Titel Modellierung nachhaltiger Mobilität Teil 6

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1 Titel Modellierung nachhaltiger Mobilität Teil 6
Titel Modellierung nachhaltiger Mobilität 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 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

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 Teil 7: Verkehrsplanungsmodelle

4 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

5 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

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

8 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:

9 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

10 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

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

12 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

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

14 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.

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

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

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

19 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

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

21 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

22 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

23 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]

24 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

25 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

26 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

27 Beispiel einer Ganglinie

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

29 4. Routensuche: Capacity-Restraint für belastungsabhängige Netze

30 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

31 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

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