Einsatzmöglichkeiten von Open Data in der Verkehrsplanung

Staatliche Einrichtungen besitzen eine Vielzahl von unterschiedlichen Daten, welche die verschiedensten Bereiche abdecken. In der Verkehrsplanung spielen vor allem infrastrukturbezogene Daten eine große Rolle. Als Beispiel sei an dieser Stelle die exakte Lage von Straßen und Parkplätzen, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Standorte der Stadtmöblierung, Zugangsmöglichkeiten zu Bahnhöfen, Haltestellen und barrierefreie Eingänge genannt. Hinzu kommen verkehrsrelevante Daten wie die durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke auf bestimmten Straßenabschnitten, die Echtzeitbelegung von Straßen, GPS-Daten von Bussen und Taxis, uvm.

Die Stadt New York hält in ihrem Open Data-Angebot unter anderem Karten zu den folgenden Themen vor (auf New York scrollen und dann die entsprechenden Layer einschalten):

• U-Bahn-Eingänge
• Gehwege und Querungshilfen
• Parkplätze und Abstellmöglichkeiten
• u.v.m.

Die Delaware Valley Regional Planning Commission bietet einen Zugriff auf die Fußgänger- und Radfahrer-Zählungen in Philadelphia an:

Diese Werte stehen der Öffentlichkeit zur Verfügung. Anhand dieser Daten kann beispielsweise die Netzplanung des Radverkehrs transparent gemacht und die Wirkung von Investitionen in die Radverkehrsinfrastruktur nachvollzogen werden. Neben den Karten für den Fußgänger- und Radverkehr wird auch eine Vielzahl weiterer interaktiver Karten zum motorisierten Straßenverkehr, Infrastrukturmaßnahmen, usw. angeboten. Viele Datensätze können auch im maschinenlesbaren Format heruntergeladen und weiterverarbeitet werden.

Echtzeit-Durchschnittsgeschwindigkeiten in New York 

In New York betreibt das Traffic Management Center (TMC) eine Übersichtskarte über die derzeit im Straßennetz gefahrenen Durchschnittsgeschwindigkeiten. Die dazu notwendigen Daten stammen von Detektoren verschiedener städtischer und staatlicher Einrichtungen. Über eine Schnittstelle kann auf diese Daten in Echtzeit zugegriffen werden. 

Hubway-Bikesharing in Boston

Das Bikesharing-Angebot Hubway in Boston hat zum Jahresende eine große Zahl von anonymisierten Nutzungsdaten veröffentlicht. Im Rahmen eines Visualisierungswettbewerbs wurden 67 Visualisierungen eingereicht, die verschiedenste Gebiete abdecken. Ari Ofsevit hat beispielsweise die gefahrenen Durchschnittsgeschwindigkeiten auf unterschiedlichen Relationen abgebildet:

Das genauere Vorgehen und weitere Charts und Tabellen lassen sich auf Ari Ofsevits Webseite finden.

Der Hubway Trip Explorer von Andy Woodruff schlüsselt die Ausleihvorgänge in Abhängigkeit von Zeit, Wetter, usw. (insgesamt 10 Faktoren) auf. Die interaktive Karte kann Auskunft sowohl über das Gesamtsystem als auch einzelne Stationen geben und ermöglicht einen Einblick in das Verkehrsverhalten der Bostoner Bevölkerung und Touristen an Wochenenden, Werktagen, nachts, in den Abendstunden, usw. Eine Übersicht kann hier als PDF heruntergeladen werden.

Hubway Bikes In / Bikes Out von Kim Ducharme, Kenn Knowles, Verena Tiefenbeck und Zia Sobhani zeigt die Zahl der ausgeliehenen und zurückgegebenen Fahrräder nach Zeit an. An Bikesharing-Stationen in Nähe von Bahnhöfen lassen sich insbesondere am Morgen und Abend die Ausleihvorgänge beobachten, während in den touristisch genutzten Gebieten vor allem am Abend die Nutzungszahlen steigen.

Das VIAJEO-Projekt

Das VIAJEO-Projekt ist ein Forschungsprojekt, das die Anwendung von Open Data im Bereich der Verkehrsplanung und Verkehrssteuerung ermöglichen soll. Dazu werden offene Plattformen entwickelt, in die bestehenden Systeme und Routinen implementiert und die entsprechenden Stellen zur Nutzung angeregt. VIAJEO soll einen Beitrag zur Umsetzung der EU-Richtlinie 2010/40/EU zum Rahmen für die Einführung intelligenter Verkehrssysteme im Straßenverkehr und für deren Schnittstellen zu anderen Verkehrsträgern leisten und wird derzeit in Athen, São Paulo, Peking und Schanghai angewendet.

Die offenen Plattformen integrieren lokale Besonderheiten und unterstützen die Städte bei einer effizienten Verkehrsplanung und -steuerung, bei der Auswertung von Echtzeitdaten, der Integration und Verarbeitung verschiedenster Verkehrsdaten und liefern die notwendige Infrastruktur für einen leicht anpassbaren Datenaustausch und die je nach Nutzerbedürfnissen angepassten Interfaces. Das VIAJEO-Projekt legt den Grundstein für ein leistungsfähiges Verkehrsmanagement, das äußerst komplexe Vorgänge möglichst stark vereinfacht und dabei auf öffentlich verfügbaren Daten basiert.

Athen

In der griechischen Hauptstadt Athen deckt VIAJEO drei Kernfunktionen ab:

• Management der Taxiflotten und Lieferung von Verkehrsinformationen durch Taxis
• Bereitstellung einer multimodalen Navigationslösung für den Endnutzer inklusive Echtzeitverkehrsinformationen
• Monitoring durch die entsprechenden Stellen sowie Bereitstellung von Daten für die Verkehrsplanung

Das Athener Verkehrsnetz (korrekterweise das Verkehrssystem in Attika) ist eines der komplexesten in der gesamten Europäischen Union. Es erstreckt sich über 412 Quadratkilometer und schließt neben Athen auch Teile von Piräus mit ein. Sechs verschiedene Verkehrsmodi von U-Bahn (Attiko Metro SA), Bus (ETHEL SA), Eisenbahn (ISAP SA), O-Busse (ILPAP SA), Straßenbahn (Tram SA) und S-Bahn (TrainOSE SA) müssen koordiniert werden. Hinzu kommt der motorisierte Individualverkehr (Anteil am Modal Split: 44,9%), der Taxiverkehr und der Radverkehr. Der Verkehr wird von zwei Verkehrsleitzentralen gesteuert, von denen sich eine auf den bemauteten Autobahnring um Athen konzentriert.

VIAJEO hat zunächst eine gemeinsame Datenbank geschaffen, die mit historischen und Echtzeit-Verkehrsdaten u.a. aus dem Taxiverkehr gespeist wird. Hinzu kommen GPS-Daten des ÖPNV und dynamische Fahrplandaten. Auf Grundlage dieser Daten wurde eine Navigationslösung für den Taxiverkehr und den Endnutzer (http://viajeo.myroute.gr) geschaffen. Auf die Daten können über DATEX II- und TPEG-Schnittstellen frei zugegriffen werden.

Somit können unabhängige Entwickler Drittanwendungen programmieren, die auf Echtzeitverkehrsinformationen und statische Vorabinformationen zugreifen und so neben den öffentlichen Anwendungen Zusatzprogramme entwickeln, die den Verkehr in Attika analysieren und Fahrten besser planen. Weitere Informationen über VIAJEO in Athen können in diesem Bericht nachgelesen werden.

São Paulo

Das VIAJEO-Projekt in São Paulo ist dem Athener Projekt recht ähnlich. São Paulo hat über elf Millionen Einwohner und erstreckt sich über eine Fläche von über 1.500 Quadratkilometern. Die Verkehrsprobleme sind massiv, im Jahr 2010 entstand beispielsweise ein 270 Kilometer langer Verkehrsstau. In der größten brasilianischen Stadt sind U-Bahnen, Eisenbahn und Busse miteinander zu verknüpfen. Der Straßenverkehr hat einen Anteil von 45 Prozent am Modal Split, das Straßennetz ist dringend sanierungsbedürftig. Von 5.500 Lichtsignalanlagen können 1.000 durch die Leitstelle direkt beeinflusst werden. Auch in São Paulo werden historische Daten mit Echtzeitdaten verknüpft. Die zur Verfügung stehenden Daten werden für eine bessere Steuerung des Taxiverkehrs sowie eine webbasierte Navigationslösung für den Personen- und Wirtschaftsverkehr genutzt. Der Unterschied zu anderen VIAJEO-Modellstädten ist die Einbeziehung der umliegenden Autobahnen über entsprechende Mautdaten. Auf diese und andere Daten kann ebenfalls über DATEX II und TPEG zugegriffen werden.

Peking

Die chinesische Hauptstadt Peking ist nach Schanghai die zweitgrößte Stadt Chinas. Mehr als 13 Millionen Einwohner leben in der Stadt, die zudem der wichtigste Verkehrsknotenpunkt Chinas ist. Sechs Ringstraßen führen durch Peking, eine Siebte ist derzeit in der Vorplanung. Das U-Bahn-Netz hat eine Länge von 372 Kilometern (Stand 23.12.2012) und soll bis 2020 auf über 1.000 Kilometer anwachsen. Zudem existieren mehr als 900 Buslinien. Die Pekinger U-Bahn hatte im Jahr 2011 2,18 Milliarden Fahrgäste, etwa fünf Milliarden Fahrgäste nutzten Busse.

In Peking werden Echtzeit-GPS-Daten des öffentlichen Personennahverkehrs, der Taxiflotte und privater Fahrzeuge für Echtzeitauskünfte und Echtzeitmonitoring genutzt. Von Autofahrern und ÖPNV-Nutzern können vorab Informationen abgerufen werden, die Echtzeitinformation von Fahrgästen durch Fahrgastinformationssysteme basiert auch teilweise auf VIAJEO-Daten.

Schanghai

Schanghai ist eine der wichtigsten Verkehrs- und Logistikknoten in China. Im Flussdelta des Jangtsekiang befinden sich mehrere Millionenstädte, Flughäfen, Häfen und Autobahnen. Über 1000 Buslinien und ein schnell wachsendes U-Bahn-Netz bieten ein verlässliches Nahverkehrsangebot.

In Schanghai werden wie in Peking Daten des ÖPNV, der Taxiflotte sowie des MIV genutzt. Neben Echtzeit-Navigationslösungen nutzt Schanghai die VIAJEO-Daten auch zur Modellierung von Umweltschadstoffen und Lärm. Auf Basis der Verkehrszusammensetzung und der Verkehrsmenge werden in Echtzeit 15 Emissionswerte (u.a. CO2, NOx, PM10, usw.) je Straßenzug bestimmt. Mithilfe des Modells lassen sich Stellen mit erhöhter Luftschadstoffbelastung erkennen und entsprechende Maßnahmen einleiten. In der Mittel- und Langfristplanung können neue Linien des ÖPNV auffällige Stellen besser anbinden und den Verkehr verlagern helfen.