Titel Modellierung nachhaltiger Mobilität Teil 6 www.sustainicum.at Titel Modellierung nachhaltiger Mobilität Teil 6 Autoren: Ass. Prof. Dr. techn. Kurt FALLAST, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Martin FELLENDORF E-Mail-Adresse: isv@tugraz.at Institution: Technische Universität Graz, Institut für Straßen- und Verkehrswesen erstellt: Dezember 2012 Current sources of traffic measurement Criteria of traffic evaluation System of cooperative traffic management Examples of evaluating cooperative traffic management Future developments: cooperative systems – development - impact

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

Teil 7: Verkehrsplanungsmodelle

Verkehrsplanungsmodelle: 4-Stufen Algorithmus Verkehrserzeugung Wer? Q Z i j Makromodelle: Ermittlung des Verkehrs-aufkommen aus Strukturdaten => Makrobeziehungen Mikromodelle: Simulation des Verkehrs-verhaltens einzelner Individuen => Mikrobeziehungen Makrobeziehungen ergeben sich durch Aggregation von Mikro-beziehungen F ij Wohin? Verkehrsverteilung F ijm Womit? Verkehrsaufteilung F ijmr Wolang? Verkehrsumlegung

1. Verkehrserzeugung: Abgrenzung Makro <-> Mikro Ziel: Abschätzung der Menge der erzeugten Wege ei in einer Zone i als Funktion ihrer Bevölkerung (Haushalte, Arbeitsplätze) Makroskopisch: ei = f (durchschnittliche Person oder Haushalt, Arbeitsplätze, ...) Mikroskopisch: ei erzeugte Wege in einer Zone i Eg Erzeugungsrate von Personenkategorie g Aig Anteil von Personenkategorie g in Zone i wk Anzahl der Wege w in Kette k AWkg Anteil Kette k in Personenkategorie g

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

1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen Spezifisches Verkehrsaufkommen abhängig von Quelle-Ziel-Gruppe Spezifisches Verkehrsaufkommen abhängig von Quelle-Ziel-Gruppe Quelle: Schnabel, 2011

1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen Erzeugter Verkehr angezogener Verkehr Xki Strukturgröße k der Zelle i; unterschiedlich für jede Zelle pk , ak Einfuss der Strukturgröße Xk auf das Verkehrsaufkommen (spezifisches Verkehrsaufkommen für alle Zellen gleich) Spezifisches Verkehrsaufkommen pk 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. p0 , a0 sollten 0 sein Beispiel: Fahrten vom Wohnort beginnend über alle Fahrtzwecke:

2. Verkehrsverteilung mit Zufallsmodell 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: 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 Physik Massenanziehungskraft zwischen zwei Körpern F=G*m1*m2/r^2 mit G= Gravitationskonstante = 6,7*10^-11

2. 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 wi1 Qi Z2 wi2 Z1 wi1 Z2 Qi wi2

2. synthetische Verkehrsverteilungsmodelle: Gravitationsansatz Fij Ortsveränderungen vom Zellen i nach j Qi Quellverkehr (Potenzial) vom Zelle i Zj Zielverkehr vom Zelle j (Attraktivität: ausgedrückt durch Strukturwerte) Wij Widerstand zwischen Zelle i und j (meist Längen- oder Zeitentfernung) f empirisch ermittelter Koeffizient (Konkurrenzeinfluss) , ß empirisch ermittelte Exponenten

2. Verkehrsverteilungsmodelle: Widerstandsfunktionen Quellseitig gekoppeltes Gravitationsmodell mit ) ( > = × - a ij w e f

2. Synthetische Verkehrsverteilung: Widerstandsfunktion Nutzenmaximierung Verwendet man als Widerstandfunktion eine negative Exponentialfunktion f(wij) = exp(-*wij)), dann erhält man eine Funktion, die das Verhaltensprinzip der Maximierung des subjektiven Nutzens (Logit-Modell) abbildet. Diese Widerstandsfunktion wird daher in der Regel bevorzugt.

2. Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell Bedingung 1 Bedingung 2 Bedingung 3 Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell „zweidimensional gekoppelt“

2. Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell Lagefaktor der Erzeugerzelle i Lagefaktor der Attraktionszelle j Iteration erforderlich!

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

3. Empirisches Verkehrsmittelwahlmodell Wahlentscheidung mIV oder ÖV: Reisezeitverhältnis 100 % nur Reisezeit und völlige Wahlfreiheit 50 % 1,0 TÖV / TIV

3. Empirisches Verkehrsmittelwahlmodell Wahlentscheidung mIV oder ÖV: Reisezeitverhältnis 100 % Captive Drivers weitere Formparameter nur Reisezeit nur mIV u. ÖV keine Prognose 50 % Captive Riders 1,0 TÖV / TIV

3. Verkehrsmittelwahlentscheidungen sind komplexer IV ÖV Pkw Rad Tram Bus Pkw-Lenker Pkw-Mitfahr P + R Fuß  Tram Bike + Ride

3. 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

3. Nutzenfunktion V für Verkehrmittelwahlmodell Beispiele für Xijm Reisezeit Kosten Bedienungshäufigkeit 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

Diskretes Entscheidungsmodell - Anwendungsbeispiel Auswirkungen von Preisänderungen (oder Reisezeit, Komfort, ....) Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit der Reiseweite p1 -0,12 -0,06 p2 -0,11 p3 -0,65 -0,4 0,6 0,5 p4 1 50 750 1000 500 p5 -0,5 p6 6,8 2 1,9 -2,2 1,4 ÖV Verdopplung der Parkgebühren ÖV Pkw Fuß Rad Wegelänge in [m]

4. Schritt: Routenwahl u. Umlegung Ortsveränderung von Zelle i nach Zelle j mit Modus m auf Route r: Fijmr j Route r1   i Route r2 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

4. 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

4. 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

Beispiel einer Ganglinie

4. Verkehrsumlegung: Systematik der Umlegungsverfahren Optimalroute (Bestweg) Alternativroute (Mehrweg) Routensuche belastungsunabhängig belastungsabhängig Sukzessiv Gleichgewicht Umlegung Nutzer System

4. Routensuche: Capacity-Restraint für belastungsabhängige Netze

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

4. 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

Beispiel eines 4-Stufen Verkehrsmodells: TU Graz Modell für Großraum Graz Verkehrsangebot Straßennetz ÖV Liniennetz 125.000 Strecken,50.000 Knoten Verkehrsumlegung Aufteilung der Fahrtwünsche auf das Verkehrsangebot Verkehrsnachfrage Fahrtenanzahl von jeder Zelle in jede Zelle pro Stunde 980 Verkehrszellen