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Abbildung der Eigenschaften automatisierter Fahrzeuge in makroskopischen Verkehrsnachfragemodellen
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2022) Sonnleitner, Jörg; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Mit der fortschreitenden Entwicklung in der Fahrzeugtechnik wird sich in den kommenden Jahren die Funktionalität von Pkw und damit deren Nutzung verändern. Noch sind die Auswirkungen der Fahrzeugautomatisierung auf Verkehrsablauf und Mobilitätsverhalten nur unzureichend bekannt. Dies erschwert eine Prognose der künftigen Verkehrsnachfrage. Verkehrsnachfragemodelle können Planern und Entscheidungsträgern helfen, mögliche Auswirkungen technischer Entwicklungen bei automatisierten Fahr-zeugen (AV) und zugehöriger regulatorischer Maßnahmen auf den zukünftigen Verkehr besser zu verstehen. Automatisierte Fahrzeuge werden ein anderes Fahrverhalten als Menschen zeigen und folglich Fahrtzeiten im Verkehrsnetz in Abhängigkeit des Anteils dieser Fahrzeuge in der Fahrzeugflotte verändern. Diese Einflussgrößen müssen auf geeignete Weise in vorhandene Fahrtzeitermittlungsmodelle integriert werden. Hochgradig automatisierte Fahrzeuge erlauben es den Personen, die sonst die Fahraufgabe übernehmen, einen Teil der im Fahrzeug verbrachten Zeit mit anderen Aktivitäten zu verbringen. Dies führt zu der Annahme, dass sich die Wahrnehmung der Fahrzeit in AV von derjenigen in konventionellen Fahrzeugen unterscheidet. Änderungen von tatsächlichen oder empfundenen Fahrtzeiten sind entscheidend für den Ablauf eines Verkehrsnachfragemodells, weil diese die Angebotsqualität beeinflussen, die sich durch Rückkopplung in der Nachfrageberechnung auf die Ziel-, Modus- und Routenwahl auswirkt. Damit wirken sich die erwähnten Einflussgrößen auf Mobilitätsverhalten und Verkehrsnachfrage aus. Verkehrsnachfragemodelle müssen diese Einflüsse adäquat abbilden können. Dies führt zur Notwendigkeit, die Modelle dafür zu erweitern, sodass Nachfragewirkungen automatisierter Fahrzeuge abgeschätzt werden können. In dieser Arbeit werden Modellierungsmethoden vorgestellt, um die Eigenschaften und Auswirkungen von automatisierten Fahrzeugen in makroskopische Verkehrsnachfragemodelle zu integrieren. Der Zweck dieser Methoden ist es, den Personen, die solche bestehenden Modelle anwenden, eine Möglichkeit zur Erweiterung dieser aufzuzeigen, damit diese, basierend auf Annahmen oder Daten zu AV, Prognosen erstellen können. Um die Wirkungen eines veränderten Fahrverhaltens von AV in Fahrtzeitermittlungsmodellen zu berücksichtigen, wird das Konzept der Personenkraftwagen (Pkw)-Einheiten erweitert. Dieses Konzept umfasst die Umrechnung der Fahrzeuganzahl aller Fahrzeugtypen in die Einheit herkömmlicher Pkw. Die Leistungsfähigkeit eines AV wird dann über Pkw-Einheiten-Faktoren angegeben, die von der Funktionalität des Fahrzeugs und vom Typ der Straßenanlage abhängen. Die Arbeit stellt auch eine Methode vor, um die Fahrtzeitwahrnehmung in AV, die nicht vollautomatisiert und damit Teil des Modus Pkw-Fahrer sind, anzupassen. Dafür wird die automatisierte Fahrtzeit mit einem zusätzlichen, vorzugebenden Parameter multipliziert. Dies wirkt sich auf die Routenwahl aus. Anhand des AV-Anteils werden die empfundenen Fahrtzeiten für konventionelle und automatisierte Fahrzeuge gewichtet gemittelt, um empfundene Fahrtzeiten des Modus Pkw-Fahrer als Input für die Modellstufen der Ziel- und Moduswahl zu erhalten. Der Wahrnehmungsparameter für die Modellanwendung in dieser Arbeit reduziert die empfundene automatisierte Fahrtzeit und folgt damit Erkenntnissen der Literaturauswertung. Die verwendeten Faktoren für die Pkw-Einheiten von AV werden durch die Auswertung von Daten mikroskopischer Verkehrsflusssimulationen ermittelt. Beide Methoden werden im makroskopischen Verkehrsnachfragemodell des Verbands der Region Stuttgart angewendet, um Auswirkungen automatisierter Fahrzeuge zu untersuchen. Der Anteil von AV an der privaten Pkw-Flotte wird vorgegeben. Im Rahmen dieser Arbeit sind AV hochautomatisiert und benötigen daher immer eine Person mit Fahrerlaubnis und Pkw-Verfügbarkeit. Für automatisierte Fahrzeuge der ersten Generation wird ein vorsichtigeres Fahrverhalten zugrunde gelegt. Diese beeinflussen dadurch den Verkehrsablauf im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen negativ und verursachen Fahrtzeitverlängerungen. Bei dieser geringeren Leistungsfähigkeit von AV gehen Verkehrsaufkommen und Verkehrsleistung für Pkw-Modi geringfügig zurück. Mit fortschreitender technologischer Entwicklung kann das Fahrverhalten so verbessert werden, dass AV leistungsfähiger als CV sind und den Verkehrsablauf positiv beeinflussen können. Das Verkehrsaufkommen und die Verkehrsleistung der Pkw-Modi nehmen zu. Die Wirkungen fallen mit steigendem AV-Anteil stärker aus. Eine veränderte Wahrnehmung automatisierter Fahrtzeit, sodass diese als kürzer empfunden wird, erhöht die empfundene Angebotsqualität und Erreichbarkeit von Zielen und macht den Modus Pkw-Fahrer damit attraktiver. Aufgrund von dadurch ausgelösten Änderungen in der Ziel- und Routenwahl nehmen mittlere Fahrtweiten und die Verkehrsleistung zu. Für die Ergebnisse ist es entscheidend, wie dicht das Straßennetz ist, das als automatisiert befahrbar zugrunde gelegt wird. Um von den Vorteilen automatisierten Fahrens profitieren zu können, sind Personen bereit, ihre Routenwahl anzupassen. Dies führt dazu, dass die Belastung auf den automatisiert befahrbaren Straßen im Verhältnis stärker zunimmt. Die Modellergebnisse zeigen, dass aufgrund der fortschrittlichen Fähigkeiten hochautomatisierter Fahrzeuge die Pkw-Verkehrsleistung in der Region Stuttgart um etwa 18 % zunehmen könnte. Die Vorteile des automatisierten Fahrens für die Personen, die diese nutzen, bringen also auch erhebliche negative Auswirkungen mit sich, die aus der Zunahme des Straßenverkehrs resultieren. Die Erkenntnisse der Modellanwendung können als Grundlage für die Diskussion über geeignete Maßnahmen aus der Verkehrsplanung dienen, um negative Folgen der Fahrzeugautomatisierung abzumildern oder zu vermeiden. Solche Maßnahmen müssen die Nutzung der zum Pkw konkurrierenden Modi attraktiver machen. Dies kann mit der Förderung anderer Verkehrsmodi oder der Einschränkung der Pkw-Nutzung erreicht werden.
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Development of a virtual city model for urban land use and transport planning
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2016) Liu, Lu; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Die Verkehrsnachfrage im Personenverkehr ist die Folge individueller Entscheidungsprozesse, die von den Eigenschaften der Menschen (Alter, Beruf, Verfügbarkeit des Pkws) und von der Siedlungsstruktur (Verteilung der Nutzung) und dem Verkehrsangebot (Straßen- und ÖPNV Liniennetz), beeinflusst werden. Siedlungsstruktur und Verkehrsangebot sind zwei Einflussfaktoren auf die Verkehrsnachfrage, die Raum- und Verkehrsplaner mit Maßnahmen beeinflussen können. Zum besseren Verständnis der Wirkungen von Siedlungsstruktur und Verkehrsangebots auf die Verkehrsnachfrage wird in meiner Arbeit ein Planstadtmodell entwickelt. Unter einem Planstadtmodell versteht man ein abstraktes Modell einer virtuell gestalteten Stadt, die jedoch die gleichen verkehrlichen Wirkungen wie eine reale Stadt aufweist. Das Planstadtmodell wird in einem tourbasierten Nachfragemodell (VISEM) mit der PTV Software VISUM abgebildet. Das Verkehrsnachfragemodell der Region Stuttgart dient als Referenzmodell für das Planstadtmodell. Das Planstadtmodell umfasst drei Gebiete: die Stadt, die Region und den Rest der Welt. Die Wege zwischen diesen Gebieten werden mit unterschiedlichen Methoden modelliert. Die drei wesentlichen Eingangsgrößen des Planstadtmodells, i.e. Verkehrsangebot, Siedlungsstruktur, Verhaltensweise, sollen vergleichbare Eigenschaften wie das Referenzmodell aufweisen. • Das Verkehrsangebot ist durch ein Straßennetzmodell und ein ÖPNV Liniennetzmodell abgebildet mithilfe vom Netzgeneratortool. • Die Siedlungsstruktur ist von der Verteilung der Einwohner je Personengruppe und von der Verteilung der Aktivitätenorte je Aktivität abhängig. Die Verteilung im Planstadtmodell erfolgt anhand von Nutzungskategorien (z.B. Wohnen, Arbeiten), von Nutzungsdichten und von der Entfernung zur Stadtmitte. • Die Parameter des Nachfragemodells (z.B. Erzeugungsraten und Parameter der Nutzenfunktionen) entsprechen die Verhaltensweise. Diese Parameter im Planstadtmodell werden direkt aus dem Referenzmodell übernommen. Um die gleichen verkehrlichen Kenngrößen (Zahl der Wege je Verkehrsmittel, Personenkilometer) wie das Referenzmodell liefern zu können, wurden das Netzmodell und die Siedlungsstruktur mit unterschiedlichen Methoden kalibriert, z.B. Umweg Faktoren der Strecken einstellen für Reiseweiteverteilung, und Steigung für Reisezeitversteilung des Rades. Nach der Kalibrierung liefert das Planstadtmodell bei vielen Kenngrößen vergleichbare Werte mit dem Referenzmodell. Einige Vereinfachungen, z.B. die Zahl der Orte in der Region, führen jedoch dazu, dass nicht alle Kenngrößen vergleichbar sind. Die Verwendbarkeit des kalibrierten Planstadtmodells wird nochmal durch eine Validierung sichergestellt. Dazu werden im Planstadtmodell und im Referenzmodell Veränderungen im Verkehrsangebot (z.B. pauschale Erhöhung der Geschwindigkeit) und in der Siedlungsstruktur (z.B. pauschale Erhöhung der Einwohnerzahl) vorgenommen. Dann werden die Wirkungen auf die Verkehrsnachfrage ermittelt und verglichen. Das Planstadtmodell wird korrigiert bis die gleiche Veränderung der Nachfragekenngrößen wie im Referenzmodell generiert werden kann, basierend auf der gleichen Veränderung der Eingangsdaten. Das validierte Planstadtmodell wird zur Untersuchung des Einflusses von Maßnahmen in Raumplanung und Verkehrsplanung auf die Verkehrsnachfrage genutzt. Einige Anwendungen des Planstadtmodells, i.e. Einfluss von den folgenden Szenarien auf Verkehrsnachfrage, werden beispielhaft durchgespielt. • Die Trennung der Flächennutzung • Die Mischung der Flächennutzung, • Lagerung der Neuentwicklung in unterschiedlichen Gebieten, • Keine Überlastung auf dem Straßennetz in der Stadt, • Verbesserung der städtischen ÖV Qualität. Die methodologischen Prozesse können für zukünftige Planstadtmodelle mit z.B. einer neuen Straßennetzform oder einem neuen Referenzmodell verwendet werden. Das in meiner Arbeit beschriebene Planstadtmodell steht für weitere Anwendungen und wissenschaftliche Fragestellungen zur Verfügung.
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A framework for traffic assignment with explicit route generation
(2014) Xiong, Yaohua; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Transport assignment models play an important role in the research and practice of transport planning. Traditionally, transport assignment models are link-based, predicting traffic volumes on network links. However, route-based transport assignment models, which work with route sets and determine traffic volumes of routes, became more important in recent years. They support advanced analysis procedures that require route volumes as input, e.g. estimation of OD-matrices and evaluation of intelligent transport systems (ITS). The aim of this research is to develop a general framework for a route-based transport assignment, which emphasizes the quality of the resulting route sets. To achieve this goal, this framework differentiates the assignment procedure into two spate stages. In the first stage, it generates the route sets for all OD-pairs explicitly, and then in the second stage it distributes the travel demand between these routes. With this two-stage structure, a comprehensive route set generation procedure can be incorporated considering specific constraints. In order to generate realistic route sets, it is essential to have a clear definition of the quality of route sets. After examining the assumptions on the travellers’ behaviour in identifying and choosing routes, a set of indicators is introduced to quantify the quality of route sets. These indicators concern two aspects of the quality of route sets: the quality of individual routes and the composition of route sets. Constraints such as global detour factor, local detour factor, local optimal threshold for route sections and road hierarchical index are introduced to ensure the quality of individual routes while constraints such as choice set size and minimal dissimilarity address the composition of route sets. With these indicators in place, a two-stage route set generation procedure is developed to generate route sets whose quality satisfies certain constraints. The first stage employs the branch-and-bound technique to enforce the constraints on individual routes. For a given OD-pair, it enumerates all possible routes systematically and discards routes whose indicators do not satisfy the constraints. The second stage enforces the constraints on the route set composition. It produces route sets that contain a given number of routes where the routes are dissimilar with each other. Using the route set generation method a framework for distributing travel demand on given route sets is presented. It applies a nested logit model that takes advantages of the hierarchical structure of the route choice sets. For the feedback between route choice and route travel time it uses a simple convergence procedure based on successive average. A pilot implementation of this assignment framework is developed and some implementation issues such as network pre-processing are discussed. The pilot implementation is validated with a small test network and a larger test case in the Munich region. Here the generated route sets are compared with observed route sets. The result shows that the framework is capable of reproducing observed route sets with sufficient accuracy and that it is flexible enough to be calibrated for different situations.
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Integration geteilter Fahrzeugflotten in makroskopische Verkehrsnachfragemodelle
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2022) Richter, Emely; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Ein grundlegendes Ziel der Verkehrsplanung ist es, möglichst gute Erreichbarkeiten für Verkehrsteilnehmende zu schaffen und gleichzeitig die negativen Auswirkungen des Verkehrs auf Menschen und Umwelt zu minimieren. Ein attraktives Angebot des öffentlichen Verkehrs (ÖV) kommt diesem Ziel zugute. Oftmals ist ein wirtschaftlicher Betrieb in schwach nachgefragten Orten und Zeiten jedoch nicht realisierbar. Mit der Hoffnung auf vollautomatisierte, fahrerlos fahrende Fahrzeuge und damit verbundene Kostensenkungen treten in diesem Zusammenhang zunehmend geteilte Fahrzeugflotten in den Blick des öffentlichen Interesses. Auf geteilten Fahrzeugflotten beruhende Sharingangebote bieten Verkehrsteilnehmenden die Möglichkeit, Wege entweder lediglich mit einem geteilten Fahrzeug zurückzulegen (Carsharing) oder aber auch die Fahrzeugfahrt zeitgleich mit anderen zu teilen (Ridesharing). Sowohl Carsharing als auch Ridesharing machen bisher nur einen sehr geringen Anteil der in Deutschland zurückgelegten Wege aus (MiD 2017, NOBIS UND KUHNIMHOF (2018)). Für zukünftige Szenarien sollten jedoch frühzeitig und möglichst objektiv und fundiert geeignete Wirkungsmechanismen identifiziert werden, um räumlich und zeitlich weitverbreitete Sharingangebote in eine verkehrsplanerisch zielführende Richtung lenken zu können. Verkehrsnachfragemodelle sind dafür ein geeignetes Mittel. In der Praxis verwendete Verkehrsnachfragemodelle bilden Sharingangebote bisher in der Regel nicht ab. Um diese zu integrieren, müssen sie erweitert werden. Grundlegend lassen sich zwei Arten der Nachfragebetrachtung in Verkehrsnachfragemodellen unterscheiden: mikroskopisch und makroskopisch. Nahezu alle Forschungsansätze zur Integration von Sharingangeboten in Verkehrsnachfragemodelle sind mikroskopisch, ein großer Teil der in der Praxis verwendeten Modelle jedoch makroskopisch (NARAYANAN ET AL. (2020), VOSOOGHI (2019)). In dieser Arbeit wird daher eine Methodik vorgestellt, um Sharingangebote in (bestehende) makroskopische Verkehrsnachfragemodelle zu integrieren. Im Fokus der Arbeit steht nicht die Bestimmung von Angebotsmerkmalen oder Verhaltensparametern der Verkehrsteilnehmenden. Vielmehr wird eine Methodik zur Untersuchung dieser Annahmen aufgezeigt. Die Methodik ermöglicht eine Rückkopplung zwischen Angebot und Nachfrage und orientiert sich am klassischen Vier-Stufen-Algorithmus. Dieser wird unter anderem um Schritte zur Abbildung betriebsseitiger nachfrageabhängiger Prozesse ergänzt. Dabei werden Fahrtenbündelung und Umlaufbildung unterschieden. Die Fahrtenbündelung ist nur für Ridesharing relevant und fasst voneinander unabhängige Personenfahrten in Fahrzeugfahrten zusammen. Die Umlaufbildung verkettet Lastfahrten der Sharingfahrzeuge mittels Leerfahrten zu Fahrzeugumläufen und berechnet die benötigte Flottengröße. Die von FRIEDRICH ET AL. (2018) und RICHTER ET AL. (2019) bzw. HARTLEB ET AL. (2021) vorgestellten Algorithmen bilden die Grundlage dieser Schritte. In Bezug auf die Bündelung werden in der vorliegenden Arbeit vertiefende Untersuchungen durchgeführt, die den Einfluss der vom Betreiber garantierten maximalen Fahrgast-Wartezeit sowie den Einfluss der makroskopischen Nachfragebetrachtung auf den Bündelungsgrad untersuchen. Im Bündelungsalgorithmus nach FRIEDRICH ET AL. (2018) und RICHTER ET AL. (2019) wird eine stetige und abschnittsweise abwechselnd konstante oder linear steigende Funktion zur Berechnung der Fahrzeuglastfahrtanzahl in Abhängigkeit der Personennachfrage genutzt. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird eine alternative Funktionsform entwickelt, die sich bei zunehmender Personennachfrage einem linear steigenden Verlauf annähert. Darüber hinaus wird ein summenerhaltender Rundungsalgorithmus vorgestellt, der es ermöglicht zeitintervallspezifische Nachfragematrizen ganzzahlig zu runden. Die in dieser Arbeit präsentierte Modellierungsmethode ist sowohl für ganzzahlige als auch nicht-ganzzahlige Nachfrage geeignet. Des Weiteren werden die klassischen Schritte des Vier-Stufen-Algorithmus zur Integration von Sharingangeboten angepasst. Je nachdem ob das Sharingangebot als Teil des ÖV oder in Konkurrenz dazu angeboten wird, stehen unterschiedliche Schritte im Vordergrund. Wird Sharing in Konkurrenz zum ÖV angeboten steht die Erweiterung der Moduswahl im Vordergrund. Eine beispielhafte Erhebung und Modellschätzung zeigen einen möglichen Weg auf. Wird Sharing als Teil des ÖV angeboten, sollte es möglichst nicht in direkter Konkurrenz zu bestehenden fahrplangebundenen Angeboten stehen, um diese nicht zu schwächen. Es wird ein Ansatz vorgestellt, der auf einer räumlichen Trennung der Angebotsformen beruht. Dabei wird fahrplangebundener ÖV, direktes Sharing, bei dem Sharing als einziges Verkehrsmittel auf einem Weg genutzt wird, und Sharing als Zubringer zu fahrplangebundenem ÖV unterschieden. Sharing als Zubringer wird in die fahrplanbasierte ÖV-Umlegung eingebunden, um Abfahrten von Bussen und Bahnen als Referenzpunkte für Abfahrts- und Ankunftszeiten der Sharingfahrzeuge verwenden zu können. Die vorgestellte Modellierungsmethode wird in einer Fallstudie zu in den ÖV integriertem Ridesharing im makroskopischen Verkehrsnachfragemodell der Region Stuttgart angewendet. Es werden Szenarien untersucht, in denen im peri-urbanen Planungsraum vorhandene Buslinien durch Ridesharingangebote ersetzt werden. Je nach gewünschter Verbindung wird Ridesharing als Zubringer zu schienengebundenen Verkehrsmitteln oder direkt angeboten. Insbesondere direktes Ridesharing kann den ÖV attraktiver machen. Das führt jedoch auch zu erhöhten betrieblichen Aufwänden und erhöhten durchschnittlichen Reiseweiten im Planungsraum. Die Attraktivitätssteigerung durch Ridesharing als Zubringer ist aufgrund des systemimmanenten Umstiegs und benötigter Pufferzeiten zur Abfederung von Fahrtzeitschwankungen begrenzt. Insgesamt liegt der durchschnittliche Besetzungsgrad der Fahrten in allen Szenarien niedrig. Das ist unter anderem auf die im peri-urbanen Raum typischerweise räumlich und zeitlich disperse Nachfragestruktur zurückzuführen. Ridesharingangebote sind somit insgesamt dazu geeignet das ÖV-Angebot attraktiver zu machen, jedoch ist ihre Effizienz in peri-urbanen und ländlichen Räumen beschränkt. In Städten wiederum, die eine hohe räumlich und zeitlich gebündelte Nachfrage aufweisen, ist es unter verkehrsplanerischen Aspekten wünschenswert den bestehenden ÖV nicht zu schwächen. Die vorgestellte Modellierungsmethodik bereitet einen Weg, um bereits im Vorfeld der Etablierung potenziell bedeutender Sharingangebotsformen Wirkungszusammenhänge zu identifizieren, und ermöglicht somit eine zielgerichtete Verkehrsplanung.
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Integrierte ÖV-Planung - Entwurf, Vergleich und Bewertung von planerischen und algorithmischen Lösungsverfahren
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2020) Hartl, Maximilian; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Der öffentliche Verkehr (ÖV) ist ein wichtiger Teil der öffentlichen Daseinsvorsorge. Der ÖV bietet der Bevölkerung Beförderungsleistungen, die kein eigenes Fahrzeug erfordern. Der ÖV erfüllt eine dienende Funktion und existiert nicht zum Selbstzweck. Der ÖV soll dafür sorgen, dass Reisende zuverlässig, sicher, komfortabel, in einer angemessenen Zeit und mit angemessenem Kostenaufwand an ihr Ziel kommen. All diese positiven Eigenschaften rechtfertigen die Bezuschussung des ÖV durch die öffentliche Hand. Die Förderung leitet die kontinuierliche Erforschung zur Verbesserung bestehender Planungsprozesse ab. Die Forschungsarbeit soll zum einen den Fahrgastkomfort steigern und zum anderen die Betreiberkosten minimieren. Die Angebotsplanung von öffentlichen Verkehrsangeboten ist eine vielschichtige Planungsaufgabe, deren Komplexität bereits bei kleinen Untersuchungsräumen zu hoch ist, um sie in einem Planungsschritt lösen zu können. Daher wird die Aufgabe der Angebotsplanung üblicherweise in mehrere Teilschritte gegliedert und sukzessive wie folgt gelöst: Liniennetzplanung (Verkehrsplanung) - Bestimmung des Liniennetzes, Fahrplanung (Schnittstelle zwischen Verkehrs- und Betriebsplanung) - Festlegung der Fahrzeiten, Takte und Abfahrtszeiten, Einsatzplanung (Betriebsplanung) - Fahrzeugumlaufplanung und Dienstplanung. Die Trennung der Verkehrs- und Betriebsplanung führt bei der Angebotsplanung dazu, dass das übergeordnete Ziel, nämlich die Maximierung der Angebotsqualität und die Minimierung des betrieblichen Aufwands, nicht integriert betrachtet werden. Zur Entwicklung einer integrierten Planungsmethode werden in der vorliegenden Arbeit Methoden aus dem Bereich der Verkehrsplanung und der angewandten Mathematik analysiert. Mit diesen Methoden werden im weiteren Verlauf der Arbeit (verkehrs-) planerische und (mathematisch-) algorithmische Lösungen (= Liniennetze) für virtuelle und reale Untersuchungsräume (Demonstratoren) erstellt. Für die Bewertung der Lösungen werden gängige Kenngrößen wie Betriebskosten und Reisezeit gegenübergestellt.
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Konfiguration algorithmischer Methoden für die Planung von Liniennetzen und Fahrplänen im öffentlichen Verkehr
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2024) Migl, Alexander; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die algorithmische Erstellung von Liniennetzen, von Fahrplänen und von Umlaufplänen für den ÖV. Dabei geht es nicht um die Neu- oder Weiterentwicklung von Optimierungsverfahren, sondern um die geschickte Nutzung bereits vorhandener Verfahren. Hierfür wird die Open-Source-Bibliothek LINTIM genutzt. Die Eingangsdaten der Verfahren werden so konfiguriert, dass die Ergebnisse möglichst gut planerischen Vorstellungen entsprechen. Planerische Vorstellungen eines Linienkonzepts können beispielsweise ein übersichtliches Netz (wenige lange Linien, statt viele kurze Linien), die Nutzung einer Systemfrequenz oder die Vorgabe von Terminals und Umsteigehaltestellen sein. Dazu werden die Eingangsdaten des Verkehrswegenetzes - für einen Bus ist das das Straßennetz - so vereinfacht, dass einerseits die Problemgrößen für die Algorithmen reduziert werden und andererseits Ergebnisse erzeugt werden, die planerischen Vorstellungen an die Gestalt der Linien besser entsprechen.
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Methoden zur Analyse und Prognose des Verkehrsaufkommens unter Berücksichtigung des Wetters auf Autobahnen
(2014) Pillat, Juliane; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
In der vorliegenden Arbeit wird der Wettereinfluss auf das Verkehrsaufkommen und die Verkehrslage auf Autobahnen untersucht. Fundierte Aussagen über die zu erwartende Verkehrslage sind die Grundlage, um mithilfe verkehrsplanerischer und betrieblicher Maßnahmen sowie Information der Verkehrsteilnehmer die verkehrlichen Abläufe zu optimieren. Verkehrsmodelle erlauben es, diese fundierten Aussagen bezüglich der zu erwartenden Verkehrslage zu treffen. Die Verkehrslage wird durch das Verkehrsaufkommen und die Kapazität bzw. die Fahrzeit bestimmt. Für eine adäquate Modellierung der Verkehrslage ist es unabdingbar, die wesentlichen Einflussgrößen dieser Kenngrößen zu beachten. Eine dieser Einflussgrößen ist zweifelsohne das Wetter: Niederschlag beeinflusst z. B. die Sichtweite und führt zu einem veränderten Fahrverhalten bezüglich gewählten Abstand und Geschwindigkeit und beeinflusst somit Fahrzeit und Kapazität. Sonnenschein und angenehme Temperaturen führen an Wochenenden zu vermehrten Ausflügen und beeinflussen folglich das Verkehrsaufkommen. Die genannten Effekte wurden bisher mit verschiedensten statistischen Methoden identifiziert, die sich ausschließlich auf Untersuchungen ausgesuchter Messquerschnitte oder Befragungen stützen. Es fehlen jedoch Aussagen zur räumlichen Übertragbarkeit dieser punktuellen Ergebnisse. Ansätze zu einer Integration in die Verkehrsmodellierung sind ebenfalls nicht vorhanden, sodass eine wetterabhängige Prognose des Verkehrsaufkommens und der Verkehrslage derzeit nicht möglich ist. Ziel dieser Arbeit ist es daher, den Einfluss des Wetters auf das Verkehrsaufkommen zu quantifizieren und Methoden zu entwickeln, die eine wetterabhängige Prognose der Verkehrsstärke ermöglichen. Darüber hinaus wird geprüft, inwiefern eine Integration des Wetters in Verkehrsmodelle deren Prognosequalität verbessert. Im Gegensatz zu den vorherigen Untersuchungen stützt sich die vorliegende Arbeit nicht nur auf punktuelle Analysen, sondern auf eine großräumige empirische Datenbasis. Die Datenbasis bezieht sich fast ausschließlich auf Autobahnen. Somit sind mit dieser Datenbasis netzbezogene Analysen und Prognosen des Verkehrsaufkommens und der Verkehrslage auf Autobahnen möglich. Das Untersuchungsgebiet befindet sich im südöstlichen Bayern zwischen München, Salzburg und Kufstein und umfasst ca. 300 Autobahnkilometer. Für die Untersuchungen stehen lokale Geschwindigkeits- und Verkehrsstärkedaten aus ca. 100 Detektoren, lokale und regionale Wetterdaten sowie Unfall- und Baustellendaten für einen Zeitraum von vier Jahren zur Verfügung. Außerdem wurde an vier richtungsbezogenen Querschnitten über ein Jahr eine Vollerfassung der Kfz-Kennzeichen durchgeführt. Aus den Kennzeichendaten werden abschnittsbezogene Fahrzeiten und Informationen zur Herkunft der Fahrzeuge abgeleitet. Zunächst erfolgt die Untersuchung des Wettereinflusses und die Identifikation weiterer Einflussgrößen auf das Verkehrsaufkommen mittels Regressions- und Clusteranalyse sowie eine Auswertung der deutschlandweiten Haushaltsbefragung Mobilität in Deutschland. Dazu werden mittels einer deskriptiven Datenanalyse Hypothesen bezüglich möglicher Einflussfaktoren, u. a. Wochentag, Schulferien oder Feiertage, abgeleitet, die mithilfe der benannten Methoden überprüft werden. Als Datengrundlage werden die lokalen Verkehrsstärkedaten und die Kennzeichendaten sowohl auf Stunden- als auch auf Tagesebene herangezogen. Die Analyse liefert die folgenden Erkenntnisse: • Mit der Regressions- und Clusteranalyse können als wesentliche Einflussfaktoren, neben den Wochentagen, die überregionalen Urlaubsverkehre aus Deutschland und den europäischen Nachbarländern identifiziert werden. Vor allem an Freitagen und Samstagen steigt das Tagesverkehrsaufkommen in den Winter- und Sommermonaten zum Teil um mehr als 50 %. Dabei treten auch außerhalb der Schulferien Urlaubsverkehre mit signifikantem Einfluss auf das Tagesverkehrsaufkommen auf. • Die Ergebnisse der Regressionsanalyse zeigen außerdem einen signifikanten Einfluss des Wetters auf das Tagesverkehrsaufkommen. Die qualitative und quantitative Ausprägung des Wettereinflusses ist dabei abhängig vom Wochentag, der Tageszeit und der räumlichen Lage der untersuchten Strecke in Bezug auf Ballungsräume und Gebiete mit hohem Freizeitwert. Besonders gutes Wetter führt tendenziell zu einem erhöhten Verkehrsaufkommen (bis zu +8 % des Tagesverkehrsaufkommens) und schlechtes Wetter beeinflusst das Verkehrsaufkommen negativ (bis zu -10 % des Tagesverkehrsaufkommens). Die Wettereffekte sind an Samstagen und Sonntagen besonders ausgeprägt und nehmen mit wachsender Entfernung zum Ballungsraum ab. • Mittels Clusteranalyse ist der Einfluss des Wetters auf das gesamte Tagesverkehrsaufkommen hingegen nicht nachweisbar. Die Clusteranalyse zeigt lediglich für die separate Betrachtung des Regionalverkehrs einen Wettereinfluss auf den Verlauf der stündlichen Tagesganglinien. • Die Auswertung der Haushaltsbetrachtung untermauert die Hypothese, dass vor allem Freizeitverkehre vom Wetter beeinflusst werden. Die Anzahl der durchgeführten Freizeitwege mit dem PKW erhöht sich bei sehr gutem Wetter (bis +70%) und verringert sich tendenziell bei schlechtem Wetter (bis -26 %). Auch hier ist der Effekt an Samstagen und Sonntagen am deutlichsten ausgeprägt. Außerdem steigt die mittlere Reiseweite der mit dem PKW durchgeführten Freizeitwege bei sehr gutem Wetter gegenüber durchschnittlichem Wetter von 15,1 km auf 16,8 km an. Bei schlechtem Wetter fällt die mittlere Reiseweite hingegen auf 13,8 km ab. Aufbauend auf den Analyseergebnissen wird eine wetterabhängige Prognose der stündlichen Verkehrsstärke eines gesamten Jahres mittels der folgenden vier alternativen Modellansätze durchgeführt: • Regressionsmodell: Die kalendarischen Ereignisse und das beobachtete Wetter werden durch binäre Variablen in einem linearen Regressionsmodell beschrieben. Für jeden Verkehrsdetektor werden für jeden Wochentag und jede Stunde separate Regressionsmodelle geschätzt und eine Prognose durchgeführt. • Clusterbasiertes Modell: Es werden Netzganglinien, bestehend aus lokalen stündlichen Verkehrsstärkedaten, geclustert. Für jeden Prognosetag eines Jahres wird anhand der kalendarischen Eigenschaften dieses Tages und der beobachteten Wettersituation die repräsentative Netzganglinie eines Clusters zugordnet und unmittelbar als Prognose verwendet. • Verhaltensbasiertes Verkehrsnachfragemodell: Die wetterabhängige Verkehrsnachfragemodellierung erfolgt auf Basis einer wetterabhängigen Verkehrserzeugung und Zielwahl. Dazu werden Wetterregionen im Untersuchungsgebiet definiert und für verschiedene Wettersituationen neue Gesamtverkehrsmatrizen berechnet. Es werden Korrekturfaktoren bezüglich eines Referenzfalls mit durchschnittlichem Wetter erzeugt. • Modellkombination aus clusterbasiertem Modell und Verkehrsnachfragemodell: Bei der kombinierten Modellierung gehen die unabhängig vom Wetter prognostizierten Netzganglinien als Randsummenbedingung in ein Matrixschätzverfahren ein. Die entstehende Matrix wird anschließend mittel der entstandenen Korrekturfaktoren aus dem Verkehrsnachfragemodell an die vorherrschende Wettersituation angepasst. Die Betrachtung der Prognoseergebnisse zeigt, dass für das Regressionsmodell und die Modellkombination die Prognosequalität durch Einbezug des Wetters erhöht werden kann. Als Qualitätsmaß der Modellprognose wird der mittlere GEH-Wert verwendet. Für das clusterbasierte Modell zeigt sich eine etwas geringere Prognosequalität bei Betrachtung des Wetters. Allerdings wird an Samstagen und Sonntagen die Prognosequalität durch die Betrachtung des Wetters im clusterbasierten Modell öfters verbessert als verschlechtert. Die prognostizierten Verkehrsaufkommen werden daraufhin für eine exemplarische Prognose der Verkehrslage auf einem ausgewählten Netzabschnitt mittels logistischer Regression herangezogen. Die Verkehrsaufkommen aller Modellansätze erweisen sich hierbei als signifikante Einflussfaktoren auf die Verkehrslage. Eine Erhöhung des Verkehrsaufkommens führt dabei zu einer Verschlechterung der Verkehrslage. Ebenfalls signifikanten negativen Einfluss auf die Verkehrslage haben Unfallereignisse, ein hoher Fernverkehrsanteil und Regenereignisse. Abschließend werden die vier Modellansätze anhand eines entwickelten Bewertungsverfahrens hinsichtlich Konsistenz, Verwertbarkeit, Flexibilität, Aufwand und Transparenz evaluiert. Das Regressionsmodell und das clusterbasierte Modell weisen trotz geringen Aufwands eine gute quantitative Realitätsnahe auf. Das Verkehrsnachfragemodell und die Modellkombination sind hingegen mit einem hohen Modellierungsaufwand verbunden, besitzen jedoch eine höhere Konsistenz bezüglich der abgebildeten Wirkungszusammenhänge. Sowohl das Verkehrsnachfragemodell als auch die Modellkombination erlauben außerdem im Gegensatz zum Regressionsmodell und zum clusterbasierten Modell eine Maßnahmenuntersuchung und somit eine fundierte Strategieentwicklung für verschiedene Szenarien. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zeigen, dass eine wetterabhängige Prognose des Verkehrsaufkommens mit allen vier Modellansätzen möglich ist. Die Wetterabhängigkeit des Prognosemodells ist jedoch nicht zwingend mit einer Verbesserung der Prognosequalität verbunden. Grundvoraussetzung hierfür ist eine adäquate Modellierung der vermeintlich stärkeren Einflussgrößen, wie z. B. der Urlaubsverkehre. Vor diesem Hintergrund wären einige vertiefende Untersuchungen wünschenswert, z. B. inwieweit die ANPR-Daten genutzt werden können, um überregionale Fahrtenmatrizen abzuleiten und Erkenntnisse zur Prognose der Urlaubsverkehre zu gewinnen.
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Methoden zur Erfassung von Verkehrsströmen und Fahrzeiten mit stationären fahrzeugwiedererkennenden Detektoren
(2013) Otterstätter, Thomas; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Informationen über die Verkehrslage und die Verkehrsnachfrage bilden eine wichtige Grundlage für eine optimale Planung und einen effizienten Betrieb der Verkehrsinfrastruktur. Zur Erfassung der Verkehrslage kommt heutzutage eine Vielzahl von Messtechniken zum Einsatz. Mit den Messtechniken können die lokale Verkehrsstärke und die lokale Geschwindigkeit an einem Ort, aber auch die Fahrzeit bzw. die mittlere Geschwindigkeit auf Netzabschnitten erfasst werden. Regelmäßige Daten über die Verkehrsnachfrage, die zusätzlich Informationen über die Quelle und das Ziel sowie die Route einer Ortsveränderung enthalten, sind jedoch bis heute nicht verfügbar. Verkehrsnachfragedaten werden fast ohne Ausnahme mit Verkehrs-nachfragemodellen berechnet, die basierend auf Daten der Siedlungsstruktur, des Verkehrsverhaltens und des Verkehrsangebots Ortsveränderungen von Personen und Fahrzeugen nachbilden. Einige der zur Erfassung von mittleren Geschwindigkeiten auf Netzabschnitten verwendeten Messtechniken erlauben weiterführende Auswertungen, die sich auch zur Beobachtung der Verkehrsnachfrage eignen. Die vorliegende Arbeit beschreibt Methoden zur Erzeugung einer großen Zahl von Weg-Zeit-Verläufen (Trajektorien) von Verkehrsteilnehmern im Offline-Betrieb. Die vorgestellten Methoden verwenden drei Arten von Datenquellen aus stationären Detektoren, die eine Wiedererkennung von Verkehrsteilnehmern ermöglichen und teilweise bereits für die Erfassung der Verkehrslage zum Einsatz kommen. Die drei behandelten Datenquellen basieren auf der Verwendung von Kennzeichen-erfassungssystemen, der Detektion von Bluetooth-Geräten und auf Mobilfunkdaten, die beim Betrieb eines Mobilfunknetzes erzeugt werden. Die Erzeugung von Trajektorien erfolgt für alle drei Datenquellen nach demselben dreistufigen Prinzip: 1. Wiedererkennung von Kfz-Kennzeichen, Bluetooth- oder Mobilfunkgeräten, die an mehreren Detektoren im Netz erfasst wurden und die aufgrund ihrer zeitlichen Abfolge auf eine zusammenhängende Fahrt schließen lassen. 2. Erzeugen von plausiblen Routen im Verkehrsnetz, die die Abfolgen der Detektoren reproduzieren. 3. Zuordnen von Routen zu identifizierten Fahrten und darauf basierend die Erzeugung von Trajektorien, die den räumlichen und zeitlichen Verlauf der Bewegung eines Verkehrsteilnehmers oder eines Fahrzeugs beschreiben. Im Rahmen der Ausführungen wird auf die Unterschiede, die bedingt durch die Erfassungsreichweite und sonstige Besonderheiten der Detektionstechnik entstehen, eingegangen. Die Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden wird anhand zweier Praxisbeispiele für die Datenquellen Bluetooth und Mobilfunkdaten über einen Zeitraum von 83 bzw. 67 Tagen demonstriert. Die damit verbundenen Auswertungen zeigen, dass beide Datenquellen eine ausreichend große Stichprobe der Verkehrsteilnehmer erfassen, um Rückschlüsse auf die Verkehrslage und eine Beobachtung der Verkehrsnachfrage zu ermöglichen. Da alle Datenquellen nur eine Stichprobe des gesamten Verkehrsaufkommens liefern, wird in einem zweiten Teil der Arbeit ein dynamisches Hochrechnungsverfahren vorgestellt. Dieses ist in der Lage, für eine große Zahl von Trajektorien deren räumliche und zeitliche Ausbreitung in einem Verkehrsnetz zu berücksichtigen und die Verkehrsstärke, die diese repräsentieren, anhand zeitabhängiger Verkehrsstärken von Querschnittsdetektoren hochzurechnen. Die auf diese Weise hochgerechneten Trajektorien können zu Quelle-Ziel-Matrizen für beliebige Zeiträume aufsummiert werden. Im Allgemeinen ist es im Rahmen der Verkehrsplanung allerdings sinnvoller, auf einen durchschnittlichen Tag anstatt auf ein Einzelereignis zurückzugreifen. Zu diesem Zweck wird eine Clusterung durchgeführt, mit deren Hilfe ähnliche Tage identifiziert werden. Die Gruppen oder Cluster ähnlicher Tage werden dann zu typischen Verkehrstagen, wie bspw. einem Montag bis Donnerstag außerhalb der Schulferien, mit einer typischen Quelle-Ziel-Matrix zusammengefasst. Die erzielten Ergebnisse für die beiden Untersuchungsgebiete unterscheiden sich hinsichtlich der Qualität des Hochrechnungsergebnisses. Für den Bluetooth-Untersuchungsraum zeigt sich, dass die Methodik zwar anwendbar ist. Die Anzahl der zur Verfügung stehenden Detektoren reicht aber nicht aus, um die Verkehrsnachfrage in allen Bereichen des Untersuchungsgebiets ausreichend zu beobachten. Dennoch eignen sich die erzeugten Trajektorien zur Erfassung der Verkehrslage, zur Ableitung von Durchgangsverkehrsanteilen und als Grundlage für ein längerfristiges Qualitäts-monitoring. Die vorliegende Arbeit zeigt somit, dass sich Mobilfunkdaten für die Beobachtung der Verkehrsnachfrage eignen und die Erfassung von Bluetooth-Geräten oder Kfz-Kennzeichen weitaus mehr Anwendungsfälle bietet, als die reine Erhebung der Fahrzeit zwischen zwei Querschnitten.
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Modellierung und Optimierung des Verkehrsablaufs in Evakuierungssituationen
(2014) Keller, Katrin; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Thema der vorliegenden Dissertation ist die Modellierung und Optimierung des Verkehrsablaufs in Evakuierungssituationen. Mehrere Katastrophenereignisse in den vergangenen Jahren führten zu großräumigen Evakuierungen. Bereits im Vorfeld von Katastrophen werden Evakuierungspläne ausgearbeitet, um auf die mit der Evakuierung einhergehenden organisatorischen und logistischen Herausforderungen vorbereitet zu sein. Bei der Aufstellung von Evakuierungsplänen werden Verkehrsmodelle verwendet. Sie dienen zur Berechnung des im Evakuierungsfall zu erwartenden Verkehrsaufkommens und zur Lokalisierung von Engpässen im Verkehrsnetz. Die verwendeten Modelle können jedoch den Evakuierungsprozess nur vereinfacht abbilden. Das Verhalten der betroffenen Personen in der Sondersituation Evakuierung wird beispielsweise meist nicht berücksichtigt. Auch wird in vielen Modellen angenommen, dass Betroffene die Evakuierung von der Wohnung aus antreten und sich direkt in Sicherheit bringen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, typische verkehrliche Verhaltensweisen von Evakuierenden im Verkehrsmodell abzubilden. Die dafür notwendigen Verhaltens-parameter werden aus Verhaltensuntersuchungen (z. B. Haushaltsbefragungen zum Mobilitätsverhalten) abgeleitet. Der Aufenthaltsort der Betroffenen zu Beginn der Evakuierung wird mittels eines Alltagsnachfragemodells berechnet. Speziell für Evakuierungen aufgrund von Hochwasser werden über eine neu entwickelte Schnittstelle Angaben zur Befahrbarkeit von Straßenabschnitten zeitdynamisch in das Evakuierungsverkehrsmodell integriert. Auf diese Weise werden Streckenabschnitte im Modell erst gesperrt, wenn Straßen in der Realität überflutet sind. Im Ergebnis liefert das Evakuierungsverkehrsmodell zeitscheibenfeine Informationen zu Verkehrsbelastungen und zur Lage von Engpässen im Straßennetz während einer Evakuierung. Das Modell berücksichtigt dabei die Tageszeit und die Vorwarnzeit der Evakuierung. Durch die verfeinerte Abbildung des Evakuierungsablaufes wird die Prognose-genauigkeit erhöht. Optimierte Maßnahmen zur Beschleunigung des Evakuierungs-ablaufes können identifiziert werden. Zur weiteren Anpassung an die Realität müssten die Modellierungsergebnisse mit einem realen Evakuierungsereignis verglichen und die ermittelten Parameter validiert und kalibriert werden.
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Modellierung und Wirkung von Maßnahmen der städtischen Verkehrsplanung
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2019) Ritz, Charlotte; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der Modellierung und der Wirkung von Maßnahmen der städtischen Verkehrsplanung. Aufgabe der städtischen Verkehrsplanung ist die Sicherung einer angemessenen Angebotsqualität aller Verkehrsmittel, der Schutz der Umwelt und die Erhaltung und Verbesserung der Lebensqualität der Menschen. Hierfür bedient sich die moderne städtische Verkehrsplanung einer zielorientierten Planung. Der Planungsprozess einer zielorientierten Verkehrsplanung umfasst die Phasen der Orientierung und Problemanalyse, der Maßnahmenuntersuchung, der Abwägung und Entscheidungsfindung sowie der Umsetzung und Wirkungskontrolle. Bei der Maßnahmenuntersuchung sind Wirkungsprognosen zu Maßnahmen von großer Bedeutung, da diese darüber Auskunft geben in welchem Umfang die Zielerreichung möglich ist. Ein Werkzeug zur Berechnung dieser Wirkungen sind Verkehrsnachfragemodelle. Ein Verkehrsnachfragemodell dient dazu, die Entscheidungsprozesse der Menschen nachzubilden, die in einer Ortsveränderung resultieren. Auf diese Weise können die Nachfragewirkungen von Maßnahmen prognostiziert werden. Die städtische Verkehrsplanung kann zur Erreichung Ihrer gesetzten Ziele auf verschiedene Maßnahmen zurückgreifen. Typischerweise zählen hierzu Maßnahmen wie Parkraumbewirtschaftung, Straßennetzgestaltung, Geschwindigkeitsbeschränkungen, Durchfahrtverbote, Ausbau des Radverkehrsnetzes und des ÖV-Angebots. Aktuell gewinnen zudem Sharingangebote, wie z. B. Carsharing in verschiedenen Ausprägungsformen, an Bedeutung, und auch Entwicklungen, wie z. B. neue Antriebstechniken und autonomes Fahren, bieten Raum für Maßnahmen der städtischen Verkehrsplanung. Einschlägige Literatur zum Thema beschäftigt sich vorwiegend mit der Modellierung und Untersuchung der Wirkungen einzelner Maßnahmen oder der Wirkungen einer Vielzahl von Maßnahmen, ohne jedoch im letzten Fall auf die Betrachtung der Modellierungsaspekte einzugehen. Ein zusammenfassender Überblick, der Aussagen sowohl hinsichtlich der Modellanforderungen, der Modellierbarkeit und der Wirkungen einer Vielzahl von Maßnahmen der städtischen Verkehrsplanung trifft, fehlt jedoch. Zielsetzung der vorliegenden Arbeit ist es Anwendern, Planern, Verwaltungen und politischen Entscheidungsträgern aufzuzeigen, wie und in welchem Umfang Verkehrsnachfragemodelle den Planungsprozess der städtischen Verkehrsplanung unterstützen können und welche Maßnahmen hinsichtlich der Zielerreichung am wirkungsvollsten sind. Hierzu bietet die Arbeit, unterstützt durch eine Klassifizierung von Maßnahmen, eine ganzheitliche Betrachtung des rechnergestützen Planungsprozesses. Dies schließt die Betrachtung der Modellanforderungen, der Modellierung, die Wirkungsbetrachtung und den Wirkungsvergleich typischer Maßnahmen ein. Für ausgewählte Maßnahmen der städtischen Verkehrsplanung erfolgt eine Untersuchung der Wirkungszusammenhänge und Wirkungsvermutungen, aus welchen wiederum modelltechnische Anforderungen zur Abbildung der Wirkungen an das Nachfragemodell resultieren. Anhand dieser Anforderungen werden Aussagen darüber getroffen, in welchem Umfang die Wirkungen mit einem Verkehrsnachfragemodell nach dem Stand der Technik der Software sowie dem Stand der Technik der Praxis modelliert werden können. Zudem werden Modellierungsvarianten einzelner Maßnahmen diskutiert. Die Untersuchung der modelltechnischen Anforderungen an Verkehrsnachfragemodelle für die Modellierung städtischer Maßnahmen zeigen, dass nicht für alle Maßnahmen die Wirkungen mit dem Stand der Technik der Praxis oder auch dem Stand der Technik der Software berechnet werden können. Es wird erarbeitet, dass für bestimmte Maßnahmen die Ursachen in der Modellstruktur begründet liegen. Dies kann beispielsweise bei fehlenden Teilmodellen, die bisher nicht in kommerziellen Softwareprodukten verfügbar sind und nur unter großem Zeitaufwand ergänzt werden können, der Fall sein. Für andere Maßnahmen hingegen bleibt festzuhalten, dass fehlende Kenntnisse über die Wirkungen der Maßnahmen, die wiederum zur Anpassung von Parametern notwendig sind, ausschlaggebend für eine mangelnde Modellierbarkeit sein können. Anschließend werden mit dem Verkehrsnachfragemodell der Region Stuttgart, das dem Stand der Technik entspricht, geeignete Maßnahmen und konkrete Maßnahmenfälle untersucht. Es werden Wirkungszusammenhänge und Wirkungsvermutungen aufgezeigt, Einschränkungen der Abbildung dargelegt, die Modellierung der Maßnahmenfälle beschrieben, die resultierenden Wirkungen dargestellt sowie Aussagen zur Ergebnisqualität getroffen. Die für die betrachteten Maßnahmenfälle berechneten Wirkungen liegen in unterschiedlichen Größenordnungen. Die Untersuchung der Ergebnisqualität zeigt auf, dass für alle Maßnahmenfälle Wirkungen berechnet werden können. Einschränkend ist jedoch anzumerken, dass die Streckenbelastungen im MIV und ÖV bei Maßnahmenfällen mit schwachen Wirkungen im Bereich der Modellungenauigkeiten liegen können und daher in der Realität kaum messbar sind. Im Anschluss erfolgt ein Wirkungsvergleich der modellierten Maßnahmenfälle. Die Ergebnisse zeigen, dass Maßnahmen eine Verlagerung vom Umweltverbund (Modi ÖV, Fuß, Rad) hin zum Modus Pkw bewirken, wenn diese die Attraktivität des Modus Pkw steigern. Wird die Attraktivität des Modus Pkw durch Restriktionen, wie z. B. eine City-Maut oder verringerte zulässige Höchstgeschwindigkeiten, gemindert, führt dies zu einer Verlagerung vom Pkw hin zum Umweltverbund. Es wird aufgezeigt, dass eine Steigerung der Attraktivität eines bestimmten Modus des Umweltverbundes auch eine Verlagerung aus den anderen Modi des Umweltverbundes hin zu diesem Modus bewirkt. Danach werden hinsichtlich der Zielerreichung der Maßnahmen beispielhaft die Ziele „Verkehrsverlagerungen hin zum Fuß- und Radverkehr“, „Verkehrsverlagerungen hin zum ÖV“, „Reduktion des motorisierten Verkehrs“ und „Reduzierung der Umweltbelastungen“ betrachtet. Die Wirkungsberechnungen am Beispiel der Region Stuttgart zeigen, dass der Maßnahmenfall „Netzgebühren für die Region Stuttgart“ und der Maßnahmenfall „Reduzierung der ÖV-Fahrpreise um 100 % in der Region“ am effektivsten zur Zielerreichung sind. Aufgrund der vorliegenden Modellstruktur stellen die Wirkungen der Maßnahmenfälle auf den ÖV jedoch ein Potential dar, zu dessen Erreichung ggf. ein Ausbau der Kapazitäten notwendig ist. Der Vergleich von Wirkungsergebnissen konkreter Maßnahmenfälle mit Maßnahmenfällen der Literatur verdeutlicht, dass Wirkungen von Maßnahmenfällen je nach Ausgangssituation und Ausgestaltung des Maßnahmenfalls nicht zwingend in derselben Größenordnung liegen müssen. Abschließend bleibt festzuhalten, dass die vorliegende Arbeit sich auf die Betrachtung der Wirkungen einzelner Maßnahmenfälle beschränkt. Aufgrund möglicher Wechselwirkungen von Maßnahmen untereinander ist es bedeutend, die Wirkungen von Maßnahmenbündeln als solche weiterführend zu untersuchen.
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Modellierung von Anbindungen in Verkehrsplanungsmodellen
(2008) Galster, Manuel; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Anbindungen in Verkehrsplanungsmodellen beschreiben den ersten und letzten Teilweg einer Ortsveränderung. Dieser Teilweg wird zu Fuß zurückgelegt und verbindet den Start- bzw. Zielort einer Ortsveränderung mit dem Einstiegs- bzw. Ausstiegsort in oder aus einem Verkehrsmittel. In Verkehrsplanungsmodellen, die nicht das komplette Verkehrsangebot abbilden, repräsentieren Anbindungen darüber hinaus den Fahrtweg zu dem Teil des Verkehrsangebotes, der im Verkehrsplanungsmodell tatsächlich enthalten ist, in der Regel zum übergeordneten Straßennetz bzw. zum nächsten Bahnhof. Gleichzeitig definieren Anbindungen die Einspeisungspunkte der Verkehrsnachfrage in das Verkehrsnetz. Die Auswahl der Anbindungspunkte beeinflusst auf diese Weise die Verteilung der Verkehrsnachfrage im Nahbereich der Verkehrszellen. Der in Verkehrsplanungsmodellen gebrauchte Begriff der Anbindungszeiten umfasst die Zeitkomponenten Zugangszeit, Abgangszeit, Parkplatzsuchzeit, Startwartezeit und Fahrzeit im untergeordneten Netz. Wie bei allen Modellen besteht eine Problematik bei der Modellierung von Anbindungen darin, dass einerseits eine möglichst genaue Abbildung der Realität erreichen werden soll, auf der anderen Seite der Aufwand der Planungsaufgabe angemessen sein muss. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, praxisnahe Methoden für die Ermittlung von An-bindungszeiten in Verkehrsnetzen in Abhängigkeit von der Netzstruktur und der Siedlungsstruktur zu ermitteln. Ein weiteres Ziel ist es, Verkehrsmodellierern handhabbare Regeln für die Modellierung von Anbindungen an die Hand zu geben, um auf diese Weise eine einheitliche und reproduzierbaren Vorgehensweise zu ermöglichen.
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Nutzung von Mobilfunkdaten für die Analyse der Routenwahl
(2010) Schlaich, Johannes; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Mobilfunkgeräte sind in den letzten Jahren zum ständigen Begleiter der meisten Menschen in Deutschland und in der ganzen Welt geworden. Das Mobilfunknetz kennt während des normalen Betriebs für jedes angeschaltete Mobilfunkgerät die aktuellem ungefähr 30 bis 40 Funkzellen umfassende Location Area. Damit bieten sich die im Betrieb anfallenden Mobilfunkdaten als Datenquelle für Verkehrsingenieure an, um eine große Anzahl von Ortsveränderungen kontinuierlich zu beobachten. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt ein Verfahren, mit dem aus Mobilfunkdaten Trajektorien von Mobilfunkteilnehmern generiert werden können. Diese Methode basiert auf den Daten von Location Area Updates, die immer dann erfolgen, wenn ein Mobilfunkgerät eine Location Area verlässt und in eine andere Location Area wechselt. Diese finden auch dann statt, wenn keine Telefonate geführt werden. Somit können mit dieser Methode die Ortsver¬änderungen aller einge¬schalteten Mobilfunkgeräte im untersuchten Mobilfunknetz erfasst werden. Die Durchführung des Verfahrens mit Mobilfunkdaten von T-Mobile im Untersuchungs-gebiet im Nord-Westen Baden-Württembergs ergibt, dass Trajektorien ab einer Länge von ungefähr 20 Kilometern erzeugt werden können, wobei die Qualität der Trajektorien mit ihrer Länge zunimmt. Damit eignet sich das Verfahren vor allem für Autobahnen und ausgewählte Bundesstraßen, nicht aber für innerstädtischen Verkehr. Im zweiten Teil der Arbeit werden die Trajektorien aus Mobilfunkdaten dazu verwendet, das Routenwahlverhalten mit Maximum-Likelihood-Schätzungen zu analysieren. Dabei wird untersucht, welche Einflussgrößen Verkehrsteilnehmer bei der Routenwahl berücksichtigen. Mögliche Einflussgrößen sind dabei die Routenempfehlungen auf dynamischen Anzeigen entlang der Straße sowie Verkehrs¬meldungen, die über den Verkehrsfunk bzw. das Navigationsgerät empfangen werden. Die Ergebnisse in der Autobahn-Netzmasche zwischen Stuttgart, Karlsruhe, Walldorf und Heilbronn unter Nutzung von ungefähr 1 Million Trajektorien zeigen deutlich, dass die Verkehrsteilnehmer beide genannten Einflussgrößen bei ihren Routenwahlent-scheidungen berücksichtigen. Ungefähr 30 % der Verkehrsteilnehmer auf der Standardroute wechseln bei einer entsprechenden Routenempfehlung auf die Alternativroute. Eine ähnliche Wirkung haben akkumulierte Verkehrs¬meldungen von sieben Kilometer Stau auf der Standardroute. Für den Bereich der Netzbeeinflussungsanlage im Norden von Stuttgart, die den Verkehr zwischen der Autobahn A81 und Stuttgart auf verschiedene Routen steuert, lässt sich dagegen keine Wirkung der Verkehrsmeldungen nachweisen. Zudem ist der Befolgungsgrad der innerhalb des Untersuchungszeitraums von drei Monaten nur selten aktiven Routenempfehlungen auf dynamischen Anzeigen mit 3 % stadtauswärts bzw. 17 % stadteinwärts geringer als in der BAB-Netzmasche. Somit zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit, dass Mobilfunkdaten eine sehr interessante Datenquelle für Verkehrsingenieure sind.
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Öffentliche Fahrradverleihsysteme - Wirkungen und Potenziale
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2015) Rabenstein, Benjamin; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Öffentliche Fahrradverleihsysteme (ÖFVS) im Selbstbedienungsbetrieb, mit Kurzzeit- Leihmöglichkeit und Rückgabe an einer beliebigen Station, finden in deutschen Städten eine immer weitere Verbreitung und sind in den Verkehrs- und Nachhaltigkeitskonzepten vieler Kommunen enthalten. In den Konzepten werden stets die zu erwartenden positiven verkehrlichen und umweltbezogenen Wirkungen betont und unter anderem als Argument für die Bereitstellung der notwendigen (Anschub-) Finanzierung angegeben. Bisher gibt es zur Ermittlung dieser Wirkungen nur wenige Untersuchungen. Eine Begründung dafür ist, dass bisher kein bewährtes Konzept zur Erhebung dieser Wirkungen vorlag bzw. eine fundierte Erhebung eines hohen Aufwands bedarf. Erhebungskonzept: In der vorliegenden Arbeit wird ein Erhebungskonzept für Kenngrößen zur Evaluierung der Wirkungen von ÖFVS beschrieben und damit die Wirkungen von vier ÖFVS untersucht. Das Erhebungskonzept gliedert sich in folgende fünf unterschiedliche Erhebungen: 1. Angaben zur Lage der Stationen und zur Räderzahl der ÖFVS. 2. Nutzungsdaten aus dem Buchungssystem der ÖFVS mit Angaben zu jedem einzelnen Ausleihvorgang. 3. Befragung der ÖFVS-Nutzer an den ÖFVS-Stationen zum aktuellen, mit dem ÖFVS durchgeführten Weg. 4. Haushaltsbefragung von Nutzern der ÖFVS und einer Bevölkerungsstichprobe zu ihrem Mobilitätsverhalten inklusive eines Wegetagebuchs über eine Woche. 5. Testnutzung und Stationsbegehung der ÖFVS. Anhand der mit diesem Erhebungskonzept gewonnenen Daten werden das Angebot, die Wirkungen auf die Verkehrsnachfrage und auf die Betreiber sowie die Umwelt beschrieben. Diese Erhebungen wurden für die ÖFVS „Konrad“ in Kassel, „MVGmeinRad“ in Mainz, „NorisBike“ in Nürnberg und „metropolradruhr“ im Ruhrgebiet durchgeführt. Angebotsbeschreibung der ÖFVS: Die untersuchten ÖFVS umfassen zwischen 50 und rund 100 Stationen. An diesen Stationen stehen zwischen 450 und rund 1.000 Fahrräder zur Ausleihe bereit. Das Bedienungsgebiet hat eine Größe zwischen 30 und 100 qkm. Die Stationen sind aber nicht gleichmäßig verteilt, in einem zentralen Bereich liegt jeweils eine Verdichtung des Stationsnetzes vor. Wirkungen von ÖFVS auf die Verkehrsnachfrage: Die Wirkungen auf die Verkehrsnachfrage bestehen aus einer Nutzercharakterisierung, einer Beschreibung des Mobilitätsverhaltens der ÖFVS-Nutzer im Vergleich zur Bevölkerung und einer Beschreibung der Nutzungsstruktur der ÖFVS. - Der typische ÖFVS-Nutzer ist männlich, zwischen 20 und 49 Jahre alt, Zeitkartenbesitzer des öffentlichen Verkehrs (ÖV), Student oder vollzeiterwerbstätig, überdurchschnittlich ausgebildet und bewertet das ÖV-Angebot besser als die Bevölkerung. - Das Mobilitätsverhalten von ÖFVS-Nutzern zeichnet sich durch Multimodalität aus. ÖFVS-Nutzer sind mobiler, sie legen mehr Wege und auch mehr Kilometer zurück. Dabei nutzen sie stärker den Umweltverbund und weniger den Pkw als die Bevölkerung. Bei 3 bis 6 von 10 ÖFVS-Wegen wird der Vor- und Nachlauf mit dem ÖV zurückgelegt. Die ÖFVS ersetzen hauptsächlich ÖV- und Fußwege. Zwischen 1 % und 10 % der ÖFVS-Wege werden vom Pkw verlagert. - Die Ausleihen pro Rad und Tag schwanken stark zwischen den vier untersuchten ÖFVS. Es wurden monatliche Durchschnittswerte zwischen 0,2 und 2,4 Ausleihen pro Rad und Tag beobachtet, im Jahresdurchschnitt liegen die Werte zwischen 0,1 und 1,2 Ausleihen im Monat. Die Räder werden zum allergrößten Teil maximal 30 min ausgeliehen. Auch wenn die Zahl der registrierten Nutzer hoch ist, werden die ÖFVS nur von einer relativ kleinen Gruppe von Nutzern regelmäßig benutzt. So entfallen rund 2/3 der Ausleihvorgänge auf 1/6 der registrierten Nutzer. Bei den ÖFVS sind auch außerhalb der ÖV-Betriebszeiten Nutzungen zu verzeichnen. Wirkungen von ÖFVS auf Betreiber und Umwelt: Ein Betreiber eines ÖFVS hat zum Ziel, das ÖFVS möglichst erfolgreich und gleichzeitig mit möglichst geringem Kosteneinsatz zu betreiben. Außerdem sollten die Umweltwirkungen möglichst geringgehalten werden. Die Ergebnisse zeigen, dass: - ÖFVS sich bei den aktuellen Kostenstrukturen und Nutzungsintensitäten nicht kostendeckend aus Nutzungsentgelten betreiben lassen. - ÖFVS unter Berücksichtigung der betriebsbedingten Emissionen bei der beobachteten Nutzungsintensität und den untersuchten Betriebskonzepten momentan keine geeignete Maßnahme zum Klimaschutz darstellen. Potenziale der ÖFVS: Weitergehend wird eine Methode zur Ermittlung der Nutzungspotenziale der ÖFVS bei der Bevölkerung der Untersuchungsgebiete auf Grundlage der erhobenen Wegetagebücher vorgestellt. Die Methode schätzt ab, welche Auswirkungen es hätte, wenn sich mehr Personen wie die ÖFVS-Nutzer in Bezug auf die Verkehrsmittelwahl verhalten würden. Die Potenzialanalyse legt dabei einen Schwerpunkt auf Wege, die den aktuell beobachteten ÖFVS-Wegen ähnlich sind und insofern vom motorisierten Individualverkehr (MIV) auf das ÖFVS verlagert werden können. Die Verlagerungen vom MIV haben die größten Wirkungen auf das sonstige Verkehrsgeschehen und die Umwelt. Die wesentlichen Rahmenbedingungen der Methode und die Annahmen dabei sind: - Keine Veränderung der Siedlungs- und Raumstruktur, - Keine Veränderung der Struktur der Ausgänge (Reisezeit, Wegereihenfolge, Wegezweck), - Alle Wege, die die folgenden Bedingungen erfüllen, können vom MIV auf das ÖFVS verlagert werden: - Reiseweite des MIV-Weges liegt im Bereich der mit dem ÖFVS beobachteten Weglängen, - Reisezeitverhältnis des MIV-Weges zum ÖFVS-Weg ist akzeptabel und - Quelle und Ziel des MIV-Weges haben eine akzeptable Zugangszeit zum ÖFVS. Zur Berechnung der Reise-, Zu- und Abgangszeiten werden die Entfernungen der Quellen und Ziele der Wege von den ÖFVS-Stationen verwendet. Insofern handelt es sich nicht um reine Nachfragepotenziale, da diese Methode bereits das Angebot der ÖFVS impliziert. Abschließend werden die verlagerbaren Personenkilometer, die in der Bevölkerungsstichprobe identifiziert wurden, auf die gesamte Nachfrage im Untersuchungsgebiet und das Kalenderjahr hochgerechnet. Außerdem wird eine Witterungsbereinigung durchgeführt und die Verlagerungswahrscheinlichkeit aufgrund der Multimodalitätsgruppe des Verkehrsteilnehmers berücksichtigt. Interpretationen und Empfehlungen zur Konzeption von ÖFVS: Die Beschreibung der Wirkungen und die Potenzialanalyse zeigen, dass die direkten verkehrlichen Wirkungen gering sind. Es werden in den vier Untersuchungsgebieten zusammen rund 250 Pkw-Kilometer pro Tag auf die ÖFVS verlagert. Insofern ist kein spürbarer Einfluss auf den Pkw-Verkehr, was Verkehrsstärken und Reisezeiten betrifft, zu erwarten. Auch bei Annahme der Verhaltensanpassung sind die Potenziale bei den verkehrlichen Wirkungen für die betrachteten Systemgrößen gering. Allerdings verbessern ÖFVS das „Radklima“ und fördern somit den Radverkehr. Die Veränderung des Mobilitätsverhaltens braucht Zeit, aber, auch wenn es langsam geht, findet eine Veränderung statt. ÖFVS sind geeignet, den ÖV bzw. den Umwelt- bzw. Mobilitätsverbund zu stärken. Es ist für ÖV und ÖFVS förderlich, ÖFVS tariflich und betrieblich in den ÖV zu integrieren bzw. ÖFVS als Teil des ÖV zu entwickeln. Um die Synergien zwischen ÖV und ÖFVS optimal zu nutzen, z. B. bei der Kundengewinnung, sollten ÖV und ÖFVS aus einer Hand betrieben werden. Denn so werden die Rahmenbedingungen in Gebieten mit gutem Angebot im ÖV und weiteren Mobilitätsangeboten wie z. B. Carsharing und ÖFVS weiter verbessert. Dadurch wird Schritt für Schritt der Verzicht auf einen eigenen Pkw für immer mehr Menschen möglich.
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Potential of traffic information to optimize route and departure time choice
(2012) Mandir, Eileen; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Intelligent traffic management has been the means to utilize existing capacities on overloaded road networks for quite some time. In recent years traffic information has become more and more important. The increasing popularity of navigation systems as well as the growing availability of current travel times makes it possible to provide a vast number of car drivers with traffic state information via onboard navigation devices or dynamic roadside traffic signs. The first part of this work analyses drivers’ acceptance of traffic information and compliance with route guidance today on the basis of an empirical study of almost 300 car commuters in the greater Munich area over a period of eight weeks. An analysis of the collected data reveals that traffic information is not only used for route guidance in case of needing directions but it is also used rather frequently on everyday trips, such as from home to work. Today, the level of drivers’ information on potential alternative routes and current travel times is based on incomplete as well as temporally delayed information and thus is greatly dependent on the driver’s own knowledge of historical daytime-dependent travel times in the road network. In the second part of this work econometric choice models are presented based on the collected GPS trajectories as well as questionnaire data using Maximum-Likelihood estimation. These choice models identify the variables influencing route and departure time choice. Special focus is given to the influence of traffic reports received via radio, route guidance via navigation devices or via dynamic roadside traffic signs, traffic state information displayed as Level-of-Service map on navigation devices, and travel time information on dynamic roadside traffic signs. The analysis of over 16,000 trips shows that survey participants have a strong preference towards their usual main route. Besides the current travel time, traffic information via radio or via Level-of-Service map has the strongest influence on the choice to divert from the main route. The probability of diverting to an alternative route is equal for a 5-minute increase in travel time as for 6 kilometres of congestion or 10 kilometres of minor delays when the information is broadcast over the radio or displayed through the Level-of-Service map. The evaluation of the questionnaire shows the influence of current travel time information on departure time choice. The results greatly depend on the flexibility of the working hours of the decision maker. For a usual commuting distance of 30 kilometres, persons with flexible working hours show a willingness to change their usual departure time by 15 minutes for a 10-minute travel time reduction, whereas persons with fixed working hours are willing to change their departure time for a 25-minute travel time reduction. The third part of this work includes modelling concepts to determine the potential of traffic information to reduce the transport time expenditure as well as fuel consumption in the entire survey area. Therefore, a comparison of today’s traffic situation with a state with perfect information and a system-optimal state from the transport planning perspective is performed. The separate models of route and departure time choice are integrated within a macroscopic traffic assignment model. Optimization of route choice by providing all drivers with perfect information on current travel times reduces the transport time expenditure by 4% in the morning peak hour. A substantially larger reduction of almost 8%, and thus close to a system-optimal state, is achieved by perfect information on the optimal departure time which causes a temporal distribution of the travel demand. The empirical analysis within this work and the route and departure time choice models based thereon determine impacts of traffic information in the study area of Munich today as well as possibly in the future. The results show the potential of traffic information for the optimization of traffic flows in road networks. Furthermore, this work provides an important contribution to model-based decision guidance for practitioners in optimizing traffic management strategies as well as for politicians deciding on future investments in information infrastructure and technologies.
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Qualität des Verkehrsablaufs auf Netzabschnitten von Autobahnen : Bewertung unter Berücksichtigung der Zuverlässigkeit und Analyse von Einflussfaktoren
(2014) Lohmiller, Jochen; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
In Zeiten von Just-in-Time Logistik gewinnt die Zuverlässigkeit im Verkehrsablauf eine immer größere Bedeutung. „Jede nicht kalkulierte Verlängerung der Reise- und Transportzeiten verursacht zusätzliche Betriebs- und Zeitkosten für die Verkehrs-teilnehmer und damit Kostensteigerungen für Produkte und Dienstleistungen“ (WBFV, 2008). In dieser Arbeit wird eine Methode zur Bewertung der Qualität des Verkehrs-ablaufs auf Netzabschnitten von Autobahnen unter besonderer Berücksichtigung der Zuverlässigkeit sowie eine Analyse zu Einflussfaktoren auf die Zuverlässigkeit vor-gestellt. Diese Bewertungsmethode ermöglicht es, Schwachstellen im Verkehrsnetz zu erkennen und durch einen gezielten Ausbau der gefundenen Schwachstellen die Qualität zu verbessern. In den aktuellen Regelwerken bleibt die Zuverlässigkeit unberücksichtigt. Die Angebots-qualität der RIN (2008) betrachtet den Zeitaufwand und die Direktheit. Störungen sollen beim Zeitaufwand nicht berücksichtigt werden, so dass die Zuverlässigkeit, z. B. als Störungshäufigkeit, nicht bewertet werden kann. Auch bei der Qualitätsbewertung im HBS (2001), die für Autobahnstrecken anhand der Auslastung vorgenommen wird, bleibt die Zuverlässigkeit unberücksichtigt. Um die Zuverlässigkeit im Verkehrsablauf zu beschreiben, wird in der Literatur eine Reihe von verschiedenen Kenngrößen vorgeschlagen. Einigkeit besteht lediglich darin, dass eine einzelne Kenngröße zur Beschreibung der Zuverlässigkeit im Verkehrsablauf nicht ausreicht (LOMAX et al., 2003, VAN LINT et al., 2007, SHRP, 2012). In dieser Arbeit werden zur Beschreibung der Zuverlässigkeit im Verkehrsablauf die Kenngrößen Fahrzeitindex, Verspätungsindex und Verlustzeit verwendet. Um die Zuverlässigkeit mit diesen Kenngrößen zu ermitteln, werden Fahrzeiten benötigt. Bestehende Bewertungsmethoden zur Ermittlung der Qualität des Verkehrsablaufs basieren häufig auf Verkehrsstärken. Auch bei Verfahren, die die Zuverlässigkeit berück¬sichtigen, werden die Fahrzeiten aus Verkehrsstärken abgeleitet (ZURLINDEN, 2003, BERNARD, 2008). Verkehrsstärkedaten sind umfangreich vorhanden und können kostengünstig erfasst werden. Durch die Verbreitung von Navigationssystemen und Smartphones nimmt die Verfügbarkeit von Fahrzeitdaten im Straßennetz zu. Bisher ist der Zugriff auf diese Daten schwierig, da diese Daten in privater Hand liegen (z. B. bei TomTom, INRIX, Google). Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Fahrzeitdaten können Bewertungsmethoden auf Basis von Fahrzeiten entwickelt werden, die die Zuverlässigkeit berücksichtigen. Gegenstand dieser Arbeit ist eine solche Bewertungsmethode, die auf einer Ganzjahres¬analyse der Fahrzeiten im gesamten deutschen Autobahnnetz basiert. Aus der Analyse dieser empirischen Fahrzeitdaten werden für die drei Kenngrößen Fahrzeitindex, Verspätungsindex und Verlustzeit Vorschläge für die Bewertung der Qualität im Verkehrsablauf entwickelt. Analog zum HBS werden sechs Unterteilungen der Qualitäts¬stufen A bis F vorgeschlagen. Für die Ermittlung der Grenzen der Qualitätsstufen wird eine längenabhängige rationale Funktion verwendet. Die Abhängigkeit der Bewertung von der Länge ergibt sich aus der Vorstellung, dass sich störungsbedingte Verlustzeiten bei kürzeren Entfernungen negativer auf die erreichbare Geschwindigkeit auswirken als bei großen Entfernungen. Bei größeren Entfernungen kann der Zeitverlust möglicherweise kompensiert werden oder ist bezogen auf die längere Fahrzeit relativ unbedeutend. Um eine gute Anpassung der Bewertungskurven an die empirischen Daten zu erhalten, werden drei Schritte durchlaufen. Im ersten Schritt werden die Parameter der Bewer-tungsfunktion nach einer Zielfunktion optimiert. Die sich dabei gegenüber planerischen Vorstellungen ergebenden Inplausibilitäten werden im zweiten Schritt diskutiert und durch manuelle Anpassungen der Parameter ausgeglichen. Im dritten Schritt werden die Bewertungskurven anhand mehrerer, unabhängiger Datensätzen validiert. Bei der Analyse von Einflussfaktoren auf die Zuverlässigkeit im Verkehrsablauf wird zwischen zeitlich unabhängigen und zeitlich veränderlichen Einflüssen unterschieden. Zeitlich unabhängige Einflüsse sind zum einen Eigenschaften der Infrastruktur (Anzahl der Fahrstreifenreduktionen), zum anderen durchschnittliche Verkehrsgrößen (Fahr-streifenbelastung und Schwerverkehrsanteil). Der Einfluss dieser Größen kann nur analysiert werden, wenn eine große Zahl von Netzabschnitten untersucht wird. Hierzu werden Verkehrsdaten des deutschen Autobahnnetzes verwendet. Bei der Analyse des Einflusses von zeitlichen veränderlichen Größen werden dagegen einzelne Zeitintervalle betrachtet. Dabei werden die Fahrzeiten der Zeitintervalle mit einer bestimmten Aus-prägung, z. B. hohe Verkehrsstärke, mit den restlichen Fahrzeiten verglichen. Für diese Analyse wird für jeden Netzabschnitt eine große Anzahl an Fahrzeiten benötigt. Hierzu werden die Verkehrsdaten des Netzabschnitts der BAB A8 von München nach Rosenheim verwendet, für den präzise Einzelfahrzeiten von nahezu allen Fahrzeugen über den Zeitraum von einem Jahr vorliegen. Bei den zeitlich unabhängigen Einflussfaktoren konnte der plausible und in der Planungspraxis bekannte Zusammenhang zwischen der Fahrstreifenbelastung und der Zuverlässigkeit quantifiziert werden. Weiter konnte gezeigt werden, dass sich der erhöhte mittlere Schwerverkehrsanteil und eine Fahrstreifenreduktion negativ auf die Zuverlässigkeit auswirken. Bei den zeitlich veränderlichen Einflussfaktoren haben Unfälle den größten Einfluss auf die Zuverlässigkeit im Verkehrsablauf. In 20 % aller von einem Unfall beeinflusster Zeitintervalle wird eine Verspätung festgestellt. Hohe Verkehrsstärken beeinflussen die Zuverlässigkeit ebenfalls stark negativ. Auch die Verkehrszusammensetzung (Regional-verkehr und Pendlerverkehr) beeinflusst die Zuverlässigkeit. Ein größerer Anteil an Fahrzeugen aus dem regionalen Umfeld des Netzabschnitts verbessert den Verkehrs-ablauf und damit die Zuverlässigkeit. Aufgrund der Korrelation des Regionalverkehrs zur Verkehrsstärke wird das Fundamentaldiagramm eines Netzabschnitts betrachtet, um so den Einfluss des Regionalverkehrs auf den Verkehrsablauf zu untersuchen. Das abschnittsbezogene Fundamentaldiagramm bietet für den Vergleich von Einflüssen auf den Verkehrsablauf Vorteile gegenüber einer lokalen Analyse. Mit Hilfe der abschnitts-weisen Betrachtung können alle Ereignisse (z. B. Unfälle oder Regenereignisse) inner-halb des Abschnitts unabhängig von ihrer exakten räumlichen Lage berücksichtigt werden. Im Fall einer lokalen Betrachtung können nur diejenigen Ereignisse einbezogen werden, die aufgrund ihrer räumlichen Nähe bzw. Ausdehnung den betrachteten Querschnitt tatsächlich beeinflussen. Dadurch ist bei der lokalen Betrachtung die Anzahl der berücksichtigten Ereignisse niedriger und die Zufälligkeit des Auftretens der Ereignisse und deren Überlagerung mit anderen Effekten spielt eine größere Rolle. Es konnte nachgewiesen werden, dass sich mit zunehmendem Anteil des Regionalverkehrs die Kapazität des Netzabschnitts erhöht und Zusammenbrüche erst bei größerer Verkehrsstärke beobachtet werden.
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Quantifizierung der Treibhausgasemissionen des Personenverkehrs in langfristigen Energieszenarien auf kommunaler Ebene
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2019) Schmaus, Matthias; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Für die Erstellung eines kommunalen Klimaschutzplans ist es notwendig, die zukünftigen Treibhausgasemissionen der Gemeinde unter Einfluss veränderbarer Rahmenbedingungen sowie die Wirksamkeit kommunalpolitischer Maßnahmen zu quantifizieren. Der Planungshorizont ist dabei in aller Regel langfristig ausgerichtet. Gegenstand der vorliegenden Arbeit sind Modellierungsmethoden, die eine entsprechende Quantifizierung für den Verkehrssektor ermöglichen. Die Betrachtung ist dabei auf die energiebedingten Emissionen des Personenverkehrs beschränkt. Im ersten Teil der Arbeit werden die zentralen Einflussfaktoren auf die bilanzierten verkehrsbedingten Treibhausgasemissionen untersucht und Ansätze gegenübergestellt, die in Wissenschaft und Praxis für eine prognosefähige Modellierung Einsatz finden. Im zweiten Teil der Arbeit wird ein Modellansatz vorgestellt, der aufbauend auf den Ergebnissen des ersten Teils entwickelt wurde und auf die kommunale Anwendung zugeschnitten ist.
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Standortanalysen mit Berücksichtigung der verkehrlichen Wirkungen
(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2022) Lenske, Stefanie; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)
Der stetige Wandel der Bevölkerung führt zu Änderungen von Infrastrukturen. Während die städtischen Regionen Bevölkerungszuwächse verzeichnen können, kämpfen ländliche Regionen mit Bevölkerungsrückgängen. Dies führt dazu, dass in den Städten die Kapazität der Verkehrsinfrastruktur vielerorts bereits erreicht bzw. überschritten ist. Die Folge ist die Reduktion der Aufenthaltsqualität, was zu Konflikten mit den Fußgängern und Radfahrern führt. Da der öffentliche Verkehr nur bedingt konkurrenzfähig ist, sind Infrastrukturen so zu schaffen, dass eine Zunahme des Verkehrsaufkommens so gering wie möglich gehalten werden kann. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Wohn- und Arbeitsraum in diesen Regionen. Die Ausgangssituationen führen dazu, dass zukünftig der Zusammenhang zwischen der Verkehrsnetz- und Standortplanung (noch) stärker als in der Vergangenheit berücksichtigt werden muss. In den vergangenen Jahren gab es eine Vielzahl von Forschungen zu integrierten Flächennutzungs- und Verkehrsmodellen. Diese finden vorrangig außerhalb Deutschlands Anwendung und benötigen eine Reihe von Eingangsgrößen, wodurch deren Anwendung fachspezifisch wird. Eine der am häufigsten genutzten Kenngrößen in den Forschungen ist die Erreichbarkeit, die sowohl in der Standortplanung als auch in der Verkehrsplanung Anwendung findet. Derzeit existiert keine einheitliche Definition der Erreichbarkeit. In dieser Arbeit wird davon ausgegangen, dass die Erreichbarkeit den mittleren Aufwand zum Erreichen eines Ortes gewichtet mit einer Strukturgröße für eine Aktivität abbildet. Neben der Erreichbarkeit werden aus verkehrlicher Sicht die Kenngrößen Fahrzeit, Kosten, Verkehrsleistung, Reiseweite und Bedienungshäufigkeit vermehrt herangezogen. Als raumplanerische Kenngrößen eignen sich neben der Erreichbarkeit die Flächennutzung und Siedlungsdichte. Aufgrund der Kapazitätsengpässe in den städtischen Verkehrsnetzen erscheint es sinnvoll, die Streckenauslastung in die Betrachtungen mit einzubeziehen. Ziel der Arbeit ist es, vorhandene Methoden der Standortanalysen und -planungen so zu erweitern, dass die verkehrlichen Wirkungen der Standorte besser berücksichtigt werden können. Die Standorte können neben Wohn- und Arbeitsplätzen auch Standorte der Daseinsvorsorge beinhalten. Die Standorte der Daseinsvorsorge sowie die Wohnstandorte und Arbeitsstandorte müssen jeweils einzeln betrachtet werden. Für Standorte der Daseinsvorsorge ist es möglich, die verkehrlichen Wirkungen, ohne den Einbezug der verkehrlichen Nachfragewirkungen, in die Standortanalysen einzubeziehen. Die in der Arbeit entwickelte Methode wird als angebotsorientierte Standortanalyse bezeichnet. Ihr liegen Datenmodelle der Bevölkerung, der Standorte und des Verkehrsangebots zugrunde. Basierend auf den Datenmodellen erfolgt im Wirkungsmodell die Berechnung der Erreichbarkeit für eine Aktivität pro Person und Modus zum nächsten Standort. Dabei wird jeweils vom zeitkürzesten Weg ausgegangen. Des Weiteren können die Bedienungshäufigkeit, Umsteigehäufigkeit und der Erreichbarkeitsindex ermittelt werden. Die Kenngrößen sind der Ausgangspunkt der Szenarienbildung. In einzelnen Szenarien wird ermittelt, wie sich die Reisezeit verändert, wenn ein Standort geschlossen bzw. eröffnet wird. Neue Standorte sind nach Möglichkeit so zu wählen, dass die Verkehrsteilnehmenden die Zeitaufwände zur Erreichung der Ziele reduzieren können. Bei einer Schließung eines Standortes ist aus Sicht der Erreichbarkeit der Standort zu wählen, der die geringsten Reisezeitzuwächse für die Verkehrsteilnehmenden mit sich bringt. Es ist ebenso möglich, neue Wohnstandorte zu identifizieren. Hingegen fordern Standorte für Wohnen und Arbeiten den Einbezug der verkehrlichen Nachfragewirkungen. Die Standortanalysen sind demzufolge nachfrageorientiert. Grundlage der Analysen sind Datenmodelle der Bevölkerung, der Standorte, der Flächenverfügbarkeit sowie des Verkehrsangebots und des Mobilitätsverhaltens. Der Einbezug eines Verkehrsnachfragemodells ermöglicht im Wirkungsmodell der Ortsveränderungen die Berechnung der Aktivitätenwahl, die sich aus dem modellierten Mobilitätsverhalten ergibt. Die Nachfrage kann differenziert nach Wegezwecken erfolgen. Ebenso ist es möglich, die Verkehrsstärke im Netz je Modus und die Verkehrsleistung je Modus und Einwohner bzw. Arbeitsplatz zu ermitteln. Dadurch ist die Berechnung einer verkehrlichen Eignung je Verkehrszelle möglich. Die verkehrliche Eignung dient als objektive Bewertungsgröße, die in die darauffolgende Szenarienbildung eingeht. Dies ermöglicht den Vergleich der Wirkungen von heutigen und zukünftig geplanten Standorten auf die Verkehrsnachfrage. Standorte sind nach Möglichkeit so zu schaffen, dass die Verkehrsleistung im Pkw-Verkehr reduziert bzw. konstant gehalten werden kann. Die entwickelten Methoden werden am Beispiel der Region Stuttgart getestet. Um die Vergleichbarkeit der derzeitigen und geplanten Standorte und deren Wirkungen auf das Verkehrsgeschehen abbilden zu können, erfolgt die Nutzung des Verkehrsnachfragemodells für die Jahre 2010 und 2025. Die Berechnungen ergaben, dass die Verkehrsnachfrage durch die heutigen Wohn- und Arbeitsstandorte geprägt ist. Die erwarteten Änderungen der Bevölkerungsentwicklung bzw. Arbeitsplätze sind innerhalb der Region so gering, dass nur ein marginaler Einfluss auf die Verkehrsnachfrage nachweisbar ist. Die Betrachtungen der Verkehrsleistung je zusätzlichen Einwohner bzw. Arbeitsplatz zeigen, dass eine gezielte Standortplanung einen Einfluss auf das Verkehrsverhalten ausübt. So kann die Verkehrsleistung der zusätzlichen Einwohner im Vergleich zu den derzeit in der Region wohnenden Einwohnern reduziert werden. Für die Arbeitsplätze werden ähnliche Ergebnisse berechnet. Es kann daher festgehalten werden, dass durch eine gezielte Standortplanung unter Berücksichtigung der verkehrlichen Nachfragewirkungen bei neu hinzukommenden Einwohnern bzw. Arbeitsplätzen in der Region als auch bei Standortänderungen von Einwohnern bzw. Arbeitsplätzen die Verkehrsleistung beeinflusst werden kann. Neben den Wohn- und Arbeitsstandorten kann das Verkehrs-verhalten auch durch die Wahl der Standorte der Daseinsvorsorge beeinflusst werden. So zeigt der Vergleich, dass eine geänderte Wohnortwahl auch einen Einfluss auf die Wahl der Standorte der Daseinsvorsorge hat. Demzufolge sollte die Siedlungsstruktur mit all ihren Facetten nie separat betrachtet werden. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass durch einen minimalen Mehraufwand die vorhandenen Methoden so erweitert werden können, dass das zukünftige Verkehrsverhalten in Hinblick auf umweltverträgliche und soziale Aspekte beeinflusst werden kann. Dies setzt zum einen den Kenntnisstand über das aktuelle Verkehrsgeschehen als auch die Integration der Standortanalysen und der Verkehrsmodelle voraus.