Detailergebnis zu DOK-Nr. 74992
Dynamische Verkehrsplanungsmodelle dank Open Data: ROSY mFUND
Autoren |
J. Schönharting S. Wolter U. Koch V. Schönharting C. Helmert M. Brunner |
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Sachgebiete |
6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Straßenverkehrstechnik 63 (2019) Nr. 11, S. 767-773, 4 B, 2 T, 11 Q
Mit der Delegierten Verordnung (EU) 2015/962 der EU-Kommission vom 18. Dezember 2014 und dem in nationales Recht umgesetzten Intelligente Verkehrssysteme Gesetz (IVSG) sind alle Gebietskörperschaften, vom Bund über die Länder und deren nachgeordnete Behörden bis zu den Land- und Stadtkreisen und den Kommunen, aufgefordert, vorhandene Daten zur Mobilität und zum Verkehr öffentlich zugänglich zu machen. Seit Ende 2017 ist dafür die "Nationale Stelle für Verkehrsdaten" aktiv. Die Veröffentlichung dieser und anderer vorhandener Mobilitätsdaten ist zu einer Pflichtaufgabe der zuständigen Verkehrsverwaltungen geworden. Für die Weiterentwicklung von Verkehrsmodellen sind diese Vorgaben von großer Bedeutung. Klassische Verkehrsmodelle werden aufgrund des hohen Aufwands in der Regel nur in größeren Zeitintervallen neu erstellt. Mit der Verfügbarkeit kontinuierlich gezählter und gemessener Daten entstehen neue und effizientere Möglichkeiten der Aktualisierung bestehender Modelle; bestehende statische Modelle können in dynamische Verkehrsmodelle (DVM) umgewandelt werden und tageszeitscharfe Auswertungen liefern. Vor diesem Hintergrund wurde das mFUND-Projekt ROSY durchgeführt. Das ursprünglich statische Modell der Bundesverkehrswegeplanung sowie die regionalen Modelle für die Regionen Rhein-Main, Rhein-Neckar und Mittlerer Neckar wurden jeweils in ein dynamisches Verkehrsmodell überführt und ihre Anwendung erprobt. Kern der Dynamisierung ist die Kalibrierung der Verkehrsstrommatrizen mit Querschnittszählungen im 15- bis 30-Minuten-Takt. Die für die Kalibrierung notwendigen Messstellen wurden den Netzmodellen mit einem automatisierten Verfahren zugeordnet. Die Verortungen sind auf der mCloud veröffentlicht. Es wurden neue Ansätze zur Qualitätsprüfung entwickelt und implementiert. Dabei werden die Ebenen "Qualität der Messdaten", "Modellqualität" und "Modellplausibilität" behandelt. Die Datenbasis wird kontinuierlich fortgeschrieben. Sie kann für verschiedene Aufgaben genutzt werden: 1. Prüfung und Kontrolle der bundesweiten Messstellen, 2. Level of Service je Link, Tag und Stunde, 3. Aktualisierung bestehender Verkehrsmodelle.