"strasse und verkehr" 10/2013 - VSS

DE
strasse und verkehr NR. 10, oktober 2013
route et trafic N o 10, octobre 2013
Entstehender Online-Daten-
Markt – am Anwendungsfall
Kurzfrist-Verkehrsprognosen
Die heutigen Möglichkeiten, eine verbesserte Datengrundlage für Verkehrslageberechnungen
und Kurzfristverkehrsprognosen zu erhalten, sind innerhalb des Verkehrsmanagements (VM)
noch nicht voll ausgeschöpft. Ein Online-Datenaustausch zwischen VM und den einzelnen Verkehrsteilnehmern
ist international erst eingeschränkt im Aufbau. Mit dem Vorschlag einer
neuen Praxis in Form eines Dreieckmodells zwischen VM, Verkehrsteilnehmern und Dienstanbietern
wird ein Markt für Online-Daten angeregt.
Eine Übersicht über die
aktuelle und in naher
Zukunft zu erwartende
Verkehrslage für das Verkehrsmanagement
(VM)
und daraus resultierende
Informationen für die
Von
Julien Bauer
Dipl. Bauingenieur EPFL
Verkehrsplaner SVI,
Abteilungsleiter,
B+S AG, Bern
Verkehrsteilnehmer sind eine wichtige Grundlage für eine
optimale Bewirtschaftung des Strassennetzes. Unter VM
werden hier die Bestrebungen der Strasseneigentümer verstanden,
die nationalen oder lokalen Verkehrsflüsse langfristig
oder im Moment des Verkehrsgeschehens gezielt
zu beeinflussen (z. B. zur Ausnutzung der Netzleistungsfähigkeit
und Vermeidung von Stau). Die heute eingesetzten
Kurzfristprognosen basieren auf aktuellen Verkehrsgrössen
(Online-Daten), die aufgrund bekannter Gesetzmässigkeiten
(z. B. Musterganglinien) aus der Vergangenheit in die nahe
Zukunft hochgerechnet werden.
Ansatz für Datenkooperation (Dreieckmodell)
Wie lassen sich das Erheben von individuellen Online-Daten
und individuelle Verkehrslenkung praktisch umsetzen? Die
Verkehrsteilnehmer suchen nach schnellen zuverlässigen
Verbindungen (Minimierung der Reisezeit), das VM will die
Infrastruktur effizient einsetzen und die Anbieter von Navigationsdiensten
(Dienstanbieter) einen Zusatznutzen für die
Verkehrsteilnehmer generieren. Diese Ziele lassen sich am
effektivsten in Kooperation verwirklichen (siehe Abb. 1):
Die Verkehrsteilnehmer stellen in Echtzeit über ihr Navigationssystem
den Dienstanbietern ihre Daten zum aktuellen
Verkehrsfluss (Floating Car Data; FCD) und zu ihren Zielen/
Routen zur Verfügung. Die Dienstanbieter geben die Online-
Daten anonymisiert an das VM weiter. Das VM aktualisiert
mithilfe der Online-Daten aus stationären Quellen wie Querschnittszählern,
Geschwindigkeitsmessungen usw. und bewegten
Quellen wie FCD ein echtzeitfähiges und dynamisches
Verkehrsmodell. Das Verkehrsmodell bildet den aktuellen
Verkehr schweizweit flächendeckend ab. Bei ausreichender
Von
Bernhard Alt
Dr. sc. ETH,
Projektleiter,
B+S AG, Bern
Qualität und Quantität der
Eingangsdaten kann zusätzlich
zur aktuellen
Verkehrslage eine Verkehrsprognose
geschätzt
werden. Bei vorausgesagten
oder eintretenden
Engpässen kann das VM die Verkehrsteilnehmer gezielt auf
zeitsparende Ausweichrouten lenken. Das Lenken erfolgt
mittels Routenvorschlägen, die den Verkehrsteilnehmer entweder
über geeignete Signalisierung oder wiederum über die
Dienstanbieter via Navigationsgeräte zur Verfügung gestellt
werden.
1 | Dreieckmodell einer Datenkooperation.
1 | Modèle triangulaire de coopération en matière de données.
Anforderungen an Kurzfristprognosen
und die dafür nötigen Input-Daten
Ausgehend von den Anforderungen von VM, Verkehrsteilnehmern
und Dienstanbietern an eine Kurzfristprognose, wurde
die Auswahl an geeigneten Verkehrsmodellen mit Prognosefunktion
für die jeweiligen Einsatzgebiete eingegrenzt (siehe
Abb. 2). Es zeigte sich aufgrund von Literaturrecherchen und
Experteninterviews, dass für netzweite Anwendungen Verkehrsmodelle
mit dynamischer Verkehrsumlegung und Lern-
FR
2 | Anforderungen an Verkehrslageermittlung/-prognose und Zusammenstellung der notwendigen Daten (Quelle: Bauer et.al. (2011) [1] ).
2 | Exigences de détection/prévision du trafic et collecte des données requises (source: Bauer et.al. (2011) [1] ).
fähigkeit am ehesten in der Lage sind, ein realistisches Bild
von der Verkehrslage zu geben, die in den jeweils folgenden
rund 30 Minuten zu erwarten ist.
Input-Daten
Mögliche Input-Daten für die Erfassung der aktuellen Verkehrslage
und die Prognose der zukünftigen sind in Abbildung
4 (nächste Seite) aufgelistet. Die Vergleiche der jeweiligen
Qualitäten der möglichen Datenquellen orientieren sich
dabei an den Kriterien der Norm ISO/TR 21707:2008:
Vollständigkeit des Service (räumlich)
Verfügbarkeit der Daten (zeitlich)
Servicenote (Abschätzung von Qualitätsstufen
für die Datenqualität)
Korrektheit (statistische Fehlerraten)
Präzision (geforderte Granularität in mehreren
Dimensionen)
Zeitgerechtigkeit (geforderte Differenzkriterien zwischen
Datenerfassung und -lieferung)
3 | Qualitativer Zusammenhang zwischen Prognosequalität und
Prognosezeitraum.
3 | Rapport qualitatif entre qualité des prévisions et période des
prévisions.
Création d’un marché des données en ligne – illustré par les prévisions de trafic à court terme
Les moyens actuels permettant d’obtenir une meilleure
base de données pour les calculs de trafic et
les prévisions à court terme ne sont pas encore totalement
exploités dans le domaine de la gestion du
trafic et des transports (GTT). Un échange de données
en ligne entre la GTT et les usagers de la route
est actuellement développé, avec des restrictions, au
plan international. La proposition de mise en œuvre
d’une nouvelle pratique sous la forme d’un modèle
triangulaire entre GTT, usagers de la route et prestataires
de service stimule le marché des données
en ligne.
32 Fachartikel articles techniques
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