Die Analysen des Funktionsbausteins Verlustzeiten erlauben erste Antworten auf verschiedenste typische verkehrsbezogene Fragestellungen in Kommunen:

• Wo ist der Fluss durch Stau oder Baustellen beeinträchtigt? Zu welchen Zeiten?
• Weicht Verkehr von der Autobahn in die Stadt aus?
• Gibt es Durchgangsverkehr im Wohngebiet?
• Wie wirkt sich der Verkehr von Großveranstaltungen auf den Gesamtverkehr aus?
• Wo ist die zielgerichtete Installation von Zählstellen für die Verkehrssteuerung sinnvoll (und spart Kosten)?

Diese Fragen können bisher oft nur durch aufwendige Messungen und Verkehrsstudien beantwortet werden, die – um nichts zu übersehen – oft umfassender definiert sind als notwendig. Viele Fragen erfordern allerdings gar keine präzisen Antworten. Erfahrungsgemäß genügen oft einfache, nahezu qualitative, aber gut visualisierte Analyseergebnisse, um bereits die richtigen Entscheidungen über Maßnahmen treffen zu können.

Der Beitrag der Funktionsbausteine und insbesondere der Verlustzeiten-Analysen mit seinen Visualisierungen liegt also in seiner Fähigkeit, innerhalb kurzer Zeit ohne aufwendige Messungen wichtige Fakten zu ermitteln und dadurch in vielen Fällen Zeit und erhebliche Kosten zu sparen.

• Typische Anwendungsbeispiele sind die Analyse der Verkehrsqualität an Lichtsignalanlagen, auf wichtigen Ein- oder Ausfallstraßen, die Auswirkung hoher Verkehrsstärken in Wohngebieten oder auch Beeinträchtigungen des öffentlichen Nahverkehrs auf Linienabschnitten, in denen die Fahrzeuge sich die Fahrwege mit dem motorisierten Individualverkehr teilen.
  
  
• Die Analyse der Verlustzeiten bietet erste objektive Hinweise, wo die stärksten Beeinträchtigungen vorliegen, zu welchen Zeiten dies typischerweise geschieht, und – in besonders ausgeprägten Fällen – wie sich eine regelmäßige Störung stromaufwärts im Netz propagiert.
  
  
• Hier können erste visuelle Präsentationen der Analysen oft bereits Orientierung darüber geben, wo der Schwerpunkt von Maßnahmen gelegt werden soll – ohne aufwendige, Monate dauernde Studien, aber auch, ohne auf subjektive anekdotische Beobachtungen angewiesen zu sein.
  
  

Unser Tipp für mehr Erkenntnisse – Verkehrsanalyse im Doppelpack:

Die interaktiven Visualisierungen der Funktionsbausteine Verkehrsaufkommen und Verlustzeiten stellen eine leistungsfähige Kombination zur ersten gesamthaften Beurteilung der Verkehrssituation in einem Straßennetz dar. Sie dienen in vielen Fällen bereits als Entscheidungsgrundlage über neue Maßnahmen des Verkehrsmanagements.

Da der Funktionsbaustein Verlustzeiten sich immer dann anbietet, wenn Stau, Überlastung oder häufige Störungen als Herausforderung im aktuellen Straßennetz vorliegen, wird er hervorragend durch die Informationen aus der ganzheitlichen Analyse des Verkehrsaufkommens vervollständigt.

Im [ui!] DATALAB werden die Ergebnisse dieser Analyse dem Kunden als interaktive Karte („Kepler-Visualisierung“) oder als CSV-Export oder GeoPackage (für einmalige Analysen) zur Verfügung gestellt. Der Zugriff auf die Kepler-Analysen erfolgt dabei ganz einfach über einen modernen Webbrowser, ohne dass zusätzliche technische Anforderungen seitens des Kunden erfüllt werden müssen.

Auch die Berechnungen des Funktionsbausteins Verlustzeiten basieren auf der Analyse von FCD-Daten. Durch eine Auswertung der Geschwindigkeiten und deren Verlauf über Tag und Woche können wir die Beeinträchtigung der Verkehrsqualität bestimmen und dann anschaulich auf einer Karte darstellen. Wie beim ersten Funktionsbaustein entfällt für den Kunden die Notwendigkeit, hierfür Daten bereitstellen zu müssen.

Für die kommunalinterne Anwendung werden die Ergebnisse dieser Analyse dem Kunden im [ui!] DATALAB als interaktive Karte („Kepler-Visualisierung“) oder als CSV-Export oder GeoPackage (für einmalige Analysen) zur Verfügung gestellt. Kepler-Visualisierung ist ein webbasierter Service (Open-Source-Softwarebibliothek) zur interaktiven Anzeige von Daten mit Geobezug.

Der Zugriff erfolgt dabei ganz einfach über einen modernen Webbrowser, ohne dass zusätzliche technische Anforderungen seitens des Kunden erfüllt werden müssen. Es werden verschiedene Filter- und Konfigurationsmöglichkeiten zur Optimierung der Darstellung bereitgestellt.

• Beispielsweise kann für die Hintergrundkarte ein Satellitenbild aktiviert werden; verschiedene Map-Layer erlauben eine spezifische Anpassung der Karte.
  
  
• Die Farbgebung der Werteskala kann angepasst werden. Über einen Playback-Modus können die Zeitscheiben animiert werden.
  
  
• Es kann zwischen einer zwei- und einer dreidimensionalen Darstellung gewechselt, beliebig gezoomt und die Perspektive angepasst werden.
  
  

Werden die Kepler-Visualisierungen wie hier beschrieben innerhalb des [ui!] DATALAB einer [ui!] UrbanPulse Instanz verwendet, erfolgt eine wöchentliche Aktualisierung der dargestellten Auswertungen, um jeweils die zurückliegenden 15 Wochen abzubilden.

Mit dem Funktionsbaustein Quelle-Ziel-Matrix verschaffen Sie sich einen grundlegenden Überblick über die Verkehrsnachfrage, die die bestimmende Größe für das Verkehrsaufkommen in einer Kommune ist. Wer weiß, woher welcher Teil der Fahrzeuge in einer Kommune kommt, wohin diese die Kommune wieder verlassen, oder auch, welcher Anteil der Fahrzeuge sich nur innerhalb der Kommune bewegt, kann Herausforderungen der Verkehrssteuerung wesentlich sachgerechter und zielgerichteter angehen.

Dadurch können Sie innerhalb kürzester Zeit mühelos grundlegende Beiträge zur Einschätzung verkehrlicher Situationen erstellen, beispielsweise durch die Beantwortung dieser und vergleichbarer Fragen:

• Woher kommen die Touristen, die an den Wochenenden auf den Parkplätzen in unseren Erholungsgebieten parken?
• Für welche Gruppen von Anreisenden können auf geeigneten Streckenabschnitten Maßnahmen zur digitalen Besucherlenkung eingerichtet werden?
• Welcher Anteil des Verkehrs in der Innenstadt hat nur kurze Wege und könnte unter Umständen auf andere Verkehrsmittel umsteigen?
• Wie groß ist der Pendleranteil des Verkehrs im Stadtzentrum? Woher kommen die wichtigsten Pendlerströme?

Eine gemeinsame, datenbasierte Informationsgrundlage bezüglich des Bedarfs an Mobilität zu schaffen, sollte deshalb immer zu den ersten Schritten gehören, wenn von Fachabteilungen oder Politik nach Lösungen im Bereich des Straßenverkehrs gesucht wird, weil damit alle folgenden Entscheidungsprozesse wesentlich einfacher und Konsens-basierter erfolgen können.

Ein konkreter Mehrwert gegenüber den klassischen Quelle-Ziel-Matrizen der Verkehrsplanung ist die Fähigkeit des Funktionsbausteins, die Nachfragen für die typischen Zeitbereiche eines Tages zu bestimmen, also zum Beispiel die Morgenspitze oder die Abendspitze. Da Nachfragemodelle üblicherweise für 24 Stunden in Summe gerechnet werden, steht diese Information dort prinzipbedingt nicht zur Verfügung. 

Aber selbst wenn sich an erste Analysen über den Funktionsbaustein Quelle-Ziel-Analyse noch eine Verkehrsplanungsstudie auf Basis eines komplexen Nachfragemodells anschließen sollte, kann diese wesentlich qualifizierter beauftragt werden und so günstiger und schneller zu den gewünschten Ergebnissen führen. Der Funktionsbaustein hat deshalb das Potenzial, die Ergebnisse von Planungs- und Entscheidungsprozessen im Bereich des Straßenverkehrs qualitativ zu verbessern – zu unschlagbar niedrigen Kosten und in kürzester Zeit.

Bericht aus der Praxis:

Wir haben mit diesen Auswertungen inzwischen eine Vielzahl von Tourismusregionen beraten und unterstützen aktuell Kommunen bei der Analyse des KFZ-Verkehrs in Einkaufsstraßen oder Wohngebieten.

Die Quelle-Ziel-Analysen lassen sich dabei oft ideal mit Analysen aus dem Smart Parking ergänzen, namentlich über die Funktionsbausteine Parkverteilung und Parksuchverkehr (siehe Solutionblatt Smart Parking).

Die Fachanwendung wird in Form einer web-basierten interaktiven Karte zur Verfügung gestellt. Auf der Karte werden die Ergebnisse der Datenanalyse zum Parksuchverkehr geo-lokalisiert dargestellt. Die interaktive Karte bietet Nutzenden durch das Setzen von Filtern die Möglichkeit, die Darstellung der Daten anzupassen.

Die Ermittlung des Parksuchverkehrs erfolgt auf Basis von Floating Car Daten (Fahrzeugbewegungen, gemessen von Navigationsgeräten und / oder mobilen Endgeräten) und wird für den motorisierten Individualverkehr zur Verfügung gestellt. Eine detaillierte Beschreibung der enthaltenen Datenfelder findet sich weiter unten.

Die Auswertung betrachtet den Zeitraum der letzten 15 Wochen vor der Bestellung. Differenziert werden räumliche Zellen mit einer Kantenlänge abhängig von der Größe des Betrachtungsgebietes (100m-10km), sowie einer Unterscheidung zwischen Wochentag / Wochenende und vier verschiedenen verkehrsrelevanten Tagesphasen als Zeitscheiben.

Für die Auswertung werden in einem ersten Schritt die eigentlichen Parkvorgänge per Machine-Learning-Modell erhoben. Danach werden die vorherigen Telemetriepunkte von parkenden Fahrzeugen in einer 300 m Umgebung in die einzelnen Zellen und Zeitscheiben aggregiert.

Folgende Datenfelder werden als Ergebnisse der Analyse zur Verfügung gestellt:

• lat / lon: Der Breiten- Längengrad des Zentrums einer räumlichen Zelle im EPSG:4326 (GPS / WGS84) Koordinatensystem.
• parking_search_pct: Der prozentuelle Anteil an Fahrzeugen in einer räumlichen Zelle, die einen Parkplatz suchen.
• relative_parking: Eine Maßzahl für das relative Parkaufkommen in der räumlichen Zelle insgesamt. Normiert für die Dauer der Zeitscheibe, um Vergleichbarkeit zwischen Zeitscheiben herzustellen.

Für diesen Funktionsbaustein sind keine weiteren Datenquellen, das bedeutet keine Anbindung von Konnektoren erforderlich. Als Datenquelle werden Floating Car Data (FCD) verwendet, die von der [ui!] für die Durchführung der Analysen genutzt werden.