Detailergebnis zu DOK-Nr. 76794
Die Fahrtengenerierung von Haushalten und die bebaute Umwelt: Bedeutet mehr Dichte auch mehr Fahrten? (Orig. engl.: Household trip generation and the built environment: does more density mean more trips?)
| Autoren |
Q. Zhang K.J. Clifton R. Möckel J. Orrego-Onate |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 5, 2019, S. 596-606, 3 T, 28 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Die Fahrtengenerierung ist der erste Schritt im traditionellen vierstufigen fahrtenbasierten Verkehrsmodell und ein wichtiges Verkehrsergebnis, das bei der Bewertung der Auswirkungen einer neuen Entwicklung verwendet wird. Es gibt eine lange Debatte über den Zusammenhang zwischen der Fahrtengenerierung und der bebauten Umwelt, mit gemischten Ergebnissen. Der Artikel leistet einen Beitrag zu dieser Debatte und geht das Problem mit zwei Hypothesen an: Die Variablen der bebauten Umgebung haben signifikante Auswirkungen auf die Gesamtzahl der Fahrten von Haushalten; und die Variablen der bebauten Umgebung haben unterschiedliche Auswirkungen auf die Fahrten nach Zweck. Die Studie stützt sich auf Daten aus dem Großraum Portland, Oregon, um negative binomiale Regressionsmodelle der Fahrtengenerierungsraten von Haushalten über alle Verkehrsträger hinweg zu schätzen. Die Ergebnisse zeigen, dass die bauliche Umgebung einen signifikanten und positiven Einfluss auf die Fahrtengenerierung hat, insbesondere für die Gesamtzahl der Fahrten, die Gesamtzahl der Fahrten und die einkaufsbedingten Fahrten zu Hause. Darüber hinaus implizieren Log-Likelihood-Ratio-Tests, dass das Hinzufügen der bebauten Umgebung zum Basismodell signifikant zur Verbesserung der Erklärungs- und Vorhersagekraft des Modells beiträgt. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Verkehrsnachfragemodelle empfindlicher auf die Auswirkungen der baulichen Umgebung reagieren sollten, um die Variationen des Reiseverhaltens in verschiedenen Regionen besser widerzuspiegeln.