Transcript Sustainicum_Mobilität_6

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Titel
Modellierung nachhaltiger Mobilität
Teil 6
Autoren:
Ass. Prof. Dr. techn. Kurt FALLAST, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Martin FELLENDORF
E-Mail-Adresse:
[email protected]
Institution:
Technische Universität Graz,
Institut für Straßen- und Verkehrswesen
erstellt:
Dezember 2012
2
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
Inhalt
1. Definitionen und Grundlagen
5. Umweltverträglichkeitsprüfung (UVP) Verkehrsinfrastruktur
►
Nachhaltigkeit
►
Kriterien der UVP-Pflicht
►
Mobilität
►
Art, Größe und Standort des Vorhabens
►
Planungsprozess
►
Abgrenzung des Untersuchungsrahmens
2. Einflussgrößen auf die Mobilität
6. Makroskopische Modelle
►
Megatrends
►
4-Stufen Verkehrsmodell
►
Soziodemografie
►
Umweltmodelle Lärm
►
Wirtschaftsentwicklung
►
Umweltmodelle Luftsschadstoffe
►
Raumordnung und Raumplanung
►
Städtebau
►
Telekommunikation, IKT, Informationen
►
Mikroskopische Umweltmodellierung
►
Technische Entwicklungen
►
Simulation des Verkehrsflusses
►
Fahrzeugtechnologie
►
Simulation der Wechselwirkungen Verkehr-Umwelt
3. Raumordnung
►
Raumordnung
►
Raumplanung
►
Infrastrukturrecht
►
Entwicklungskonzepte in verschiedenen Ebenen
►
Flächenwidmung
4. Strategische Prüfung Verkehr SPV
►
Entscheidungsebenen der SPV
►
Gesetzliche Rahmenbedingungen
►
Grundlagen
►
Festlegungen
7. Modellintegration
3
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
Teil 7: Verkehrsplanungsmodelle
4
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
Verkehrsplanungsmodelle: 4-Stufen Algorithmus
Verkehrserzeugung
Wer?
Qi
Zj
Makromodelle:
Ermittlung des Verkehrsaufkommen aus Strukturdaten
=> Makrobeziehungen
Verkehrsverteilung
Wohin?
F ij
Mikromodelle:
Simulation des Verkehrsverhaltens einzelner Individuen
=> Mikrobeziehungen
Verkehrsaufteilung
Womit?
F ijm
Makrobeziehungen ergeben sich
durch Aggregation von Mikrobeziehungen
Verkehrsumlegung
Wolang?
F ijmr
5
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
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  g E g * A ig
ei
erzeugte Wege in einer Zone i
Eg
Erzeugungsrate von Personenkategorie g
Aig
Anteil von Personenkategorie g in Zone i
ei  g

k
w k * AWkg * A ig
wk
Anzahl der Wege w in Kette k
AWkg
Anteil Kette k in Personenkategorie g
6
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen
►
erzeugter Verkehr:

Quellverkehr Qi bzw.
produzierter Verkehr Pi der Zelle i
(Productions)
P
1
A
P
1
2
1
►
A
angezogener Verkehr:

Zielverkehr Zi bzw. angezogener
Verkehr Ai der Zelle i
(Attractions)
2
2
A
P
►
Homogene Nachfrageschichten, z.B.
nach


►
P
Spezifisches Verkehrsaufkommen je
Nachfrageschicht
P
A
4
5
A
5
4
3
3
5
Personengruppen
Fahrtzwecken
3
P
6
6
6
A
4
7
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen
Spezifisches Verkehrsaufkommen abhängig von Quelle-Ziel-Gruppe
Spezifisches Verkehrsaufkommen abhängig von Quelle-Ziel-Gruppe
Nachfragesegment
(Fahrtzweck)
Strukturmerkmal der
Verkehrsproduktion P
Strukturmerkmal der
Verkehrsanziehung A
Wohnen  Arbeiten
Erwerbstätige
Arbeitsplätze / Beschäftigte 0,695 pro Erwerbstätigem
Wohnen  Einkaufen
Einwohner
Verkaufsfläche
0,422 pro Einwohner
Wohnen  Ausbildung
Schüler, Auszubi., Stud.
Ausbildungsplätze
1,083 pro Schüler
Wohnen  Freizeit
Einwohner
Freizeiteinrichtungen und
Einwohner (Besuche)
0,201 pro Einwohner
Arbeit  Einkaufen
Arbeitsplätze / Beschäftigte Verkaufsfläche
Arbeit  Arbeit
Arbeitsplätze / Beschäftigte Arbeitsplätze / Beschäftigte
Quelle: Schnabel, 2011
Spezif. Verkehrsaufkommen
[Ortsveränderungen/Tag]
0,226 pro Beschäftigtem
8
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
1. makroskopische Verkehrserzeugung mit Kennwertmodellen
Erzeugter Verkehr
Qi  Pi  p0  p1  X1i  p2  X 2i  ... pm  X mi  
angezogener Verkehr
Zi  Ai  a0  a1  X1i  a2  X 2i  ... am  X mi  
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:
Qi  Pi  0,695*# Beschäftigte  0,422*# Einwohner 1,083*#Studenten 0,201*# Einwohner
9
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2. Verkehrsverteilung mit Zufallsmodell
Fij 
n
n
i 1
j 1
 Fij   Fij
n
Fij 
n
 F
i 1 j 1
ij
Qi  Z j
n
n
 F
i 1 j 1
ij
 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
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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
Qi
Fij  2
wij
mit
Fij
Fahrten von Quelle i nach Zielj
Qi
Reisewert (z.B.Einwohner)an Quelle
wij
Entfernungzwischen Quelle i und Ziel j
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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
wi2
Z2
Z1
wi1
Qi
wi2
Z2
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
2. synthetische Verkehrsverteilungsmodelle: Gravitationsansatz
Fij  f 
Fij
Qi
Zj
Wij
f
, ß
(Qi  Z j )
wij
ß

Ortsveränderungen vom Zellen i nach j
Quellverkehr (Potenzial) vom Zelle i
Zielverkehr vom Zelle j (Attraktivität: ausgedrückt durch
Strukturwerte)
Widerstand zwischen Zelle i und j (meist Längen- oder
Zeitentfernung)
empirisch ermittelter Koeffizient (Konkurrenzeinfluss)
empirisch ermittelte Exponenten
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
2. Verkehrsverteilungsmodelle: Widerstandsfunktionen
Fij  Pi 
A j  f ( wij )
 A j  f (wij )
Quellseitig gekoppeltes Gravitationsmodell
j
f ( wij )  e
  wij
mit   0

mit   0
f (wij )  wij
Pj 
e
  W j
N
  Wi
e

mit   0,   0
i 1
Pj 
Wj
N

Wi
i 1
 i
mit   0
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2. Synthetische Verkehrsverteilung: Widerstandsfunktion Nutzenmaximierung
Widerstandsfunktion
f ( wij )  e
 wij
Attraktivitätsfunktion
1
Attraktivität des Zieles f(w)
14
0,8
0
0,2
0,5
0,75
1
2
0,6
0,4
0,2
0
Entfernung w
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
2. Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell
Fij  Pi 
A j  f ( wij )
 A j  f (wij )
j
 Fij  Pi
Bedingung 1
j
 Fij  A j
Bedingung 2
i
  F  P   A
ij
i
j
i
i
j
Bedingung 3
j
Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell
„zweidimensional gekoppelt“
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
2. Quelle-Ziel gekoppeltes Verteilungsmodell
Fij  ui  Pi  v j  Aj  f (wij )
ui 
Fij
Pi  v j  Aj  f (wij )

F
1
ui 
 (v j  Aj  f (wij ))
ij
Fij
 v j  Aj  f (wij )
Lagefaktor der Erzeugerzelle i
j
1
vj 
 (ui  Pi  f (wij ))
i
Iteration erforderlich!
Lagefaktor der Attraktionszelle j
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
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
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
3. Empirisches Verkehrsmittelwahlmodell
Wahlentscheidung mIV oder ÖV: Reisezeitverhältnis
100 %
PÖV 
50 %
1,0
1
1 e
 (TÖV TIV )
►
nur Reisezeit
►
und völlige Wahlfreiheit
TÖV / TIV
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
3. Empirisches Verkehrsmittelwahlmodell
Wahlentscheidung mIV oder ÖV: Reisezeitverhältnis
100 %
Captive Drivers
50 %
►
weitere Formparameter
►
nur Reisezeit
►
nur mIV u. ÖV
►
keine Prognose
Captive Riders
1,0
TÖV / TIV
20
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
3. Verkehrsmittelwahlentscheidungen sind komplexer
Entscheidung
IV
Rad
Pkw
PkwLenker
ÖV
PkwMitfahr
Tram
P+R
Bus
Fuß 
Tram
Bike +
Ride
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
3. Diskretes Entscheidungsmodell
Die Nutzenfunktion hat zwei Komponenten
►
objektiven, systematisch beschreibbarer Nutzenbetrag
►
subjektiven Nutzenbetrag (Verteilungsfunktion)
Objektive Nutzen umfasst
►
Eigenschaften der Alternative
►
Eigenschaften der Personengruppen
Vgj   g  β g1 X j1  β g 2 X j 2  ...   g   β gk X jk
k
VSchüler,ÖV  2,0 1,0  Fahrzeit 5 Umsteigehäufigkeit ...
Wahlentscheidung
►
Verhältnis aus Nutzen der Alternative und
Gesamtnutzen aller Alternativen
Pm 
eVm
M
Vk
e

k 1
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
3. Nutzenfunktion V für Verkehrmittelwahlmodell
Vgijm   gm  βgm1 X ijm1  βgm 2 X ijm2  ...   gm   βgmk X ijmk
k
Beispiele für Xijm
►
Reisezeit
►
Kosten
►
Bedienungshäufigkeit
mit
Vgijm
Nutzen von Modus m für die Fahrt von i nach j für
vehaltenshomogene Gruppe g
 gm
Konstante für Personengruppe g und Modus m
βgmk
Bewertung von Attributs k für die Personengruppe g und Modus m
X ijmk
Wert des Attributs k für Modus m für die Fahrt von i nach j
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Diskretes Entscheidungsmodell - Anwendungsbeispiel
►
Auswirkungen von Preisänderungen (oder Reisezeit, Komfort, ....)
►
Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit der Reiseweite
p1
-0,12
-0,06
-0,06
-0,06
-0,06
p2
0
-0,11
-0,11
-0,11
-0,11
p3
-0,65
-0,4
0,6
0,5
0,6
p4
1
50
750
1000
500
p5
0
0
ÖV
-0,5
0
-0,5
p6
6,8
2
1,9
-2,2
1,4
Verdopplung der Parkgebühren
100%
100%
ÖV
75%
75%
Pkw
50%
25%
Fuß
50%
25%
Rad
Wegelänge in [m]
0%
0%
500
1000
2500
5000
7500
10000
500
1000
2500
5000
7500
10000
24
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
4. Schritt: Routenwahl u. Umlegung
Route r1
j

i
Ortsveränderung von
Zelle i nach Zelle j mit
Modus m auf Route r: Fijmr

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
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MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
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
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
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
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Beispiel einer Ganglinie
1.400
1.200
Kapazität qmax
1.000
Fzg/Std
27
800
15-min
60-min
180-min
1440-min
600
400
200
0
00:00
02:00
04:00
06:00
08:00
10:00
12:00
Zeit
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
28
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
4. Verkehrsumlegung: Systematik der Umlegungsverfahren
Optimalroute (Bestweg)
Alternativroute (Mehrweg)
Routensuche
belastungsunabhängig
belastungsabhängig
Sukzessiv
Umlegung
Gleichgewicht
Nutzer System
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4. Routensuche: Capacity-Restraint für belastungsabhängige Netze
t akt
b




q




 t0  1  a  


 c  qmax  

30
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
4. Belastungsabhängige Verkehrsumlegung: Sukzessivverfahren
►
►
Sukzessivverfahren (Incremental
Assignment) simuliert das “Vollaufen” eines
Straßenverkehrsnetzes
Vorgehensweise:
1.
Aufteilung der Nachfrage in Teilmengen (z.B.
50%, 30%, 20%)
2.
3.
Umlegung der ersten Teilmenge nach Bestweg
4.
Umlegung der nächsten Teilmenge nach
neuem Bestweg
5.
Wiederholung der Schritte 3. u. 4. bis gesamte
Fij-Matrix abgearbeitet ist
Berechnung der neuen Streckenwiderstände
nach der CR-Funktion
Start
Netz mit
Grundwiderständen
Bestimmung der
widerstandsoptimalen
Route
Erhöhung der Belastung
auf dieser Route um q
Bestimmung der
neuen Widerstände
Ist die gesamte
Fahrtenmatrix
umgelegt?
ja
Netz mit neuen
Belastungen
nein
31
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
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
MINT Sustainicum 2012: Modellierung nachhaltiger Mobilität
Beispiel eines 4-Stufen Verkehrsmodells: TU Graz Modell für Großraum Graz
Verkehrsangebot
•
•
•
Straßennetz
ÖV Liniennetz
125.000 Strecken,50.000 Knoten
Verkehrsumlegung
•
:::
►
►
Fahrtenanzahl von
jeder Zelle in jede Zelle
pro Stunde
980 Verkehrszellen
ÖV 17:00 - 19:00
ÖV 07:00 - 08:00
Verkehrsnachfrage
IVi
:::
i
j
j
l07:00
:::
:::
i
l
j
:::
l
:::
x
i
:::
:::
08:00
j
l
:::
i
1
j
l- 19:00
:::
IVi 17:00
:::
j
l
:::
:::
i
:::
i
j
l
:::
j
l
x
x
2
3
:::
Aufteilung der Fahrtwünsche
auf das Verkehrsangebot