom til skade i ulykken.

Der er i projektet skelnet mellem resultater for forekomsten af ulykker samt resultater for

alvorlighedsgraden af ulykker. Alt afhængig af hvilke vejfaktorer der betragtes, ses det, at visse

faktorer har en betydning for både forekomsten af ulykker og alvorlighedsgraden af disse, mens

andre kun har en betydning for enten forekomsten eller alvorlighedsgraden. For nogle af de

faktorer som har en betydning for både forekomst og alvorlighedsgrad, ses der en forskel på om

det var en positiv eller negativ effekt.

Det blev fundet, at en del cykelulykker skete på lokaliteter, hvor kantstenen var høj (over 7 cm).

Til gengæld var sandsynligheden for at disse ulykker blev uden personskade stor. Det ser altså

ud til, at kantsten kan give anledning til flere ulykker, men at disse i høj grad er uden

personskader.

Det er i dette projekt ikke blevet undersøgt, hvilken effekt det har på forekomsten af

cyklistulykker, om der er cykelsti eller ej. Der er alene set på, om det havde betydning for, hvor

alvorligt cyklisten kom til skade, om der var cykelsti på ulykkesstedet eller ej. Tidligere studier

har dog vist, at cykelsti er associeret med færre cyklistulykker (se fx Reynolds m. l. 2009). Vores

resultater viste, at hvis der var en cykelsti, var sandsynligheden for at cyklisten kom alvorligt til

skade mindre, men til gengæld var sandsynligheden for at cyklisten kom lettere til skade også

større. Denne dobbelt rettede effekt kan skyldes, at vi i analyserne ikke har kunne tage højde

for en række afgørende karakteristika, fx den kørte hastighed (cyklister og bilister), cyklistens

adfærd eller lokale vej forhold.

Ved simulation af cyklistulykker samt ulykker med motorkøretøjer, baseret på de estimerede

modeller, blev de samfundsøkonomiske gevinster beregnet. Det ses, at man kan opnå store

reduktioner i antallet af alvorlige cyklistskader ved anlæggelse af cykelsti og udbedring af

slaghuller. For ulykker med motorkøretøjer kan den største samfundsøkonomiske gevinst findes

ved en udbedring af store revner. En lidt mindre gevinst kan opnås ved en udbedring af alt

sporkøring på kommunevejene. Ved udbedring af alle belægningsskader, dvs. ny asfaltering,

kunne der stadig opnås en samfundsøkonomisk gevinst, denne viste sig dog at være betydelig

mindre, end hvis man kun udbedre en af de belægningsskader, som også havde vist sig at

have en samfundsøkonomisk gevinst.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Resultaterne af dette projekt tydeliggør, at der kan opnås samfundsøkonomiske gevinster, ved

at udbedre belægningsskader samt at anlægge en bedre infrastruktur for både cyklister og

bilister.

Samlet ses mange signifikante sammenhænge mellem vejen og forekomsten samt

alvorlighedsgraden af ulykker. Resultaterne tydeliggør dermed behovet for mere fokus på

vejens udformning, omgivelser samt belægningens skader, hvis man vil forbedre

trafiksikkerheden. Det er derfor vigtigt, at kommuner får inddraget informationer fra ulykkesdata,

når der skal laves en prioritering af vejvedligeholdelse ud fra et trafiksikkerhedsmæssigt

perspektiv.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Referencer

Cameron, A.C., Trivedi, P.K. (1986). Econometric models based on count data: comparisons

and applications of some estimators and tests, Journal of applied Econometrics, 1, 29-53.

Dansk Vejforening (2017). Kommunernes vejbudgetter 2017, Dansk Vejforening, 6pp.

Tilgængelig på:

https://dv.t2w.dk/_files/Dokumenter/danskvejforening/kommunernesvejbudgetter2017.pdf

DTU Management (2018), De transportøkonomisk enhedspriser. Tilgængelig på:

http://www.cta.man.dtu.dk/modelbibliotek/teresa/transportoekonomiske-enhedspriser

Hausman, J., Hall, B.H., Griliches, Z., (1984). Econometric models for count data with an

application to the patents–R&D relationship, Econometrica, 52, 4, 909–938.

IRTAD, (2018). IRTAD Road Safety Annual Rapport 2018, ITF/OECD report, 74 pp.

Janstrup, K.H. (2016). Vejvedligeholdelse og effekten på trafikuheld – Et alternativt

prioriteringsværktøj, Dansk vejtidsskrift, 11, 18-21.

Janstrup, K.H. (2018). Vejen og omgivelsernes betydning for trafiksikkerheden. Seminar om

prioritering af vejvedligehold, Nyborg, d. 31. januar 2018. Tilgængelig på:

http://orbit.dtu.dk/en/activities/vejen-og-omgivelsernes-betydning-for-trafiksikkerheden(ffa52b07-

f5aa-4919-a5c3-f2d5f85e5c50).html

Janstrup, K.H., Kaplan, S., Hels, T., Lauritsen, J., Prato, C.G. (2016). Understanding traffic

crash under-reporting: Linking police and medical records to individual and crash

characteristics, Traffic Injury Prevention, 17, 6, 580-584.

Janstrup, K.H., Møller, M (2018). Influence of different crash characteristics on level of injury

among cyclists. XI ICTCT extra Workshop in Vancouver, Canada. Tilgængelig på:

http://orbit.dtu.dk/en/activities/influence-of-different-crash-characteristics-on-level-of-injury-

among-cyclists(050633c1-5540-4df1-b2be-9267232f3dc2).html

Janstrup, K.H., Møller, M., Pilegaard, N. (2017). Vejens skadespoint og trafiksikkerhed, bidrag til

Vejforum 2017, tilgængelig på https://www.vejforum.dk/seance.aspx?ID=954

Janstrup, K.H., Møller, M., Pilegaard, N. (2018). The road and its influence on bicycle accidents

in Denmark, Proceedings of 7th Transport Research Arena TRA. Tilgængelig på

https://zenodo.org/record/1456589

Janstrup, K.H., Møller, M., Pilegaard, N. (2019). A clustering approach to integrate traffic safety

in road maintenance prioritization, Traffic Injury Prevention, 20, 442-448.

Lanza, S.T., Collins, L.M., Lemmon, D.R., Schafer, J.L. (2007). PROC LCA: A SAS procedure

for latent class analysis, Structural Equation Modeling, 14, 671–694.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Miaou, S. (1994). The relationship between truck accidents and geometric design of road

sections: Poisson versus negative binomial regressions, Accident Analysis and Prevention,

26(4), 471-482.

Møller, M, Janstrup, K.H., Pilegaard, N. (2018). Bicycle accidents in Denmark – the contribution

of cyclist behavior, the vehicle and the road, Proceedings of 7th Transport Research Arena

TRA. Tilgængelig på https://zenodo.org/record/1456413

Reynolds, C.C., Harris, M.A., Teschke, K., Cripton, P.A., Winters, M. (2009). The impact of

transportation infrastructure on bicycling injuries and crashes: a review of the literature,

Environmental Health, 8, 47, 1-19.

SAMKOM (2018). Resultat af landsdækkende analyse af kommunevejenes tilstand 2017.

SAMKOM (KTC, KL, KVF og Vejdirektoratet), 22pp.

Vejdirektoratet (2015a): Målervejledning, Side 1-35, Vejdirektoratet. www.vedirektoratet.dk.

Vejdirektoratet (2015b): Registrering af skader og beregning af skadespoint, Bilag 9, Side 1-3,

Vejdirektoratet. http://leverandorportal.vejdirektoratet.dk

Vejdirektoratet (2017): Indberetning af færdselsuheld, rapport nr. 580, Side 1-58,

Vejdirektoratet. Tilgængelig på http://www.vejdirektoratet.dk/DA/viden_og_data

/publikationer/Lists/Publikationer/Attachments/957/Indberetrning%20af%20f%C3%A6rdselsuhel

d_web.pdf

Vejdirektoratet (2018): Trafikulykker for året 2017, side 1-42, Vejdirektoratet. Tilgængelig på

http://www.vejdirektoratet.dk/DA/viden_og_data/publikationer/Lists/Publikationer/Attachments/9

79/Trafikulykker%20for%20%C3%A5ret%202017%20-%20web.pdf

Wang, X., Abdel-Aty, M. (2008). Analysis of left-turn crash injury severity by conflicting pattern

using partial proportional odds models, Accident Analysis and Prevention, 40, 1674-1682.

Williams, R. (2006). Generalized ordered logit/partial proportional odds models for ordinal

dependent variables, The Stata Journal, 6, 1, 58-82.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Bilag A Ekstra figurer og tabeller

A.1. Grupper af trafikulykker og geografisk stedfæstelse

Figur A1.1. Identificerede vej- og ulykkeskarakteristika for a11 ulykkesgrupper.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

A.2. Ulykkeshyppighed som funktion af belægningsskader

Inden de forskellige modelspecifikationer testes, bliver der først og fremmest lavet en analyse til

at teste, hvor stor korrelation der er mellem de vejbelægningsskader der inkluderes i analysen.

Tabel A.2.1. viser resultaterne.

Tabel A.2.1.

Pearsons korrelations matrix for vejbelægningsskader på vejstykker med og uden ulykker.

Spor-

køring

Sporkøring

Lap

Sætning

Slaghul

Afskalning

Krakelering

Stor revne

Lille revne

Stentab

1,00

Lap

0,13

1,00

Sætning

0,14

0,41

1,00

Slaghul

0,24

0,25

0,26

1,00

Afskalning

0,17

0,40

0,43

0,35

1,00

Krakelering

0,24

0,39

0,34

0,39

0,45

1,00

Stor

revne

0,16

0,44

0,40

0,23

0,39

0,43

1,00

Lille

revne

0,19

0,39

0,43

0,27

0,41

0,45

0,53

1,00

Stentab

0,23

0,13

0,22

0,19

0,18

0,09

0,18

1,00

Som det ses, er der en meget lav korrelation mellem de enkelte vejskader. Dermed burde det

ikke have betydning for model estimaterne.

Der er benyttet to regressionsmodeller nemlig poisson regression og negativ binomial

regression. For hver af de to metoder er der udarbejdet fire modeller, to der modellerer effekten

af vejbelægningsskader på forekomsten af personskadeulykker, en hvor længden af vejstykket

benyttes i meter og en, hvor den naturlige logaritme til længden er benyttet. De samme to

modeller er lavet for at finde effekten af belægningsskader på forekomsten af trafikulykker

generelt. Den naturlige logaritme er benyttet, for at modellen bedre kan beskrive vores data.

Tabel A.2.2. samt tabel A.2.3. viser resultaterne af de testede modeller, hvor vi valgte at gå

videre med regressionsmodellen poisson regression, hvor den naturlige logaritmen af

vejstykkets længde er benyttet. Dette valg er foretaget ud fra vores test af over-dispersion i

data, model fit samt log-likelihood værdierne (LL).

Tabel A.2.2.

Alle fire testede modeller på ulykkeshyppighed som funktion af belægningsskader

Variabel

Intercept

Længde (m)

Log(længde (m))

Sporkøring

Lapper

Sætninger

Slaghuller

Afskalninger

Krakeleringer

Store revner

Små revner

Stentab

-0,6253***

0,2391***

-0,1121***

0,2236***

-0,0523**

-0,6876***

1,0144***

0,2344***

Poisson regression

-2,6310***

0,0005***

0,8522***

0,6589***

0,2989***

0,1251***

-0,6923***

0,2637***

-0,2785***

0,2920***

-0,2248***

-0,9470***

0,8974***

0,2354***

0,0503**

-0,6600***

0,2641***

-0,1126***

0,2220***

-0,1104***

-0,7736***

-7,2681***

Negativ binomial regression

-2,9446***

0,0009***

0,8871***

0,6920***

0,2297***

0,1009***

-0,6945***

0,2816***

-0,2260***

0,2364***

-0,2095

-0,8923

-7,4470***

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Dispersion (α)

Observeret antal uheld

-67.778

25.275

-61.459

25.275

3,9605

-58.823

25.275

2,7263

-55.764

25.275

25.270

Estimeret antal uheld

26.877

142.141

25.669

Note:

*** signifikant på 0,001 niveau. ** signifikant på 0,05 niveau.

Fed

indikere den model, vi har valgt at gå videre

med.

Tabel A.2.3.

Alle fire testede modeller på hyppigheden af personskadeulykker som funktion af belægningsskader

Variabel

Intercept

Længde (m)

Log(længde (m))

Sporkøring

Lapper

Sætninger

Slaghuller

Afskalninger

Krakeleringer

Store revner

Små revner

Stentab

Dispersion (α)

Observeret antal uheld

-20.410

4.841

-18.980

4.841

-0,6066***

1,0713***

0,1930***

-0,0746**

-0,6016***

0,1754***

-0,1651***

0,2304***

-0,7011***

0,2221***

-0,3580***

-0,1623***

0,3263***

-0,9283***

-0,8099***

3,3761

-19.801

4.841

-0,7236***

0,1910***

-0,1958***

0,2341***

-0,7230***

0,2357***

-0,3443***

0,3107***

-0,1648***

-0,9370***

1,6470

-18.809

4.841

Poisson regression

-4,2653***

0,0005***

0,9814***

0,6887***

0,2805***

1,0025***

0,1922***

-9,6770***

Negativ binomial regression

-4,5028***

0,0008***

0,9914***

0,7091***

0,2671***

-9,7322***

4.841

Estimeret antal uheld

4.820

10.039

4.868

Note:

*** signifikant på 0,001 niveau. ** signifikant på 0,05 niveau.

Fed

indikerer den model, vi har valgt at gå videre

med

A.3. Alvorlighedsgraden af cyklistulykker

Tabel A.3.1. præsentere de resultater der blev fundet ved den generaliseret ordnet logit model.

Tabel A.3.1.

Modelestimater for effekter for alvorlighedsgraden af cyklistulykker

Variabel

Cyklistens køn

Cyklistens alder

Kategori

Mand

0-9 år

10-17 år

18 -25 år

26 – 50 år

≥ 51 år

Alkoholpåvirkede

Cyklistens hastighed

Lysforhold

Føre

Vejdesign

Vejudformning

Vurderet til at køre stærkt

Dagslys

Glat eller vådt

Problemer med design

Cykelsti

Kryds eller rundkørsel

Andet

Beta

0,271**

-1,156**

-0,790**

-0,529**

-0,401**

-0,277*

0,643**

-0,176**

-0,211**

-0,374**

0,664**

-0,346**

-1,154**

0,120

0,373

-0,459*

-0,351**

-0,154

Gamma

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Cykeltrafik

0-1500 cyklister

1501-3000 cyklister

3001-5000 cyklister

Mere end 5000 cyklister

0,100

-0,016

-0,148

-0,286**

0,184**

1,743**

0,241*

0,233

0,410**

Kantsten ramt

Slaghul

Alpha parameter

Konstant 1

Konstant 2

-0,949**

Note:

kategorien alvorligt tilskadekomne inkluderer også dræbte. ** signifikant på 0,05 niveau, * signifikant på 0,10

niveau.”-” angiver referenceværdien.

Beta angiver, hvordan sandsynligheden for, at ulykken bliver med personskade, påvirkes, mens

gamma angiver, hvordan sandsynligheden for alvorlig personskade påvirkes yderligere.

Det ses, at der for vejudformning og kategorien cykelsti blev fundet en signifikant

sammenhæng. Her er beta positiv (0,664) hvilket vil sige, at der en større sandsynlighed for at

cyklisten bliver lettere skadet frem for uskadt efter en ulykke på en cykelsti. Samtidig ses det, at

gamma er negativ (-1,154), hvilket vil sige, at sandsynligheden for at cyklisten kommer alvorlig

til skade i ulykken er større end for, at cyklisten bliver lettere skadet. For ulykker i kryds og

rundkørsler ses, at beta er signifikant og negativ (-0,346), hvilket vil sige, at sandsynligheden for

at cyklisten kommer lettere til skade er mindre end for at cyklisten bliver uskadt. Dog ses en

positiv effekt for gamma, men denne er ikke signifikant.

For kantsten ses at beta er negativ (-0,286) hvilket vil sige at sandsynligheden for at cyklisten

forbliver uskadt er større fremfor at cyklisten bliver lettere skadet. Da modellen finder

proportional odds effekten estimeres gamma ikke, og forholdet mellem lettere og alvorlig

tilskadekomst er dermed den samme. Det vil sige, at cyklistens sandsynlighed for at blive lettere

skadet ligeledes er større end sandsynligheden for en alvorlig skade, betinget af at ulykken er

sket. Ulykker i forbindelse med kantsten er altså mindre alvorlige.

For slaghuller ses til gengæld, at beta er positiv (0,184), hvilket vil sige, at sandsynligheden for

at cyklisten bliver lettere skadet er større end for at cyklisten forbliver uskadt. Igen er der den

samme værdi for gamma, og dermed er sandsynligheden også større for, at cyklisten kommer

mere alvorligt til skade i ulykken.

A.4. Alvorlighedsgraden af ulykker med motorkøretøjer

Tabel A.4.1. præsenterer resultaterne af model estimeringen af den generaliseret ordnet logit

model, lavet på ulykker med motorkøretøjer.

Tabel A.4.1.

Model estimater for effekter for førerens alvorlighedsgrad betinget af, at ulykker er sket.

Variabel

Førerens køn

Førerens alder

Kategori

Mand

16-24 år

25-34 år

35-44 år

45-54 år

55-64 år

Beta

-0,108**

-0,282**

-0,299**

-0,320**

-0,260**

-0,193**

Gamma 2

0,070**

Gamma 3

0,242**

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

≥ 65 år

Førerens adfærd

Alkohol

Selebrug

Involverede

køretøjer

Tung transporttype

Varevogn

Bil

Knallert

Cykel

Fodgænger

Genstand

Antal motorkøretøjer

To eller flere

Vejtype

Vej med midterrabat

Vej i øvrige

Hastighedsgrænse

<90 km/t

90 km/t

Randbebyggelse

Forretningsgade

Industriområde

Tæt bebyggelse

Spredt bebyggelse

Lysforhold

Dagslys

Oplyste veje

Mørke

Føre

Tørt

Glat

Trafikvolumen

<1000

1000-9999

10.000-24.999

≥25.000

Vejtilstand

Forkert rabatfald

Forkert tværfald

Mange rivninger

Mange afskalninger

Ugedag

Hverdag

Weekend

Sæson

Vinter

Forår

Sommer

Efterår

Region

Nordjylland

Midtjylland

Syddanmark

Sjælland

Hovedstaden

0,174**

-0,104**

-0,140**

0,180

0,310**

0,171*

1,998**

1,039**

1,378**

1,962**

0,261**

0,139

-0,122**

0,590**

-0,553**

-0,287**

-0,241**

0,060

0,158**

-0,057

0,296**

-0,099**

-0,255**

0,219**

-0,092

-0,096**

-0,051

-0,191**

0,159**

0,162**

0,068

1,442**

0,513**

0,075

-0,274**

0,195**

0,082*

1,222**

0,381

0,073**

0,169*

0,097**

0,170**

-0,138

0,612**

0,176

0,015

-0,045

-0,436**

0,021

-0,089

0,732**

-0,474

-0,108**

-0,445*

0,124**

0,103**

0,014

0,314*

0,037

-0,028

0,427**

-0,539**

-0,903**

-0,189**

-1,215**

-0,331**

-0,320

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Alpha parameter

Konstant 1

Konstant 2

Konstant 3

-1,933**

-2,641**

-5,229**

Note:

** signifikant på 0,05 niveau og * signifikant på 0,10 niveau. ”-” angiver referenceværdien.

Beta angiver igen, hvordan sandsynligheden for en personskade påvirkes, mens gamma 2 og

gamma 3 angiver, hvordan sandsynligheden for hhv. alvorlig og fatal yderligere påvirkes. Det

ses, at sandsynligheden for personskade, betinget af at ulykken er sket, falder med

trafikmængden.

Det ses, at der for veje med midterrabat er en negativ beta (-0,122), hvilket vil sige, at

sandsynligheden for at føreren i ulykken får en lettere skade er lavere i forhold til det at blive

uskadt. Ligeledes er gamma2 også signifikant og negativ (-0,436), hvilket vil sige, at

sandsynligheden for at føreren bliver dræbt i ulykken ligeledes er lavere end for at føreren bliver

alvorligt skadet. Forholdet mellem let og alvorlig tilskadekomst (gamma1) er ikke signifikant,

men det kan konkluderes, at veje med midterrabat giver mindre alvorlige skader hos føreren

end veje i øvrigt.

Hvis der er et forkert rabatfald på vejestykket hvor ulykken er sket, altså et rabatfald ind mod

kørebanen eller langs kørebanen ses, at beta er signifikant og positiv (0,219). Dette vil sige, at

der er en større sandsynlighed for, at føreren i ulykken komme lettere til skade end at

vedkommende bliver uskadt, betinget af at ulykken er sket. Da gamma1 og gamma2 ikke er

estimeret pga. proportional odds effekten, er forholdet mellem hhv. let og alvorlig samt alvorlig

og dræbt den samme som for uskadt og let. Dermed er sandsynligheden for, at føreren bliver

dræbt i ulykken større end for at føreren kommer alvorligt til skade. Det samme gør sig

gældende for alvorlig i forhold til lettere tilskadekomst af føreren.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Bilag B Dialog med vejsektoren

I projektet har der været lagt stor vægt på samarbejdet med vejsektoren. Af den grund har der

gennem projektet blandt andet været tilknyttet et advisory board. Ligeledes har der i starten af

projektet været tæt kontakt med Vejdirektoratet og Sweco, som står bag kommunernes

vejforvaltningssystemer. Derudover har der undervejs i projektet været forskellige aktiviteter,

som skulle sikre projektgruppen en bedre forståelse for, hvordan kommunerne indsamler og

anvender deres data om drift og vejvedligeholdelse. Konkret har der fx været afholdt indledende

møder med Aarhus kommune, Sweco og Vejdirektoratet med det formål at lære de to

vejforvaltningssystemer bedre at kende samt at planlægge, hvordan der kunne opnås adgang til

data til brug for projektet. Endelig har der været arrangeret forskellige aktiviteter i forbindelse

med et seminar, som blev holdt for kommuner og andre eksperter inden for

trafiksikkerhedsområdet og vejvedligeholdelsesområdet. I det følgende afsnit vil resultater fra

seminaret blive præsenteret.

B.1. Resultater fra kommune-/ekspertseminar

Formålet seminaret var at få mere viden om kommunernes brug af data, men også at forsøge at

skabe et overblik over, hvordan kommunerne prioriterer vejvedligeholdelse. For at undersøge

disse ting blev der udformet et spørgeskema, som blev sendt til kommunerne. Dernæst blev

seminaret afholdt, hvor formålet var at præsentere kommunerne for resultaterne af

spørgeskemaundersøgelsen samt relevante projektresultater i øvrigt. Endvidere fik deltagerne

mulighed for at komme med ønsker til, hvordan prioritering af drift og

vejvedligeholdelsesopgaver kunne laves anderledes.

I de næste afsnit vil de to dele, spørgeskemaundersøgelsen og evalueringen samt opsamling

på seminaret, blive præsenteret.

B.1.1.

Spørgeskemaundersøgelse

Spørgeskemaundersøgelsen blev gennemført i december 2017 – januar 2018. I mange af

kommunerne blev spørgeskemaet sendt til de personer, som havde givet adgang til

kommunens vejdata. For de resterende kommuner blev spørgeskemaet sendt til den

vejtekniske afdeling.

Spørgeskemaet var opbygget på følgende måde:

1. Introduktionstekst med lidt information om selve formålet og projektet.

2. Generelle spørgsmål til kommunen, herunder kommunens størrelse og brug af

vejforvaltningssystem.

3. Det forventede kommunale budget for drift og vejvedligeholdelse i 2017.

4. Det kommunale budget for drift og vejvedligeholdelse i 2016.

5. Deres prioritering af vejvedligeholdelsesområder.

6. Vejvedligeholdelse og brug af trafiksikkerhedsredskaber.

7. Mulighed for kommentarer.

Der blev modtaget besvarelser fra 61 (62%) ud af 98 kommuner.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

De fleste af de kommuner (62%), som deltog i undersøgelsen, lægger deres budget for

planlagte vejvedligeholdelse ud fra en flerårig plan, mens budgettet for akut vejvedligeholdelse

foretages løbende (56%).

Kommunerne var stort set også enige om, at budgettet for 2016 var det samme som året før

(64%), mens 20% af kommunerne svarede, at deres budget for 2016 var lidt lavere end for

2015. I forhold til hvilke planlagte og akutte opgaver kommunerne bruger budgettet til, var der

en lidt større spredning i besvarelserne. I forhold til planlagte opgaver gik størstedelen af

budgettet til belægningsskader, belysning og forebyggende vejvedligeholdelse fx

glatførebekæmpelse. I forhold til akutte opgaver var det lidt det samme billede, der tegnede sig,

idet der blev brugt mest på belægningsskader og forebyggende vejvedligeholdelse.

Kommunerne benytter generelt kun en lille del af budgettet til afstribning, skilte og rabatter.

På trods af at trafikulykkesdata indgår i overvejelserne om hvilke opgaver, der skal prioriteres,

er det stadig kommunerne vejforvaltningssystemer samt de driftsøkonomiske vurderinger, der

benyttes som prioriteringsværktøjer.

Resultaterne af denne spørgeskemaundersøgelse viste også hvilke ting, der kunne have

indflydelse på prioriteringen af vejvedligeholdelsesopgaver, figur B.1.1.

Figur B.1.1.

Hvad der har indflydelse på prioriteringen af vejvedligeholdelsesopgaver, procent.

I meget høj grad eller høj grad

I nogen grad

Imindre grad eller slet ikke

Ved ikke

Det ses tydeligt, at eksternt gravearbejde og planlagt vejarbejde vægtes højst i prioriteringen.

Dog ses det, at borgerhenvendelser, Giv-et-praj app og trafikulykkesdata også vægtes

forholdsvist højt i prioriteringen af vejvedligeholdelsesopgaver.

Adskillige kommuner har oplevet erstatningssager inden for de seneste år på grund af

manglende vejvedligeholdelse, se figur B.1.2. Så selvom kommunerne har trafiksikkerhed med i

deres overvejelser, når de skal prioritere hvilke vedligeholdelsesopgaver, der skal vægtes højst,

er der altså stadig udfordringer for trafiksikkerheden på grund af manglende vejvedligeholdelse.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

Figur B.1.2.

Erstatningssager i kommunen inden for det sidste år, angivet i procent.

Hovedstaden

Sjælland

Nej

Ved ikke

Syddanmark

Midtjylland

Nordjylland

B.1.2.

Opsamling og evaluering af seminar

Selve seminariet blev afholdt i januar 2018. Deltagerne på seminaret var primært eksperter i

kommunerne samt forskellige relevante aktører herunder FDM, Rigspolitiet, Sweco,

Vejdirektoratet og Rådet for Sikker Trafik.

Formålet med seminaret var først og fremmest at præsentere kommunerne for de forskellige

resultater, der var opnået i projektet på daværende tidspunkt samt at forstå, hvordan

kommunerne på daværende tidspunkt prioriterede deres vejvedligeholdelsesopgaver, og hvad

de savnede for at kunne lave en endnu bedre prioritering af opgaverne.

Det stod klart fra resultaterne af spørgeskemaundersøgelsen, at kommunerne i forvejen har

gode redskaber, som de benytter i deres prioriteringsarbejde. Ligeledes viste resultaterne, at

trafiksikkerhed kun har en lille betydning i prioriteringsarbejdet. Eksternt gravearbejde samt

planlagt vejarbejde vægtes højst. Til selve prioriteringen benyttes primært kommunens

vejforvaltningssystem. På trods af de gode redskaber til at prioritere savner kommunerne flere

redskaber, og behovet for dette ses også ved, at en stor andel af kommunerne har oplevet

erstatningssager på grund af manglende vejvedligeholdelse.

I forhold til de resultater der blev præsenteret fra projektet på seminaret, havde de fleste

kommuner fundet dem yderst relevante, men de savnede dog endnu mere relevans og dermed

et større fokus på at få inddraget trafiksikkerhedsaspektet i prioriteringen af vejvedligeholdelse.

Mange kommuner gav udtryk for, at de i forvejen overvejede den trafiksikkerhedsmæssige

effekt i vurderingen af belægningsskader, afstribning, skiltning og vejbelysning, men knap så

meget for rabatter og afvanding. Her viste de foreløbige resultater af projektet, at man også

burde have disse overvejelser med ved prioritering af sideanlæg som rabatter.

Som del af seminaret blev der afholdt en workshop, hvor kommunerne fik mulighed for at drøfte

de problemer, de oplevede, når der skulle laves en prioritering af vejvedligeholdelse. Formålet

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed

TRU, Alm.del - 2023-24 - Bilag 164: Materiale til brug for møde med KL og Asfaltindustrien 27/2-24 om vejvedligehold

med workshoppen var endvidere, at få kommunerne til at identificere områder, de havde brug

for blev forbedret, for at de kunne lave en endnu bedre prioritering af

vejvedligeholdelsesopgaver. Konkret gav mange kommuner udtryk for, at de manglede et

samlet system, som viste deres vejnet og vejenes tilstand sammen med forekomsten af

trafikulykker på vejnettet. Endvidere kom det frem, at mangel på data og et samlet system, der

kunne håndtere samtlige datakilder var en af de store udfordringer i forhold til at kunne lave en

optimal prioritering af vejvedligeholdelse.

Kommunerne var generelt godt tilfredse med seminarets indhold, enkelte ønskede dog mere

fokus på drift- og vejvedligeholdelse frem for trafiksikkerhed. Formålet med seminaret var dog at

få kommunerne til at overveje, hvordan trafiksikkerhed bedre kunne inkluderes i prioriteringen af

vejvedligeholdelse. Enkelte deltagere savnede mere håndgribelige resultater som et program,

der kunne benyttes til at få et bedre overblik over både vej- og trafikulykkesdata.

Vejens omgivelser, udformning og tilstand - betydningen for trafiksikkerhed