Analyse des Wettereinflusses auf das Verkehrsaufkommen auf AutobahnenVerkehrsaufkommen auf Autobahnen

Universitätstagung VerkehrswesenKloster Kappel am AlbisKloster Kappel am Albis

1.Oktober 2013

Dipl.-Ing. Juliane Pillat

Universität StuttgartInstitut für Straßen- und VerkehrstechnikLehrstuhl für Verkehrsplanung und VerkehrsleittechnikPfaffenwaldring 7 70569 Stuttgart Tel. +49 (0)711 685-82478 www.isv.uni-stuttgart.de/vuv/

Motivation

W tt i fl fRegressions-

lCluster-

lAuswertung H h ltWettereinfluss auf… analyse analyse Haushalts-befragung

Verkehrsaufkommen Verkehrslage(Verkehrsstärke)Tagesgang(Verkehrsstärke)

Verkehrslage

( )Erzeugung (Anzahl Wege)ZielwahlZielwahl(Reiseweite)

Inhalt

Untersuchungsgebiet/Erhebungskonzept

W tt i fl f

Regressions-l

Cluster-l

Auswertung H h ltWettereinfluss auf… analyse analyse Haushalts-befragung

Verkehrsaufkommen(Verkehrsstärke)Tagesgang(Verkehrsstärke)( )Erzeugung (Anzahl Wege)ZielwahlZielwahl(Reiseweite)

Fazit

Untersuchungsgebiet

München Wetterstation (2008-2011)

Verkehrsdetektor (2008-2011)

Kennzeichenerfassung (2011)

Holdinger Forst

Salzburg

Holdinger Forst

8 8

gRosenheim

93

KufsteinKufstein

Untersuchungsgebiet

München Wetterstation (2008-2011)

Verkehrsdetektor (2008-2011)

Kennzeichenerfassung (2011)

Holdinger Forst80 000

90.000

Salzburg

Holdinger Forst

60 000

70.000

80.000

men

 Fzg/d

8 8

g

40 000

50.000

60.000

kehrsaufkomm

9320.000

30.000

40.000

Tagesverk

Kufstein0

10.000

Kufstein31.12. 28.01. 25.02. 24.03. 21.04. 19.05. 16.06. 14.07. 11.08. 08.09. 06.10. 03.11. 01.12. 29.12.

2008 ‐ Jahresgang eines Detektors

Untersuchungsgebiet

München Wetterstation (2008-2011)

Verkehrsdetektor (2008-2011)

Kennzeichenerfassung (2011)

Holdinger Forst

Salzburg

Holdinger Forst

8 8

g

93

KufsteinKufstein

Regressionsanalyse

Grundprinzip

...X....XX...

...Q

NovNovFebFebJanJan

constgressionRe,Tag

Grundverkehrs-aufkommenJahreszyklus

...X...

...X...

NW,nnFerienbegiNW,nnFerienbegi

BY,ienPfingstferBY,ienPfingstfer

y

Schulferien

...X...

...X...

dHeiligabendHeiligaben

DNK,enSommerferiDNK,enSommerferi

S d t

...X...

...X...

TopwetterTopwetter

BrückentagBrückentag

Sondertage

Wetter

Für jeden Wochentag

(4 Klassen)

Detektoren: für Gesamtverkehrsstärke

Kameras: nach Herkunft differenziert

Regressionsanalyse - Verkehrsaufkommen

Auswirkungen nach Wetterklassen und Wochentag, GesamtverkehrGesamtverkehr

+6%

10%

e 

+2%+4% +5% +4%

+6%

3%

0%

5%

Mo Di Mi Do Fr Sa Sorkeh

rsstärke

‐3% ‐3%‐5%

‐3%

‐8%‐10%‐11%

‐9%‐10%

‐5%Mo Di Mi Do Fr Sa So

der  Tagesver

11% ‐11%

‐17%

20%

‐15%

bweichun

g d

‐21%

‐25%

‐20%Ab

Schnee Schlechtes Wetter Topwetter

Regressionsanalyse - Zielwahl

Prozentuale Änderung des Tagesverkehrsaufkommens sonntags Topwetter landkreisfeinsonntags, Topwetter, landkreisfein

Holdinger ForstHoldinger Forst

Regressionsanalyse - Zielwahl

Prozentuale Änderung des Tagesverkehrsaufkommens sonntags schlechtes Wetter landkreisfeinsonntags, schlechtes Wetter, landkreisfein

Holdinger ForstHoldinger Forst

Regressionsanalyse - Ergebnis

Wettereinfluss auf…Regressions-

analyseCluster-analyse

Auswertung Haushalts-befragung

Verkehrsaufkommen(Verkehrsstärke) Ja( )Tagesgang(Verkehrsstärke) Ja

ErzeugungErzeugung (Anzahl Wege) Nein

Zielwahl (Ja)(Reiseweite) (Ja)

Clusteranalyse

Grundprinzip: Tagesganglinien der Verkehrsstärke anhand Verlauf in Gruppen zusammenfassenVerlauf in Gruppen zusammenfassen

7.000

5.000

6.000

g/h

3 000

4.000

staerke Fzg

2.000

3.000

Verkeh

rss

0

1.000

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00

V

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00

Uhrzeit

Clusteranalyse

Grundprinzip: Tagesganglinien der Verkehrsstärke anhand Verlauf in Gruppen zusammenfassenVerlauf in Gruppen zusammenfassen

7.000

5.000

6.000

g/h

3 000

4.000

staerke Fzg

Distanz = GEH‐Wert

2.000

3.000

Verkeh

rss

0

1.000

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00

V

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00

Uhrzeit

Clusteranalyse – Tagesgang Gesamtverkehr

Beispiel Gesamt, große zugelassene Distanz, 6 Cluster, Anteile Wochentag je ClusterWochentag je Cluster

5 000

6.000

7.000

/h

C1 C2 C3 C4 C5 C6

1.000

e

Sonntag

Samstag

Freitag 3.000

4.000

5.000

hrsstaerke

 Fzg/

750

ahl Elemen

te Donnerstag

Mittwoch

Dienstag 0

1.000

2.000

Verkeh

250

500

Anz

Montag00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00

Uhrzeit

0

250

0C1 C2 C3 C4 C5 C6

Cluster ID

Clusteranalyse – Tagesgang Gesamtverkehr

Beispiel Gesamt, kleine zugelassene Distanz, mit Vorklassifizierung über 30 Cluster Anteile Wochentag je ClusterVorklassifizierung, über 30 Cluster, Anteile Wochentag je Cluster

800

600

700

nte

Sonntag

Samstag

Freitag

400

500

nzahl Elemen Donnerstag

Mittwoch

Dienstag

200

300

An Montag

0

100

C101

C102

C103

C104

C105

C106

C107

C108

C109

C110

C201

C202

C203

C204

C205

C301

C302

C303

C304

C305

C306

C307

C401

C402

C403

C404

C405

C406

C407

Cluster ID

Clusteranalyse – Tagesgang Gesamtverkehr

kleine zugelassene Distanz, mit Vorklassifizierung, Anteile Wetterklasse je ClusterWetterklasse je Cluster

800

600

700

nte

Schnee

Schlechtes Wetter

400

500

nzahl Elemen

Mittelwetter

Topwetter

200

300

An

0

100

C101

C102

C103

C104

C105

C106

C107

C108

C109

C110

C201

C202

C203

C204

C205

C301

C302

C303

C304

C305

C306

C307

C401

C402

C403

C404

C405

C406

C407

Cluster ID

Clusteranalyse – Tagesgang Regionaler Verkehr

Beispiel Regionalverkehr, Sonntag, kleine zugelassene Distanz

202.500

3.000C1 C2 C3 C4 C5 C6

15

e

Schlechtes_Wetter

Mittelwetter

Topwetter 1.500

2.000

staerke Fzg/h

10ahl Elemen

te

500

1.000

Verkeh

rss

5

Anza 0

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00

Uhrzeit

5

0C1 C2 C3 C4 C5 C6

Cluster ID

Clusteranalyse - Ergebnis

Wettereinfluss auf…Regressions-

analyseCluster-analyse

Auswertung Haushalts-befragung

Verkehrsaufkommen(Verkehrsstärke) Ja (Ja)( )Tagesgang(Verkehrsstärke) Ja (Ja)

ErzeugungErzeugung (Anzahl Wege) Nein Nein

Zielwahl (Ja) Nein(Reiseweite) (Ja) Nein

Auswertung Haushaltsbefragung

MiD – Mobilität in Deutschland 2008

Auswertung Haushaltsbefragung - Erzeugung

Auswertung Erzeugungsrate PKW-Fahrten > 10 km

80%

Wohnen ‐ Freizeit Freizeit ‐Wohnen

+71%

+61%60%

ungsraten

+37%+28%

20%

40%

g der Erzeu

gu

+4%

‐13% ‐9%‐19% ‐17%‐20%

0%Fr Sa So Fr Sa So

Veränd

erun

17%‐29% ‐27%

‐40%

‐20%

Schnee Topwetter SchlechtesWetterSchnee Topwetter Schlechtes Wetter

P1

Folie 20

P1 Neu machen für beide Richtungen gleichzeitigPillat; 16.09.2013

Auswertung Haushaltsbefragung - Zielwahl

Auswertung Reiseweitenverteilung Freizeitwege mit dem PKW

40%

30%

35%

keit

Topwetter(Mittelwert: 16,8 km)

Mittleres Wetter (Mittelwert 15 1 km)

20%

25%

assenh

äufigk (Mittelwert: 15,1 km)

Schlechtes Wetter (Mittelwert: 13,8 km)

10%

15%

Kla

0%

5%

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100Reiseweiteklassen [km]

Auswertung Haushaltsbefragung - Ergebnis

Wettereinfluss auf…Regressions-

analyseCluster-analyse

Auswertung Haushalts-befragung

Verkehrsaufkommen(Verkehrsstärke) Ja (Ja) (Ja)( )Tagesgang(Verkehrsstärke) Ja (Ja) (Ja)

ErzeugungErzeugung (Anzahl Wege) Nein Nein Ja

Zielwahl (Ja) Nein Ja(Reiseweite) (Ja) Nein Ja

Fazit - Analyse

Wettereinfluss auf…Regressions-

analyseCluster-analyse

Auswertung Haushalts-befragung

Verkehrsaufkommen(Verkehrsstärke) Ja (Ja) (Ja)( )Tagesgang(Verkehrsstärke) Ja (Ja) (Ja)

ErzeugungErzeugung (Anzahl Wege) Nein Nein Ja

Zielwahl (Ja) Nein Ja(Reiseweite) (Ja) Nein Ja

Wettereinfluss nachweisbar (suchen musste man schon ) Wettereinfluss nachweisbar (suchen musste man schon…)

Bestätigung intuitiver Vermutungen

Segmentierung notwendig, um überlagerte Effekte differenziert untersuchen zu können

Ausblick - Prognose

Kriterium Regressions-modell

Cluster-modell

Cluster + Nachfragemodell

Mittlerer GEH alle Stunden 2011 5,0 5,3 5,8

Mittlerer GEH StundenMittlerer GEH Stunden mit Auslastung < 75% 4,8 5,1 5,6

Mittlerer GEH Stunden mit Auslastung > 75% 8,8 8,9 10,1mit Auslastung > 75% , , ,

Besser mit Wetter Ja Nein (Ja)Robust gegen N i J Jg gDatenausfälle Nein Ja Ja

… … … …

Vielen Dank…

Fragen?