ZTV M
HAV 1700
InfraTech 2017









Jahresabonnement hier bestellen

Pünktlichkeitsbilanz zur Bewertung der Zuverlässigkeit des Verkehrsablaufs auf Autobahnen in Hessen

Punctuality Statistics for the Assessment of Traffic Reliability on Hessian Motorways

Univ.-Prof. Dr.-Ing. J. Geistefeldt, Bochum;
AbtDir. Dipl.-Ing. G. Riegelhuth, Wiesbaden

Für ein umfassendes Monitoring des Verkehrsablaufs und die Wirkungsermittlung von Maßnahmen im Verkehrsmanagement sind geeignete Qualitätskenngrößen erforderlich. Aus Nutzersicht sind vor allem Zuverlässigkeitsmaße von hoher Aussagekraft. Die Verkehrsqualität auf Autobahnen in Hessen wurde von Hessen Mobil – Straßen-und Verkehrsmanagement bislang in der Staubilanz dokumentiert. Der vorliegende Beitrag beschreibt dieErgebnisse einer Untersuchung, in der Möglichkeiten für eine Weiterentwicklung der Staubilanz analysiert undbewertet wurden. Aus vorliegenden Ansätzen zur Ermittlung der Zuverlässigkeit der Fahrtzeit wurde der Anteil pünktlicher Fahrten als geeignete Bewertungskenngröße ausgewählt und für hochbelastete Autobahnkorridore im Rhein-Main-Gebiet ermittelt.

For traffic monitoring and the assessment of traffic management measures, suitable quality indicators are required.From the road users’ perspective, parameters representing traffic reliability are of particular significance. Thetraffic flow quality on hessian motorways was documented by Hessen Mobil – Road and Traffic Management inthe congestion statistics so far. This paper summarizes the results of a study in which alternatives for a furtherdevelopment of the congestion statistics were analyzed and evaluated. From available approaches for estimatingtravel time reliability, the percentage of on-time trips was selected as a suitable performance measure and estimatedfor heavily trafficked motorway corridors in the Rhine-Main area.

Messung der Zuverlässigkeit von Straßennetzen mit Floating Car Data

Measuring the reliability of road networks with floating car data

M. Sc. M. Radde; Dipl.-Med. sys. Wiss T. Klemmer; Univ.-Prof. Dr.-Ing. B. Leerkamp, Wuppertal

Die zuverlässige Planbarkeit einer Reise oder eines Transportes im Straßennetz ist aus Sicht der Verkehrsteilnehmerund der Infrastrukturbetreiber eine wesentliche Qualität von Verkehrsnetzen. Mit Aufstellung des Bundesverkehrswegeplans 2016 wurde erstmalig ein neuer Nutzenindikator für Zuverlässigkeit in die Vorhabenbewertung aufgenommen. In den Richtlinien für integrierte Netzgestaltung (RIN 2008) und im neuen Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen (HBS 2015) sind allerdings noch keine Zuverlässigkeitsindikatoren verankert. Der vorliegende Beitrag schlägt Kennziffern für die Bewertung der Zuverlässigkeit vor, die für Strecken und Netze verwendet werden können. Die Kennziffern wurden aus der Auswertung von Floating Car Data (FCD) des Lkw-Verkehrs ermittelt. Sie können z. B. zum Aufbau eines Zuverlässigkeitsmonitorings eingesetzt werden,d ie Infrastrukturausbauplanung unterstützen und als eine Grundlage für Vergütungsmodelle von Straßennetzbetreibern dienen.

The reliability of travel time is a key aspect of road network performance. Although indicators like the buffer timeindex have already been developed reliability is not yet introduced into German network planning guidelines. Thepaper suggests and compares several indicators to measure travel time reliability based on floating car data (fcd)analysis. These indicators are related to networks segments instead of OD-relations and therefore can be easilyderived from a set of fcd. They are useful to build up a reliability monitoring for highway networks, support thedetection of network segments that show severe unreliability and could be a basis for payment models in pppprojects.

Ermittlung von Fahrzeiten in städtischen Netzen – Methode zur Nutzung dynamischer Verkehrsmodelle

Determination of travel times in urban networks – Method of utilizing dynamic traffic models

M. Brunner, D. Herrmann, J. Schönharting, X. Yang, Stuttgart

Die zu erwartenden Fahrzeiten in einem städtischen Straßennetz sind für gewerbliche wie auch für private Kunden
von großer Bedeutung. Reisezeitprognosen von Navigationsdienstleistern werden aus der Analyse der Fahrzeiten
von mit entsprechend ausgestatteten Fahrzeugen abgeleitet. Da in dieser Prognose Verkehrsmengen und
Leistungsfähigkeiten von Strecken und Knoten nicht berücksichtigt werden, können Auswirkungen besonderer
Ereignisse, z. B. hohe zusätzliche Verkehre bei Veranstaltungen, ebenso wie ein geändertes Angebot, z. B. Wegfall
eines Fahrstreifen, nicht vorausgesagt werden. Dieser Mangel kann durch den Einsatz eines dynamischen Verkehrsmodells
reduziert werden. Der im Beitrag diskutierte Ansatz nutzt für die netzdeckende Prognose von Fahrzeiten
ein zeitlich stundenfein aufgelöstes Verkehrsnachfrage- und Angebots-Modell, das in einer Grundversion
die unterschiedlichen Verkehrsstrukturen von Werktagen, Samstagen und Sonntagen im Planungsraum abbildet
und das anschließend mithilfe dynamischer Messdaten kontinuierlich kalibriert wird. Das dynamisch angepasste
Verkehrsmodell wird sodann für die Bestimmung von aktuellen und prognostischen Reisezeiten eingesetzt. Das
Verfahren wurde am Beispiel von Daten der Landeshauptstadt Stuttgart entwickelt, getestet und validiert. Die
Analysen zeigen, dass das Einbringen eines dynamisierten Verkehrsmodells in die Voraussage von Reisezeiten in
einem städtischen Netz eine Bereicherung der Aussagequalität darstellt. Eine Reihe von Fragen muss jedoch noch
geklärt werden:
– Wie können die bei Kommunen vorhandenen Eventlisten in den automatischen Prozess der Reisezeitenprognose
   integriert werden?
– Wie können die Leitstrategien der Verkehrsleitzentralen und die daraus resultierenden Änderungen in LSAProgrammen
   für die Reisezeitprognose genutzt werden?
– Mit welchen Ersatzverfahren können Lücken im Messstellennetz überbrückt werden?
– Welche Anwendungen ergeben sich für die Verkehrsplanung aus dem Umstand, dass alle 15 Minuten neue kalibrierte
   Verkehrsmodelle verfügbar sind?
Es wäre zu hoffen, dass der vorliegende Ansatz hinreichend Motivation gibt, die genannten Fragen im Rahmen
der weiteren Verkehrsforschung zu klären.

The expected travel times in urban road network, for both commercial and private customers, is of great importance.
Travel time prediction of navigation services are derived from the analysis of travel times of appropriately
equipped vehicles. Disadvantage of this approach is that traffic volumes and capacities of links and nodes are not
considered. Therefore impacts of special events, such as high additional traffic due to events, as well as reduced
capacities of links and nodes in case of lane reduction are not predictable. This deficiency can be reduced through
the use of a dynamic traffic model. The approach discussed in the contribution uses for the network-wide forecasting
of travel times in a basic version an hourly differentiated transport demand and supply model, which
distinguishes the different traffic patterns of working days, saturdays and sundays. These models are then continuously
calibrated using dynamic data. The dynamically adjusted traffic model is then used for the determination
of current and forecast travel times. This approach has been developed, tested and validated by data of
Stuttgart. The analyses show that the introduction of a dynamic transport model for predicting travel times in an
urban network is an enrichment of the quality of prediction. A number of issues, however, has to be clarified in
the future:
– How can event lists of municipalities be integrated into the automatic process of travel time prediction?
– How can traffic management strategies of traffic control centers and the resulting changes of signal control be used
   for travel time prediction?
– How can gaps in the measurement network be bridged?
– Which applications are possible for traffic planning due to the fact that every 15 minutes a new calibrated traffic model is
   available?
It is to be hoped that the present approach gives sufficient motivation to clarify these questions in the context of further transportation research.

Fernverkehrsuntersuchung Bayern – Wie viele, wann, wohin

Long-Distance Traffic Bavaria – How many, when, where

Dr.-Ing. T. Kathmann, Aachen;
Dipl.-Ing. W. Krux, Bergisch Gladbach;
Dipl.-Ing. A. von Dobschütz, Dipl.-Met. M.Sc. C. Maget, München

Das bayerische Straßennetz erfüllt wichtige Aufgaben sowohl zur Abwicklung des nationalen als auch des transeuropäischen
Verkehrs. Für die strategische Verkehrsplanung des Bundes und der Länder werden heute als anerkannte
Regel der Technik makroskopische Verkehrsmodelle verwendet. Um eine flächendeckende Validierung des
bayerischen Landesverkehrsmodells durchzuführen, wurde im Auftrag der Autobahndirektion Südbayern (ABDSB)
eine großräumige ANPR-Erhebung durchgeführt. Ziel war es hierbei, weitgehend automatisch den Fernverkehr
auf den wesentlichen Relationen im bayerischen Autobahnnetz zu erheben. Zur Ermittlung wurden im Bereich
von rund 80 Knotenpunkten Kennzeichenlesesysteme (NeuroCar) aufgebaut, die es ermöglichen, dass anhand von
verschlüsselten Kfz-Kennzeichen die Fahrzeuge über Knotenpunkte hinweg wiedererkannt werden. Nach durchgeführter
Plausibilitätsprüfung konnten umfangreiche Auswertungen durchgeführt und die gewünschten Ergebnisse
bereitgestellt werden. Betrachtet man das bayerische Autobahnnetz, so zeigt sich, dass hier Fernverkehrsanteile
zwischen nahezu 0 % und fast 60 % ermittelt werden konnten. Primäres Einsatzgebiet der erhobenen
Daten wird das Landesverkehrsmodell Bayern (LVM-By) sein. Ein Vergleich der vom Modell erzeugten Spinnenauswertung
mit den Relationsauswertungen der Fernverkehrsuntersuchung kann aktuell bereits manuell erfolgen,
eine automatische Auswertung wird vorbereitet.

The Bavarian road network fulfils important tasks both regarding the conduct of national and trans-European
transport. For the strategic transport planning of the federal and state governments today macroscopic traffic
models are used as acknowledged technology. To perform a comprehensive validation of the Bavarian traffic
model, commissioned by the Bavarian Road Administration (ABDSB) a large-scale ANPR survey was conducted.
The aim here was to a large extent to automatically collect long-distance traffic on the major routes within the
Bavarian motorway network. To reach this aim, automatic number plate recognition (ANPR) systems (NeuroCar)
were set up at around 80 junctions. Using the encrypted license plate numbers it was possible to trace the vehicles
over the different nodes and recognize them. After having carried out a comprehensive plausibility check
evaluations were conducted and the desired results are provided. Considering the Bavarian motorway network,
it can be seen that percentages of long-distance travel between nearly 0 % and almost 60 % could be determined.
The primary area of application of the collected data will be the country's transportation model Bayern
(LVM-By). A comparison of the model-generated evaluations with the results of the projects can be already
carried out manually, an automatic analysis is planned.

Analyse und Bewertung des MVV-Radrouten-Planers für München

Evaluation of Munich’s Cycle Route Planner

Dipl.-Geogr. F. Paul; F. Hartmann, München

Online-Radrouten-Planer sind eine praktische Informationsquelle für Radfahrer zur Auskunft von individuellen
Fahrradrouten. Der MVV-Radrouten-Planer entstand aus einer Zusammenarbeit des Referats für Gesundheit und
Umwelt der Landeshauptstadt München und dem Münchner Verkehrs- und Tarifverbund. Der Radrouten-Planer
ermöglicht eine individuelle, flächendeckend kartenbasierte Fahrradroutenplanung im Großraum München und
basiert auf der digitalen Kartengrundlage von Open Street Map. Seine Besonderheit liegt in der Verknüpfung von
Rad- und ÖPNV-Informationen und ermöglicht den Nutzern, aber auch Kommunen und Verbänden, selbst Informationen
zu Radwegen und Radverkehrsinfrastruktur einzupflegen und somit das System laufend zu verbessern.
In einer Datenanalyse wurden mehr als 130.000 Routenberechnungen zwischen April und August 2015 untersucht
auf die räumliche Verteilung von Start- und Zielpunkten in München und den Umlandgemeinden. Die individuelle
Nachfrage nach Routenvorschlägen ist ein starker Indikator für ein entsprechendes Radverkehrsaufkommen
und damit ein Anhaltspunkt, an welcher Stelle neue Radverkehrsinfrastruktur, wie z. B. Radschnellverbindungen
sinnvoll wären. In einer anschließenden Befragung von Nutzern und Nicht-Nutzern wurde der Radrouten-Planer
detailliert bewertet und neben der Verkehrsmittelnutzung und typischen Mobilitätsmustern auch soziodemografische
Merkmale der Nutzer untersucht.

A convenient combination of pre- and on-trip route information for cyclists are online routing tools. The Munich
Transport and Tariff Association in cooperation with the Department of Environment and Health recently developed
the MVV Cycle Route Planner. This online route-planning tool can be used either on desktop computers
or on smartphones and covers the greater Munich region based on Open Street Map Data. It enables both users
and municipalities to add information of cycle routes and other new bicycle infrastructure to the route planner
and improve the system continuously. It provides a navigation and map service especially for the requirements of
cyclists and can be combined with the use of public transport. In a data analysis more than 130.000 single requests
from April until August 2015 were examined with focus on the spatial distribution of origins and destinations in
Munich and the suburban region. As a result, the demand and frequency of the user requests give a strong lead
where cycle flows are to be expected and further infrastructure, like cycle super highways or improved cycle
routes, needs to be considered. A customer survey of users and non-users revealed their mobility patterns and the
actual use of the cycle route planner for trips to work or for leisure. The survey focused on usage and assessment
of the cycle route planner itself. It further analyzed which means of transport are used for frequent trips and what
the restrictions are so far, not to use the bicycle.