Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) veröffentlicht jährlich eine Prognose der Unfall- und Verunglücktenzahlen, um die Entwicklung der Verkehrssicherheit in Deutschland zu bewerten. Die Analyse erfolgt anhand von 27 Zeitreihen, die nach Schweregrad, Ortslage sowie Alter und Art der Verkehrsbeteiligten unterteilt sind. Zu diesem Zeitpunkt sind nur Daten der ersten acht oder neun Monate verfügbar, weshalb die letzten Monate prognostiziert werden müssen. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Optimierung der Unfallprognosen durch strukturelle Zeitreihenmodelle, die Trends der aktuellen Monate und Dynamiken der Vorjahre berücksichtigen. Meteorologische Variablen werden in das Modell integriert, um den Einfluss der Witterungsverhältnisse zu erfassen. Die Modelle werden getestet, indem die endgültigen Daten der letzten 15 Jahre aus den vorläufigen Daten prognostiziert und mit den tatsächlichen Zahlen verglichen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass 25 der 27 Reihen präziser prognostiziert werden können. Der Vergleich von Modellen mit und ohne meteorologische Variablen zeigt, dass in 23 Fällen eine bessere Vorhersage möglich ist, wenn das Wetter berücksichtigt wird. Dies unterstreicht den signifikanten Einfluss der Witterungsbedingungen auf das Unfallgeschehen und die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit durch die Anwendung dieser Modelle.
