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Detailergebnis zu DOK-Nr. 69360

Modernes Echtzeitverkehrsmanagement verlangt Nachfragemodellierung

Autoren J. Schlaich
T. Otterstätter
S. Koesting
Sachgebiete 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle
6.7 Verkehrslenkung, Verkehrssteuerung, Telekommunikation

Internationales Verkehrswesen 67 (2015) Nr. 2, S. 61-63, 3 B, 1 T, 12 Q

Die bestehende Verfügbarkeit von Echtzeitdaten steigert bei der Bevölkerung die Erwartungshaltung: "Echtzeit" ist kein Buzz-Wort mehr, "Echtzeit" ist zur Realität geworden, der sich auch ein modernes Verkehrsmanagement nicht mehr entziehen kann. Doch wie lassen sich die Datenmassen intelligent weiterverarbeiten, wo liegen die Grenzen von Big Data, und wie kann Nachfragemodellierung die klaffende Lücke schließen? Zu den Top 5 der am häufigsten genutzten Apps zählen Applikationen rund um den Verkehr. Dies umfasst aktuelle Verkehrsinformationen, Navigations- und Routenplanungstools sowie Fahrplanauskünfte. Weltweit werden heute täglich 2,5 Exabyte elektronische Daten erzeugt - also 2,5 Mrd. Gigabyte. Und es ist kaum vorstellbar, aber wahr: 90 % aller elektronischen Daten wurden allein in den vergangenen zwei Jahren produziert. Diese Aussage wird auch zukünftig gelten, da die Zahl der Datenquellen und das Informationsvolumen, das sie hervorbringen, weiter exponentiell wachsen werden. Daten zum Mobilitätsverhalten bilden einen Teilbereich: Mit jeder Fahrplanauskunft, jeder Routenplanungsabfrage geben die Verkehrsteilnehmer Informationen über ihr Mobilitätsverhalten preis und tragen zur Steigerung des Datenvolumens bei. Verkehrsmanagern stehen diese Informationen heute allerdings häufig noch nicht zur Verfügung. Sie speisen ihre Echtzeitinformationen aus Daten von Detektoren, Floating Car Data (FCD), automatischen Kennzeichenerfassungen (ANPR), Unfall- und Baustellenmeldungen. Auf diese Weise erlangen sie einen Überblick über die aktuelle Verkehrslage des beobachteten Gebiets und können aufgrund ihrer langjährigen Erfahrung auf regelmäßige Störungen reagieren.