Titel Modellierung nachhaltiger Mobilit ä t Teil 6

1. www.sustainicum.at TitelModellierung 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

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. Verkehrserzeugung Wer? Q i Z j Verkehrsverteilung F ij Wohin? Verkehrsaufteilung F Womit? ijm Verkehrsumlegung Wolang? F ijmr 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. 1. Verkehrserzeugung: Abgrenzung Makro <-> Mikro Ziel: Abschätzung der Menge der erzeugtenWege 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 XkiStrukturgröße 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

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) , ßempirisch ermittelte Exponenten

13. - a × w = a > f ( w ) e mit 0 ij ij 2. Verkehrsverteilungsmodelle: Widerstandsfunktionen Quellseitig gekoppeltes Gravitationsmodell

14. 2. Synthetische Verkehrsverteilung: Widerstandsfunktion Nutzenmaximierung Widerstandsfunktion

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

16. Lagefaktor der Erzeugerzelle i Lagefaktor der Attraktionszelle j 2. Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell 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 % TÖV / TIV 1,0

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 TÖV / TIV 1,0

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

21. Wahlentscheidung • Verhältnis aus Nutzen der Alternative und Gesamtnutzen aller Alternativen 3. Diskretes Entscheidungsmodell • Die Nutzenfunktion hat zwei Komponenten • objektiven, systematisch beschreibbarer Nutzenbetrag • subjektiven Nutzenbetrag (Verteilungsfunktion) • Objektive Nutzen umfasst • Eigenschaften der Alternative • Eigenschaften der Personengruppen

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. Verdopplung der Parkgebühren Diskretes Entscheidungsmodell - Anwendungsbeispiel • Auswirkungen von Preisänderungen (oder Reisezeit, Komfort, ....) • Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit der Reiseweite ÖV 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 Nutzer System Umlegung

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 Verkehrsnachfrage Fahrtenanzahl von jeder Zelle in jede Zellepro Stunde 980 Verkehrszellen Verkehrsangebot • Straßennetz • ÖV Liniennetz • 125.000 Strecken,50.000 Knoten Verkehrsumlegung • Aufteilung der Fahrtwünsche auf das Verkehrsangebot