Die zwei Invarianzen der Mobilität

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1 Die zwei Invarianzen der Mobilität
Die Zukunft der globalen Mobilität Peter Kasten Technische Universität Berlin Fakultät IΙΙ , Institut für Energietechnik Fachgebiet: Energiesysteme

2 Gliederung Invarianzen der Mobilität Modell für Mobilität
Modell für Aufteilung der Verkehrsmittel Abschließende Bemerkungen

3 Zwei Invarianzen Zeitaufwand für Mobilität (TTB)
1,1 h pro Tag Geldbudget für Mobilität (TMB) 10-15% des Einkommens Entwickelt von Zahavi (1980) Aufgenommen von Schafer, Victor (2000) Aufkommen der Mobilität bis 2050 Aufteilung der Transportmittel bis 2050 Studie 1980: Zahavi, Yacov: Regularities in travel time and money expenditures Verkehrsplannung -> Verkehrsfluss, Aufteilung der Transportmittel, Reisegeschwindigkeit Aufgenommen non Schafer Andreas und David Victor: Mehrere Veröffentlichungen -> finale Veröffentlichung 2000: The future mobility of the world population

4 Zeitaufwand für Mobilität
Quelle: Schafer, Victor (2000) Achsen erklären -> GDP = Gross Domestic Product -> Bruttoinlandsprodukt Links -> zwei afrikanische Dörfer, weiße Punkte -> Städte, schwarze Punkte ->Länder Bereich von 0,8h – 1,5h, egal, welche Kultur, wieviel groß der Wohlstand ist, wo der Ort liegt Große Städte -> Zeitaufwand größer, weil Entfernungen größer, oft verstopft (Paris) Streuung bei Städten größer -> bei Ländern nicht so hohe Werte, weil ländliche Gegend mitberücksichtigt ist Unterschiede nach sozialem Stand (Studie Deutschland 1993): Rentner nur 0,94h/d, Studenten 1,27h/d bei einem Schnitt von 1,09, normalerweise je geringer das einkommen, weil vorstädte billiger, optimierung der Mobilität schwieriger Gründe: - man will in der Nähe von Familie und Heim sein, Urinstinkt (verschiedene Studien) - Mobilität ist begrenzt durch andere Tätigkeiten (Schlaf, Arbeit, Freizeit) -> Arbeit und Mobilität verschwimmt immer mehr -> auch wenn die sich verändern, bleibt die aufgewendete Zeit für mobilität gleich (Japan 25% mehr Arbeitszeit -> gleiches Zeitbudget) Zielsetzung ist motorisierte Mobilität, für die ist das Zeutbudget nicht gleich, weniger Einkommen -> weniger motorisierte Mobilität, mehr Einkommen -> Umstieg auf schnellere, motorisierte Verkehrsmittel

5 Aufteilung in Regionen

6 Abhängigkeit zw. TTBmot und Mobilität
Quelle: Schafer, Victor (2000) Zielsetzung ist motorisierte Mobilität, für die ist das Zeutbudget nicht gleich, weniger Einkommen -> weniger motorisierte Mobilität, mehr Einkommen -> Umstieg auf schnellere, motorisierte Verkehrsmittel Pkm=passengerkilometer TTBmot=Zeitauwand für motorisierte Mobilität Große Sensibilität in Gebieten mit wenig einkommen, 500km unterschied entsprechen großer differenz des zeitaufwandes Kurve erreicht bei km den wert 1,1h, nur noch motorisierter verkehr

7 Geldbudget für Mobilität
Quelle: Schafer, Victor (2000) 10-15% des Einkommens werden für Mobilität ausgegeben, in Gesellschaften in denen es mehr als 200 Fahrzeuge/1000 Menschen gibt, darunter 3-5% des Einkommens (links Thailand,Tunisien). Es kommt daher, dass mit der Motorisierung das Budget für Mobilität wächt, Motorisierung zu sehen bei Italien, Griechenland, Portugal, Japan. Japan = Sonderfall (viele schnelle Züge, daher geringere Motorisierung, weniger Ausgaben gür Mobilität Stabilität hat sich bei Ölshocks 1970 und 1979 gezeigt, Die Ausgaben für Mobilität sind seit 1970 in den USA gleichgeblieben, obwohl sich andere Fktorem der Mobilität verändert haben (Bezinpreis, Verkehrsaufkommen, Verbrauch eines Autos)

8 Gliederung Invarianzen der Mobilität Modell für Mobilität
Modell für Aufteilung der Verkehrsmittel Abschließende Bemerkungen

9 Modell für Mobilität Geldbudget konstant  Abhängigkeit zw. Einkommen und Mobilität Einkommen  Ausgaben für Mobilität  Ausgaben für Mobilität  Mobilität  Auswertung historischer Daten Modell für Zukunft

10 Szenario für Mobilität und Einkommen
Quelle: Schafer, Victor (1997) Als Werte für GDP wurden Werte Penn World Tables (Statistik über GDP) Die 5 Regionen mit höchsten Einkommen sind in derselben Art und Weise gestiegen, mit Steigung 1 (NAM,FUS,WEU;EEU,PAO), unterschiedliche absolute Werte wegen unterschiedlicher Infrastruktur, Bevölkerungsdichte, Kultur, Fläche (bei US$ NAM 60% mehr Verkehr als WEU) 6 regionen mit wniger einkommen keine einheitliche Steigung 1 Grund: Motorisierung der gesellschaft (Pacific Asia) -> Kleine Kurve am Anfang 2.Grund: Wirtschaftskrisen -> unächst steigt mobilität noch, auch wenn gdp zurückgeht, (investiert wurde schon vor der wirtschaftskrise, verbessert mobilität weiterhin) (Middle East, AFR), ansonsten normales verhalten der länder

11 Zukunftsmodell TMB = TMBM + TMBS = const.
TMBM: Geldbudget für Mobilität TMBS: Geldbudget für Qualität (Sicherheit, Stil,…) TMBM entscheidend für Abhängigkeit zwischen Einkommen und Mobilität

12 Zukunftsmodell Aus Grafik: mit Krümmung  Dimensionsloser Faktor:
Math. Modellierung der Vergangenheit: TV = Mobilität, x=Inverse der Stückkosten (km/USD) Aus Grafik ablesen: Ist log,log-Diagramm y=mx+c, Steigung =1 Bisher nur die Vergangenheit, für Zukunftaussage müssen noch weitere Annahmen getroffen werden, sonst wird bei Eintwicklungsländern die Motorisierung mit einfließen,… Gedankenexperiment

13 Gedankenexperiment Wechsel zu schnelleren Verkehrsmitteln
Jegliche Mobilität durch Flugverkehr Abkopplung der Mobilität von geographischen Gegebenheiten Inter-Regionaler Verkehr Weltweit dasselbe Preisniveau Weltweit gleiche Abhängigkeit zw. Einkommen und Mobilität Zeitaufwand ist konstant, aber Mobilität steigt -> muss schneller reisen, Verkehrsmittel beschränkt bei Geschwindigkeitserhöhung -> Wechsel des Verkehrsmittels Hypothese: Bei hohen Einkommen findet der Verkehr vollkommen durch Flugzeuge statt Bei Flugzeugen spielt Geographie keine Rolle mehr (Meer ist egal) Es ensteht ein starker Verkehr zwischen den Weltregionen Daruas folgt, dass der Preis überall gleicjh ist Daraus fogt wiederum das die Beziehung zwischen Einkommen und Mobilität überall in der Welt gleich ist Aus der durchschnittsgeschw. Von flugzeugen = 600km/h und 1,1 h/cap/d lässt sich Mobilität bestimmen  km/cap bei USD/cap ist der Zielpunkt 

14 Zukunftsmodell Aus Grafik: mit Krümmung  Dimensionsloser Faktor:
Aus Gedankenexperiment: Für alle REgionen außer LAM,MEA,AFR wurde dieses Modell angewendet, wegen Rezession war das Wirtschaftswachstum in den REgionen nicht konstant -> Anwendung von Gleichung aus Graphik. Als Modell für die Berechnung des GDP wurde Wachstumsraten des Baseline Scenario of IPCC verwendet, für asiatische Staaten wurden höhere WErte verwendet, da die Wirtschaft dort so stark gewachsen ist. Der Zielpunkt ist weit entfernt. Als erst eREgion Nordamerika im Jahr 2160

15 Szenario für Mobilität und Einkommen
Quelle: Schafer, Victor (2000) Um absolute Werte zu erhalten, Bevölkerungsabschätzungen -> 1992 Weltbank-Abschätzung ->10,1 Mil. Menschne in 2050, 85% in Entwicklungsländern In Industrieländern von 1990 zu 2050 Erhöhung um Faktor 2,6 – 3,8, in Entwicklungsgegenden 9 fach, Global

16 Entwicklung der Mobilität
In Um absolute Werte zu erhalten, Bevölkerungsabschätzungen -> 1992 Weltbank-Abschätzung ->10,1 Mil. Menschne in 2050, 85% in Entwicklungsländern 2050 weltweit Mobilität pro kopf wie 1990 in WEU und PAO, größere Bevölkerungszahlen, in Industrielländern Faktor 2,6 – 3,8 bei Erhöhung, in Entwicklungsländern teilweise 9fach

17 Entwicklung der Mobilität

18 Entwicklung der Mobilität
Geringer Anteil von Industrieländern, da Bevölkerungswachstum geringer

19 Gliederung Invarianzen der Mobilität Modell für Mobilität
Modell für Aufteilung der Transportmittel Abschließende Bemerkungen

20 Aufteilung der Transportmittel
Busse Züge PKWs Flugzeug (inkl. Hochgeschwindigkeitszüge) 4 Bedingungen Bei gleichem Zeitaufwand und größerer Mobilität Wechseö zu schnellerem Verkehrsmeittel

21 Entwicklung des Zugverkehrs
Zurückgehen des Zugverkehrs In allen Regionen im gleichen Maß Ein Umbau der Infrastruktur dauert in etwa 70 Jahre, daher zunächst flaches und später stärkeres zurückgehen. In allen REgionen die betrachtet werden, geht er etwa mit der gleichen Struktur zurück -> je höher TV (Mobilität) wird, desto geringer der Anteil an Zugverkehr, bei km/cap ist der Anteil = 0

22 Zug- und Busverkehr Unterschiedliche Infrastruktur zw. NAM, WEU, PAO
Entwicklung in NAM, WEU und PAO als Modell für anderen Regionen Low-Speed Transport-Anteil in PAO am höchsten, in WEU mittelmäßig, in USA viel geringer -> hängt Bevökerungsdichte ab Bsp: USA 14 Personen/ha -> 8% bei 10000km/cap fahren mit öffentlchen Verkehrsmitteln Europa 56 Personen/ha -> 19% PAO 170 Personen/ha -> 30% NAM,WEU,PAO werden als Entwicklungsmodell für die anderen 8 Regionen genommen. Je nach Bevoölerungsdichte und Geographie werden ddie Regionen auf die drei Vorbilder verteilt. USA ist seltsam (niedrige Bevökerungsdichte, hohe Mobilität) -> kein Land PAO bekommen CPA,SAS,PAS WEU bekommt den REst SLs = 0 bei km/cap Historischen Daten werden durch Polynom 4.Grades angenähert und mit der oben gennnten Formel an dem Punkt verknüpft, an dem gleicher Funktionswert und gleicher Weert für die erste Ableitung vorliegt

23 Entwicklung des Bus- und Zugverkehrs
Quelle: Schafer, Victor (2000)

24 Reisegeschwindigkeit
PKW [km/h] Bus [km/h] Zug [km/h] Flugzeug [km/h] NAM 55 20 30 600 WEU 45 PAO 35 AFR,EEU,FSU,LAM,MEA CPA,PAS,SAS

25 Flug- und Autoverkehr  Kein Modell für Verlauf der Geschwindigkeiten
Logsich: der pro Tag zurückgelegte Entfernung/Geschwindigkeit ergibt die Zeit die ich dafür benötigt habe, i steht für die verschiedenen Verkehrsmittel Zweite auch logisch. Dritte, die müsst ihr mir glauben, entsteht aus den ersten beiden, TTMmot aus Kurve ganz am Anfang, hätte man einen Verlauf wie die Geschwindigkeiten mit Einkommen und Mobilität ändern könnte man ohne Probleme eine durchgehende Kruve zeichnen, hat man aber nicht, vor allem bei PKW-Geschwindigkeit ist das unklar. Ansatz nach Gompertz, in s steckt das SHST,2050

26 Nischenmodell für Hochgeschwindigkeitsverkehr
Hohe Sensibiltät von TTBmot bei Regionen mit geringem Einkommen Nischenmodell für Regionen mit geringem Einkommen Entwicklung des Hochgeschwindigkeitssektors in NAM, PAO und WEU Daten für TTBmot sind schlecht und nur sehr wenige, Veränderung von TTBmot hat starke Auswirkung auf Shst,250 bei geringem Einkommen (sh. 2.Grafik) -> Ableitung von Shst,250 nach TTBmot, wenn -1 heisst es, dass die Verändeurng um eine Eiheit eine Veränderung um eine Einheit bei Hhst,250 bedeutet. -> für verschiedene Regionen wurden je nach Durchschnittsgeschwindigkeit festgestellt, ab welche Mobilität die Ableitung -1 ist. Im Jahr 2050 nur NAM,PAO und WEU überdiesem WErt -> für die restlichen Regionen wurde Nischenmodell angewendet, d.h. Die Entwicklung des Hochgeschwindigkeitssektors von NAM, WEU und PAO wurde angeschaut,

27 Entwicklung des Hochgeschwindigkeitssektors
Quelle: Schafer, Victor (2000) NAM bei hoher Mobilität, WEU und PAO starten bei ähnlicher Mobilität mit Entwicklung des Hochgeschwindigkeitssektors, Steigung zwischen NAM und WEU ähnlich, Entwicklung in PAO wegen verstopfter Innenstädte schneller (Shinkansen-Hochgeschwindigkeitszug)

28 Nischenmodell für Hochgeschwindigkeitsverkehr
Hohe Sensibiltät von TTBmot bei Regionen mit geringem Einkommen Nischenmodell für Regionen mit geringem Einkommen Entwicklung des Hochgeschwindigkeitssektors in NAM, PAO und WEU Vorbild für Entwicklung in Regionen mit geringem Einkommen Daten für TTBmot sind schlecht und nur sehr wenige, Veränderung von TTBmot hat starke Auswirkung auf Shst,250 bei geringem Einkommen (sh. 2.Grafik) -> Ableitung von Shst,250 nach TTBmot, wenn -1 heisst es, dass die Verändeurng um eine Eiheit eine Veränderung um eine Einheit bei Hhst,250 bedeutet. -> für verschiedene Regionen wurden je nach Durchschnittsgeschwindigkeit festgestellt, ab welche Mobilität die Ableitung -1 ist. Im Jahr 2050 nur NAM,PAO und WEU überdiesem WErt -> für die restlichen Regionen wurde Nischenmodell angewendet, d.h. Die Entwicklung des Hochgeschwindigkeitssektors von NAM, WEU und PAO wurde angeschaut, NAM bei hoher Mobilität, WEU und PAO starten bei ähnlicher -> Niuschenmarkt, wenn SHST im Jahr 1990 ca. 5%, FSU und PAS drüber, vorherige Gleichung wird angewendet. Bei den anderen wird eine Aufteilung wie bei Verringerung der Low-Speed Sektors vorgenommen, AFR,EEU,LAM,MEA übernehmen Entwicklung von WEU, CAP und SAS übernehmen Entwicklung von PAO

29 Aufteilung der Transportmittel
Quelle: Schafer, Victor (2000)

30 Aufteilung der Transportmittel (Welt)
Quelle: Schafer, Victor (2000) 2050: Auto = 42% High-Speed= 36% In Industrieländern wird mehr Autoverkehr durch Flug- und Speed-TRain ersetzt als in den Entwicklungsländern dazu gekommen Einkommen in Afrika und Zentralasien bleibt gering -> geringer Anstieg bei Autos Höherer Bevölkerungsdichte in SAS und PAS führt zu schnellen Umstieg auf High-Speed-Transport Wie kann High-Speed Transport wachsen -> größere Flugezeuge (Airbus) Neue Entwicklungen Magentschwebebahn

31 Aufteilung der Transportmittel (Zentralasien)
Quelle: Schafer, Victor (2000)

32 Aufteilung der Transportmittel (Europa)
Quelle: Schafer, Victor (2000) Eigene Erfahrung Rußland -> Busahnhof: viele Busse nach Osten

33 Aufteilung der Transportmittel (Amerika)
Quelle: Schafer, Victor (2000) Allgemein: Wichtig für verschieden Regionen unterschiedliche Untersuchungen zu machen, da zwar High-Speed-Bereich und Zugverkehr überall ähnlichen Verlauf haben, Automobil- und Busverkehr gibt es nicht einen Verlauf, der über abläuft <7000km/cap Low-Speed (Bus- und Zugverkehr dominiert Bei 10000km/cap dominiert Auto >10000 dominiert High-Speed Trotz geringer werdenden Anteil an Mobilität wird am miesten Zeit im Auto verbracht werden, da die Reisegeschwindigkeit geringer ist

34 Absolutes Verkehrsaufkommen
Quelle: Schafer, Victor (2000)

35 Gliederung Invarianzen der Mobilität Modell für Mobilität
Modell für Aufteilung der Transportmittel Abschließende Bemerkungen

36 Bewertung der Modellierung/Fragen
Logische Konsistenz der Ergebnisse Sensibilität auf getroffene Annahmen Keine Unterscheidung zw. Stadt und ländlicher Gegend Endliches Modell –Ersatz für Flugzeug Kosten für Freisetzung der Treibstoffgase Vergleich der Entwicklung der drei asiatischen Staaten mit Zahlen aus Statistis -> positiv Berücksichtigung der Trips für kurze Wege -> Zeit in öffentlichen Verkehrsmitteln in Industrieländern ändert sich nicht signifikant Veränderung des Zielpuntkes durch Veränderung der Durchschnittsgeschwindigkeit der High-Speed Sektors, Veringerung auf km/cap -> Veränderung der Mobilität in den USA in 2050 um 1,5 % Wachstum des Einkommens: Höhere Wachstumsraten für asiatische REgionen nach World Bank -> keine große Auswirkung High-Speed von 36% -> 40%, Busse 18% -> 14% Durchschnittsgeschwindigkeit oder TTBmot um 10% verändern -> Shst,2050 verändert sich. In den Regionen, in den die normale Formel verwendet wurde, sind die Veränderungen gering, in Regionen mit Nischenkonzept verändert sich die WErte der Aufteilung erheblich Kritik: Wo ist der Ersatz für das Flugzeug, glaube nicht, dass flugzeug das letzte Verkehrsmittel sein wird Kosten können bei TMBs (bei der Erhöhung der Qualität und Teil der Steuern einberechnet werden), wie groß ist der Einfluss von CO-2 Besteuerung- Zertifikate-Handel, neue Variable im System oder wird diese durch Entwicklung der Technik (Brennstoffzelle) gar keine Rolle spielen

37 Zusammenfassung TTB = 1,1 h pro Tag TMB = 10-15% des Einkommens
Einkommen   Mobilität  Mobilität   Umstieg auf schnellere Verkehrsmittel Transportsystem dynamisch und von Politik unabhängig