• No results found

Trafiksäkerhetsmodell för länkar på landsbygd

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Trafiksäkerhetsmodell för länkar på landsbygd"

Copied!
50
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

VTI rapport 514 Utgivningsår 2005

www.vti.se/publikationer

Trafiksäkerhetsmodell för länkar på landsbygd

(2)
(3)

Utgivare: Publikation: VTI rapport 514 Utgivningsår: 2005 Projektnummer: 40324 581 95 Linköping Projektnamn: Effektmodeller för vägtrafikanläggningar, EMV Författare: Uppdragsgivare:

Ulf Brüde Vägverket

Titel:

Trafiksäkerhetsmodell för länkar på landsbygd

Referat (bakgrund, syfte, metod, resultat) max 200 ord:

Syftet har varit att ta fram en ny typ av modell för länkar på det statliga vägnätet. Modellen skall vara enkel, ha god prediktiv förmåga och vara förklarande. Dessutom skall modellen fortlöpande kunna revideras med successivt ökade kunskaper. Arbetet har inriktats på dödskvot och SSD-kvot (antal dödade respektive antal svårt skadade eller dödade per trafikarbete). Modellen skall så långt möjligt vara generell och flexibel och täcka även kombinationer av utformning och hastighetsbegränsning som idag inte förekommer.

Under senare år har behovet ökat av att ha modeller som differentierar efter nya vägtyper som t.ex. 2+1-vägar (med olika typer av avgränsning i mitten) och som dessutom kan differentiera efter t.ex. 10-steg i hastighetsbegränsningen som 50, 60, 70, 80, 90, 100 och 110 km/h. I första hand torde efterfrågan på modeller för att prediktera antal dödade att öka.

Den föreslagna modellen tar multiplikativt hänsyn till vägtyp, sidoområde, linjeföring/sikt och faktisk hastighetsnivå. Givet en viss förväntad dödskvot (eller SSD-kvot) för en viss vägtyp med viss faktisk hastighetsnivå kan man ändra de ingående faktorerna och erhålla en ny förväntad kvot enligt följande schematiska utseende:

Dödskvot = konstant × Vägtypsförändring × Sidoomr.ändr. × Linjef./siktändr. × Hastighetsändr.

Med hjälp av tidigare skattade kvoter och åtgärdseffekter samt gjorda expertbedömningar har de olika vägfaktorernas unika effekter skattats. Hastighetsförändringens betydelse erhålls enkelt med hjälp av den s.k. potensmodellen. Modellens kanske viktigaste egenskap är just att mera fokus än tidigare sätts på hastighetens stora betydelse för antal dödade och svårt skadade.

(4)

Publisher: Publication: VTI rapport 514 Published: 2005 Project code: 40324

SE-581 95 Linköping Sweden Project:

Effect models for road traffic installations (EMV)

Author: Sponsor:

Ulf Brüde Swedish Road Administration

Title:

Traffic safety model for links in rural areas

Abstract (background, aims, methods, results) max 200 words:

The objective has been to develop a new type of model for links on the state maintained road network. The model must be easy to use, have good predictive ability and have an explanatory capacity. It must also be possible for the model to be constantly revised as knowledge gradually increases. Work has concentrated on fatality rate and SSD rate (number killed, or number severely injured or killed, per a certain traffic mileage). The model must, as far as possible, be general and flexible and must also cover combinations of design and speed limits which are not used today.

In recent years, there has been an increasing need for models which differentiate on the basis of new types of road, such as 2+1 roads (with different types of barriers at the centre) and which can also differentiate on the basis of e.g. 10-km stages in speed limits, such as 50, 60, 70, 80, 90, 100 and 110 km/h. It is likely that demand will in the first place increase for models that can predict the number killed on the roads.

The proposed model takes multiplicative account of type of road, roadside area, alignment/sight line and actual speed level. Given a certain expected fatality rate (or SSD rate) for a certain type of road with a certain actual speed level, the constituent factors can be altered and a new expected rate can be obtained according to the following schematic arrangement:

Fatality rate = constant x Road type change x Roadside area change x Alignment/sight line change x Speed change With the help of previously estimated rates and the effects of measures, as well as ”expert assessments”, the unique effects of the various road factors have been estimated. The significance of a change in speed is easily obtained using the ”power model”. Perhaps the most important property of the model is that more attention than before is focused on the great significance of speed for the number killed and severely injured on the roads.

(5)

Förord

Denna rapport, Trafiksäkerhetsmodell för länkar på landsbygd, redovisar ett delprojekt ingående i det större projektet Effektmodeller för

vägtrafikanlägg-ningar (EMV) som genomförs i samarbete mellan KTH, VTI och LTH.

En ny typ av modell för att prediktera och förklara antalet dödade, alternativt antalet dödade eller svårt skadade, på länkar på landsbygd redovisas. Kapitel 4 och tillhörande bilaga 4 utgör rapportens centrala delar.

Undertecknad har ansvarat för projektet. Arne Land, VTI, har gjort omfattande uttag ur Vägverkets olycksdatasystem. Ett särskilt tack riktas också till Rune Elvik, TØI, samt de kollegor på VTI och Vägverket som medverkat i gjorda expertbedömningar.

Omslagsbilderna är tagna av Göran Billeson respektive Thor Balkhed.

Linköping juni 2005

(6)
(7)

Innehållsförteckning

Sid

Sammanfattning 5

Summary 7

1 Bakgrund och syfte 9

2 Potentialer och trender 11

2.1 Data 11

2.2 Potentialer 11

2.3 Trender 13

3 Nuvarande kvoter 14

3.1 EVA, länk 14

3.2 Länk och länk plus nod, 1990-tal och 2000-tal 14

4 Förslag till ny modell 15

4.1 Inledning 15

4.2 Förklaringsfaktorer och modellstruktur 15

4.3 Normalvägar 16

4.4 Expertbedömning – normalvägars standard avseende

säkerhet samt medelhastighet 17

4.5 Expertbedömning – effekter m.m. för motorväg

och alternativa 2+1-utformningar 17

4.6 Skattade dödskvoter och SSD-kvoter 17

4.7 Jämförelse mellan nya och gamla kvoter 18

4.8 Alternativ användning 19

5 Kalkylprogram 20

6 Diskussion och slutsatser 21

Bilagor:

Bilaga 1 Antal dödade och svårt skadade på statliga länkar efter vägtyp, längd, flöde, trafikarbete och olyckstyp – samt antal dödade och svårt skadade efter vägtyp, hastighetsgräns och olyckstyp Bilaga 2 Normala döds- och SSD-kvoter

Bilaga 3 Expertbedömningar Bilaga 4 Illustration av nya modellen Bilaga 5 Kalkylprogram, exempel

(8)
(9)

Trafiksäkerhetsmodell för länkar på landsbygd av Ulf Brüde

VTI

581 95 Linköping

Sammanfattning

Föreliggande projekt ingår som ett delprojekt i det större projektet Effektmodeller

för vägtrafikanläggningar (EMV) som genomförs i samarbete mellan KTH, VTI

och LTH.

Syftet har varit att ta fram en helt ny typ av modell för länkar på det statliga vägnätet. Modellen skall vara enkel, ha god prediktiv förmåga och vara förklarande. Dessutom skall modellen fortlöpande kunna revideras med successivt ökade kunskaper. Arbetet har inriktats på dödskvot och SSD-kvot (antal dödade respektive antal svårt skadade eller dödade per trafikarbete). Modellen skall så långt möjligt vara generell och flexibel och täcka även kombinationer av utformning och hastighetsbegränsning som idag inte förekommer.

Inom projektet har ett omfattande datauttag gjorts avseende väglängder, trafikarbete samt antal olyckor och skadade eller dödade 1994–1998.

Totalt uppgår längden för motorväg, motortrafikled och övriga vanliga belagda tvåfältsvägar 5,0–15,9 m till ca 3 400 mil. Motorväg svarar för 143 mil, motortrafikled 35 mil och s.k. vanliga 13m-vägar för 393 mil.

Per år 1994–1998 (endast länkolyckor och exklusive viltolyckor) dödades 332 på nämnda vägnät, varav 26 på motorväg, 17 på motortrafikled och 79 på vanlig 13m-väg. Mötes- och omkörningsolyckor samt singelolyckor är de dominerande olyckstyperna. Mötesproblematiken är särskilt stor på de större och mest högtrafikerade tvåfältsvägarna.

För motortrafikled fordras i genomsnitt ca 2–2,5 mil (ÅDT ca 8 300 fordon per dygn) för att totala antalet dödade i olyckor typ möte/omkörning/singel skall uppgå till en dödad per år. Motsvarande för 13m-vägar blir ca 5–10 mil (ÅDT ca 5 900 fordon per dygn) och för övriga tvåfältsvägar ca 10–20 mil (ÅDT ca 2 200).

Under 1990-talet (1990–1998) minskade dödskvoterna och SSD-kvoterna. Det gällde för såväl motorväg, motortrafikled som vanliga 13m-vägar. I rapporten redovisas nuvarande normalkvoter för länkar på motorväg, motortrafikled och tvåfältsvägar. För motorväg, motortrafikled och 13m-väg redovisas dessutom normalkvoter för länk plus nod för såväl 2000-tal som 1990-tal.

Under senare år har behovet ökat av att ha modeller som differentierar efter nya vägtyper som t.ex. 2+1-vägar (med olika typer av avgränsning i mitten) och som dessutom kan differentiera efter t.ex. 10-steg i hastighetsbegränsningen som 60, 70, 80, 90, 100, 110 (och 120) km/h. I första hand torde efterfrågan på modeller för att prediktera antal dödade att öka.

Den föreslagna modellen tar multiplikativt hänsyn till vägtyp, sidoområde, linjeföring/sikt och faktisk hastighetsnivå. Givet en viss förväntad dödskvot (eller SSD-kvot) för en viss vägtyp med viss faktisk hastighetsnivå kan man ändra de ingående faktorerna och erhålla en ny förväntad kvot:

(10)

Med hjälp av tidigare skattade kvoter och åtgärdseffekter samt gjorda ”expertbedömningar” har de olika vägfaktorernas unika effekter skattats. Hastighetsförändringens betydelse erhålls enkelt med hjälp av de s.k. potens-sambanden. Modellens kanske viktigaste egenskap är just att mera fokus än tidigare sätts på hastighetens stora betydelse för antal dödade och svårt skadade.

Överensstämmelsen mellan de nya skattade modellkvoterna och befintliga EVA-kvoter är mycket god, särskilt vad gäller dödskvoterna.

(11)

Traffic safety model for links in rural areas by Ulf Brüde

VTI

SE-581 95 Linköping Sweden

Summary

The present project is part of the major project Effect models for road traffic

installations (EMV) which is carried out in cooperation between the Royal

Institute of Technology (KTH), VTI and Lund Institute of Technology (LTH). The objective has been to develop a new type of model for links on the state maintained road network. The model must be easy to use, have good predictive ability and have an explanatory capacity. It must also be possible for the model to be constantly revised as knowledge gradually increases. Work has concentrated on fatality rate and SSD rate (number killed, or number severely injured or killed, per a certain traffic mileage). The model must, as far as possible, be general and flexible and must also cover combinations of design and speed limits which are not used today.

Within the project, extensive data were collected concerning road lengths, traffic mileage and the number of accidents and severe injuries or fatalities over the period 1994–1998.

The total length of motorways, expressways and other ordinary paved two-lane roads of 5.0–15.9 m width is ca 34,000 km. Motorways account for 1,430 km, expressways for 350 km and ”ordinary” 13 m wide roads for 3,930 km.

Over the period 1994–1998, 332 persons per year were killed on the above road network, 26 on motorways, 17 on expressways and 79 on ordinary 13 m wide roads (the figures relate only to accidents on links and exclude accidents involving game). The dominant accident types are head-on and overtaking accidents, and single vehicle accidents. The head-on accident problem is especially serious on the larger two-lane roads which carry the highest volume of traffic.

For an expressway, about 20–25 km (with an AADT of ca 8,300 vehicles per day) are required, on average, for the total number of fatalities in accidents of the head-on/overtaking/single type to reach one per year. The corresponding figure for 13 m wide roads is about 50–100 km (AADT ca 5,900 vehicles per day) and for other two-lane roads about 100–200 km (AADT ca 2,200).

During the 1990s (1990–1998) the fatality rates and SSD rates decreased. This applied to both motorways, expressways and ordinary 13 m wide roads. The report sets out the present normal rates for links on motorways, expressways and two-lane roads. In addition, normal rates for links plus nodes, for both the 2000s and 1990s, are also given for motorways, expressways and 13 m roads.

In recent years, there has been an increasing need for models which differentiate on the basis of new types of road, such as 2+1 roads (with different types of barriers at the centre) and which can also differentiate on the basis of e.g. 10-km stages in speed limits, such as 60, 70, 80, 90, 100 and 110 (and 120) km/h. It is likely that demand will in the first place increase for models that can predict the number killed on the roads.

(12)

The proposed model takes multiplicative account of type of road, roadside area, alignment/sight line and actual speed level. Given a certain expected fatality rate (or SSD rate) for a certain type of road with a certain actual speed level, the constituent factors can be altered and a new expected rate can be obtained according to the following schematic arrangement:

Fatality rate = constant x Road type change x Roadside area change x Alignment/sight line change x Speed change

With the help of previously estimated rates and the effects of measures, as well as ”expert assessments”, the unique effects of the various road factors have been estimated. The significance of a change in speed is easily obtained using the ”power model”. Perhaps the most important property of the model is that more attention than before is focused on the great significance of speed for the number killed and severely injured on the roads.

There is very good agreement between the new estimated model rates and the existing rates calculated by the EVA method, especially with regard to fatality rates.

(13)

1

Bakgrund och syfte

Projektet Effektmodeller för vägtrafikanläggningar (EMV) genomförs i samarbete mellan KTH, VTI och LTH. Det övergripande syftet är att genom litteraturstudier, datainsamling och modellutveckling ta fram nya effektmodeller och åtgärds/effektsamband. De resulterande effektmodellerna och sambanden skall kunna användas som underlag för konsekvensbedömningar av åtgärder för Vägverkets produkter och tjänster. Resultaten skall också göras lättillgängliga för yrkesverksamma trafikplanerare genom handböcker och datorprogram.

Allmänt kan konstateras att kunskapsläget om trafiksäkerhetseffekter och samband för olika åtgärder, vägutformningar och trafikförhållanden är bättre för landsbygdsförhållanden än för tätort och dessutom bättre för korsningar än för länkar både vad gäller landsbygd och tätort.

Inom EMV-projektet har VTI genomfört en litteraturinventering (Jörgen

Larsson) avseende trafiksäkerhet på landsbygd, huvudsakligen inriktad på

väglänkar. Syftet har främst varit att komplettera vad som finns i TØI:s s.k.

trafiksäkerhetshandbok med framkomna resultat från de allra senaste åren.

I den genomgångna litteraturen kan konstateras att ofta har analyser och redovisade samband grundats på antingen samtliga polisrapporterade olyckor inklusive egendomsskadeolyckor eller polisrapporterade personskadeolyckor. Ganska sällan har data insamlats och analyserats så att ”nollvisionssamband” inriktade på dödade och svårt skadade personer har kunnat presenteras.

Svenska samband är i regel av gammalt datum även om fortlöpande uppdateringar gjorts och några nya studier genomförts. Många gånger har de s.k. normalkvoterna uppfattats som svårförståeliga. Till exempel föreligger högre kvoter för vägar med 70 km/h än för vägar med 90 km/h, trots samma bredd. Som förklaring har bara angetts att vägarna inte är jämförbara pga. andra skillnader i standard.

Det är en uppenbar brist att kunskaperna är otillräckliga vad avser nya utformningar som t.ex. 2+1-väg med olika typer av mittseparering (räcke, räffling, målning). Bästa typ av sidoområde och tillhörande effekt är ännu inte helt klarlagd. Detsamma gäller mått för linjeföring/sikt.

Framtida modellbyggnad och trafiksäkerhetsuppföljning kommer att försvåras pga. att egendomsskadeolyckorna inte längre registreras. I fortsättningen kommer det sannolikt också att bli svårare med såväl modellbyggnad som t.ex. före- och efterstudier pga. att det fr.o.m. år 2003 sker en övergång till ett nytt olycks- och skadedatasystem (STRADA). Mycket måste lösas innan den nya typen av olycks- och skadedata kan kopplas till väg- och trafikdata. Redan nu synes det klart att polisrapportering och skadeklassificering påverkas av det nya systemet.

För landsbygd, i första hand länkar men även för länkar och knutpunkter sammantaget, föreligger idag ett stort behov av att ta fram nytt beslutsunderlag med inriktning på i första hand dödade eller svårt skadade personer. Syftet med detta projekt är att ta fram en ny typ av modell för länkar. Modellen skall vara enkel, ha god prediktiv förmåga, vara förklarande och användbar för dagligt bruk. Dessutom skall modellen fortlöpande kunna revideras med successivt ökade kunskaper. I första hand inriktas arbetet på D-kvot (dödskvot, antal dödade per miljon axelparkm alt. fordonskm) och SSD-kvot (antal svårt skadade eller dödade per trafikarbete). Primärt skall modellen avse statliga vägar, 7m-vägar eller bredare och med hastighetsbegränsning 70 km/h eller högre. Modellen skall så

(14)

långt möjligt vara generell och flexibel och täcka även kombinationer av utformning och hastighetsbegränsning som idag inte förekommer.

(15)

2

Potentialer och trender

2.1 Data

Ett omfattande datauttag har gjorts ur Vägverkets väg- och olycksdatasystem för att kunna skatta trafiksäkerhetspotentialer och trender. Uttaget har avsett åren 1994–1998 och omfattat såväl längd, trafikarbete som olyckor, skadade och dödade. Uppdelningar har gjorts efter vägtyp, flöde, olyckstyp, hastighetsgräns m.m.

2.2 Potentialer

Som framgår av bilaga 1 uppgår totala längden för motorväg (MV), motortrafikled (ML) och övriga vanliga belagda tvåfältsvägar 5,0–15,9 m till ca 3 400 mil (avser läget 1998). MV svarar för 143 mil (4 %), ML 35 mil (1 %) och s.k. vanliga 13m-vägar (11,6–15,9 m) för 393 mil (12 %). Vägar med bredd 10,1–11,5 m svarar för 51 mil (1 %). Merparten mil, 2 775 (81 %), återfinns på vägar som är 10 m eller smalare. Årliga trafikarbetet (miljoner fordonskm år 1998) fördelade sig efter respektive vägtyp som 23, 2, 20, 3 och 52 %. Se figur 1. Merparten av vägnätet har hastighetsbegränsning 70–110 km/h.

Per år 1994–1998 (endast länkolyckor och exklusive viltolyckor) dödades 332 och skadades svårt enligt polisens uppgift 1 696 på nämnda vägnät. Per år dödades 26 (8 %) på MV, 17 (5 %) på ML, 79 (24 %) på 13m-väg och 209 (64 %) på resterande tvåfältsvägar. Se figur 1.

Procentuella fördelningar 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 MV ML 13m-väg övriga Längd Trafikarbete Dödade

Figur 1 Procentuella fördelningar efter vägtyp för längd, trafikarbete och antal

dödade.

På ML dödades per år 13 i mötes- eller omkörningsolyckor som slutat i kollision med mötande (olyckstyp M1 eller O1) och på 13m-vägar dödades per år 42 i samma typ av olyckor. Totalt för samtliga övriga tvåfältsvägar dödades 64 per år i M1/O1-olyckor. Se figur 2.

Antalet dödade per år i singelolyckor (S) uppgick till 2 för ML, 18 för 13m-vägar och 80 för övriga tvåfälts13m-vägar. Se figur 2.

(16)

För ML kan ca 80 % av dödsfallen hänföras till olyckor som slutat i kollision med mötande fordon. För 13m-vägar uppgår samma andel till dryga 50 % och för övriga tvåfältsvägar till ca 25–40 %.

Andelen som dödats i singelolyckor uppgår till ca 15 % för ML, ca 25 % för 13m-vägar och ca 25–40 % för övriga tvåfältsvägar.

Sammantaget svarar M1/O1/S-olyckorna för knappa 95 % av samtliga dödade på ML, ca 75 % på 13m-vägar och ca 55–70 % på resten av tvåfältsvägarna. Motsvarande procentuella andelar för svårt skadade eller dödade (SSD) är ca 85, 65 respektive 50–65 %.

Antal dödade per år

0 10 20 30 40 50 60 70 80 MV ML 13m-väg övriga M1/O1 S övriga

Figur 2 Antal dödade per år efter olyckstyp för respektive vägtyp.

Inte minst för 13m-vägarna kan noteras att M1/O1-olyckorna och S-olyckorna sammantaget svarar för ungefär samma andel av samtliga dödade (ca 75–85 %), oberoende av trafikflödet, men att ju mindre flöde desto mindre andel M1/O1 och desto större andel S – och det omvända ju större flöde.

För ML fordras i genomsnitt ca 2–2,5 mil (med i genomsnitt ca 8 300 fordon per dygn) för att totala antalet dödade i M1/O1/S-olyckor skall uppgå till en dödad per år. Motsvarande för 13m-vägar blir ca 5–10 mil (ca 5 900 fordon per dygn) och för övriga tvåfältsvägar ca 10–20 mil (ca 2 200 fordon per dygn).

Om man utifrån siffrorna i bilaga 1 och som ett räkneexempel skulle anta att mitträcke på ML skulle ta bort 90 % av M1/O1-olyckorna och 50 % av S-olyckorna och vidare anta kunna ta bort 50 % av kvarvarande S-olyckor genom förbättrat sidoområde (alternativt anta att förbättrat sidoområde tar bort 20 % av samtliga kvarvarande dödade efter mitträcket) samt dessutom anta att inga som helst negativa bieffekter skulle uppstå – då skulle antalet dödade reduceras med 82 %. Samma typ av räkneexempel för 13m-vägarna skulle leda till en reduktion på ca 65 %. I verkligheten kan man naturligtvis inte utesluta att nya olyckor kan tillkomma och att eventuellt ökade hastigheter ökar antalet dödade.

(17)

2.3 Trender

Figur 3 och 4 visar tydligt att såväl dödskvoten som SSD-kvoten har minskat

under 1990-talet (fram t.o.m. 1998). Detta gäller för såväl motorväg, motor-trafikled som vanliga 13m-vägar. Förklaringen kan vara såväl standardhöjning av vägarna som förändringar avseende fordon och förare.

Dödskvoter, utveckling under 1990-talet

0,0000 0,0020 0,0040 0,0060 0,0080 0,0100 0,0120 0,0140 0,0160 0,0180 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 MV 90-110 ML 90-110 13m 90-110

Figur 3 Utveckling över tiden för dödskvot (antal dödade per miljon fordonskm).

SSD-kvoter, utveckling under 1990-talet

0,0000 0,0100 0,0200 0,0300 0,0400 0,0500 0,0600 0,0700 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 MV 90-110 ML 90-110 13m 90-110

Figur 4 Utveckling över tiden för SSD-kvot (svårt skadade eller dödade per

(18)

3 Nuvarande

kvoter

3.1 EVA, länk

Nedan återges normalkvoter för länk på landsbygd enligt Effektsamband 2000

(Vägverket, 2001).

I några fall kan kvoterna synas ologiska på så sätt att den inbördes rangordningen inte blir densamma för dödskvoten som för SSD-kvoten (eller SS-kvoten).

I andra fall kan man notera att kvoten är högre trots samma bredd och lägre hastighetsgräns. Detta måste naturligtvis bero på att det föreligger fler skillnader i standard än olika bredd.

Tabell 1 Normalkvoter enligt Effektsamband 2000.

Länk SAUOMKCFV EVA-kvoter D SS SSD MV 90 Normal 0,0021 0,0110 0,0131 Bred/räcke 0,0021 0,0106 0,0127 MV 110 Normal 0,0026 0,0151 0,0177 Bred/räcke 0,0025 0,0145 0,0170 ML 90 0,0083 0,0300 0,0383 ML110 0,0132 0,0320 0,0452 13m 90 0,0073 0,0350 0,0423 13m 110 0,0101 0,0410 0,0511 9m 90 0,0083 0,0400 0,0483 9m 70 0,0076 0,0480 0,0556 7m 90 0,0086 0,0410 0,0496 7m 70 0,0079 0,0500 0,0579

Anm.: Trafikarbetet har beräknats som antal miljoner axelparkm.

3.2 Länk och länk plus nod, 1990-tal och 2000-tal

Ofta finns det ett behov av att kunna ange normalkvoter inte bara för länk och korsningar (knutpunkter/noder) var för sig, utan även för en hel väg inklusive de korsningar man passerar. Oftast torde man då vara intresserad bara av den del av korsningen (knutpunkten/noden) som ligger i omedelbar närhet av primärvägen (”lilla nodtillskottet”). Med ”stora nodtillskottet” (gäller bara trafikplatser) avses även grenar och sekundärvägskorsningar.

I bilaga 2 redovisas framtagna normalkvoter (Vägverket/VTI) för motorväg, motortrafikled och 13m-vägar för dels enbart länk och dels länk plus lilla respektive stora nodtillskottet.

I samma bilaga redovisas förutom normalkvoter för 2000-tal även vilka normalkvoter som kunde anses vara giltiga för 1990-talet.

Anmärkning: En väg delas upp i länkar och knutpunkter/noder. Knutpunkt/nod

utgörs av korsning mellan statliga vägar. Även på länk kan det förekomma ”mindre korsningar” typ anslutningar från enskilda vägar, rastplatser m.m.

(19)

4

Förslag till ny modell

4.1 Inledning

För korsningar av alla slag och för alla miljöer och förekommande hastighetsgränser samt godtyckliga flöden finns idag modeller för att prediktera antal olyckor och skadade (även uppdelat efter lindrigt skadade, svårt skadade och dödade). Resultaten är lättillgängliga via t.ex. Excel-programmet ”Lill-Eva”. De resultat som utgör grunden för korsningssambanden härrör från många års studier av VTI och Vägverket.

För länkar har det under senare år blivit ett allt större behov av att ha modeller som differentierar efter nya vägtyper som t.ex. 2+1-vägar (med olika avgränsning i mitten). Framledes torde det också kunna bli aktuellt med nya steg i hastighets-begränsningen som t.ex. 60, 70, 80, 90, 100, 110 (och 120 km/h). Det torde också kunna bli aktuellt med kombinationer av vägtyp/utformning och hastighetsgräns som tidigare inte förekommit. Sist men inte minst torde efterfrågan på modeller för att prediktera i första hand antal dödade att öka. Självklart skall modellerna så långt möjligt även beakta andra påverkande faktorer.

Att ta fram nya länkmodeller enligt ovan skisserat är naturligtvis ingen lätt uppgift. Att börja om från början och samla in nya empiriska data och sedan försöka bilda heltäckande modeller kan betraktas som omöjligt och dessutom helt onödigt. Sedan några år tillbaka registreras inte egendomsskadeolyckor och fr.o.m. år 2003 har ett nytt olycks- och skadedatasystem (STRADA) introducerats men där det kan komma att dröja flera år innan skadedata kan kopplas till väg- och trafikflödesdata. Och framför allt har under de senaste trettio åren, precis som för korsningar, mycken forskning och många studier ägnats åt trafiksäkerhet på länkar. Under de allra senaste åren har man på Vägverket (Östen Johansson m.fl.) gjort omfattande studier för att belysa samband och effekter på mera detaljerad nivå. Vad som främst saknas eller återstår är att försöka genomföra en syntes eller bilda en övergripande modell för vad som hittills framkommit. Och att dessutom öppna möjligheter för att fortlöpande kunna revidera och förbättra modellerna allteftersom nya resultat framkommer.

4.2 Förklaringsfaktorer och modellstruktur

Den här föreslagna modellen utgår ifrån antagandet att det i huvudsak finns ett begränsat antal förklaringsfaktorer som multiplikativt påverkar dödskvot (antal dödade per trafikarbete) och SSD-kvot (antal svårt skadade eller dödade per trafikarbete).

Till att börja med har vägtypen en avgörande betydelse. Antag t.ex. att man utgår ifrån en vanlig genomsnittlig 13m-väg med hastighetsgräns 90 km/h. Nämnda väg kan byggas om till motorväg, väg med mitträcke, målad 2+1-väg eller kanske smalnas av till en 9m-2+1-väg eller 7m-2+1-väg. Några av förändringarna skulle, ”allt övrigt oförändrat”, reducera kvoterna medan andra skulle höja kvoterna. Samtliga olyckstyper påverkas.

Givet viss vägtyp påverkas kvoterna (i första hand singelolyckorna) av sidoområdet. Antingen kan man ange en multiplikativ påverkan på samtliga olyckor eller en multiplikativ större påverkan på enbart antalet singelolyckor. Åtgärder i sidoområdet kan vara av olika slag, antingen så att man gör

(20)

sidoområdet mera avkörningsvänligt eller att man direkt förhindrar avkörningar med hjälp av räcken vid sidan eller i mitten av vägen.

Vägtypsfaktorn och sidoområdesfaktorn kan också bakas ihop till en gemensam faktor. Ofta torde det vara svårt att helt särskilja inverkan av respektive delfaktor.

Givet viss vägtyp och visst sidoområde påverkas samtliga olyckstyper av linjeföring/sikt. Det förekommer flera olika mått för att mäta denna faktor, krökning/lutning och andel av vägen med viss specificerad sikt.

Sist men inte minst, givet viss vägtyp och visst sidoområde och viss linjeföring/sikt, så påverkas samtliga olyckstyper av den faktiska hastighets-nivån. Enligt den i forskarkretsar allmänt vedertagna ”potensmodellen” gäller att antalet dödade påverkas med fjärdepotensen av förändringar i hastighetsnivån medan SSD påverkas med tredjepotensen. Hastighetsnivån utrycks här som ”medelhastighet för personbilar i lämpligt vald punkt på vägen”.

Den typ av förklarande prediktionsmodell som här föreslås har följande multiplikativa struktur:

Dödskvot = konstant × Vägtypsförändring × Sidoomr.ändr. × Linjef./siktändr. × Hast.ändr. Med hjälp av tidigare skattade kvoter och åtgärdseffekter enligt Effektsamband

2000 samt ”expertbedömningar” kan de olika faktorernas inverkan skattas.

4.3 Normalvägar

I ett första steg gäller det att försöka avgöra eller bedöma hur den ”normala” genomsnittliga 13m-vägen med 90 km/h ser ut med avseende på de i modellen ingående olika faktorerna – och dito för övriga betraktade vägtyper. A priori har vissa antaganden gjorts utifrån tidigare kunskaper och erfarenheter.

Tabell 2 Normalvägar. Olika faktorers påverkan samt hastighetsnivåer.

D-kvot SS-kvot SSD-kvot Bredd Sidoomr. Linjef./sikt Hast.

13m 90 0,0073 0,0350 0,0423 1 1 1 98

9m 90 0,0083 0,0400 0,0483 - - - 94

9m 70 0,0076 0,0480 0,0556 - --- --- 83

7m 90 0,0086 0,0410 0,0496 --- - - 92

7m 70 0,0079 0,0500 0,0579 --- --- --- 82

Anm.: Skattad reshastighet är ca 2 km/h lägre än i tabellen angivna

medel-hastigheter.

För den genomsnittliga 13m-vägen med hastighetsgräns 90 km/h sätts vägtyps-faktorn (bredd), sidoområdesvägtyps-faktorn (typ C) och linjeförings-/siktvägtyps-faktorn (andel sikt >500 m antas vara >XX %) samtliga lika med 1. Den genomsnittliga hastighetsnivån antas vara 98 km/h.

Den genomsnittliga 9m-vägen med hastighetsgräns 90 km/h antas, förutom den mindre bredden, ha såväl något sämre sidoområde som något sämre linjeföring/sikt (andel sikt >500 m antas vara ZZ-XX %). I gengäld antas den genomsnittliga hastighetsnivån vara något lägre, 94 km/h.

(21)

>500 m antas vara <ZZ %). Den genomsnittliga hastighetsnivån antas vara väsentligt lägre, 83 km/h.

Den genomsnittliga 7m-vägen med hastighetsgräns 90 km/h antas ha samma sidoområde och linjeföring som 9m-vägen med 90 km/h men ha något lägre genomsnittlig hastighetsnivå, 92 km/h.

Den genomsnittliga 7m-vägen med hastighetsgräns 70 km/h antas ha samma sidoområde och linjeföring/sikt som 9m-vägen med 70 km/h men ha något lägre genomsnittlig hastighetsnivå, 82 km/h.

Anm.: Andel sikt >500 m antas vara det siktmått som bäst mäter trafiksäkerhet.

4.4 Expertbedömning – normalvägars standard avseende

säkerhet samt medelhastighet

Den ”expertbedömning” som gjorts styrker i stort de antaganden som gjorts i föregående avsnitt. Med hjälp av expertbedömning har även försök gjorts att skatta vilken enskild effekt som respektive faktor kan ha på dödskvoten respektive SSD-kvoten. Se bilaga 3.

4.5 Expertbedömning – effekter m.m. för motorväg och

alternativa 2+1-utformningar

Vad gäller de nya alternativa 2+1-utformningarna av vanlig 13m-väg är kunskaperna och erfarenheterna ännu något begränsade. Även här har ”expert-bedömning” utnyttjats för att skatta effekt på dödskvot och SSD-kvot samt kostnader och livslängd. Jämförelser har även gjorts med alternativet motorväg.

Som framgår av bilaga 3 är bedömningarna (gjorda våren 2003) delvis mycket samstämmiga men delvis också något divergerande.

4.6 Skattade dödskvoter och SSD-kvoter

Utifrån tidigare resultat och med hänsyn tagen till gjorda expertbedömningar skulle kunna antas att en breddminskning från 13 m till 9 m, allt annat oförändrat (även hastighetsnivån), skulle öka dödskvoten och SSD-kvoten med ca 10 %. Att minska bredden från 13 till 7 m skulle kunna antas öka kvoterna med ca 30 %.

Även för i avsnitt 4.3 angivna försämringar av sidoområde respektive linjeföring/sikt skulle, allt annat oförändrat, dödskvoten och SSD-kvoten kunna antas öka med 10 respektive 30 %.

Att försöka göra separata effektskattningar för dödskvot och SSD-kvot för bredd, sidoområde och linjeföring/sikt har inte ansetts meningsfullt.

Hur förändring av hastighetsnivån, betingat förändring av vägutformningen, påverkar dödskvoten och SSD-kvoten erhålls enkelt med hjälp av potensmodellen.

Defter / Dföre = (Vefter / Vföre)4 och

SSDefter / SSDföre = (Vefter / Vföre)3

I bilaga 4 illustreras hur man enligt den föreslagna modellen och med gjorda antaganden om effekter och medelhastigheter kan vandra ifrån normal 13m-väg 90 km/h till olika varianter av mötesfri väg eller via 9m-väg till normal 7m-väg 70 km/h – och även hur man kan laborera med olika hastighetsgränser. Det senare

(22)

innebär att man kan skatta normalkvoter för kombinationer av vägtyp och hastighetsgränser som idag inte förekommer.

4.7 Jämförelse mellan nya och gamla kvoter

Nedan i figur 5 och 6 görs en översiktlig jämförelse mellan de nuvarande EVA-kvoterna och de skattade modellkvoter som framtagits enligt avsnitt 4.6. Endast kvoter för motorväg och vanliga tvåfältsvägar ingår. Om kvoterna vore totalt överensstämmande skulle punkterna ligga på den diagonala linjen. Överens-stämmelsen är som synes synnerligen god för dödskvoterna och tämligen god även för SSD-kvoterna.

Dödskvot, jämförelse mellan EVA-kvoter och nya modellkvoter

0,0000 0,0020 0,0040 0,0060 0,0080 0,0100 0,0120 0,0000 0,0020 0,0040 0,0060 0,0080 0,0100 0,0120 EVA-kvot Ny m ode ll k v o t

Figur 5 Dödskvot, jämförelse mellan nuvarande EVA-kvoter och de nya

framtagna modellkvoterna.

SSD-kvot, jämförelse mellan EVA-kvoter och nya modellkvoter

0,0000 0,0100 0,0200 0,0300 0,0400 0,0500 0,0600 0,0700 0,0000 0,0100 0,0200 0,0300 0,0400 0,0500 0,0600 0,0700 EVA-kvot Ny m o d e llkvo t

(23)

4.8 Alternativ användning

En alternativ användning av den föreslagna modellen är naturligtvis att man utgår ifrån en sämre normalväg och ändrar vägtypen, sidoområdet, linjeföring/sikt och kanske även hastighetsgräns.

Skulle man t.ex. utgå ifrån en normal 9m-väg 90 km/h och bredda den till 13 m (men inte åtgärda varken sidoområdet eller linjeföring/sikt) skulle kvoterna divideras med 1,10 (dvs. multipliceras med 1/1,10 = 0,91), se bilaga 4. Breddningen skulle dessutom säkert leda till en högre faktisk hastighetsnivå, säg 96 km/h istället för som tidigare 94 km/h, även om hastighetsgränsen fortfarande var 90 km/h. För att erhålla den nya dödskvoten och den nya SSD-kvoten måste därför multiplicering ske även med (96/94)4 = 1,09 respektive (96/94)3 = 1,07. Sammantaget skulle effekten kunna förväntas bli ganska liten.

Skulle man för nämnda exempel även förbättra sidoområde och linjeföring/sikt till samma standard som för normal 13m-väg skulle förstås de multiplikativa korrigeringarna leda till samma kvoter som för normal 13m-väg. Sammantaget för alla åtgärder och för den ökade hastighetsnivån (till 98 km/h) skulle dödskvoten förväntas minska med 11 % och SSD-kvoten med 15 %.

För samma exempel kan man även gå vidare och ytterligare en gång förändra vägtypen (till exempelvis 2+1-väg) och beräkna vad som förväntas hända med dödskvoten och SSD-kvoten.

(24)

5 Kalkylprogram

I bilaga 5 redovisas några exempel på hur man med ett enkelt program kan beräkna förväntat antal inbesparade liv, kostnader för att rädda ett liv, hur många mil som behöver åtgärdas för att rädda ett liv osv.

De tre först redovisade exemplen skulle kunna svara mot vad som förväntas hända om 20 mil vanlig 13m-väg skyltad 90 km/h och med ÅDT lika med 8 000 axelpar per dygn byggdes om eller ändrades till MV 110 km/h, MLV 90 km/h eller målad 2+1-väg 90 km/h. Antalet inbesparade liv per år på länk beräknas ligga i intervallet ca 1–3,5.

I samma bilaga redovisas också hur man med hjälp av gällande normalkvoter för dödade och med olika antaganden om åtgärdseffekten grovt kan beräkna hur många liv per år på länk som totalt kan inbesparas med hjälp av 2+1-väg 90/110 km/h jämfört med motorväg 110 km/h. Nämnda beräkningar kan förstås även göras med hjälp av det ovannämnda programmet. Beräkningsexemplet pekar på att man, enligt huvudalternativet ”mellan”, totalt skulle kunna inbespara i storleksordningen knappa 50 liv per år om ca 428 mil (samtliga motortrafikleder och vanliga 13m-vägar) byggdes om till 2+1-väg och ca 65 liv per år om samma vägar istället byggdes om till motorvägar.

I det senare kalkylexemplet har förväntade kvoter utan åtgärd satts något högre än i tidigare exempel och korresponderar därför bättre mot de förhöjda empiriska dödsriskerna under åren 1999–2001. Under 2002 och 2003 har dock de empiriska dödsriskerna sannolikt återgått mot tidigare normal nivå.

Liknande beräkningar, det sista kalkylexemplet, kan enkelt göras för att se hur många liv som skulle kunna inbesparas om alla 9m-vägar med 90 km/h byggdes om till 2+1-väg.

(25)

6

Diskussion och slutsatser

Syftet har varit att ta fram en ny, enkel och förklarande typ av modell med god prediktiv förmåga. Modellen skall dessutom vara generell och flexibel och fortlöpande kunna revideras. Arbetet har helt inriktats på dödade och svårt skadade personer.

Själva förfarandet att skatta modellkoefficienterna har haft ett visst inslag av ”trial and error”. De expertbedömningar som gjorts har dock i stort vidimerat skattningarna.

Modellens kanske viktigaste egenskap är att mera fokus än tidigare sätts på hastighetens stora betydelse för förväntat antal dödade och svårt skadade och att den visar hur fysiska åtgärder och varierande hastighetsnivåer ”balanserar” varandra.

Andel sikt >500 m antas vara det mått på linjeföring/sikt som bäst mäter trafiksäkerhet. I dagsläget saknas dock kvantitativa uppgifter på detta siktmått för olika vägtyper.

I princip skulle modellen kunna kompletteras med flera multiplikativa faktorer för att ta hänsyn till t.ex. korsningstäthet på länken, GC-utformning, vägmarkeringar, belysning osv.

Modellen kan också utnyttjas för att avgöra vilka ytterligare trafiksäkerhets-höjande åtgärder som t.ex. skulle behövas för att balansera en höjd hastighets-gräns från 110 till 120 eller 130 km/h på motorväg. Enligt modellen (se bilaga 4) skulle en höjning till 130 km/h på motorväg förväntas öka dödsrisken med ca 40 %. Detta skulle inte fullt ut kunna kompenseras med hjälp av sidoområdes-åtgärd med 20 %-ig reduktion och samtidigt belysningssidoområdes-åtgärd med 10 %-ig reduktion.

En invändning som skulle kunna göras mot redovisade resultat är att de empiriska dödsriskerna legat på en högre nivå än tidigare under åren 1999–2001. Detta är förvisso sant och har delvis sin förklaring i ökad andel tung trafik och fler olyckor med tunga fordon inblandade. Men å andra sidan torde det ha skett en normalisering och återgång mot ”normala” värden under år 2002, 2003 och 2004.

Avslutningsvis skall konstateras att här redovisade effektskattningar av vägtyp, sidoområde, sikt m.m. inte gör anspråk på att vara några absolut sanna värden. Skattningarna revideras fortlöpande, varför modellen och tillhörande effekt-skattningar i första hand skall betraktas som en prototyp.

(26)

Dödade på länkar 1994-1998, statligt vägnät, exkl. grenar, ej viltolyck

Alla dödade Alla per år Alla per år, procent

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 4 86 81 278 449 <2000 0 0 1 0 17 16 56 90 <2000 0 0 0 0 5 5 17 27 2000-3999 3 49 11 132 77 55 327 2000-3999 1 0 10 2 26 15 11 65 2000-3999 0 0 3 1 8 5 3 20 4000-7999 37 47 222 18 116 36 16 492 4000-7999 7 9 44 4 23 7 3 98 4000-7999 2 3 13 1 7 2 1 30 8000-11999 37 22 92 6 20 1 1 179 8000-11999 7 4 18 1 4 0 0 36 8000-11999 2 1 6 0 1 0 0 11 12000-15999 10 8 24 2 5 1 50 12000-15999 2 2 5 0 1 0 0 10 12000-15999 1 0 1 0 0 0 0 3 16000- 27 2 2 4 1 36 16000- 5 0 0 1 0 0 0 7 16000- 2 0 0 0 0 0 0 2 okänt 15 6 3 1 12 17 72 126 okänt 3 1 1 0 2 3 14 25 okänt 1 0 0 0 1 1 4 8 totalt 129 85 396 42 371 212 424 1659 totalt 26 17 79 8 74 42 85 332 totalt 8 5 24 3 22 13 26 100

M1, O1 M1,O1 per år M1,O1 procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 1 28 29 47 105 <2000 0 0 0 0 6 6 9 21 <2000 #### #### 25 ####### 33 36 17 23 2000-3999 20 2 55 17 17 111 2000-3999 0 0 4 0 11 3 3 22 2000-3999 0 #### 41 18 42 22 31 34 4000-7999 3 40 120 6 54 14 5 242 4000-7999 1 8 24 1 11 3 1 48 4000-7999 8 85 54 33 47 39 31 49 8000-11999 7 17 50 3 12 1 90 8000-11999 1 3 10 1 2 0 0 18 8000-11999 19 77 54 50 60 100 0 50 12000-15999 5 15 2 1 23 12000-15999 0 1 3 0 0 0 0 5 12000-15999 0 63 63 0 40 ####### 100 46 16000- 1 1 1 3 16000- 0 0 0 0 0 0 0 1 16000- 0 50 50 0 ####### ####### 100 8 okänt 2 4 2 3 4 18 33 okänt 0 1 0 0 1 1 4 7 okänt 13 67 67 0 25 24 25 26 totalt 12 67 209 11 154 65 89 607 totalt 2 13 42 2 31 13 18 121 totalt 9 79 53 26 42 31 21 37

S S per år S procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 3 27 32 152 214 <2000 0 0 1 0 5 6 30 43 <2000 #### #### 75 ####### 31 40 55 48 2000-3999 21 4 32 30 24 111 2000-3999 0 0 4 1 6 6 5 22 2000-3999 0 #### 43 36 24 39 44 34 4000-7999 26 4 43 3 23 12 6 117 4000-7999 5 1 9 1 5 2 1 23 4000-7999 70 9 19 17 20 33 38 24 8000-11999 25 4 19 1 3 1 53 8000-11999 5 1 4 0 1 0 0 11 8000-11999 68 18 21 17 15 0 100 30 12000-15999 7 2 3 1 13 12000-15999 1 0 1 0 0 0 0 3 12000-15999 70 25 13 50 0 ####### 0 26 16000- 19 1 3 23 16000- 4 0 0 1 0 0 0 5 16000- 70 50 0 75 ####### ####### 0 64 okänt 4 1 1 3 6 37 52 okänt 1 0 0 0 1 1 7 10 okänt 27 17 33 0 25 35 51 41 totalt 81 12 90 12 88 80 220 583 totalt 16 2 18 2 18 16 44 117 totalt 63 14 23 29 24 38 52 35

M1, O1, S M1,O1,S per år M1,O1,S procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 4 0 55 61 199 319 <2000 0 0 1 0 11 12 40 64 <2000 #### #### 100 ####### 64 75 72 71 2000-3999 0 0 41 6 87 47 41 222 2000-3999 0 0 8 1 17 9 8 44 2000-3999 0 #### 84 55 66 61 75 68 4000-7999 29 44 163 9 77 26 11 359 4000-7999 6 9 33 2 15 5 2 72 4000-7999 78 94 73 50 66 72 69 73 8000-11999 32 21 69 4 15 1 1 143 8000-11999 6 4 14 1 3 0 0 29 8000-11999 86 95 75 67 75 100 100 80 Bilaga 1 Sidan 1 av 12 VTI rapport 514

(27)

Längd (mil, 1998) Alla dödade per mil och år Alla antal mil för 1 dödad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 23 8 427 267 716 1441 <2000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 <2000 #### #### 28,7 ####### 24,8 16,5 12,9 16,0 2000-3999 0 1 90 13 338 163 126 731 2000-3999 5,0 0,0 0,1 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 2000-3999 0,2 #### 9,2 6,1 12,8 10,6 11,5 11,2 4000-7999 14 15 189 18 143 48 22 449 4000-7999 0,5 0,6 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,2 4000-7999 1,9 1,6 4,2 5,1 6,2 6,7 6,9 4,6 8000-11999 18 10 67 7 20 3 2 126 8000-11999 0,4 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,3 8000-11999 2,4 2,3 3,6 6,0 4,9 14,5 10,1 3,5 12000-15999 38 5 15 2 3 1 0 64 12000-15999 0,1 0,3 0,3 0,2 0,4 0,0 6,7 0,2 12000-15999 18,9 3,3 3,2 4,6 2,6 ####### 0,2 6,4 16000- 62 1 3 1 1 0 0 68 16000- 0,1 0,4 0,1 0,8 0,0 0,0 2,5 0,1 16000- 11,5 2,5 7,9 1,2 ####### ####### 0,4 9,4 okänt 12 2 6 1 19 38 439 517 okänt 0,3 0,5 0,1 0,2 0,1 0,1 0,0 0,0 okänt 3,9 1,9 10,4 5,0 8,0 11,1 30,5 20,5 totalt 143 35 393 51 950 520 1305 3396 totalt 0,2 0,5 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 totalt 5,5 2,0 5,0 6,0 12,8 12,3 15,4 10,2

Längd (procent, 1998) M1,O1 dödade per mil och år M1,O1 antal mil för 1 dödad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 1 0 13 8 21 42 <2000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 <2000 #### #### 115,0 ####### 76,2 46,0 76,1 68,6 2000-3999 0 0 3 0 10 5 4 22 2000-3999 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 2000-3999 #### #### 22,5 33,4 30,7 47,9 37,1 32,9 4000-7999 0 0 6 1 4 1 1 13 4000-7999 0,0 0,5 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 4000-7999 23,2 1,9 7,9 15,3 13,3 17,3 22,0 9,3 8000-11999 1 0 2 0 1 0 0 4 8000-11999 0,1 0,3 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 8000-11999 12,6 3,0 6,7 11,9 8,1 14,5 ####### 7,0 12000-15999 1 0 0 0 0 0 0 2 12000-15999 0,0 0,2 0,2 0,0 0,2 0,0 6,7 0,1 12000-15999 #### 5,2 5,1 ####### 6,6 ####### 0,2 13,8 16000- 2 0 0 0 0 0 0 2 16000- 0,0 0,2 0,1 0,0 0,0 0,0 2,5 0,0 16000- #### 5,0 15,9 ####### ####### ####### 0,4 113,1 okänt 0 0 0 0 1 1 13 15 okänt 0,0 0,3 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 okänt 29,1 2,9 15,7 ####### 32,1 47,3 121,9 78,4 totalt 4 1 12 1 28 15 38 100 totalt 0,0 0,4 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 totalt 59,6 2,6 9,4 23,1 30,8 40,0 73,3 28,0

Trafikarbete (miljoner fordonskm, 1998) S dödade per mil och år S antal mil för 1 dödad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 1 1 106 35 1755 1663 6502 10062 <2000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 <2000 #### #### 38,3 ####### 79,1 41,7 23,5 33,7 2000-3999 382 26 1033 147 3495 1627 1223 7933 2000-3999 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 2000-3999 #### #### 21,4 16,7 52,8 27,2 26,3 32,9 4000-7999 2547 424 4053 424 2843 911 414 11616 4000-7999 0,4 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 4000-7999 2,7 18,7 21,9 30,6 31,2 20,2 18,3 19,2 8000-11999 2097 346 2326 272 716 101 94 5952 8000-11999 0,3 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 8000-11999 3,5 12,7 17,6 35,7 32,5 ####### 10,1 11,9 12000-15999 1591 178 747 92 180 66 3 2856 12000-15999 0,0 0,1 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 12000-15999 27,1 13,0 25,3 9,3 ####### ####### ####### 24,4 16000- 3005 70 220 111 78 11 7 3502 16000- 0,1 0,2 0,0 0,6 0,0 0,0 0,0 0,1 16000- 16,3 5,0 ####### 1,6 ####### ####### ####### 14,7 okänt 0 0 0 0 0 0 2 2 okänt 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 okänt 14,5 11,7 31,3 ####### 32,1 31,6 59,3 49,7 totalt 9623 1045 8485 1081 9066 4379 8244 41922 totalt 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 totalt 8,8 14,4 21,8 21,2 54,0 32,5 29,7 29,1

Trafikarbete (procent, 1998) M1,O1,S dödade per mil och år M1,O1,S antal mil för 1 dödad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 0 0 4 4 16 24 <2000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 <2000 #### #### 28,7 ####### 38,8 21,9 18,0 22,6 2000-3999 1 0 2 0 8 4 3 19 2000-3999 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 2000-3999 #### #### 11,0 11,1 19,4 17,3 15,4 16,5 4000-7999 6 1 10 1 7 2 1 28 4000-7999 0,4 0,6 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 4000-7999 2,4 1,7 5,8 10,2 9,3 9,3 10,0 6,3 8000-11999 5 1 6 1 2 0 0 14 8000-11999 0,4 0,4 0,2 0,1 0,2 0,1 0,1 0,2 8000-11999 2,8 2,4 4,8 8,9 6,5 14,5 10,1 4,4 12000-15999 4 0 2 0 0 0 0 7 12000-15999 0,0 0,3 0,2 0,1 0,2 0,0 6,7 0,1 12000-15999 27,1 3,7 4,2 9,3 6,6 ####### 0,2 8,8 16000- 7 0 1 0 0 0 0 8 16000- 0,1 0,4 0,1 0,6 0,0 0,0 2,5 0,1 16000- 16,3 2,5 15,9 1,6 ####### ####### 0,4 13,0 okänt 0 0 0 0 0 0 0 0 okänt 0,1 0,4 0,1 0,0 0,1 0,1 0,0 0,0 okänt 9,7 2,3 10,4 ####### 16,1 18,9 39,9 30,4 totalt 23 2 20 3 22 10 20 100 totalt 0,1 0,5 0,2 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 totalt 7,7 2,2 6,6 11,0 19,6 17,9 21,1 14,3

Bilaga 1

Sidan 2 av 12

(28)

Svårt skadade på länkar 1994-1998, statligt vägnät, exkl. grenar, ej viltolyckor

Alla svårt skadade Alla per år Alla per år, procent

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 18 26 424 416 1498 2382 <2000 0 0 4 5 85 83 300 476 <2000 0 0 0 0 5 5 18 28 2000-3999 25 245 43 757 402 361 1833 2000-3999 5 0 49 9 151 80 72 367 2000-3999 0 0 3 1 9 5 4 22 4000-7999 203 100 786 93 522 221 125 2050 4000-7999 41 20 157 19 104 44 25 410 4000-7999 2 1 9 1 6 3 1 24 8000-11999 169 72 374 60 139 19 21 854 8000-11999 34 14 75 12 28 4 4 171 8000-11999 2 1 4 1 2 0 0 10 12000-15999 95 21 185 19 37 11 6 374 12000-15999 19 4 37 4 7 2 1 75 12000-15999 1 0 2 0 0 0 0 4 16000- 168 2 43 6 25 13 2 259 16000- 34 0 9 1 5 3 0 52 16000- 2 0 1 0 0 0 0 3 okänt 97 11 36 10 62 92 421 729 okänt 19 2 7 2 12 18 84 146 okänt 1 0 0 0 1 1 5 9 totalt 757 206 1687 257 1966 1174 2434 8481 totalt 151 41 337 51 393 235 487 1696 totalt 9 2 20 3 23 14 29 100

M1, O1 M1,O1 per år M1,O1 procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 5 76 89 252 422 <2000 0 0 0 1 15 18 50 84 <2000 #### #### 0 19 18 21 17 18 2000-3999 1 45 2 173 114 87 422 2000-3999 0 0 9 0 35 23 17 84 2000-3999 4 #### 18 5 23 28 24 23 4000-7999 53 262 18 154 53 36 576 4000-7999 0 11 52 4 31 11 7 115 4000-7999 0 53 33 19 30 24 29 28 8000-11999 14 37 124 6 50 2 3 236 8000-11999 3 7 25 1 10 0 1 47 8000-11999 8 51 33 10 36 11 14 28 12000-15999 7 8 45 6 9 3 78 12000-15999 1 2 9 1 2 1 0 16 12000-15999 7 38 24 32 24 27 0 21 16000- 2 1 10 1 2 16 16000- 0 0 2 0 0 0 0 3 16000- 1 50 23 17 8 0 0 6 okänt 5 6 6 46 87 150 okänt 0 1 1 0 1 9 17 30 okänt 0 45 17 0 10 50 21 21 totalt 24 104 492 38 470 307 465 1900 totalt 5 21 98 8 94 61 93 380 totalt 3 50 29 15 24 26 19 22

S S per år S procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 16 15 191 198 777 1197 <2000 0 0 3 3 38 40 155 239 <2000 #### #### 89 58 45 48 52 50 2000-3999 15 124 15 275 139 138 706 2000-3999 3 0 25 3 55 28 28 141 2000-3999 60 #### 51 35 36 35 38 39 4000-7999 135 32 278 25 154 66 42 732 4000-7999 27 6 56 5 31 13 8 146 4000-7999 67 32 35 27 30 30 34 36 8000-11999 99 23 101 29 24 3 7 286 8000-11999 20 5 20 6 5 1 1 57 8000-11999 59 32 27 48 17 16 33 33 12000-15999 48 8 49 6 2 2 4 119 12000-15999 10 2 10 1 0 0 1 24 12000-15999 51 38 26 32 5 18 67 32 16000- 62 1 7 1 71 16000- 12 0 1 0 0 0 0 14 16000- 37 50 16 17 0 0 0 27 okänt 29 5 16 4 24 21 186 285 okänt 6 1 3 1 5 4 37 57 okänt 30 45 44 40 39 23 44 39 totalt 388 69 591 95 670 429 1154 3396 totalt 78 14 118 19 134 86 231 679 totalt 51 33 35 37 34 37 47 40

M1, O1, S M1,O1,S per år M1,O1,S procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 16 20 267 287 1029 1619 <2000 0 0 3 4 53 57 206 324 <2000 #### #### 89 77 63 69 69 68 2000-3999 16 0 169 17 448 253 225 1128 2000-3999 3 0 34 3 90 51 45 226 2000-3999 64 #### 69 40 59 63 62 62 4000-7999 135 85 540 43 308 119 78 1308 4000-7999 27 17 108 9 62 24 16 262 4000-7999 67 85 69 46 59 54 62 64 8000-11999 113 60 225 35 74 5 10 522 8000-11999 23 12 45 7 15 1 2 104 8000-11999 67 83 60 58 53 26 48 61 Bilaga 1 Sidan 3 av 12 VTI rapport 514

(29)

Längd (mil, 1998) Alla svårt skadade per mil och år Alla antal mil för 1 svårt skadad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 23 8 427 267 716 1441 <2000 0,0 0,0 0,2 0,6 0,2 0,3 0,4 0,3 <2000 #### #### 6,4 1,6 5,0 3,2 2,4 3,0 2000-3999 0 1 90 13 338 163 126 731 2000-3999 41,7 0,0 0,5 0,6 0,4 0,5 0,6 0,5 2000-3999 0,0 #### 1,8 1,6 2,2 2,0 1,7 2,0 4000-7999 14 15 189 18 143 48 22 449 4000-7999 2,9 1,3 0,8 1,0 0,7 0,9 1,1 0,9 4000-7999 0,3 0,7 1,2 1,0 1,4 1,1 0,9 1,1 8000-11999 18 10 67 7 20 3 2 126 8000-11999 1,9 1,4 1,1 1,7 1,4 1,3 2,1 1,4 8000-11999 0,5 0,7 0,9 0,6 0,7 0,8 0,5 0,7 12000-15999 38 5 15 2 3 1 0 64 12000-15999 0,5 0,8 2,4 2,1 2,8 2,9 40,0 1,2 12000-15999 2,0 1,2 0,4 0,5 0,4 0,4 0,0 0,8 16000- 62 1 3 1 1 0 0 68 16000- 0,5 0,4 2,7 1,2 7,9 17,3 5,0 0,8 16000- 1,8 2,5 0,4 0,8 0,1 0,1 0,2 1,3 okänt 12 2 6 1 19 38 439 517 okänt 1,7 0,9 1,1 2,0 0,6 0,5 0,2 0,3 okänt 0,6 1,1 0,9 0,5 1,6 2,1 5,2 3,5 totalt 143 35 393 51 950 520 1305 3396 totalt 1,1 1,2 0,9 1,0 0,4 0,5 0,4 0,5 totalt 0,9 0,8 1,2 1,0 2,4 2,2 2,7 2,0

Längd (procent, 1998) M1,O1 svårt skadade per mil och år M1,O1 antal mil för 1 svårt skadad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 1 0 13 8 21 42 <2000 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,1 0,1 0,1 <2000 #### #### ####### 8,1 28,1 15,0 14,2 17,1 2000-3999 0 0 3 0 10 5 4 22 2000-3999 1,7 0,0 0,1 0,0 0,1 0,1 0,1 0,1 2000-3999 0,6 #### 10,0 33,4 9,8 7,1 7,3 8,7 4000-7999 0 0 6 1 4 1 1 13 4000-7999 0,0 0,7 0,3 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 4000-7999 #### 1,4 3,6 5,1 4,7 4,6 3,0 3,9 8000-11999 1 0 2 0 1 0 0 4 8000-11999 0,2 0,7 0,4 0,2 0,5 0,1 0,3 0,4 8000-11999 6,3 1,4 2,7 6,0 2,0 7,2 3,4 2,7 12000-15999 1 0 0 0 0 0 0 2 12000-15999 0,0 0,3 0,6 0,6 0,7 0,8 0,0 0,2 12000-15999 27,1 3,3 1,7 1,5 1,5 1,3 ####### 4,1 16000- 2 0 0 0 0 0 0 2 16000- 0,0 0,2 0,6 0,2 0,6 0,0 0,0 0,0 16000- 154,6 5,0 1,6 4,9 1,6 ####### ####### 21,2 okänt 0 0 0 0 1 1 13 15 okänt 0,0 0,4 0,2 0,0 0,1 0,2 0,0 0,1 okänt #### 2,3 5,2 ####### 16,1 4,1 25,2 17,2 totalt 4 1 12 1 28 15 38 100 totalt 0,0 0,6 0,3 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 totalt 29,8 1,7 4,0 6,7 10,1 8,5 14,0 8,9

Trafikarbete (miljoner fordonskm, 1998) S svårt skadade per mil och år S antal mil för 1 svårt skadad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 1 1 106 35 1755 1663 6502 10062 <2000 0,0 0,0 0,1 0,4 0,1 0,1 0,2 0,2 <2000 #### #### 7,2 2,7 11,2 6,7 4,6 6,0 2000-3999 382 26 1033 147 3495 1627 1223 7933 2000-3999 25,0 0,0 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 2000-3999 0,0 #### 3,6 4,4 6,1 5,9 4,6 5,2 4000-7999 2547 424 4053 424 2843 911 414 11616 4000-7999 1,9 0,4 0,3 0,3 0,2 0,3 0,4 0,3 4000-7999 0,5 2,3 3,4 3,7 4,7 3,7 2,6 3,1 8000-11999 2097 346 2326 272 716 101 94 5952 8000-11999 1,1 0,5 0,3 0,8 0,2 0,2 0,7 0,5 8000-11999 0,9 2,2 3,3 1,2 4,1 4,8 1,4 2,2 12000-15999 1591 178 747 92 180 66 3 2856 12000-15999 0,3 0,3 0,6 0,6 0,2 0,5 26,7 0,4 12000-15999 3,9 3,3 1,6 1,5 6,6 1,9 0,0 2,7 16000- 3005 70 220 111 78 11 7 3502 16000- 0,2 0,2 0,4 0,2 0,0 0,0 0,0 0,2 16000- 5,0 5,0 2,3 4,9 ####### ####### ####### 4,8 okänt 0 0 0 0 0 0 2 2 okänt 0,5 0,4 0,5 0,8 0,2 0,1 0,1 0,1 okänt 2,0 2,3 2,0 1,3 4,0 9,0 11,8 9,1 totalt 9623 1045 8485 1081 9066 4379 8244 41922 totalt 0,5 0,4 0,3 0,4 0,1 0,2 0,2 0,2 totalt 1,8 2,5 3,3 2,7 7,1 6,1 5,7 5,0

Trafikarbete (procent, 1998) M1,O1,S svårt skadade per mil och år M1,O1,S antal mil för 1 svårt skadad per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 0 0 4 4 16 24 <2000 0,0 0,0 0,1 0,5 0,1 0,2 0,3 0,2 <2000 #### #### 7,2 2,0 8,0 4,6 3,5 4,4 2000-3999 1 0 2 0 8 4 3 19 2000-3999 26,7 0,0 0,4 0,3 0,3 0,3 0,4 0,3 2000-3999 0,0 #### 2,7 3,9 3,8 3,2 2,8 3,2 4000-7999 6 1 10 1 7 2 1 28 4000-7999 1,9 1,1 0,6 0,5 0,4 0,5 0,7 0,6 4000-7999 0,5 0,9 1,7 2,1 2,3 2,0 1,4 1,7 8000-11999 5 1 6 1 2 0 0 14 8000-11999 1,3 1,2 0,7 1,0 0,8 0,3 1,0 0,8 8000-11999 0,8 0,8 1,5 1,0 1,3 2,9 1,0 1,2 12000-15999 4 0 2 0 0 0 0 7 12000-15999 0,3 0,6 1,2 1,3 0,8 1,3 26,7 0,6 12000-15999 3,4 1,6 0,8 0,8 1,2 0,8 0,0 1,6 16000- 7 0 1 0 0 0 0 8 16000- 0,2 0,4 1,1 0,4 0,6 0,0 0,0 0,3 16000- 4,8 2,5 0,9 2,4 1,6 ####### ####### 3,9 okänt 0 0 0 0 0 0 0 0 okänt 0,5 0,9 0,7 0,8 0,3 0,4 0,1 0,2 okänt 2,0 1,2 1,4 1,3 3,2 2,8 8,0 5,9 totalt 23 2 20 3 22 10 20 100 totalt 0,6 1,0 0,6 0,5 0,2 0,3 0,2 0,3 totalt 1,7 1,0 1,8 1,9 4,2 3,5 4,0 3,2

Bilaga 1

Sidan 4 av 12

(30)

SSD på länkar 1994-1998, statligt vägnät, exkl. grenar, ej viltolyckor

Alla SSD Alla per år Alla per år, procent

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 22 26 510 497 1776 2831 <2000 0 0 4 5 102 99 355 566 <2000 0 0 0 0 5 5 18 28 2000-3999 28 0 294 54 889 479 416 2160 2000-3999 6 0 59 11 178 96 83 432 2000-3999 0 0 3 1 9 5 4 21 4000-7999 240 147 1008 111 638 257 141 2542 4000-7999 48 29 202 22 128 51 28 508 4000-7999 2 1 10 1 6 3 1 25 8000-11999 206 94 466 66 159 20 22 1033 8000-11999 41 19 93 13 32 4 4 207 8000-11999 2 1 5 1 2 0 0 10 12000-15999 105 29 209 21 42 11 7 424 12000-15999 21 6 42 4 8 2 1 85 12000-15999 1 0 2 0 0 0 0 4 16000- 195 4 45 10 25 13 3 295 16000- 39 1 9 2 5 3 1 59 16000- 2 0 0 0 0 0 0 3 okänt 112 17 39 11 74 109 493 855 okänt 22 3 8 2 15 22 99 171 okänt 1 0 0 0 1 1 5 8 totalt 886 291 2083 299 2337 1386 2858 10140 totalt 177 58 417 60 467 277 572 2028 totalt 9 3 21 3 23 14 28 100

M1, O1 M1,O1 per år M1,O1 procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 1 5 104 118 299 527 <2000 0 0 0 1 21 24 60 105 <2000 #### #### 5 19 20 24 17 19 2000-3999 1 0 65 4 228 131 104 533 2000-3999 0 0 13 1 46 26 21 107 2000-3999 4 #### 22 7 26 27 25 25 4000-7999 3 93 382 24 208 67 41 818 4000-7999 1 19 76 5 42 13 8 164 4000-7999 1 63 38 22 33 26 29 32 8000-11999 21 54 174 9 62 3 3 326 8000-11999 4 11 35 2 12 1 1 65 8000-11999 10 57 37 14 39 15 14 32 12000-15999 7 13 60 6 11 3 1 101 12000-15999 1 3 12 1 2 1 0 20 12000-15999 7 45 29 29 26 27 14 24 16000- 2 2 11 1 2 0 1 19 16000- 0 0 2 0 0 0 0 4 16000- 1 50 24 10 8 0 33 6 okänt 2 9 8 0 9 50 105 183 okänt 0 2 2 0 2 10 21 37 okänt 2 53 21 0 12 46 21 21 totalt 36 171 701 49 624 372 554 2507 totalt 7 34 140 10 125 74 111 501 totalt 4 59 34 16 27 27 19 25

S S per år S procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 19 15 218 230 929 1411 <2000 0 0 4 3 44 46 186 282 <2000 #### #### 86 58 43 46 52 50 2000-3999 15 0 145 19 307 169 162 817 2000-3999 3 0 29 4 61 34 32 163 2000-3999 54 #### 49 35 35 35 39 38 4000-7999 161 36 321 28 177 78 48 849 4000-7999 32 7 64 6 35 16 10 170 4000-7999 67 24 32 25 28 30 34 33 8000-11999 124 27 120 30 27 3 8 339 8000-11999 25 5 24 6 5 1 2 68 8000-11999 60 29 26 45 17 15 36 33 12000-15999 55 10 52 7 2 2 4 132 12000-15999 11 2 10 1 0 0 1 26 12000-15999 52 34 25 33 5 18 57 31 16000- 81 2 7 4 0 0 0 94 16000- 16 0 1 1 0 0 0 19 16000- 42 50 16 40 0 0 0 32 okänt 33 6 17 4 27 27 223 337 okänt 7 1 3 1 5 5 45 67 okänt 29 35 44 36 36 25 45 39 totalt 469 81 681 107 758 509 1374 3979 totalt 94 16 136 21 152 102 275 796 totalt 53 28 33 36 32 37 48 39

M1, O1, S M1,O1,S per år M1,O1,S procent av alla

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 20 20 322 348 1228 1938 <2000 0 0 4 4 64 70 246 388 <2000 #### #### 91 77 63 70 69 68 2000-3999 16 0 210 23 535 300 266 1350 2000-3999 3 0 42 5 107 60 53 270 2000-3999 57 #### 71 43 60 63 64 63 4000-7999 164 129 703 52 385 145 89 1667 4000-7999 33 26 141 10 77 29 18 333 4000-7999 68 88 70 47 60 56 63 66 8000-11999 145 81 294 39 89 6 11 665 8000-11999 29 16 59 8 18 1 2 133 8000-11999 70 86 63 59 56 30 50 64 Bilaga 1 Sidan 5 av 12 VTI rapport 514

(31)

Längd (mil, 1998) Alla SSD per mil och år Alla antal mil för 1 SSD per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 23 8 427 267 716 1441 <2000 0,0 0,0 0,2 0,6 0,2 0,4 0,5 0,4 <2000 #### #### 5,2 1,6 4,2 2,7 2,0 2,5 2000-3999 0 1 90 13 338 163 126 731 2000-3999 46,7 0,0 0,7 0,8 0,5 0,6 0,7 0,6 2000-3999 0,0 #### 1,5 1,2 1,9 1,7 1,5 1,7 4000-7999 14 15 189 18 143 48 22 449 4000-7999 3,4 2,0 1,1 1,2 0,9 1,1 1,3 1,1 4000-7999 0,3 0,5 0,9 0,8 1,1 0,9 0,8 0,9 8000-11999 18 10 67 7 20 3 2 126 8000-11999 2,3 1,9 1,4 1,8 1,6 1,4 2,2 1,6 8000-11999 0,4 0,5 0,7 0,5 0,6 0,7 0,5 0,6 12000-15999 38 5 15 2 3 1 0 64 12000-15999 0,6 1,1 2,8 2,3 3,2 2,9 46,7 1,3 12000-15999 1,8 0,9 0,4 0,4 0,3 0,4 0,0 0,7 16000- 62 1 3 1 1 0 0 68 16000- 0,6 0,8 2,8 2,1 7,9 17,3 7,5 0,9 16000- 1,6 1,2 0,4 0,5 0,1 0,1 0,1 1,1 okänt 12 2 6 1 19 38 439 517 okänt 1,9 1,5 1,2 2,2 0,8 0,6 0,2 0,3 okänt 0,5 0,7 0,8 0,5 1,3 1,7 4,5 3,0 totalt 143 35 393 51 950 520 1305 3396 totalt 1,2 1,7 1,1 1,2 0,5 0,5 0,4 0,6 totalt 0,8 0,6 0,9 0,8 2,0 1,9 2,3 1,7

Längd (procent, 1998) M1,O1 SSD per mil och år M1,O1 antal mil för 1 SSD per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 1 0 13 8 21 42 <2000 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,1 0,1 0,1 <2000 #### #### 115,0 8,1 20,5 11,3 12,0 13,7 2000-3999 0 0 3 0 10 5 4 22 2000-3999 1,7 0,0 0,1 0,1 0,1 0,2 0,2 0,1 2000-3999 0,6 #### 6,9 16,7 7,4 6,2 6,1 6,9 4000-7999 0 0 6 1 4 1 1 13 4000-7999 0,0 1,2 0,4 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 4000-7999 23,2 0,8 2,5 3,8 3,4 3,6 2,7 2,7 8000-11999 1 0 2 0 1 0 0 4 8000-11999 0,2 1,1 0,5 0,3 0,6 0,2 0,3 0,5 8000-11999 4,2 0,9 1,9 4,0 1,6 4,8 3,4 1,9 12000-15999 1 0 0 0 0 0 0 2 12000-15999 0,0 0,5 0,8 0,6 0,8 0,8 6,7 0,3 12000-15999 27,1 2,0 1,3 1,5 1,2 1,3 0,2 3,1 16000- 2 0 0 0 0 0 0 2 16000- 0,0 0,4 0,7 0,2 0,6 0,0 2,5 0,1 16000- 154,6 2,5 1,4 4,9 1,6 ####### 0,4 17,9 okänt 0 0 0 0 1 1 13 15 okänt 0,0 0,8 0,3 0,0 0,1 0,3 0,0 0,1 okänt 29,1 1,3 3,9 ####### 10,7 3,8 20,9 14,1 totalt 4 1 12 1 28 15 38 100 totalt 0,1 1,0 0,4 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 totalt 19,9 1,0 2,8 5,2 7,6 7,0 11,8 6,8

Trafikarbete (miljoner fordonskm, 1998) S SSD per mil och år S antal mil för 1 SSD per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 1 1 106 35 1755 1663 6502 10062 <2000 0,0 0,0 0,2 0,4 0,1 0,2 0,3 0,2 <2000 #### #### 6,1 2,7 9,8 5,8 3,9 5,1 2000-3999 382 26 1033 147 3495 1627 1223 7933 2000-3999 25,0 0,0 0,3 0,3 0,2 0,2 0,3 0,2 2000-3999 0,0 #### 3,1 3,5 5,5 4,8 3,9 4,5 4000-7999 2547 424 4053 424 2843 911 414 11616 4000-7999 2,3 0,5 0,3 0,3 0,2 0,3 0,4 0,4 4000-7999 0,4 2,1 2,9 3,3 4,0 3,1 2,3 2,6 8000-11999 2097 346 2326 272 716 101 94 5952 8000-11999 1,4 0,5 0,4 0,8 0,3 0,2 0,8 0,5 8000-11999 0,7 1,9 2,8 1,2 3,6 4,8 1,3 1,9 12000-15999 1591 178 747 92 180 66 3 2856 12000-15999 0,3 0,4 0,7 0,8 0,2 0,5 26,7 0,4 12000-15999 3,4 2,6 1,5 1,3 6,6 1,9 0,0 2,4 16000- 3005 70 220 111 78 11 7 3502 16000- 0,3 0,4 0,4 0,8 0,0 0,0 0,0 0,3 16000- 3,8 2,5 2,3 1,2 ####### ####### ####### 3,6 okänt 0 0 0 0 0 0 2 2 okänt 0,6 0,5 0,5 0,8 0,3 0,1 0,1 0,1 okänt 1,8 1,9 1,8 1,3 3,6 7,0 9,8 7,7 totalt 9623 1045 8485 1081 9066 4379 8244 41922 totalt 0,7 0,5 0,3 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2 totalt 1,5 2,1 2,9 2,4 6,3 5,1 4,7 4,3

Trafikarbete (procent, 1998) M1,O1,S SSD per mil och år M1,O1,S antal mil för 1 SSD per år

ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot ÅDT fordon MV ML 11,6-15,9 10,1-11,5 8,0-10,0 6,7-7,9 5,0-6,6 Tot <2000 0 0 0 0 4 4 16 24 <2000 0,0 0,0 0,2 0,5 0,2 0,3 0,3 0,3 <2000 #### #### 5,7 2,0 6,6 3,8 2,9 3,7 2000-3999 1 0 2 0 8 4 3 19 2000-3999 26,7 0,0 0,5 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 2000-3999 0,0 #### 2,1 2,9 3,2 2,7 2,4 2,7 4000-7999 6 1 10 1 7 2 1 28 4000-7999 2,4 1,7 0,7 0,6 0,5 0,6 0,8 0,7 4000-7999 0,4 0,6 1,3 1,8 1,9 1,7 1,2 1,3 8000-11999 5 1 6 1 2 0 0 14 8000-11999 1,6 1,6 0,9 1,1 0,9 0,4 1,1 1,1 8000-11999 0,6 0,6 1,1 0,9 1,1 2,4 0,9 0,9 12000-15999 4 0 2 0 0 0 0 7 12000-15999 0,3 0,9 1,5 1,4 1,0 1,3 33,3 0,7 12000-15999 3,1 1,1 0,7 0,7 1,0 0,8 0,0 1,4 16000- 7 0 1 0 0 0 0 8 16000- 0,3 0,8 1,1 1,0 0,6 0,0 2,5 0,3 16000- 3,7 1,2 0,9 1,0 1,6 ####### 0,4 3,0 okänt 0 0 0 0 0 0 0 0 okänt 0,6 1,3 0,8 0,8 0,4 0,4 0,1 0,2 okänt 1,7 0,8 1,3 1,3 2,7 2,5 6,7 5,0 totalt 23 2 20 3 22 10 20 100 totalt 0,7 1,5 0,7 0,6 0,3 0,3 0,3 0,4 totalt 1,4 0,7 1,4 1,6 3,4 3,0 3,4 2,6

Bilaga 1

Sidan 6 av 12

(32)

11,6-15,9 m Dödade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 9,2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 70 46,7 2 3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 7 90 245,8 11 24 0 3 2 0 2 2 2 4 2 51 110 91,2 5 10 0 1 0 0 0 0 1 1 1 20 summa 392,9 18 37 0 4 2 1 2 2 3 5 3 79 10,1-11,5 m Dödade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 7,2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 70 13,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 90 28,8 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 3 110 1,3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 summa 50,8 2 2 0 0 0 0 1 0 1 1 0 8 8,0-10,0 m Dödade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0,3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 79,8 2 0 0 0 0 0 0 1 1 2 1 6 70 145,7 4 2 0 0 0 1 0 0 1 2 0 10 90 615,7 11 24 0 2 1 1 3 2 3 4 2 54 110 108,5 1 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 summa 950,0 18 28 0 2 2 2 4 3 5 8 3 74 6,7-7,9 m Dödade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0,6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 96,0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 4 70 218,5 5 3 0 0 0 1 1 0 0 1 1 12 90 157,2 9 8 0 1 0 0 1 0 2 2 1 24 110 47,5 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 summa 519,8 16 12 0 1 0 1 1 1 4 5 2 42 5,0-6,6 m Dödade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 5,2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Bilaga 1

Sidan 7 av 12

(33)

11,6-15,9 m Dödade, procent

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0 ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 50 9,2 60 0 0 20 0 0 20 0 0 0 0 100 70 46,7 22 44 0 6 0 3 0 3 6 11 6 100 90 245,8 21 47 0 6 3 1 4 3 4 8 4 100 110 91,2 25 51 0 4 1 1 2 2 5 4 5 100 summa 392,9 23 47 0 6 2 1 3 3 4 7 4 100 10,1-11,5 m Dödade, procent

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0 ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 50 7,2 64 9 0 0 0 0 0 0 0 18 9 100 70 13,5 14 14 0 7 0 0 14 7 14 21 7 100 90 28,8 13 38 0 6 6 0 19 0 6 13 0 100 110 1,3 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 summa 50,8 29 21 0 5 2 0 12 2 7 17 5 100 8,0-10,0 m Dödade, procent

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0,3 ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 50 79,8 27 7 0 0 0 0 7 10 13 27 10 100 70 145,7 39 16 0 0 0 6 4 4 12 16 4 100 90 615,7 20 45 0 4 2 2 6 4 6 8 3 100 110 108,5 32 50 0 5 14 0 0 0 0 0 0 100 summa 950,0 24 38 0 3 2 2 5 5 7 10 4 100 6,7-7,9 m Dödade, procent

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0,6 ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 50 96,0 30 0 0 0 0 5 0 0 25 35 5 100 70 218,5 40 23 0 3 0 6 5 2 3 8 10 100 90 157,2 37 34 0 4 1 0 2 2 8 9 3 100 110 47,5 50 38 0 0 0 0 0 0 13 0 0 100 summa 519,8 38 27 0 3 0 2 3 1 8 11 5 100 5,0-6,6 m Dödade, procent

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 5,2 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 50 377,6 38 15 0 0 3 0 3 3 10 18 10 100 70 540,2 58 16 0 1 1 1 1 1 7 6 6 100 90 215,0 44 26 0 4 1 1 2 1 7 9 4 100 110 166,9 80 0 0 0 0 0 0 0 0 10 10 100 Bilaga 1 Sidan 8 av 12 VTI rapport 514

(34)

11,6-15,9 m Svårt skadade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 9,2 2 1 0 1 0 5 2 2 4 2 2 21 70 46,7 13 12 1 2 1 8 6 7 2 2 2 57 90 245,8 62 50 2 10 7 6 17 5 4 4 18 185 110 91,2 40 19 1 3 2 2 2 1 1 0 3 75 summa 392,9 118 82 3 16 10 21 27 16 11 9 24 337 10,1-11,5 m Svårt skadade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 7,2 1 0 0 0 0 1 2 0 2 2 1 8 70 13,5 7 2 0 0 0 2 1 3 1 2 1 19 90 28,8 11 4 0 1 0 1 3 1 1 0 1 24 110 1,3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 summa 50,8 19 7 0 1 1 3 6 4 4 4 3 51 8,0-10,0 m Svårt skadade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0,3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 79,8 8 4 0 0 0 3 2 6 12 11 6 50 70 145,7 23 11 1 1 2 5 8 6 5 5 9 76 90 615,7 96 66 1 7 9 9 17 7 11 5 20 248 110 108,5 8 5 0 1 1 2 0 0 1 0 1 19 summa 950,0 134 85 2 9 12 19 28 19 28 22 35 393 6,7-7,9 m Svårt skadade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 0,6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 96,0 8 1 0 0 1 1 2 3 6 6 5 34 70 218,5 24 22 0 2 2 4 5 3 4 4 7 77 90 157,2 50 31 2 4 2 2 8 2 4 4 10 119 110 47,5 3 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 5 summa 519,8 86 56 2 6 4 7 16 8 15 13 23 235 5,0-6,6 m Svårt skadade per år 1994-98

mil 98 S M1 Mövr O1 Oövr U A K C F V Tot

30 5,2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Bilaga 1

Sidan 9 av 12

Figure

Figur 1  Procentuella fördelningar efter vägtyp för längd, trafikarbete och antal  dödade
Figur 2  Antal dödade per år efter olyckstyp för respektive vägtyp.
Figur 3 och  4 visar tydligt att såväl dödskvoten som SSD-kvoten har minskat  under 1990-talet (fram t.o.m
Tabell 1  Normalkvoter enligt Effektsamband 2000.
+3

References

Related documents

Medan de lite äldre barnen, nio till tio år menade att: ”Det är alla saker som man kan använda när man leker” eller att: ”En penna är en leksak om man kan bygga hus med

Ju större antalet anläggningar eller platser för fysisk aktivitet (t ex. gym, promenadstråk, simbassäng) det finns i ett område, desto högre är sannolikheten att de boende

”Även om de flesta utbildningar för lärare erbjuder kunskap om olika barn i behov av särskilt stöd bör detta givetvis även kompletteras med en kunskap kring olika verktyg för

Men de elever i klassen som är i behov av särskilt stöd har flera ett avvikande beteende, några är utåtagerande, vilket gör att lärarna får lägga ner ett

Vi försöker ju då att de ska använda datorn som ett verktyg, som kan rätta deras berättelser, så de kan se att här är något som är fel. Sen kan de ju som sagt använda sig

Särskilt vid tillfällen då läraren själv inte är närvarande, till exempel på raster, är det viktigt att de andra lärarna har en medvetenhet om elevens diagnos och

I början av 1970-talet, innan det nya Etnografiska museet var byggt, åkte jag ut till de gamla kasernerna på Gärdet där museet var in­.. hyst

Ridning är inte bara en hobby, sport eller spel utan fungerar även som ett alternativ behandlingsmetod för både psykologiska och fysiska sjukdomar till exempel genom