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Erstellung eines Risikomodells für Eisenbahnkreuzungen für die ÖBB Infrastruktur AG
Development of a Risk Model for Level Crossings of the Austrian Federal Railways (ÖBB)
Dipl.-Ing. C. Stefan, christian.stefan@ait.ac.at, Dipl.-Ing. R. Stütz, rainer.stuetz@ait.ac.at, Dipl.-Ing. K. Machata, klaus.machata@kfv.at
Unfälle auf Eisenbahnkreuzungen (EK) stehen wegen ihrer typisch hohen Unfallschwere oft im Zentrum des medialen Interesses. Obwohl ein Großteil dieser Unfälle auf Fehlverhalten von Straßenverkehrsteilnehmern zurückzuführen sind, war es die Bestrebung der ÖBB Infrastruktur AG, die Sicherheitsbewertung von EK auf eine statistisch fundierte Grundlage zu stellen. Auf Basis eines multivariaten Ansatzes wurde von den Projektpartnern KFV und AIT ein Unfallvorhersagemodell entwickelt, mit dem sich sowohl die erwartete Unfallanzahl als auch der sogenannte Risikoscore einer EK errechnen lässt. Eine begrenzte Zahl von Infrastruktur- und Verkehrsparametern dient dafür als Eingangsgröße. Der Artikel beschreibt die Methodologien von Datenmanagement und Modellbildung sowie die Implikationen für die praktische Arbeit der ÖBB.
Crashes on railway level crossings (LC) are often centre stage due to their typically high accident severity. Although the majority of LC accidents are caused by erroneous behaviour of road users, the Austrian Federal Railways (ÖBB) were seeking to provide a statistically sound method for the safety assessment of level crossings. The contractors KFV and AIT developed an accident prediction model building on a multivariate approach. The model estimates the expected number of accidents as well as the so called risk score, based on a limited number of infrastructure and traffic parameters. The article outlines methodologies of data management and modelling as well as the practical implications for the ÖBB.
Wirkungen individueller und kollektiver Verkehrsinformation in Straßennetzen – Teil 1: Problemstellung und Erhebungsmethodik
Effect of individual and collective Traffic Information in Road Networks – Part 1: Problem Statement and Survey Design
Univ.-Prof. Dr.-Ing. F. Busch, fritz.busch@tum.de; Dipl.-Ing. I. Fiedler, iris.fiedler@tum.de; Univ.-Prof. Dr.-Ing. M. Friedrich, markus.friedrich@isv.unistuttgart.de; Dipl.-Ing. E. Mandir, eileen.mandir@isv.unistuttgart.de; Dipl.-Ing. J. Pillat, juliane.pillat@isv.uni-stuttgart.de; PD Dr.-Ing. habil. C. Schiller, schiller@tvp-dresden.de; Dipl.-Ing. F. Zimmermann, frank.zimmermann@tudresden.de; Dipl.-Ing. I. Bakircioglu, immet.bakircioglu@abdsb.bayern.de; Dipl.-Ing. S. Riess, stefan.riess@abdsb.bayern.de; Dr. rer. nat. H. Belzner, heidrun.belzner@bmw.de; Dr.-Ing. I. Koller-Matschke, irina.kollermatschke@bmw.de; Dr. rer. nat. M. Snethlage, martin.snethlage@ptv.de; Dr.-Ing. C. Winkler, christian.winkler@dlr.de
Zur Steigerung vorhandener Leistungsfähigkeit der Verkehrsinfrastrukturen und Nutzung bestehender Leistungsreserven wird Verkehrsinformationen eine hohe Bedeutung beigemessen. Jedoch existieren über die Wirksamkeit und die Potenziale einzelner Verkehrsbeeinflussungssysteme heute nur teilweise belastbare Erkenntnisse. Hier setzt das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie geförderte Forschungsprojekt wiki an. Das Projekt wiki (Wirkungen von individueller und kollektiver ontrip Verkehrsbeeinflussung auf den Verkehr in Ballungsräumen) analysiert das Routen- und Abfahrtszeitwahlverhalten von fast 300 Berufspendlern im Raum München über einen Zeitraum von 8 Wochen anhand von GPS-Daten, Befragungen, Stated Preference Experimenten und eines Fahrsimulatorexperiments. Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung liefern Aufschluss über einzelne Einflussgrößen in Routen- und Abfahrtszeitwahl, die Wirksamkeit und Befolgungsgrade einzelner Informationsmedien sowie die Potenziale zur Reduktion des Verkehrszeitaufwands im Ballungsraum München. Der 1. Teil der zweiteiligen Veröffentlichung enthält die Beschreibung der grundlegenden Problemstellung und der im Rahmen des Projekts verwendeten Erhebungsmethodik. Der 2. Teil stellt die auf Basis der empirischen Untersuchungen ermittelten Modelle vor, quantifiziert die Potenziale von Verkehrsinformationssystemen im Ballungsraum München und diskutiert die Ergebnisse und deren Umsetzung in der Praxis.
Intelligent traffic management is considered of high importance to increase the performance of the existing transport infrastructure and to utilize unused network capacities. However, the true effects and potentials of single traffic control systems are still unknown today. These are the core issues of the project wiki, which was subsidized and supported by the German Federal Ministry of Economics and Technology (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, BMWi). The project wiki analyses route and departure time choice behaviour of almost 300 commuters in the Munich area over a period of 8 weeks on the basis of GPS data, questionnaires and Stated Preference data. The results shed light on the variables influencing route and departure time choice, the effectiveness of and compliance to different traffic information devices as well as their potential to reduce the transport time expenditure in the Munich region. The first part of the two-part publication contains the fundamental problem statement and the description of the survey methods applied in this project. The second part presents the models derived from the empirical data, quantifies potentials of traffic information systems in the Munich metropolitan area and discusses the results and their implications for practice.
Umverteilung von Verkehrsflächen zugunsten des Radverkehrs – Ein Beispiel für die Integration von Lärmaktions- und Verkehrsplanung
Shifting Parts of Road Space in Favour of Bicycles – Results of an integrated Approach
Dr. E. Heinrichs, heinrichs@lk-argus.de; B. Horn, burkhard.horn@senstadt.berlin.de; J. Kaptain, joerg.kaptain@senstadt.berlin.de
In der Berliner Lärmaktionsplanung wurde festgestellt, dass die Gestaltung bestimmter Straßenzüge stark auf den Kfz-Verkehr ausgerichtet ist und die vorhandenen Fahrbahnbreiten für die gegebenen Verkehrsstärken nicht immer erforderlich sind. Gleichzeitig wurden Defizite in der Führung des Radverkehrs festgestellt. Als Lösungsansatz wurde vorgeschlagen, die Flächen des Kfz-Verkehrs zugunsten von Radfahrstreifen zu reduzieren, ohne dass es zu Verdrängungseffekten im Kfz-Verkehr kommt. Dieser Planungsansatz wird auch in der Berliner Radverkehrsstrategie verfolgt. Der Beitrag beschreibt die Auswirkungen einer entsprechenden Umgestaltung von drei Berliner Hauptverkehrsstraßen.
In the Berlin Noise Action Plan it was established that road vehicle traffic is dominant on certain roads, and that existing lane widths are not necessary for the given traffic volume. At the same time, shortcomings in the management of bicycle traffic were observed. As a solution, it was proposed that road space available to motor vehicles be reduced for the benefit of bicycle lanes. This planning approach is also pursued in the Berlin bicycle traffic strategy. The article describes the effects of corresponding redesign of three main roads in Berlin.
Neuere Verfahren und Qualitätssicherung in der Verkehrsdatenerfassung (VDE)
New Methods and Quality Assurance for Traffic Data Acquisition
Dr. M. Feldges, michael.feldges@avtconsult.de; Dipl.-Ing. R. Katzler, Dipl. Inf. Ing. ETH M. Ackermann, matthias.ackermann@ectn.com; Dipl.-Ing. J. Grimm, jan.grimm@abdsb.bayern.de
Alle Systeme der Verkehrstelematik benötigen als Basis eine gute Verkehrsdatenerfassung (VOE). Standard bei der lokalen Verkehrsdatenerfassung sind Doppel-Induktionsschleifen in der Fahrbahn. Dies wirft jedoch immer öfter Probleme auf z. B. wegen neuer Deckenbauweisen (OPA) oder ihrer Unflexibilitat bei Baustellen-Verkehrsführungen. Der Trend in der VDE geht daher zu non-lntrusiven Sensoren, die von der Seite oder überkopf Verkehrsdaten erfassen wie z. B. Radar-Mikrowellen-, Passiv-Infrarot-(PIR), Kombisensoren, Videodetektion und Lasersensoren. Die Steuerung von Verkehrsbeeinflussungsanlagen ist nur so gut wie die verwendeten Basisdaten. Die Qualität der VDE ist nach längerer Betriebszeit oft nicht mehr ausreichend. Notwendig ist daher die Sicherstellung der Qualität (QS) der VDE; nicht nur bei der Abnahme, sondern insbesondere auch im laufenden Betrieb. Hierzu gibt es generell 2 Ansätze: 1, die OS der VDE (über Plausibilitätsprüfungen) mittels geeigneter Software in der Zentrale und 2. durch Referenzmessungen vor Ort auf der Strecke. Für die QS der VDE im laufenden Betrieb vor Ort hat die Autobahndirektion Südbayern (ABDS) das sog. „Verkehrsdaten-Mess- und Auswertesystem“ (VeMAS) entwickeln lassen. Mit 2 Laserscannern und einer Digitalkamera je Fahrstreifen können über die Analyse von präzisen 3D-Profilen Klassen, Anzahlen und Geschwindigkeiten sehr genau ermittelt und Fahrzeuge dokumentiert werden. Das System deckt bis zu 4 FS ab, wird modular aufgebaut und mobil von Brücken aus zum Einsatz gebracht. Die Prüfung des „VeMAS-Systems“ auf der BAB A 99 im Nov. 2009 hat ergeben, dass die Anforderungen hins. Klassifikation (A 1 nach TLS 2002), Zählung, Messung von Geschwindigkeiten, Längen und Nettozeitlücken klar erfüllt wurden. Die ABDS nutzt das System seit Januar 2010 zur Prüfung von Zählgenauigkeit und Klassifikation sowie von fahrzeugbasierten Messwerten (Geschwindigkeit, Länge, nur mit Anbindung SSt). Die Erfahrungen im Praxiseinsatz sind sehr gut; bei Zählung und Klassifikation (2+0 nach TLS 2010) sind die Fehler i.d.R. klein. Deutliche Abweichungen wurden jedoch bei der Geschwindigkeit festgestellt, die mit herkömmlichen Verfahren nur schwer feststellbar wären.
Good traffic data acquisition (TDA) components are the base of all traffic telematics systems. The current standard for local TDA are double-inductive loops cut into the pavement. However, using loops in many cases causes problems, such as with novel pavement technologies like OPA, as well as a lack of flexibility at roadwork zones. Trend of TDA therefore goes towards non-intrusive sensors. Main technologies are radar/ microwave (MW), passive infrared (PIR), combined sensors, video detection and laser sensors. Operation and control of traffic telematics systems is only as good as the traffic data it is based on. After longer operational time quality of TDA may no longer be sufficient. This is why quality assurance (QA) of TDA is essential not only at installation time, but as well during whole operational period. To achieve this quality assurance (QA) there are two basic approaches are available: 1. use of appropriate software products for data analyzation in traffic control centers (TCC) and 2. to conduct reference measurements at the TDA sites (on the roadside). For TCC’s, software applications are available which execute plausibility checks automatically. Following the second approach the Motorway Authority of Southern Bavaria (ABDS) in Munich initiated the development of the so called „Verkehrsdaten-Mess- und Auswertesystem“ (VeMAS). Using 2 laser scanners and 1 digital camera per lane, VeMAS is able to generate vehicle classification, traffic volumes and speed data by means of analyzing precise 3D profiles and taking images of every vehicle passing. VeMAS is a mobile, modular system, operating from bridges and can be set to detect up to 4 lanes at the same time. The results of an acceptance test of mobile reference system VeMAS, conducted in Nov. 2009, show that the system exceeds the requirements of /TLS 2010/ in terms of vehicle classification (A 1 for 8+1 classes), traffic volumes, speed-, length- and time-gap measurement. Since 2010, ABDS operates the VeMAS system (1) to check quality of traffic volumes and classification and (2) to check vehicle-based data (speed, length e.g., only with connection to roadside unit). So far, ABDS has made good operating experiences. Deviations in vehicle counting and classification were considerably low according to /TLS 2010/, 2+0-classifiation. In some cases, however, significant deviations in speed measurement could be detected, which would have been difficult to recognize with conventional QA methods.