02 Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Permanent URI for this collectionhttps://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/3
Browse
9 results
Search Results
Item Open Access Impacts of highly automated vehicles on travel demand : macroscopic modeling methods and some results(2021) Sonnleitner, Jörg; Friedrich, Markus; Richter, EmelyAutomated vehicles (AV) will change transport supply and influence travel demand. To evaluate those changes, existing travel demand models need to be extended. This paper presents ways of integrating characteristics of AV into traditional macroscopic travel demand models based on the four-step algorithm. It discusses two model extensions. The first extension allows incorporating impacts of AV on traffic flow performance by assigning specific passenger car unit factors that depend on roadway type and the capabilities of the vehicles. The second extension enables travel demand models to calculate demand changes caused by a different perception of travel time as the active driving time is reduced. The presented methods are applied to a use case of a regional macroscopic travel demand model. The basic assumption is that AV are considered highly but not fully automated and still require a driver for parts of the trip. Model results indicate that first-generation AV, probably being rather cautious, may decrease traffic performance. Further developed AV will improve performance on some parts of the network. Together with a reduction in active driving time, cars will become even more attractive, resulting in a modal shift towards car. Both circumstances lead to an increase in time spent and distance traveled.Item Open Access 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.Item Open Access 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.Item Open Access Considerations about the quality assessment of travel time and travel distance distributions in transport modelling : a proposal for a standardized methodology(2020) Pestel, EricIn travel demand modelling, trip distance distributions or trip time distributions are used to evaluate how well a model fits with observed sample data. Therefore, the comparison of distributions is an essential part in the model validation process. Despite its importance, the common modelling guidelines from the UK, the USA or Austria provide little information about the correct structure and handling of such distributions. Likewise, common statistical methods are not practicable for the validation of transport models. This lack of rules leads to individual solutions, which complicate a model validation and the comparison of models. For example, when comparing two distributions the quality indicator strongly depends on the number of classes. Therefore, guidelines for model validation need to suggest an appropriate way to determine the number of classes. The paper suggests a method for evaluating trip distance distributions and trip time distributions within the model validation process of a travel demand model. It proposes (a) indicators for a classification which consider mode-specific trip distances and trip times (b) a generic classification method based on an equiquantile class width, quality indicators for comparing two distributions and (c) to use relative frequencies instead of absolute frequencies for the calculation of the quality indicators.Item Open Access Einfluss von Streckenbeeinflussungsanlagen auf die Kapazität von Autobahnabschnitten sowie die Stabilität des Verkehrsflusses(2003) Schick, Peter; Kühne, Reinhart D. (Prof. Dr. rer. nat.)Mit zunehmender Verkehrsbelastung des Straßennetzes und gleichzeitigem Rückgang der finanziellen Mittel werden Möglichkeiten zu einer Steigerung der Kapazität von Autobahnen mit betrieblichen Maßnahmen zunehmend von Bedeutung. In Deutschland wird dafür das Konzept der Beeinflussung des Verkehrs mittels variablen Geschwindigkeitsbeschränkungen und verkehrlichen Anordnungen verfolgt. Während die Erfolge dieser Anlagen bei der Senkung der Unfallzahlen durch mehrere Untersuchungen belegt sind, liegen wenige Kenntnisse über die Auswirkungen auf die Kapazität vor. Einzelne, zum Teil lange zurück liegende Untersuchungen berichten von einer geringen Steigerung der maximalen Verkehrsstärke und lassen Stabilisierungswirkungen des Verkehrsflusses vermuten. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Auswirkungen von SBA auf die Kapazität (max. Verkehrsstärke) und die Leistungsfähigkeit (q-v-Funktion) der Strecke sowie auf die Homogenität und die Stabilität des Verkehrsflusses zu untersuchen. Der Untersuchungsansatz besteht in einer empirischen Betrachtung des Verkehrs-flusses an Mit-SBA- und Ohne-SBA-Strecken. Dabei muss auf eine größtmögliche Vergleichbarkeit aller Einflussfaktoren auf den Verkehrsablauf (Weg-, Umfeld- und Verkehrsbedingungen) geachtet werden. Insgesamt wurden Messdaten von 244 Messquerschnitten an 9 verschiedenen Strecken für einen Zeitraum von in der Re-gel 14 Tagen und in der zeitlichen Auflösung von einer Minute beschafft. Die Untersuchung der Kapazität erfolgt über die Betrachtung der maximalen, empirischen Verkehrsstärke (emp. qmax). Voraussetzung dafür ist, dass an dem jeweiligen Querschnitt im Untersuchungszeitraum die Verkehrsnachfrage die Kapazität überschritten hat. Als Ergebnis ergeben sich weitgehend gleiche Kapazitäten für beeinflusste und unbeeinflusste Streckenabschnitte. Im Rahmen dieser Untersuchung kann also keine kapazitätssteigernde Wirkung von SBA festgestellt werden. Diese Aussage gilt für die - bei einem Vergleich verschiedener Streckenabschnitte erreichbaren - Genauigkeit von wenigen Prozent. Die gleiche Aussage ergibt sich bei der Untersuchung der Leistungsfähigkeit (q-v-Funktion). Hier kann im Rahmen der Untersuchungsgenauigkeit ebenfalls keine Steigerung nachgewiesen werden. Dies gilt nicht für SBA, die die Funktion der temporären Standstreifenfreigabe bein-halten. Hiermit sind deutliche Steigerungen bei der Kapazität und der Leistungsfähigkeit erzielbar. Die Untersuchung der Homogenität des Verkehrsablaufs zeigt deutliche Harmoni-sierungswirkungen von SBA. An beeinflussten Streckenabschnitten ist die Vertei-lung des Verkehrs auf die Fahrstreifen gleichmäßiger. Insbesondere wird der „Linksfahrer-Effekt“, also die Überfüllung des linken Fahrstreifens bei gleichzeitiger Unterauslastung des rechten und mittleren Fahrstreifens, reduziert. Für die Untersuchung der Stabilisierungswirkung wurde eine neue Methode entwi-ckelt, die Phasenübergänge vom freien in den stockenden Verkehr ermittelt und in Bezug zur Verkehrsstärke setzt. Dazu wird der „signifikante Verkehrszusammenbruch“ definiert. Dieser wird als ein Abfallen der Geschwindigkeit um mindestens 15 km/h in einem Zeitraum von maximal 5 Minuten beschrieben. Weitere Randbedingungen stellen sicher, dass zufällige Schwankungen des Verkehrsablaufs ausgefiltert werden. Als Ergebnis zeigt sich eine deutlich geringere Zusammenbruchswahrscheinlichkeit an beeinflussten Strecken. SBA stabilisieren demnach den Verkehr und halten den Verkehrsfluss nahe der Kapazitätsgrenze länger aufrecht. Mit Hilfe des EWS-Bewertungsverfahrens werden die Reisezeitersparnisse für die Verkehrsteilnehmer in monetäre Einheiten umgerechnet und auf den allgemeinen Anwendungsfall übertragen. Zusätzlich wird der Nutzen quantifiziert, der sich aus Reisezeitersparnissen bei einem Wegfall einer statischen Geschwindigkeitsbegrenzung und durch eine temporäre Standstreifenfreigabe ergibt. Schließlich werden Vorschläge zur Optimierung des Steuerungsprogramms von Streckenbeeinflussungsanlagen im Hinblick auf die Stabilisierung eines Verkehrsflusses gegeben. Da Verkehrszusammenbrüche wegen ihrer probabilistischen Eigenschaften auch mit einer detaillierter Messung des Verkehrsflusses nicht vorhersehbar sind, sind verkehrsabhängige Steueralgorithmen wenig geeignet, um Verkehrszusammenbrüche zu vermeiden. Daher wird die zusätzliche Implementierung festzeitgesteuerter Harmonisierungsprogramme vorgeschlagen, die z.B. im regelmäßig auftretenden Berufsverkehr zur Steigerung der Wirksamkeit von SBA bei der Stauvermeidung eingesetzt werden könnten. Dies sollte verbunden werden mit einer verbesserten Information der Verkehrsteilnehmer (z.B. Hinweistafeln) aber auch mit einer verstärkten Überwachung des Befolgungsgrads.Item Open Access Analyse und Verbesserung der ÖPNV-Erschließung der ländlichen Flächengemeinde Großerlach(2003) Puff, JuttaZiel der vorliegenden Arbeit war die Verbesserung des bestehenden Busnetzes der Gemeinde Großerlach. Hierbei waren folgenden Aspekte zu berücksichtigen: o Gewährleistung der Anschlüsse an den Schienenpersonennahverkehr (SPNV), o Vereinheitlichung der Streckenführung und des Taktes, o Berücksichtigung des Pendlerverkehrs, sowie o Abstimmung der einzelnen Linien untereinander. Als erster Schritt der Lösungsfindung wurde zunächst das bestehende Busnetz und dessen Anbindung an die Regionalbahn analysiert. Dabei wurden Kriterien wie die Häufigkeit akzeptabler Verbindungen, unter anderem zu den jeweiligen Hauptverkehrszeiten, sowie bestehende Umsteigemöglichkeiten zum Erreichen entfernterer Zentren berücksichtigt. Mit Hilfe der hierbei gewonnenen Ergebnisse wurde anschließend überprüft, ob eine zuvor definierte Grundversorgung im untersuchten Gebiet gewährleistet ist. Um bestehende Probleme auch aus Sicht der Bevölkerung erkennen zu können, wurde eine Befragung der betroffenen Personen anhand von hierfür erstellten Fragebögen durchgeführt. Die bei deren Auswertung erzielten Erkenntnisse bildeten unter anderem die Grundlage für die Gestaltung eines verbesserten ÖV-Konzeptes. Dieses wurde zunächst als Ideal-Konzept völlig unabhängig vom bestehenden Busnetz und ohne Berücksichtigung eventuell einschränkender Rahmenbedingungen entworfen. In einem weiteren Schritt erfuhr das Ideal-Konzept eine Anpassung an gegebene Erfordernisse, um dessen praktische Umsetzung zu erleichtern. Den Abschluss der Arbeit stellt ein Kostenvergleich zwischen dem vorgeschlagenen und dem bisherigen Netz dar, um den nötigen Investitionsbedarf abschätzen zu können.Item Open Access 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.Item Open Access Vehicle scheduling for on-demand vehicle fleets in macroscopic travel demand models(2021) Hartleb, Johann; Friedrich, Markus; Richter, EmelyThe planning of on-demand services requires the formation of vehicle schedules consisting of service trips and empty trips. This paper presents an algorithm for building vehicle schedules that uses time-dependent demand matrices (= service trips) as input and determines time-dependent empty trip matrices and the number of required vehicles as a result. The presented approach is intended for long-term, strategic transport planning. For this purpose, it provides planners with an estimate of vehicle fleet size and distance travelled by on-demand services. The algorithm can be applied to integer and non-integer demand matrices and is therefore particularly suitable for macroscopic travel demand models. Two case studies illustrate potential applications of the algorithm and feature that on-demand services can be considered in macroscopic travel demand models.Item Open Access 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.