Tageszeitliche Fahrtenmatrizen im Personenverkehr

• Forschungsstelle: ARE
• Projektnummer: 06007

Schlüsselwörter (Deutsch)

Tageszeitliche Fahrtenmatrizen im Personenverkehr

ETH Zürich, Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme, vertreten durch Prof. K. Axhausen, Zürich

Kurzbeschreibung (Deutsch)

Zur Quantifizierung der verkehrlichen Auswirkungen im Personenverkehr durch infrastruktur- und verkehrspolitische Massnahmen setzt das UVEK (ARE) ein nationales bimodales Verkehrsmodell ein. Darin abgebildet ist die durchschnittliche werktägliche Verkehrsnachfrage mit so genannten Fahrtenmatrizen (Fahrten von Personen zwischen Ausgangspunkten (Quellzonen) und Endpunkten (Zielzonen)).

Die beobachteten Auslastungsgrade der Verkehrsinfrastruktur für den motorisierten Strassenverkehr wie auch für den öffentlichen Verkehr variieren im Verlauf eines Werktages stark: Spitzennachfragen treten regelmässig und zyklisch morgens und abends auf, während zu anderen Tageszeiten – vor allem nachts – noch Kapazitätsreserven und Verkehrsinfrastruktur brach liegen. Zukünftige Strategien für das Management der Verkehrsnachfrage müssen darauf abzielen, Belastungsspitzen abzubauen und die Nachfrage gleichmässiger über den Tagesverlauf zu verteilen.

Das heute vorliegende Verkehrsmodell enthält noch keine Elemente mit denen der tageszeitliche Verlauf der Nachfrage abgebildet werden kann.

Projektziele (Deutsch)

Das Ziel des Auftrages ist die Ableitung von stundenfeinen Fahrtenmatrizen (0-24h) aus der vorliegenden Fahrtenmatrix für den durchschnittlichen Werktag 2000 mit folgenden Differenzierungen:

- Fahrtzwecke: Pendler-, Einkauf-, Nutz-, Freizeit- und Ferienverkehr

- Verkehrsmittel: MIV und öV

- Zeitliche Auflösung: für jedes Stundenintervall von 0 bis 24 Uhr je eine Matrix.

- Räumliche Aufteilung: 3114 Zonen, analog nationalem Personenverkehrsmodell

Als Resultat werden 24 Matrizen (3114 x 3114) nach 4 Fahrtzwecken je Verkehrsmittel, d.h. insgesamt 192 Matrizen, sowie alle dazu verwendeten Modellansätze und -parameter erwartet.

Abstract (Deutsch)

Für die Planung und den Betrieb von Verkehrsanlagen sowie für die Beurteilung von infra-strukturellen- und verkehrspolitischen Massnahmen ist die Kenntnis der Nachfragevariationen über den Tag eine wesentliche Voraussetzung. Diese Variationen führen einerseits zu einer unterschiedlichen Aus- bzw. Überlastung der fixen Angebotskapazität (MIV-Strecke) und verlangen gleichzeitig die Anpassung der nicht fixen Angebotskapazitäten (ÖV-Fahrpläne). Um eine höhere Auslastung der vorhandenen Kapazitäten zu erreichen, sind Strategien für ein Management der Verkehrsnachfrage und die Beeinflussung der zeitlichen Nachfrageverteilung ein wichtiges Instrument.

Für die Entwicklung dieser Strategien muss die Nachfrage sowohl auf der Ebene der Querschnittsbelastungen als auch bei den Quell-Zielmatrizen zeitlich disaggregiert d.h. dynamisiert, werden. Dafür ist eine genaue Abbildung der räumlichen und zeitlichen Struktur der Ortsveränderungen (Quell-Zielmatrizen) notwendig. Hier findet ein Übergang von einer statischen (Tagesnachfrage) zu einer dynamischen (zeitlich differenzierten) Betrachtungsweise statt. Die „state of the art“-Verkehrsnachfragemodelle können die Nachfrage in hoher zeitlicher Auflösung modellieren, so dass Nachfragematrizen auf Stundenbasis oder noch feiner erstellt werden sollen.

Die hier erstellten stündlichen Quell-Ziel-Matrizen wurden auf das Verkehrsverhalten (Mikrozensus Verkehr 2000) und die Verkehrsstärke des Jahres 2000 (Querschnittszählungen) kalibriert. Die räumliche Auflösung des NPVM ist auf Gemeindeebene erstellt worden. Damit ist die Anwendung des Modells vor allem für Fragestellungen betreffend Verkehrsströme auf regionaler und nationaler Ebene (bzw. zwischen den Gemeinden) vorgesehen.

Die Ergebnisse dieses Projektes stellen somit für die Analyse zukünftiger sowie klassischer Infrastrukturmassnahmen eine wichtige Grundlage dar. Durch die Anwendung von stundenfeinen Matrizen wird sich die Verlässlichkeit und Genauigkeit der Modellergebnisse weiter erhöhen. Ausserdem ermöglicht die stundenfeine Differenzierung des Modells breiteres Anwendungsgebiet sowie genauere Analysen.

Umsetzung und Anwendungen (Deutsch)

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