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Prävention von Wildtierunfällen auf Verkehrsinfrastrukturen
In einem Teilprojekt wurde auf der Basis von rapportierten Wildtier-Verkehrsunfällen aus drei Kantonen (Fribourg, Graubünden und Zürich) die Unfallgefahr auf Strassen für die ganze Schweiz modelliert. Diese Vorhersage wurde in drei unterschiedlichen statistischen Modellen umgesetzt. Die Resultate sind in der interaktiven Webkarte einsehbar.
Die Webkarte erlaubt den Vergleich von drei verschiedenen Modellen:
- KER: Logistische Regression auf einer datengetriebenen Segmentierung des Strassennetzes mittels KDE (mit engem Fokus, Kernel-Suchradius r=100 m, 95 % Perzentile)
- KWR: Logistische Regression auf einer datengetriebenen Segmentierung des Strassennetzes mittels KDE (mit weitem Fokus, Kernel-Suchradius r=200 m, 90 % Perzentile)
- RML: Machine Learning Modell (Extra Trees) auf einer regelmässigen Segmentierung in 200 m Segmente
Die Differenzmodelle erlauben den direkten Vergleich von zwei Modellen – räumlich explizit in der Webkarte. Die kartierte Differenz entspricht der Differenz der Kategorie im einen Modell und der Kategorie im anderen Modell. Hat ein Segment in KER die Kategorie 4 (sehr hoch) und in KWR die Kategorie 3 (hoch) dann beträgt die Differenz KER minus KWR den Wert -1 (KER höher als KWR, eine Stufe über grau). Graue Segmente zeigen übereinstimmende Modelle, rote/blaue Segmente zeigen Unterschiede zwischen den Modellen.