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Im Zuge der fortlaufenden Digitalisierung im Mobilitätssektor werden aktuell besonders in Großstädten verstärkt geteilte on-demand Fahrdienstleistungen implementiert. Das sog. Ridepooling beschreibt eine dynamische und digitale Form des konventionellen Sammeltaxis, bei welcher durch eine intelligente Algorithmik mehrere voneinander unabhängige, zeitlich korrespondierende Fahrtwünsche in Echtzeit zu einer Route kombiniert werden. So können einander unbekannte Kund*innen gemeinsam und gleichzeitig nach ihren individuellen Bedürfnissen auf Direktverbindungen befördert werden. Viele der Ridepooling-Angebote werden in urban geprägten Raumstrukturen von privaten Verkehrsunternehmen - teilweise sogar eigenwirtschaftlich - betrieben und als nachhaltige Mobilitätsform beworben: Sie soll die sich individualisierenden Mobilitätsbedürfnisse der Bürger*innen befriedigen, dadurch städtische Problematiken wie hohe Luft- und Lärmbelastung, Staubildung sowie Flächenknappheit adressieren und zu einer umweltfreundlichen Verlagerung des lokalen Verkehrsaufkommens (Modal Shift) führen.
Die vorliegende Arbeit untersucht am Beispiel der Großstädte Berlin und Hamburg, wie und unter welchen Zielsetzungen der unterschiedlichen Akteure die neuen Angebotsformen implementiert wurden und welche Auswirkungen sie auf die städtischen Mobilitätssysteme haben.
Durch Expert*innen-Interviews mit städtischen Behörden, öffentlichen und privaten Verkehrsunternehmen, Verkehrsverbünden und Expert*innen für digitale und städtische Mobilität soll der aktuell noch geringe Forschungsstand über die Zielsetzungen, Formen und Auswirkungen von Ridepooling-Angeboten in städtischen Räumen um praxisnahe Betrachtungen und Erkenntnisse erweitert werden. Es kann angenommen werden, dass die unterschiedlichen Ausgestaltungen der untersuchten Angebote von ioki, CleverShuttle, MOIA und BerlKönig dabei durchaus voneinander differierende Effekte auf das Nutzungsverhalten der Kund*innen und die städtische Verkehrsgestaltung sowie deren ökologischen und sozialen Nachhaltigkeitsdimensionen haben.
Während sich die Fernverkehrsangebote auf der Schiene über Jahrzehnte hinweg und im Laufe eines kontinuierlichen Infrastrukturausbaus entwickelten, muss sich die städtische Verkehrsplanung in kurzer Zeit auf die neuen Angebote des Fernbuslinienmarktes einstellen. Dabei sehen sich die Städte mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert: Sie müssen Verknüpfungspunkte in Form von Fernbus-terminals vorhalten und sie stehen vor der Aufgabe, die Fernbuslinienangebote in die regionalen Verkehrssysteme zu integrieren. Durch die dynamische Entwicklung des Fernbusmarktes nach seiner Liberalisierung, den schnellen Ausbau der Linienverbindungen und den unvorhergesehenen Anstieg der Fahrgastzahlen waren die lokalen Akteure bislang kaum in der Lage, fundiertes Erfahrungswissen im verkehrsplanerischen Umgang mit Fernbuslinienangeboten aufzubauen. Das Projekt „Integration von Fernbuslinienangeboten“ nimmt sich am Beispiel der Stadt Frankfurt am Main den Handlungsnotwendigkeiten der städtischen Verkehrsplanung an und formuliert auf Grundlage einer Fahrgastbefragung an zwei Standorten mögliche Optionen aus der Perspektive der Fahrgäste. Dabei stehen insbesondere die Anforderungen an und Handlungsoptionen für die städtebauliche und verkehrliche Integration der Fernbuslinienangebote in lokale Verkehrssysteme im Fokus.
Während aktuelle empirische Daten Hinweise auf einen Wandel der Mobilitätsorientierung von Jugendlichen und Heranwachsenden in Agglomerationen liefern, ist im ländlichen Raum der Trend zur individuellen Motorisierung ungebrochen. Die vorliegende Synthese des Forschungsstandes deutschsprachiger und internationaler Forschungsliteratur stellt Erkenntnisse zum Mobilitätsverhalten und zu mobilitätsbezogenen Einstellungen sowie bisher durchgeführte Maßnahmen zur Beeinflussung des Mobilitätsverhaltens von Personen in der Altersgruppe bis ca. 27 Jahre vor.
In der Region Rhein-Main steht mit dem Rhein-Main-Mobilitätspanel (RMP) seit dem Jahr 2008 ein Datensatz zur Verfügung, der im Vergleich zu früheren Datensätzen eine verbesserte Beschreibung der regionalen Mobilitätsentwicklung ermöglicht. In dieser Methodenstudie wird überprüft, inwieweit Anschlussmöglichkeiten dieses Datensatzes mit anderen regionalen Datensätzen bestehen. Das Ziel dieser Studie ist somit die Prüfung, inwiefern in der Region Rhein-Main vorliegende Mobilitäts- und andere (insbesondere raumbezogene) Daten mit dem RMP kombiniert werden können, um daraus neue Erkenntnisse und Handlungsoptionen für die Entscheidungsträger vor Ort zu entwickeln. Im Rahmen der Studie werden sowohl ein Vergleich der Stichprobenzusammensetzung und der Erhebungsmethodik als auch der erfassten Kennziffern durchgeführt und Möglichkeiten zur Kombination mit Raumstrukturdaten überprüft. Weiterhin werden zentrale Mobilitätskennziffern der betrachteten Erhebungen (MiD 2002, 2008; SrV 2008; Deutsches Mobilitätspanel 2002-2008) gegenübergestellt und die Anwendbarkeit des harmonisierten und kombinierten Datensatzes hinsichtlich einer inhaltlichen Fragestellung überprüft.
Die vorliegende Dissertation behandelt die Entwicklung eines Verkehrssimulationssystems, welches vollautomatisch aus Landkarten Simulationsgraphen erstellen kann. Der Fokus liegt bei urbanen Simulationsstudien in beliebigen Gemeinden und Städten. Das zweite fundamentale Standbein dieser Arbeit ist daher die Konstruktion von Verkehrsmodellen, die die wichtigsten Verkehrsteilnehmertypen im urbanen Bereich abbilden. Es wurden Modelle für Autos, Fahrräder und Fußgänger entwickelt.
Die Betrachtung des Stands der Forschung in diesem Bereich hat ergeben, dass die Verknüpfung von automatischer Grapherstellung und Modellen, die die Wechselwirkungen der verschiedenen Verkehrsteilnehmertypen abbilden, von keinem vorhandenen System geleistet wird. Es gibt grundlegend zwei Gruppen von Verkehrssimulationssystemen. Zum Einen existieren Systeme, die hohe Genauigkeiten an Simulationsergebnissen erzielen und dafür exakte (teil-)manuelle Modellierung der Gegebenheiten im zu simulierenden Bereich benötigen. Es werden in diesem Bereich meist Verkehrsmodelle simuliert, die die Verhaltensweisen der Verkehrsteilnehmer sehr gut abbilden und hierfür einen hohen Berechnungsaufwand benötigen. Auf der anderen Seiten existieren Simulationssysteme, die Straßengraphen automatisch erstellen können, darauf jedoch sehr vereinfachte Verkehrsmodelle simulieren. Es werden meist nur Autobewegungen simuliert. Der Nutzen dieser Herangehensweise ist die Möglichkeit, sehr große Szenarien simulieren zu können.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein System mit Eigenschaften beider grundlegenden Ansätze entwickelt, um multimodalen innerstädtischen Verkehr auf Basis automatisch erstellter Straßengraphen simulieren zu können. Die Entwicklung eines neuen Verkehrssimulationssystems erschien notwendig, da sich zum Zeitpunkt der Literaturbetrachtung kein anderes vorhandenes System für die Nutzung zur Erfüllung der genannten Zielstellung eignete. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte System heißt MAINSIM (MultimodAle INnerstädtische VerkehrsSIMulation).
Die Simulationsgraphen werden aus Kartenmaterial von OpenStreetMap extrahiert. Kartenmaterial wird zuerst in verschiedene logische Layer separiert und anschließend zur Bestimmung eines Graphen des Straßennetzes genutzt. Eine Gruppe von Analyseschritten behebt Ungenauigkeiten im Kartenmaterial und ergänzt Informationen, die während der Simulation benötigt werden (z.B. die Verbindungsrichtung zwischen zwei Straßen). Das System verwendet Geoinformationssystemkomponenten zur Verarbeitung der Geodaten. Dies birgt den Vorteil der einfachen Erweiterbarkeit um weitere Datenquellen.
Die Verkehrssimulation verwendet mikroskopische Verhaltensmodelle. Jeder einzelne Verkehrsteilnehmer wird somit simuliert. Das Modell für Autos basiert auf dem in der Verkehrsforschung weit genutzten Nagel-Schreckenberg-Modell. Es verfügt jedoch über zahlreiche Modifikationen und Erweiterungen, um das Modell auch abseits von Autobahnen nutzen zu können und weitere Verhaltensweisen zu modellieren. Das Fahrradmodell entsteht durch geeignete Parametrisierung aus dem Automodell. Zur Entwicklung des Fußgängermodells wurde Literatur über das Verhalten von Fußgängern diskutiert, um daraus geeignete Eigenschaften (z.B. Geschwindigkeiten und Straßenüberquerungsverhaltensmuster) abzuleiten. MAINSIM ermöglicht folglich die Betrachtung des Verkehrsgeschehens auch aus der Sicht der Gruppe der Fußgänger oder Fahrradfahrer und kann deren Auswirkungen auf den Straßenverkehr einer ganzen Stadt bestimmen.
Das Automodell wurde auf Autobahnszenarien und innerstädtischen Straßengraphen evaluiert. Es konnte die gut verstandenen Zusammenhänge zwischen Verkehrsdichte, -fluss und -geschwindigkeit reproduzieren. Zur Evaluierung von Fahrradmodellen liegen nach dem besten Wissen des Autors keine Studien vor. Daher wurden an dieser Stelle der Einfluss der Fahrradfahrer auf den Straßenverkehr und die von Fahrrädern gefahrenen Geschwindigkeiten untersucht. Das Fußgängermodell konnte die aus der Literaturbetrachtung ermittelten Verhaltensweisen abbilden.
Nachdem die wichtigsten Komponenten von MAINSIM untersucht wurden, begannen Fallstudien, die verschiedene Gebiete abdecken. Die wichtigsten Ergebnisse aus diesem Teil der Arbeit sind:
- Es ist möglich, mit Hilfe maschineller Lernverfahren Staus innerhalb Frankfurts vorherzusagen.
- Nonkonformismus bezüglich der Verkehrsregeln kann je nach Verhalten den Verkehrsfluss empfindlich beeinflussen, kann aber auch ohne Effekt bleiben.
- Mit Hilfe von Kommunikationstechniken könnte in der Zukunft die Routenplanung von Autos verbessert werden. Ein Verfahren auf Basis von Pheromonspuren wurde im Rahmen dieser Arbeit untersucht.
- MAINSIM eignet sich zur Simulation großer Szenarien. In der letzten Fallstudie dieser Arbeit wurde der Autoverkehr eines Simulationsgebietes um Frankfurt am Main herum mit ca. 1,6 Mio. Trips pro Tag simuliert. Da MAINSIM über ein Kraftstoffverbrauchs- und CO2-Emissionsmodell verfügt, konnten die CO2-Emissionen innerhalb von Frankfurt ermittelt werden. Eine angekoppelte Simulation des Wetters mit Hilfe einer atmosphärischen Simulation zeigte, wie sich die Gase innerhalb Frankfurts verteilen.
Für den professionellen Einsatz in der Verkehrsforschung muss das entwickelte Simulationssystem um eine Methode zur Kalibrierung auf Sensordaten im Simulationsgebiet erweitert werden. Die vorhandenen Ampelschaltungen bilden nicht reale Ampeln ab. Eine Erweiterung des Systems um die automatische Integrierung maschinell lesbarer Schaltpläne von Ampeln im Bereich des Simulationsgebietes würde die Ergebnisgüte weiter erhöhen.
MAINSIM hat mehrere Anwendungsgebiete. Es können sehr schnell Simulationsgebiete modelliert werden. Daher bietet sich die Nutzung für Vorabstudien an. Wenn große Szenarien simuliert werden müssen, um z.B. die Verteilung der CO2-Emissionen innerhalb einer Stadt zu ermitteln, kann MAINSIM genutzt werden. Es hat sich im Rahmen dieser Arbeit gezeigt, dass Fahrräder und Fußgänger einen Effekt auf die Mengen des Kraftstoffverbrauchs von Autos haben können. Es sollte bei derartigen Szenarien folglich ein Simulationssysytem genutzt werden, welches die relevanten Verkehrsteilnehmertypen abbilden kann. Zur Untersuchung weiterer wissenschaftlicher Fragestellungen kann MAINSIM beliebig erweitert werden.
Indikatorengestützte Ansätze zur nachhaltigen urbanen Mobilität: Ergebnisse einer Literaturanalyse
(2023)
Das Forschungsprojekt „MOWENDIKO: Konzeptstudie zur Entwicklung eines Mobilitätswendeindex für Kommunen“ untersucht die Einflussfaktoren auf urbane, nachhaltige Mobilität vor dem Hintergrund, dass bisher keine umfassende, standardisierte und wissenschaftlich fundierte Bestimmung von Indikatoren, welche den Fortschritt einer Mobilitätswende in Kommunen abbildet, besteht. Hierfür wird der zentrale Begriff der Mobilitätswende in den wissenschaftlichen Diskurs über die sozio-ökologische Transformation von Mobilität und Verkehr eingeordnet und das Konzept der Mobilitätskulturen erläutert, das als Ausgangspunkt für die Erfassung der vielfältigen Einflussfaktoren auf Verkehr und Mobilität dient. Grundlage der Erarbeitung des Mobilitätswendeindex ist die Untersuchung von indikatorengestützten Ansätzen aus dem Bereich nachhaltige, urbane Mobilität, die im Rahmen einer Literaturanalyse untersucht wurden. Analysiert wurden 35 Indikatorensysteme, die Aspekte von Mobilität, Radverkehr, Fußverkehr, Öffentlicher Verkehr und Nachhaltigkeit abbilden. Die Ergebnisse der Literaturanalyse verdeutlichen, dass ein solcher Index sowohl subjektive als auch objektive Einflussfaktoren auf Mobilität abbilden sollte. Darüber hinaus zeigt sich, dass der Fokus auf die Operationalisierung des politischen Prozesses der Mobilitätswende eine Lücke in der bisherigen Forschung zur indikatorengestützten Analyse von Mobilität und Verkehr darstellt.
Elementar für eine zukunftsfähige Verkehrsplanung ist eine möglichst detaillierte Kenntnis des Mobilitätsverhaltens der Bevölkerung in der Region. Zur Analyse des Mobilitätsverhaltens der Bevölkerung in Deutschland wurden in der Vergangenheit auf verschiedenen räumlichen Ebenen mehrere größtenteils voneinander unabhängige Datenerhebungen durchgeführt. Für die Region Frankfurt Rhein-Main besonders relevant sind dabei zum einen die Längsschnitt- bzw. Panelerhebungen des „Rhein-Main-Panels“ (RMP) und des „Deutschen Mobilitätspanels“ (MOP), zum anderen die Querschnittserhebungen der Befragung „Mobilität in Deutschland“ (MiD) und speziell für Frankfurt auch „Mobilität in Städten – SrV“ (SrV).
Ziel dieser Publikation ist es, diese vier unterschiedlichen Erhebungen in einem kurzen Vergleich vorzustellen. Dabei sollen die jeweiligen spezifischen Potentiale, aber auch Einschränkungen aufgezeigt werden, die diese Mobilitätsdatensätze bezüglich der Auswertung und weiteren Nutzung aufweisen. Danach werden in knapper Form mögliche Kombinationsmöglichkeiten dieser Datensätze untereinander, aber auch mit ergänzenden Datenbeständen dargestellt. Anschließend werden die aus den verschiedenen Mobilitätsdatensätzen ermittelten zentralen regionalen Mobilitätskennziffern in einem Vergleich veranschaulicht. Als Abschluss soll schließlich ein kurzer Blick auf mögliche Anwendungsfelder der Mobilitätsdaten in Politik und Planung geworfen werden.
Die Goethe-Universität ist einer der größten Verkehrserzeuger der Stadt Frankfurt. Der Bericht zum Mobilitätsmanagement stellt zunächst die drängendsten Herausforderungen an der Goethe-Universität exemplarisch für den größten Campus, den Campus Westend, dar. Anschließend werden Maßnahmen zur Verbesserung der Situation abgeleitet und hinsichtlich ihrer Wirkung, ihrer zeitlichen Realisierung und der notwendigen Kosten abgeschätzt. Übergreifend wird die Einführung eines institutionalisierten Mobilitätsmanagements für die Goethe-Universität vorgeschlagen. Damit können – in enger Abstimmung mit weiteren städtischen Akteuren – Maßnahmen zu einer sowohl effizienteren als auch umweltfreundlicheren und sicheren Gestaltung des Verkehrs von Studierenden und Beschäftigten umgesetzt werden.
In Südtirol wurde 2014 erstmals ein landesweiter Fahrradwettbewerb organisiert, der die Südtiroler Bevölkerung auf spielerische Weise davon überzeugen sollte, für Alltagswege auf das Fahrrad umzusteigen. Die 1.219 Teilnehmenden am Wettbewerb sind insgesamt mehr als 850.000 Kilometer geradelt. Diese Evaluation soll zeigen, ob der Fahrradwettbewerb eine erfolgreiche Maßnahme war, um den Radverkehr in Südtirol zu fördern, also ob tatsächlich eine Verlagerung vom motorisierten Individualverkehr auf den Radverkehr erreicht wurde. Der Erfolg ähnlicher Wettbewerbe wurde bislang vor allem in den Teilnehmer- und Kilometerzahlen gemessen, eine wissenschaftliche Evaluation der durch die Kampagnen erreichten (Verlagerungs-)Effekte fand bislang kaum statt. Die Evaluation des Südtiroler Fahrradwettbewerbs orientiert sich am MaxSumo-Leitfaden zur Evaluation von Mobilitätsmanagementmaßnahmen. Zusätzlich wurden die Motive und Wünsche der Teilnehmenden und Veranstalter herausgearbeitet und der Südtiroler Fahrradwettbewerb mit anderen Fahrradwettbewerben verglichen.
Der "Regionalatlas Rhein-Main" wird zum 75-jährigen Jubiläum der "Rhein-Mainischen Forschung" veröffentlicht. Er verfolgt das Ziel,
- einne Überblick über die regionale Struktur des Rhein-Main-Gebietes zu verschaffen,
- Politik, Wirtschaft und Verwaltung Grundlagendaten in regionalisierter Form für ihre Entscheidungen an die Hand zu geben, und
- den im Rhein-Main-Gebiet lebenden Menschen die regionalen Strukturen ihres Lebensraumes näher zu bringen.