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Titel Modellierung nachhaltiger Mobilit ä t Teil 6 Autoren: Ass. Prof. Dr. techn. Kurt FALLAST, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Martin FELLENDORF E-Mail-Adresse:

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1 Titel Modellierung nachhaltiger Mobilit ä t Teil 6 Autoren: Ass. Prof. Dr. techn. Kurt FALLAST, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Martin FELLENDORF -Adresse: Institution: Technische Universität Graz, Institut für Straßen- und Verkehrswesen erstellt:Dezember 2012

2 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 2 Inhalt 1. Definitionen und Grundlagen Nachhaltigkeit Mobilität Planungsprozess 2. Einflussgrößen auf die Mobilität Megatrends Soziodemografie Wirtschaftsentwicklung Raumordnung und Raumplanung Städtebau Telekommunikation, IKT, Informationen Technische Entwicklungen Fahrzeugtechnologie 3. Raumordnung Raumordnung Raumplanung Infrastrukturrecht Entwicklungskonzepte in verschiedenen Ebenen Flächenwidmung 4. Strategische Prüfung Verkehr SPV Entscheidungsebenen der SPV Gesetzliche Rahmenbedingungen Grundlagen Festlegungen 5. Umweltverträglichkeitsprüfung (UVP) Verkehrsinfrastruktur Kriterien der UVP-Pflicht Art, Größe und Standort des Vorhabens Abgrenzung des Untersuchungsrahmens 6. Makroskopische Modelle 4-Stufen Verkehrsmodell Umweltmodelle Lärm Umweltmodelle Luftsschadstoffe 7. Modellintegration Mikroskopische Umweltmodellierung Simulation des Verkehrsflusses Simulation der Wechselwirkungen Verkehr-Umwelt

3 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 3 Teil 7: Verkehrsplanungsmodelle

4 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 4 Verkehrsplanungsmodelle: 4-Stufen Algorithmus Makromodelle: Ermittlung des Verkehrs- aufkommen aus Strukturdaten => Makrobeziehungen Mikromodelle: Simulation des Verkehrs- verhaltens einzelner Individuen => Mikrobeziehungen Makrobeziehungen ergeben sich durch Aggregation von Mikro- beziehungen

5 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 5 Ziel: Abschätzung der Menge der erzeugten Wege e i in einer Zone i als Funktion ihrer Bevölkerung (Haushalte, Arbeitsplätze) Makroskopisch: e i erzeugte Wege in einer Zone i E g Erzeugungsrate von Personenkategorie g A ig Anteil von Personenkategorie g in Zone i Mikroskopisch: w k Anzahl der Wege w in Kette k AW kg Anteil Kette k in Personenkategorie g e i = f (durchschnittliche Person oder Haushalt, Arbeitsplätze,...) 1. Verkehrserzeugung: Abgrenzung Makro Mikro

6 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 6 1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen erzeugter Verkehr: Quellverkehr Qi bzw. produzierter Verkehr Pi der Zelle i (Productions) angezogener Verkehr: Zielverkehr Zi bzw. angezogener Verkehr Ai der Zelle i (Attractions) Homogene Nachfrageschichten, z.B. nach Personengruppen Fahrtzwecken Spezifisches Verkehrsaufkommen je Nachfrageschicht

7 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 7 1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen Spezifisches Verkehrsaufkommen abhängig von Quelle-Ziel-Gruppe Quelle: Schnabel, 2011

8 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 8 1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen Erzeugter Verkehr angezogener Verkehr X ki Strukturgröße k der Zelle i; unterschiedlich für jede Zelle p k, a k Einfuss der Strukturgröße X k auf das Verkehrsaufkommen (spezifisches Verkehrsaufkommen für alle Zellen gleich ) Spezifisches Verkehrsaufkommen p k mit k=1,…,m wird über Regression ermittelt. Dabei muss die Anzahl der Regressoren m kleiner sein als die Anzahl der Beobachtungen n (Verkehrszellen) u. p 0, a 0 sollten 0 sein Beispiel: Fahrten vom Wohnort beginnend über alle Fahrtzwecke:

9 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 9 Nachteil: Widerstandsunabhängigkeit, d. h. die abnehmende Attraktivität der Wahl eines Zieles in Abhängigkeit vom Widerstand (z. B. Entfernung, Fahrzeit) wird nicht modelliert Vorteil: Quell- und Zielkopplung 2. Verkehrsverteilung mit Zufallsmodell

10 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Verkehrsverteilung: Lill´sches Reisegesetz (1891) Erstes quantitative Verkehrsmodell in Analogie zum Newton´schen Gravitationsmodell Zusammenhang zwischen Fahrtenanzahl und Zielentfernung Lill, Eduard: Das Reisegesetz und seine Anwendung auf den Eisenbahnverkehr mit verschiedenen auf die Betriebsergebnisse des Jahres 1889 bezugnehmenden statistischen Beilagen in Tabellen und bildlicher Form, Wien, 1891

11 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Verkehrsverteilungsmodelle Annahme: Kreisfläche repräsentiert Reisewert (Attraktivität) Nach Lill:In Fall a) und b) ist Fi1 > Fi2 Nach Gravitationsansatz: unklar, ob Fi1 > Fi2, weil auch Zielattraktivität berücksichtigt wird Nutzen = Attraktivität des Zieles – Reisewiderstand Z1 Z2QiQi w i2 w i1 Z1 Z2 QiQi w i2 w i1

12 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 12 F ij Ortsveränderungen vom Zellen i nach j Q i Quellverkehr (Potenzial) vom Zelle i Z j Zielverkehr vom Zelle j (Attraktivität: ausgedrückt durch Strukturwerte) W ij Widerstand zwischen Zelle i und j (meist Längen- oder Zeitentfernung) fempirisch ermittelter Koeffizient (Konkurrenzeinfluss), ßempirisch ermittelte Exponenten 2. synthetische Verkehrsverteilungsmodelle: Gravitationsansatz

13 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Verkehrsverteilungsmodelle: Widerstandsfunktionen Quellseitig gekoppeltes Gravitationsmodell 0mit )( ij w ewf

14 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Synthetische Verkehrsverteilung: Widerstandsfunktion Nutzenmaximierung Widerstandsfunktion

15 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell zweidimensional gekoppelt Bedingung 1 Bedingung 2 Bedingung 3

16 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell Lagefaktor der Erzeugerzelle i Lagefaktor der Attraktionszelle j Iteration erforderlich!

17 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 17 3.Schritt: Einflussfaktoren auf die Verkehrsmittelwahl Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers: Einkommen Pkw-Verfügbarkeit Führerscheinbesitz Haushaltsstruktur Lage des Wohnorts Eigenschaften der Ortsveränderungen: Fahrtzweck Zeitpunkt der Fahrt Eigenschaften der Verkehrsmittel des Modus: Zeitaufwand, Kosten Parkplatzverfügbarkeit Komfort und Bequemlichkeit Regelmäßigkeit und Zuverlässigkeit Sicherheit

18 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Empirisches Verkehrsmittelwahlmodell Wahlentscheidung mIV oder ÖV: Reisezeitverhältnis 100 % 1,0 T ÖV / T IV 50 % nur Reisezeit und völlige Wahlfreiheit

19 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Empirisches Verkehrsmittelwahlmodell Wahlentscheidung mIV oder ÖV: Reisezeitverhältnis Captive Riders 100 % T ÖV / T IV Captive Drivers 50 % 1,0 weitere Formparameter nur Reisezeit nur mIV u. ÖV keine Prognose

20 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Verkehrsmittelwahlentscheidungen sind komplexer IVÖV Pkw Rad Pkw- Lenker Pkw- Mitfahr Tram Bus P + R Fuß Tram Bike + Ride Entscheidung

21 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Diskretes Entscheidungsmodell Die Nutzenfunktion hat zwei Komponenten objektiven, systematisch beschreibbarer Nutzenbetrag subjektiven Nutzenbetrag (Verteilungsfunktion) Objektive Nutzen umfasst Eigenschaften der Alternative Eigenschaften der Personengruppen Wahlentscheidung Verhältnis aus Nutzen der Alternative und Gesamtnutzen aller Alternativen

22 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 22 mit Nutzen von Modus m für die Fahrt von i nach j für vehaltenshomogene Gruppe g Konstante für Personengruppe g und Modus m Bewertung von Attributs k für die Personengruppe g und Modus m Wert des Attributs k für Modus m für die Fahrt von i nach j Beispiele für X ijm Reisezeit Kosten Bedienungshäufigkeit Beispiele für X ijm Reisezeit Kosten Bedienungshäufigkeit 3. Nutzenfunktion V für Verkehrmittelwahlmodell

23 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 23 Diskretes Entscheidungsmodell - Anwendungsbeispiel Auswirkungen von Preisänderungen (oder Reisezeit, Komfort,....) Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit der Reiseweite ÖV Pkw RadFuß Verdopplung der Parkgebühren Wegelänge in [m] ÖV p1-0,12-0,06 p20-0,11 p3-0,65-0,40,60,50,6 p p500-0,50 p66,821,9-2,21,4

24 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 24 Route r 2 Route r 1 i j Ortsveränderung von Zelle i nach Zelle j mit Modus m auf Route r: F ijmr 4. Schritt: Routenwahl u. Umlegung Routensuche: Modellierung der Wahl der Reisenden zwischen den möglichen Routen r zwischen zwei Orten i und j Umlegung: Verteilung der Nachfrage zwischen zwei Orten i und j auf die möglichen Routen r unter Einhaltung bestimmter Randbedingungen

25 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Umlegungsmodelle für den IV Einfachster Fall Jeder Verkehrsteilnehmer wählt den kürzesten Weg aber Belastungen einzelner Netzabschnitte führen zu Erhöhung der Fahrtdauer der betroffenen Routen Dies muss in das Routenwahlmodel einfließen. Entscheidungsmodelle vom Typ Logit für die Routenwahl im Individualverkehr nur bedingt geeignet Belastungsabhängiges Routenwahlmodell erforderlich

26 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Routenwahl Routenwahl hängt ab von Fahrzeit bei freiem Verkehrsfluss Verlustzeit auf Strecken Verlustzeit an Knoten Straßenbenutzungsgebühren Länge ( Kraftstoffverbrauch) Ortskenntnis Welche Geschwindigkeiten bzw. Fahrzeiten wollen wir? 15-Minuten Spitze Spitzenstunde mittlere Geschwindigkeit Hauptverkehrszeit mittlere Geschwindigkeit Tag Welche Routenwahl wollen wir? Widerstand der 15-Minuten Spitze Widerstand der Spitzenstunde mittlerer Widerstand Hauptverkehrszeit mittlerer Widerstand Tag

27 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 27 Beispiel einer Ganglinie

28 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Verkehrsumlegung: Systematik der Umlegungsverfahren Routensuche Umlegung Optimalroute (Bestweg) Alternativroute (Mehrweg) belastungsunabhängigbelastungsabhängig Sukzessiv Gleichgewicht NutzerSystem

29 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Routensuche: Capacity-Restraint für belastungsabhängige Netze

30 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Belastungsabhängige Verkehrsumlegung: Sukzessivverfahren Sukzessivverfahren (Incremental Assignment) simuliert das Vollaufen eines Straßenverkehrsnetzes Vorgehensweise: 1. Aufteilung der Nachfrage in Teilmengen (z.B. 50%, 30%, 20%) 2. Umlegung der ersten Teilmenge nach Bestweg 3. Berechnung der neuen Streckenwiderstände nach der CR-Funktion 4. Umlegung der nächsten Teilmenge nach neuem Bestweg 5. Wiederholung der Schritte 3. u. 4. bis gesamte Fij-Matrix abgearbeitet ist

31 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität Verkehrsumlegung mit Gleichgewichtszuständen Nutzeroptimum oder Nutzergleichgewicht (1. Wardrop-Prinzip) Widerstände auf allen benutzten Routen jeder Quelle-Ziel-Beziehung sind für alle Verkehrsteilnehmer gleich Auf jeder nicht benutzten Alternativroute liegen sie höher Kein persönlicher Vorteil durch Umschwenken auf eine andere Route Systemoptimum oder Systemgleichgewicht (2. Wardrop-Prinzip) Minimierung des Produktes aus Routenwiderstand und Routenbelastung für alle Quelle-Ziel-Beziehung Kein persönlicher Vorteil, ohne dass nicht mindestens ein anderer einen Nachteil erleidet

32 MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität 32 Beispiel eines 4-Stufen Verkehrsmodells: TU Graz Modell für Großraum Graz Verkehrsnachfrage Fahrtenanzahl von jeder Zelle in jede Zelle pro Stunde 980 Verkehrszellen Verkehrsangebot Straßennetz ÖV Liniennetz Strecken, Knoten Verkehrsumlegung Aufteilung der Fahrtwünsche auf das Verkehrsangebot


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