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Detailergebnis zu DOK-Nr. 76988

Zur Entwicklung von wetterabhängigen Mikrosimulationsmodellen (Orig. engl.: Toward the development of weather-dependent microsimulation models)

Autoren	B.E. Hammitt R. James M. Ahmed R. Young
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 7, 2019, S. 143-156, 10 B, 3 T, 37 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr

Ungünstige Wetterbedingungen haben schwerwiegende Auswirkungen auf Verkehrsnetze. Jahrzehntelange Forschung wurde der Analyse dieser Auswirkungen und der Entwicklung von Gegenmaßnahmen gewidmet, um die negativen Auswirkungen auf Reisende und Infrastruktur zu reduzieren. Jüngste technologische Entwicklungen haben die Einführung intelligenter Verkehrssystemanwendungen ermöglicht, die für die Netzplanung, Sicherheitsbewertungen, die Bewertung von Gegenmaßnahmen und den Straßenbetrieb eingesetzt werden. Eine solche Anwendung ist die Mikrosimulationsmodellierung, ein leistungsfähiges Werkzeug zur Emulation des Verkehrsflusses. Behörden sind daran interessiert, Mikrosimulationen zur Vorhersage der Auswirkungen ungünstiger Witterungsbedingungen auf die Sicherheit und Mobilität zu verwenden; es gibt jedoch nur begrenzte Kenntnisse darüber, wie das Modell kalibriert werden kann, um unterschiedliche Witterungsbedingungen zu berücksichtigen. Der Beitrag stellt eine Methodik zur Kalibrierung des Fahrzeugfolgeverhaltens vor, die für die erfolgreiche Entwicklung von Mikrosimulationsmodellen erforderlich ist. Die Forschung wurde unter Verwendung von SHRP2-Naturalistic Driving Study (NDS)-Daten durchgeführt, um realistisches Fahrverhalten bei verschiedenen Wetterbedingungen zu erfassen. Die Studie hatte zwei Hauptziele. Erstens: Kalibrierung des Fahrzeugfolgemodells von Wiedemann (1999) für eine Teilmenge der NDS-Fahrten, Clustering von Fahrten mit ähnlichen Wetterbedingungen und Identifizierung eines optimalen Parametersatzes zur Darstellung dieser Bedingungen. Zweitens: Anwendung der optimalen Modellparameter in einem realistischen Mikrosimulationsnetzwerk, um den vorhergesagten Verkehrsfluss bei jeder Wetterbedingung zu bewerten. Die Ergebnisse unterstützen die Hypothese, dass die Kalibrierung von Fahrmodellen zur Verwendung in der Mikrosimulation zu realistischeren Schätzungen des Verkehrsflusses führt. Darüber hinaus veranschaulicht die Forschung, dass die Verwendung von hochauflösenden Daten auf Trajektorienebene wetterabhängiges Fahrverhalten erfolgreich erfassen kann.