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• Happy International Level Crossing Awareness Day! 1/3 aller Todesfälle im europäischen Bahnsystem sind an Bahnübergängen zu verzeichnen. ->
• Und ich weiß, wie das scheppert wenn ein Fahrzeug an einem Bahnübergang mitgenommen wird: http://t.co/MLnOhOvC #bahn #ILCAD ->
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• Der französische Einzelhandelsriese Fnac setzt für die innerstädtische Güterfeinverteilung auf Cargo-Bikes – Fnac.es – http://t.co/L2BeAIpn ->
• Aufweichen der CO2-Grenzwerte: Brüssel muss gegenüber Autoindustrie hart bleiben – ZEIT – http://t.co/BH9xVwqj ->
• Da das BMVBS den neuen Radverkehrsplan 2020 still und heimlich auf die Webseite gestellt hat (keine PK), hier d. Link: http://t.co/WHd5Q118 ->
• Neues Problem mit Talent 2-Triebfahrzeug: Zugtür ging während der Fahrt auf und zu – DMM – http://t.co/V4xCp7K8 #bahn #db #bombardier ->
• Hier das Video von den Türen des Talent 2-Tfz, die sich während der Fahrt öffnen: http://t.co/V6qd6pA5 #bahn #talent2 #db #nuernberg ->
• Frisch aktualisiert: Neue Breitspurstrecke soll Schienengüterverkehr zwischen #China und Österreich beschleunigen http://t.co/WEAdybq2 #bahn ->
• Griechenland: PKW-Neuzulassungen mit -47,3% – Querschüsse – http://t.co/0cXcc0I1 ->
• Elbtunnel für die A20 zu teuer? – DVZ – http://t.co/0IrBDiGp #A20 #elbe ->

Eric Fischer, der sich selbst als Karten-Geek, Fan gescheiterter Netzplämne, Technikgeschichte, Computern, Fußgängern und falschgeschriebener Straßenschilder bezeichnet, hat mehrere Visualisierungen von Verkehrsströmen veröffentlicht. Die notwendigen Geodaten haben mehrere tausend Twitterprofile geliefert. Die Abbildungen verdeutlichen, auf welchen Routen sich Twitter-Nutzer in den USA, Europa und einigen Städten Asiens und Australiens hauptsächlich bewegen. Diese Visualisierung bildet somit nicht zwingend die wahren Verkehrsströme ab; eine starke Nutzung von Twitter wie in Großbritannien und den Niederlanden verfälscht das Ergebnis leider.

Übrigens: Anfang 2011 hatte ich bereits diese  sehr interessanten Visualisierungen des Busverkehrs in San Francisco vorgestellt. Diese wurden ebenfalls von Eric Fischer erstellt.

Alle Grafiken können im Vollbildmodus (3000 px * 3000 px bzw. teilweise sogar 5100 px * 5100 px) betrachtet werden.

Europa

Für diese Visualisierung hat Fischer 60.000 Ortsveränderungen in einem Radius von 32 Kilometern und mehr genutzt. 750.000 zufällig ausgewählte Geodaten wurden in einem 16 Kilometer-Radius zusammenfasst und ergaben dieses Bild:

1.016.334 Ortsveränderungen, die durch 500.000 Kontrollpunkte geleitet wurden und zu 15.000 Punkten aggregiert wurden, ergaben diese Visualisierung der britischen Verkehrsströme:

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Müssen Ampelschaltungen starr angelegt werden? Oder brauchen Lichtsignalanlagen einen gewissen Grad an Autonomie? Dieser Frage sind nun unter anderem mein Statistikdozent Dr. Stefan Lämmer ( TU Dresden) und Prof. Dr. Dirk Helbing (Professor an der ETH Zürich, der eng mit dem Santa Fe Institut in New Mexico zusammenarbeitet) nachgegangen. ¹

Das Ergebnis fünfjähriger Arbeit: ein System von selbstorganisierenden Lichtsignalanlagen würde die Stauanfälligkeit erheblich reduzieren. Der Schlüssel dazu ist eine “chaotische”, dezentralisierte Ampelschaltung, die einige Vorteile gegenüber eines starren Systems bietet.

Wir hatten den Ehrgeiz, ein Verkehrsleitsystem zu entwickeln, das ohne einen zentralen Supercomputer auskommen kann und besser funktioniert als gängige Verfahren der Verkehrssteuerung.
Prof. Dirk Helbing, ETH Zürich

Zwar ziehen bereits heute Straßen- und Verkehrsplaner Rot- und Grünphasen, die erwartete Verkehrsdichte zu bestimmten Tag- und Nachtzeiten, etc. in ihre Berechnungen ein, Unvorhergesehenes kann jedoch in einem starren Modell nur schwer berücksichtigt werden. Derzeitige Grüne Wellen basieren auf Mittelwertberechnungen zum Verkehrsfluss und den daraus resultierenden Vorhersagen. Damit sind sie auch immer von vergangenen Daten und Ereignissen abhängig. Vorhersehbare Ereignisse werden bereits heute in die Ampelschaltungen einprogrammiert. Grünphasen werden während der Hauptverkehrszeiten verlängert und computergesteuerte Ampelanlagen sorgen für eine Priorisierung des Öffentlichen Personennahverkehrs. Problematisch ist jedoch, dass Fußgänger und Radfahrer bei diesen Berechnungen häufig außen vor bleiben. Ebenso können liegen gebliebene Fahrzeuge, Baustellen, Wettereinflüsse oder größere Menschenmassen nicht in starre Ampelsteuerungen “gegossen” werden. Dadurch kann es zu Hindernissen im Verkehrsfluss kommen und somit zu Verkehrszusammenbrüchen, den sogenannten Staus und den damit verbundenen negativen Effekten (erhöhter Treibstoffverbrauch und Emissionsausstoß, Zeitverlust, erhöhte Lärmbelastung, etc.)

Um ihrem Ansatz einen Praxisbezug zu geben, wählten die beiden Wissenschaftler ein Testgebiet, die Gegend um den Bahnhof Dresden-Mitte, aus. An diesem möchte auch ich das Konzept der “chaotischen” Ampelsteuerung kurz vorstellen.

Kartenausriss Bahnhof Mitte, Dresden – OpenStreetMap

Im Verkehrsleitsystem der beiden Wissenschaftler misst jede einzelne Ampel mittels Detektoren, die am Beginn und Ende der Straßenabschnitte angebracht sind, die Anzahl und Geschwindigkeit der sich nähernden Fahrzeuge. Solange jede Ampel jeweils nach ihren eigenen Bedürfnissen schaltet, kann kein hindernisfreier Verkehrsfluss entstehen. Sobald die Ampeln untereinander kommunizieren, kann jede Ampel berechnen, wann und wie lange sie auf Grün schalten müsste, um die Fahrzeuge ohne anzuhalten passieren zu lassen. Diese Kommunikation führt automatisch zur Koordination der Verkehrsströme und zu einer neuen Art von grünen Wellen. Zusätzlich versucht die Steuerung, ein “Überlaufen” der Straßenabschnitte zu vermeiden.

In aufwendigen Computersimulationen, die für das Gebiet um den Bahnhof Mitte in Dresden durchgeführt wurden, bringt dieses selbstorganisierte und dezentrale Steuerungssystem allen Verkehrsteilnehmern Vorteile, denn es beruht nicht auf einem typischen Verkehrsaufkommen, sondern reagiert flexibel auf die tatsächlichen Verkehrsverhältnisse.

Im Gebiet um den Bahnhof Mitte in Dresden kreuzen sieben Bus- und Straßenbahnlinien zwei Hauptstraßen, es gibt 68 Fußgängerüberwege und 13 Ampelanlagen, von denen einige weniger als einhundert Meter voneinander entfernt liegen. Das Untersuchungsgebiet im Westen der Dresdner Innenstadt umfasst die Hauptachsen Könneritzstraße, Weißeritzstraße, Löbtauer Straße, Schweriner Straße und Schäferstraße. Zur Hauptverkehrszeit muss das Streckennetz 4.700 Fahrzeuge je Stunde bewältigen. Die Haltestellen in diesem Gebiet werden täglich von ca. 21.300 Ein-, Aus-, und Umsteigern frequentiert.

Die wichtigste Haltestelle im Untersuchungsgebiet, den Bahnhof Mitte, nutzen pro Tag etwa 13.000 Ein-, Aus- und Umsteiger. Insgesamt finden hier täglich ca. 1.100 Abfahrten mit Verkehrsmitteln der DVB AG statt. Pro Tag entstehen durch die Ampelschaltung (am Tag 100 Sekunden Umlaufzeit, die zur Hauptverkehrszeit auf 120 Sekunden ausgedehnt wird und nachts 75 Sekunden beträgt) über 20 Stunden lichtsignalbedingte Verlustzeiten für die Verkehrsmittel der DVB AG. Die Pünktlichkeit der Verkehrsmittel im Bereich Bahnhof Mitte liegt derzeit bei unter 50%. Die Fahrzeitstreuung um die Fahrplanzeit von beispielsweise 3:00 min beträgt bis zu 200% (schnellste gemessene Fahrt 2:26 Minuten, langsamste gemessene Fahrt 5:54 Minuten).

Das Prinzip der “chaotischen” Lichtsignalsteuerung funktioniert folgendermaßen: ein Zuflussdetektor mit möglichst großem Abstand von der zu beeinflussenden Ampelanlage misst den auf die Lichtsignalanlage zufließenden Verkehr. Ein Abflussdetektor auf Höhe der Haltelinie stellt fest, wie viele der am Zuflussdetektor gemessenen Fahrzeuge bereits abgeflossen sind und ob sich eine etwaige Warteschlange bereits geleert hat. Durch eine Vernetzung mehrerer Abflussdetektoren untereinander, ist es möglich auf einige Zuflussdetektoren zu verzichten, da der Abfluss an einer vorgelagerten Lichtsignalanlage einen Zufluss bei der nachgelagerten Lichtsignalanlage bedeutet.

Wichtige Parameter wie Abbiegebeziehungen, Fahrstreifenanzahl, Zwischenzeiten, Mindestfreigabezeiten, etc. sind fest gespeichert.

Dadurch reduzierte sich im Vergleich zum bisherigen System, mit dem die grünen Wellen in Dresden berechnet werden, die Wartezeit an roten Ampeln für die öffentlichen Verkehrsmittel um mehr als 50%. Busse und Straßenbahnen standen bei der Optimierung im Vordergrund, da diese beim bisherigen System der Grünen Welle im Vergleich zum Autoverkehr niedriger priorisiert waren. Eine “chaotische” Ampelsteuerung verringerte die Wartezeit für Radfahrer und Fußgänger um 36% und für PKW und LKW um immer noch neun Prozent.

Bereits gestern habe ich einen Artikel über die mögliche Erhebung von Verkehrsdaten durch die Post veröffentlicht. Mit der Erhebung der Daten und der Auswertung derselben ist es aber bei weitem noch nicht getan. Die Visualisierung komplexer Zusammenhänge wird in unserer immer vernetzteren und von mehreren Faktoren abhängigen Welt immer wichtiger.

Es bringt zum Beispiel nichts, Daten von der gefahrenen Durchschnittsgeschwindigkeit innerhalb einer Stadt zu besitzen, wenn ich diese nicht richtig abbilden kann. Ich kann dies natürlich über Graphen und Funktionen machen. Viel plastischer und anschaulicher ist es jedoch, wenn ich die Daten über eine Straßenkarte der Stadt lege und somit die gefahrenen Geschwindigkeiten einfacher begreifbar mache.

Viele Verkehrsbetriebe, Regierungen und Verwaltungen haben in den letzten Jahren ihre Datenbanken einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht und unter anderem eine große Menge an GPS-Daten veröffentlicht. Als Ergebnis sehen wir eine Vielzahl von Animationen und Visualisierungen des Verkehrs in ganz unterschiedlichen Städten. Diese sind nicht nur informativ sondern auch sehr schön anzuschauen.

Als Bahnnutzer, Autofahrer oder Fußgänger sehen wir nur einen kleinen Ausschnitt der Geschehnisse um uns herum. Das große Ganze können wir gar nicht erfassen. Durch die vorliegenden Daten ist es uns erstmals möglich, Veränderungen im Verkehrsfluss – zum Beispiel während der Hauptverkehrszeiten – visuell zu begreifen. Dadurch können wir einen ganz neuen Blick auf den Verkehr um uns herum gewinnen.

In diesem Artikel habe ich einige sehr schöne und informative Visualisierungen zusammen gestellt. Einige davon sind relativ neu, andere schon etwas älter und eventuell schon bekannt.

ACHTUNG: VIELE BILDER UND VIDEOS NACH DEM KLICK! (weiterlesen …)

Nicht nur die Deutsche Post hat im Briefgeschäft dank eMail und Co. viel Umsatz verloren. Im Jahr 2010 erwirtschaftete die US Post einen Verlust in Höhe von 8,5 (!) Milliarden (!) Dollar. Über 105.000 Arbeitsplätze wurden in den letzten Jahren abgebaut. In Deutschland wie auch in den USA werden Postfilialen geschlossen und Briefkästen stillgelegt. In Anbetracht der Tatsache, dass die Digitalisierung unserer Gesellschaft eher voranschreitet statt zurückzugehen, darf man sich sehr wohl die Frage stellen, ob wir uns bzw. die Amerikaner sich ein solches System leisten wollen.

Ein flächendeckendes Postsystem hat jedoch einen großen Vorteil, den wir wahrscheinlich erst in Zukunft schätzen werden: die Daten.

Heutzutage sind diese Fahrzeuge nur im Auftrage der Auslieferung und Zustellung von Briefen unterwegs. Aber was wäre, wenn wir diese Fahrzeuge mit Sensoren ausstatten würden? Durch tausende LKW und Transporter, die tagtäglich auf den Straßen fahren, kann eine Vielzahl an nützlichen Daten über den Zustand der Straßen, Verkehrsdichte, Wetter, Umweltbedingungen, Schadstoffgehalt der Luft, etc.pp. gewonnen werden.

Die Post erschließt gemeinhin sogar den letzten Winkel eines Landes. Wenig befahrene Straßen werden beinahe täglich von einem Nutzer befahren – der Post. Und dabei würde die Informationsgewinnung keinen großen Mehraufwand bedeuten. Durch die Installation eines einfachen GPS-Moduls zur Positionsbestimmung, eines GPRS-Moduls zum Datenversand und diversen Sensoren auf den Post-LKWs könnten alle möglichen Daten gewonnen werden. Die Investitionskosten hielten sich besonders im direkten Vergleich mit dem Aufwand, der ansonsten für die Gewinnung dieser Daten betrieben werden müsste, in Grenzen und der Fahrer bzw. Zusteller hätte aufgrund der einfachen Struktur der Messstationen keine Mehrarbeit.

Mit den gewonnenen Daten könnte man vieles anstellen. Morgen gibt es hier an dieser Stelle eine kleine Übersicht von verschiedenen wunderschönen Visualisierungen und Datenpools, die die Möglichkeiten sehr gut sichtbar machen. Mit diesem Artikel werden wir auch in die Welt der Datenerhebung, Visualisierung von Verkehrsströmen und Telematik einsteigen.

Vor einigen Wochen habe ich bereits schon einmal über die Echtzeit-Modellierung von Verkehrsflüssen in London geschrieben. Bei Netzpolitik habe ich heute einen Artikel über Transiki gefunden.

Transiki (Transit-Wiki) ist ein Projekt des OpenStreetMap-”Gründers” Steve Coast, das Fahrplandaten vieler ÖV-Netze aggregieren und miteinander verknüpfen soll. Somit soll irgendwann eine Anbieter-übergreifende Routenplanung für den öffentlichen Personenverkehr entstehen. Diese soll möglichst in Echtzeit mit Daten gefüttert werden: so sollen verspätungsanfällige Strecken live markiert werden, Alternativrouten angeboten werden und temporären Netzänderungen (z.B. durch längere Bauarbeiten) abbilden. Die logische Schlussfolgerung wäre der Aufbau meines MESH-Netzwerkes, über das ich in Kürze einen Artikel veröffentlichen werde.

Ausschnitt des Dresdner DVB-Netzes – ÖPNV-Karte

Derzeit ist leider noch  nicht viel von Transiki zu sehen, dies dürfte sich aber in einiger Zeit ändern. Eine grobe Vorstellung dürfte die ÖPNV-Karte, die ebenfalls auf OpenStreetMap basiert, bieten. Diese Karte stellt die ÖPNV-Netze vieler europäischen Städte dar und wird ebenfalls von vielen Menschen gepflegt und ständig weiterentwickelt. Eine sehr interessante Sache…

(via Netzpolitik)

Die zunehmende Ausbreitung der Städte in das Umland und die Zerfaserung der Stadtgebiete stellt ein großes Problem dar, wenn man die Abhängigkeit vom Auto und fossilen Energieträgern wie Erdöl reduzieren möchte. Pendler, die aus den Dörfern des Umlandes zum Arbeiten und Einkaufen in die Stadt fahren, sind meistens in hohem Grade vom Auto abhängig. Dies wird auch nicht allzu schnell zu ändern sein. Die negativen Effekte, die dieses Pendeln mit sich bringt, sind entweder mit einem teuren Ausbau des ÖPNV in die Fläche, Elektroautos, die mit Strom aus regenerativen Energiequellen betrieben werden oder einer Urbanisierung und Verdichtung der Stadtkerne zu verringern.

Aber möchten die Menschen wirklich in großen Wohnanlagen im Stadtgebiet wohnen? Eine kanadische Studie sagt JA.

Die Studie (DOWNLOAD) des kanadischen Beratungsunternehmens GWL Realty Advisors hat sich intensiv mit Fragestellungen wie Eigenheim oder Mietwohnung, Stadtgebiet, Stadtrand oder Umland, Mehrfamilienhaus oder Einfamilienhaus auseinander gesetzt. Natürlich muss man vorausschicken, dass die Studie und ihre Ergebnisse auf kanadischen Daten basieren und somit für Deutschland nur eine bedingte Aussagekraft haben. Allerdings sind die Veränderung und insbesondere die Gründe für diese Veränderung, sehr interessant und sicherlich auch auf Deutschland anwendbar. Und natürlich werde ich mich besonders auf die verkehrlichen Belange stürzen.

Im Wandel der Zeit

Es ist sehr wichtig, sich die Struktur der Apartment-Bewohner der heutigen Zeit vor Augen zu halten. Vor einigen Jahrzehnten wohnten vor allem sozial schwächere Familien, geschiedene Frauen und jüngere Menschen mit einem geringen Einkommen in Mietwohnungen. Dies hat sich in den letzten Jahren fundamental geändert. Heutzutage lässt sich ein Querschnitt durch die Bevölkerung feststellen. Verstärkt wohnen mittlerweile auch junge Paare und Familien innerhalb der Stadtgrenzen. Des Weiteren ist es oftmals nicht erschwinglich, sich in stark wachsenden Städten mit einem großen Bevölkerungszuwachs, eine Haus zu kaufen. Dies war früher einfacher.

Ein weiterer Faktor mit einem großen Einfluss auf die Wohnsituation, ist die Transformation der Industriegesellschaft hin zu einer Dienstleistungsgesellschaft. Natürlich sind Unternehmen aus dem sekundären Sektor nicht vollkommen aus dem Stadtbild verschwunden und werden dies auch nicht so schnell tun (wenn überhaupt), aber dennoch ist eine Transformation hin zu einer informationsgetriebenen Kreativgesellschaft innerhalb der Städte zu beobachten.

Kommen wir nun aber zum Verkehr. Was lässt sich in diesem Bereich feststellen?

Städte mit einem hohen Prozentsatz von Mietern – insbesondere mit hohen Einkommen – besitzen eine hohe Attraktivität das Auto stehen zu lassen und per Fuß oder Fahrrad sein Ziel zu erreichen. Des Weiteren ist in diesen Städten der ÖPNV sehr gut ausgebaut. Es gibt ein zunehmendes Verlangen nach lokalen, urbanen Strukturen (z.B. Einkaufsmöglichkeiten, Freizeiteinrichtungen, Restaurants, etc.). Diese Standortfaktoren treiben bereits heute die Nachfrage nach Mietwohnungen in bestimmten Regionen stark nach oben. Für Stadtplaner wird es in Zukunft immer wichtiger sein, die wirtschaftlichen und sozialen Verbindungen zwischen gut ausgebauten urbanen Strukturen und den Lebenseinstellungen der Menschen mit ihrem jeweiligen Wohnbedarf zu verstehen.CMA = Central Metropolitan Area – Vancouver CMA+ umfasst auch Abbotsford

Es gibt aber noch eine Vielzahl weiterer Faktoren. Zum Beispiel sind auch in Kanada die Treibstoffpreise stark gestiegen, sodass viele Kanadier dazu ermuntert werden, näher an ihren Arbeitsplatz zu ziehen und die Entfernungen zu minimieren. Dies sorgt für eine höhere Bevölkerungsdichte in den Städten und einen erhöhten Bedarf an Mietwohnungen.

Des Weiteren spielt auch die Zeitersparnis beim Einkaufen oder dem Weg zur Arbeit eine Rolle. Wenn man dies vor dem Hintergrund der Stauhäufigkeit in Großstädten betrachtet, scheint diese Entwicklung nur allzu verständlich. Dieses Verhalten beschleunigt eine Reduktion der Weglänge und geringeren Wegstrecken, die mit dem Auto zurückgelegt werden müssen. Und natürlich spielt auch der Umweltschutz eine Rolle. Vielen Kanadiern ist die Schädlichkeit des Automobils mit seinen Emissionen bewusst. Daher verzichten viele bewusst auf die Fahrt mit dem Auto und gehen entweder zu Fuß oder nutzen bei längeren Strecken den ÖPNV.Die jüngere Generation fährt weniger (gerne) Auto

Viele Studien in jüngster Zeit haben diesen Trend bereits ausgemacht. Viele junge Menschen verbinden das Auto nicht mehr mit dem Begriff der “Freiheit”. Anstattdessen werden soziale Netzwerke, Kommunikationsgeräte wie Handys, MP3-Player oder iPads immer wichtiger und haben das Auto bereits verdrängt. Diese Geräte sind mittlerweile Mittel des Selbstausdrucks und dem Inbegriff der Freiheit geworden. In den USA wie in Kanada nimmt die von 18–34 Jährigen selbstgefahrene Strecke kontinuierlich ab. ¹ Durch diese Entwicklung wird das Leben in einer Stadt mit ihren kurzen Wegen und den gut ausgebauten öffentlichen Transportmitteln immer attraktiver.

Kurze Wege und Zugang zu den öffentlichen Transportnetzen sind für Wohnungsmieter- wie auch -eigentümer von essentieller Bedeutung. 36% achteten auf kurze Wege, 48% auf den leichten Zugang zum ÖPNV. Diese Werte liegen umso höher je höher das Einkommen ist bzw. je mehr Kinder ein Haushalt hat. ²Diese Transformation verdeutlicht noch einmal die wachsenden Probleme, die wir in naher Zukunft zu lösen haben werden. Wie wollen wir das Stauproblem vieler Städte lösen? Brauchen wir neue Mittel und Wege die Umwelt zu schützen? Welche Rolle spielt die Verkehrstelematik oder Car Sharing? Welche Stellung wird das Auto haben und wie können wir auch ältere Generationen, die mit dem Auto aufgewachsen sind, mitnehmen? Und vor allem: wie wollen wir in Zukunft mobil sein?