ILUMASS: Integrated Land-Use Modelling and Transport System Simulation

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Integrated Land-Use Modelling and Transportation System Simulation

Klaus J Beckmann, Ulrike Brüggemann, Jürgen Gräfe, Felix Huber, Hans Meiners, Peter Mieth, Rolf Moeckel, Heike Mühlhans, Guido Rindsfüser, Harald Schaub,

Rainer Schrader, Carsten Schürmann, Björn Schwarze, Klaus Spiekermann, Dirk Strauch, Michael Spahn, Peter Wagner und Michael Wegener

ILUMASS

Integrated Land-Use Modelling and

Transportation System Simulation

Endbericht

– Mai 2007 –

Förderkennzeichen:

19M1046A (IRPUD) 19M1046B (DLR) 19M1046C (Uni Bamberg)

19M1046D (ZAIK)

19M1046E (LUIS)

19M1046F (ISB)

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Institut für Raumplanung Universität Dortmund August-Schmidt-Str. 6 44221 Dortmund

Spiekermann & Wegener Stadt- und Regionalforschung Lindemannstraße 10

44137 Dortmund

Zentrum für angewandte Informatik der Universität zu Köln

Weyertal 80, 50931 Köln

Institut für Stadtbauwesen und Stadtverkehr RWTH Aachen

Mies-van-der-Rohe-Str. 1 52074 Aachen

Otto-Friedrich-Universität Bamberg Institut für Theoretische Psychologie 96047 Bamberg

Deutsches Zentrum für Luft- u. Raumfahrt e.V.

in der Helmholtz-Gemeinschaft Institut für Verkehrsforschung Rutherfordstr. 2

12489 Berlin

LUIS - Lehr- und Forschungsgebiet Umweltverträgliche Infrastrukturplanung, Stadtbauwesen

Fachbereich Bauingenieurwesen Bergische Universität Wuppertal Pauluskirchstraße 7

42285 Wuppertal

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Inhalt

1. Übersicht über das ILUMASS Projekt ... 5

1.1 Einleitung ... 6

1.2 Ziele des Verbundprojektes ILUMASS ... 7

1.3 Datengrundlagen ... 7

1.4 Fortschreibung der Daten und Rückkopplungsprozesse ... 8

1.5 Arbeitsmethoden... 9

1.6 Das Untersuchungsgebiet der Dortmund-Region ... 10

1.7 Ergebnisse und deren Interpretation ... 11

1.8 Verwendungsmöglichkeiten... 13

1.9 Ausblick und Kritik ... 13

1.10 Projekt ILUMASS - Projektpartner... 15

1.11 Literatur... 15

2 Integration der Module und Koordination des Projekts... 17

2.1 Aufgaben im Teilprojekt „Integration der Module und Koordination des Projektes“... 18

2.2 Bisherige Arbeiten und Ergebnisse ... 18

2.3 Datenaustausch/ Integration der Teilmodule... 18

2.4 Erstellung des Moduls zum Güter- und Wirtschaftsverkehr ... 21

2.5 Szenarien... 21

2.6 Beiträge auf Konferenzen... 22

2.7 Erfindungen, Schutzrechtsanmeldungen, Schutzrechte ... 22

2.8 Literatur... 23

3 Mikrosimulation der Flächennutzung ... 24

3.1 Ziele des Teilprojekts... 25

3.2 Datengrundlagen ... 25

3.3 Modellüberblick... 36

3.4 Teilmodelle ... 38

3.5 Integration in das Gesamtmodell... 43

3.6 Szenarien... 43

3.7 Fazit ... 46

3.8 Literatur... 46

4 Mikroskopische Simulation des Verkehrsflusses ... 49

4.1 Aufgaben im Teilprojekt „Mikroskopische Simulation des Verkehrsflusses“ ... 50

4.2 Arbeiten und Ergebnisse ... 50

5 Modellierung individueller Aktivitätenprogramme ... 58

5.1 Aufgaben im Teilprojekt „Modellierung individueller Aktivitätenprogramme“ ... 59

5.2 Ziele des Teilprojektes „Modellierung individueller Aktivitätenprogramme“ ... 60

5.3 Aktivitätenplanung im Kontext der Mikrosimulation der Verkehrsnachfrage – Prozess und Einflussgrößen ... 63

5.4 Modellkonzept zur Modellierung individueller Aktivitätenprogramme und Gelegenheitensets ... 70

5.5 Einbindung der Teilmodelle in die Gesamtmodellkette ILUMASS ... 84

5.6 Reflexion des methodischen Konzeptes ... 97

5.7 Einbindung eines zeitlich disaggregierten Personengruppenansatzes in die Gesamtmodellkette ... 98

5.8 Weiterentwicklung des Teilmodells Modellierung individueller Aktivitätenprogramme zu einer Mikrosimulation individueller Tagespläne - Ausblick... 100

5.9 Modelltest und Simulation von Szenarien ... 106

5.10 Fazit und Ausblick... 113

5.11 Veröffentlichungen und Vorträge zu ILUMASS ... 114

5.12 Projektinterne Arbeitspapiere ... 115

5.13 Literatur und Quellenverzeichnis ... 116

6 Psychologisches Akteursmodell individueller Vornahmen und Entscheidungen... 120

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6.1 Ziele des Teilprojektes... 121

6.2 Projektarbeiten... 121

6.3 Handlungsorganisations- und Entscheidungsmodells... 122

6.4 Schnittstellen zum Gesamtmodell ... 123

6.5 Modellentwicklung und Simulation des Modul „Psychologisches Akteursmodell individueller Vornahmen und Entscheidungen“... 124

6.6 Erste Ergebnisse ... 129

6.8 Veröffentlichungen und Vorträge... 131

7 Wirkungen von Verkehr ... 133

7.1 Aufgabenstellung und Ziele ... 134

7.2 Überblick über die Vorgehensweise ... 135

7.3 Stand der Wissenschaft... 136

7.4 Subsystem Umweltwirkungen im ILUMASS-Kontext ... 138

7.5 Methodik ... 144

7.6 Ergebnisse... 152

7.7 Ausblick ... 152

7.8 Schrifttum... 154

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1. Übersicht über das ILUMASS Projekt

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1.1 Einleitung

Nachhaltige Flächennutzungs- und Verkehrsentwicklungsplanung erfordert eine integrierte Betrach- tungsweise der Wechselwirkungen zwischen Siedlungs- und Verkehrsentwicklung. Aktuelle Frage- stellungen in Bezug auf die Wirksamkeit und Akzeptanz städtebaulicher und verkehrlicher Leitbilder, die Auswirkungen veränderter rechtlicher, organisatorischer und institutioneller Rahmenbedingungen (z.B. die Folgen des soziodemographischen und wirtschaftlichen Wandels wie auch des technologi- schen Fortschritts), die Wirksamkeit von infrastrukturellen, betrieblichen, rechtlichen, informatori- schen oder Anreize setzenden Maßnahmen sind nicht mehr nur durch „einseitige“, fachplanungsspezi- fische Betrachtungsweisen abzuschätzen und zu beurteilen (vgl. Mühlhans & Strauch 2005).

Besonders gilt dies vor dem Hintergrund, dass sich hierbei verschiedene Entwicklungen räumlich und zeitlich überlagern. Die Raum-, Verkehrs- und Umweltwirksamkeit verschiedenster Maßnahmen sind das Ergebnis einer Vielzahl von Entscheidungen und veränderten Handlungsweisen unterschiedlicher Akteure. Individuelles Handeln von Einzelpersonen, Haushalten, Unternehmen oder Verkehrsteilneh- mern entscheidet hier über die beobachtbaren Entwicklungen und die Akzeptanz von Maßnahmen und Planungen. Somit stellen auch individuelle Entscheidungen bestimmende Faktoren für die hieraus resultierenden Wirkungen in Bezug auf Raum, Verkehr und Umwelt dar (s. Mühlhans & Strauch 2005).

Mit der Entwicklung integrierter Stadt- und Verkehrsentwicklungsmodelle wird die Abbildung einer gesamtstädtischen und -räumlichen Entwicklung unter der Berücksichtigung der Wechselwirkungen möglich. Die Entwicklungen in den Bereichen Flächennutzung und Verkehr werden dabei auf allen

Synthetische Bevölkerung - Haushalte - Personen - Wohnungen - PKW

Synthetische Unternehmen - Fläche - Betriebsart - Beschäftigte - Fahrzeuge

Daten des Basisjahres Verkehrsnetze

- Straßen - Öffentlicher

Verkehr

Flächennutzung

Verkehr

Umweltauswirkungen

Personenver - kehrsnachfrage - Aktivitäten -

programme - Wochenpläne

Güterverkehrs - nachfrage - Aktivitäten - Fahrten Dynamische Ver -

kehrsumlegung - Verkehrsnetz -

ströme

Emissionen - Luftver-

schmutzung - Verkehrslärm an

der Quelle

Auswirkungen - Luftqualität - Verkehrslärm

am Arbeitsort Auswirkungen

- Luftqualität - Verkehrslärm

am Wohnort

Unternehmen - Fläche - Betriebsart - Beschäftigte - Fahrzeuge Bevölkerung

- Haushalte - Personen - Wohnungen - PKW

Erreichbarkeit von - Arbeitsplätzen - Gelegenheiten - Bevölkerung

Simulation in Jahresschritten

Verkehr

Flächennutzung

Verkehr

ströme

der Quelle

am Wohnort

Verkehr

Flächennutzung

Verkehr

ströme

der Quelle

am Wohnort

Verkehr

Flächennutzung

Verkehr

ströme

der Quelle

am Wohnort

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Ebenen simuliert, d.h. über Rückkopplungen zwischen verschiedenen sachlichen Modellebenen lassen sich Wechselwirkungen abbilden. Dies ist ein Erkenntnisgewinn gegenüber sektoral arbeitenden Mo- dellen, in denen Flächennutzung als exogen angenommene Eingangsgröße wirkt, die Rückkopplung von Verkehr und Verkehrsauswirkungen (Erreichbarkeit, Umweltqualitäten) auf die Flächennutzung aber vernachlässigt wird.

Das im Rahmen des Verbundprojektes ILUMASS (Integrated Land Use Modelling and Transportation System Simulation) entwickelte Modellkonzept greift die Forderung nach einer integrierten Betrach- tungsweise der verschiedenen Wirkungsebenen Flächennutzung, individuelles Handeln, Verkehr und Umweltwirkungen auf (Strauch et al. 2005, Beckmann 2006). Das Projekt greift damit aktuelle Ent- wicklungen im nordamerikanischen und europäischen Raum auf (z.B. ILUTE (Miller et al. 2004;

Miller 2001), ALBATROSS (Arentze & Timmermans 2000, 2004), IRPUD-MODELL (Wegener 1998).

1.2 Ziele des Verbundprojektes ILUMASS

Das ILUMASS-Gesamtmodell ist in drei inhaltliche Modellbausteine, Flächennutzung – Verkehr – Umwelt, gegliedert (siehe Abbildung 1.2). Jeder dieser Modellbausteine umfasst mehrere mikroskopische Teilmodelle, die in ILUMASS zu einem Modellsystem verknüpft wurden.

Die Flächennnutzungskomponente (Land-Use) basiert auf den Landnutzungsmodellen existierender städtischer Simulationsmodelle (in ILUMASS wurden z.B die Modelle des IRPUD Dortmund weiter entwickelt), ist jedoch mikroskopisch analog den Verkehrsteilen in ILUMASS. Diese Mikrosimulatio- nen beinhalten Modelle der demographischen Entwicklung, der Haushaltsstruktur, der Entwicklungs- zyklen von Unternehmen, der Standorte von

Wohn- und gewerblichen Gebäuden, der Arbeitsmobilität in einem regionalen Arbeitsmarkt sowie Haushaltsmobilität in einem regionalen Wohnungsmarkt („Wohnstandortwechsel“).

Der verkehrliche Teil (Transport) von ILUMASS modelliert das tägliche Aktivitäten(-verhalten), Reisezeiten und Güterverkehrsströme basierend auf einem mikroskopischen Modell zur Generierung von Aktivitätenmustern und des hieraus resultierenden Mobilitätsverhaltens einzelner Haushaltsmit- glieder. Dies wird gekoppelt mit einem mikroskopischen Verkehrsflussmodell.

Die Umwelt(-wirkungen)-Modul(-e) (Environment) prognostizieren die Umweltwirkungen des mo- dellierten Verkehrs und der Flächennutzung mit Parametern wie CO₂-Emissionen (sowie weitere Treibhausgase), Luftverschmutzung, Verkehrslärm, Grenzschichteffekte, sichtbare Beeinträchtigungen von Verkehr und ausgewählten Emissionen der Landnutzung. Daraus ergeben sich Rückwirkungen auf Standortqualitäten und deren Einfluss auf Standortwahlverhalten und Standortentwicklung.

1.3 Datengrundlagen

Integrierte und mikroskopische Stadtsimulationsmodelle benötigen umfangreiche raumstrukturelle, verkehrliche und sozio-ökonomische Daten. Bei einer integrierten, mikroskopisch-dynamischen Simu- lation wie dem ILUMASS-Modell steigen sowohl der Datenbedarf als auch die Anforderungen an diese Daten. Das Datenmanagement und die Nutzung einheitlicher Geoinformationen spielen insbesondere für die Integration der Einzelmodule in das ILUMASS-Modell eine zentrale Rolle.

Dieser Modellverbund beschreibt in ILUMASS die Dynamik einer Stadtregion. Diese findet auf zwei sehr verschiedenen Zeitskalen statt. Die typische Zeitskala für die Simulation von Verkehr reicht von einigen Sekunden bis zu einigen Wochen, während die Stadtentwicklung sich in Monaten bis Jahren bemisst. Die Tatsache, dass diese Zeitskalen so verschieden sind, hat den Vorteil, dass die beiden Pro-

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zesse weitgehend dynamisch getrennt sind: das Verkehrssystem erreicht nach wenigen Tagen einen Gleichgewichtszustand, der dann die Basis der Prozesse ist, die zur Veränderung der Flächennutzung einer Stadt führen. Dennoch ist die Simulation des Verkehrs auf einer so kurzen zeitlichen Skala von Bedeutung für die simulierten menschlichen Planungs- und Entscheidungsprozesse, die zur Entste- hung von Verkehr führen. Um diese individuellen Verhaltensweisen abbilden zu können, müssen auch die Bevölkerungsdaten innerhalb des Modellverbundes auf der mikroskopischen Ebene vorhanden sein. Zu diesem Zweck wird eine synthetische Bevölkerung generiert, deren statistische Eigenschaften denen der realen Bevölkerung gleichen (s. Moeckel et al. 2003). Die Verkehrsnachfrageberechnung (Personen) generiert daraus so genannte ‚Triptabellen’ des mobilen Teils der synthetischen Bevölke- rung, die dann von der Verkehrssimulation in reale Belastungen des Verkehrsnetzes umgelegt werden.

Grundlage sind personen-/ gruppenspezifische Aktivitätenrepertoires und eine darauf aufbauende Ge- nerierung von Aktivitätenprogrammen sowie deren Umsetzung in Raum und Zeit (Standorte, Raum, Standortfolgen). Aus diesen wiederum ergeben sich die Inputdaten für die verkehrlichen Wirkungen.

Im Umgang mit den räumlichen Daten ist ein wesentlicher Bestandteil der Gesamtkonzeption die Verwendung eines einheitlichen räumlichen Bezugssystems. Die Grundlage der Simulation bildet eine gemeinsame GIS- (Geographisches Informationssystem) Datenbasis. Unterschieden wird zwischen einer Makro-, Meso- und Mikroebene. Auf der Mikroebene wurde das Untersuchungsgebiet in 352.000 Rasterzellen zu 100 x 100 Metern Kantenlänge untergliedert. Die Rasterkoordinaten dienen als Mikrostandorte der Modellakteure und räumlichen Objekte. Abbildung 1.2 veranschaulicht diese Struktur.

Abbildung 1.2: Hierarchisierung des räumlichen Bezugssystems (Quelle: Schwarze et al. 2004)

1.4 Fortschreibung der Daten und Rückkopplungsprozesse

Ausgehend von einem Basisjahr (in ILUMASS wurde das Jahr 2000 festgelegt) werden in Jahres- schritten alle Modellstufen in einem rückgekoppelten Prozess durchlaufen und die Daten kontinuier- lich in jeder Simulationsperiode fortgeschrieben. Diese Vorgehensweise ermöglicht es, langfristige Entwicklungen hinsichtlich ihres zeitlichen Ablaufes abzubilden. Es gelingt somit, Ursache-Wirkungs- Zusammenhänge in ihrer zeitlichen Entwicklung zu analysieren. Gleichzeitig können Ursachen für un- erwünschte Fehlentwicklungen der Planung aufgezeigt und Hinweise auf Ansatzpunkte für eine ge- zielte Entwicklung und Steuerung identifiziert werden.

Für das Basisjahr (Beginn der Simulation) erfolgt die Simulation für alle Simulationsobjekte zunächst in einem rein sequentiellen Ablauf (siehe Abbildung 1.4). Die Ergebnisse der vorhergehenden Teil- modelle stellen jeweils einen Teil des Modellinputs für das nachfolgende Teilmodell dar. Erst durch die Berücksichtigung der verschiedenen Rückkopplungsprozesse wird dieser Modellansatz einer integrierten und dynamischen Betrachtungsweise gerecht.

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Direkte Rückkopplungen innerhalb einer Simulationsperiode ergeben sich zwischen der Wo- chenplanung und der mikroskopischen Verkehrsflusssimulation bei der Überprüfung der Re- alisierbarkeit der Wochenpläne (vgl. Abbildung 1.4). Dieser Modellschritt ist ein elementarer Bestand- teil zur Sicherstellung der inhaltlichen Konsistenz des ILUMASS-Gesamtmodellsystems. Ohne diese Iterationen würden diejenigen Zeiten, die innerhalb eines Tages der Einzelperson für die jeweiligen Aktivitäten zur Verfügung stehen, nach der Errechnung der konkreten Reisezeiten im Netz mögli- cherweise nicht mehr mit den ursprünglichen Annahmen übereinstimmen.

Mit der Fortschreibung der Daten werden Rückkopplungen in den darauf folgenden Simulati- onsperioden wirksam, in dem Teilergebnisse der vorhergehenden Simulationsperiode für die jeweils betrachtete Simulationsperiode Eingang in die Teilmodelle finden. Nach jeder Simulationsperiode liegen als Ergebnisse

• Verkehrsnachfrage nach Aufkommen, Standortnutzungen, Fahrtenmatrizen, Verkehrsauftei- lung auf Verkehrsmittel,

• Prognosen der Reisezeiten sowie Belastungen im Verkehrsnetz (aus dem Teilmodell der Ver- kehrsflusssimulation),

• eine Abschätzung des Frachtaufkommens (Güterverkehr) (aus dem Teilmodell zur Abbildung des Güterverkehrs) und

• Lärm- und Schadstoffbelastungen an Mikrostandorten (aus dem Teilmodell Umweltwirkun- gen)

vor.

Die generierten Verkehrsflüsse und Güterströme sowie die zugehörigen Reisezeiten inkl. einer Ab- schätzung der zu Grunde liegenden Kosten werden im nächsten Arbeitsschritt (im Rahmen der Ge- samtsimulation) erneut an das Teilmodell der Flächennutzung transferiert. Basierend auf ermittelten Erreichbarkeiten begründen sich mögliche Beeinflussungen bis hin zu Änderungen im Verhalten bzw.

bei Entscheidungen der Akteure. Solche Veränderungen haben wiederum unmittelbare Rückwirkun- gen auf das Verkehrsnetz und damit auf die Reisezeiten. Die ermittelten Lärm- und Schadstoffbelas- tungen an den Mikrostandorten können innerhalb eines rückgekoppelten Wirkungskreises direkten Einfluss auf die Standortwahl von Unternehmen und Haushalten besitzen.

1.5 Arbeitsmethoden

Integration und Datenverwaltung

Die Datenverwaltung aller raumbezogenen Daten wird daher in einer Datenbank innerhalb einer GI- Systemumgebung durchgeführt. Diese einheitliche Systemumgebung verhindert Datenredundanzen und gewährleistet den Datenaustausch aller Eingangs- und Ausgangsdaten bzw. den Datentransfer zwischen allen Teilmodellen. Basierend auf dieser Organisationsstruktur erfolgt die Gesamtsimulation und spätere Visualisierung der Ergebnisse in ILUMASS.

Für das Datenmanagement werden statische und dynamische Daten unterschieden: Statische Daten werden bereits vor Simulationsbeginn bereitgestellt und stellen keinen unmittelbaren Modelloutput dar (z.B. Verkehrsnetze, Flächennutzungsplandaten, Verhaltensdaten, Zeitreihen für Emissionsfaktoren).

Im Gegensatz hierzu verändern sich die dynamischen Daten mit jedem Simulationsdurchlauf und sind somit direkter Modelloutput. Diese Daten sind daher das zentrale Element zur Abbildung der modell- internen Rückkopplungen. Die für spätere Auswertungen relevanten Ergebnisse werden in jedem Si- mulationsschritt bereits in zeitlich, räumlich und sachlich aggregierter Form gespeichert. Eine im Teil- projekt „Modellintegration“ (DLR Berlin) entwickelte Softwarestruktur gewährleistet den hierarchisch strukturierten Modelldurchlauf sämtlicher Teilmodelle inkl. aller Rückkopplungen und Iterationen zwischen den Teilmodellen (siehe Abbildung 1.4). Diese Kopplung der Teilmodelle sowie die Integra-

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tion von Rückkopplungen zwischen den einzelnen Modellen charakterisiert einen der innovativen Ansätze von ILUMASS (vgl. Strauch et al. 2005).

1.6 Das Untersuchungsgebiet der Dortmund-Region

Am Beispiel der Stadtregion Dortmund (vgl. Abbildung 1.4) wird im Rahmen derzeit laufender Stu- dien das ILUMASS-Modell hinsichtlich Funktionalitäten und Einsatzmöglichkeiten getestet. Hierfür war vorgesehen, verschiedene Szenarien für einen Untersuchungszeitraum von bis zu 30 Jahren (Ba- sisjahr 2000 bis max. 2030) zu untersuchen. Dies war aus zeitlichen Gründen nicht mehr möglich. Die Szenarien sollten Maßnahmen und Entwicklungen aus den Bereichen Verkehrsplanung, Flächennut- zungsplanung und Siedlungsentwicklung sowie überregional wirkende Politiken umfassen. Stattdessen wurden auf der Gesamtmodellebene das Basisszenario und ein beispielhaftes Szenario mit verkehrlichen Maßnahmen berechnet. Zudem wurden auf der Ebene der Teilmodelle weitere Szenarien, z.B.

unterschiedliche Flächenausweisungen oder Verkehrsmaßnahmen, analysiert.

Die Untersuchungsregion umfasst 26 Gemeinden (siehe Abbildung 1.4), in denen rund 2,6 Mio. Men- schen leben und rund 85.000 Betriebe ansässig sind (Stand Ende 2004). Auch wenn derzeit in der Stadt Dortmund noch von einem Bevölkerungszuwachs ausgegangen wird, ist die Region insgesamt von demographischen Schrumpfungsprozessen und einem wirtschaftlichen Wandel geprägt. Die betrachtete Gesamtregion weist hinsichtlich ihrer Nutzung sehr heterogene Strukturen auf, dies zeigt die Existenz von sowohl ausgeprägt urbanen als auch ländlichen Siedlungsmustern. Dies spiegelt sich

Simulationsperiode m (bis 2030) Simulationsperiode n+1

Simulationsperiode n (Basisjahr 2000)

Flächennutzung Bevölkerung

Aktivitäten- programme

Güter- & Wirt- schaftsverkehr

Umwelt- wirkungen

Hierarchischer Modelldurchlauf

Wochenplaner

Verkehrsfluss- simulation

Iteration

ILUMASS-Server

Output

szenarienspezifische Ergebnisse

Output/Input

dynamische Daten (stetige Änderung)

Input

statische Daten

Datenbasis RückkopplungOutput (n+1) Rückkopplung Output (n) => Input (n+1)

Indikatoren

(aggregiert)

Modell-

integration Simulationsperiode m (bis 2030) Simulationsperiode n+1

Simulationsperiode n (Basisjahr 2000)

Umwelt- wirkungen

Hierarchischer Modelldurchlauf

Wochenplaner

Iteration

ILUMASS-Server

Output

szenarienspezifische Ergebnisse

Output/Input

dynamische Daten (stetige Änderung)

Input

statische Daten

Datenbasis RückkopplungOutput (n+1) Rückkopplung Output (n) => Input (n+1)

Indikatoren

(aggregiert)

Modell- integration

Abbildung 1.3: Integration und Datenverwaltung im Modellsystem ILUMASS (Quelle: Mühlhans und Strauch, 2004)

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auch in der vorhandenen Verkehrsinfrastruktur und den Angeboten des ÖPNV wider, die in den länd- lich geprägten Gemeinden gegenüber der Stadt Dortmund als deutlich schlechter zu charakterisieren sind.

Dem in ILUMASS betrachteten Basisszenario liegt eine wahrscheinliche zukünftige verkehrliche Entwicklung nach dem derzeit aktuellen Planungsstand (Verkehrsentwicklungsplan, Bedarfsplan ÖPNV) zu Grunde. Grundlage für die zukünftige Siedlungsentwicklung sind die derzeit gültigen Flä- chennutzungspläne für die Stadtregion Dortmund.

Abbildung 1.4: Simulationsgebiet – Region „Östliches Ruhrgebiet“ und Dortmund (Quelle: Moeckel et al. 2004)

1.7 Ergebnisse und deren Interpretation

Abbildung 1.5 verdeutlicht exemplarisch Ergebnisse und Aussagemöglichkeiten im Zusammenspiel der gesamten Modellkette. Ausgehend von der jeweiligen Flächennutzung und Siedlungsstruktur resultieren Verkehrsaufkommenswerte (hier zur Darstellung auf 1500 m Rasterquadrate aggregiert).

Verkehrsbelastungsbilder resultieren aus den Verkehren, wie sie sich letztendlich aus den räumlich- funktionalen Verflechtungen ergeben. Aus den Verkehrsbelastungen lassen sich streckenbezogene Emissionen (Luftschadstoffe und Lärm) quantifizieren. Die flächenhafte Ausbreitung der Schadstoffe und Lärmeinträge, wie sie aus den Ausbreitungsmodellen zur Immissionsberechnung resultieren, kön- nen in Überlagerung mit der Flächennutzung zur Bewertung einzelner Teilräume – wie hier am Bei- spiel der Freiräume dargestellt – herangezogen werden (s. Mühlhans & Strauch, 2005).

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Arbeitsplatzdichte Einwohnerdichte

Flächennutzung Verkehrsaufkommen

Verkehrsnetz Verkehrsbelastung MIV

Sonderaspekt: Freiraum

Emissionen

Freiraumqualität Arbeitsplatzdichte Einwohnerdichte

Arbeitsplatzdichte

Arbeitsplatzdichte EinwohnerdichteEinwohnerdichte Flächennutzung

Flächennutzung

Flächennutzung VerkehrsaufkommenVerkehrsaufkommen

Verkehrsnetz

Verkehrsnetz Verkehrsbelastung MIVVerkehrsbelastung MIV

Sonderaspekt: Freiraum Sonderaspekt: Freiraum

Emissionen Emissionen

Freiraumqualität Freiraumqualität

Abbildung 1.5: Exemplarische Darstellung des Wirkungsgefüges der integrierten Simulation am Beispiel der Untersuchungsregion. (Quelle: Mühlhans und Strauch 2005, S. 227)

Ein typisches Ergebnis dieser Simulation zeigt die folgende Abbildung 1.6, in der zu sehen ist wie sich die Wegeanzahl im Basisszenario in den diversen Personengruppen von 2000 bis 2010 geändert hat.

Obwohl die absolute Anzahl positiv ist, zeigen sich in den verschiedenen Gruppen verschiedene Ten- denzen ab.

Abbildung 1.6: Veränderung der Anzahl der Wege im Simulationszeitraum bis 2010.

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1.8 Verwendungsmöglichkeiten

Das hier vorgestellte Modellsystem ILUMASS wird als Planungsinstrumentarium entwickelt, mit dem die Wechselwirkungen zwischen Siedlungs- und Verkehrsentwicklungen unter Berücksichtigung verschiedenster und zeitgleich wirkender Rahmenbedingungen sowie Handlungs-/Maßnahmenansätze in ihrem zeitlichen Verlauf über lange Planungshorizonte abgebildet werden können. Die einzelnen mikroskopischen Teilmodelle erfordern stark disaggregierte Eingangsdaten, die sich in dieser Form nicht unmittelbar aus verfügbaren statistischen und empirischen Daten erschließen. Der Modellansatz beinhaltet daher Teilmodelle, die es erlauben, aus statistisch verfügbaren Daten Mikrodaten in der notwen- digen räumlichen und sachlichen Differenzierung zu generieren. Dies gilt insbesondere für die Aus- gangsverteilung der Bevölkerungs- und Flächennutzungsdaten. Der mikroskopischen Simulation der Verkehrsnachfrage liegen Verhaltensdaten zu Grunde, die die Basis für die Zuweisung spezifischer Verhaltensmerkmale für das Aktivitäten- und Verkehrsverhalten darstellen. Diese basieren im Wesent- lichen auf repräsentativen empirischen Untersuchungen zur Zeitverwendung und zum Mobilitätsver- halten (Mühlhans et al. 2004).

Die über eine einheitliche Datenbasis sichergestellte Datenverwaltung ist zentraler Baustein für die Darstellung, vergleichende Analyse und Bewertung der Ergebnisse. Mit Abschluss der jeweiligen Simulationsläufe werden Ergebnisse durch spezielle Auswertemodule, die im Gesamtsystem integriert sind, direkt verfügbar.

Der sequentielle Durchlauf der einzelnen Teilmodelle im Gesamtmodell ist bereits erfolgreich implementiert, die Fortschreibungen und Rückkopplungen wurden getestet und plausibilisiert.

1.9 Ausblick und Kritik

Mit dem hier gewählten, durchgängig mikroskopischen Modellansatz gehört das ILUMASS- Modellsystem derzeit eher noch zu den forschungsorientierten Ansätzen. Dem Aspekt einer späteren Verwendbarkeit in der Planungspraxis kann dennoch bei der Modellentwicklung von Beginn an eine zentrale Bedeutung zu. Integrierte Planungsinstrumentarien werden aufgrund ihrer Komplexität fach- planungsspezifische (aggregierte) Modelle nicht ersetzen, sondern sind im Wesentlichen als Ergän- zung zur Analyse und Beurteilung komplexer Fragestellungen einer integrierten Siedlungs- und Ver- kehrsentwicklung zu sehen.

Dieses Projekt hat seine vorgegebenen, sehr anspruchsvollen Ziele nur teilweise erreicht. Damit reiht sich auch dieses Projekt in die Tradition anderer, ähnlich strukturierter Projekte weltweit ein, was zwar tröstlich, aber nicht wirklich weiter führend ist. In diesem Absatz soll daher eine Analyse der Ursachen versucht werden, um daraus Konsequenzen für zukünftige Projekte ableiten zu können.

Mehrere Themenblöcke können hier identifiziert werden:

• Schwierigkeiten an den Schnittstellen,

• schwerfälliger Testprozess: trotz genauer Schnittstellenspezifikation zu viele Iterationen bis endgültige „Passung“,

• kooperatives Softwareengineering, Austausch von Daten zwischen den Modulen,

• Rechenzeit: Nachfrage (mikro/makro) ist derzeit der Flaschenhals, danach die mikroskopische Simulation des Verkehrs.

• Zusammenarbeit zwischen den Gruppen.

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1.9.1 Schnittstellen

Zu den Schnittstellen ist zu sagen, dass sie formal sehr gut strukturiert waren. Die Schwierigkeiten lagen dann mehr in der Umsetzung, aber auch im ziemlich langwierigen Prozess des Strukturierens selbst, der mehr als ein Jahr benötigte. (Siehe auch Testprozess.)

Beschleunigen lässt sich das, wenn die entsprechenden Mitarbeiter für eine gewisse Zeit am gleichen Ort an den Schnittstellen arbeiten und sie gleich „ausprobieren“; das Überarbeiten und Austauschen per eMail (virtuelle Zusammenarbeit) erweist sich hier als sehr schwerfällig. Darüber hinaus sollte bei der Definition der Schnittstellen auch gleich über entsprechende Tests nachgedacht werden und diese mitprogrammiert werden, mit denen jeweils getestet werden kann, dass die im Programm eingebaute Schnittstellenspezifikation auch tatsächlich vom nächsten Programm in der Kette richtig gelesen werden kann.

1.9.2 Testprozess

Der Testprozess war der Teil des Projektes mit den größten Reibungsverlusten. Das Projekt war von Anfang an darauf fixiert, gleich die große Lösung zu wollen, sprich die Simulation über den gesamten Dortmunder Raum laufen zu lassen. Dabei ist es mehrfach vorgekommen, dass erst am Ende der Si- mulationszeit festgestellt werden konnte, dass die Ergebnisse nicht verwertbar waren, weil eines der Programme in der Kette „gepatzt“ hat. Auch nachdem der Fehler gefunden war, dauerte es zu lange, bis er behoben war und das Programmpaket von neuem starten konnte.

Das lässt sich an zwei Stellen verbessern. Zum einen durch die unter Schnittstellen angesprochenen Tests, zum anderen ist auch der Testprozess des Gesamtpaketes selbst sehr viel stärker interaktiv zu machen. Das ist zum Beispiel durch kleine Szenarien zu verwirklichen, die auf jedem Rechner durchlaufen und mit denen jeder am Projekt Beteiligte seine Programme erst lokal testen kann, bevor sie in das große Szenario überführt werden.

1.9.3 Datenaustausch

In ILUMASS ist bereits am Anfang des Projektes festgelegt worden, dass der Datenaustausch zwischen den verschiedenen Modulen filebasiert erfolgen soll. Das stellte sich im Laufe des Projektes als sehr schwerfällig heraus, vorzuziehen ist sicher der direkte Austausch der Daten (vor allem der in der Tat großen Datenmengen wie sie in diesem Projekt zu bewegen waren) im Hauptspeicher.

Allerdings hätte ein solcher direkter Austausch eine ganz andere Form der Softwareentwicklung notwendig gemacht, im Idealfall eine Entwicklung, bei der die Quellcodes innerhalb des Konsortiums offen gelegt würden. Somit wird –trotz seiner Schwerfälligkeit-- in den meisten Projekten der file- oder auch datenbankbasierte Datenaustausch der kleinste gemeinsame Nenner sein und bleiben. Mög- liche Abhilfe würde hier nur eine open source Struktur des Projektes bieten, in Zukunft sollte in sol- chen Projekten sehr viel intensiver eine solche Struktur geprüft werden.

1.9.4 Rechenzeiten

Nach wie vor ist eine mikroskopische Simulation, wie in diesem Projekt verwendet, zeitaufwändig.

Somit ist die Frage erlaubt, wie groß der Mehrwert durch eine solche Simulation denn tatsächlich ist.

Interessanterweise ist die Modellierung der Verkehrsnachfrage, wie auch die eigentliche Verkehrs- flusssimulation der langsamste Teilprozess, wohin gegen die Fortschreibung der Flächennutzung, die Modellierung der Güterverkehrsnachfrage und auch die Berechnung der Verkehrswirkungen selbst ziemlich schnell zu berechnen sind.

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Von daher sind zwei Dinge überlegenswert: zum einen das Einführen so genannter Mehr- ebenenmodelle (auch Hybridmodelle genannt), die nur da mikroskopisch arbeiten wo das sinnvoll und ohne großen Aufwand zu realisieren ist, zum anderen muss massiv an einer Beschleunigung der mikroskopischen Nachfrage- und Verkehrsflussmodelle gearbeitet werden.

1.9.5 Zusammenarbeit

Ohne Frage waren alle am Projekt Beteiligten hoch motiviert, sehr konzentriert und auf einen gemein- samen Erfolg des Projektes fixiert. Das lässt nicht zuletzt daran ablesen, dass selbst nach Ende des Projektes noch erhebliche persönliche Ressourcen hinein gesteckt wurden. Von daher war dieses Pro- jekt von einer sehr fruchtbaren und konstruktiven Zusammenarbeit gekennzeichnet.

Besser machen ließe sich hier lediglich die Organisation. Wir hielten es für ein gute Idee, wenn Pro- jekte, zu deren Vollendung eine intensive Kooperation notwendig ist, explizit jeweils gemeinsame Zeiten mit einplanten, bei denen die Projektmitarbeiter für eine gewisse Zeit an einem Ort direkt mit- einander arbeiten. Das macht solche Projekte sicherlich etwas teurer, aber ganz sicher auch erheblich besser, so dass das Gesamtergebnis immer noch ein Gewinn darstellen würde.

1.10 Projekt ILUMASS - Projektpartner

Die Entwicklung des ILUMASS-Modells wurde im Rahmen des gleichnamigen Projektes (ILUMASS:

Integrated Land-Use Modelling and Transportation System Simulation; Mikroskopische Ver- kehrssimulation, Flächennutzung und Mobilität; Simulation der Dynamik des Systems Stadt) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Zeitraum von 2001 bis 2004 gefördert.

Die Entwicklung und Implementierung des ILUMASS-Modellsystems erfolgt gemeinschaftlich in einem interdisziplinären Projektkonsortium bestehend aus:

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in der Helmholtz-Gemeinschaft, Institut für Verkehrsforschung, Berlin

• Institut für Raumplanung, Universität Dortmund (IRPUD)

• Spiekermann & Wegener (S&W) Stadt- und Regionalforschung, Dortmund

• Institut für Stadtbauwesen und Stadtverkehr (ISB), RWTH Aachen

• Institut für Theoretische Psychologie (IfTP), Universität Bamberg

• Zentrum für angewandte Informatik (ZAIK) der Universität zu Köln

• Lehr- und Forschungsgebiet Umweltverträgliche Infrastrukturplanung, Stadtbauwesen (LUIS), Bergische Universität Wuppertal

Die Pilotstudie und Entwicklung der Szenarien wird in Kooperation mit der Stadt Dortmund durchge- führt.

1.11 Literatur

Arentze, T. & H. J. P. Timmermans (2004): A learning based transportation oriented simulation system, Transportation Research Part B, Vol. 38, Issue 7, S. 613-633

Arentze, T. & H. J. P. Timmermans (2000): Albatross – a learning based transportation oriented simulation system. European Institute for Retailing and Services Studies (EIRASS), Eindhoven

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Beckmann, K.J. (2006): Mikro-Simulation von Raum- und Verkehrsentwicklung – Stand der Kunst und Perspektiven zwischen Forschung, Entwicklung und Praxis. Referat auf dem 7. Aachener Kollo- quium Mobilität und Stadt (AMUS). Stadt-Region-Land 81, 7-32.

Miller, E.J. (2001): Integrated Land Use, Transportation, Environment (ILUTE) Modelling System, http://www.ilute.com/ (Zugriff: 01.04.2005)

Miller, E.J., J.D. Hunt, J.E. Abraham & P.A. Salvini (2004): Microsimulating urban systems, Com- puters, Environment and Urban Systems, 28: S. 9-44

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Mühlhans, H. & D. Strauch (2004): Mikroskopische Verkehrssimulation, Flächennutzung und Mobili- tät – Simulation der Dynamik des Systems Stadt, in: Tagungsband AMUS, Stadt Region Land, Heft 77, Institut für Stadtbauwesen und Stadtverkehr, RWTH Aachen, Aachen, S. 173-186

Mühlhans, H., G. Rindsfüser & K. J. Beckmann (2004): Mikroskopische Simulation der Verkehrs- nachfrage im Rahmen der integrierten Flächennutzungs- und Verkehrssimulation ILUMASS, in: Stadt Region Land, Heft 76, Institut für Stadtbauwesen und Stadtverkehr, RWTH Aachen, Aachen, S. 113- 130

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Integrated Land-Use Modelling and Transportation System Simulation

Dirk Strauch, Michael Spahn, Peter Mieth & Peter Wagner

2 Integration der Module und Koordination des Projekts

Teilprojekt im Rahmen des Forschungsverbundes

ILUMASS

Integrated Land-Use Modelling and

Transportation System Simulation

Deutsches Zentrum für Luft- u. Raumfahrt e.V.

in der Helmholtz-Gemeinschaft Institut für Verkehrsforschung Rutherfordstr. 2

12489 Berlin

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2.1 Aufgaben im Teilprojekt „Integration der Module und Koordination des Projektes“

Die Arbeiten von DLR/VF in diesem Teilprojekt sind in zwei Arbeitspakete unterteilt, diese sind im Antragstext näher ausgeführt:

AP 1 – Integration der verschiedenen Module AP 2 – Koordination des Projektes

Der aktualisierte Zeitplan für dieses Teilprojekt findet sich am Ende dieses Teilprojektberichts.

2.2 Bisherige Arbeiten und Ergebnisse

Die Arbeiten im Berichtszeitraum beziehen sich auf die Aufgaben der Arbeitspakete 1 und 2, diese werden im Folgenden ausgeführt.

Die Abstimmungen und Arbeiten zur Implementierung der Teilmodule auf dem ILUMASS-Server sowie Testläufe mit den Modulen innerhalb der Gesamtmodellkette sind im Berichtszeitraum durch- geführt worden.

Die jeweils aktuellen Ergebnisse der Teilprojekte sowie die Festlegung der weiteren Arbeitspakete wurden auf zwei Projekttreffen des gesamten ILUMASS-Konsortiums präsentiert und diskutiert. Die- se fanden statt

• am 14.01.2004 in Dortmund, und

• am 27.04.2004 in Köln.

Ein weiteres Projekttreffen auf Arbeitsebene, bei dem vorwiegend technische Details und Schnittstel- lenprobleme diskutiert wurden (z.B. Details der Modellintegration auf dem DLR-Server, Abstimmun- gen zu den Datentransfers, Fortschreibungen, Vorbereitung der Szenarienrechnungen) fand am 28.06.2004 in Köln statt.

Zwischen DLR und ISB Aachen fanden zwei bilaterale Treffen statt, am 01.04.2004 und 04.06.2004, jeweils in Aachen. Hierbei wurden v.a. gemeinsame Publikationen und Konferenzbeiträge vorbereitet (Mühlhans & Strauch 2004; Strauch et al. 2004b).

2.3 Datenaustausch/ Integration der Teilmodule

Die Arbeiten an der lauffähigen Version der Gesamtmodellkette wurden fortgesetzt. Hierfür wurde eine Vielzahl von Testreihen zwischen den Modulen auf dem ILUMASS-Server durchgeführt und ausgewertet.

Die Basisversionen der Einzelmodule (aller Projektpartner) wurden in der aktuellen Version der Integ- rationsumgebung auf dem DLR-Server getestet. Dabei erfolgte eine kontinuierliche Modifikation dieser Integrationsumgebung in Abhängigkeit der jeweiligen Testergebnisse. Ebenso wurden die Integra- tionsskripts durch DLR-VF deutlich erweitert.

Als ein konstantes – und noch nicht abschließend geklärtes – Problem stellen sich die unterschiedlichen Lauf- bzw. Rechenzeiten der Einzelmodelle dar. Es ergaben sich z.T. erhebliche Diskrepanzen zwischen den Laufzeiten auf den Rechnersystemen der jeweiligen Projektpartner und dem ILUMASS-

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ILUMASS – Teilprojekt „Integration der Module und Koordination des Projektes“

weist als diejenigen Rechner (PC´s) auf denen die einzelnen Module getestet wurden. Um dieses Prob- lem zu lösen, wurden vom DLR umfangreiche Analysen mit speziell entwickelten Testprogrammen durchgeführt, die zum Auffinden und zur Behebung dieser Laufzeitprobleme dienen. Als ein wesentlicher Grund für die Laufzeitprobleme werden derzeit häufige Dateizugriffe sowie die Prozesse beim Schreiben und Lesen von Daten während des Programmablaufes identifiziert.

Hierauf wurden im Dialog mit den betroffenen Projektpartnern Lösungsvorschläge in Form von Emp- fehlungen für Modifikationen in den Programmcodes angeboten, diese werden derzeit umgesetzt.

Die weiteren laufenden Arbeiten befassen sich mit der Erstellung einer gekoppelten Basisversion der Gesamtmodellkette für 200 Personen des Untersuchungsgebietes.

Abbildung 2.1 und Abbildung 2.2 verdeutlichen das integrierte Zusammenspiel der einzelnen Modell- komponenten sowie die an das Modellsystem gekoppelte Datenbasis und -verarbeitung. Zu Beginn der Simulation erfolgt der hierarchisch strukturierte Durchlauf der Teilmodelle innerhalb einer vorab fest vereinbarten Zeitscheibe (vgl. Abbildung 2.2). Eine Zeitscheibe wird im Gesamtmodell durch die größte typische Simulationsperiode eines Teilmodells – in diesem Fall thematisch begründet durch den Modellbaustein Flächennutzung – mit einem Zeitintervall von einem Jahr, definiert. Für die nächstfol- gende Zeitscheibe (n+1) wird der Modelloutput der vorangegangenen Zeitscheibe (n) als Inputdaten- satz herangezogen. Bis zu diesem Stadium im Gesamtdurchlauf folgt das System lediglich einer „Bot- tom-up-Simulation“ ohne iterative Rückkopplungen innerhalb einer Zeitscheibe (vgl. Strauch et al.

2004a). Erst die Berücksichtigung der Iterationen zwischen Wochenplanung und Verkehrsflusssimula- tion beinhaltet eine erste „echte“ Integration.

(20)

Abbildung 2.1 (rechts): Integrierte Datenbasis und Ergebnisaufbereitung der Szenarienrechnungen Abbildung 2.2 (links): Integrationskonzept für eine Szenarienrechnung im Modellsystem ILUMASS

Simulationsperiode 0 (Basisjahr) Simulationsperiode n

Output szenarienspezifische

Ergebnisse

Input/Output Dynamische Daten

Input Statische Daten

Datenbasis Indikatoren

(aggregiert)

Simulationsperiode n+1

Umwelt- wirkungen Hierarchischer Modelldurchlauf

Wochenplaner

Iteration Rückkopplung Output (n) => Input (n+1)

RückkopplungOutput (n+1)

Modell- integration

ILUMASS-Server

(stetige Änderung)

Simulationsperiode 0 (Basisjahr) Simulationsperiode n

Output szenarienspezifische

Ergebnisse

Input/Output Dynamische Daten

Input Statische Daten Input/Output

Dynamische Daten

Input Statische Daten

Datenbasis Indikatoren

(aggregiert) Indikatoren

(aggregiert)

Simulationsperiode n+1

Umwelt- wirkungen Hierarchischer Modelldurchlauf

Wochenplaner

Iteration Rückkopplung Output (n) => Input (n+1)Rückkopplung Output (n) => Input (n+1) RückkopplungOutput (n+1) RückkopplungOutput (n+1)

Modell- integration

ILUMASS-Server

(stetige Änderung)

Szenario

Input Statische Daten Input/Output

Dynamische Daten stetige Änderung Simulationsperiode 0

Simulationsperiode n Simulationsperiode n+1

Output szenarienspezifische

Ergebnisse Indikatoren (aggregiert)

Ergebnisaufbereitung

•Visualisierung (GIS)

•Auswertung

•Analyse

•Zeitreihen

•Bewertung

(räumlich & sachlich aggregiert)

Dynamische Daten stetige Änderung

Ergebnisse Indikatoren (aggregiert) Simulationsperiode 0

Ergebnisse Indikatoren (aggregiert) Simulationsperiode 0 Simulationsperiode 0

Simulationsperiode n Simulationsperiode n Simulationsperiode n+1

Ergebnisse Indikatoren (aggregiert) Simulationsperiode n+1 Simulationsperiode n+1

•Auswertung

•Analyse

•Zeitreihen

•Bewertung

•Auswertung

•Analyse

•Zeitreihen

•Bewertung

Datenbasis

(21)

ILUMASS – Teilprojekt „Integration der Module und Koordination des Projektes“

2.4 Erstellung des Moduls zum Güter- und Wirtschaftsverkehr

In diesem Modul wird der Güter- und Wirtschaftsverkehr zumindest plausibel abgebildet, um die de- taillierte Bearbeitung und Darstellung des Personenverkehrs realistisch zu ermöglichen. Dabei muss mit Plausibilitätsannahmen die unvollständige Datenlage zum Güter- und Wirtschaftsverkehr berück- sichtigt und eliminiert werden. Insbesondere die Prozesse der Güter- und Wirtschaftsverkehrsnachfra- ge sind bisher auf mikroskopischer Ebene nur in Ansätzen bearbeitet worden.

Unter Berücksichtigung der Struktur der verwendeten Datenquellen (Verkehrsverflechtungen des Bundesverkehrswegeplans, KiD - Kraftfahrzeugverkehr in Deutschland) wurde das Konzept zur Gene- rierung abgehender und ankommender Güterverkehre so modifiziert, dass keine weiteren, unbestimm- ten Parameter verbleiben. Das Konzept selber wurde in einem Modul implementiert, wobei einige Teile in der Programmiersprache Java kodiert sind und andere Komponenten mit Hilfe einer SQL-Da- tenbank arbeiten. Das Modul wurde getestet und auf dem ILUMASS-Server in die allgemeine Struktur integriert. Die Schnittstellen zu den Modulen des IRPUD und des ZAIK wurden getestet, so dass das DLR-Modul als lauffähig im Gesamtsystem charakterisiert werden kann.

Bei der durch die Verkehrsverflechtungen des Bundesverkehrswegeplans (BVWP) gesteuerten Zuwei- sung von Fahrtenzielen war es zusätzlich notwendig, für die außerhalb des Untersuchungsgebietes liegenden Ziele „Stellvertreter“ innerhalb des Gebietes zu definieren. Diese Arbeiten erfolgten in en- ger Zusammenarbeit mit dem IRPUD.

2.5 Szenarien

Ein mögliches Anwendungsgebiet von ILUMASS stellt die Berechnung von verschiedenen Szenarien dar, die die zukünftige Entwicklung einer Stadtregion aufzeigen soll.

Für die Auswahl und Definition der unterschiedlichen Entwürfe für diese Szenarienrechnungen wurde eine eigene Arbeitsgruppe (mit Vertretern des IRPUD, S&W, ISB, RRG und DLR) initiiert. Ein erstes Arbeitstreffen hierzu fand am 15.04.2004 in Dortmund statt.

Während dieses Treffens wurden die Rückmeldungen der Stadt Dortmund zu dem – vom ILUMASS- Konsortium erstellten – Vorschlag über unterschiedliche Szenarien diskutiert. Aufbauend auf den ein- gegangenen Rückmeldungen der ILUMASS-Projektpartner erarbeitete die Arbeitsgruppe Umset- zungsvorschläge für einzelne Szenarien und traf eine Vorauswahl. In einer Technical Note (Moeckel et al. 2004) sind die Ergebnisse dieser Vorauswahl sowie die Konkretisierung dieser Szenarien zu- sammenfassend dargestellt.

Entsprechend des Wirkungsgefüges Flächennutzung – Verkehr – Umwelt wurden dann auf verschiedenen Ebenen Indikatoren definiert (vgl. auch Kap. 6.2.2.3), anhand derer die Wirkungen der Maß- nahmen in Bezug auf Bevölkerungsentwicklung, Flächennutzung und Siedlungsentwicklung, indivi- duellem Verkehrs- und Aktivitätenverhalten, verkehrliche Wirkungen und Umweltwirkungen auch hinsichtlich ihrer zeitlichen Entwicklung analysiert, verglichen und bewertet werden können. Dieser Ansatz ist in einer Übersicht in Abbildung 2.3 dargestellt.