7.2 Konfidenzintervall für modellierte Verkehrsstärken des
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Qualitätssicherung für die Anwendung von Verkehrsnachfragemodellen und Verkehrsprognosen Entwurf eines Merkblattes Projekt QUALIVERMO Forschungsbericht Auftraggeber und Projektleitung: Autobahnen- und SchnellstraßenFinanzierungs-Aktiengesellschaft Rotenturmstraße 5-9, 1011 Wien BMVIT Österreichische Straßenforschung Abteilung II/ST2 Stubenring 1, 1011 Wien Projektbegleitende Arbeitsgruppe FSV Österreichische Forschungsgesellschaft Straße Schiene Verkehr AG GV Grundlagen des Verkehrswesens AA GV02 Verkehrsnachfrage Karlsgasse 5, 1040 Wien Verfasser: G.Sammer, o. Univ.Prof. DI. Dr. G.Röschel, DI. Dr. Ch. Gruber, DI. ZIS+P Verkehrsplanung Sammer&Partner, Ziviltechnikergesellschaft m.b.H. Leonhardstraße 12, 8010 Graz Tel.: (0316) 38-20-21 e-mail: [email protected] www.zis-p.at Projekt Nr. 2008-47 Graz, November 2010 Vorwort Der vorliegende Bericht des Forschungsprojektes QUALIVERMO (Qualitätssicherung für die Anwendung von Verkehrsnachfragemodellen und Verkehrsprognosen beinhaltet ein Rohkonzept für eine Merkblatt, in dem ein sehr umfangreiches Konzept für das Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung (QM&QS) von Verkehrsnachfragemodellen in seiner ganzen Breite dargestellt ist. Es wurde auf Basis einer Literaturrecherche, eigenen Ideen sowie der mit Verkehrsnachfragemodellen gesammelten Erfahrungen der Verfasser sowie der ausführlichen Diskussion mit der das Projekt begleitenden Arbeitsgruppe entworfen. Im Rahmen dieser Arbeitsgruppe erfolgen vier Rückkoppelungen in Form von Workshops und schriftlichen Stellungsnahmen, um die Zweckmäßigkeit und Vollständigkeit des Entwurfes für QM&QS zu prüfen. Das Projekt enthält die Anwendung zweier Testfälle von Verkehrsnachfragemodellen, mit welchen erste konkrete Erfahrungen zur Handhabung und Anwendbarkeit gesammelt wurden. Diese Erfahrungen wurden nach verschiedenen Kriterien (z.B. Handhabbarkeit, Durchführbarkeit, Aufwand und Beitrag zur Qualitätssicherung) qualitativ bewertet. Die Kapitel 2 bis 9 beinhalten den Entwurf für das Merkblatt. QM&QS bedürfen auch einer angemessen organisierten Prozessstruktur, für die Erfahrungen aus den USA vorliegen. Dazu sind Vorschläge in Kapitel 8 enthalten. In diesem Bericht wird eine große Palette von Möglichkeiten des QM und der QS angeboten. Für einen konkreten Anwendungsfall ist zu empfehlen, dass jene Schritte bzw. Vorschläge für QM&QS ausgewählt werden, die für den betrachtet Fall Sinn machen (siehe Kap. 9 Check-Liste für QM&QS von Verkehrsmodellanwendungen). Für eine konkrete Anwendung ist darauf zu achten, dass nicht mit „Kanonen auf Spatzen geschossen wird“. Für Fälle, wenn ein neues Verkehrsnachfragemodell implementiert wird, welches für eine längere Dauer als Planungsinstrument von großen Infrastrukturentscheidungen dienen soll, ist eine relativ vollständige Übernahme der Vorschläge zweckmäßig. Das gilt auch für Verkehrsnachfragemodellanwendungen, auf welchen Entscheidungen mit großer verkehrspolitischer und finanzieller Tragweite aufbauen, wie zum Beispiel bei Infrastrukturgroßprojekten. Bei den Anwendungsfällen von Verkehrsmodellen mit geringer Tragweite (z.B. einmalige Anwendung für die Zweckmäßigkeitsprüfung einer neuen Anschlussstelle), wird es aus Aufwandsgründen Sinn machen, sich nur mit den Schlüsselmaßnahmen des Merkblattentwurfs zu begnügen. Zu den Schlüsselmaßnahmen gehört jedenfalls eine gute und nachvollziehbare Dokumentation sowie in der Regel auch die Ermittlung des Konfidenzintervalls, um die Ergebnisse der Verkehrsstärken des Wegenetzes richtig interpretieren zu können. Welche Größe eines Konfidenzintervalls in Abhängigkeit der Verkehrsstärkenklasse als akzeptabel erscheinen, ist unter Beachtung der Folgewirkungen und den damit verbundenen Risken im konkreten Anwendungsfall zu definieren. Im vorliegenden Bericht stellen die Kapitel 2. bis 8. den Entwurf des Merkblattinhaltes dar, wobei in Kursivschrift eine Kommentar zum leichteren Verständnis sowie zur Erklärung und Begründung, warum diese Vorschläge aufgenommen wurden, hinzugefügt ist. Die Autoren möchten sich bei allen Mitgliedern der das Projekt begleitenden Arbeitsgruppe, insbesondere beim Vorsitzenden des FSV ArbeitsausschussesGV02 Verkehrsnachfrage, Herrn Mag. Dr. Max Herry, sowie bei den Vertretern des Bundesministeriums für Verkehr, Innovation und Technologie sowie der ASFINAG, insbesondere bei den Herrn DI. Dr. Thomas Spiegel und Herrn DI. Pompl für die intensive Diskussion, die wertvollen und oft kritischen Beiträge bedanken. Der Vorschlag des Merkblattes wird dem Arbeitsausschuss „Verkehrsnachfrage der Forschungsgesellschaft Straße-Schiene-Verkehr (FSV-Wien)“ zur weiteren Behandlung übergeben. Die österreichische Forschungsgesellschaft für Straße Schiene Verkehr hat mit seinen beiden Schwesterforschungsgesellschaften, der Deutschen Forschungsgesellschaft Straßen- und Verkehrwesen und dem Schweizerischen Verband der Strassen- und Verkehrsfachleute vereinbart, dass die Bearbeitung dieses Merkblattes gemeinsam erfolgen soll. Im November 2010 Projekt QUALIVERMO G. Sammer, G. Röschel, Ch. Gruber 2 Teilnehmer der projektbegleitenden Arbeitsgruppe für das Forschungsprojekt QUALIVERMO: Leitung Arbeitsausschuss GV02 „Verkehrsnachfrage“ der Arbeitsgruppe „Verkehrswesen“ in der Forschungsgesellschaft Straße-Schiene-Verkehr, Wien: Max Herry, Leiter des Arbeitsausschusses Mitglieder der Arbeitsgruppe: Cyganski Rita, Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt, Berlin; Fellendorf Martin, TU Graz, Graz; Fiby Hans, VOR, Wien; Fürst Bernhard, Verkehrsplanung Käfer, Wien; Fußeis Walter, Ingenieurkonsulent für Technische Mathematik, Wien; Gruber Christian, Verfasser QUALIVERMO, Sammer&Partner, Graz; Heitzer Christian, arealConsult, Wien; Hofbauer Thomas, BMVIT, Wien; Holzapfel Paul, Stadt Wien; Käfer Andreas, Verkehrsplanung Käfer, Wien; Kirnbauer Roman, BMVIT, Wien; Kodym Ruediger, BMVIT, Wien; Kriebernegg Georg, IKK Graz; Lehner Johann, Land Niederösterreich, St.Pölten; Louen Conny, RWTH Aachen, Aachen; Molitor Romain, Komobile, Wien; Obermayr Christian, Komobile, Wien; Pompl Ronald, ASFINAG, Wien; Raser Elisabeth, Boku Wien, Wien; Riedel Roman, Stadt Wien; Roider Oliver, Boku Wien, Wien; Röschel Gerald, Verfasser QUALIVERMO, Sammer&Partner, Graz; Sammer Gerd, Verfasser QUALIVERMO , Sammer&Partner, Graz; Schachenhofer Herbert, Snizek + Partner, Wien; Schiller Christian, TU Dresden, Dresden und Vertreter der FGSV Köln Sedlmayer Helmut, arealConsult, Wien; Snizek Sepp, Snizek + Partner, Wien; Spiegel Thomas, BMVIT, Wien; Vrtic Milenko, Transoptima, Olten und Vertreter der VSS, Zürich Die Funktion der das Projekt begleitenden Arbeitsgruppe bestand darin, den Bearbeitern während des Projektes QUALIVERMO Rückkoppelung und kritische Kommentare zu geben. Dieses Feedback wurde, so weit ein Konsens vorhanden war, eingearbeitet. Die eingebrachten schriftlichen Kommentare sind in Kap. 1.4 in zusammengefasster Form dokumentiert. Es ist aber festzuhalten, dass die Mitglieder der das Projekt begleitenden Arbeitsgruppe keine Verantwortung für den Inhalt des Berichtes tragen. Diese liegt allein bei den Verfassern des Forschungsprojektes QUALIVERMO. Projekt QUALIVERMO 3 Inhaltsverzeichnis Kurzfassung /Abstract 1 Forschungsprojekt QUALIVERMO ..................................................................... 9 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 Einleitung ....................................................................................................................... 9 Arbeitschritte ............................................................................................................... 11 Literaturanalyse ........................................................................................................... 12 Qualitätsmanagement als prozessorientierter Kreislauf .......................................... 16 Rückkoppelung durch die projektbegleitende Arbeitsgruppe ................................. 18 2 Anwendungsbereich .............................................................................................. 20 3 Abkürzungen.......................................................................................................... 21 4 Begriffsbestimmungen .......................................................................................... 21 5 Zielsetzung des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung .............................................. Error! Bookmark not defined. 6 Arbeitsschritte für QM&QS von Verkehrsnachfrage-modellanwendungenError! Bookmar 6.1 Dokumentation des Auftraggebers, des Modellanwenders sowie der Zielsetzung der Verkehrsnachfragemodellanwendung ... Error! Bookmark not defined. 6.2 Systemabgrenzung für QM&QS zur Anwendung eines Verkehrsnachfragemodells......................................................................................... 34 6.2.1 Zeitliche Systemabgrenzung........................................................................................ 34 6.2.2 Räumliche Systemabgrenzung .................................................................................... 35 6.2.3 Inhaltliche Systemabgrenzung ..................................................................................... 35 6.2.4 Erwünschte Anforderungen an QM&QS ...................................................................... 37 6.2.5 Rahmenbedingungen der externen Entwicklung für Verkehrsprognosen mittels VM... 39 6.2.6 Definition der untersuchten Maßnahmen und Wirkungsbereiche sowie der Maßnahmenplanfälle ................................................................................................... 41 6.2.7 Dokumentation der verwendeten VM-Software und berücksichtigte Wirkungsmechanismen, Eingangsvariablen und Verhaltensparameter ........................ 42 6.3 Modelleingabedaten .................................................................................................... 44 6.3.1 Verkehrsverhaltensdaten ............................................................................................. 44 6.3.2 Daten des Verkehrsangebotes der betrachteten Verkehrsmitteln ................................ 44 6.3.3 Daten der Raumstruktur und sozio-ökonomischer Kennwerte ..................................... 48 6.3.4 Zähldaten von Verkehrsstärken auf dem Wegenetz der einzelnen Verkehrsmitteln (Querschnittszählungen) .............................................................................................. 50 6.4 Verkehrserzeugung und Verkehrsanziehung ............................................................ 53 6.4.1 Dokumentation des Modells der Verkehrserzeugung und Anziehung .......................... 54 6.4.2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrserzeugung und Anziehung für den Bestandsplanfall .......................................................................................................... 55 6.4.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrserzeugung und Anziehung für die untersuchten Planfälle ................................................................................................. 55 6.5 Verkehrsverflechtung (Verkehrszielwahl, Verkehrsverteilung) ................................ 56 6.5.1 Dokumentation des Modells der Verkehrsverflechtung ................................................ 56 6.5.2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsverflechtung für den Bestandsplanfall .... 57 6.5.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsverflechtung für die untersuchten Planfälle....................................................................................................................... 57 Projekt QUALIVERMO 4 6.6 Verkehrsmittelwahl...................................................................................................... 58 6.6.1 Dokumentation des Modells der Verkehrsmittelwahl .................................................... 58 6.6.2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsmittelwahl für den Bestandsplanfall ........ 59 6.6.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsmittelwahl für die untersuchten Planfälle....................................................................................................................... 64 6.7 Verkehrswegewahl (Verkehrsumlegung) ................................................................... 71 6.7.1 Dokumentation des Modells der Verkehrswegewahl .................................................... 71 6.7.2 Ermittlung und Dokumentation der Konfidenzintervalle der Wegenetz-belastungen für den Bestandsplanfall und den Trendplanfall der Prognose sowie des Erklärungsqualitätsindikators für den Bestandsplanfall ................................................ 72 6.7.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrswegewahl für die untersuchten Planfälle....................................................................................................................... 72 6.8 Tageszeitwahl .............................................................................................................. 76 6.8.1 Dokumentation des Modells der Tageszeitwahl ........................................................... 77 6.8.2 Dokumentation der Ergebnisse der Tageszeitwahl für den Bestandsplanfall ............... 77 6.8.3 Dokumentation der Ergebnisse der Tageszeitwahl für die untersuchten Planfälle ....... 78 6.9 Sensitivitätstest der Modellmechanismen ................................................................. 78 6.10 Plausibilitätsprüfung mittels Planfällen ..................................................................... 79 6.11 Plausibilitätsprüfung mit Backcasting ....................................................................... 80 6.12 Plausibilitätsprüfung mittels Verkehrsspinne ........................................................... 82 6.12.1Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsnachfrage einer Verkehrsspinne für den Bestandsplanfall ................................................................................................... 82 6.12.2Dokumentation der Ergebnisse einer Verkehrsspinne für Maßnahmenplanfälle .......... 84 6.13 Plausibilitätsprüfung mittels Plandarstellung der Verkehrswegewahl .................... 84 7 Indikatoren des Qualitätsmanagements für Verkehrsnachfragemodellanwendungen............................................................. 86 7.1 Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate PWA ............................... 86 7.2 Konfidenzintervall für modellierte Verkehrsstärken des Wegenetzes des Planungsgebietes der betrachteten Verkehrsmittel .................................................. 88 7.2.1 Abschätzung des Konfidenzintervalls von modellierten Verkehrsstärken für den Bestandsplanfall .......................................................................................................... 89 7.2.2 Abschätzung des Konfidenzintervalls von modellierten Verkehrsstärken für Planfälle des Prognosebezugsjahrs ........................................................................................... 93 7.2.3 Anmerkungen und Empfehlungen zur praktischen Ermittlung und Interpretation von Konfidenzintervallen .................................................................................................... 97 7.3 Erklärungsqualitätsindikator für die Abbildung der Wegenetzverkehrsstärken von Verkehrsnachfragemodellen EQI („pseudo-R2“) der betrachteten Verkehrsmittel im Bestandsplanfall ........................................................................... 99 7.3.1 Erklärungsqualitätsindikator EQIu (ungewichtet) .......................................................... 99 7.3.2 Erklärungsqualitätsindikator EQIg, gewichtet .............................................................. 100 7.3.3 Anmerkungen und Empfehlungen zur praktischen Ermittlung und Interpretation Erklärungsqualitätsindikators EQI .............................................................................. 102 7.4 Koinzidenz-Verhältnis, Kennziffern für die Übereinstimmung von modellierter und beobachteter Verteilung für den Bestandsplanfall: Mittelwert, Streuung, Schiefe und Koinzidenz-Verhältnis. ......................................................................... 104 7.5 GEH-Qualitätsindikator zur Qualitätsbeurteilung der Bestandsplanfallmodellierung ................................................................................. 107 7.6 Musterdarstellung einer Verteilung von absoluten und relativen Abweichungen bzw. Veränderungen ................................................................................................. 110 Projekt QUALIVERMO 5 8 QM&QS-Prozess ................................................................................................. 111 9 Check-Liste für QM&QS von Verkehrsnachfragemodell-anwendungen ..... 113 10 Schlussbemerkungen ........................................................................................... 117 11 Richtlinien, Normen und Literatur ................................................................... 120 Anhang: Dokumentation der Testbeispiele als eigener Band Projekt QUALIVERMO 6 Kurzfassung Problemstellung und Zielsetzung Für Planungsentscheidungen der Verkehrspolitik und Verkehrsinfrastruktur stellen Verkehrsmodellrechnungen und Verkehrsprognosen einen zentralen Informationsinput dar. Dies gilt sowohl für die Ausarbeitung einer Kosten-Nutzen-Untersuchung und Zweckmäßigkeitsprüfung, für die Ermittlung der Umweltauswirkungen als auch für die Umweltverträglichkeitsprüfung und die Dimensionierung der Verkehrsinfrastruktur. Ergebnisse von Verkehrsmodellrechnungen und Verkehrsprognosen geben in der Regel Punkschätzungen der Zielgrößen an, ohne auf die Unsicherheiten, Annahmen, Modellmechanismen und die Validität der Ergebnisse einzugehen. Sie stellen meist „BlackBox-Anwendungen“ dar. Dies führte in der Vergangenheit immer wieder zu unliebsamen Erfahrungen. Deshalb kommt der Qualitätssicherung und Validierung bei Verkehrsmodellanwendungen eine zentrale Bedeutung für die Absicherung von Planungsentscheidungen zu. Das Projekt hat folgende Zielsetzungen: Entwicklung eines ausgereiften und praktikablen Qualitätsmanagementsystems zur Qualitätssicherung und Validierung von Verkehrsmodellanwendungen; Testen der Praktikabilität des entwickelten Verfahrens anhand von Fallstudien; Entwickeln des Entwurfs eines Merkblatts für Qualitätsmanagement, welches im Rahmen von Ausschreibungen und Qualitätsprüfung von Verkehrsmodellierungen und Verkehrsprognosen verwendet werden kann. Der Entwurf des Merkblatts soll ein Verfahren beinhalten, das unabhängig von der verwendeten Verkehrsmodell-Software eine Qualitätssicherung in standardisierter Form ermöglicht und Qualitätsindikatoren definiert, die in die am Markt angebotenen Software für Verkehrsmodelle integriert werden können. Ergebnisse Als Ergebnis des Projektes liegt ein Merkblattentwurf vor, der an Hand von zwei Fallstudien und im Rahmen von Expertenworkshops auf seine Zweckmäßigkeit geprüft wurde. Er enthält unter anderem die Definition von standardisierten Qualitätsindikatoren, die eine Beurteilung der Ergebnisse durch Auftraggeber und andere erleichtern; Dokumentationsstandards, die eine transparente Offenlegung der Modellmechanismen garantieren und Eingangsdaten sowie Ergebnisse ermöglichen; ein Verfahren, welches eine standardisierte Abschätzung von Konfidenzintervallen für Verkehrsnetzbelastungen und der Qualität der Verkehrsmodellen ermöglicht; Vorschläge, wie das Qualitätsmanagement im Rahmen von Auftragsvergaben organisiert und Monopolstellungen von Software und Planungsbüros vermieden werden können. Ausblick Es ist für 2011 geplant, dass die Ergebnisse dieses Projektes im Rahmen eines gemeinsamen Arbeitsausschusses der österreichischen Forschungsgesellschaft für StraßeSchiene-Verkehr und den beiden Schwesterforschungsgesellschaften, der Deutschen Forschungsgesellschaft Straßen- und Verkehrwesen und dem Schweizerischen Verband der Strassen- und Verkehrsfachleute in ein länderübergreifendes Merkblatt einfließen. Projekt QUALIVERMO 7 Abstract: Quality Management and Model Validation for Application of Transport Demand Modelling and Forecasts Problem definition and objectives Results of transport demand modelling and transport forecasts are an essential input on planning decisions for transport policy and transport infrastructure. That is valid for the elaboration of cost-benefit analyses and of assessment of the efficiency as well as the environmental impact assessment and the calculation of the needed network capacity of transport infrastructure. Results of transport demand modelling and transport forecasts normally represents point estimates of the target value without reporting the uncertainty, the model and forecast assumptions, the mechanism of the model and the validity of the results. In the majority of cases they are black-box results. In the past disagreeable experiences were the consequences. Therefore quality management and validation for transport demand modelling have a central importance for reliable planning decisions. This project has the following agenda: Development of a matured and feasible quality management system for quality assurance and validation of application of transport demand models; Testing of the practicability of the developed procedure by means of case studies; Development of a draft of a technical guideline for quality management, which can be used for call for bids and quality control of transport demand modelling and transport forecasts. The draft of the technical guideline should comprise a procedure, which enables a quality assurance independent of the used software of transport demand models in a standardized way and which defines quality indicators, which can be integrated into the software of transport demand models available on the market. Results The project result is a draft of a technical guideline, which was tested by two case studies and two expert workshops, whether it is suitable for practical application. The draft comprises inter alia: The definition of standardized quality indicators, which leads to an easier evaluation easier of results for clients and others; Standards for documentation and checklists, which guarantee transparent and open information of modelling procedures as well as input data and results; A procedure, which enables a standardized estimation of confidence intervals for the traffic volume of the transport network and the quality of the results of transport demand models; A proposal, how to organize the quality management of transport demand modelling in the framework of contract placing and how to avoid monopolies of software and consultants. Future prospect It is intended that this project results in a cross-national technical guideline of the Austrian Research Association for Road, Rail and Transport together with the German Research Association for Road and Transport as well as the Swiss Association of Road and Transport Experts, which should be carried out in the framework of an cross-national technical committee during 2011. Projekt QUALIVERMO 8 1 Forschungsprojekt QUALIVERMO 1.1 Einleitung Für die Aufbereitung von Planungsentscheidungen im Verkehr und insbesondere für die Verkehrsinfrastruktur aller Verkehrsmittel stellen Verkehrsnachfragemodellrechnungen und Verkehrsprognosen den zentralen Informationsinput dar. Das gilt sowohl für die Bemessung der Leistungsfähigkeit und die Ermittlung des Nutzens im Rahmen von Kostennutzenuntersuchungen (Volkswirtschaftliche und betriebswirtschaftliche Kostennutzenanalysen) als auch für die Ermittlung der Umweltauswirkungen für die Bewertungsverfahren der Strategischen Prüfung Verkehr (Gesamtwirtschaftliche Zweckmäßigkeitsanalyse, Umweltverträglichkeits-analyse, Nachhaltige Entwicklungsanalyse) und der Umweltverträglichkeitsprüfung. Somit kommt der Qualitätssicherung der Ausgangsdaten der Verkehrsnachfragemodelle und Verkehrsprognose eine zentrale Bedeutung im Entscheidungs- und Genehmigungsverfahren zu, die hohe Qualitätsanforderungen stellt. Dies gilt insbesondere dann, wenn eine Finanzierung über Mauteinnahmen vorgesehen ist. Deshalb ist es zweckmäßig, ein standardisiertes und von der einschlägigen Fachwelt akzeptiertes Konzept für das Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung für Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellen und Verkehrsprognosen mit Entwicklung eines Merkblattes für Ausschreibungen und Qualitätskontrolle zu erstellen. Verkehrsnachfragemodelle sind oft Black-Box-Modelle, deren Ergebnisse nicht nachvollziehbar sind. Viele Modelle entsprechen nicht mehr dem neuesten Stand der Technik; Verkehrsprognosen enthalten oft keinerlei Angaben über ihre Validität, über die statistische Qualität der Kalibrierung oder über Konfidenzintervalle der Ergebnisse. VorherNachher-Analysen von Verkehrsnachfragemodellergebnissen für Infrastrukturprojekte, finanziert durch die Europäische Investment Bank, zeigen z.B. signifikante Unterschiede zwischen Prognose und Zählergebnissen der realisierten Projekten (Alario 2003). Zu einem ähnlichen Ergebnis kommt eine Untersuchung zu europäischen Großprojekten der Schieneninfrastruktur (Flyvbjerg et al. 2003). In dieser Untersuchung wurde festgestellt, dass der Vergleich der Verkehrsprognosen mit der nach Fertigstellung tatsächlich eingetretenen Verkehrsnachfrage eine systematische Überschätzung durch die mit Verkehrsnachfragemodellen erarbeiteten Prognosen ergab (Abb. 1.1-1). Im Schnitt zeigen sich bei den Schienenprojekten eine Überschätzung von ca. 39%, was zu einer Überbewertung des Nutzens der Projekte in signifikantem Umfang führte. Diese Erfahrungen zeigen, dass ein großer Nachholbedarf im Bereich des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung von Anwendungen der Verkehrsmodellierungen und Verkehrsprognosen besteht, die auf den Prinzipien existierender allgemeiner Richtlinien aufbauen (EN ISO 9000, 2005; EN ISO 9001, 2008). Die Aktualität dieses Nachholbedarfes wurde auch beim Symposium der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft zum Thema „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle vom 26./27. März 2010 in Berlin bestätigt (Friedrich 2010, Vrtic 2010, Leerkamp 2010, Axhausen 2010, Kuhnimhof 2010, Hebel 2010, Dittrich 2010, Hahn 2010). Projekt QUALIVERMO 9 Abb. 1.1-1: Vorher-Nachher-Vergleich von Verkehrsprognosen für 57 Infrastrukturprojekte des Schienenverkehrs (Flyvbjerg et al. 2003) Folgende Ziele wurden für das Projekt QUALIVERMO definiert: Entwicklung eines ausgereiften und praktikablen Systems des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung (QM&QS) für Verkehrsnachfragemodellierung (VM) und Verkehrsprognosen (VP); QM&QS ist als Prozess aufzufassen, der einerseits durch Bewusstseinsbildung aller Beteiligten zu höherer Qualität führt und andererseits durch Definition von Qualitätsstandards und Qualitätsindikatoren Transparenz und Wettbewerbsfairness schafft; Entwicklung geeigneter und standardisierter Qualitätsindikatoren für QM&QS von Verkehrsmodellanwendungen, wie z.B. eines Verfahrens zur Ermittlung von Konfidenzintervallen für wesentliche Ergebnisse von Verkehrsnachfragemodellierungen; Soweit wie möglich sollen auch Hinweise für die zu erreichende Qualität definiert werden; Entwicklung von Vorschlägen, die eine ausrechende Transparenz und Nachvollziehbarkeit für Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellierungen sicherstellen; Entwickeln von definierten Arbeitsschritten für QM&QS, die für den Anwender ein Feedback während der Arbeit an der Verkehrsmodellierung ermöglichen, sodass quasi ein prozessbegleitendes QM&QS durch den Anwender selbst erfolgt; Testen des Verfahrens anhand von Fallstudien, deren Daten von Seiten der Auftraggeber BMVIT und Asfinag zur Verfügung gestellt werden; Entwickeln und Verfassen eines Merkblattvorentwurfes für standardisiertes Qualitätsmanagement, welches zur Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle im Rahmen von Ausschreibungen und zur Qualitätsprüfung von Verkehrsnachfragemodellierungen und Verkehrsprognosen verwendet werden kann sowie von der einschlägigen Fachöffentlichkeit akzeptiert wird. Projekt QUALIVERMO 10 1.2 Arbeitschritte Für die Umsetzung der Zielsetzung des Projektes QUALIVERMO wurden folgende Arbeitsschritte zu Beginn definiert, während des Projektes angepasst und durchgeführt: Arbeitsschritt 1 - Einrichten einer projektbegleitenden Arbeitsgruppe: Für die fachliche Begleitung des Projektes in Hinblick auf die Qualität, Vollständigkeit und einer praxisnahen Umsetzung wurden nationale und internationale Experten zur Mitwirkung eingeladen. Die Ergebnisse der arbeitsgruppeninternen Diskussionen etc. wurden aufgearbeitet und soweit wie möglich in das vorliegende Ergebnis eingearbeitet. Arbeitsschritt 2 - Recherche der neuesten Literatur zum Thema: Die Aktualisierung des „Stand des Wissens“ auf den neuesten Stand vor und während des Projektablaufes erfolgte am Beginn des Projektes. Die rasche Entwicklung und gleichzeitige Behandlung des Themas machten es notwendig, eine begleitende permanente Recherche des aktuellen Standes auch während des Projektablaufes durchzuführen und Kontakt zu ähnlichen Bemühungen in anderen Länder zu halten. Hier sind insbesondere die USA, Deutschland und die Schweiz zu nennen. Arbeitsschritt 3 - Entwicklung eines Vorschlags für einen Rohentwurf eines Merkblatts zum Qualitätsmanagement für Verkehrsmodellierung und Verkehrsprognosen: Im Rahmen des Projektes wurde ein erster Entwurf dieses Merkblatts QM VM&VP erstellt, welcher im Rahmen eines Anwendungstests zweier konkreten Fallstudien auf seine Zweckmäßigkeit und Praktikabilität geprüft wurde. Dieser Entwurf soll als Diskussionsgrundlage für die beabsichtigte Entwicklung der Merkblattes der Österreichischen Forschungsgesellschaft Straße – Schiene- Verkehr gemeinsam mit der Deutschen Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen in Köln und dem Schweizerischen Verband der Strassen- und Verkehrsfachleute in Zürich dienen, die im Jahr 2011 starten soll. Arbeitsschritt 4 - Durchführung eines Anwendungstests für den Merkblattentwurf Qalitätsmanagement für VM&VP: Der Anwendungstest des Merkblattentwurfes erfolgte an Hand von zwei konkreten Anwendungsfällen (Verkehrsuntersuchung B317, ZIS+P 2007, Verkehrsprognose Österreich 2025+, BMVIT 2009). Es zeigte sich, dass diese Testanwendung viele Fragen über die Zweckmäßigkeit und Praktikabilität des ersten Entwurfs klären konnte. Das Ergebnis ermöglichte Verbesserungen und eine Prioritätenreihung für alle Qualitätssicherungselemente des Merkblattes. Arbeitsschritt 5 - Dokumentation des Forschungsprojektes und Erstellung eines Vorentwurfes für das Merkblatt QM VM&VP: Dokumentation des Forschungsprojektes und Erstellung eines anwendungsfertigen Merkblattes QM VM&VP. Arbeitsschritt 6 - Projektmanagement, Qualitätssicherung und Verbreitung der Ergebnisse: Dieser Arbeitsschritt beinhaltet das Management für einen reibungslosen Projektablauf mit Sicherung einer hohen Ergebnisqualität sowie Zugänglichmachung der Ergebnisse für die Fachöffentlichkeit. Projekt QUALIVERMO 11 1.3 Literaturanalyse Die Literaturanalyse enthält einen kurzen Auszug aus der für das Thema wichtigen internationalen Literatur, die mit dem Thema QM&QS in einem Zusammenhang steht und die im Rahmen der Recherche gefunden wurde bzw. bekannt war. Literatur von den Verfassern dieses Projektes wird hier nicht behandelt, weil deren relevanten Ergebnisse direkt in diese Arbeit eingeflossen sind. Die Auflistung erfolgt nach alphabetischer Reihenfolge des Erstautors und stellt keine Wertung dar. Bloch, A. (2003), Modelisation des déplacements urbains de voyageurs, Guide des pratiques, Setec - Centre d'etudes sur les reseaux, les transports, l'urbanisme et les constructions publiques (CERTU), Ministère des Transports, Paris : Handbuch und Richtlinien für Verkehrsmodellanwendungen mit Definitionen, Anforderungen und Beschreibung der Datengrundlage sowie einer Beschreibung einzelner Modelltheorien eines mehrstufigen Verkehrsmodells (Verkehrserzeugung, Verkehrverflechtung, Verkehrsmittelwahl und Verkehrswegewahl). Für die einzelnen Teilmodelle werden die Anforderungen an das QM&QS in groben Zügen verbal beschrieben. Dowling R., A. Skabardonis, V. Alexiadis (2004), Volume III: Guidelines for Applying Traffic Microsimulation Modeling Software, Cambridge Systematics Publication, Cambridge MA: Für die Kalibrierung wird eine Vorgangsweise definiert, für die Qualitätssicherung werden Kalibrierungsziele bzw. Bandbreiten vorgegeben (S.64). Diese beziehen sich auf die Verkehrsstärke, Reisezeit und Weglänge. Für die Überprüfung der Abweichungen der erhobenen und modellierten Verkehrsstärken durch Verkehrsnachfragemodelle wurde der so genannte „GEH-Wert“ verwendet, der von Geoffrey E. Havers in den Siebziger Jahren des vorigen Jahrhunderts als „Faustformel“, basierend auf Überlegungen zum CHI-QuadratTest entwickelt wurde (http://en.wikipedia.org/wiki/GEH abgefragt am 18.10.2009; siehe Kap. 7.5, Formel 7.5-1 dieses Berichts). Für diesen „GEH-Wert“ werden auch Grenzen für sehr gute, brauchbare und nicht akzeptable Qualität der Verkehrsnachfragemodellierung definiert. Dieser Qualitätsindikator wurde in die Richtlinie für den Entwurf von Straßen und Brücken der Highway Agency, UK zur Bewertung der Ergebnisse von Verkehrsnachfragemodellen (Highway Agency 1997, Section 1, Part 2, S. 4-29) sowie für die Ergebniskontrolle von Anwendungen von Mikrosimulationen in den USA verpflichtend übernommen. Für die Modellqualitätssicherung für Mikrosimulationsmodelle wird ein wiederholter Durchlauf gefordert, da zufallsbedingte Einflüsse eine Rolle spielen. Die Anzahl der notwendigen Durchläufe errechnet sich aus der Standardabweichung der Stichprobe, dem gewählten Konfidenzintervall und der gewünschten Genauigkeit. Für die Prüfung der Aussagekraft der Alternativen soll ähnlich wie bei der Kalibrierung die notwendige Anzahl der Wiederholungen ermittelt, sowie eine Hypothesenprüfung (Analyse der Varianz, ANOVA) und ein Signifikanztest (T-Test, HSD – Test Honestly Significantly Different; siehe S. 119-128) durchgeführt werden. Federal Highway Administration, Barton-Aschmann Associates, Inc., Cambridge Systematics, Inc. (1997), Model Validation and Reasonableness Checking Manual, Washington DC: Dieses Handbuch für die Erstellung von Verkehrsmodellen befasst sich mit Vorgaben, welche Parameter bzw. Daten bei den einzelnen Arbeitsschritten (Erzeugung, Verflechtung, Kalibrierung etc.) zu dokumentieren, gegenüberzustellen bzw. statistisch zu prüfen sind. Das Ziel des Handbuches ist es, folgende Fragen zu beantworten: Wie plausibel ist und wie sensibel reagiert ein Verkehrsmodell. Als Bewertungsindikatoren werden absolute und relative Differenzen von modellierten und beobachteten Verkehrskennwerten, Korrelationskoeffizienten, die Varianz bzw. die Standardabweichung innerhalb definierter Bandbreiten verwendet. Neben der Qualität der Eingabe-Daten wird auch die Aggregierung, welche auch den „Vereinfachungsgrad“ des Verkehrsnachfragemodells beschreibt, als Projekt QUALIVERMO 12 Einflussfaktor auf die Qualität ausgewiesen. Das Handbuch bezieht sich auf ein klassisches 4-stufiges Verkehrsmodell (Verkehrserzeugung, Verkehrsverflechtung, Verkehrsmittelwahl und Verkehrswegewahl) und basiert auf der These, dass der Fehler mit jedem Modellschritt größer wird (S.12). Erwähnt wird auch die Wichtigkeit, die Eingabedaten und ihre Prognoseentwicklung graphisch ortsbezogen darzustellen (z.B. Bevölkerungsentwicklung). Für alle vier Teilmodelle sind Ansätze für plausible Grenzwerte definiert (siehe. Kap. 3, 4, 5 und 6/7). Die vertretbaren Bandbreiten werden ähnlich anderen U.S. amerikanischer Studien über erhobene Verkehrsstärken der USA definiert, d.h. diese sind in Hinblick auf österreichische bzw. europäische Verhältnisse kritisch zu hinterfragen. Federal Highway Administration (1999), Guidebook on Statewide Travel Forecasting, Washington DC: Für QUALIVERMO ist der Teil der Validierung (S.41 und S.78 bis 83) von Interesse. Dieser Teil ist aber relativ allgemein gehalten (Erwähnung von statistischen Methoden im Allgemeinen z.B. RMSE, Fehlerdarstellung, erlaubte Fehlerbandbreite als Funktion der Verkehrsstärke). In diesem Handbuch werden der öffentliche und der Güterverkehr speziell angesprochen. Federal Highway Administration, Cambridge Systematics, Inc. (2008), Travel Model Validation Practices Peer Exchange, Washington DC: Grundlage, welches die wichtigsten U.S. amerikanischen Verkehrsmodelle bzw. Richtlinien in Hinblick auf die Parameterprüfung und Plausibilisierung gegenüberstellt. Es stellt eine Grundlage für die darauf aufbauenden Studien (Kapitel 7 und 8) dar. Der Inhalt entspricht mehr oder weniger einer Auflistung bzw. Beschreibung der unterschiedlichen Projekte (Richtlinien, Arbeitsweisen). In diesem Papier werden auch mögliche Vorgaben und Tests aufgelistet die in ihren Grundzügen dem Projekt QALIVERMO entsprechen. Gunn H., St. Miller and P. Burge (2006), The Validation of the UK National Transport Model: a backcasting approach, presented on the European Transport Conference, Strasbourg, France: Basis dieser Untersuchung sind Modellierungen für zurückliegende Jahre, für die Analysedaten zu Verfügung stehen, um die Validität des nationalen Verkehrsnachfragemodells zu überprüfen. D.h. das Modell wird auf die Abbildungsgenauigkeit der historischen Entwicklung überprüft. Derzeit werden Verkehrsmodelle in der Regel für ein Bezugsjahr kalibriert und darauf aufbauend Prognosen der Verkehrsnachfrage für zukünftige Zieljahre modelliert. Diese Form der Kalibrierung lässt die Frage außer acht, ob dir für ein Bezugsjahr kalibrierten Modellparameter auch für zukünftige oder vergangene Bezugsjahre valide sind. Backcasting geht von der Annahme aus, dass die Veränderung der Verhaltensparameter zwischen zwei Bezugsjahren der Vergangenheit in die Zukunft näherungsweise fortgeschrieben werden können. Für das Projekt QUALIVERMO lässt sich ableiten, dass Backcasting für Verkehrsnachfragemodelle, die für einen längeren Zeitraum sowie für Verkehrsmaßnahmen mit großer Tragweite verwendet werden, durchaus in Bezug auf die Prüfung der Validität Sinn machen. Hellinga B. (1998), Requirements for the Calibration of Traffic Simulation Models, Canadian Society of Civil Engineering (CSCE), University of Waterloo, Ontario, Canada: Der Artikel beschreibt die grundsätzliche Vorgangsweise bei dem Aufbau eines Verkehrsmodells und adressiert fehlende Elemente inklusive der Notwendigkeit einer Überprüfung bzw. Plausibilisierung der Kalibrierung der verkehrlichen Verhaltensparameter. Insbesondere wird die Gegenüberstellung der gemessenen mit den berechneten Verkehrsstärken der Wegenetzbelastungen behandelt, welche statistisch geprüft bzw. Projekt QUALIVERMO 13 bewertet werden. Dies erfolgte über die Definition eines Konfidenzintervalls (siehe Abb.1.31), mit denen die einzelnen Zählstellen geprüft wurden. Abb. 1.3-1: Entwicklung Akzeptanzkriterium für die Kalibrierung, basierend auf Konfidenzintervallgrenzen (Van Aerde, Rakha 1995) Park B., Q. Hongtu (2004), Development and Evaluation of a Calibration Procedure for Microscopic Simulation Models, Journal of the Transportation Research Board 1934, TRB, National Research Council, Washington, D.C.: Diese Arbeit beinhaltet eine Darstellung einer Methode für die Kalibration und Plausibilitätsprüfung von Microsimulationsmodellen (Ablaufplan S. 17) auf Basis folgender Softwareprodukte: Vissim, Paramics und Corsim. Die Kalibration bezieht sich auf genetische Algorithmen bzw. deren Evaluierung (statistisch und visuell; S. 39 Vissim, S. 45 Paramics, S. 50 Corsim). Für den Parametertest wird eine univariate Varianzanalyse vorgeschlagen. Park B., J. Won (2006), Microscopic Simulation Model Calibration and Validation, Handbook, Virginia Department of Transportation, Richmond: In diesem Handbuch werden die Arbeitsabläufe für Mikrosimulation von Straßenverkehr im Allgemeinen, aber auch für speziell ausgesuchte Softwareprodukte (Vissim, Paramics, Corsim u.a.) dargestellt. Für die Qualitätskontrolle werden folgende Test vorgeschlagen: Standardabweichung (S. 18), Definition eines Konfidenzintervalls (S. 19), optische Analysen, wie eine Histogrammanalyse (S. 20), X-Y Plot (S. 24) bzw. der relative Fehler (als „Fitness Value“, S. 44). Park B., J. Won (2006), Simulation Model Calibration and Validation: Phase II: Development of Implementation, Handbook, Virginia Department of Transportation, Richmond: Ziel dieser Untersuchung ist es, mittels unterschiedlicher Fallstudien die Methoden des Handbuches “Simulation Model Calibration and Validation - Handbook” zu überprüfen bzw. zu verfeinern. Hierzu wurden zwei Softwareprodukte (Vissim und Corsim) herangezogen. Das Ergebnis weist darauf hin, dass die beschriebene Methode als zielführend zu bewerten ist. Die Kalibrierung mit einer „Single Performance Measure“ ist weitgehend ausreichend, eine „Multi Performance Measure“ nur in Ausnahmefällen notwendig. Für QUALIVERMO ist diese Studie primär als Ergänzung zum Handbuch “ Microscopic Simultation Model Calibration and Validation - Handbook” derselben Autoren relevant. Projekt QUALIVERMO 14 Rakha H., B. Hellinga, V. Aerde, W. Perez (2002), Systematic Verification, Validation and Calibration of Traffic Simulation Models, Paper presented at the Annual Meeting, TRB, Washington, DC: Die Bedeutung dieses Beitrages in Hinblick auf QUALIVERMO besteht in der Definition von Benchmarks als Maß für den Vergleich von Verkehrswegenetzklassen zur Typologie der Verkehrswegenetzmodelle. Hiefür wurden Wertbereiche definiert, in denen sich die Kennwerte der Wegenetze bewegen bzw. ausgewiesen werden sollen (z.B. die Grundgeschwindigkeit bei freiem Verkehrsfluss für Autobahnen etc.). Es sind drei Qualitätsziele definiert, die geprüft und ausgewiesen werden sollen: (1) Fehlerabschätzungen zwischen den Modellergebnissen und definierten Benchmarks, wie z.B. gezählten Verkehrsstärken; (2) Ausweisen von Fehlern (Standardabweichung etc.) für Teilergebnisse der Verkehrsnachfragemodellierung und (3) Durchführen einer Sensitivitätsanalyse für das Verkehrsnachfragemodel mit den verwendeten Modellparametern. Schiffer R. G., T. F. Rossi (2009), New Calibration and Validation Standards for Travel Demand Modeling, presented by the 12th TRB Transportation Planning Applications Conference, Houston: Der Artikel bezieht sich auf Verkehrsachfragemodelle und behandelt Prüfmethoden und Grenzwerte, die laut Autor eine allgemeine Gültigkeit haben. Folgende Schritte werden für eine Richtlinienerstellung vorgeschlagen: Grundlagendatenprüfung über absolute untere und obere Grenzen (Bandbreite, Benchmarks, siehe S.13), Verkehrserzeugung (allgemeine Benchmarks, relativer Weganteil nach Zweck innerhalb einer vorgegebenen Bandbreite, siehe S.14), mittlere Weglänge nach Zwecken unterteilt (in Minuten, vorgegebene Bandbreite), relativer Fehler der mittleren modellierten Weglänge (Minuten) in Relation zum beobachteten Zustand, relativer Fehler der Weghäufigkeit, erlaubte Bandbreite für die relative Anzahl der Binnenverkehrswege nach Zwecken sowie der Binnenverkehrsanteil (S.15), Kennziffern zur Prüfung des Verkehrsmittelwahlmodells wie Elastizitäten, „Value-ofTime“ nach Zwecken (S.16) definierte Standards für Abweichungen der Verkehrsstärken des Wegenetzes, unterteilt nach Straßentyp, Zone des Untersuchungsgebiets; Relativer zulässiger Fehler, unterteilt nach absoluter Verkehrsstärke der Streckenabschnitts; Grenzwerte der RMSE (Wurzel aus dem mittleren quadratischen Abweichungen), unterteilt nach absoluter Verkehrsstärke der Streckenabschnitte (S.17); , Besetzungsgrad unterteilt nach Zweck in definierten Bandbreiten (S.19) usw.. Wegmann F., J. Everett (2008), Minimum Travel Demand Model Calibration and Validation Guidelines for the state Tennessee, http://ctr.utk.edu/TNMUG/misc/valid.pdf: Der Bericht Vorgaben für die Qualitätsund Plausibilitätskontrolle von Verkehrsnachfragemodellen sowie für die Überprüfung der Elastizitäten von Verkehrsmodellen. Grundsätzlich sind modellierte mit den beobachteten Verkehrsnachfragekennziffern zu vergleichen: Länge, Dauer, Zweckverteilung der Wege in tabellarischer und graphischer Form. Für die Gültigkeit der modellierten Verkehrsstärken an bestimmten Abschnitten des Wegenetzes mit Zählquerschnitten werden folgende statistische Tests bzw. Bandbreiten für die Vereinigten Staaten von Amerika gefordert: Absolute und relative Differenz, mittlerer absoluter und relativer Fehler, Standardabweichung, R-Quadrat, Wurzel aus dem mittleren quadratischen Abweichungen (RMSE), Korrelationskoeffizient. Zusätzlich wird eine Trennung der Auswertung nach Straßenkategorie (Autobahnen, Bundesstraße, Ortsstraße etc.) sowie nach Verkehrsstärkeklassen gefordert, für die unterschiedliche Tolleranzbereiche ausgewiesen sind. Neben quantitativen Grenzwerten (z.B. für den Korrelationskoeffizient > 0,88) gibt es qualitative Fragen bzw. Themen, für die ein Plausibilitätstest zu beantworten ist. Zusammenfassend ist festzuhalten, dass QM&QS ein wichtiges Thema ist, das sich auch in der internationalen Literatur widerspiegelt. Es gibt eine Reihe von interessanten Ansätzen und Lösungsvorschlägen, die sich in mögliche Vorgaben für Richtlinien niedergeschlagen Projekt QUALIVERMO 15 haben. Es gibt aber eine Reihe von Problemstellungen zu lösen: insbesondere existieren kaum Vorschläge eines standardisierten QM&QS, die in die am Markt befindliche Software der Verkehrsnachfragemodellierung Eingang gefunden haben. Deshalb besteht ein Handlungsbedarf, ein fachlich akzeptiertes und standardisiertes Verfahren für QM&QS zu entwickeln, damit die dafür entwickelten Kennziffern in der Verkehrsmodellsoftware routinemäßig berücksichtigt werden. 1.4 Qualitätsmanagement als prozessorientierter Kreislauf Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung besteht nicht nur aus einem Merkblatt oder einer Richtlinie, die Qualitätsstandards festschreibt, sondern ist ein prozessorientierter Kreislauf, der Rückkoppelungskreisläufe für die Beteiligten in Gang setzen soll, die nachhaltig wirken (sollen) (Jentsch 2009). Diese Überlegung entspricht den europäischen Richtlinien von Qualitätsmanagementsystemen (EN ISO 9000, 2005; EN ISO 9001, 2008). In Abb. 1.4-1 sind diese Kreisläufe für QM&QS von Verkehrsmodellanwendungen dargestellt. In der Terminologie der Richtlinie für Qualitätsmanagementsysteme stellt der Auftraggeber den „Kunden“ und der Auftragnehmer die „Organisation“ dar. Die Bearbeitung einer Verkehrsmodellanwendung entspricht der „Wertschöpfung“ oder dem „Produkt“ durch eine qualitätsdefinierte Aufbereitung und Abschätzung der Verkehrsmodellergebnisse. Das zu erarbeitende Merkblatt für QM&QS von VM-Anwendungen wird durch das „Qualitätshandbuch“ repräsentiert, das im Unterschied zu einem innerbetrieblichen Qualitätsmanagement für die Aufgabenstellung von Verkehrsmodellanwendungen standardisierte und akzeptierte Qualitätsanforderungen im Sinne des „state-of-theart“ definiert. Welche generellen Anforderungen in einem speziellen Anwendungsfall zum Tragen kommen, sind vom Auftraggeber mit Hilfe der Checkliste (Kap. 9) zu definieren. Eine zentrale Bedeutung für QM&QS kommt einerseits der Dokumentation zum Qualitätsmanagementsystem zu, um eine „Wiederholbarkeit und Rückverfolgbarkeit“ der Ergebnisse zu garantieren. Andererseits ist die Definition von geeigneten „Messinstrumente“ von zentraler Bedeutung, die in dieser Arbeit in Form von standardisierten Indikatoren zum Qualitätsmanagement für Verkehrsmodellanwendungen (Kap. 7.) definiert sind. Folgende prozessorientierte Kreisläufe können im System QM&QS von VM-Anwendungen identifiziert werden (Abb. 1.4-1): Hauptkreislauf QM&QS bei Verkehrsmodellanwendungen: Auftraggeber definieren im Zuge von Ausschreibungen für VM-Anwendungen die Anforderungen an die Qualität (siehe Check-Liste in Kap. 9), Anbieter als potentielle Auftragnehmer reagieren auf diese Anforderungen der Ausschreibungen im Rahmen ihres Angebotes; Auftragnehmer berücksichtigen bei der Bearbeitung des Auftrages die Qualitätsanforderungen, um sie laut Ausschreibung bestmöglich zu erfüllen. Auftraggeber verwenden die Ergebnisse der VM-Anwendungen unter Berücksichtigung der offengelegten Qualität bzw. definierten Genauigkeit der Ergebnisse. Sie nutzen ihre Erfahrungen bei weiteren Ausschreibungen. Kreislauf der Erstellung und Anwendung des Merkblattes: Im Zuge der Erstellung und der Anwendung des Merkblatts bzw. des Entwurfes des Merkblatts erfolgt ein intensiver Informationsaustausch zwischen den VM-Experten, bestehend aus Auftraggebern und Auftragnehmern, der einerseits zu einer Hebung des Bewusstseins in Bezug auf QM&QS von VM-Anwendungen und andererseits zu einer Abklärung des „state-of-the art“ bzw. zu Verbesserungen des Merkblattinhaltes im Rahmen seiner Erstellung und Überarbeitung führt. Subkreislauf Auftraggeber und Peer Reviewing: Während der Bearbeitung ist ein parallel zum Erarbeitungsprozess laufendes Peer Reviewing-Verfahren sehr effizient, weil die Erreichung der definierten Anforderungen von Arbeitsschritt zu Arbeitsschritt laufend überprüft wird und wenn notwendig, verbessert werden kann. Subkreislauf der Erfahrungen von Auftraggebern: Ergebnisse von VM-Anwendungen werden für Entscheidungen aufbereitet sowie unter Berücksichtigung der erreichten Qualität und Genauigkeit weiterverarbeitet. Die dabei gewonnene Erfahrung geht einerseits in verbesserte Ausschreibungen und andererseits in die Überarbeitung des Merkblattes ein. Projekt QUALIVERMO 16 Abb. 1.4-1: Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung von VM-Anwendungen als Qualitätsmanagementsystem; Darstellung der prozessorientierten Kreisläufe Anbieter (potentieller Auftragnehmer) reagiert auf Anforderungen der Ausschreibung im Anbot Auschreibung mit definierten Qualitätsanforderungen für VM-Anwendung Merkblatt zum QM & QS für Verkehrsnachfragemodellanwendungen Auftraggeber definiert Qualitätsanforderungen für VM-Anwendungen bzw. erhält Grundlage zukünftiger Qualitätsanforderungen Vergabe mit definierter Anforderung der Qualität für VM-Anwendung Auftragnehmer bearbeitet VM-Anwendung unter Berücksichtung der Qualitätsanforderungen Abgabe der VM-Anwendung in definierter Qualität Auftraggeber sammelt Erfahrungen mit VM-Ergebnissen und QS&QM ( › führt auch zu einer gesteigerten Auftraggeber-Zufriedenheit) Peer Reviewing-Team kontrolliert schrittweise die VM-Anwendung (z.B. "on-line") Legende: Hauptkreis QM & QS Regelkreis für die Merkblatterstellung Regelkreis des Peer-Reviewing Verfahrens Regelkreis für Auftraggeberentscheidungen Projekt QUALIVERMO 17 1.5 Rückkoppelung durch die projektbegleitende Arbeitsgruppe Insgesamt fanden 4 Workshops mit der das Projekt begleitenden Arbeitsgruppe von Experten statt. Im ersten Workshop wurde das Konzept des Forschungsprojektes und des zu entwickelnden Merkblattes vorgestellt. Die Diskussionspunkte fokussierten sich primär auf die Ziele und Anforderungen, die ein Merkblatt für QM&QS von Verkehrsmodellanwendungen erfüllen sollte, aber auch auf die Grenzen der Generalisierung sowie der Zweckmäßigkeit eines solchen Merkblattes. In dem 2. bis 4. Workshop wurden die Zwischenergebnisse sowie der Rohbericht mit dem Merkblattentwurf präsentiert und kritisch diskutiert. Die Ergebnisse der Diskussion sind im Folgenden kurz zusammengefasst um ein Meinungsspektrum zu dokumentieren. Falls sich die vorgebrachten Meinungen, Vorstellungen oder Kritiken nicht mit jenen der Verfasser decken, sind Kommentare beigefügt. Anforderungen an das Merkblatt Das Merkblatt soll Verkehrsnachfragemodelle aller Verkehrsmittel sowie des Personenund des Güterverkehrs umfassen. Das QM&QS soll neutral gegenüber der am Markt befindlichen Software sein. Das QM&QS soll alle heute üblichen Teilmodelle umfassen. Der Stand der Technik von Verkehrsnachfragemodellen soll im Merkblatt definiert werden, sowie welches Modell für welchen Anwendungsfall geeignet ist. Kommentar: Das Thema QM&QS ist so breit und umfangreich, dass diese Fragestellungen nicht im Rahmen dieses Projektes bearbeitet werden können, wenn auch unbestritten zwischen Qualität und verwendetem Verkehrsnachfragemodell ein enger Zusammenhang besteht. Es sind im qualitativen Teil des Merkblattentwurfs Fragen zu den erforderlichen Modellmechanismen enthalten, eine umfassende Behandlung würde den Rahmen sprengen. Die Qualität und die notwendige Quantität von geeigneten Verkehrsverhaltensdaten für die Kalibrierung soll definiert werden. Kommentar: Auch für diesen Wunsch gilt, dass diese Fragestellung den Rahmen der Arbeit sprengen würde. Dazu ist das Thema QM&QS von Verkehrsverhaltenserhebungen zuständig. Teil des Projektes ist aber die Forderung nach einer ausreichenden Dokumentation der verwendeten Verkehrsverhaltensdaten für die Kalibrierung (EN 9001, 2008). Eine wichtige Fragestellung behandelt das Thema, ob und wenn ja welche händische Eingriffe oder Korrekturen bei der Modellierung gestattet sind, die zur Hebung der Erklärungsqualität oder nach definierten allgemein gültigen Regeln erfolgen. Dazu zählen z.B. Korrekturzu- oder Abschläge von Wegenetzattributen für einzelne Streckenabschnitte, um eine erwünschten Wert der Verkehrsnachfrage für einen Streckenabschnitt oder ein Verkehrsmittel zu erreichen oder eine so genannte „Matrixkalibrierung“, die die Quell-Zielmatrizen ohne Verwendung einer Verhaltensgesetzmäßigkeit so korrigiert, dass beobachtete Verkehrsstärken des Wegenetz erreicht werden. Es wurde keine Einigkeit über die Zulässigkeit solcher Eingriffe erreicht. Einigkeit besteht darin, dass jedenfalls eine genaue Dokumentation und Transparenz aller Eingriffe erforderlich ist (EN ISO 9001, 2008). Kommentar: Aus der Sicht der Bearbeiter von QUALIVERMO ist die Zulässigkeit eines Eingriffes von der Problemstellung abhängig und ist mit Begründung zulässig. Wesentlich ist die Dokumentation und Offenlegung solcher Eingriffe. Dies ist im Merkblattentwurf enthalten. Der Eingriff einer Matrixkalibrierung ist durch die Ermittlung eines Indikators quantitativ zu dokumentieren. QM&QS benötigt die quantitative Vorgaben von Qualitätsstandards, wie zum Beispiel die Angabe von Grenzen für ein zulässiges Konfidenzintervall für modellierte Verkehrsstärken, die einzuhalten sind. Kommentar: Aus der Sicht der Verfasser ist eine generelle Festlegung von quantitativen Qualitätsstandards, wie z.B. zulässige Konfidenzintervallgrenzen für die Abbildungsqualität des Bestandsplanfalles, ohne Berücksichtigung des Projekt QUALIVERMO 18 Verwendungszwecks nicht zweckmäßig. Die Festlegung von quantitativen Qualitätsstandards hängt vom Verwendungszweck der Modellanwendung ab und ist sinnvoller Weise im konkreten Anwendungsfall festzulegen. Im Entwurf des Merkblattes sind für einzelne Indikatoren Empfehlungen in Form von Spannweiten von Qualitätsstandards definiert. Neben der Offenlegung von Indikatoren des QM&QS sind im Merkblatt Regeln für die Validierung wichtig. Der Erklärungsqualitätsindikator EQI (siehe Kap. 7.3) sollte nicht nur für die Verkehrsstärken des Wegenetzes angewendet werden, sondern für alle Teilmodelle des Verkehrsnachfragemodells, also auch für die Verkehrserzeugung, die Verkehrsverflechtung und die Verkehrsmittelwahl. Kommentar: Grundsätzlich ist festzustellen, dass der Erklärungsqualitätsindikator auf dem Vergleich von erhobenen mit modellierten Verkehrsnachfragekennwerten aufbaut. Deshalb ist dies im Prinzip dann möglich, wenn eine Verkehrsverhaltenserhebung mit ausreichend großer Stichprobe vorhanden ist, um eine ausreichende Genauigkeit für das verkehrsmittelorientierte Quellund Zielverkehrsaufkommen sowie die verkehrsmittelorientierten Verkehrsbeziehungen zu erreichen. In der Regel werden heute Verkehrsverhaltenserhebungen mit so großen Stichproben aus Aufwandsgründen nicht mehr durchgeführt, sodass diese Möglichkeit nicht gegeben ist. Für die Validierung eines Verkehrsnachfragemodells ist insbesondere die Transparenz und Nachvollziehbarkeit in Bezug auf die Dokumentation der Eingabedaten und angenommenen Rahmenbedingungen, die Kalibrierungsqualität sowie die Maßnahmensensitivität notwendig (EN ISO 9001, 2008). Kritische Rückmeldungen zum Merkblattentwurf Der Aufwand für die Ermittlung des Konfidenzintervalls für Verkehrsstärken des Wegenetzes ist sehr aufwendig. Kommentar: Wenn während der Erstellung des Verkehrsnachfragemodells die Ermittlung des Konfidenzintervalls berücksichtigt wird, hält sich der Aufwand in Grenzen. Dies wird wesentlich erleichtert, wenn die notwendige Programmierung für die Ermittlung des Konfidenzintervalls einmal erstellt ist. Es ist anzustreben, dass die Ermittlung von standardisierten Indikatoren des QM&QS in der am Markt befindlichen Verkehrsmodellsoftware eingebaut wird, um den Aufwand zu minimieren. Die Angabe eines Konfidenzintervalls für den Erwartungswert von Verkehrsstärken des Wegenetzes schafft Verunsicherung für die weitere Anwendung dieser Ergebnisse, z.B. im Rahmen von Auswirkungsanalysen, Umweltverträglichkeitsprüfungen und KostenNutzen-Analysen. Aus juridischer Sicht sei das schwer argumentierbar und für die gängige Rechtspraxis ist das ungewohnt. Kommentar: Methodisch betrachtet sind alle Ergebnisse eines Verkehrsnachfragemodell als Schätz- bzw. Erwartungswerte zu interpretieren. Die Angabe des Erwartungswertes allein birgt die Gefahr in sich, dass das Ergebnis als genauer Wert und nicht als statistischer Schätzwert interpretiert wird. Die Konsequenzen für die Weiterverwendung von Ergebnissen mit Konfidenzintervall sind mit den Anwendern zu diskutieren. Je nach Anwendung bietet sich z.B. eine Sensitivitätsanalyse mit den Grenzwerten des Konfidenzintervalls oder eine Berücksichtigung der Varianz des Ergebnisses im Rahmen einer Ermittlung der Fehlerfortpflanzung für den Anwendungsfall an. Die Vielzahl der Indikatoren des QM&QS (siehe Kap. 7.) eignen sich nicht für die Beurteilung der Validität von Verkehrsnachfragemodellen sondern nur zur Dokumentation von Abweichungen, Veränderungen und der Kalibrierungsqualität. Kommentar: Aus der Sicht der Verfasser ist dieser Feststellung nur teilweise zuzustimmen: Ersten besteht eine Validierung eines Verkehrsnachfragemodells aus dem Gesamtbild, das sich aus der Summe vieler Indikatoren des QM&QS und der sonstigen Vorschläge des Merkblattentwurfs für QM&QS ergeben. Zweitens sind eine Reihe von Indikatoren und Schritten enthalten, die für eine Validierung eine Schlüsselfunktion darstellen, wie z.B. der Vergleich von beobachteten und modellierten Verteilungen der Projekt QUALIVERMO 19 2 Reiseweiten (Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe und Koinzidenz-Verhältnis; siehe Kap. 7.4) sowie der Sensitivitätstest der Modellmechanismen (siehe Kap. 6.11). Die Dokumentation von händischen Eingriffen ist für die Anwendung von älteren Verkehrsnachfragemodellen, die vor Jahren erstellt wurden, nicht möglich, da häufig keine Aufzeichnungen existieren. Kommentar: Dieses Faktum ist richtig und ist im Fall des Falles auch so zu dokumentieren. Grundsätzlich ist dies jedoch kein Grund die Dokumentation manueller Eingriffe nicht in das Merkblatt für QM&QS aufzunehmen. Insgesamt ist der Aufwand für QM&QS im vorliegenden Entwurf viel zu groß und hat keinen adäquaten Nutzen. Er stellt zu hohe Anforderungen an den Auftraggeber, das Ergebnis des QM&QS zu beurteilen. Der Vorschlag für ein QM&QS ist nur für große Anwendungen der Verkehrsmodellierung machbar, wenn ein völlig transparentes Verkehrsmodell vorliegt. Für viele kleine Anwendungen ist das nicht der Fall. Kommentar: Grundsätzlich sollte je nach Anwendungszweck eines Verkehrsmodells die Intensität des QM&QS vom Auftraggeber vor Vergabe entschieden werden. Im Merkblattentwurf ist deshalb eine Unterscheidung in zwei Anwendungsfälle getroffen worden: Anwendungen mit großer Tragweite und einmalige Anwendungen eines Verkehrsmodells mit geringer Tragweite. Für beide Fälle sind Empfehlungen in Form einer Checkliste vorhanden, welche Arbeitsschritte des QM&QS durchgeführt werden sollen (siehe Kap. 6.14). Anwendungsbereich Der Merkblattentwurf (Kap. 2. bis 9.) ist grundsätzlich für alle Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellen (VM) und Verkehrsprognosen des makroskopischen Bereiches zur Modellierung der Verkehrsnachfrage in Wegenetzen geeignet. Dazu zählen Verkehrsnachfragemodelle für verschiedene Verkehrsmittel, sowohl für den nichtmotorisierten, motorisierten und öffentlichen Verkehr; den Personen- als auch den Güterverkehr; Verkehrsnachfragemodelle, unabhängig von dem Softwaresystem. Welche Qualitätskriterien im speziellen Anwendungsfall zum Tragen kommen, ist in Abhängigkeit der Modellkonzeption und von den Qualitätsansprüchen von Seiten des Auftraggebers sowie des Auftragnehmers in Abhängigkeit von den Aufgabenstellungen und dem Verwendungszweck der Verkehrsnachfragemodell-Ergebnisse, den damit verbundenen Konsequenzen und der Tragweite der darauf aufbauenden Entscheidungen und den zur Verfügung stehenden Mitteln im konkreten Fall zu entscheiden. Insbesondere ist der Zweck des Verkehrsnachfragemodells zu beachten, ob es sich um die Erstellung eines „Basisverkehrsnachfragemodells zur mehrfachen Anwendung“, um eine „VM-Anwendung mit großen und langfristigen Verkehrsinfrastrukturinvestitionen mit großer Tragweite“ oder um eine „VM-Anwendungen mit geringer Tragweite“ handelt. Dafür ist in Kap. 9 als Hilfestellung eine Check-Liste dokumentiert. Wenn ältere oder Verkehrsnachfragemodelle angewendet werden, die stark von herkömmlichen Methoden abweichen, kann es vorkommen, dass einzelne Ansprüche des QM&QS nicht erfüllbar sind, weil die dazu notwendigen Informationen nicht mehr vorhanden oder nachvollziehbar sind. Solche Rahmenbedingungen einer Verkehrsmodellanwendung sind entsprechend offenzulegen. Projekt QUALIVERMO 20 3 Abkürzungen Folgende Abkürzungen werden im Text verwendet: AKI: Absolutes Konfidenzintervall einer Zielgröße; In der Regel sind das Verkehrsstärken des Wegenetzes (siehe Kap. 7.2). EQI: Erklärungsqualitätsindikator EQI („pseudo-R2“) für die Abbildung von Wegenetzverkehrsstärken von Verkehrsnachfragemodellen (siehe Kap. 7.3) GEH: Akzeptanzkriterium für die Genauigkeit von modellierten Verkehrsstärken (siehe Kap.7.5) KV: Koinzidenzverhältnis, ein Maß für die Übereinstimmung von modellierten und beobachteten Verteilungen MIV: Motorisierter Individualverkehr mit Motorrädern und Mopeds, Personenkraftwagen, Kombis und Lastkraftwagen AWA: Absolute Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate ÖV: Öffentlicher Personennah- und Fernverkehr RKI: Relatives Konfidenzintervall in Prozent der Zielgröße; In der Regel sind das Verkehrsstärken des Wegenetzes (siehe Kap. 7.2). PWA: Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (siehe Kap. 7.1) QM: Qualitätsmanagement (für Verkehrsnachfragemodellanwendungen und Verkehrsprognosen) QS: Qualitätssicherung (für Verkehrsnachfragemodellanwendungen und Verkehrsprognosen) VM: Verkehrsnachfragemodell VP: Verkehrsprognose 4 Begriffsbestimmungen Die nachfolgend angeführten Begriffe beziehen sich auf die Fragestellung des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung von Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellen und Verkehrsprognosen und beinhalten nicht den gesamten Fachbereich von Verkehrsnachfragemodellen. Absolute Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (AWA): Dieser Wert ist ein absolutes Streuungsmaß für die mittlere Abweichungen von einer Anzahl von Wertepaaren (z.B. modellierte gegenüber beobachteten Werten oder Differenzen von Werten zwischen zwei Planfällen), ausgedrückt in Absolutwerten der Zielgröße. Er entspricht der Standardabweichung (siehe Kap. 7.1). Anspruchsniveau an das Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung von Verkehrsmodellanwendungen: Das gewünschte Anspruchsniveau ist in der Regel vom Auftraggeber im Zuge der Vergabe von Aufträgen einer VM-Anwendung zu definieren. Dieses Niveau lässt sich aus der Kategorisierung der Anwendungen in (1) Basisverkehrsmodell für mehrfache Anwendungen, (2) VM-Anwendung mit großer Tragweite und (3) VM-Anwendung mit geringer Tragweite ableiten (Kap.7.). Für die ersten zwei Kategorien ist ein hohes Anspruchsniveau zu definieren, für die dritte Kategorie reicht ein niedriges Niveau aus. Äußeres Untersuchungsgebiet: siehe „Untersuchungsgebiet“. Backcasting: Dieser Begriff beschreibt allgemein den Vorgang, wie von der Definition eines erwünschten zukünftigen Maßnahmenplanfalls oder Szenarios eines Prognosebezugsjahrs durch Rückschluss auf den Bestandsplanfall des Ist-Zustandes geeignete Planungseingriffe bzw. Maßnahmen identifiziert werden, die ein Erreichen des zukünftigen Maßnahmenplanfalls ermöglichen. In der Verkehrsmodellierung wird im übertragenen Sinn damit die Überprüfung der Modellmechanismen in der Art Projekt QUALIVERMO 21 verstanden, dass das Verkehrsnachfragemodell an Hand von zwei in der Vergangenheit liegenden Bezugsjahren, für die alle relevanten Eingangs- und Kontrolldaten der Verkehrsnachfrage und des Verkehrsangebots zur Verfügung stehen, rückwirkend eine Modellierung der vergangenen Entwicklung durchgeführt und ihre Validität mittels der vorhandenen Kontrolldaten durchgeführt wird. Damit lässt sich eine Überprüfung der zeitlichen Dynamik der Verkehrsverhaltensparameter des Verkehrsnachfragemodells durchführen (Kap. 6.11). Bezugsjahr: Es beschreibt jenen Zeitpunkt, auf den ein Planfall bezogen ist und zu dem die Maßnahmen eines Planfalles als realisiert und verkehrswirksam angenommen werden und zu dem die definierten Annahmen der Rahmenbedingungen Gültigkeit haben. Binnen-, Quell-, Ziel- und Durchgangsverkehr: Damit wird die räumliche Zuordnung der Verkehrsbeziehungen im Personenverkehr nach der Quelle und dem Ziel in Bezug auf das definierte Planungsgebiet und Untersuchungsgebiet charakterisiert. Binnen-, Export-, Import- und Transittransportaufkommen: Damit wird die räumliche Zuordnung der Transportbeziehungen im Güterverkehr nach der Quelle und dem Ziel in Bezug auf das definierte Planungsgebiet und Untersuchungsgebiet charakterisiert. Erklärungsqualitätsindikator für die Abbildung von Wegenetzverkehrsstärken von Verkehrsnachfragemodellen (EQI): Dieser Indikator ist ein Maß für die Abbildungsqualität von Wegenetzverkehrsstärken durch ein Verkehrsnachfragemodell im Bestandsplanfall. Er hat einen definierten Schwankungsbereich zwischen 0 und 1, wobei 1 eine Erklärungsqualität von 100% entspricht, während 0 keine Erklärungsqualität bedeutet. Das heißt, dass die modellierten Verkehrsstärken mit einem EQI=0 komplett zufällig verteilt sind. Die untere Grenze 0 gilt nur näherungsweise. Der EQI entspricht dem Bestimmtheitsmaß einer Regressionsfunktion und kann auch als „pseudo-R2“ bezeichnet werden (siehe Kap. 6.3). Erwartungswert einer Verkehrsnachfragemodellierung: Ergebnisse einer Verkehrsnachfragemodellierung stellen eine Mittelwertschätzung dar und sind als statistischer Erwartungswert mit Streuung zu interpretieren. Um dieses Ergebnis entsprechend zu würdigen und Fehlinterpretationen zu vermeiden, ist es zweckmäßig, ein Konfidenzintervall mit einer definierten Irrtumswahrscheinlichkeit anzugeben. Gleichgewichtsmodellierung: Darunter wird die Berücksichtigung der folgenden Systemzusammenhänge verstanden: steigende Verkehrsstärken auf dem Wegenetz bewirken eine Zunahme der Auslastung und damit zunehmende generalisierte Verkehrsnutzerkosten auf dem betrachteten Wegenetzabschnitt; eine Zunahme der generalisierten Verkehrsnutzerkosten auf einem Wegenetzabschnitt bewirkt eine Verlagerung von diesem, eine Unterdrückung von Verkehrsnachfrage, eine Verlagerung zu anderen Verkehrsmitteln oder anderen Zielen; das bewirkt einen Rückgang der Verkehrsstärke auf dem betrachteten Wegenetzabschnitt; zwischen diesen beiden Wirkungsmechanismen wird in der Modellierung ein Gleichgewichtszustand angestrebt. Die Gleichgewichtsmodellierung kann sich nur auf einzelne Teilmodelle (z.B. die Verkehrswegewahl bzw. Verkehrsumlegung) oder wünschenswerter Weise zwischen allen jenen Teilmodellen, die generalisierte Kosten als Eingangsvariable aufweisen (Verkehrserzeugung, Verkehrsverflechtung/Zielwahl, Verkehrsmittelwahl und Verkehrswegewahl/Verkehrsumlegung) beziehen. Grundsätzlich ist auch eine Gleichgewichtsmodellierung zwischen dem VM und der Raum- und Siedlungsstruktur anzustreben, dies setzt aber die Kombination eines VM mit der Modellierung von Raumund Siedlungsstruktur voraus. Generalisierte Verkehrsnutzerkosten: Die generalisierten Verkehrsnutzerkosten stellen die aus Nutzersicht wahrgenommenen subjektiven „Kosten“ bzw. „Widerstände für die Raumüberwindung“ dar. Sie entsprechen der Nutzenfunktion von mathematisch formulierten Wahlmodellen und bestehen aus verschiedenen Variablen, wie der Weglänge, der Reisezeit, den Verkehrsnutzerkosten (Fahrzeugbetriebs- und Ticket-, Mautkosten) etc. sowie aus den zugehörigen Verhaltensparametern, die eine Gewichtungsfunktion der Variablen untereinander haben und mittels Kalibrierung in Projekt QUALIVERMO 22 ihrer quantitativen Ausprägung ermittelt werden. Die generalisierte Kostenfunktion spielt in allen Teilmodellen eine Rolle, kann aber für jedes Teilmodell unterschiedlich definiert sein und unterschiedliche Verhaltensparameter haben. Letzteres gilt auch für die einzelnen Verkehrszwecke. Güterklasse: Im Güterverkehr werden das Transportaufkommen, die Transportleistung und die Transportbeziehungen in Güterklassen eingeteilt, die im Personenverkehr den Verkehrszwecken entsprechen. Induzierte bzw. unterdrückte Verkehrnachfrage: Induzierte Verkehrsnachfrage entsteht durch eine Erreichbarkeitsverbesserung bzw. eine Reduktion der generalisierten Kosten. Eine unterdrückte Verkehrsnachfrage wird durch eine Erreichbarkeitsverschlechterung bzw. eine Erhöhung der generalisierten Kosten (z.B. durch Maut, Parkgebühren) bewirkt. Induzierte bzw. unterdrückte Verkehrsnachfrage wird in der Regel in den Teilmodellen der Verkehrserzeugung und der Verkehrsverflechtung/Zielwahl berücksichtigt. Bei induzierter bzw. unterdrückter Verkehrsnachfrage werden häufig primäre und sekundäre Effekte unterschieden: Unter primärem Effekt versteht man die durch Erreichbarkeitsverbesserung und die damit verbundenen Zeit- und Kosteneinsparung verursachte Verkehrnachfrage, unter sekundären Effekt versteht man die durch die Neuansiedlung von Siedlungen und Betrieben als Folge von Erreichbarkeitsverbesserungen und die damit verbundenen Zeit- und Kostensteigerung verursachte Verkehrsnachfrage. Analog gilt es für die unterdrückte Verkehrsnachfrage als Folge von Erreichbarkeitsverschlechterungen (z.B. durch Stau). Die primären Effekte werden durch die generalisierte Kostenfunktion in den Teilmodellen der Verkehrserzeugung und Verkehrsverflechtung/Zielwahl berücksichtigt, die sekundären Effekte über Veränderungen der Eingabedaten der Raumstruktur als Folge der Veränderung der Erreichbarkeit. Kalibrierung von Verkehrsnachfragemodellen: In der Regel sind drei Kalibrierungsarten im Rahmen von VM-Anwendungen zu unterscheiden: (1.) Kalibrierung von Verhaltensparametern: Darunter wird die Ermittlung von Verkehrsverhaltensparametern für einen nach einer eindeutigen Regel definierten Ursache-Wirkungszusammenhang des Verkehrsverhaltens mit Hilfe eines definierten statistischen Optimierungsverfahren (Maximum-Likelihood, Minimierung der Summe der Abweichungsquadrate usw.) verstanden, um eine bestmögliche Übereinstimmung des modellierten und des beobachteten Verkehrsverhaltens bzw. Anpassung des Modellmechanismus an die Realität zu erreichen. Die Qualität der Kalibrierung und des postulierten Wirkungszusammenhanges kann z.B. durch die Größe dieses Anteils der Erklärungsqualität an der Gesamtstreuung ausgedrückt werden. Diese Art der Kalibrierung trägt in der Regel zur kausalen Qualität und Validität von VM bei. Es ist dabei zu beachten, dass die Qualität der Kalibrierung sich nur auf die verwendeten Beobachtungsdaten bezieht und für andere Datensets nicht gültig sein muss. Deswegen ist die Übertragung von kalibrierten Verkehrsverhaltensparametern auf andere Untersuchungsgebiete immer mit besonderer Vorsicht zu handhaben. (2.) Kalibrierung von Eingangsgrößen des VM: Darunter sind händische Eingriffe bzw. Veränderungen von Eingangsgrößen auf Grund als unplausibel erkannter Zwischenergebnisse der Verkehrsnachfragemodellierung zu verstehen, wie z.B. die Veränderung von generalisierten Kostenkomponenten von Wegenetzstrecken außerhalb einer genau definierten Regel. Hier geht es um die Anpassung der Modellergebnisse an die Realität. Diese Art der Kalibrierung wird häufig bei VM angewendet. Sie trägt zur Übereinstimmung des modellierten Bestandsplanfalles /Bestandsanalyse und beobachteter Verkehrsnachfrage erheblich bei, hebt aber nicht die Erklärungsqualität und Validität von VM. Ihr Beitrag zu Ergebnissen der Verkehrsnachfrage von VP ist nicht unumstritten. Deshalb ist jeder Eingriff dieser Art transparent zu dokumentieren. Projekt QUALIVERMO 23 (3.) Kalibrierung von Zwischenergebnissen der Verkehrsnachfrage: Darunter wird die Durchführung von Korrekturen nach einem formal definierten Korrekturverfahren (z.B. Matrixschätzverfahren VSTROM/Fuzzy oder nach dem „Prinzip des minimalen Informationsgewinns“ nach Sammer, Zelle) verstanden, bei dem mittels von Korrekturfaktoren, die keine Verhaltenparameterfunktion für einen Wirkungszusammenhang darstellen, Zwischenergebnisse (z.B. die Verkehrsmenge von Quell-Zielverkehrsbeziehungen einer Matrix) verändert werden, ohne eine in Bezug auf die Ursache-Wirkungszusammenhänge des Verkehrsverhaltens kausal begründete Ermittlungsregel anzuwenden. Das ist zum Beispiel dann der Fall, wenn als Kriterium das Ziel der bestmöglichen Übereinstimmung von modellierten zu beobachteten Verkehrsmengen dient, ohne damit eine Zunahme der Erklärungsqualität zu erreichen. Diese Art der Kalibrierung wird z.B. häufig bei VM zur Korrektur der Matrix der Verkehrsbeziehungen angewendet. Sie trägt zur Übereinstimmung des modellierten Bestandsplanfalls bzw. der Bestandsanalyse und der beobachteten Verkehrsnachfrage erheblich bei, hebt aber nicht die Erklärungsqualität und Validität des VM. Ihr Beitrag zu Ergebnissen der Verkehrsnachfrage von VP ist nicht unumstritten. Deshalb ist ein Eingriff dieser Art zu begründen und inhaltlich sowie bezüglich der Auswirkungen transparent zu dokumentieren. Es ist darauf hinzuweisen, dass ein gut kalibriertes VM keinesfalls den Grundsätzen einer hohen Validität genügen muss: Eine Verhaltensfunktion kann z. B. gut für einen linearen Ursache-Wirkungszusammenhang kalibriert sein, wenn der UrsacheWirkungszusammenhang aber eine monoton degressiv fallende Funktion als plausibel erscheinen lässt, ist die kalibrierte Funktion nicht valide (siehe Validierung und Validität eines VM). Koinzidenzverhältnis: Ein Maß für die Übereinstimmung von modellierten und beobachteten Verteilungen, wie zum Beispiel von Reiseweiten oder des Modal Splits. Die Spannweite des Koinzidenz-Verhältnisses bewegt sich zwischen 0 und 1,0. Der Wert 1,0 bedeutet völlige Übereinstimmung der modellierten mit der beobachteten Verteilung und stellt den maximalen Wert dar. Der Wert 0 bedeutet, dass beide Verteilungen vollkommen auseinander liegen. Drückt man das Koinzidenz-Verhältnis relativ aus, so gibt es die Übereinstimmung beider Verteilungen in Prozent an. Es ist zu beachten, dass die gewählte Klassenbreite der empirisch beobachteten Häufigkeitsverteilung das Ergebnis des Koinzidenzverhältnisses beeinflusst. Deshalb ist das Koinzidenzverhältnis von Verteilungen verschiedener Klassengrößen nicht vergleichbar. Konfidenzintervall von modellierten Wegenetzverkehrsstärken eines Verkehrsnachfragemodells: Es drückt den mit einer definierten statistischen Sicherheit (hier von 95%, das entspricht einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 %) wahrscheinlichen Schwankungsbereich des modellierten Mittel- bzw. Erwartungswerts der Wegenetzverkehrsstärke aus. Seine Berechnung stellt ein Näherungsverfahren dar (siehe Kap. 6.2). Das Konfidenzintervall wird als absoluter Wert (AKI) in der Einheit der Verkehrsstärke oder als relativer Wert (RKI) in % der betrachteten Verkehrsstärke ausgedrückt. Die Ermittlung kann ohne oder mit Berücksichtigung der unterschiedlichen Genauigkeit der beobachteten Querschnittszählungen erfolgen, wie sie zum Beispiel durch eine Kurzzeitzählung gegenüber einer Dauerzählung für die Ermittlung des jährlich durchschnittlichen Tagesverkehrs entstehen kann. Manuelle Eingriffe in Verkehrsmodellmechanismen und Regeln: Unter manuelle Eingriffe sind alle Veränderungen von Eingangsdaten oder Verhaltensparametern zu verstehen, die nicht nach explizit definierten und nachvollziehbaren und definierten Regeln oder Gesetzmäßigkeiten des VM erfolgen. Dazu zählen z.B. Veränderungen von generalisierten Kosten (Reisezeiten), um modellierte Wegenetzbelastungen oder Verkehrsnachfragewerte in Richtung einer erwünschten Zielgröße zu verändern. Grundsätzlich sind solche manuellen Eingriffe zulässig und üblich, sie sind aber zu begründen und in ihrem Inhalt und ihren Auswirkungen zu dokumentieren. Projekt QUALIVERMO 24 Maßnahme: Konzept für einen Handlungseingriff in ein definiertes Verkehrssystem mit einem definierten Bezugszeitpunkt (Bezugsjahr) und unter definierten Rahmenbedingungen zur Erreichung einer definierten verkehrspolitischen Zielsetzung. Matrix-Kalibrierung mittels beobachteter Querschnittszählungen: Diese Art der Matrixkalibrierung entspricht einer Kalibrierung von Verkehrsnachfragemodellen der dritten Art (siehe Kalibrierung). Sie dient der Korrektur der modellierten Verkehrsbeziehungen in der Art, dass an definierten Querschnitten des Wegenetzes die modellierten Verkehrsstärken mit den beobachteten bestmöglich übereinstimmen. Diese Art der Kalibrierung hebt nicht die Erklärungsqualität und Validität des Verkehrsnachfragemodells. Sie hat das Ziel, im Bestandsplanfall erkannte Modellierungsabweichungen von der beobachteten Nachfrage für die Prognose auszuschalten. Inwieweit dies dadurch gelingt, ist nicht nachweisbar. Peer Reviewing-Prozess des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung von Verkehrsnachfragemodellen: Peer Reviewing ist ein Evaluierungsinstrument mit externen Experten (Wikipedia 2009). In den USA wird dieses Instrument auch als projektbegleitendes Qualitätssicherungsinstrument in der Verkehrsnachfragemodellierung eingesetzt. Planfall: Ein Planfall (RVS 02.01.11), auch als Planungsfall (RVS 02.01.22), bezeichnet, besteht aus definierten, die Entwicklung bestimmenden Rahmenbedingungen, aus Einflussgrößen der Raumstruktur, des Verkehrsangebotes und aus definierten Maßnahmen (Maßnahmenbündel) mit Bezugsjahr. Sowohl das Maßnahmenbündel als auch die Rahmenbedingungen können in Varianten berücksichtigt werden. Um eine gute Vergleichbarkeit einerseits der Wirkungseffekte von Maßnahmenbündel über einen Betrachtungszeitraum und andererseits zwischen unterschiedlichen Maßnahmenbündel zu ermöglichen, werden Planfälle so definiert, dass in der Regel zumindest zwei Bezugsjahre für dasselbe Maßnahmenbündel sowie unterschiedliche Maßnahmenbündel für ein und dasselbe Bezugsjahr untersucht werden. Eine zentrale Rolle für das QM&QS stellt der Plannullfall für das Analysebezugsjahr (Bestandsplanfall) dar, weil eine valide Abbildung des Plannullfalls zum Analysezeitpunkt eine notwendige, aber nicht hinreichende Voraussetzung für die valide Abbildung der übrigen Planfälle mit Maßnahmen darstellt. Planfälle werden in folgende Kategorien eingeteilt: (1) Plannullfall zum Analysebezugsjahr (Bestandsplanfall): Dieser beschreibt den Zustand des Bestands für das Analysebezugsjahr ohne zu untersuchende Maßnahmen und entspricht dem Analyseplanfall. Dieser Planfall wird als Referenzplanfall für den Trendplanfall und die Maßnahmenplanfälle zum Analysebezugsjahr verwendet. (2) Plannullfall zu einem Prognosebezugsjahr (Trendplanfall): Dieser beschreibt den zukünftig wahrscheinlichen Zustand für ein Prognosebezugsjahr, wie sich die Verkehrsnachfrage unter den zu erwartenden zukünftigen Rahmenbedingungen und externen Einflussgrößen (Wohnbevölkerung, Motorisierung etc.) entwickelt, wenn alle fixierten und beschlossenen Maßnahmen realisiert und keine zu untersuchenden Maßnahmen berücksichtigt werden. Dieser Planfall dient als Referenzplanfall für Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr. (3) Maßnahmenplanfall zum Prognosebezugsjahr: Er auch als Prognoseplanfall oder Alternativenplanfall bezeichnet und beschreibt den Zustand des Trendplanfalls inklusive definierter zu untersuchender. (4) Maßnahmenplanfall zum Analysebezugsjahr: Dieser Planfall beschreibt den Zustand des Bestandes inklusive der zu untersuchenden Maßnahmen für den Analysezeitpunkt. Dieser Planfall ist nicht real, da zum Analysezeitpunkt die Maßnahmen nicht realisiert sind, und stellt deshalb einen Testplanfall dar, der einen fiktiven Zustand beschreibt. Er dient dazu, die Wirkungen der Maßnahmen auf den Bestandfall zu testen, ohne die zeitlichen Entwicklungsmechanismen zu berücksichtigen. Projekt QUALIVERMO 25 (5) Sensitivitätsplanfall: Dieser dient zur Analyse der Modellsensitivität, der Modellmechanismen und ihrer Plausibilitätsprüfung. Er ist durch die gegenüber dem Bestandsplanfall definierte Veränderung einer Eingangsgröße oder eines Modellparameters definiert. Mit seiner Hilfe kann die Elastizität der betrachteten Eingangsgröße oder des Modellparameters abgeschätzt werden (Kap. 6.9). (6) Testplanfall: Um die Plausibilität von Prognoseergebnissen zu überprüfen, können Testplanfälle mit Bezugsjahr definiert werden. Sie ermöglichen es insbesondere die Wirkungen der zeitlichen Veränderung der Eingangsdaten und der zu untersuchenden Maßnahmenwirkungen getrennt darzustellen und auf ihre Plausibilität getrennt zu analysieren. Testplanfälle sind in der Regel fiktive Planfälle, weil sie nicht in der Wirklichkeit auftretende Situationen beschreiben, wie z.B. „was wären die Auswirkungen von Maßnahmen, wenn diese heute schon realisiert wären“ (siehe (4) Maßnahmenplanfall zum Analysebezugsjahr). Aufschlussreich sind auch Testplanfälle, die z.B. keine Kapazitätsengpässe des Wegenetzes berücksichtigen. Damit kann z.B. der Effekt von Kapazitätsengpässen und der dadurch verursachte Umwegverkehr bzw. die dadurch verursachte Veränderungen der Verkehrsnachfrage offen gelegt werden. Wenn im Testplanfall nur die verkehrlichen Maßnahmen in Bezug auf das Teilmodell der Wegewahl berücksichtigt werden, so wird dieser Testplanfall als „Umlegungsprognose“ bezeichnet (siehe Kap. 6.10). Die Planfälle (1) bis (3) werden als Regelplanfälle bezeichnet. Planungsgebiet: räumlich abgegrenzter Bereich, welcher die zu untersuchenden Maßnahmen (Maßnahmen der Infrastruktur, der Verkehrsorganisation, der Preispolitik etc. als Teil der Planfälle) umfasst und für den alle relevanten verkehrlichen Auswirkungen dieser Maßnahmen vollständig abgebildet werden sollen (z.B. das Kernstadtgebiet eines Ballungsraumes); das Planungsgebiet ist ein Teil des Untersuchungsgebietes (siehe Untersuchungsgebiet); Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA): Dieser Wert ist ein relatives Streuungsmaß für die mittlere Abweichungen für eine Anzahl von Wertepaaren (z.B. modellierte gegenüber beobachteten Werten oder Differenzen von Werten zwischen zwei Planfällen) ausgedrückt in Prozenten. Er ist ein gutes Maß für die Genauigkeit einer Modellabbildung (siehe Kap. 7.1). Diese Abweichungen werden in der Statistik auch als Residuen bezeichnet. Dieser Wert kann auch als geeignetes Maß für die Beschreibung der Abweichungen bzw. Veränderung zwischen Eingangs- oder Ergebniswerten (z.B. zwischen der Wohnbevölkerung und dem Verkehrsaufkommen der Verkehrszellen) sowie zwischen einem Maßnahmenplanfall und dem dazupassenden Trendplanfall verwendet werden. In englische Sprache wird dieser Wert als „Root Mean Squared Error“ oder „Root Mean Squared Deviation“ bezeichnet. Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung von Verkehrsnachfragemodellen und Verkehrsprognosen: Darunter ist die Summe der Tätigkeiten zu verstehen, die einen Prozess bilden, der einerseits die Qualität, die Genauigkeit, eine hohe Validität (Abbildungsqualität) und eine hohe Ergebnisplausibilität eines implementierten Verkehrsnachfragemodells und seiner Ergebnisse auf dem neuesten Stand des Wissens garantieren und andererseits das Modell und seine Anwendung so transparent dokumentieren, dass eine eindeutige Nachvollziehbarkeit gegeben ist. Dazu gehört auch eine Übergabe aller Modelldaten und der Softwareparameter (Alexiadis 2009) vom Modellierer an den Auftraggeber. Der Begriff des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung von Verkehrsnachfragemodellen findet sich in der amerikanischen Literatur unter dem Begriff „Validierung von Verkehrsnachfragemodellen (Validation of Travel Demand Modelling)“, obwohl die Valdierung im eigentlichen Sinn als Überprüfung der Abbildungsqualität von VM nur einen Teil von QM&QS von VM beinhaltet. Qualitätsstandard (erreichter oder erwünschter): Im Zusammenhang mit Verkehrsnachfragemodellen ist darunter eine erwünschte oder erreichte Qualitätsnorm zu verstehen (z.B. ein Konfidenzintervall für eine modellierte Verkehrsbelastung eines Projekt QUALIVERMO 26 Wegenetzabschnittes von +- 30 % unter einer Irrtumswahrscheinlichkeit von z.B. 5 %) oder verbal in qualitativer Form beschriebene Qualitätsnorm. Der erwünschte Qualitätsstandard ist in der Regel von der beauftragten Institution zu definieren und der Aufragnehmer hat den erreichten Qualitätsstandard zu dokumentieren und dem erwünschten gegenüber zu stellen. Rahmenbedingungen eines Planfalles: Im Prinzip sind für Anwendungen von VM solche Kategorien von Rahmenbedingungen zu beachten, die einerseits die Entwicklung der Eingangsvariablen (z.B. die Raumstrukturdaten, die Verkehrsmittelverfügbarkeit) beeinflussen und andererseits auf die Verkehrsverhaltensgesetzmäßigkeiten (z.B. Verhaltensparameter) des VM einwirken. Hiezu zählen die Wirtschaftsentwicklung, die zu erwartenden und den Verkehr betreffenden rechtlichen Rahmenbedingungen, die Exekution der Raumordnung, gesellschaftliche Trends im Konsum- und Freizeitverhalten usw. Die Definition der Rahmenbedingungen ist deshalb von großer Bedeutung, weil sie die Bedeutung von „Wenn-dann-Bedingungen“ für die Ergebnisse einer Prognoseanwendung des VM darstellen. Die Definition der Rahmenbedingungen soll das Manko kompensieren, dass zukünftige Entwicklungen von Eingangsvariablen nicht genau vorhersehbar sind und die Möglichkeit eröffnen, dass verschiedene Entwicklungsszenarien auf ihre verkehrlichen Auswirkungen getestet werden können. Nicht zu vergessen ist, dass es auch Rückkoppelungseffekte zwischen Rahmenbedingungen von VM und den Ergebnissen der VM geben kann (wie z.B. zwischen der Verkehrsnachfrage, dem Verkehrsangebot und der raumstrukturellen Entwicklung; siehe Gleichgewichtsmodellierung), die bei jeder VM-Anwendung eine Überprüfung der Verträglichkeit und Plausibilität der Verkehrsnachfragemodellergebnisse mit den gewählten Rahmenbedingungen notwendig machen. Teilmodell eines Verkehrsnachfragemodells: Ein Teilmodell ist ein in sich mehr oder weniger abgegrenzter Arbeitsschritt eines Verkehrsnachfragemodells, der z.B. die Verkehrserzeugung, die Verkehrsverflechtung, die Verkehrsmittelwahl, die Verkehrswegewahl und die Tageszeitwahl oder eine Kombination von diesen abbilden. In der Regel sind diese Teilmodelle rückgekoppelt, um ein Gleichgewicht zwischen Verkehrsangebot und Verkehrsnachfrage sicherzustellen (siehe Gleichgewichtsmodellierung). Transportaufkommen: Transportmenge des Quell- und Zieltransportaufkommens im Güterverkehr, die pro Zeiteinheit in einer Quellzelle erzeugt und in einer Zielzelle angezogen wird. Sie kann den Gesamttransportverkehr repräsentieren oder nach Güterklassen und Verkehrsmittel unterteilt dargestellt werden. Transportbeziehung: Transportmenge des Güterverkehrs, die pro Zeiteinheit zwischen eine Quellzelle und einer Zielzelle auftritt. Sie kann den Gesamttransportverkehr repräsentieren oder nach Güterklassen und Verkehrsmittel unterteilt dargestellt werden. Untersuchungsgebiet: räumlich abgegrenzter Bereich, für welchen die relevante Verkehrsnachfrage, die das Planungsgebiet berührt, im VM abgebildet ist (siehe Planungsgebiet). Das Untersuchungsgebiet wird in das Planungsgebiet und das äußere Untersuchungsgebiet unterteilt. In der Regel werden im äußeren Untersuchungsgebiet nur Teilmengen der Verkehrsnachfrage abgebildet. Validität eines VM: Die Validität eines VM drückt die kausale Abbildungsqualität der im VM berücksichtigten Ursache-Wirkungszusammenhänge zwischen Eingangsvariablen (exogene Variable) und den der Verkehrsnachfrage (endogene Variable) aus. Eine gute Kalibrierung der Verhaltensparameter ist eine Voraussetzung, aber keine Garantie für eine gute Validität eines VM. Die Validität eines VM kann in Form einer Interpretation der für die Validierung relevanten Ergebnisse der Qualitätsindikatoren und der dokumentierten Arbeitsschritte dargestellt werden. Zu den relevanten Ergebnissen einer Validierung zählen insbesondere der Sensibilitätstest der Modellmechanismen (Kap.6.9), die Plausibilitätsprüfung mittels Testplanfällen (Kap. 6.10) und die Plausibilitätsprüfung durch Backcasting (Kap. 6.11). Projekt QUALIVERMO 27 Validierung eines VM: Die Validierung eines VM drückt den Vorgang der Prüfung der Abbildungsqualität und Validität eines VM dar. Sie beinhaltet wesentliche Schritte des QM&QS von Verkehrsmodellanwendungen. Verkehrsaufkommen: Verkehrsmenge des Quell- und Zielverkehrsaufkommen im Personenverkehr, die pro Zeiteinheit in einer Quellzelle erzeugt und in einer Zielzelle angezogen wird. Sie kann den Gesamtverkehr repräsentieren oder nach Verkehrszwecken und Verkehrsmittel unterteilt dargestellt werden. Verkehrsbeziehung: Verkehrsmenge im Personenverkehr, die pro Zeiteinheit zwischen einer Quellzelle und einer Zielzelle auftritt. Sie kann den Gesamtverkehr repräsentieren oder nach Verkehrszwecken und Verkehrsmittel unterteilt dargestellt werden. Verkehrsnachfragemodell (VM): Der Begriff Verkehrsnachfragemodell leitet sich aus dem englischen Begriff „travel demand model“ ab und wird auch häufig als „makroskopisches Verkehrsmodell“ im Gegensatz zu einem „mikroskopischen Verkehrsflussmodell bezeichnet, welches die Ströme von einzelnen Fahrzeugen und Verkehrsteilnehmern im Straßenraum modelliert. Der Begriff wird in zwei verschiedenen Formen verwendet: (1) Generell wird unter einem Verkehrsnachfragemodell eine Konzeption eines mathematisch-statistischen Modells verstanden, das aus Algorithmen, Rechenregeln, beobachteten Verkehrsverhaltensregeln und Gesetzmäßigkeiten sowie einer Modellierung des Verkehrsangebots und der Raumstruktur besteht. Mit Hilfe von definierten Eingangsvariablen der Raumstruktur, der Wegenetze und Verkehrsverhaltensparameter wird damit die Verkehrsnachfrage eines Untersuchungsgebietes als Ergebnis modelliert bzw. abgeschätzt. In der Regel besteht ein VM aus mehreren Teilmodellen (siehe Teilmodell eines Verkehrsnachfragemodells). Verkehrsnachfragemodelle werden in Form eines EDVProgramms operationalisiert und stehen als ein integrales Softwarepaket zur Verfügung, das für konkrete Untersuchungsgebiete angewendet werden kann. Eine Software eines VM verfügt über ein eigenes Eingabe- und Ausgabemodul. Kommentar: Es ist anzustreben, dass die Indikatoren und Arbeitsschritte des QM&QS soweit wie möglich in am Markt erhältliche Software implementiert werden. (2) In der Anwendung wird darunter ein mathematisch statistisches Verkehrsnachfragemodell verstanden, das für ein definiertes Untersuchungsgebiet inklusive der bereitgestellten Software implementiert ist. Das heißt, dass alle Eingangsdaten, Verhaltenparameter usw. gesammelt bzw. kalibriert vorliegen. So ein implementiertes Verkehrsnachfragemodell ist als anwendungsreif zu bezeichnen. Verkehrsspinne: Unter Verkehrsspinne wird die spezielle Darstellungstechnik der verkehrsmittelspezifischen Quell-Ziel-Verkehrsnachfrage eines oder mehrerer Wegequerschnitte (aber auch für Knoten und Verkehrszellen) für ein definiertes Wegenetz verstanden: Die Verkehrsmengen der Verkehrsbeziehungen, die über einen oder mehrere Wegenetzquerschnitte führen, werden auf dem Wegenetz entlang ihrer Routen maßstäblich in ihrer Breite aufgetragen. Damit entsteht ein klares Bild über Quellen und Ziele sowie Routen jener Verkehrsbeziehungen, die über einen oder mehrere definierte Wegenetzquerschnitte führen. Die Darstellung der Verkehrsspinne liefert einen guten Eindruck über die räumliche und entfernungsbezogene Verteilung des Verkehrs, der z.B. über die definierte(n) Zählstelle(n) führt. Die Bezeichnung „Spinne“ leitet sich daraus ab, dass die Breite der Wegenetzverkehrsstärke am definierten Wegenetzquerschnitt am breitesten ist und mit zunehmender Entfernung davon abnimmt. Dies erzeugt den optischen Eindruck einer Spinne. Da alle Wegenetzabschnitte, mit Ausnahme der definierten Wegenetzquerschnitte, nur einen Teil der tatsächlichen Verkehrsstärke darstellt, ist es zweckmäßig, die gesamte Verkehrsstärke an jedem Wegenetzabschnitt graphisch zu hinterlegen. Die Verkehrsnachfrage einer Verkehrsspinne wird durch eine Matrix der Verkehrsbeziehungen und der entsprechenden Reiseweitenverteilung charakterisiert. Projekt QUALIVERMO 28 Verkehrszelle bzw. Verkehrsbezirk: Sie stellen eine räumliche Aggregationseinheit dar, die sowohl das Untersuchungsgebiet, als auch das Planungsgebiet unterteilt; sie soll als ein Vielfaches von statistischen Zählsprengeln und Gebietskörperschaften (Gemeinden) gebildet sein, um eindeutig zuordenbare Daten der räumlichen Struktur für jede Verkehrszelle bzw. Verkehrsbezirk verfügbar zu haben. Verkehrszweck: Er beschreibt den Zweck des Aufsuchens eines Zieles im Personenverkehr; in der Regel werden folgende Verkehrszwecke für die Verkehrsnachfragemodellierung unterschieden: Personenwirtschaftsverkehr, Berufsund Ausbildungspendlerverkehr-, Einkaufs- und Erledigungsverkehr, Freizeitverkehr, zum Teil auch Urlauberreise- und Urlauberlokalverkehr usw. Zielgrößen der Verkehrsnachfrage in Bezug auf QM&QS: Darunter sind jene Ergebnisvariablen der Verkehrsnachfrage zu verstehen, für die bestimmte Qualitätsstandards (z.B. Genauigkeit, Konfidenzintervall) erreicht werden (sollen); eine zentrale Zielgröße für viele VM-Anwendungen oder VP stellt die Verkehrsstärke oder Verkehrsbelastung eines Wegenetzes, das Quell- und Zielverkehrsaufkommen eines Verkehrsbezirkes oder die QuellZielbeziehungen einer Matrix der Verkehrsbeziehungen dar. 5 Zielsetzung des Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung für Verkehrsnachfragemodelle hat zum Ziel, dass Ergebnisse von Verkehrsnachfragemodellierungen eine bestmögliche Genauigkeit nach dem aktuellen Stand des Wissens aufweisen. QM&QS bedingt, dass der Prozess der Verkehrsnachfragemodellierung keine „Black Box“ darstellt, sondern nachvollziehbar ist. Deshalb kommt der Transparenz und Offenlegung ein zentraler Stellenwert im QM&QS von Verkehrsnachfragemodellen zu. Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung für Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellen im Sinne dieses Merkblattvorschlages verfolgt im Detail folgende Ziele: Hebung des Stellenwerts von und des Bewusstseins für Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung von Verkehrsnachfragemodellen; Die Erfahrung zeigt, dass die bewusste Beachtung von QM&QS in alle Bereichen, wo QM&QS eingeführt wurde, einen deutliche Anhebung der Qualität bewirkte. Dieser Effekt ist auch für die Anwendung von Verkehrsmodellen zu erwarten. Bestmögliche Offenlegung der zu erwartenden Genauigkeit und Unsicherheit des Verkehrsnachfragemodells sowie des Fehlerrisikos für die Modellergebnisse der Verkehrsnachfrage und ihrer Kennwerte wie Reisezeiten, Verkehrsaufkommen, Verkehrsleistungen usw.; Offenlegung und Transparenz der Modellmechanismen und Verhaltensparameter sowie der Möglichkeiten und Grenzen einer validen Abbildung von Maßnahmenwirkungen auf das Verkehrsverhalten (Vermeidung von „Black-Box-Anwendungen“). Alle Modellschritte sowie alle aus welchen Gründen auch immer durchgeführten manuellen Eingriffe, die ein Abweichen von den definierten Ursachen-Wirkungszusammenhängen eines VM und damit eine Korrektur der Modellgesetzmäßigkeiten bewirken, sind offenzulegen. Definition der erwünschten Zielsetzungen des VM und der Qualität der Ergebnisse vor Beginn der Arbeiten an einer VM-Anwendung sowie Überprüfung und Offenlegung, inwieweit sie mit dem VM-Ergebnis erfüllt werden; Offenlegung der zu Grunde gelegten Rahmenbedingungen und Eingangsdaten für das VM; Projekt QUALIVERMO 29 Standardisierte Abschätzung der Qualität der VM-Ergebnisse durch Definition von standardisierten Arbeitsschritten, Darstellungstechniken (Abbildungen und Tabellen), Kennwerten und Indikatoren des QM&QS; Standardisierte Dokumentation (EN ISO 9001, 2008). Kommentar: Ergebnisse eines VM stellen die Basis für die Beurteilung der Zweckmäßigkeit von Verkehrsmaßnahmen und Verkehrsinvestitionen dar (siehe RVS 02.01.22, FSV 2010). Letztendlich sind fast alle Bewertungsindikatoren von der Verkehrsnachfrage abhängig. Die Fahrzeugbetriebskosten, die Reise- und Transportzeiten, die Unfall- und Umweltwirkungen, sowie der Nutzen des induzierten oder unterdrückten Verkehrs (die Konsumentenrente) stehen in einer sehr direkten Korrelation zur Verkehrsnachfrage, nämlich in einem nahezu linearen Zusammenhang. Sie machen häufig bis zu zwei Drittel der monetären Wirkungen von Infrastrukturmaßnahmen aus. Die Investitions-, Betriebs- und Erhaltungskosten der Infrastruktur stehen über die Bemessungsverkehrsmenge auch in einer Wechselbeziehung zur Verkehrsnachfrage, allerdings ist dieser Zusammenhang in der Regel nicht linear bzw. stetig. Das heißt, dass die Verkehrsnachfrage damit einen zentralen Einfluss auf die Entscheidungsgrundlagen hat. In der Regel geben heute übliche VM-Anwendungen keinen Hinweis auf die Genauigkeit und Qualität von Ergebnissen. Die ermittelte Verkehrsnachfrage geht in der Regel als Punktschätzungen in Bewertungsverfahren ein. Sie erhöhen damit die systemimmanent innewohnende Unsicherheit der Ergebnisse von Bewertungsverfahren in einem signifikanten Ausmaß und sollten deshalb bestmöglich offengelegt werden. Die standardisierte Abschätzung der VM-Ergebnisse dient zur Unterstützung, um einerseits den Zusammenhang zwischen Qualitätsanforderungen und den dafür benötigten Aufwand transparent zu machen und um andererseits zu vermeiden, dass vorliegende Ergebnisse von VM-Anwendungen in ihrer Ergebnisgenauigkeit und Qualität nicht überfordert bzw. überschätzt werden. Eine noch zu diskutierende Frage stellt die sachgerechte Verwendung, Verarbeitung und Interpretation von Konfidenzintervallen für Verkehrsnachfragedaten im Rahmen von Nutzen-Kostenuntersuchungen dar. 6 Arbeitsschritte für QM&QS von Verkehrsnachfragemodellanwendungen Folgende Arbeitsschritte sind für ein vollständiges QM&QS von VM-Anwendungen definiert: Dokumentation des Auftraggebers, des Modellanwenders sowie der Zielsetzung der Modellanwendung; Zielsetzungen der Verkehrsnachfragemodellanwendung (EN ISO 9000, 2005; EN ISO 9001, 2008); Systemabgrenzung für QM&QS von Verkehrsnachfragemodellanwendung; Modelleingabedaten; Verkehrserzeugung und Verkehrsanziehung; Verkehrsverflechtung (Verkehrszielwahl, Verkehrsverteilung); Verkehrsmittelwahl; Verkehrswegewahl (Verkehrsumlegung); Tageszeitwahl; Sensitivitätstest der Modellmechanismen; Plausibilitätsprüfung mittels Testplanfällen; Plausibilitätsprüfung mit Backcasting; Plausibilitätsprüfung mittels Verkehrsspinne; Plausibilitätsprüfung mittels planlicher Darstellung der Verkehrswegewahl. Projekt QUALIVERMO 30 Abgestimmter Aufwand für QM&QS nach dem Verwendungszweck der Ergebnisse von Verkehrsnachfragemodellen Die Zielsetzung einer VM-Anwendung soll für die Art und den Anspruch des QM&QS maßgebend sein, um den Aufwand im vertretbaren Rahmen zu halten. Deshalb ist in folgende Hauptgruppen von VM-Anwendungen zu kategorisieren, für die eine unterschiedliche Schwerpunktsetzung des QM&QS zweckmäßig ist: (1) Basisverkehrsnachfragemodell für mehrmalige Anwendung: Darunter ist die neue Erstellung eines VM für ein definiertes Untersuchungsgebiet zu verstehen, das als Basis für eine mehrmalige Anwendung in Zukunft für verschiedene oder derzeit noch nicht komplett absehbare Anwendungsfälle vorgesehen ist. In diesem Falle ist ein besonderes Augenmerk auf das QM&QS bezüglich der validen Abbildung des Bestandsplanfalls zu legen. D.h. die Qualitätsansprüche sind auf sehr anspruchsvollem Niveau zu definieren (z.B. Nationale Verkehrsmodelle oder Verkehrsmodelle für Länder und Ballungsräume). (2) VM-Anwendung mit großer Tragweite: Diese sind VM-Anwendungen, die für die Beurteilung der Auswirkungen von schwer reversiblen Infrastrukturmaßnahmen und verkehrspolitischen Maßnahmen durchgeführt werden und von großer Tragweite aus finanzieller, ökologischer, ökonomischer, sozialer und volkswirtschaftlicher Sicht sind. Auch in diesem Fall sind die Qualitätsansprüche anspruchsvoll auf hohem Niveau zu definieren (z.B. VM-Anwendungen für Infrastrukturentscheidungen eines alpenquerenden Tunnels). (3) VM-Anwendung mit geringer Tragweite: Hierunter sind VM-Anwendungen zu verstehen, die für die Beurteilung der Auswirkungen von kleinen Infrastrukturmaßnahmen und verkehrspolitischen Maßnahmen von geringer Tragweite und unerheblichen Umfang, wie z.B. einer zusätzlichen Anschlussstelle einer bestehenden Autobahn oder die Einführung einer Buslinie angewendet werden. In diesem Falle sind die Qualitätsansprüche mit einem geringen Anspruchsniveau zu definieren. Für eine konkrete VM-Anwendung ist anhand der für QM&QS von VM entwickelten Checkliste (siehe Kapitel 9) zu entscheiden, welche Anwendungsschritte und Qualitätsindikatoren durchzuführen bzw. zu erarbeiten sind. QM&QS für Verkehrsnachfragemodell des Personen- und Güterverkehrs Die Arbeitsschritte für QM&QS für die Anwendung von Verkehrsnachfragemodellen gelten im Prinzip sowohl für VM des Personenverkehrs als auch des Güterverkehrs. Die Terminologie ist im Merkblattentwurf auf den Personenverkehr abgestimmt. Für den Güterverkehr sind die Begriffe in folgender Weise zu ersetzen: Verkehrsaufkommen durch Transportaufkommen, Verkehrsbeziehung durch Transportbeziehung, Verkehrsleistung durch Transportleistung; Verkehrszweck durch Güterklasse; Binnen-, Quell-, Ziel- und Durchgangsverkehr durch Binnen-, Quell-, Ziel- und Durchgangstransportaufkommen in Bezug zum Planungsgebiet, sowie Binnen-, Import-, Export- und Transittransportaufkommen, wenn sich das Planungsgebiet mit dem betrachteten Staatsgebiet deckt. Kommentar: Es ist einschränkend festzustellen, dass die zentrale Frage, welche Verkehrsnachfragemodell mit welcher Detaillierung und in welchem Maßstab für welche verkehrsplanerische Aufgabenstellung geeignet ist, nicht im Rahmen dieses Merkblattentwurfs möglich ist. Dies würde den Rahmen sprengen und kann nur in Form eines Handbuchs für Verkehrsnachfragemodellierung beantwortet werden. Es ist aber Thema dieses Merkblattentwurfs, zu überprüfen, welche verhaltensrelevanten Wirkungsbereiche mit dem angewendeten Verkehrsmodell in welchem Aggregationsniveau abgebildet werden sollen und wie dies im verwendeten Verkehrsnachfragemodell erfolgt (Kap. 6.2 Systemangrenzung) Projekt QUALIVERMO 31 In der Praxis stellt sich häufig das Problem, dass für eine VM-Anwendung ältere Daten und vorhandene VM zu verwenden sind, die nicht gut dokumentiert sind, die in mehreren Stufen fortgeschrieben wurden und für die keine systematische Kalibrierung der Verhaltensparameter durchgeführt wurden. In diesem Falle werden nicht alle Ansprüche eines wünschenswerten QM&QS durchgeführt werden können. Gerade in diesen Fällen ist es aber zweckmäßig, bestimmte Arbeitsschritte, wie z.B. die Ermittlung von Konfidenzintervallen für Schlüsselkenngrößen der Verkehrsnachfrage durchzuführen und offen zu legen, um zumindest einen Überblick über die Verlässlichkeit der Ergebnisse der Verkehrsnachfrage zu erhalten und dem Auftraggeber bewusst zu machen. Häufig wird argumentiert, dass in der Praxis der Vergabe von VM-Anwendungen für QM&QS keine Mittel zur Verfügung stehen und letzten Endes offengelegte Unsicherheiten von Ergebnissen zur Verunsicherung der Beteiligten bei Planungsentscheidungen beitragen. Durch die Definition einer Palette von Arbeitsschritten in Form eines Merkblattes wird der Stand des Wissens zur QM&QS von VM definiert. Im konkreten Anwendungsfall soll einerseits der Auftraggeber verantwortlich entscheiden, welche Ansprüche an das QM&QS der VM aus seiner Sicht gestellt und im Rahmen der Auftragsvergabe finanziert werden und andererseits der Modellanwender die erreichbare Genauigkeit mit dem anzuwendenden VM und den zu Grunde gelegten, vorhandenen Daten offenzulegen. Letztendlich stellt diese Vorgangsweise eine entscheidungspolitische „Entlastung“ von beauftragten Modellanwendern dar, die letztendlich den Entscheidungsträgern für eine Planungsentscheidung die ihnen zufallende Verantwortung zuweist. 6.1 Dokumentation des Auftraggebers, des Modellanwenders sowie der Zielsetzung der Verkehrsnachfragemodellanwendung Der Auftraggeber und der Modellanwender sind mit dem Namen der verantwortlichen Personen, Kontaktpersonen zu dokumentieren sowie die verwendete Verkehrsnachfragemodellsoftware, die Verfügbarkeit für Dritte samt Kontaktinformationen (siehe Tab. 6.1-1). Die Zielsetzung der Verkehrsnachfragemodellierung und der Anwendung sind insbesondere für folgende Themen offenzulegen: Maßnahmen und Anwendungsfälle, für die definierte Ergebnisse des VM in einer definierten Genauigkeit abzubilden sind; Zielgröße der räumlichen Aggregationseinheiten, für die eine Abbildung erwünscht ist; Zielgröße der Wegenetzkategorie, für welche eine Abbildung der Verkehrsnachfrage der zu untersuchenden Planfälle erwünscht ist; Inhaltliche Definition der Verkehrsnachfrage, die mit dem Modell abgebildet werden soll (Verbale Beschreibung der zu modellierenden Verkehrsnachfrage). Kommentar: VM werden für unterschiedliche Zielsetzungen für eine Anwendung konzipiert. Diese Zielsetzungen bestimmen die Konzeption sowie den Anwendungsspielraum des Modells und sind deshalb offen zulegen. Insbesondere sind die in den Planfällen zu untersuchenden Maßnahmen von zentraler Bedeutung für die zu berücksichtigende Maßnahmensensitivität und die vorzunehmende Kalibrierung, sowie die Aggregationseinheiten bzw. Größe der Verkehrszellen und der Detaillierungsgrad des Wegenetzes, welche die räumliche Abbildungsgenauigkeit bestimmen. Die Zielsetzungen werden in der Regel vom Auftraggeber definiert und sind vom Auftragnehmer in der Systemabgrenzung umzusetzen und zu konkretisieren. Gegebenenfalls sind Unverträglichkeiten der Ansprüche und der Möglichkeiten mit den vorhandenen Daten und VM festzuhalten. Projekt QUALIVERMO 32 Tab. 6.1-1: Allgemeine Verkehrmodelldokumentation (Auftraggeber, Ersteller und Anwender des Verkehrsnachfragemodells und Zielsetzungen der Modellanwendung) Charakteristika der zeitlichen Systemabgrenzung Dokumentation Kommentar Bezeichnung des Verkehrsnachfragemodells Auftraggeber: Organisation, Kontaktadresse, verantwortliche Personen, Kontaktpersonen (Name, Telefonnummer, e-Mail) Verkehrsnachfragemodellersteller und Anwender: Organisation, Kontaktadresse, verantwortliche Personen, Kontaktpersonen (Name, Telefonnummer, e-Mail) Beauftragungs- und Fertigstellungsdatum (Monat, Jahr) Zielsetzung der VM-Anwendung Maßnahmen- und Anwendungsfälle Zielgrößen der räumlichen Aggregationseinheiten im Planungsgebiet (statistische Einheit) Wegenetzkategorie, für die die Modellabbildung erfolgen soll (z.B. Straßen- und ÖV-Linientyp) Verbale Beschreibung der zu modellierenden Verkehrsnachfrage Verwendete Software (Bezeichnung, Hersteller, Version, Kontaktadresse) Verfügbarkeit des Verkehrsnachfragemodells inkl. Rahmenbedingungen (Weitergabe an Dritte, Datenschutz etc.) Projekt QUALIVERMO 33 6.2 Systemabgrenzung für QM&QS zur Anwendung eines Verkehrsnachfragemodells Kommentar: Der Arbeitsschritt der Systemabgrenzung dient einerseits zur Festlegung der Anforderungen für eine geplante VM-Anwendung (z.B. durch den Auftraggeber) und andererseits zur Dokumentation der in einem konkreten Anwendungsfall vorgenommenen Systemabgrenzung durch den VM-Anwender (z.B. durch einen Auftragnehmer). Diese Systemabgrenzung soll die Grenzen und Möglichkeiten der VM-Anwendung aufzeigen und eine einwandfreie Interpretation der Ergebnisse sicherstellen. 6.2.1 Zeitliche Systemabgrenzung Folgende Informationen sind für die Definition des zeitlichen Bezugsystems der Verkehrsnachfrage und des Verkehrsangebotes aufzubereiten und zu dokumentieren: Nennung der Zielvariablen, welche als wesentliches Ergebnis modelliert werden soll (z.B. als Basis der Mengengerüstermittlung eines Bewertungsverfahrens), Definition der Verkehrsmengeneinheit der modellierten Zielvariablen der Verkehrsnachfrage pro Zeiteinheit (Stunde, Tag, Woche, Jahr usw.), wie z.B. Personenwege pro Tag (24 h) für den öffentlichen und motorisierten Individualverkehr; Bezugswochentage der Verkehrsnachfrage, wie z.B. Werktagsverkehr oder Wochenendverkehr; Jahreszeitlicher Bezugszeitraum mit Verkehrsart (Jahr, Saison wie Frühjahr, Sommer etc; Spitzenverkehr, Durchschnittsverkehr) wie z.B. jahresdurchschnittlicher Werktagsnormalverkehr, Urlauberverkehr am Wochenende ; Analysebezugszeitpunkt (Analysebezugsjahr für den Bestandsplanfall) als Basis der Modellkalibrierung; Prognosebezugszeitpunkt (Prognosebezugsjahr) für die zu untersuchenden Planfälle. Tab. 6.2.1-1: Dokumentation der zeitlichen Systemabgrenzung Charakteristika der zeitlichen Systemabgrenzung Kennwerte Kommentar Zu modellierende Zielvariable der Verkehrsnachfrage und der entsprechenden Einheit der Verkehrsmenge pro Zeiteinheit Bezugswochentag der Verkehrsnachfrage Jahreszeitlicher Bezugszeitraum mit Verkehrsart (Saison wie Frühjahr, Sommer etc; Spitzenverkehr, Durchschnittsverkehr) Analysebezugszeitpunkt (Analysebezugsjahr) für den Bestandsplanfall Prognosebezugszeitpunkt (Prognosebezugsjahr) für die Maßnahmenplanfälle Projekt QUALIVERMO 34 6.2.2 Räumliche Systemabgrenzung Die Räumliche Abgrenzung des Untersuchungsgebietes erfolgt in zwei Teilen und ist graphisch und tabellarisch zu dokumentieren: (1) Planungsgebiet, für welches die zu untersuchenden Maßnahmen (Maßnahmen der Infrastruktur, der Verkehrsorganisation, der Preispolitik etc. als Teil der Planfälle) auf ihre verkehrlichen Auswirkungen untersucht werden (z.B. das Kernstadtgebiet eines Ballungsraumes); Eine erwünschte Genauigkeit der Modellabbildung bezieht sich in der Regel auf die Verkehrsnachfrage, bezogen auf das Planungsgebiet; (2) Untersuchungsgebiet, bzw. äußeres Untersuchungsgebiet, in dem keine Maßnahmen für die Planfälle zu untersuchen sind, dessen Verkehr aber das Planungsgebiet berührt und daher die Verkehrsnachfrage im Planungsgebiet mitbestimmt (z.B. das Umland eines Ballungsgebietes). Folgende Informationen sind für die Definition des räumlichen Bezugsystems der VM aufzubereiten und zu dokumentieren: Dokumentation des Untersuchungs- und des Planungsgebietes in graphischer und tabellarischer Form mit eindeutiger Zuordnung der Verkehrszellen bzw. Verkehrsbezirke; Zoneneinteilung für das Untersuchungs- und Planungsgebiet in Verkehrszellen bzw. Verkehrsbezirke, sowohl graphisch in Planform und auch in Tabellenform inklusive einer eindeutigen Zuordnung zu offiziellen statistischen Aggregationseinheiten (mit eindeutiger Identifikationsnummer und Namen); Tab. 6.2.2-1: Dokumentation der räumlichen Systemabgrenzung – räumliche Aggregationseinheiten (Verkehrszellen bzw. Verkehrsbezirke) im Planungs- und Untersuchungsgebiet Nr. Name der Verkehrszelle / des Verkehrsbezirks Statistische Aggregationseinheit (Sprengel, Gemeinde, Politischer Bezirk etc.) Kommentar 6.2.3 Inhaltliche Systemabgrenzung Folgende Informationen sind für die Definition der inhaltlichen Abgrenzung der Verkehrsnachfrage aufzubereiten und zu dokumentieren (Tab. 6.2.3-1). Der Zweck der inhaltlichen Systemabgrenzung liegt in der Offenlegung der Definition der Verkehrsnachfrage, welcher Verkehr im VM abgebildet ist: Abgebildete Verkehrsnachfrage, unterschieden nach Personenverkehr und Güterverkehr mit den entsprechenden Verkehrsmengeneinheiten (Personenwege, Fahrzeugfahrten, Gütermenge etc.) pro Zeiteinheit; Abgebildete Verkehrsnachfrage, unterschieden nach Verkehrsmitteln (Fußgänger-, Rad-, öffentlicher Verkehr, motorisierter Individualverkehr unterschieden nach Lenker und Mitfahrer) mit den entsprechenden Verkehrsmengeneinheiten (Personenwege, Fahrzeugfahrten , Gütermenge etc.) pro Zeiteinheit; Abgebildete Verkehrsnachfrage, unterschieden nach Verkehrsträgern (Straßenverkehr, Schienenverkehr etc.) mit den entsprechenden Verkehrsmengeneinheiten (Personenwege, Fahrzeugfahrten, Gütermengen etc.) pro Zeiteinheit; Projekt QUALIVERMO 35 Abgebildete Verkehrsnachfrage unterteilt in Verkehrszwecke (Klassifizierung nach Verkehrszwecken mit Angabe der zu Grunde gelegten Quell-Zielzwecken (wie z.B. WohnungArbeitsplatz, WohnungEinkaufen etc.); Abbildung der Verkehrsnachfrage als Gesamtverkehrs- oder Teilverkehrsmenge in Bezug auf das Planungs- und Untersuchungsgebiet bzw. die Verkehrszellen und Verkehrsbezirke; Erfolgt eine Abbildung der induzierten Verkehrnachfrage im Verkehrsnachfragemodell? Kommentar: In der Regel wird die Verkehrsnachfrage der betrachteten Verkehrsmittel im Planungsgebiet vollständig als Gesamtverkehr abgebildet. Ausgenommen davon kann gegebenenfalls der von Verkehrszellen interne Binnenverkehr sein, der in manchen VM nicht oder nur teilweise (z.B. vollständige Abbildung in der Verkehrserzeugung, Anziehung und in der Matrix der Verkehrsbeziehungen, keine Abbildung in der Wegenetzverkehrsstärke) abgebildet wird. Dieser Teil der inhaltlichen Systemabgrenzung dient zur eindeutigen Definition, welche Art und Teile der Verkehrsnachfrage im VM abgebildet ist. Sie ermöglicht eine sachgerechte Interpretation des Ergebnisses des VM und definiert wesentliche methodische Anforderungen an das VM. Eine Ausweisung der quantitativen Ergebnisse der Verkehrsnachfrage unterteilt in diese Teilbereiche der inhaltlichen Systemabgrenzung ist an dieser Stelle nicht gefordert. Folgende Informationen sind für die Definition der inhaltlichen Abgrenzung des Verkehrsangebotes aufzubereiten und zu dokumentieren (Tab. 6.2.3-1): Vollständige oder teilweise Abbildung des Verkehrsangebots der Wegenetze im Planungsgebiet, unterschieden nach Wegenetz der betrachteten Verkehrsmittel und Verkehrsträger sowie nach definierter Wegenetzkategorie (z.B. Hochrangiges Straßennetz wie Autobahnen, Schnellstrassen und sonstige Hauptverkehrsstraßen, Eisenbahnwegenetz und Zubringerlinien im Planungsgebiet liniengenau etc.) Kommentar: Je nach Zielsetzung der VM-Anwendung wird das Wegenetz der betrachteten Verkehrsmittel im Planungsgebiet für die einzelnen Wegenetzkategorien vollständig oder teilweise abgebildet. Z.B. für den Straßenverkehr bei einem großräumigen VM wird das Autobahn- und Schnellstraßennetz sowie die sonstigen Haupt- und Verkehrsstraßen streckentreu abgebildet, das untergeordnete Straßennetz nur teilweise als „repräsentative“ Zubringer und Einfüllstrecken. Für ein städtisches Modell werden z.B. alle S-Bahn-, U-Bahn-, Straßenbahn- und Buslinien linientreu abgebildet, während die Zu- und Abgangswege nur teilweise als „repräsentative“ Zu- und Abgangswege bzw. Einfüllstrecken dargestellt werden. Projekt QUALIVERMO 36 Tab. 6.2.3-1: Dokumentation der inhaltlichen Systemabgrenzung der Verkehrsnachfrage und des Verkehrsangebotes Definition der abgebildeten Verkehrsnachfrage Kommentar Abgebildete Verkehrsnachfrage Personen- und Güterverkehr mit relevanten Verkehrsmengeneinheiten pro Zeiteinheit Abgebildete Verkehrsmittel bzw. Verkehrsträger mit relevanten Verkehrsmengeneinheiten pro Zeiteinheit Abgebildete Verkehrszwecke (Bezeichnung der Verkehrszwecke mit Angabe der Definition mit QuellZiel-Zweckzuordnung) Abbildung als Gesamt- oder Teilverkehr Abbildung des Binnen-, Ziel-, Quell-, Durchgangs- und Außenverkehrs in Bezug auf das Planungsgebiet als Gesamt- oder Teilverkehr Abbildung des Zell-Binnenverkehrs im Planungsgebiet als Gesamtoder Teilverkehr Abbildung des induzierten Verkehrs Abgebildetes Verkehrsangebot Verkehrsangebot der Wegenetze unterteilt nach Verkehrsmitteln und Wegenetzkategorien 6.2.4 Erwünschte Anforderungen an QM&QS Erwünschte Anforderungen an das QM&QS sind vor Beginn der Arbeiten von VMAnwendungen zu definieren. Sie stellen die erwünschten Qualitätsstandards dar und sind in der Ergebnisdokumentation auf die Zielerreichung zu überprüfen, interpretieren und dokumentieren. In der Regel werden sie vom Auftraggeber vorgegeben. Folgende Informationen sind für die Definition der angestrebten bzw. der realisierten Anforderungen an das QM&QS aufzubereiten und zu dokumentieren: Zielgröße(n) der Verkehrsnachfrage, für die bestimmte Qualitätsstandards zu erreichen bzw. Qualitätskennziffern anzugeben sind; Unter diesen Zielgrößen sind z.B. die Verkehrsstärke oder Verkehrsbelastung eines Wegenetzes, das Quell- und Zielverkehrsaufkommen eines Verkehrsbezirkes oder die Übereinstimmung von modellierten und beobachteten Reiseweitenverteilungen als Kenngröße der Abbildung der raumstrukturellen Modellierungsqualität usw. zu verstehen. Definition der Qualitätskennziffern, für die definierten Zielgröße(n) der Verkehrsnachfrage der Qualitätsstandards erfüllt werden; Darunter ist die mathematische Ausformulierung bzw. standardisierte Ermittlung dieser Qualitätskennziffer gemeint, wie sie in dem Kap.7 beschrieben ist. Projekt QUALIVERMO 37 Definition des erwünschten Qualitätsstandards für die definierte Qualitätskennziffer in quantitativer Form; Er stellt eine numerisch erwünschte Qualitätsnorm dar, wie z.B. ein Konfidenzintervall für eine modellierte Verkehrsstärkenklasse des Wegenetzes von +30 % unter einer definierten Irrtumswahrscheinlichkeit von z.B. 5 %. Insbesondere ist zu spezifizieren, welche Anforderungen durch das VM mit seinen kausalen Wirkungsmechanismen ohne händische Eingriffe erreicht werden sollen oder ob dokumentierte händische Eingriffe (z.B. von einer allgemeinen Regel abweichende Reisezeitkorrekturen in einzelnen Wegenetzabschnitten) oder dokumentierte Korrekturschritte z.B. durch eine Matrixkalibrierung über Querschnittsbelastungen zulässig sind. Da diese Qualitätsanforderungen die Verfügbarkeit entsprechender, beobachteter Daten voraussetzt, die durch eine unabhängige und repräsentative Erhebung im Planungs- bzw. Untersuchungsgebiet erfolgen sollte, ist zu beschreiben, auf welche Erhebungsdaten sich dieser Qualitätsstandards beziehen. So empfiehlt es sich, dass vor Beginn der Arbeiten an der VM-Anwendung z.B. für die Konfidenzintervallermittlung von Verkehrsstärkenklassen eine genaue Definition der Querschnittszählstellen oder für den Vergleich von Reiseweitenverteilung die Festlegung der zu Grunde zu legenden Erhebungsdaten erfolgt. Tab. 6.2.4-1: Dokumentation der Definition der Anforderungen an QM&QS für die Verkehrsmodellanwendung und Verkehrsprognose Dimensionen des QM & QS Definition der Qualitätsanforderungen und Qualitätssicherung Kommentar Zielgröße 1 Zielgröße der Verkehrsnachfrage, für die bestimmte Qualitätsstandards zu erreichen bzw. Qualitätskennziffern anzugeben sind Definition der Qualitätskennziffern, für die definierte Zielgröße 1 der Verkehrsnachfrage Definition des erwünschten oder erreichten Qualitätsstandards der Zielgröße 1 in quantitativer Form Definition der für die Ermittlung der Qualitätskennziffer anzuwendenden Beobachtungsdaten Zielgröße 2 . . Kommentar: Wesentliche Voraussetzung des QM&QS für VM-Anwendungen und für Verkehrsprognosen ist einerseits vor Beginn der Arbeit die genaue Definition der Zielgrößen, für welche bestimmte zu definierende Qualitätsstandards erreicht werden sollen (durch den Auftraggeber) und vor Abschluss der Arbeiten die erreichten Qualitätsstandards (durch den Auftragnehmer) zu ermitteln und zu dokumentieren sind. Unter Zielgröße ist z.B. die Verkehrsstärke eines definierten Wegeabschnittes, wie einer Anschlussstelle, mit der Angabe von angestrebten Konfidenzintervallgrößen zu verstehen. Zielgrößen können auch Projekt QUALIVERMO 38 ein komplettes Wegenetz des Planungsgebietes sein, für das in Relation zu Verkehrsstärkeklassen bestimmte Konfidenzintervall nicht überschritten werden sollen. Im Sinne einer Operationalisierung des QM&QS sind die Qualitätskenngrößen, auf die sich die Qualitätsstandards beziehen, eindeutig festzulegen. Eine Überprüfung des Qualitätsstandards für den Analysezeitpunkt setzt voraus, dass für die definierten Kenngrößen der Verkehrsnachfragemodellierung unabhängige Erhebungswerte für eine ausreichende Stichprobe für den betrachteten Zeitpunkt zur Verfügung stehen. 6.2.5 Rahmenbedingungen der externen Entwicklung für Verkehrsprognosen mittels VM Alle für Verkehrsprognosen relevanten Rahmenbedingungen und Annahmen sind unter Beachtung der zeitlichen Systemabgrenzung (Kap. 6.2.1) zu definieren. Diese sind qualitativ und wenn möglich auch quantitativ zu beschreiben. Unter relevanten Rahmenbedingungen sind solche mögliche Entwicklungen für den Anwendungszeitraum der Prognose und des VM zu verstehen, die sich sowohl auf die Verkehrsnachfrage, als auch auf das Verkehrsangebot im Untersuchungsgebiet auswirken bzw. auswirken können. Diese definierten Rahmenbedingungen und Annahmen sind derart zu operationalisieren, dass für sie mittels geeigneter Indikatoren die Entwicklungsannahmen charakterisiert sind. Es sind jene Eingangsgrößen des VM sowie VM-Mechanismen auszuweisen und in ihrer Funktion zu beschreiben, die in der VM-Anwendung Berücksichtigung finden. Für alle verkehrsrelevanten Entwicklungsfelder sind die Annahmen der Rahmenbedingungen in Bezug auf eine mögliche Trendentwicklung sowie etwaige Unstetigkeiten bzw. Abweichungen von dem Trend zu definieren. Unterschiedliche Entwicklungsvarianten und ihre Umsetzung in Planfälle (siehe Kap. 6.2.6) sind darzulegen. Auf die Vernetzung, Wechselwirkung und Verträglichkeit der Annahmen der einzelnen Entwicklungsfelder ist einzugehen. Folgende Entwicklungsfelder sind auf jeden Fall zu behandeln: Wirtschafts- und Einkommensentwicklung; Gesellschaftspolitische Entwicklung und Werthaltungen; Verkehrstechnologische Entwicklung von Fahrzeugen, Verkehrsmitteln, Treibstoffen usw.; Energiepolitische Entwicklung, insbesondere Fragen der Energieverknappung und Energiepreisentwicklung; Raumordnungspolitische Entwicklungen und die damit verbundenen Folgen wie Bevölkerungs- und Siedlungsentwicklung, Siedlungsdichte, Arbeitsplatzangebot usw.; Haushaltspolitische Entwicklungen der für die Maßnahmen verantwortlichen Gebietskörperschaften und Verkehrsunternehmen sowie ihre Auswirkungen auf die Finanzierung der zu untersuchenden Maßnahmen; Ökologische bzw. Umweltentwicklung im Untersuchungsgebiet; Entwicklungsrisikos, hervorstechende Unwägbarkeiten und Kapazitätsengpässe für das Untersuchungsgebiet; Sonstige relevante Entwicklungen. Kommentar: Das Ziel dieser Offenlegung ist es, dass einerseits durch eine taxative Aufzählung eines Mindestmaßes an zu definierenden Rahmenbedingungen eine bewusste Offenlegung und Transparenz der zu Grunde gelegten Annahmen erfolgt und andererseits, dass es dadurch zu einem konstruktiv-kritischen Hinterfragen dieser Rahmenbedingungen sowohl durch die Bearbeiter (Auftragnehmer) als auch durch die Entscheidungsträger (Auftraggeber) führt. Bei großer Unsicherheit des Entwicklungsspielraumes macht es Sinn, diesen in Varianten, Bandbreiten bzw. Szenarien anzugeben und durch Berücksichtigung bei unterschiedlichen Planfällen die Auswirkungen auf die Verkehrsnachfrage zu untersuchen. Es ist klar, dass nicht bei jeder VP eine Vielzahl von Entwicklungsvarianten Sinn macht. Insbesondere hängt das von der zeitlichen Systemabgrenzung ab. Im Sinne des QM&QS soll für diese Überlegungen eine Begründung angegeben werden. Bei der Festlegung der Annahmen für die Rahmenbedingungen ist ein besonderes Augenmerk auf ein Gleichgewicht zwischen Verkehrsnachfrage und Erreichbarkeit sowie der Raumentwicklung und andere vernetzter Entwicklungsfelder zu richten. Deshalb ist auf ihre Verträglichkeit in der Beschreibung der Annahmen einzugehen. Projekt QUALIVERMO 39 Tab. 6.2.5-1: Definierte Rahmenbedingungen und Annahmen der externen Entwicklung für VP mittels VM Nr. R1 R2 R3 R4 R5 R6 Verkehrsrelevante Entwicklungsfelder Annahme der Rahmenbedingungen, eventuell in Varianten (qualitative und quantitative Beschreibung mittels definierter Indikatoren), Verträglichkeit der getroffenen Annahmen für die Entwicklungsfelder Relevante Eingangsgrößen für Modellmechanismen, die die Annahmen im Modell berücksichtigen Relevante Maßnahmenplanfälle zu einem Progneosebezugsjahr, für die diese Annahmen gelten Wirtschafts- und Einkommensentwicklung Gesellschaftspolitische Entwicklung und Werthaltungen Verkehrstechnologische Entwicklung von Fahrzeugen, Verkehrsmitteln, Treibstoffen usw. Energiepolitische Entwicklung, insbesondere Fragen von Energieverknappung und Energiepreise Raumordnungspolitische Entwicklung und die damit verbundenen Folgen wie Bevölkerungs- und Siedlungsentwicklung, Siedlungsdichte, Arbeitsplatzangebot usw. Haushaltspolitische Entwicklungen der für die Maßnahmen verantwortlichen Gebietskörperschaften und Verkehrsunternehmen sowie ihre Auswirkungen auf die Finanzierung der zu untersuchenden Maßnahmen R7 Ökologische bzw. Umweltentwicklung R8 Entwicklungsrisikos, hervorstechende Unwägbarkeiten und Kapazitätsengpässe für das Untersuchungsgebiet R9 Sonstige relevante Entwicklungen Projekt QUALIVERMO 40 6.2.6 Definition der untersuchten Maßnahmen und Wirkungsbereiche sowie der Maßnahmenplanfälle Alle untersuchten Maßnahmen sind mit ihrem inhaltlichen und räumlichen Wirkungsbereich in Bezug auf die Verkehrsnachfrage zu beschreiben und zu dokumentieren. Für jeden Wirkungsbereich einer Maßnahme ist zu dokumentieren, wie mit welchem Wirkungsmechanismus und Modellvariablen im Verkehrsnachfragemodell dieser Wirkungsbereich berücksichtigt wird (Tab. 6.2.6-1). Die Zuordnung der Maßnahmen und Annahmen der Rahmenbedingungen zu Planfällen unter Definition des Bezugsjahres ist laut Tab. 6.2.6-2 durchzuführen. Zur leichten Identifizierung soll sich der Name des Planfalles in der Bezeichnung der digitalen Datei wiederfinden. Kommentar: Die Beschreibung des Wirkungsbereiches der Maßnahmen soll offenlegen, wie die Verkehrsnachfrage dadurch beeinflusst wird und über welche VM-Mechanismen und Modellvariablen die Wirkung im VM berücksichtigt werden. Bei der Bildung der Maßnahmenplanfälle ist die Verträglichkeit der in einem Planfall einbezogenen Maßnahmen und Maßnahmenbündel sowie der Rahmenbedingungen und der Bezugsjahre zu kommentieren. Tab. 6.2.6-1: Definition der untersuchten Maßnahmen und ihrer Wirkungsbereiche Nr. Maßnahme Inhaltliche und räumliche Beschreibung der Maßnahmen Wirkungsbereich der Maßnahme auf die Verkehrnachfrage Berücksichtigung der Wirkung im Verkehrsnachfragemodell (Modellvariable und Wirkungsmechanismus) M1 M2 Tab. 6.2.6-2: Definition der Planfälle X, ihrer Maßnahmen und Rahmenbedingungen Nr. Planfall X (Bezeichnung, Dateiname) BezugsJahr Enthaltene Maßnahmen (Nr. von Tab. 6.2.6-1) Gültige Rahmenbedingung (Nr. von Tab. 6.2.5-1) Kommentar P1 P2 Projekt QUALIVERMO 41 6.2.7 Dokumentation der verwendeten VM-Software und berücksichtigte Wirkungsmechanismen, Eingangsvariablen und Verhaltensparameter Es ist eine vollständige Dokumentation der verwendeten Software vorzunehmen: Name, Hersteller, Version, Herstellungsjahr, Handbuch etc. Wenn eine Kombination von verschiedenen Software-Paketen angewendet wird, sind diese Bearbeitungsteile exakt zu dokumentieren. Es sind die Modellstruktur, die Mechanismen der Teilmodelle und ihre Vernetzung zu beschreiben. Insbesondere sind Rückkoppelungsfunktionen zwischen Verkehrsnachfrage und Verkehrsangebot (Gleichgewichtsfunktionen zwischen Verkehrsnachfrage und Verkehrsangebot), allenfalls vorhandene Rückkoppelungsschritte der Verkehrsnachfrage mit der Raumentwicklung zu dokumentieren. Um eine Vollständigkeit der Dokumentation sicher zu stellen, sind die im Folgenden aufgelisteten Fragen zu beantworten und wenn nötig zu kommentieren (Tab. 6.2.7-1): Ist die Verkehrsnachfrage im Analysefall/Bestandsplanfall modelliert, erhoben oder auf Basis von Verkehrszählungen fortgeschrieben? Wird die Verkehrserzeugung modelliert (Nein/Ja)? Welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden dabei berücksichtigt? Wird die Verkehrsverflechtung/Zielwahl modelliert (Nein/Ja)? Welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden dabei berücksichtigt? Wird die Verkehrsmittelwahl modelliert (Nein/Ja)? Für welche Verkehrsmittel werden welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable berücksichtigt? Wird die Verkehrswegewahl modelliert (Nein/Ja)? Für welche Verkehrsmittel und Fahrzeuggruppen werden welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable berücksichtigt? Wird die induzierte/unterdrückte Verkehrsnachfrage in der VM-Anwendung berücksichtigt (Nein/Ja)? In welchen der Teilmodelle (Verkehrserzeugung, Verkehrsverflechtung/Zielwahl geschieht das und welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden berücksichtigt? Wird die zeitliche Verteilung der Verkehrsnachfrage modelliert (Nein/Ja)? Für welche Verkehrsmittel und Fahrzeuggruppen werden welche Einflussgrößen, Eingangsvariablen und Ganglinien berücksichtigt? Wird zwischen den einzelnen Teilmodellen zwischen der Verkehrsnachfrage und dem Verkehrsangebot ein Gleichgewicht modelliert (Nein/Ja)? Für welche Verkehrsmittel und Teilmodelle des VM erfolgt diese Gleichgewichtsmodellierung und welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden dabei berücksichtigt? Wurde für die angewendeten Verhaltensparameter im VM eine Kalibrierung durchgeführt (Nein/Ja)? Wenn „Nein“ oder teilweise „Nein“, woher stammen die verwendeten Verhaltensparameter für welchen Verkehrsverhaltensmechanismus? Wenn „Ja“ oder teilweise „Ja“, für welche Verkehrsverhaltenmechanismen ist dies erfolgt und mit welchen Verkehrsverhaltensdaten wurde dies gemacht? Wurden für das ÖV-Wegenetz, die ÖV-Linien bzw. deren Fahrpläne detailliert berücksichtigt (Nein/Ja)? In welcher Form sind die Fahrpläne integriert (grober Taktfahrplan, exakter Fahrplan etc.)? Welche Reisezeitberechnungsmethode wurde angewandt? Wie hoch sind die Gewichte für die einzelnen Reisezeitkomponenten eines ÖV-Weges (Umsteigen, Wartezeit, Zu- und Abgangszeit etc.)? Kommentar: Wenn eine auf dem Markt erhältliche VM-Software benutzt wird, so reicht für die Beantwortung von einem Teil der Fragen eine Spezifikationen bzw. Hinweis auf die entsprechenden Quellen im Handbuch, sofern damit die jeweiligen Fragen nachvollziehbar und transparent beantwortet werden. Projekt QUALIVERMO 42 Tab. 6.2.7-1: Frageliste zur verwendeten VM-Software mit beispielhaften Kommentaren Frage Wurde die Verkehrsnachfrage im Analysefall/Bestandsplanfall modelliert? Wurde sie empirisch erhoben? Wurde sie auf Basis von Verkehrszählungen fortgeschrieben? Wird die Verkehrserzeugung modelliert? Welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden dabei berücksichtigt? Wird die Verkehrsverflechtung/Zielwahl modelliert? Welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden berücksichtigt? Wird die Verkehrsmittelwahl modelliert? Für welche Verkehrsmittel werden welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable berücksichtigt? Wird die Verkehrswegewahl modelliert? Für welche Verkehrsmittel und Fahrzeuggruppen werden welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable berücksichtigt? Wird die induzierte/unterdrückte Verkehrsnachfrage in der VM-Anwendung berücksichtigt? In welchen der Teilmodelle (Verkehrserzeugung, Verkehrsverflechtung/Zielwahl) geschieht das und welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden berücksichtigt? Wird die zeitliche Verteilung der Verkehrsnachfrage modelliert? Für welche Verkehrsmittel und Fahrzeuggruppen werden welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable dabei berücksichtigt? Wird zwischen den einzelnen Teilmodellen zwischen der Verkehrsnachfrage und dem Verkehrsangebot ein Gleichgewicht modelliert? Für welche Verkehrsmittel und Teilmodelle des VM erfolgt diese Gleichgewichtsmodellierung und welche Einflussgrößen bzw. Eingangsvariable werden dabei berücksichtigt? Ja – Nein Antwort Kommentar, Erklärungen Nein Ja Nein Ja Nein Ja Nein Ja Nein Ja Nein Ja Nein Ja Nein Ja Wurde für die angewendeten Verhaltensparameter im VM eine Kalibrierung durchgeführt? Wenn „Nein“ oder teilweise „Nein“, woher stammen die verwendeten Verhaltensparameter für welchen Verkehrsverhaltensmechanismus? Wenn „Ja“ oder teilweise „Ja“, für welche Verkehrsverhaltenmechanismen ist dies erfolgt und mit welchen Verkehrsverhaltensdaten wurde dies gemacht? Nein Ja Wurden für das ÖV-Wegenetz , ÖV-Linien bzw. deren Fahrpläne detailliert berücksichtigt? In welcher Form sind die Fahrpläne integriert (grober Taktfahrplan, exakter Fahrplan etc.)? Welche Reisezeitberechnungsmethode wurde angewandt? Wie hoch sind die Gewichte für die einzelnen Reisezeitkomponenten eines ÖV-Weges (Umsteigen, Wartezeit, Zu- und Abgangszeit etc.)? Projekt QUALIVERMO Nein Ja 43 6.3 Modelleingabedaten Dieser Arbeitsschritt beinhaltet die Modelleingabedaten und ihre die Qualität sichernde Behandlung und Dokumentation für die Analyse- und Prognosephase der VM-Anwendung. Die Eingabedaten umfassen in der Regel Verkehrsverhaltensdaten, Daten des Verkehrsangebotes der in die Modellierung einbezogenen Verkehrsmitteln (Verkehrswegenetzdaten), Verkehrszählungen der Verkehrsstärken auf dem Wegenetz der einzelnen Verkehrsmittel, Verkehrsverhaltensparameter, Raumstrukturdaten und Fahrzeugbesitzdaten etc. Generell gilt, dass alle Eingabedaten in nachvollziehbarer Weise mit ihren Quellenangaben in geeigneter Weise (z.B. tabellarisch in elektronischer Form) für autorisierte Zielgruppen zugänglich zu dokumentieren sind. 6.3.1 Verkehrsverhaltensdaten Kommentar: Verkehrsverhaltensdaten werden häufig von vorhandenen Datenquellen übernommen. Deshalb ist ein Plausibilitätscheck wichtig. Die für die Kalibrierung verwendeten Verkehrsverhaltensdaten sind nach einem internationalen Dokumentationsstandard zu dokumentieren, oder es ist auf eine bereits erfolgte Dokumentation nach einem solchen Standard Bezug zu nehmen (Sammer 2006, Pendyala 2003). Insbesondere sind die inhaltliche, zeitliche und räumliche Systemabgrenzung der Erhebung, die Kennziffern der Stichprobe (Stichprobenumfang, Nichtantwort-Quote etc.), die Hochrechnungs- und Gewichtungsverfahren sowie die grundsätzliche Datenqualität zu beschreiben. Wesentliche Kenngrößen des Verkehrsverhaltens sind in Tabellenform und/oder graphisch darzustellen und auf ihre Plausibilität im Vergleich mit Verhaltensdaten anderer Quellen und Regionen zu analysieren und dokumentieren. Hiezu zählen vor allem folgende Kenngrößen: Anzahl der Wege pro Person und pro mobiler Person, Tageswegentfernung und Tageswegedauer pro Person und pro mobiler Person, Modal Split, Verkehrszweckaufteilung, Weglängen- und Wegdauerverteilung. Allfällige Abweichungen von vergleichbaren Datenquellen sind zu erklären und eine abschließende qualitative Bewertung der Daten für die Verwendung zur Kalibrierung ist vorzunehmen und zu dokumentieren. 6.3.2 Daten des Verkehrsangebotes der betrachteten Verkehrsmitteln Kommentar: Verkehrswegenetzdaten werden häufig von vorhandenen Datenbanken oder von VM vorhergehender Verkehrsuntersuchungen übernommen. Deshalb sind in der Regel eine Aktualisierung und eine sorgfältige Qualitätskontrolle notwendig. Folgende Plausibilitäts- und Validierungskontrolle ist für die Wegenetze aller relevanten Verkehrsmittel sowie für alle gegenüber dem Bestandsplanfall unterschiedlichen Anbindungen von Verkehrszellen für jeden untersuchten Maßnahmenplanfall durchzuführen und zu dokumentieren: Graphische Überlagerung des maßstäblichen Verkehrszellenplanes und der Wegenetzplanes zur Überprüfung der Anbindung des Verkehrszellenschwerpunktes (Zentroid) an die entsprechenden Graphenknoten des Wegenetzes, optische Hervorhebung der Unterschiede in Relation zum Bestandsplanfall. Kommentar: Die Erfahrung zeigt, dass die häufigsten Fehler vom Verschlüsselungsprozess und einer fehlerhaften Eingabe von Netzattributen oder von einer nicht den Gegebenheiten entsprechenden Anbindung von Verkehrszellen bzw. Verkehrsbezirken stammen. Wegenetzangebot für den Straßenverkehr Folgende Informationen über das Verkehrsangebot des Straßennetzes sind für alle Planfälle, inklusive Bestandsplanfall, soweit für die vorliegende VM-Anwendung relevant, zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die MIV-Wegenetze unterschieden nach Straßennetzkategorien (Autobahnen, Schnellstraßen, Hauptverkehrsstraßen im und Projekt QUALIVERMO 44 außerhalb des Ortsgebietes etc.) zu ermitteln und zu dokumentieren (Tab. 6.3.2-1). Das Wegenetz ist durch eine geeignete Attributierung in zwei Klassen, in das Planungsgebiet und in das äußere Untersuchungsgebiet, zu teilen. Das heißt, jene Strecken, die an der Grenze des Planungsgebietes zum äußeren Untersuchungsgebiet liegen, sind an dieser Grenze durch Graphenpunkte (Knoten) zu unterteilen. Die Informationen sind getrennt für das Planungsgebiet und das äußere Untersuchungsgebiet auszuweisen: Verwendeter Zeitkostensatz für alle Planfälle; Länge der Wegenetzstrecken samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Reisezeit im unbelasteten Straßennetz samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Fahrzeugbetriebskosten samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Zusätzlich für den Kfz-Nutzer anfallende Kosten wie Maut samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Generalisierte Kosten samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Korrekturkomponenten der generalisierten Kosten, die auf Grund manueller Eingriffe z.B. durch die Kalibrierung des Wegenetzes entstanden sind; Durchschnittsgeschwindigkeit im unbelasteten Straßennetz in Form des nach der Streckenlänge gewichtete Mittelwerts samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Durchschnittliche Kapazität der Streckenabschnitte in Form des nach der Streckenlänge gewichteten Mittelwerts samt Veränderung zum Bestandsplanfall. Kommentar: Eine wichtige Kontrolle für die Plausibilität des Verkehrsangebotes der Planfälle stellt ein Vergleich wichtiger Wegenetzcharakteristika dar, unterschieden nach dem Planungsgebiet und dem äußeren Untersuchungsgebiet sowie nach Wegenetzkategorien (z.B. Straßenfunktion wie Autobahnen und Schnellstraßen, sonstige Hauptverkehrsstraßen und untergeordnete Straßen, aber auch unterschieden in Innerorts- und Außerortsstraßen; ÖV-Wegenetz- bzw. ÖV-Liniennetzkategorien z.B. unterschieden nach schnellen Intercityzügen und Nahverkehrszügen sowie Bus- und Straßenbahnen usw.). Um die Plausibilität der Veränderungen der einzelnen Maßnahmenplanfälle zum Bestandsplanfall bestmöglich überprüfen zu können, sind die einzelnen Kennwerte des Wegenetzes bzw. des Verkehrsangebotes für alle Maßnahmenplanfälle in zweckmäßiger Weise laut Tab 6.3.2-1 aufzulisten und ihre relative Veränderung gegenüber dem Bestandsplanfall auszuweisen. Für den MIV sind die Wegenetzcharakteristika nach den generalisierten Verkehrsnutzerkostenkomponenten soweit wie möglich aufzugliedern, um eine gute Plausibilitätskontrolle zu ermöglichen. Dazu zählen je nach VM (Tab. 6.3.2-1) der verwendete Zeitkostensatz, die Streckenlänge, die Reisezeiten, die Fahrzeugbetriebskosten, unterschieden nach Kfz-Kategorien, zu den Fahrzeugbetriebskosten zusätzliche anfallende Kosten wie Maut, händisch vorgenommene Korrekturkomponenten der generalisierten Kosten, die auf Grund der Wegenetzkalibrierung entstehen (siehe Kalibrierung“ in Kap. 4). Aus diesen Kennziffern errechnen sich die nach dem Durchschnitt je Wegenetzkategorie ermittelten mittleren Geschwindigkeiten km/h generalisierten spezifischen Kosten/Entfernung €/km und Kapazitäten je Wegenetzkategorie, jeweils gewichtet nach Streckenlänge. Die Angabe der relativen Veränderung dieser Kennwerte gegenüber dem Bestandsplanfall dient zur übersichtlichen Plausibilitätsprüfung der Wegenetzeingaben für die Maßnahmenplanfälle. Projekt QUALIVERMO 45 Tab. 6.3.2-1: Dokumentation von Kennwerten des MIV-Verkehrsangebotes des Straßennetzes für den Maßnahmenplanfall X und die Veränderung zum Bestandsplanfall Zeitkostensatz [€/h] 1 Veränderung zum Bestandsplanfall Reisezeit der Strecken (unbelastetes Netz) Veränderung zum Bestandsplanfall Fahrzeugbetriebskosten Veränderung zum Bestandsplanfall Kosten wie Maut Veränderung zum Bestandsplanfall händische Korrekturkomponente der generalisierten Kosten Veränderung zum Bestandsplanfall Durchschnittsgeschwindigkeit Veränderung zum Bestandsplanfall Durchschnittliche Kapazität Veränderung zum Bestandsplanfall Wegenetzkategorie / Fahrzeugtyp 1 Länge der Strecken Generaliserte Kostenkomponente des Straßennetzes km % h % € % € % (€) % km/h % PKW-E/Zeit % Planungsgebiet Straßenetzklasse 1 Straßennetzklasse 2 Summe Planungsgebiet Äußeres Untersuchungsgebiet Straßenetzklasse 1 Straßennetzklasse 2 Summe äußeres Untesuchungsgebiet Gesamt Legende: 1 Durchschnitt über die Streckenlänge gewichtet ermitteln Projekt QUALIVERMO 46 Wegenetzangebot für den öffentlichen Verkehr Für den ÖV sind die Wegenetzcharakteristika, wie z.B. unterschieden nach ÖVWegenetzkategorie wie schnellen Intercity-, Nahverkehrs- und Güterzügen sowie Bus- und Straßenbahnen und nach Linien, aufzugliedern, um eine gute Plausibilitätskontrolle zu ermöglichen. Dies erfolgt für alle Maßnahmenplanfälle und den Bestandsplanfall. Das Wegenetz ist durch eine geeignete Benennung der Strecken im Planungsgebiet und im äußeren Untersuchungsgebiet zu trennen. Das heißt, jene Strecken, die an der Grenze des Planungsgebietes zum äußeren Untersuchungsgebiet liegen, sind an dieser Grenze durch Graphenpunkte (Knoten) zu unterteilen. Die Informationen sind getrennt für das Planungsgebiet und das äußere Untersuchungsgebiet auszuweisen: Verwendeter Zeitkostensatz für alle Planfälle; Länge der Wegenetzstrecken samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Reisezeit samt Veränderung zum Bestandsplanfall; die Fahrpreise samt Veränderung zum Bestandsplanfall; Zugangszeiten, Warte- und Intervallzeiten; Händische Korrekturkomponenten der generalisierten Kosten, die auf Grund der Wegenetzkalibrierung entstehen; Durchschnittsgeschwindigkeit der ÖV-Wegenetzkategorie in Form des nach der Streckenlänge gewichteten Mittelwerts samt Veränderung zum Bestandsplanfall. Kommentar: Die Angabe der relativen Veränderung dieser Kennwerte gegenüber dem Bestandsplanfall dient zur übersichtlichen Plausibilitätsprüfung der Eingaben der ÖVWegenetzkategorie für die einzelnen Maßnahmenplanfälle. 47 Tab. 6.3.2-2: Dokumentation von Kennwerten des ÖV-Verkehrsangebots des ÖVWegenetzes für einen Maßnahmenplanfall X und die Veränderung zum Bestandsplanfall Zeitkostensatz [€ / h] Veränderung zum Bestandsplanfall Reisezeit der Strecken Veränderung zum Bestandsplanfall Fahrpreis der Strecken Veränderung zum Bestandsplanfall Mittlere Bedienungshäufigkeit Veränderung zum Bestandsplanfall Durchschnittliche Geschwindigkeit Veränderung zum Bestandsplanfall ÖV - Wegenetzkategorie Länge der Strecken Generaliserte Kostenkomponente km % h % € % Anzahl/Zeit % km/h % ÖV-Wegenetzkategorien im Planungsgebiet ÖV-Wegenetzkategorie 1 ÖV-Wegenetzkategorie 2 Summe Planungsgebiet ÖV-Wegenetzkategorien im äußeren Untersuchungsgebiet ÖV-Wegenetzkategorie 1 ÖV-Wegenetzkategorie 2 Summe äußeres Untesuchungsgebiet Gesamt Zu- und Abgangsstrecken nach ÖV-Wegenetzkategorien im Planungsgebiet ÖV-Wegenetzkategorie 1 ÖV-Wegenetzkategorie 2 Summe Planungsgebiet Zu- und Abgangsstrecken nach ÖV-Wegenetzkategorien im äußeren Untersuchungsgebiet ÖV-Wegenetzkategorie 1 ÖV-Wegenetzkategorie 2 Summe äußeres Untersuchungsgebiet Gesamt Hinweis: Das ÖV-Wegenetz beinhaltet neben den Strecken und Knoten auch ÖVHaltestellen (bzw. Haltepunkte) und Intervallzeiten. Wegenetzangebot sonstiger Verkehrsmittel Wenn im VM weitere Verkehrsmittel beinhaltet sind, wie z.B. Fußgänger-, Fahrrad-, Flugoder Schiffsverkehr, so sind geeignete Kennwerte des Verkehrsangebots ähnlich jenen des MIV und ÖV zu ermitteln und darzustellen. Kommentar: Da die Bearbeitung von Verkehrsmitteln, die über den MIV und den ÖV hinausgehen bei VM-Anwendung nicht zur Routine gehören und daher in sehr unterschiedlicher Weise erfolgen, wird dafür keine standardisierte Vorlage angeführt. 6.3.3 Daten der Raumstruktur und sozio-ökonomischer Kennwerte Folgende Informationen über die relevanten Daten der Raumstruktur und Sozi-Ökonomie sind, soweit für die vorliegende VM-Anwendung relevant, zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für verschiedene Aggregationseinheiten (Verkehrszellen, Gemeinden, Bezirke, Länder, Planungsgebiet und äußeres Untersuchungsgebiet, Untersuchungsgebiet) zu ermitteln und zu dokumentieren (Tab. 6.3.3-1): Alle relevanten Kennwerte des Bestandsplanfalls (Analysebezugsjahres) für die Raumstruktur und Sozio-Ökonomie mit Dokumentation der Quellen; Alle relevanten Kennwerte der Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr für die Raumstruktur und Sozio-Ökonomie mit Dokumentation der Quellen; 48 Veränderung der Kennwerte der einzelnen Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr in Bezug auf den Bestandsplanfall; Geeignete Dichten (Kennwerte je Flächeneinheit) von einzelnen sozio-ökonomischen Kennwerten der Planfälle, um einen Plausibilitätsvergleich unter den Aggregationseinheiten zu ermöglichen (Spalten nicht in Tab. 6.3.3-1 enthalten). Kommentar: Die Strukturdaten der Raumnutzung und der Sozio-Ökonomie werden in den Aggregationseinheiten der Verkehrszellen bzw. der Verkehrsbezirke aufbereitet. Eine erfahrungsgemäß immer wieder vorkommende Fehlerquelle falscher Summierung basiert darauf, dass entweder Gebietkörperschaften in Verkehrszellen unterteilt sind oder Verkehrszellen sich aus einer Summe von statistischen Einheiten oder Verwaltungsgebieten zusammensetzen. Um solche Fehler auszuschalten und Plausibilitätskontrollen mit geringem Aufwand durchführen zu können, ist einerseits eine Summierung über Verkehrszellen auf wesentliche Gemeinden, Bezirke oder Länder des Untersuchungsgebietes sowie für das Planungsgebiet und das äußere Untersuchungsgebiet durchzuführen und andererseits Summierungen über Verkehrszellen auf die Ebene wichtiger statistischer Einheiten (Zählsprengel, Gemeinden, Bezirke etc.) vorzunehmen und zu dokumentieren. Diese Ergebnisse ermöglichen einen Vergleich mit externen Quellen. Für die Daten der Raumstruktur und Sozio-Ökonomie der einzelnen Planfälle sind für alle vorhin angeführten Aggregationsstufen die relativen Veränderungen zum Bestandsplanfall anzugeben. Es kann sich auch als zweckmäßig erweisen, für einzelne Kennwerte Dichten zu ermitteln (z.B. Bevölkerungsdichte). Auf diese Art sind Plausibilitätskontrollen mit wenig Aufwand möglich und allfällige Fehler werden durch starke Abweichungen als „Ausreißer“ erkannt. Tab.: 6.3.3-1: Kennwerte der Raumstruktur und Sozio-Ökonomie für alle Maßnahmenplanfälle X und verschiedene Aggregationseinheiten Raumstrukturdatum 1 Nr. Aggregationseinheit, Verkehrszelle, Gemeinde, Bezirk, Land Raumstrukturdatum 2 Prognosebezugsjahr Analysebezugsjahr absolut [Einheit] [Einheit] Veränderung zum Analysebezugsjahr % Prognosebezugsjahr Analysebezugsjahr absolut [Einheit] [Einheit] Veränderung zum Analysebezugsjahr % Planungsgebiet Summe Aggregation Summe Planungsgebiet Äußeres Untersuchungsgebiet Summe äußeres Unersuchungsgebiet Gesamt 49 6.3.4 Zähldaten von Verkehrsstärken auf dem Wegenetz der einzelnen Verkehrsmitteln (Querschnittszählungen) Für den Vergleich der beobachteten mit den modellierten Verkehrsstärken auf den einzelnen Wegenetzen aller im VM einbezogenen Verkehrsmittel ist eine sorgfältige Auswahl der dazu erforderlichen Querschnittszählstellen erforderlich. Diese sollen bestmöglich das Wegenetz des Planungsgebietes bezüglich der Verkehrsstärkenklassen, der Verkehrsbeziehungen, der räumlichen Lage im Planungsgebiet, sowie Wegenetzkategorien repräsentativ beschreiben. Diese Auswahl soll in der Regel vor Beginn der Arbeiten am VM durch den Auftraggeber erfolgen, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Daten zur Verfügung stehen oder durch durchzuführende Zählungen bereit gestellt werden. Folgende Vorgangsweise empfiehlt sich für die Festlegung der Schnittlinien, an denen die Querschnittszählstellen für die benötigten Wegenetzverkehrsstärken angeordnet werden sollen (siehe auch Kap. 6.2.2): Schnitte entlang von verkehrlichen Trennlinien im Planungsgebiet, die nur von wenigen Wegenetzverbindungen geschnitten werden wie z.B. entlang von Flüssen mit einer beschränkten Anzahl von Brücken (siehe Nord-Südschnitt in Abb. 3-1) oder entlang von Eisenbahnlinien mit einer beschränkten Anzahl von Querungen, dadurch limitiert sich die Anzahl der notwendigen Querschnittszählungen; Durchmesserschnitte des Planungsgebiets (siehe Abb. 6.3.4-1, Ost-West-Schnitt); Kordonschnitt entlang der Grenze des Planungsgebietes (siehe Abb.6.3.4-1), Schnitt entlang der Grenze des Planungsgebietes). Alle Wegenetzstrecken eines Kordon- oder Durchmesserschnittes durch das Planungsgebiet sollen als Zählstellen erfasst werden. Nur so ist gesichert, dass der Verkehr über die Grenz- und Schnittlinien repräsentativ erfasst wird und die modellierten und gezählten Verkehrsstärken gut vergleichbar sind. Die Auswahl der Zählquerschnitte soll so erfolgen, dass alle relevanten Größenklassen der Verkehrsstärken der betrachteten Wegenetze repräsentativ vertreten sind und eine Mindestanzahl von 10 je Verkehrsstärkenklasse möglichst überschreiten wird , um eine gute Absicherung durch eine ausgewogene Stichprobengröße jeder Klasse sicherzustellen. Für die Wahl der Klassengröße der Verkehrsstärken sind die dargelegten Kriterien im Kap. 7.2.1 bzw. Tab. 7.2.1-1 zu beachten. Falls die gewünschte Anzahl an Querschnittszählstellen je Verkehrsstärkenklasse nicht erreicht wird, reduziert sich die statistische Sicherheit und die Irrtumswahrscheinlichkeit erhöht sich entsprechend. Wenn nicht ausreichende Zähldaten für die Ermittlung des Konfidenzintervalls vorhanden sind, so ist es notwendig, spezielle Zählungen für die Validierung des VM durchzuführen. Liegen Zählungen vor, die von unterschiedlicher Genauigkeit sind (dies gilt zum Beispiel für Kurzzeitzählungen für einen Tag als Stichprobe im Vergleich zu Dauerzählstellen), so ist es zweckmäßig, die Zufallsstreuung bzw. Standardabweichung in Bezug auf die Zielgröße abzuschätzen. Dies kann mittels vorliegender Ergebnisse von Dauerzählstellen ähnlicher Charakteristik näherungsweise durchgeführt werden. Die Standardabweichung, bzw. der Variationskoeffizient für den mittels einer Stichprobe (z.B. Kurzzeitzählung) ermittelten Mittelwert der Verkehrsstärke an einer Zählstelle kann für die Ermittlung von Genauigkeitsgewichten verwendet werden, die bei der Konfidenzintervallermittlung berücksichtigt werden. Es ist zu beachten, dass die Grenze des Planungsgebietes und die Durchmesserschnitte für die Zählstellen exakt auf der Grenze der definierten Verkehrszellen liegen. Nur so ist gesichert, dass an dem Zählstellenschnitt die gesamte Verkehrsstärke der Zählstelle modelliert ist, da in der Regel bei VM der Binnenverkehr der Verkehrszellen nicht abgebildet wird und die modellierten und gezählte Verkehrsstärken vergleichbar sind. Es kann in manchen Fällen notwendig sein, dass für manche Zählstellen der Binnenverkehr näherungsweise geschätzt wird und von den Zählwerten abgezogen wird (Abb. 6.3.4-1). Die Lage der Zählstellen ist in einem Plan zu dokumentieren (Abb. 6.3.4-2) Kommentar: Unter der Voraussetzung, dass ein zentrales Ziel von VM-Anwendungen (siehe Kap.6.2.4) die Abbildung von Wegenetzstärken für die zu untersuchenden 50 Maßnahmenplanfälle im Planungsgebiet darstellt, ist eine Validierung des VM für die Wegenetzstärken für den Analysefall mittels geeigneter Kennwerte von Querschnittszählungen von Fahrzeugen oder Verkehrsteilnehmern bzw. Fahrgästen öffentlicher Verkehrmittel besonders gut geeignet. Damit besteht die Möglichkeit, modellierte Verkehrsstärken des Wegenetzes mit den in der Wirklichkeit beobachteten zu vergleichen und einen Überblick über die Abbildungsqualität des VM zu erhalten. Deshalb spielen Verkehrszählungen im Validierungsprozess eine Schlüsselrolle. Sie sind auch die Basis für die Ermittlung von Konfidenzintervallen für die modellierten Wegenetzverkehrsstärken und für den Erklärungsqualitätsindikator EQI für Verkehrsnachfragemodelle (siehe Kap. 7.3). Dieser entspricht einer Art „Bestimmtheitsmaß“ und kann auch als „pseudo R2“ bezeichnet werden. Es ist zu beachten, dass die vorhandenen Querschnittszählungen für das Planungsgebiet plausibel, repräsentativ und vergleichbar mit den Modellberechnungen sind. D.h. dass die Zählwerte und die modellierten Verkehrsstärken denselben Verkehr, denselben Bezugszeitraum wie z.B. jahresdurchschnittlicher Werktagsverkehr oder Spitzenstundenverkehr der Wochenendtage Samstag und Sonntag, dasselbe Bezugsjahr, dieselbe Verkehrsmengeneinheit etc. darstellen müssen. Um eine bestmögliche Qualitätssicherung zu erreichen, sind für den Validierungprozess Verkehrszählungen von Wegenetzquerschnitten entlang der Grenze des Planungsgebietes und entlang von Durchmesserschnitten durch das Planungsgebietes, wie sie in der Abb. 6.3.4-1 und 2 dargestellt sind, besonders geeignet. Ein zentrales Problem stellt das Faktum dar, dass in der Regel für die ausgewählten Querschnitte keine Ergebnisse von Dauerzählungen zur Verfügung stehen, sondern Kurzzeitzählungen verwendet werden müssen. Deshalb ist es notwendig, dass für Kurzzeitzählungen eine Hochrechnung auf den definierten Bezugzeitraum durchgeführt wird, diese ist zu dokumentieren sowie die zu erwartende Streuung ist zu schätzen bzw. zu ermitteln. Diese kann aus benachbarten Dauerzählstellen für den Betrachtungszeitraum abgeleitet bzw. geschätzt werden. 51 Günstige Zählstellenlage ohne Zellbinnenverkehr Verkehrszelle 1 Ungünstige Zählstellenlage mit Zellbinnenverkehr Verkehrszelle 3 Verkehrszelle 3 Verkehrszelle 2 Wegenetz Abb. 6.3.4-1: Beispiel für eine günstige Lage einer Zählstelle auf der Grenze zwischen zwei Verkehrszellen ohne Zellbinnenverkehr und einer ungünstigen Lage einer Zählstelle mit Zellbinnenverkehr Verkehrszellen bzw. Verkehrsbezirke ...... Schnitt entlang dem MurFluss der Zählstellen S1-S7 ----- Ost-West Durchmesserschnitt der Zählstellen S8S12 Kordonschnitt der Zählstellen K1-K11 entlang der Grenze des Planungsgebietes Abb. 6.3.4-2: Gewünschte und empfohlene Anordnung von Querschnittszählungen entlang dem Kordonschnitt und entlang von zwei Durchmesserschnitten durch das Planungsgebiet (Sammer 1997) 52 Folgende Informationen sind für die Zähldaten von Verkehrsstärken für den Bestandsplanfall (Analyse) auf den Wegenetzen der einzelnen Verkehrsmitteln anzugeben, die für die Validierung und Qualitätssicherung des VM benötigt und verwendet werden: Lage, Verkehrsmittel, Zeitpunkt/Zeitraum und Art der Querschnittszählung, unterschiedene Fahrzeugarten, Quellenangaben wenn vorhandene Querschnittsdaten übernommen wurden, Zuordnung zum Schnitt (Kordon oder Durchmesserschnitt zum Planungsgebiet) in Tab 6.3.4-1; Beschreibung der durchgeführten Hochrechnungen, allfälliger Gewichtungen bzw. Korrekturen etc.; in diesem Falle sind ein inhaltlicher Kommentar mit Hinweis auf die Originaldaten in der Kommentarspalte Tab. 6.3.4-1 anzuführen; Angabe der mit den modellierten Verkehrsstärken vergleichbaren Verkehrsmengen der Zählquerschnitte und ihrer Standardabweichung sowie Verkehrsmengeneinheit pro Zeiteinheit in Tab 6.3.4-1. Tab. 6.3.4-1: Vergleichsdaten von Wegenetzstärken der ausgewählten Querschnittszählstellen für den Bestandsplanfall (Analyse) Querschnittsverkehrsmenge, die mit Modellierung der Wegenetzverkehrsstärke zu vergleichen ist Zählstelle Lage Nr. Bezeichnung Zeitpunkt Zeitraum Art der Querschnittszählung Mittelwert Standardabweichung des Mittelwertes als Folge der stichprobenmäßigen Ermittlung [Verkehrsmengen Einheit / Zeit] [Verkehrsmengen Einheit / Zeit] Kommentar (händische Eingriffe, etc.) Verkehrsmittel Art des Schnittes Art des Schnittes 6.4 Verkehrserzeugung und Verkehrsanziehung Kommentar: Die Arbeitsschritte des QM&QS beim Teilmodell der Verkehrserzeugung und Verkehrsanziehung hängen von der Art des im konkreten Fall verwendeten VM ab. Im Wesentlichen sind derzeit in der praktischen Anwendung folgende Typen von Verkehrserzeugungsund Anziehungsmodellen zu unterscheiden: aggregierte Regressionsmodelle, die das Verkehrsaufkommen der Verkehrszellen in Abhängigkeit von Raumstrukturvariable erzeugen, und Individualverhaltensmodelle für verhaltenshomogene Personengruppen, die mit Wegehäufigkeiten und Wegeketten arbeiten. Fallweise wird das Verkehrsaufkommen von Verkehrszellen für den Bestandsplanfall aus Verkehrsverhaltenserhebungen hochgerechnet und die Modellierung für die Prognose mittels Zuwachsfaktoren durchgeführt bzw. abgeschätzt. Wegen dieser Vielfalt an Möglichkeiten sind die nachfolgend angeführten Schritte des QM&QS dem jeweils zur Anwendung gelangten Modell entsprechend zu modifizieren. Die Zielgröße der Validierung des Teilmodells der Verkehrserzeugung stellt in erster Linie das Quell- und Zielverkehrsaufkommen bzw. Menge der erzeugten und angezogenen Wege aller Verkehrszellen der Quell-Ziel-Matrix, unterschieden nach Verkehrszwecken dar. In zweiter Linie ist eine Dokumentation der vorgenommenen Kalibrierungsverfahren und -schritte unter 53 Angabe der verwendeten Kalibrierungsdaten sowie der Kalibrierungsverfahren und der statistischen Qualitätskennziffern vorzunehmen. Zentrale Bedeutung kommt der Offenlegung der verwendeten Verhaltensparameter und ihrer Quelle sowie der funktionalen Zusammenhänge in nachvollziehbarer Weise zu. Die übersichtliche Offenlegung der Veränderungen der Verkehrsnachfrage der untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall ermöglicht eine Plausibilitätsprüfung. 6.4.1 Dokumentation des Modells der Verkehrserzeugung und Anziehung Folgende generelle Informationen sind für das Teilmodell der Verkehrserzeugung (und Verkehrsanziehung) bereitzustellen, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: (1) Dokumentation der Modellmechanismen und Verhaltensparameter Dokumentation des angewendeten Modells unter Offenlegung aller im Modellmechanismus berücksichtigten Einflüsse und Definition der konkreten Einflussvariablen und Verhaltensparameter. Ein spezielles Augenmerk ist der Frage zu widmen, ob und wie Veränderungen der Wegenetze, repräsentiert durch auslastungsabhängige Reisezeiten oder generalisierte Verkehrsnutzerkosten berücksichtigt werden und inwieweit eine induzierte und unterdrückte Verkehrsnachfrage des Quellund Zielverkehrsaufkommens durch Veränderung der Erreichbarkeit bzw. der generalisierten Verkehrsnutzerkosten im Erzeugungs- und Anziehungsmodell abgebildet wird. Es ist festzuhalten, ob und wie der Binnenverkehr der Verkehrsnachfrage der einzelnen Verkehrszellen bei der Verkehrserzeugung bzw. Verkehrsanziehung berücksichtigt ist. Wenn im Verkehrserzeugungs- und Anziehungsmodell eine Veränderung der Erreichbarkeit der Wegenetze abgebildet wird, so ist zu dokumentieren, ob dieser Modellschritt auf Basis des unbelasteten oder auf Basis des belasteten Wegenetzes unter Gleichgewichtsbedingungen ermittelt wird. Wenn das belastete Wegenetz für das Teilmodell verwendet wird, so sind die Ergebnisse sowohl mit unbelastetem und belastetem Wegenetz für die Zielgrößen des Teilmodells, dem Quell- und Zielverkehrsaufkommen der Verkehrszellen, transparent zu machen (Sensitivitätsplanfall). Damit soll der Effekt der Wegenetzauslastung und der Mechanismen des Teilmodells offengelegt werden. (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe Alle manuellen Eingriffe und Korrekturschritte, die nicht automatisch im Modellalgorithmus erfolgen, sind detailliert offenzulegen und ihre Auswirkungen auf das Ergebnis des Quell- und Zielverkehrsaufkommens der Verkehrszellen mit Hilfe der Verteilung der absoluten und relativen Differenzen des Quellund Zielverkehrsaufkommens sowie der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA-Wert, siehe Kap. 7.1) quantitativ darzustellen. (3) Dokumentation der Kalibrierung des Bestandsplanfalls Falls eine anwendungsspezifische Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrserzeugung vorgenommen wird, ist das Kalibrierungsverfahren, die dafür verwendeten Daten und Datenquelle, die ermittelten Verhaltensparameter, die Kalibrierungsschritte und die statistischen Qualitätskennziffern (z.B. das Bestimmtheitsmaß bei Regressionsanalysen) offen zu legen. Wenn keine anwendungsspezifische Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrserzeugung und Anziehung durchgeführt wird, sind die übernommenen Verhaltensparameter, ihre Quelle und eine Begründung für die Übernahme zu dokumentieren. Kommentar: Falls ein kalibriertes und dokumentiertes VM vorliegt, entfällt Abschnitt 6.4.1. 54 6.4.2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrserzeugung und Anziehung für den Bestandsplanfall Falls eine Verkehrserhebung für den Bestandsplanfall vorliegt, sind folgende Informationen über das Ergebnis des modellierten Quell- und Zielverkehrsaufkommens der Verkehrszellen zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die Aggregationseinheiten der Verkehrszellen über das Planungsgebiet, über das äußere Untersuchungsgebiet sowie über das gesamte Untersuchungsgebiet, unterschieden nach Verkehrszwecken zu ermitteln, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Falls eine Verkehrserhebung für den Bestandsplanfall vorliegt, ist das modellierte und das beobachtete Quell- und Zielverkehrsaufkommen des Bestandsplanfalls im Vergleich darzustellen (Tab 6.4.2-1) und der PWA-Wert ist für die Aggregation des Quell- und Zielverkehrsaufkommens über das Planungsgebiet und das äußere Untersuchungsgebiet zu ermitteln und zu dokumentieren; Die Summe der erzeugten Quell- und angezogenen Zielrandsummen sind auf ihre Übereinstimmung zu überprüfen und das Ergebnis offenzulegen und zu dokumentieren; Das Quell- und Zielverkehrsaufkommen der Verkehrszellen ist auch aggregiert auf der geographischen Einheit des Planungsgebietes und des Untersuchungsgebietes zu ermitteln und zu dokumentieren (Tab. 6.4.2-1). Ermittlung der modellierten Wege- und Fahrtenhäufigkeit der erzeugten und angezogenen Wege oder Fahrten je Haushalt oder Person für das Planungsgebiet und Vergleich mit beobachteten Verhaltensdaten des Planungsgebietes oder mit vergleichbaren Planungsoder Untersuchungsgebieten. Tab. 6.4.2-1: Vergleich des modellierten und beobachteten Quell- und Zielverkehrsaufkommens der Verkehrszellen, des Planungs- und Untersuchungsgebietes für den Bestandsplanfall Quellverkehrsaufkommen Nr. Name der Verkehrszelle/ des Verkehrsbezirks beobachtet Zielverkehrsaufkommen modelliert beobachtet absolut absolut relativ zu beobachtet [Verkehrseinheit/ Zeit] [Verkehrseinheit/ Zeit] [%] modelliert absolut absolut relativ zu beobachtet [Verkehrseinheit/ Zeit] [Verkehrseinheit/ Zeit] [%] Planungsgebiet äußeres Untersuchungsgebiet Gesamtes Untersuchungsgebiet PWA [%] 6.4.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrserzeugung und Anziehung für die untersuchten Planfälle Folgend angeführte Informationen sind über das Ergebnis des modellierten Quell- und Zielverkehrsaufkommens der Verkehrszellen zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die Aggregationseinheiten der Verkehrszellen über das Planungsgebiet, über das äußere Untersuchungsgebiet sowie über das gesamte Untersuchungsgebiet, unterschieden nach Verkehrszwecken zu ermitteln, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Quell- und Zielverkehrsaufkommen des Bestandsplanfalls (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (Tab. 6.4.3-1). 55 Tab. 6.4.3-1: Vergleich des modellierten Quell- und Zielverkehrsaufkommens der Verkehrszellen des Planungs- und Untersuchungsgebietes für den Bestandsplanfall und die untersuchten Planfälle Bestandsplanfall Nr. Name der Verkehrszelle des Verkehrsbezirks Planfall X Quellverkehrsaufkommen Zielverkehrsaufkommen absolut absolut absolut relativ zu Plannullfall absolut relativ zu Plannullfall [Verkehrseinheit/ Zeit] [Verkehrseinheit/ Zeit] [Verkehrseinheit/ Zeit] [%] [Verkehrseinheit/ Zeit] [%] Quellverkehrsaufkommen Zielverkehrsaufkommen Planungsgebiet äußeres Untersuchungsgebiet Gesamtes Untersuchungsgebiet 6.5 Verkehrsverflechtung (Verkehrszielwahl, Verkehrsverteilung) Kommentar: Diese Arbeitsschritte sind von der Art des verwendeten Teilmodells abhängig. Unter den häufig verwendeten VM sind vor allem zwei Arten zu unterscheiden: Teilmodelle, die in diesem Schritt die Aufteilung des Quell- und Zielverkehrsaufkommens bzw. der Wegekettenmuster auf die einzelnen Verkehrsbeziehungen zwischen Quelle und Ziel vornehmen sowie Teilmodelle die die Verkehrsverflechtung simultan mit dem Schritt der Verkehrsmittelwahl vornehmen. Deshalb sind die im Folgenden angeführten Maßnahmen des QM&QS je nach Modellart sinngemäß zu modifizieren. Die Zielgrößen der Validierung des Teilmodells der Verkehrsverflechtung sind in erster Linie die Verkehrsbeziehungen zwischen Quelle und Ziel sowie die Verteilungen der Reiseweiten, wenn möglich unterschieden nach den betrachteten Verkehrszwecken. Damit wird die räumliche Struktur bzw. Verteilung der Verkehrsnachfrage modelliert und festgelegt. In zweiter Linie ist eine Dokumentation der vorgenommenen Kalibrierungsverfahren und -schritte unter Angabe der verwendeten Kalibrierungsdaten sowie der Kalibrierungsverfahren und der statistischen Qualitätskennziffern vorzunehmen. Zentrale Bedeutung kommt der Offenlegung der verwendeten Verhaltensparameter und ihrer Quelle sowie der funktionalen Zusammenhänge in nachvollziehbarer Weise zu. 6.5.1 Dokumentation des Modells der Verkehrsverflechtung Folgende Informationen sind für das Teilmodell der Verkehrsverflechtung bereitzustellen, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: (1) Dokumentation der Modellmechanismen und Verhaltensparameter Dokumentation des angewendeten Modells unter Offenlegung aller im Modellmechanismus berücksichtigten Einflüsse und Definition der konkreten Einflussvariablen und Verhaltensparameter, insbesondere der verwendeten Verkehrsverflechtungsfunktion sowie der generalisierten Kostenfunktion; Ein spezielles Augenmerk ist der Frage zu widmen, ob Veränderungen der Wegenetzeigenschaften durch unterschiedliche Auslastung, repräsentiert durch auslastungsabhängige Reisezeiten oder generalisierte Verkehrsnutzerkosten, berücksichtigt werden und inwieweit eine induzierte bzw. unterdrückte Verkehrsnachfrage durch Veränderung der Erreichbarkeit im Verflechtungsmodell abgebildet wird. 56 Es ist festzuhalten, ob und wie der Binnenverkehr der Verkehrsnachfrage für die einzelnen Verkehrszellen bei der Verkehrsverflechtung behandelt bzw. berücksichtigt ist. (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe Alle manuellen Eingriffe und Korrekturschritte im Zuge der Anwendung des Teilmodells der Verkehrsverflechtung, die nicht nach definierten Regeln und Gesetzmäßigkeiten automatisch im Modellalgorithmus erfolgen, sind detailliert offen zulegen und ihre Auswirkungen auf das Ergebnis des Binnen- , Ziel-, Quell- und Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet mit Hilfe der Verteilung ihrer absoluten und relativen sowie der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA-Wert, siehe Kap. 7.1) für die Verkehrsbeziehungen, unterteilt nach Binnen- , Ziel-, Quell- und Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet quantitativ darzustellen. (3) Dokumentation der Kalibrierung Falls eine anwendungsspezifische Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrsverteilung, insbesondere der Kalibrierung der generalisierten Kostenfunktion vorgenommen wird, ist das Kalibrierungsverfahren, die dafür verwendeten Daten und Datenquelle, die ermittelten Verhaltensparameter, die Kalibrierungsschritte und die statistischen Qualitätskennziffern (z.B. das Bestimmtheitsmaß bei Regressionsanalysen) offen zu legen. Wenn keine anwendungsspezifische Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrsverteilung durchgeführt wird, sind die übernommenen Verhaltensparameter, ihre Quelle und eine Begründung für die Übernahme zu dokumentieren. Kommentar: Falls ein kalibriertes und dokumentiertes VM vorliegt, entfällt Abschnitt 6.5.1. 6.5.2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsverflechtung für den Bestandsplanfall Falls eine Verkehrserhebung und Mobilitätserhebung inklusive einer Matrix der Verkehrsbeziehungen für den Bestandsplanfall vorliegt bzw. durchgeführt wurde, sind folgende Informationen über das Ergebnis der Verkehrsverflechtung zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die angeführten Aggregationseinheiten zu ermitteln, gemeinsam mit den Ergebnissen der Verkehrsmittelwahl zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Der PWA-Wert der beobachteten zu den modellierten Verkehrsbeziehungen der Matrix ist für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets zu ermitteln und zu dokumentieren (Darstellung analog zu Tab. 6.6.2-1a und b); Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen und Vergleich mit der beobachteten Reiseweitenverteilung des Planungsgebietes oder mit vergleichbaren Planungs- oder Untersuchungsgebieten sowie des Koinzidenz-Verhältnisses KVmbV dieser Reiseweitenverteilungen (siehe Kap. 7.4). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den Verkehrszwecken und unterteilt nach Verkehrsmitteln durchgeführt und dokumentiert werden (Tab. 6.6.2-2). 6.5.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsverflechtung für die untersuchten Planfälle Folgende Informationen über das Ergebnis der Verkehrsverflechtung sind zur Plausibilitätsund Validierungskontrolle für die angeführten Aggregationseinheiten zu ermitteln und gemeinsam mit den Ergebnissen der Verkehrsversmittelwahl (siehe Abschnitt 6.6) zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Modellierte Verkehrsnachfrage (Matrix der Verkehrsbeziehungen) des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive des Außenverkehrs) in Bezug auf 57 das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (Tab. 6.6.3-1); Modellierte Verkehrsnachfrage (Matrix der Verkehrsbeziehungen) des Gesamtverkehrs nach Verkehrszwecken für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (Tab. 6.6.3-2); PWA und der AWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive des Außenverkehrs) in Bezug auf das Planungsgebiet (Tab 6.6.3-3a und b); PWA und der AWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für alle Verkehrszwecke (Tab 6.6.3-4a und b); Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall sowie des Koinzidenz-Verhältnisses KVmbV der Reiseweitenverteilung (siehe Kap. 7.4) der untersuchten Planfälle und dem Bestandsplanfall. Diese Ermittlung soll unterteilt nach den räumlichen Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive des Außenverkehrs) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets getrennt für alle betrachteten Verkehrsmittel durchgeführt und dokumentiert werden (Tab. 6.6.3-5). Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall sowie des Koinzidenz-Verhältnisses KVmbV der Reiseweitenverteilung (siehe Kap. 7.4) der untersuchten Planfälle und dem Bestandsplanfall. Diese Ermittlung soll getrennt für alle betrachteten Verkehrsmittel unterteilt nach den Verkehrszwecken durchgeführt und dokumentiert werden (Tab. 6.6.3-6). Bei komplexen Anwendungsfällen von VM kann es zweckmäßig sein, die oben angeführten Vergleiche einerseits für Maßnahmenplanfälle zum Analysebezugsjahr in Relation zum Bestandsplanfall und andererseits für Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr in Relation zum Trendplanfall zusätzlich durchzuführen, um die Modellmechanismen zwischen den einzelnen Planfällen detailliert zu durchleuchten. Diese Vergleiche sind mit analogen Tabellen wie Tab.6.6.3-1 bis 6.6.3-6 zu dokumentieren und zu interpretieren. Ob diese Vergleiche durchzuführen sind, soll vom Auftraggeber entschieden werden. 6.6 Verkehrsmittelwahl Kommentar: Auch beim Teilmodell der Verkehrsmittelwahl sind die Arbeitsschritte des QM&QS an das konkrete VM anzupassen. Wenn ein simultanes Verkehrsverflechtungs- und Verkehrsmittelwahlmodell zur Anwendung kommt, sind die Arbeitsschritte der Kapitel 6.5 und 6.6 darauf entsprechend abzustimmen. Die Zielgröße der Validierung des Teilmodells der Verkehrsmittelwahl besteht primär aus den modellierten verkehrsmittelspezifischen Verkehrsbeziehungen zwischen Quelle und Ziel sowie die Verteilungen der verkehrszweckspezifischen Reiseweiten und den daraus ermittelten Modal Split. In zweiter Linie ist eine Dokumentation der vorgenommenen Kalibrierungsverfahren und Modellschritte unter Angabe der verwendeten Kalibrierungsdaten sowie der statistischen Qualitätskennziffern vorzunehmen. Zentrale Bedeutung kommt der Offenlegung der verwendeten Verhaltensparameter und ihrer Quelle sowie der funktionalen Zusammenhänge in nachvollziehbarer Weise zu. 6.6.1 Dokumentation des Modells der Verkehrsmittelwahl Folgende generelle Informationen sind für das Teilmodell der Verkehrsmittelwahl bereitzustellen, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: 58 (1) Dokumentation der Modellmechanismen und Verhaltensparameter Dokumentation des angewendeten Modells unter Offenlegung aller im Modellmechanismus berücksichtigten Einflüsse und Definition der konkreten Einflussvariablen und Verhaltensparameter für alle betrachteten Verkehrsmitteln, insbesondere der verwendeten Verkehrsmittelwahlfunktion sowie der generalisierten Kostenfunktion; Ein spezielles Augenmerk ist der Frage zu widmen, ob Veränderungen der Wegenetzeigenschaften durch unterschiedliche Auslastung, repräsentiert durch auslastungsabhängige Reisezeiten oder generalisierte Verkehrsnutzerkosten der betrachteten Verkehrsmitteln (insbesondere des Straßenverkehrs), berücksichtigt werden (Gleichgewichtsprinzip zwischen Angebot und Nachfrage); Es ist für alle betrachteten Verkehrsmittel zu dokumentieren, ob die Verkehrsmittelwahl auf Basis des unbelasteten oder des belasteten Wegenetzes unter Gleichgewichtsbedingungen ermittelt wird. Wenn für die Verkehrsmittelwahl das belastete Wegenetz verwendet wird, so sind für dieses Verkehrsmittel die Ergebnisse der Matrix der Verkehrsbeziehungen sowohl mit unbelasteten und belasteten Wegenetz offen zu legen (Sensitivitätsplanfall). Der PWA-Wert ist für die Differenz der verkehrsmittelspezifischen Verkehrsbeziehungen, die mit und ohne Vorbelastung des Wegenetzes ermittelt wurden, für die Aggregation über den Binnen-, Ziel-, Quell- und gemeinsam für den Durchgangs- bzw. Außenverkehr der betrachteten Verkehrsmittel zu ermitteln und zu dokumentieren. Damit sollen der Effekt der Wegenetzauslastung und die Mechanismen des Teilmodells auf die Verkehrsmittelwahl transparent gemacht werden. (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe Alle manuellen Eingriffe und Korrekturschritte im Zuge der Anwendung des Teilmodells der Verkehrsmittelwahl, die nicht nach einheitlichen und explizit definierten im Modellalgorithmus integrierten Regeln erfolgen, sind detailliert offen zulegen. Die Auswirkungen dieser manuellen Eingriffe sind auf das Ergebnis der Verkehrsmittelwahl mit Hilfe der Verteilung ihrer relativen Abweichungen (Abb 6.7-1) sowie der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA-Wert, siehe Kap. 7.1) für die verkehrsmittelspezifischen Verkehrsbeziehungen, unterteilt nach Binnen- , Ziel-, Quell- und Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet quantitativ darzustellen. (3) Dokumentation der Kalibrierung Falls eine für die konkrete Anwendung spezifizierte Kalibrierung des Verhaltensparameter des Teilmodells der Verkehrsmittelwahl, insbesondere der Kalibrierung der generalisierten Kostenfunktion der betrachteten Verkehrsmitteln vorgenommen wird, ist das Kalibrierungsverfahren, die dafür verwendeten Daten sowie deren Quelle, die ermittelten Verhaltensparameter, die Kalibrierungsschritte und die statistischen Qualitätskennziffern (z.B. das Bestimmtheitsmaß bei Regressionsanalysen) offen zu legen. Wenn keine für die konkrete Anwendung spezifizierte Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrsmittelwahl durchgeführt wird, sind die übernommenen Verhaltensparameter sowie deren Quelle und eine Begründung für die Übernahme zu dokumentieren. Kommentar: Falls ein kalibriertes und dokumentiertes VM vorliegt, entfällt Abschnitt 6.6.1. 6.6.2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsmittelwahl für den Bestandsplanfall Folgende verkehrsmittelspezifische Informationen sind unter den definierten Bedingungen über das Ergebnis der Verkehrsmittelwahl zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die angeführten Aggregationseinheiten zu ermitteln und gemeinsam mit den Ergebnissen der 59 Verkehrsverflechtung (siehe Abschnitt 6.5) zu dokumentieren sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Falls eine Verkehrserhebung der Matrix der Verkehrsbeziehungen für den Bestandsplanfall vorliegt, ist die modellierte und beobachtete Verkehrsnachfrage (Matrix der Verkehrsbeziehungen) für den Binnen-, Ziel- und Quellverkehr sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) des Bestandsplanfalls in Bezug auf das Planungsgebiet und für das gesamte Untersuchungsgebiet im Vergleich darzustellen. Der PWA-Wert und AWA-Wert der beobachteten zu den modellierten Verkehrsbeziehungen ist für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie für das gesamte Untersuchungsgebiet zu ermitteln und zu dokumentieren (Tab. 6.6.1-1a und b); Falls eine Verkehrserhebung der Matrix der Verkehrsbeziehungen für den Bestandsplanfall vorliegt ist eine Ermittlung und Darstellung der modellierten verkehrsmittelspezifischen Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen und ein Vergleich mit beobachteten Reiseweitenverteilungen des Planungsgebietes oder mit einem vergleichbaren Bezugsgebiet inklusive des Koinzidenz-Verhältnisses dieser Reiseweitenverteilung durchzuführen (siehe Kap. 7.4). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den vorhandenen räumlichen Aggregationseinheiten sowie Verkehrszwecken durchgeführt und dokumentiert werden (Tab. 6.6.2-2). Falls ein Matrixkalibrierungsverfahren für einzelne Verkehrsmitteln durchgeführt wird, sind die Auswirkungen dieses Korrekturschrittes auf die Verkehrsnachfrage zu ermitteln und zu dokumentieren. Dies erfolgt mit Hilfe der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA-Wert, siehe Kap. 7.1) für die verkehrsmittelspezifischen Verkehrsbeziehungen mit und ohne Korrekturschritt, unterteilt nach Binnen- , Ziel-, Quellund Durchgangsverkehr (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet (Tab. 6.6.2-3). 60 Tab. 6.6.2-1a: AWA-Werte im Vergleich der modellierten und beobachteten Verkehrsbeziehungen des Bestandsplanfalls für alle Verkehrszwecke, unterschieden nach den Verkehrsmitteln AWA - Wert modellierte Werte beobachtete Werte Differenz modellierte zu beobachtete Werte absolut absolut relativ [Verkehrsmengeneinheit / Zeit] [Verkehrsmengeneinheit / Zeit] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Tab. 6.6.2-1b: PWA-Werte im Vergleich der modellierten und der beobachteten Verkehrsbeziehungen des Bestandsplanfalls für alle Verkehrszwecke, unterschieden nach den Verkehrsmitteln PWA - Wert modellierte Werte beobachtete Werte relativ relativ Differenz der Prozentpunkte zwischen modellierten und beobachteten Werten [%] [%] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 61 Tab. 6.6.2-2: Verkehrsmittelspezifische Reiseweitenverteilung der beobachteten und modellierten Verkehrsbeziehungen des Bestandsplanfalls sowie des KoinzidenzVerhältnisses dieser Reiseweitenverteilungen für alle Verkehrszwecke Reiseweitenverteilung modellierte Werte beobachtete Werte Differenz modelliert zu beobachteten Werten absolut absolut relativ [Verkehrsmengeneinheit/Zeit] [Verkehrsmengeneinheit/Zeit] % Verkehrsmittel 1 Verkehrsmittel 1 - Verkehrszweck A Mittelwert % Standardabweichung % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % Verkehrsmittel 1 - Verkehrszweck B Mittelwert % Standardabweichung % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % Verkehrsmittel 1 - Gesamtverkehr Mittelwert % Standardabweichung % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % Verkehrsmittel 2 Verkehrsmittel 2 - Verkehrszweck A Mittelwert % Standardabweichung % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % Verkehrsmittel 2 - Verkehrszweck B Mittelwert % Standardabweichung % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % Verkehrsmittel 2 - Gesamtverkehr Mittelwert % Standardabweichung % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % 62 Tab. 6.6.2-3a: AWA-Werte der modellierten Verkehrsbeziehungen mit und ohne Matrixkalibrierung für den Bestandsplanfall für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Zielund Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet, unterschieden nach den Verkehrsmitteln ohne Matrixkalibrierung Differenz mit und ohne Matrixkalibrierung absolut absolut relativ [Verkehrsmengeneinheit/ Zeit] [Verkehrsmengeneinheit/ Zeit] [%] mit Matrixkalibrierung AWA - Wert Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Tab. 6.6.2-3b: PWA-Werte der modellierten Verkehrsbeziehungen mit und ohne Matrixkalibrierung für den Bestandsplanfall für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Zielund Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet, unterschieden nach den Verkehrsmitteln PWA - Wert mit Matrixkalibrierung ohne Matrixkalibrierung Differenz der Prozentpunkte mit und ohne Matrixkalibrierung [%] [%] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 63 6.6.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsmittelwahl für die untersuchten Planfälle Folgende verkehrsmittelspezifische Informationen über das Ergebnis der Verkehrsmittelwahl sind zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die im Folgenden angeführten Aggregationseinheiten zu ermitteln und gemeinsam mit den Ergebnissen der Verkehrsverflechtung (siehe Abschnitt 6.5) zu dokumentieren sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Modellierte verkehrsmittelspezifische Verkehrsnachfrage (Matrix der Verkehrsbeziehungen) des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiet für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (Tab. 6.6.31); Modellierte verkehrsmittelspezifische Verkehrsnachfrage (Matrix der Verkehrsbeziehungen) des Gesamtverkehrs nach Verkehrszwecken für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (Tab. 6.6.3-2); PWA und AWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet (Tab 6.6.3-3a und b); PWA und AWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall (Tab 6.6.3-4a und b); Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall sowie des Koinzidenz-Verhältnisses dieser Reiseweitenverteilung (siehe Kap. 7.4). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den räumlichen Aggregationseinheiten des Binnen-, Zielund Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive des Außenverkehrs) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets durchgeführt und dokumentiert werden (Tab. 6.6.3-5). Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall sowie des Koinzidenz-Verhältnisses dieser Reiseweitenverteilung (siehe Kap. 7.4). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den Verkehrszwecken durchgeführt und dokumentiert werden (Tab. 6.6.3-6). Bei komplexen Anwendungsfällen von VM kann es zweckmäßig sein, die oben angeführten Vergleiche einerseits für Maßnahmenplanfälle zum Analysebezugsjahr in Relation zum Bestandsplanfall und andererseits für Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr in Relation zum Trendplanfall zusätzlich durchzuführen, um die Modellmechanismen zwischen den einzelnen Planfällen detailliert zu durchleuchten. Diese Vergleiche sind mit analogen Tabellen wie Tab.6.6.3-1 bis 6.6.3-6 zu dokumentieren und zu interpretieren. Ob diese Vergleiche durchzuführen sind, soll vom Auftraggeber entschieden werden. 64 Tab. 6.6.3-1: Aufkommen des Gesamtverkehrs nach Binnen-, Ziel- und Quellverkehr sowie Durchgangsverkehr (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets des Bestandsplanfalls (im Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen , absolut und relativ zum Bestandsplanfall Bestandsplanfall Verkehrsaufkommen Planfall X1 Planfall X2 absolut Anteil absolut relativ zum Plannullfall absolut relativ zum Plannullfall [Verkehrsmengeneinheit/ Zeit] [%] [Verkehrsmengeneinheit/ Zeit] [%] [Verkehrsmengeneinheit/ Zeit] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 65 Tab. 6.6.3-2: Aufkommen des Gesamtverkehrs nach Verkehrszwecken des Bestandsplanfalls (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall Bestandsplanfall Verkehrsaufkommen Planfall X1 Planfall X2 absolut Anteil absolut relativ zum Plannullfall absolut relativ zum Plannullfall [Verkehrsmengeneinheit/ Zeiteinheit] [%] [Verkehrsmengeneinheit/ Zeiteinheit] [%] [Verkehrsmengeneinheit/ Zeiteinheit] [%] Verkehrsmittel 1 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Verkehrsmittel 2 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Gesamt, alle Verkehrsmittel Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 66 Tab. 6.6.3-3a: AWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet, unterschieden nach den Verkehrsmitteln AWA - Wert Planfall X1 Planfall X2 Planfall X3 zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall [Verkehrsmengeneinheit / Zeit] [Verkehrsmengeneinheit / Zeit] [Verkehrsmengeneinheit / Zeit] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Tab. 6.6.3-3b: PWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet, unterschieden nach den Verkehrsmitteln PWA - Wert Planfall X1 Planfall X2 Planfall X3 zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall [%] [%] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 67 Tab. 6.6.3-4a: AWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für alle Verkehrszwecke, unterschieden nach den Verkehrsmitteln AWA - Wert Planfall X1 Planfall X2 Planfall X3 zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] Verkehrsmittel 1 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr Tab. 6.6.3-4b: PWA-Werte der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Panfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall für alle Verkehrszwecke, unterschieden nach den Verkehrsmitteln PWA - Wert Planfall X1 Planfall X2 Planfall X3 zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall zu Bestandsplanfall [%] [%] [%] Verkehrsmittel 1 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr Verkehrsmittel 2 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr Gesamt, alle Verkehrsmittel Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 68 Tab. 6.6.3-5: Verkehrsmittelspezifische Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall sowie des KoinzidenzVerhältnisses dieser Reiseweitenverteilungen für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet; Ermittlung für alle betrachteten Verkehrsmittel Bestandsplanfall Planfall X1 Planfall X2 Reiseweitenverteilung in Prozentpunkten in Prozentpunkten Differenz zu Plannullfall in Prozentpunkten Differenz zu Plannullfall Verkehrsmittel 1 - Binnenverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 1 - Zielverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 1 - Quellverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 1 - Durchgangsverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 1 - Gesamtverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % 69 Tab. 6.6.3-6: Verkehrsmittelspezifische Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen aller untersuchten Planfälle im Vergleich zum Bestandsplanfall sowie des KoinzidenzVerhältnisses dieser Reiseweitenverteilungen für alle Verkehrszwecke Bestandsplanfall Planfall X1 Planfall X2 Reiseweitenverteilung in Prozentpunkten in Prozentpunkten Differenz zu Plannullfall in Prozentpunkten Differenz zu Plannullfall Verkehrsmittel 1 - Verkehrszweck A Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 1 - Verkehrszweck B Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 1 - Gesamtverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 2 - Verkehrszweck A Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 2 - Verkehrszweck B Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % Verkehrsmittel 2 - Gesamtverkehr Mittelwert % % relativ % % relativ % Standardabweichung % % relativ % % relativ % Koinzidenz-Verhältnis zum Plannullfall % % 70 6.7 Verkehrswegewahl (Verkehrsumlegung) Kommentar: Beim Teilmodell der Verkehrswegewahl und Verkehrsumlegung sind die Arbeitsschritte des QM&QS an das konkrete VM entsprechend anzupassen. Die Zielgröße der Validierung des Teilmodells der Verkehrswegewahl besteht vor allem aus den modellierten verkehrsmittelspezifischen Verkehrswegenetzbelastungen bzw. den Verkehrsstärken der Wegenetze sowie den modellierten Routen. In zweiter Linie ist eine Dokumentation der vorgenommenen Kalibrierungsverfahren und Modellschritte unter Angabe der verwendeten Kalibrierungsdaten sowie ihrer statistischen Qualitätskennziffern vorzunehmen. Zentrale Bedeutung kommt der Offenlegung der verwendeten Verhaltensparameter und ihrer Quelle sowie der funktionalen Zusammenhänge in nachvollziehbarer Weise zu. 6.7.1 Dokumentation des Modells der Verkehrswegewahl Folgende generelle Informationen sind für das Teilmodell der Verkehrswegewahl für alle Verkehrsmittel bereitzustellen, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: (1) Dokumentation der Modellmechanismen und Verhaltensparameter Dokumentation des angewendeten Verkehrswegewahlmodells unter Offenlegung aller im Modellmechanismus berücksichtigten Einflüsse und Definition der konkreten Einflussvariablen und Verhaltensparameter für die betrachteten Verkehrsmittel, sowie Dokumentation des Verkehrswegewahlverfahrens (z.B. Gleichgewichtsverfahren, deterministische oder stochastische Verfahren etc.) und der generalisierten Kostenfunktion für die Wegenetzwiderstände; Es ist offenzulegen, ob Veränderungen der Wegenetzeigenschaften durch unterschiedliche Auslastung, repräsentiert durch auslastungsabhängige Reisezeiten oder generalisierte Verkehrsnutzerkosten der betrachteten Verkehrsmittel, berücksichtigt werden (Gleichgewichtsprinzip zwischen Angebot und Nachfrage). (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe Alle manuellen Eingriffe und Korrekturschritte im Zuge der Anwendung des Teilmodells der Verkehrswegewahl, die nicht nach einheitlichen, im Modellalgorithmus integrierten Regeln erfolgen (z.B. Veränderungen der Einfüllungen der Verkehrszellen, Veränderungen von Wegenetzattributen, die nicht nach einem vorweg definierten Schema bzw. Regel durchgeführt werden etc.), sind offen zulegen. Die Auswirkungen dieser manuellen Eingriffe sind in Summe auf das Ergebnis der Verkehrsmittelwahl mit Hilfe der Verteilung ihrer absoluten und relativen Abweichungen sowie der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA-Wert, siehe Kap. 7.1) für jene Wegenetzquerschnitte, die zur Kontrolle und Validierung der Verkehrswegenetzbelastungen definiert wurden (siehe Kap. 6.3.4), zu dokumentieren bzw. darzustellen. (3) Dokumentation der Modellkalibrierung der Verhaltensparameter Falls eine für die konkrete Anwendung spezifizierte Kalibrierung der Verhaltensparameter des Teilmodells der Verkehrswegewahl, insbesondere der Kalibrierung der generalisierten Kostenfunktion der Wegenetzattribute (z.B. Weglänge, Reisezeit, Betriebs- und Mautkosten) vorgenommen wird, ist das Kalibrierungsverfahren, die dafür verwendeten Daten und deren Quelle, die ermittelten Verhaltensparameter, die Kalibrierungsschritte und die statistischen Qualitätskennziffern (z.B. das Bestimmtheitsmaß bei Regressionsanalysen) offen zu legen. 71 Wenn keine für die konkrete Anwendung spezifizierte Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrswegewahl durchgeführt wird, sind die übernommenen Verhaltensparameter, ihre Quelle und eine Begründung für die Übernahme zu dokumentieren. 6.7.2 Ermittlung und Dokumentation der Konfidenzintervalle der Wegenetzbelastungen für den Bestandsplanfall und den Trendplanfall der Prognose sowie des Erklärungsqualitätsindikators für den Bestandsplanfall Folgende Informationen über das Ergebnis der Genauigkeit der Wegeverkehrsstärken aller relevanten Verkehrsmittel sind zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für das Planungsgebiet zu ermitteln, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Konfidenzintervall der Wegenetzverkehrsstärken für den Bestandsplanfall laut Kap. 7.2.1 und für den Trendplanfall der Prognose laut Kap. 7.2.2; Die Dokumentation erfolgt in graphischer Form (laut Abb. 6.2.1-1 und 6.2.1-2) und als Tabelle; Wenn eine Matrixkalibrierung sowie händische Eingriffe durchgeführt werden, empfiehlt es sich, das Konfidenzintervall sowohl mit und ohne Berücksichtigung der Matrixkalibrierung sowie der händischen Eingriffe durchzuführen, um einerseits deren Einfluss auf das Konfidenzintervall zu dokumentieren und andererseits das Konfidenzintervall allein auf Grund der Ursachen-Wirkungsmechanismen des VM offen zu legen. Erklärungsqualitätsindikator für Wegenetzverkehrsstärken von Verkehrsnachfragemodellen EQI („pseudo-R2“) nach Kap. 7.3 für den Bestandsplanfall; in der Regel erfolgt die Ermittlung von EQI in nach Verkehrsstärken gewichteter Form. 6.7.3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrswegewahl für die untersuchten Planfälle Folgende Informationen über das Ergebnis der Verkehrswegewahl sind zur Plausibilitätsund Validierungskontrolle für die im Folgenden angeführten Aggregationseinheiten zu ermitteln und zu dokumentieren sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Verkehrsleistung (zurückgelegte Reiseweglängen) des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive des Außenverkehrs) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie das gesamte Untersuchungsgebiet für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) in einem Vergleich mit allen untersuchte Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall (Tab. 6.7.3-1); Reisezeitdauer (benötigte Reisezeit) des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) in einem Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall (Tab. 6.7.3-2); Verkehrsleistung (zurückgelegte Reisewegelängen) nach Verkehrszwecken in einem Vergleich für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall (Tab. 6.7.3-3); Reisezeitdauer (benötigte Reisezeit) nach Verkehrszwecken in einem Vergleich für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall (Tab. 6.7.3-4); Ermittlung der Auslastungsverteilung des Straßennetzes (relative Häufigkeit der Auslastung mit einer definierten Klassengröße von 10%) nach Straßennetzkategorie (z.B. Autobahnen, Hauptverkehrsstraßen im und außerhalb des Ortsgebietes etc.) für das Planungsgebiet für alle untersuchten Planfälle inklusive des Mittelwertes und der Streuung (Tab. 6.7.3-5) Ermittlung des AWA-Wertes der Verteilungen der Auslastungen des Wegenetzes des Bestandsplanfalles und der untersuchten Planfälle in Relation zum Bestandsplanfall für das Planungsgebiet (Tab. 6.7.3-6) 72 Bei komplexen Anwendungsfällen von VM kann es zweckmäßig sein, die oben angeführten Vergleiche einerseits für untersuchten Maßnahmenplanfälle zum Analysebezugsjahr in Relation zum Bestandsplanfall und andererseits für Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr in Relation zum Trendplanfall zusätzlich durchzuführen, um die Modellmechanismen zwischen den einzelnen Planfällen detailliert zu durchleuchten. Diese Vergleiche sind mit analogen Tabellen wie Tab.6.7.3-1 bis 6.7.36 zu dokumentieren und zu interpretieren. Ob diese Vergleiche durchzuführen sind, soll vom Auftraggeber entschieden werden. Tab. 6.7.3-1: Verkehrsleistung (zurückgelegte Weglängen) des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets für den Bestandsplanfall (im Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall Bestandsplanfall Verkehrsleistungen (zurückgelegte Weglängen) Planfall X1 Planfall X2 absolut Anteil absolut relativ zu Plannullfall absolut relativ zu Plannullfall [Verkehrsleistungseinheit/ Zeiteinheit] [%] [Verkehrsleistungseinheit/ Zeiteinheit] [%] [Verkehrsleistungseinheit/ Zeiteinheit] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 73 Tab. 6.7.3-2: Reisezeitdauer (benötigte Reisezeit) des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie des gesamten Untersuchungsgebiets für den Bestandsplan (im Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall Bestandsplanfall Reisezeitdauer (benötigte Reisezeit) Planfall X1 Planfall X2 absolut Anteil absolut relativ zu Plannullfall absolut relativ zu Plannullfall [Reisezeiteinheit/ Zeiteinheit] [%] [Reisezeiteinheit/ Zeiteinheit] [%] [Reisezeiteinheit/ Zeiteinheit] [%] Verkehrsmittel 1 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 Verkehrsmittel 2 Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 Gesamt, alle Verkehrsmittel Binnenverkehr Zielverkehr Quellverkehr Durchgangsverkehr Gesamtverkehr 100 74 Tab. 6.7.3-3: Verkehrsleistung (zurückgelegte Weglängen) des Gesamtverkehrs nach Verkehrszwecken für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall Bestandsplanfall Verkehrsleistungen (zurückgelegte Weglängen) Planfall X1 Planfall X2 absolut Anteil absolut relativ zu Plannullfall absolut relativ zu Plannullfall [Verkehrsleistungseinheit/ Zeiteinheit] [%] [Verkehrsleistungseinheit/ Zeiteinheit] [%] [Verkehrsleistungseinheit/ Zeiteinheit] [%] Verkehrsmittel 1 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Verkehrsmittel 2 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Gesamt, alle Verkehrsmittel Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Tab. 6.7.3-4: Reisezeitdauer (benötigte Reisezeit) des Gesamtverkehrs nach Verkehrszwecken für den Bestandsplanfall (Analysebezugsjahr) im Vergleich mit allen untersuchten Planfällen in absoluten Werten und relativ in Relation zum Bestandsplanfall Bestandsplanfall Reisezeitdauer (benötigte Reisezeit) Planfall X1 Planfall X2 absolut Anteil absolut relativ zu Plannullfall absolut relativ zu Plannullfall [Reisezeiteinheit/ Zeiteinheit] [%] [Reisezeiteinheit/ Zeiteinheit] [%] [Reisezeiteinheit/ Zeiteinheit] [%] Verkehrsmittel 1 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Verkehrsmittel 2 Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 Gesamt, alle Verkehrsmittel Verkehrszweck A Verkehrszweck B Verkehrszweck C Gesamtverkehr 100 75 Tab. 6.7.3-5: Ermittlung der Auslastung des Straßennetzes nach Straßenkategorien für das Planungsgebiet und für den Bestandsplanfall und alle untersuchten Planfälle inklusive des Mittelwertes und der Streuung Bestandsplanfall Planfall X1 Planfall X2 Auslastung Absolutwert % Absolutwert % relative Differenz relative Differenz Absolutwert zum Plannullfall zum Plannullfall % % % Straßennetzklasse 1 Mittelwert Streuung Straßennetzklasse 2 Mittelwert Streuung Straßennetzklasse 3 Mittelwert Streuung Gesamtes Straßennetz Mittelwert Streuung Tab. 6.7.3-6: AWA-Werte der Auslastungen des Straßennetzes der untersuchten Planfälle für das Planungsgebiet in Relation zum Bestandsplanfall, unterschieden nach Straßenkategorie und nach den Verkehrsmitteln AWA Planfall 1 zu Bestandsplanfall Planfall 2 zu Bestandsplanfall Planfall 3 zu Bestandsplanfall [%] [%] [%] Straßennetzklasse 1 Mittelwert Streuung Straßennetzklasse 2 Mittelwert Streuung Straßennetzklasse 3 Mittelwert Streuung Gesamtes Straßennetz Mittelwert Streuung 6.8 Tageszeitwahl Kommentar: Derzeit sind VM, die eine Tageszeitwahl maßnahmensensitiv bzw. auslastungsabhängig inkludiert haben, die Ausnahme. In der Regel werden entweder für die einzelne Stunden oder Spitzenstunden eine getrennte Nachfragemodellierung durchgeführt, die auf Status-Quo-Verhalten beruht, oder es wird die Tagesverkehrsmenge über geeignete Ganglinien auf einzelne Stunden aufgeteilt. Deshalb werden im Vorschlag für das Merkblatt nur generelle Validierungsempfehlungen aufgenommen. Wenn im VM ein Modellschritt für die Tageszeitwahl enthalten ist, so besteht eine Validierungsmöglichkeit darin, die modellierte Tageszeitverteilung der Wege (Startzeit und Ankunftszeit) mit der beobachteten 76 Tageszeitverteilung einer vergleichbaren Haushaltserhebung des Planungs- und Untersuchungsgebietes, unterschieden nach Verkehrsmittel und Verkehrszweck, zu vergleichen. Als Qualitätsindikator ist das Koinzidenzverhältnis dafür gut geeignet (Kap. 7.4) Wenn eine VM-Modellanwendung die tageszeitliche Verteilung der Verkehrsnachfrage abbildet, so sind folgende Informationen für das Teilmodell der Tageszeitwahl getrennt nach Verkehrsmittel bereitzustellen, zu dokumentieren und in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: 6.8.1 Dokumentation des Modells der Tageszeitwahl (1) Dokumentation der Modellmechanismen und Verhaltensparameter Dokumentation des angewendeten Modells unter Offenlegung aller im Modellmechanismus berücksichtigten Einflüsse und Definition der konkreten Einflussvariablen und Verhaltensparameter für alle betrachteten Verkehrsmittel. Ein spezielles Augenmerk ist der Frage zu widmen, wie Wegenetzeigenschaften durch unterschiedliche Auslastung, repräsentiert durch auslastungsabhängige Reisezeiten oder generalisierte Verkehrsnutzerkosten der betrachteten Verkehrsmittel berücksichtigt werden. (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe Alle manuellen Eingriffe und Korrekturschritte im Zuge der Anwendung des Teilmodells der Verkehrszeitwahl, die nicht nach einheitlichen und explizit definierten im Modellalgorithmus integrierten Regeln erfolgen, sind detailliert offen zulegen. Die Auswirkungen dieser manuellen Eingriffe sind auf das Ergebnis der Verkehrszeitwahl, nämlich der Tagesganglinie der verkehrsmittelspezifischen Verkehrsnachfrage, mit Hilfe der Verteilung ihrer relativen Abweichungen (Abb. 6.7-1) sowie der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA-Wert, siehe Kap. 7.1) in Bezug auf das Planungsgebiet quantitativ darzustellen. (3) Dokumentation der Modellkalibrierung der Verhaltensparameter Falls eine für die konkrete Anwendung spezifizierte Kalibrierung der Verhaltensparameter des Teilmodells der Verkehrszeitwahl durchgeführt wird, sind das Kalibrierungsverfahren, die dafür verwendeten Daten sowie deren Quelle und Qualität, die ermittelten Verhaltensparameter, die Kalibrierungsschritte und die statistischen Qualitätskennziffern (z.B. das Bestimmtheitsmaß bei einer Regressionsanalyse) offen zu legen. Wenn keine für die konkrete Anwendung spezifizierte Kalibrierung des Teilmodells der Verkehrsmittelwahl durchgeführt wird, sind die übernommenen Verhaltensparameter sowie deren Quelle und eine Begründung für die Übernahme zu dokumentieren. Kommentar: Falls ein kalibriertes und dokumentiertes VM vorliegt, entfällt Abschnitt 6.8.1 6.8.2 Dokumentation der Ergebnisse der Tageszeitwahl für den Bestandsplanfall Falls eine Erhebung der Tagesganglinie der verkehrsmittelspezifischen Verkehrsnachfrage für den Bestandsplanfall vorliegt, sind folgende Informationen über das Ergebnis der Verkehrszeitwahl zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle zu ermitteln, zu dokumentieren sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Die modellierte und beobachtete Tagesganglinie ist unterteilt nach Verkehrsmitteln für das Planungsgebiet des Bestandsplanfalls in Bezug auf das Planungsgebiet darzustellen. Hierbei ist auf eine gute Vergleichbarkeit der beobachteten mit der modellierten Tagesganglinie zu achten. Der PWA-Wert und AWA-Werte der beobachteten zu der modellierten Tagesganglinie ist für alle Verkehrsmittel zu ermitteln. 77 6.8.3 Dokumentation der Ergebnisse der Tageszeitwahl für die untersuchten Planfälle Folgende Informationen über das Ergebnis der Verkehrszeitwahl sind zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle zu ermitteln, zu dokumentieren sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS zu interpretieren: Darstellung der modellierten Tagesganglinien im Vergleich aller untersuchten Planfälle mit dem Bestandsplanfall; PWA und AWA-Werte der modellierten Tagesganglinien aller untersuchten Planfälle im Vergleich mit dem Bestandsplanfall. 6.9 Sensitivitätstest der Modellmechanismen Kommentar: Ein wichtiger Bestandteil des QM&QS mit hohem Qualitätsanspruch besteht in einem Sensitivitätstest gegenüber den wesentlichen Eingangsgrößen und den implementierten Modellmechanismen sowie der daraus abzuleitenden Elastizität gegenüber der Verkehrsnachfrage. Es wird dabei die Elastizität eines Indikators der Verkehrsnachfrage (verkehrsmittelspezifisches Verkehrsaufkommen oder Verkehrsleistung, Anteil des Modal Splits, Verkehrsstärke eines Schlüsselquerschnittes des Wegenetzes) gegenüber einer Eingangsgröße des Verkehrsmodells ermittelt und ihre Plausibilität für den Bestandsplanfall geprüft, dokumentiert und interpretiert. Die modellierte Elastizität macht die Modellmechanismen transparent und kann so leicht auf ihre Plausibilität und mit Elastizitäten aus der Literatur oder von Feldbeobachtungen verglichen werden. Ein bewährtes Verfahren ist der so genannte „Ein-Variablen-Sensitivitäts-Test“. Im angelsächsischem Raum wird er als „One-Parameter-Sensitivity-Test“ bezeichnet. Bei diesem Test wird ein Sensitivitätsplanfall zum Analysebezugsjahr in der Art definiert, dass nur eine Art der Eingangsgrößen und Modellvariablen oder ein Verhaltensparameter verändert wird. Für diesen Sensitivitätsplanfall werden die Auswirkungen auf die Verkehrsnachfrage getestet. Die Verkehrsnachfrage, unterteilt nach Verkehrsmitteln, wird mit Hilfe der Verkehrsleistung und dem Verkehrsaufkommen unterschieden nach Binnen-, Quell-, Ziel- und Durchgangsverkehr in Bezug auf das Planungsgebiet (inklusive Außenverkehr) sowie nach Verkehrszwecken in Bezug auf das Untersuchungsgebiet abgebildet. Die Elastizität errechnet sich aus dem Verhältnis der relativen Änderung der Verkehrsnachfrage im Vergleich zur relativen Veränderung der zu untersuchenden Einflussvariablen, die dem betrachteten Sensitivitätsplanfall zu Grunde gelegt wird. Die Einflussvariablen werden für die zu untersuchenden Sensitivitätsplanfälle über das gesamte Untersuchungsgebiet einheitlich verändert, in jedem Sensitivitätsplanfall wird in der Regel nur eine einzelne Einflussvariable verändert, wie zum Beispiel: Senkung der Reisegeschwindigkeit im gesamten Straßenetz um 20 %, was einer Reisezeitanhebung von 25 % entspricht; Anhebung der Fahrpreise für den öffentlichen Verkehr im gesamten ÖV-Liniennetz um 30 %; Anhebung der Treibstoffpreise um 50 %; Verdichtung des Taktfahrplanes um 50 %; Erhöhung des Autobesitzes um 25 %; Erhöhung der Wohn- und Arbeitsbevölkerung um 15 % Veränderung eines Verhaltensparameters um +20 %; etc. Der Sensitivitätstest wird in der Regel für alle relevanten Eingangsvariablen, die die Sensitivität wesentlicher Maßnahmenwirkungen repräsentieren, getrennt durchgeführt. Folgende Arbeitsschritte sind für die Anwendung des Sensitivitätstests und („Ein-VariablenSensitivitäts-Test“) für den Durchlauf für eine Eingangsvariable erforderlich: (1) Definition der Zielgröße der Verkehrsnachfrage (z.B. Verkehrsaufkommen, Verkehrsleistung einer definierten Aggregationseinheit, Verkehrsstärke eines Schlüsselabschnitts des Wegenetzes etc.); 78 (2) Definition der Zielgröße und der relativen Veränderung der Eingangsvariable, auf die sich die zu ermittelnde Elastizität bezieht und für deren Veränderung der Sensitivitätstest durchgeführt werden soll, wie z.B. der Treibstoffpreis, die mittlere Geschwindigkeit des unbelasteten Wegenetzes, ein Verhaltensparameter etc.; (3) Ermittlung des Sensitivitätsplanfalles; in der Regel baut er auf dem Bestandsplanfall zum Analysebezugsjahr auf und enthält zusätzlich nur die in Schritt (2) definierte Veränderung der Eingangsgröße; (3) Durchrechnung des Verkehrsmodells für den Sensitivitätsplanfall und Ermittlung der Veränderung der Zielgröße der Verkehrsnachfrage laut Schritt (1); (4) Ermittlung der Elastizität nach Formel 6.9-1; Formel 6.9-1: Elastizität für den „Ein-Variablen-Sensitivitäts-Test“ der definierten Zielgrößen E EV RV RE E(EV): EV: ΔRV: Elastizität [ - ] Definierte Eingangsvariable laut Schritt (1) ermittelte relative Veränderung der Zielgröße der Verkehrsnachfrage laut Schritt (1) [ - ] definierte relative Veränderung der definierten Eingangsvariablen laut Schritt (2) [ - ] ΔRE: (5) Plausibilitätsprüfung der Elastizität durch Vergleich mit Ergebnissen aus der Literatur, Interpretation in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS, Dokumentation der definierten Zielgrößen und der Elastizität. Kommentar: Die in dieser Art definierten Sensitivitätsplanfälle werden mit dem zu testenden VM durchgerechnet und mit dem Ergebnis der Verkehrsnachfrage wird die Elastizität ermittelt, auf Plausibilität in Hinblick auf das Vorzeichen und die quantitativen Wirkungsstärke kontrolliert sowie interpretiert. Ein Vergleich mit Elastizitäten anderer Untersuchungen ist sehr aufschlussreich und gibt einen guten Einblick in die Modellmechanismen. Zur Verdeutlichung kann es zweckmäßig sein, einzelne der in Kap. 6.4 bis 6.7 aufgelisteten Qualitätsindikatoren zu ermitteln und zu interpretieren. 6.10 Plausibilitätsprüfung mittels Planfällen Kommentar: Um die Plausibilität von Prognoseergebnissen zu überprüfen, aber auch um wichtige Erkenntnisse der Systemzustände des Wegenetzes zu durchleuchten, sind bestimmte Planfälle gut geeignet. Sie ermöglichen es, insbesondere die Wirkungen der zeitlichen Veränderung der Eingangsdaten und der zu untersuchenden Maßnahmenwirkungen getrennt darzustellen und ihre Plausibilität zu analysieren. Es ist zwischen normalen Planfällen und Testplanfällen zu unterscheiden. Letztere sind fiktive Planfälle, weil sie nicht in der Wirklichkeit auftretende Systemzustände beschreiben, wie z.B. „Was wären die Auswirkungen von Maßnahmen, wenn diese heute schon realisiert wären?“. Aufschlussreich sind z.B. auch Testplanfälle, die keine Kapazitätsengpässe der Wegenetze berücksichtigen. Damit kann der Effekt von Kapazitätsengpässen und der dadurch verursachte Umwegverkehr offen gelegt werden. In Tab 6.10-1 sind Planfälle und Testplanfälle definiert, die je nach Aufgabenstellung der VMAnwendung auf geeignete Weise zu behandeln sind. Es ist in der Regel vom Auftraggeber vor Vergabe der VM-Anwendung zu entscheiden, welche der Planfälle und Testplanfälle im konkreten Anwendungsfall auszuarbeiten sind. Grundsätzlich gelten folgende Empfehlungen: 79 Der Bestandsplanfall ist als Referenzplanfall für den Trendplanfall und für Maßnahmenplanfälle zum Analysebezugsjahr zu modellieren Der Trendplanfall, ein Planfall ohne zu untersuchende Maßnahmen ist als Referenzplanfall für alle Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr zu modellieren. Maßnahmenplanfälle zum Analysebezugsjahr sind Testplanfälle und dienen zum Vergleich mit dem Bestandsplanfall. Sie bilden die Wirkungen der zu untersuchenden Maßnahmen zum Bezugsjahr des Bestandsplanfalls ohne Berücksichtigung des Einflusses der Trendentwicklung des Verkehrs und der raumstrukturellen Eingangsgrößen ab. Wenn für diesen Testplanfall nur die verkehrlichen Maßnahmen in Bezug auf die Wegewahl abgebildet werden, so wird dieser Testplanfall als „Umlegungsprognose“ bezeichnet. Der Modellierung des Trendplanfalls und der Maßnahmenplanfälle ohne Kapazitätsbeschränkungen des Wegenetzes stellen weitere wichtige Testplanfälle für das Verkehrswegewahlmodell dar, um den Effekt der Netzauslastung und von Kapazitätsengpässen bzw. deren Ausschaltung zu modellieren. Damit kann der Effekt von Umwegverkehr offen gelegt werden. Für alle Maßnahmeplanfälle und Testplanfälle sind die alle relevanten Vergleiche mit dem Bestandplanfallfall und dem Trendplanfall durchzuführen, zu dokumentieren und zu interpretieren. Tab. 6.10-1: Empfohlene Modellierung von Planfällen und Testplanfällen im Vergleich zu den Referenzplanfällen Verkehrsmaßnahmen Testplanfälle Analysebezugsjahr Raumstruktur und externe Rahmenbedingungen zu untersuchende Planfälle ohne Verkehrsmaßnahmen zu untersuchende Planfälle mit Verkehrsmaßnahmen in Varianten Bestandsplanfall Maßnahmenplanfall zum Analysebezugsjahr mit Verkehrsmaßnahmen Trendplanfall der Prognose Maßnahmenplanfall zum Prognosebezugsjahr mit Verkehrsmaßnahmen Trendprognose ohne Kapazitätsbeschränkung des Wegenetzes Maßnahmenplanfall zum Prognosebezugsjahr mit Verkehrsmaßnahmen ohne Kapazitätsbeschränkung des Wegenetzes Prognosebezugsjahr 6.11 Plausibilitätsprüfung mit Backcasting Kommentar: Eine sehr gute, aber auch sehr aufwendige QM&QS-Aktivität der Verkehrsmodellmechanismen mit sehr hohem Qualitätsanspruch (siehe Einleitung Kap. 6) ist Backcasting, also eine modellierte Abschätzung der Verkehrsnachfrage ausgehend vom Bestandsplanfall des Analysebezugsjahres für einen Backcasting-Planfall eines weiter zurückliegenden Bezugsjahres in der Vergangenheit. Hiefür ist es notwendig, dass für dieses Bezugsjahr in der Vergangenheit, das wenn möglich zumindest 10 Jahre vom 80 Analysebezugsjahr zurück liegt, Eingangsdaten für das VM (Raumstruktur- und Wegenetzdaten) sowie Kontrolldaten für eine Validierung (z.B. Querschnittszählungen der verkehrsmittelspezifischen Wegenetzbelastungen, Verkehrsverhaltenserhebung) zur Verfügung stehen. Der Planfall für das zurückliegende Bezugsjahr wird beim Backcasting als Backcasting-Planfall bezeichnet. Die Modellergebnisse des Back-Casting-Planfalles werden mit den Kontrolldaten des Backcasting-Bezugsjahres auf ihre Plausibilität und Genauigkeit überprüft. Damit erhält man ein ganzheitliches Bild von der Validität, Plausibilität und Genauigkeit des Verkehrsnachfragemodells für den überprüften Zeitraum beider Bezugsjahre und den Mechanismen sowie Verhaltensparameter der in dieser Zeitperiode stattgefundenen Veränderungen. Es ist zu beachten, dass die Veränderungen der Verkehrsnachfrage beider Planfälle sowohl die zeitlichen Veränderungsmechanismen als auch die Mechanismen durch die in dieser Periode realisierten Maßnahmen repräsentieren. Folgende Arbeitsschritte sind für die Anwendung des Backcastings erforderlich: (1) Modellierung des Bestandsplanfalles zum Analysebezugsjahr als Referenzplanfall; (2) Ermittlung der Eingangsdaten (Raumstruktur-, Wegenetzdaten, externen Rahmenbedingungen etc.) und der Kontrolldaten der Verkehrsnachfrage (Querschnittszählungen etc.) für den zurückliegenden Backcasting-Planfall; (3) Modellierung der Verkehrsnachfrage für den Backcasting-Planfall, ausgehend vom Bestandsplanfall zum Analysebezugsjahr; (4) Vergleich der modellierten und der beobachteten Verkehrsnachfragedaten des Backcasting-Planfalls, bei ungenügender Übereinstimmung Änderung der Verhaltensparameter und Wiederholung des Schrittes (3); (5) Dokumentation und Interpretation der Ergebnisse in Bezug auf QM&QS. Tab. 6.11-1: Empfohlene Backcasting-Planfälle Verkehrsmaßnahmen Backcasting-Planfall Planfälle ohne Verkehrsmaßnahmen zurückliegendes Backcasting Bezugsjahr Raumstruktur und externe Rahmenbedingungen Analysebezugsjahr des Bestandsplanfalls Bestand zum Analysbezugsjahr BackcastingPlanfall Bestandsplanfall des Analysebezugsjahres Kommentar: Backcasting ermöglicht eine Optimierung der Verhaltensparameter im Sinne einer über die Zeit dynamischen Anpassung von Verhaltensparametern. Durch Anwendung des Sensitivitätstests (Kap. 6.9) für einzelne Verhaltensparameter für das zurückliegende Bezugsjahr ist eine Optimierung der Übereinstimmung der modellierten und in der Vergangenheit beobachteten Verkehrsnachfrage möglich. Die Veränderung der kalibrierten Verhaltensparameter für die Backcasting-Periode kann näherungsweise für zukünftige Planfälle fortgeschrieben werden. 81 6.12 Plausibilitätsprüfung mittels Verkehrsspinne Kommentar: Eine wichtige Form der Plausibilitätsprüfung, aber auch der Durchleuchtung der Ergebnisse von VM-Anwendungen ist die Analyse und Offenlegung der räumlichen Verteilung der Verkehrsnachfrage der jeweiligen Verkehrsmittel mittels Verkehrsspinnen. Folgende Möglichkeiten bietet eine Plausibilitätsprüfung durch Verkehrsspinnen: (1) Plausibilitätsprüfung von Quell-Zielmatrizen für Erhebungsquerschnitte im Bestandsplanfall: Falls für einzelne Wegenetzquerschnitte Verkehrsbefragungen (Feldbefragung an einem Zählquerschnitt) vorliegen, die eine verlässliche erhobene Datengrundlage einer Matrix der Verkehrsbeziehungen darstellen, ist eine Plausibilitätsprüfung bzw. Vergleich der erhobenen und modellierten Matrix der Verkehrsbeziehungen möglich. Dieser Vergleich beinhaltet die Ermittlung des PWA-Wertes und der Reiseweitenverteilung des Verkehrs, der über die definierten Erhebungsquerschnitte führt, sowie die visuelle Darstellung in Form einer Verkehrsspinne. (2) Plausibilitätsprüfung der Verkehrsnachfrage mittels Verkehrsspinnen für die Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr: Dies beinhaltet die visuelle Darstellung der Verkehrsspinne(n) sowie die tabellarische Analyse der Veränderungen der Verkehrsnachfrage des Maßnahmenplanfalls im Vergleich zum Bestandsplanfall. 6.12.1 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsnachfrage einer Verkehrsspinne für den Bestandsplanfall Falls eine Verkehrserhebung mit Informationen über die Quelle und Ziele der Verkehrsströme über einen oder mehrere Wegenetzquerschnitte für den Bestandsplanfall vorliegt, können folgende Informationen zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die Verkehrsnachfrage von definierten Verkehrsspinnen ermittelt und dokumentiert sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS interpretiert werden, wobei der Auftraggeber die konkreten Festlegungen treffen soll: Die modellierte und beobachtete Matrix der Verkehrsbeziehungen der Verkehrsspinne ist für den Binnen-, Ziel- und Quellverkehr sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) des Bestandsplanfalls in Bezug auf das Planungsgebiet und für das gesamte Untersuchungsgebiet im Vergleich darzustellen. Der PWA-Wert und AWA-Wert der beobachteten zu den modellierten Verkehrsbeziehungen ist für die Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie des Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet sowie für Verkehrszwecke zu ermitteln und zu dokumentieren (analoge Darstellung wie Tab. 6.6.1-1a und b); Ermittlung und Darstellung der modellierten verkehrsmittelspezifischen Reiseweitenverteilung der Verkehrsbeziehungen der Verkehrsspinne und Vergleich mit beobachteten Reiseweitenverteilung der Verkehrspinne inklusive des KoinzidenzVerhältnisses dieser Reiseweitenverteilung (siehe Kap. 7.4). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den vorhandenen räumlichen Aggregationseinheiten sowie Verkehrszwecken durchgeführt und dokumentiert werden (analoge Darstellung wie Tab. 6.6.2-2). Darstellung der Verkehrsstärken in Form eines Verkehrsbelastungsplanes einer Verkehrsspinne für den Gesamtverkehr eines Verkehrsmittels. Die Verkehrsmengen der Verkehrsbeziehungen, die über einen oder mehrere Wegenetzquerschnitte der Verkehrsspinnen führen, werden auf dem Wegenetz entlang ihrer Routen maßstäblich in ihrer Breite aufgetragen. Damit entsteht ein klares Bild über Quellen und Ziele sowie Routen jener Verkehrsbeziehungen, die über einen oder über mehrere definierte Wegenetzquerschnitte führen. Die Darstellung der Verkehrsspinne liefert einen Eindruck über die räumliche Verteilung des Verkehrs, der über diese definierten Wegenetzquerschnitte führt. Da alle Wegenetzabschnitte, mit Ausnahme der definierten Wegenetzquerschnitte, nur einen Teil der tatsächlichen Verkehrsstärke darstellt, ist es zweckmäßig, die gesamte Verkehrsstärke an jedem Wegenetzabschnitt graphisch zu 82 hinterlegen (Abb. 6.12.1-1). In dieser Plandarstellung sind die Wegenetzquerschnitte, auf die sich die Verkehrsspinne bezieht, deutlich zu kennzeichnen sowie die Kennwerte der Reiseweitenverteilung zu dokumentieren. In der Plandarstellung sollen die Grenzen des Planungsgebietes schematisch dokumentiert werden. Abb. 6.12-1.1: Darstellung der Verkehrnachfrage einer Verkehrspinne (Quelle: ZIS-P) Legende: IV 3300 Verkehrsbelastung über den Spinnenquerschnitt in KFZ/24h (=Teilbelastung) Gesamtverkehrsbelastung des untersuchten Planfalls in KFZ/24h Verkehrsbelastung über den Spinnenquerschnitt in KFZ/24h Straßen, für die keine Verkehrsbelastungen dargestellt werden 0 500 1.000 Meter 2.000 83 6.12.2 Dokumentation der Ergebnisse einer Verkehrsspinne für Maßnahmenplanfälle Folgende Informationen über das Ergebnis der Verkehrsnachfrage von Verkehrsspinnen können zur Plausibilitäts- und Validierungskontrolle für die im Folgenden angeführten Aggregationseinheiten ermittelt und dokumentiert sowie in Bezug auf Problemstellungen des QM&QS interpretiert werden, wobei der Auftraggeber die konkreten Festlegungen treffen soll: Verkehrsnachfrage der Verkehrsspinne für die Matrix der Verkehrsbeziehungen des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive Außenverkehr) in Bezug auf das Planungsgebiet für ausgewählte Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (analoge Darstellung wie Tab. 6.6.3-1); Verkehrsnachfrage der Verkehrsspinne für die Matrix der Verkehrsbeziehungen nach Verkehrszwecken für ausgewählte Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr in absoluten Werten und relativ zum Bestandsplanfall (analoge Darstellung wie Tab. 6.6.32); Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Matrix der Verkehrsbeziehungen der Verkehrsspinne für ausgewählte Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr (siehe Kap. 7.4)). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den räumlichen Aggregationseinheiten des Binnen-, Ziel- und Quellverkehrs sowie Durchgangsverkehrs (inklusive des Außenverkehrs) in Bezug auf das Planungsgebiet durchgeführt und dokumentiert werden (analoge Darstellung wie Tab. 6.6.3-5). Ermittlung und Darstellung der modellierten Reiseweitenverteilung der Matrix der der Verkehrsbeziehungen der Verkehrsspinne für ausgewählte Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr (siehe Kap. 7.4). Diese Ermittlung soll unterteilt nach den Verkehrszwecken durchgeführt und dokumentiert werden (analoge Darstellung wie Tab. 6.6.3-6). 6.13 Plausibilitätsprüfung mittels Plandarstellung der Verkehrswegewahl Kommentar: Der visuellen Darstellung des Ergebnisses der Verkehrswegewahl in Form eines Wegenetzbelastungsplans der einzelnen Verkehrsmitteln (auch als Verkehrsbelastungsplan oder Verkehrsstärkenplan bezeichnet) kommt eine wichtige Bedeutung zu, da sie die quantitative räumliche Vernetzung der Verkehrsnachfrage offen legt und damit gut für eine visuelle Plausibilitäts- und Validierungskontrolle des Endergebnisses geeignet ist. Es sind einige Grundsätze für die Darstellung einzuhalten, um einerseits mögliche, durch die Darstellung verursachte, Missverständnisse zu vermeiden und andererseits durch Standardisierung zu einer verbesserten Durchdringung und Verständnisses der räumlichen Wirkungen der Verkehrsnachfrage beizutragen. Wenn einige der angeführten Grundsätze als trivial und selbstverständlich zu beurteilen sind, zeigt die Erfahrung, dass eine Definition einer formalen Standardisierung zweckmäßig ist. Folgende Grundsätze sind von Bedeutung: Der Maßstab für die Darstellung der Verkehrsstärke soll für alle Abbildungen der Planfälle mit demselben geographischen Ausschnitt grundsätzlich identisch sein, um eine optische Vergleichbarkeit sicher zu stellen. Die Grenze des Planungsgebietes sowie wichtige Orts-, Straßen- sowie Wegenetzbezeichnungen sind in den Wegenetzbelastungsplan einzutragen, um eine räumliche Zuordnung und Erkennbarkeit des Wegenetzes zu erleichtern. Die Wegenetzbelastung ist je nach Zweckmäßigkeit in verkehrsnachfragerelevante Merkmale, wie in Verkehrszwecke, in Binnen-, Quell-, Ziel- und Durchgangsverkehr, in Fahrzeug- und öffentliche Verkehrsmittelarten etc. unterteilt aufzutragen. Die Wegenetzstärke der einzelnen Wegenetzabschnitte soll soweit wie möglich in lesbarer Form zahlenmäßig in den Wegenetzbelastungsplan eingetragen werden. Zum Vergleich von verschiedenen Planfällen, wie z.B. einen Maßnahmenplanfall zum Prognosebezugsjahr mit dem Trendplanfall der Prognose als Referenzplanfall, ist es zweckmäßig neben der Wegenetzbelastung des Maßnahmenplanfalls auch die Differenz 84 der Wegenetzbelastung zum Referenzplanfall in Form der Darstellung der Zunahmen z.B. in Rot und der Abnahmen in Grün transparent zu machen (Abb. 6.13-1). Falls Konfidenzintervalle für einen Planfall ermittelt wurden, so ist in der Legende des Wegenetzbelastungsplanes für die einzelnen Verkehrsstärkenklassen das absolute oder das relative Konfidenzintervall zu dokumentieren. Für den Bestandsplanfall empfiehlt es sich an den Kontrollzählstellen die gezählten Sollwerte graphisch oder als Zahlenwert anzugeben. Abb. 6.12-2: Musterdarstellung eines Wegenetzbelastungsplan in Differenzdarstellung zwischen Bestandsplanfall und Maßnahmenplanfall (Quelle: ZIS-P) Legende: 13600 d: 2800 Verkehrsbelastung des Maßnahmenplanfalls in KFZ pro 24h Veränderung der Verkehrsbelastung des Maßnahmenplanfalls gegenüber dem Bestandsplanfall Verkehrsbelastung des Maßnahmenplanfalls bei Mehrbelastung Verkehrsbelastung des Bestandsplanfalls Verkehrsbelastung des Bestandsplanfalls Verkehrsbelastung des Maßnahmenplanfalls bei Entlastung 0 500 1.000 Meter 2.000 85 7 Indikatoren des Qualitätsmanagements für Verkehrsnachfragemodellanwendungen 7.1 Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate PWA Ein wichtiger Indikator für die Qualitätssicherung von VM-Anwendungen stellt die prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate (PWA) dar. Diese Abweichungen werden in der Statistik auch als Residuen bezeichnet. Dieser Indikator ist ein relativ messendes Streuungsmaß der Abweichungen zwischen jeweils zwei Variablen von einem Set von dualen Variablen, bezogen auf den Mittelwert der Bezugsvariablen (z.B. modellierte gegenüber beobachteten Werten oder Differenzen von Wertepaaren zwischen zwei Planfällen, siehe Formel 7.1-1) und ausgedrückt in Prozenten. Er ist ein gutes Maß für die Genauigkeit einer Modellabbildung. Dieser Indikator kann auch als ein Maß für die Beschreibung der Abweichungen bzw. Veränderung zwischen Eingangs- oder Ergebniswerten (z.B. Wohnbevölkerung und das Verkehrsaufkommen von Verkehrszellen) zwischen einem Maßnahmenplanfall zum Prognosebezugsjahr und dem Bestandsplanfall verwendet werden. Zum Unterschied der Berechnung der Standardabweichung von empirischen Verteilungen wird beim PWA-Wert die Summe der Abweichungsquadrate nicht durch (n-1), dem Wert der Freiheitsgrade der Summe der Quadrate für die Standardabweichung (Kreyszig 1968), sondern durch n dividiert, da der Freiheitsgrad der Summe der Abweichungsquadrate hier den Wert n aufweist. Es ist auch zu beachten, dass der beobachtete Wert nicht einen Betrag annehmen darf, der kleiner gleich Null ist, da für diesen Fall der Bruch in den Formeln 7.1-1 bis 3 den Wert ∞ annehmen würde. Formel 7.1-1: Ermittlung der prozentualen Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate PWA 2 1 Va ,i Vb ,i PWA 100 V n b,i PWA Va,i Vb,i ∑ n 0,5 % Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate Variable mit Index i des Variablensets a Bezugsvariable mit Index i des Bezugsvariablensets b; es gilt Vb,i > 0 Summierung über das Variablenset 1 bis n, für die gilt Vb,i > 0 Stichprobenumfang (Anzahl der Variablen des jeweiligen Sets Va,i und Vb,i) Die relative Abweichung (Va,i – Vb,i)/ Vb,i ist das Ziel der Qualitätsbetrachtung. Im Zuge des QM&QS von VM gibt es folgende Anwendungen für den PWA-Wert: Qualitätsmaß für die Übereinstimmung von modellierten und beobachteten Variablen des Verkehrsverhaltens im Bestandsplanfall, wie z.B. die Übereinstimmung von modellierten zu beobachteten Verkehrsstärken des Wegenetzes; Hier ist zu beachten, dass die Verkehrsstärken an Zählstellen entlang von Kordon- und Durchmesserschnitten des Planungsgebietes angeordnet sind, so wie es in Kap. 6.3.4 beschrieben ist. Damit wird gewährleistet, dass kein Verkehr über unberücksichtigte Wegenetzstrecken der Betrachtung „im wahrsten Sinn des Wortes entkommt oder ausweicht“. Für diesen Fall errechnet sich der PWA-Wert laut Formel 7.1-2. Wenn eine repräsentative Verkehrsverhaltenserhebung für ein Untersuchungs- oder Planungsgebiet vorliegt, dann können im Prinzip auch das modellierte und erhobene Ziel- und Quellverkehrsaufkommen sowie die modellierten und erhobenen Verkehrsbeziehungen in ihrer Übereinstimmung mit Hilfe des PWA-Wertes geprüft werden. 86 Formel 7.1-2: Ermittlung des PWA-Wertes für modellierte und beobachtete Werte der Verkehrsstärke von Wegenetzen eines definierten Verkehrsmittels PWAVSt PWAVSt Vm,i Vb,i ∑ n 1 Vm ,i Vb ,i 100 n Vb ,i 2 0,5 % Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärken des Wegenetzes modellierte Verkehrsstärke der Zählstelle i beobachtete Verkehrsstärke der Zählstelle i; es gilt Vb,i > 0 Summierung über alle Zählstellen i = 1bis n, für die gilt Vb,i > 0 Anzahl der Zählstellen Veränderungsmaß für die Veränderung eines dualen Variablensatzes zwischen zwei Modellschritten (z.B. Veränderung der Verkehrsbeziehungen der Matrix durch ein Matrixkalibrierungsverfahren über Zählquerschnitte), der Veränderung zwischen zwei Variablen eines dualen Variablensatzes von zwei Planfällen (z.B. Veränderung des Verkehrsaufkommens der Verkehrszellen zwischen dem Bestandsplan und einem Maßnahmenplanfall zu einem Prognosebezugsjahr) oder der Veränderung zwischen einem Satz von Inputvariablen (z.B. Wohnbevölkerung in den Verkehrszellen des Bestandsplanfalls und eines Planfalles zum Prognosebezugsjahr); In diesem Falle gilt die Formel 7.1-1, wobei der Index „a“ und „b“ die beiden zu vergleichenden Systemzustände repräsentieren, wie sie in Formel 7.1-3 definiert sind. Formel 7.1-3: Ermittlung des PWA-Wertes für die Darstellung der Veränderung von einem Satz von Eingangsvariablen oder Ergebnisvariablen z.B. eines Planfalls zum Prognosebezugsjahr in Relation zum Bestandsplanfall PWAEV PWAEV Vpp,j Vp0,j ∑ m 2 1 Vpp, j Vp 0, j 100 V m p 0, j 0,5 % Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Eingangsvariablen oder Ergebnisvariablen eines Planfalls zum Prognosebezugsjahres in Relation zum Bestandplanfall Variable des Planfalls pp mit dem Index j zum Prognosebezugsjahr (z.B. Wohnbevölkerung oder Verkehrsaufkommen der Verkehrszelle j) Variable des Bestandsplanfalls p0 mit dem Index j (z.B. Wohnbevölkerung oder Verkehrsaufkommen der Verkehrszelle j); es gilt Vp0,j > 0 Summierung über den Index des dualen Variablensatzes j = 1 bis m, für die gilt Vp0,j > 0 Anzahl der Variablen des Variablensatzes Eingangsgröße für die Ermittlung des Konfidenzintervalls von modellierten Verkehrswegenetzstärken; Die Ermittlung des Konfidenzintervalls wird im Kap. 6.2 beschrieben. 87 7.2 Konfidenzintervall für modellierte Verkehrsstärken des Wegenetzes des Planungsgebietes der betrachteten Verkehrsmittel Kommentar: Die Abschätzung und Offenlegung der Genauigkeit von Ergebnissen einer VMAnwendung ist eine der wichtigsten Aufgaben von QM&QS. Das erfolgt in Form von Konfidenz- bzw. Vertrauensintervallen für wesentliche Ergebnisse von Anwendungen der VM, wie insbesondere für Verkehrsstärken des Wegenetzes der betrachteten Verkehrsmittel. Grundsätzlich ist dies auch für andere Ergebnisgrößen wünschenswert, wenn die entsprechenden Datengrundlagen von erhobenen Kennziffern des Verkehrsverhaltens wie das Quell- und Zielverkehrsaufkommen oder Verkehrsbeziehungen der Matrix vorhanden sind. Das ist nur in Ausnahmefällen gegeben. Deshalb sind die nachfolgenden Ausführungen auf die Ermittlung von Konfidenzintervallen von modellierten Verkehrsstärken beschränkt. Sie sind aber grundsätzlich auch für die oben angeführten Kennwerte des Verkehrsverhaltens anwendbar. Derzeit gibt es für die Abschätzung von Konfidenzintervallen modellierter Verkehrsstärken von Wegenetzen keine definierten Verfahren, welche Eingang in die Standardsoftware von Verkehrsnachfragemodellen gefunden haben. Das zentrale Problem der Ermittlung von Konfidenzintervallen liegt darin, dass sich nicht alle möglichen Fehlerarten von VM nach den Gesetzmäßigkeiten zufälliger Fehler verhalten. Deshalb wird ein pragmatischer Weg für eine Genauigkeitsabschätzung der Verkehrsstärken eingeschlagen, der sich aus dem Streuungsmaß der Abweichungen der modellierten und beobachteten Zielgrößen ermitteln lässt. In der Regel sind diese Zielgrößen die Verkehrsstärken des Wegenetzes der betrachteten Verkehrsmittel an repräsentativen Wegenetzquerschnitten (siehe Kap. 6.3.4) für das Planungsgebiet. Für die Ermittlung der Konfidenzintervalle kommt der repräsentativen Auswahl der Netz- und Zählquerschnitte für die Wegenetzstrecken des Planungsgebiets, auf deren Basis die Ermittlung der Konfidenzintervalle erfolgt, eine zentrale Bedeutung zu: Die Auswahlregeln der Netz- und Zählquerschnitte in Kap. 6.3.4 müssen ihrem inhaltlichen Sinn entsprechend bestmöglich erfüllt sein. Das heißt, die ausgewählten Querschnitte sollen auf geeigneten Schnitten des Wegenetzes liegen. Jeder Schnitt soll alle relevanten Routen von wichtigen Verkehrsbeziehungen des Untersuchungs- und Planungsgebietes möglichst vollständig abdecken. Die ausgewählten Zählquerschnitte sollen alle vorhandenen Größenklassen an Verkehrsstärken des Wegenetzes abdecken. Zu diesem Zweck sind die Verkehrsstärken in zumindest drei oder besser vier bis 5 Verkehrsstärkenklassen der Art einzuteilen, sodass in jeder Klasse eine Mindestanzahl von etwa 10 oder besser mehr Querschnitte liegen, damit ein gesicherter Mindeststichprobenumfang vorhanden ist und näherungsweise eine Normalverteilung angenommen werden kann. Für die ausgewählten Zählquerschnitte des Wegenetzes werden Verkehrszählungen benötigt, welche die Zielgröße (z.B. der jährlich durchschnittliche Tagesverkehr) bestmöglich abbilden. Das ist in der Regel mit Dauerzählstellen gut erfüllbar. Liegen Zählungen vor, die in Bezug auf die Zielgröße nur als Näherung zu betrachten sind (dies gilt zum Beispiel für Kurzzeitzählungen für einen Tag als Stichprobe), so ist es zweckmäßig, die Zufallsstreuung bzw. Standardabweichung in Bezug auf die Zielgröße abzuschätzen. Dies kann mittels vorliegender Ergebnisse von Dauerzählstellen ähnlicher Charakteristik näherungsweise durchgeführt werden. Die Standardabweichung bzw. der Variationskoeffizient für den mittels einer Stichprobe (z.B. Kurzzeitzählung) ermittelten Mittelwert der Verkehrsstärke an einer Zählstelle kann für die Ermittlung von Genauigkeitsgewichten verwendet werden, die bei der Ermittlung der Konfidenzintervalle berücksichtigt werden kann. Lt Gerald Wiederholung 88 7.2.1 Abschätzung des Konfidenzintervalls von modellierten Verkehrsstärken für den Bestandsplanfall Mit Hilfe der Verteilung der Abweichungen zwischen den für Zählstellen beobachteten und den modellierten verkehrsmittelspezifischen Verkehrsstärken des verkehrsmittelspezifischen Wegenetzes kann eine überschlägige Konfidenzintervallschätzung für die Verkehrsstärken durchgeführt werden. Die Darstellung dieser Verteilung gibt Aufschluss über die Genauigkeit der modellierten Verkehrsstärken des Basisjahres in Abhängigkeit von der Größenklasse der Verkehrsstärke und entspricht den mittleren Abweichungen der beobachteten von den modellierten Verkehrsstärken. Unter der begründeten Annahme, dass diese Abweichungen einer Normalverteilung folgen und die Anzahl der Beobachtungen je Größenklasse ausreichend sind, kann damit eine überschlägige Abschätzung des Konfidenzintervalls für die Verkehrsstärken der betrachteten Wegenetze im Basisjahr in Abhängigkeit der Größe der Verkehrsstärken durchgeführt werden. Folgende Arbeitsschritte sind durchzuführen: Festlegung der auszuwählenden Zählquerschnitte des Verkehrswegenetzes unter Beachtung der oben angeführten Regeln; dies soll in der Regel vor Beginn der Arbeiten am VM durch den Auftraggeber erfolgen. Einteilung der ausgewählten Zählquerschnitte nach drei oder mehr Größenklassen der Verkehrsstärken; Diese Auswahl der Klassengrenzen soll so erfolgen, dass in allen gewählten Klassen eine möglichst gleiche Anzahl von Querschnitten enthalten ist und die Stichprobenanzahl der Querschnitte pro Größenklasse möglichst 10 (bis 15) überschreitet. Die Größenklassen sollen die ganze Spannweite der im Bestandsplanfall vorhandenen und für Maßnahmenplanfälle zum Prognosebezugsjahr zu erwartenden Verkehrsstärken repräsentieren. Ein Unterschreiten der Mindestwerte des erwünschten Stichprobenumfangs bewirkt in der Regel eine geringere statistische Signifikanz der abgeschätzten Konfidenzintervalle der modellierten Verkehrsstärken. Eine geringere statistische Signifikanz kann auch durch eine stärker von der Normalverteilung abweichende Stichprobenverteilung der Abweichungen der beobachteten von den modellierten Verkehrsstärken bewirkt werden. Um den Vergleich mehrerer Planfälle aber auch unterschiedlicher Modelle zu gewährleisten soll eine für alle Planfälle gleiche Klassenbildung durchgeführt werden. Dazu sollen definierte Schwellwerte herangezogen werden, aus denen sich die angestrebten Klassenbreiten ableiten lassen. Zeigt sich bei der Auswertung, dass die Anzahl der Querschnitte für eine oder mehrere Klassen unterrepräsentativ sind, sind diese Klassen mit einer ihrer Nachbarklassen zusammenzulegen. Grundsätzlich ist anzustreben, dass der errechnete Mittelwert der Verkehrsstärken in etwa dem Klassenmittelwert entspricht. Die in Tab. 7.2.1-1 definierten Klassenbreiten werden als standardisierte Eingangsgrößen für Tagesverkehrsmengen empfohlen. Tabelle 7.2.1-1: Empfohlene Verkehrsstärkenklassen für die Definition der Klassengröße der Verkehrsstärken des Wegenetzes für Tagesverkehrsmengen für die Ermittlung des Konfidenzintervalls Verkehrsstärkenklasse (VSK) [Verkehrsmengeneinheit/Tag] Klasse 1.1 Klasse 1.2 Klasse 2.1 Klasse 2.2 Klasse 2.3 Klasse 2.4 Klasse 3.1 Klasse 4.1 Klasse 5.1 < 2500 ≥ 2.500 und < 5.000 ≥ 5.000 und < 10.000 ≥ 10.000 und < 15.000 ≥ 15.000 und < 20.000 ≥ 20.000 und < 25.000 ≥ 25.000 und < 50.000 ≥ 50.000 und < 100.000 ≥ 100.000 89 Ermittlung des mit der Standardabweichung der einzelnen beobachteten Verkehrsstärken gewichteten PWA-Wertes sowie des AWA-Wertes, getrennt für jede Verkehrsstärkenklasse laut Formel 7.2.1-1, falls keine Angaben über die stichprobenbedingte Streuung bzw. Standardabweichungen der beobachteten Verkehrsstärkenwerte verfügbar sind. Wenn Angaben über die stichprobenbedingte Streuung bzw. Standardabweichungen der beobachteten Verkehrsstärkewerte vorhanden sind, erfolgt die Ermittlung der PWA- sowie der AWA-Werte laut Formel 7.2.1-2. Dies ist eine Ermittlung des Konfidenzintervalls unter der Annahme, dass die beobachteten Verkehrsstärkenwerte eine unterschiedliche Genauigkeit aufweisen. Ermittlung des relativen Konfidenzintervalls RKIvsk und absoluten Konfidenzintervalls AKIvsk laut Formeln 7.2.1-3 für alle definierten Verkehrsstärkenklassen. Der Wert des Konfidenzintervalls einer Verkehrsstärkenklasse gilt für den Mittelwert aller in der betrachteten Klasse befindlichen beobachteten Verkehrsstärken Vb,i. Dies ist insbesondere bei der graphischen Darstellung (siehe Abb. 7.2.1-1, 7.2.1-2 und 7.2.21) zu beachten. Zur Verdeutlichung des Verlaufes werden die Klassenmittelpunkte im Sinne einer linearen Interpolation mit einem Polygonzug verbunden. Das relative Konfidenzintervall soll sich mit zunehmender Verkehrsstärke einer streng monoton fallenden Funktion annähern, wobei der Polygonzug ein monoton abnehmendes Gefälle aufweisen soll. Das absolute Konfidenzintervall soll sich mit zunehmender Verkehrsstärke einer streng monoton steigenden Funktion annähern, wobei der Polygonzug eine monoton abnehmende Steigung aufweisen soll (siehe Abb. 7.2.1-1 und 7.2.1-2). Weicht der ermittelten Polygonzug des Konfidenzintervalls von diesen Eigenschaften ab, so ist zu vermuten, dass die modellierte Verkehrsstärken mit Hilfe händischer Eingriffe in Richtung der beobachteten Verkehrsstärken mit Hilfe einer Korrektur im Sinne einer Kalibrierung nach der 2. Art (siehe Kap. 3.) durchgeführt wurden. Formeln 7.2.1-1: Abschätzung des PWA-Wertes sowie des AWA-Wertes von beobachteten und modellierten Verkehrsstärken des Wegenetzes für den Bestandsplanfall, wenn die beobachteten Verkehrsstärkenwerte keine unterschiedliche Genauigkeit aufweisen. PWAvsk 2 1 Vm ,i Vb ,i 100 V vskn b , i AWAvsk 1 2 Vm ,i Vb ,i vskn PWAvsk AWAvsk Vm,i Vb,i ∑ vskn 0,5 [in % der Verkehrsstärke] 0,5 [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes Absolute Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes modellierte Verkehrsstärke der Zählstelle i beobachtete Verkehrsstärke der Zählstelle i; es gilt es gilt Vb,i > 0 Summierung über alle Zählstellen i = 1 bis n, die in der Verkehrsstärkenklasse vsk liegen und für die gilt Vb,i > 0 Anzahl der Zählstellen i in der Verkehrsstärkenklasse vsk 90 Formeln 7.2.1-2: Abschätzung des PWA-Wertes sowie des AWA-Wertes von beobachteten und modellierten Verkehrsstärken des Wegenetzes für den Bestandsplanfall, wenn für die mittels einer Stichprobe erhobenen Mittelwerte der an den Zählstellen beobachteten Verkehrsstärkenwerte die stichprobenbedingte Standardabweichung bekannt ist und eine unterschiedliche Genauigkeit der beobachteten Verkehrsstärkenwerte vorliegt PWAvsk 2 1 Vm,i Vb ,i 100 g i V gi b , i AWAvsk 1 2 g i Vm ,i Vb ,i g i PWAvsk AWAvsk Vm,i Vb,i ∑ vskn gi 0,5 [in % der Verkehrsstärke] 0,5 [Verkehrsstärke/Zeiteinheit] Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes Absolute Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes modellierte Verkehrsstärke der Zählstelle i beobachtete Verkehrsstärke der Zählstelle i; es gilt Vb,i > 0 Summierung über alle Zählstellen i = 1, n, die in der Verkehrsstärkenklasse vsk liegen, für die gilt Vb,i > 0 Anzahl der Zählstellen i in der Verkehrsstärkenklasse vsk. Genauigkeitsgewicht der beobachteten Verkehrsstärke der Zählstelle i Ermittlung von gi: gi = 1 - si / Vbi für si < Vbi ; Das Verhältnis (si / Vbi) ist der Variationskoeffizient für den auf Grund der Stichprobe abgeschätzten Mittelwert der Verkehrsstärke Vbi. gi = 0 für si > Vbi si ermittelt oder geschätzte stichprobenbedingte Standardabweichung für den mittels einer Stichprobe Vb,i erhobenen Mittelwert der an der Zählstelle i beobachteten Verkehrsstärke. Formeln 7.2.1-3: Abschätzung des relativen und absoluten Konfidenzintervalls von Verkehrsstärken des Wegenetzes für den Bestandsplanfall (Irrtumwahrscheinlichkeit = 5%) RKI vsk 1,96 PWAvsk [in % der Verkehrsstärke] AKIvsk 1,96 AWAvsk [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] RKIvsk AKIvsk Relatives (prozentuales) Konfidenzintervall der Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes Absolutes Konfidenzintervall der Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes Kommentar: In Abb. 7.2.1-1 ist ein Beispiel für die Abschätzung des relativen Konfidenzintervalls von modellierten Kfz-Verkehrsstärken (Sammer 2005) für verschiedene Klassen der modellierten Verkehrsstärken dargestellt. Zur Verdeutlichung des Verlaufes 91 werden die Klassenmittelpunkte im Sinne einer linearen Interpolation mit einem Polygonzug verbunden. Erwartungsgemäß nimmt mit zunehmender Verkehrsstärke, ausgedrückt in % der Verkehrsstärkenklasse, die relative Größe der Konfidenzintervalle bei den untersuchten Modellen (mit Ausnahme des Modells 1) ab. Der monoton fallende Verlauf des relativen Konfidenzintervalls mit zunehmender Verkehrsstärke ist eine Bestätigung, dass die Verkehrsstärkenermittlung zumindest näherungsweise einer zufälligen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgt und manuelle (die nicht einer allgemein gültigen Regel erfolgen) Korrektureingriffe das Ergebnis nicht wesentlich beeinflusst haben. In dem Beispiel der Abb. 7.2.1-1 sind nur 4 Klassen von Verkehrsstärken für die Ermittlung des Konfidenzintervalls verwendet worden, weil die Anzahl der vorhandenen Zählquerschnitte nicht für mehr als 4 Klassen vorhanden ist. Klassen der Verkehrsstärke Abb. 7.2.1-1: Beispiel für die Abschätzung des relativen Konfidenzintervalls (Signifikanzniveau 0,95) für die durchschnittliche tägliche Kfz-Verkehrsstärke (Analysejahr 2003) auf dem übergeordneten Straßennetz in der Ostregion für den Bestandsplanfall, die mit drei verschiedenen VM modelliert wurden ( Sammer 2005 ). In Abb. 7.2.1-2 ist ein Beispiel für die Abschätzung des absoluten Konfidenzintervalls von modellierten Kfz-Verkehrsstärken (Sammer 2005) für verschiedene Klassen der modellierten Verkehrsstärken dargestellt. Zur Verdeutlichung des Verlaufes der Klassenmittelpunkte im Sinne einer linearen Interpolation werden die Konfidenzintervalle der Mittelwerte der Verkehrsstärkenklassen als Polygonzug verbunden. Erwartungsgemäß nimmt mit zunehmender Verkehrsstärke, ausgedrückt in Kfz/Tag, die absolute Größe der Konfidenzintervalle zu. Der streng monoton steigende Verlauf des absoluten Konfidenzintervalls mit zunehmender Verkehrsstärke ist eine Bestätigung, dass die Verkehrsstärkenermittlung näherungsweise einer zufälligen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgt und manuelle Korrektureingriffe, die nicht einer allgemein gültigen Regel erfolgen, das Ergebnis nicht wesentlich beeinflusst haben. In dem Beispiel der Abb. 7.2.1-2 sind nur 4 Klassen von Verkehrsstärken für die Ermittlung des Konfidenzintervalls verwendet worden, weil die Anzahl der vorhandenen Zählquerschnitte nicht für mehr als 4 Klassen vorhanden war. 92 Absolutes Konfidenz intervall für modellierte Verkehrsbelastungen eines Streckennetz es Konfidenzintervall Konfidenzintervall [KFZ/24h] [KFZ/24h] 25000 Absolutes Konfidenz intervall für modellierte Verkehrsbelastungen eines Streckennetz es 20000 25000 15000 20000 10000 15000 5000 10000 0 5000 0 Modell 1 Modell 2 Modell 3 Klassen der Verkehrsstärke Modell 1 Modell 2 Modell 3 Abb. 7.2.1-2: Beispiel für die Abschätzung des absoluten Konfidenzintervalls (Signifikanzniveau 0,95) für die durchschnittliche tägliche Kfz-Verkehrsstärke (Analysejahr 2003) auf dem übergeordneten Straßennetz in der Ostregion für den Bestandsplanfall, die mit drei verschiedenen VM modelliert wurden ( Sammer 2005 ). Kommentar: Es ist festzuhalten, dass durch eine gezielte Auswahl von Zählstellen das Ergebnis der Konfidenzintervallermittlung in gewissem Ausmaß manipulierbar ist. Um jede Manipulation zu vermeiden, ist grundsätzlich bei der Festlegung der erwünschten Qualität für eine VM-Anwendung vor Beginn der Arbeiten an der Modellerstellung die Festlegung der Zählstellen, die als Kontrollquerschnitte dienen sollen, nach den oben beschriebenen Regeln durchzuführen. 7.2.2 Abschätzung des Konfidenzintervalls von modellierten Verkehrsstärken für Planfälle des Prognosebezugsjahrs Auf Basis des in Abschnitt 7.2.1 beschriebenen Näherungsverfahrens zur Abschätzung eines Konfidenzintervalls für die Modellierung von Verkehrsstärken des Wegenetzes kann auch eine näherungsweise Ermittlung des Konfidenzintervalls für den Planfälle des Prognosebezugsjahrs erfolgen. Geht man von der Annahme aus, dass die Abbildungsgenauigkeit des Verkehrsnachfragemodells selbst in der prognostischen Anwendung etwa gleich bleibt und zusätzlich Unsicherheiten aus den prognostizierten Eingabedaten und der Verwendung der für das Basisjahr kalibrierten Verkehrsverhaltensparameter hinzukommen, so ist eine näherungsweise Abschätzung möglich. Die Abbildungsgenauigkeit des Bestandsplanfalls ist auf Grund der Ermittlung nach Abschnitt 7.2.1 bekannt. Die aus den Eingabedaten und den Verhaltensparametern der Prognose hinzukommende Unsicherheit kann durch eine Sensitivitätsbetrachtung überschlägig berücksichtigt werden: Die Eingabedaten, die Rahmenbedingung und die Verhaltensparameter der Prognose sind für den betrachteten Planfälle des Prognosebezugsjahrs derart unter Beachtung der synergetischen Wirkungen zu kombinieren, dass für jedes Verkehrsmittel ein maximaler und ein minimaler Verkehrsnachfragewert bzw. Verkehrsstärke des Wegenetzes im Planungsgebiet ermittelt wird. 93 Zum Erwartungswert der Verkehrsnachfrage des betrachteten Planfalls des Prognosebezugsjahrs ist zusätzlich je eine Variation dieses Planfalls des Prognosebezugsjahrs zu entwickeln, die die Obergrenze und die Untergrenze der Verkehrsnachfrage der zu betrachtenden Verkehrsmitteln mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 95 % nicht über- beziehungsweise unterschreitet. Unter dieser maximalen Verkehrsnachfrage ist also jene Nachfrage zu verstehen, die mit einer definierten Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% nicht überschritten wird. Unter der minimalen Verkehrsnachfrage ist jene Nachfrage zu verstehen, die mit derselben Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% nicht unterschritten wird. Damit werden für jeden Planfall des Prognosebezugsjahrs zwei Szenarien der Sensitivität definiert, die den Effekt veränderter Eingabedaten, der Rahmenbedingung und der Verhaltensparameter für eine maximale und eine minimale verkehrsmittelspezifische Verkehrsnachfrage für den betrachteten Planfall abbilden. Die Modellrechnung wird getrennt für jedes Verkehrsmittel für beide Szenarien des betrachteten Planfalls durchgeführt, sodass eine Ober- und Untergrenze der Verkehrsnachfrage des Wegenetzes im Planungsgebiet des betrachteten Planfalls in Form von Szenarien (siehe Abschnitt 7.2.1) ermittelt wird. Anschließend werden getrennt für die Ober- und Untergrenze und für jede Verkehrsstärkenklasse die prozentualen und absolute Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate der Verkehrsstärken der beiden Szenarien gegenüber der Verkehrsstärke des zugehörigen Planfalls ermittelt. Unter der Annahme der Unabhängigkeit der beiden Fehlerarten kann mit Hilfe der Additionsregel von normal verteilten Varianzen eine pragmatische Annäherung für ein Konfidenzintervall nach Verkehrsstärken abgeschätzt werden (siehe Formel 7.2.2-1 bzw. Abb. 7.2.2-1). Für die Abschätzung der oberen und unteren Grenze der Verkehrsnachfrage jedes Verkehrsmittels ist eine getrennte Vorgangsweise und Ermittlung erforderlich: Die verkehrsspezifische Verkehrsnachfrage dieses Planfalls wird einerseits von der Entwicklung der raumstrukturellen Einflussfaktoren wie Einwohner, Arbeitsplätze, Verkehrsmittelverfügbarkeit (Motorisierung, Fahrradbesitz etc.) sowie den wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und andererseits von den Fahrzeugbetriebskosten, der Wegestreckenauslastung und damit von den generalisierten Wegekosten aller Verkehrsmittel beeinflusst. Für die Abschätzung der oberen Grenze der Verkehrsnachfrage werden z.B. für das Verkehrsmittel MIV alle jene Eingangsgrößen des Verkehrsmittels, deren Zunahme sich auf die Verkehrsnachfrage dieses Verkehrsmittels im Planungsgebiet verstärkend auswirken, wie Einwohner, Motorisierung, Arbeitsplätze , aber auch die Reisezeit bzw. generalisierten Kosten des öffentlichen Verkehrs etc. an der oberen 95%-Grenze ihrer denkbaren Spannweite angenommen. Im Gegensatz dazu werden alle jene Eingangsgrößen, deren Abnahme sich auf die Verkehrsnachfrage des motorisierten Individualverkehrs zunehmend auswirken, wie z.B. der Treibstoffpreis, die Auslastung des MIV etc. an der unteren 95%Grenze ihrer denkbaren Spannweite angenommen. Für die Abschätzung der unteren Grenze der Verkehrsnachfrage des motorisierten Individualverkehrs wird umgekehrt vorgegangen. Für alle jene Eingangsgrößen des Verkehrsmittels, deren Zunahme sich auf die Verkehrsnachfrage dieses Verkehrsmittels im Planungsgebiet verstärkend auswirken, wie Einwohner, Motorisierung, Arbeitsplätze, aber auch die Reisezeit bzw. generalisierten Kosten des öffentlichen Verkehrs etc. wird der Eingangswert an der unteren 95%-Grenze der denkbaren Spannweite angenommen. Alle jene Eingangsgrößen, deren Zunahme sich auf die Verkehrsnachfrage des MIV abschwächend auswirken, wie z.B. der Treibstoffpreis, die Auslastung des MIV etc. werden an der oberen 95%-Grenze angenommen. Für den öffentlichen Verkehr ist analog vorzugehen. Wenn die Auslastung im Modell keine Auswirkungen auf die Verkehrsnachfrage hat, wie das häufig bei Verkehrsmodellierungen für den öffentlichen Verkehrs der Fall ist, kann gegebenenfalls vereinfachend auch ein 94 symmetrisches Konfidenzintervall angenommen werden, wenn sich alle sonstigen Eingangsgrößen auch symmetrisch zum Erwartungswert verhalten. Da der Aufwand der Konfidenzintervallschätzung für Planfälle des Prognosebezugsjahres aufwendig ist, empfiehlt es sich, diese Abschätzung zumindest für Schlüsselprognoseszenarien durchzuführen. Dazu zählt insbesondere der Trendplanfall der Prognose. Kommentar: Grundsätzlich sind die vorhin getroffenen Annahmen kritisch zu hinterfragen. Insbesondere ist es fraglich, inwieweit das für den Bestandsplanfall kalibrierte Verkehrsnachfragemodell auch die Verhaltensgesetzmäßigkeiten für die Zukunft in derselben Genauigkeit abbilden kann. In der pragmatischen Vorgangsweise einer VMAnwendung wird davon ausgegangen, dass dies näherungsweise vertretbar ist. Deshalb wird auch für die Ermittlung bzw. Abschätzung des Konfidenzintervalls diese Annahme als Rahmenbedingung vorausgesetzt. Die Abschätzung des Konfidenzintervalls setzt also voraus, dass sich die Verhaltensgesetzmäßigkeiten nicht wesentlich ändern. Geht man davon aus, dass für das Prognosejahr die Mechanismen und Verhaltensparameter des Verkehrsnachfragemodells, die für den Bestandsplanfall kalibriert wurden, mit zusätzlichen Unsicherheiten behaftet sind, so stellt die nach den oben dargestellten Regeln durchgeführte Abschätzung des Konfidenzintervalls eine Unterschätzung dar. Die Abschätzung des synergetischen Effektes der Variation der Eingangsdaten, der Rahmenbedingungen und eventuell der Verhaltensparameter auf eine maximale und minimale Verkehrsnachfrage mit einer 5 %-igen Irrtumswahrscheinlichkeit ist nicht trivial. Die grundsätzliche Beschäftigung mit dem möglichen Schwankungsbereich der Eingangsdaten ist für den Modellanwender auf alle Fälle wünschenswert, um auch eine Vorstellung für die Sicherheit dieser Eingangsdaten, der Annahmen über die Rahmenbedingungen und der Sensitivität der Verhaltensparameter zu erhalten. Diese Überlegungen sind bei der Interpretation der Konfidenzintervalle zu würdigen und werden sich in der Regel auch auf die Qualität der Interpretation der Ergebnisse der VM-Anwendung niederschlagen. Da der Aufwand der Konfidenzintervallermittlung für Planfälle des Prognosebezugsjahres relativ groß ist, ist zu empfehlen, dass zumindest für den Trendplanfall der Prognose die Ermittlung des Konfidenzintervalls durchgeführt wird. Eine zentrale Frage eröffnet sich mit der Bereitstellung von Konfidenzintervallen für die bisher nur als Punktprognose (Prognoseerwartungswert der Verkehrsnachfrage) dargestellten VM-Anwendungen: Welche Bedeutung haben diese Konfidenzintervalle im Vergleich zu den Punktprognosen für eine Planungsentscheidung und für die Anwendung dieser Ergebnisse in Verfahren von Entscheidungshilfen(z.B. UVP) sowie für die Bemessung von Verkehrswegen? 95 Formel 7.2.2-1: Abschätzung des relativen und absoluten Konfidenzintervalls von Verkehrsstärken des Wegenetzes für Szenarien des Planfalls des Prognosebezugsjahrs 0,5 RKI vskPo 2 VmPo,i VmP,i 1002 2 [in % der Verkehrsstärke ] 1,96 PWAvsk vskn V mP , i RKI vskPu 2 VmPu,i VmP,i 1002 2 1,96 PWAvsk vskn VmP,i RKIvskPo RKIvskPu PWAvsk VmP0,i VmPu,i VmP,i ∑ vskn AKIvskPo 0,5 [in % der Verkehrsstärke] Relatives (prozentuales) oberes Konfidenzintervall der Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes für den Planfall des Prognosebezugsjahrs Relatives (prozentuales) unteres Konfidenzintervall der Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes für den Planfall des Prognosebezugsjahrs Prozentuale Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes im Bestandsplanfall modellierte Verkehrsstärke der Zählstelle i für das obere Szenario des Planfalls des Prognosebezugsjahrs modellierte Verkehrsstärke der Zählstelle i für das untere Szenario des Planfalls des Prognosebezugsjahrs modellierte Verkehrsstärke der Zählstelle i für den Planfall des Prognosebezugsjahrs; es gilt es gilt VmP,i > 0 Summierung über alle Zählstellen i = 1, n, die in der Verkehrsstärkenklasse vsk liegen und für die gilt VmP,i > 0 Anzahl der Zählstellen i in der Verkehrsstärkenklasse vsk 1 2 2 1,96 AWAvsk VmPo,i VmP,i vskn 0,5 [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] 0,5 1 2 2 AKIvskPu 1,96 AWAvsk VmPu,i VmP,i [Verkehrsmengeneinheit/Zeiteinheit] vskn AKIvskPo AKIvskPu AWAvsk Absolutes oberes Konfidenzintervall der Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes für den Planfall des Prognosebezugsjahrs Absolutes unteres Konfidenzintervall der Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes für den Planfall des Prognosebezugsjahrs Absolute Wurzel der mittleren Abweichungsquadrate von Verkehrsstärkenklasse vsk des Wegenetzes 96 Konfidenzintervall in % der KfzVerkehrsstärke 150% 100% 50% 0% 0 50.000 100.000 150.000 Kfz-Verkehrsstärke je Straßennetzklasse [Kfz/Tag] Abbildung 7.2.2-1: Beispiel für die Abschätzung des relativen Konfidenzintervalls (Signifikanzniveau 0,95) für die durchschnittliche tägliche Kfz-Verkehrsstärke auf dem übergeordneten Straßennetz in der Ostregion für den Planfall 2020 (Sammer 2005) 7.2.3 Anmerkungen und Empfehlungen zur praktischen Ermittlung und Interpretation von Konfidenzintervallen Bei der Ermittlung der Konfidenzintervalle treten in der Praxis eine Reihe von Fragen auf, die im Folgenden angesprochen werden: Umgang mit manuellen Eingriffen und einer Matrixkalibrierung Das Konfidenzintervall ist ein Indikator, der ein Maß für die Genauigkeit des modellierten Erwartungswertes, in der Regel der Verkehrsstärke des Wegenetzes, abschätzt. Wenn im Zuge einer VM-Anwendung manuelle Eingriffe und/oder eine Matrixkalibrierung durchgeführt werden, die nicht nach kausalanalytischen Ursache-Wirkungsmechanismen durchgeführt werden und deshalb nichts zur Erklärungskraft des VM beitragen, so ist zu empfehlen, dass das Konfidenzintervall in zwei Varianten ermittelt wird: (1) Ohne Berücksichtigung der manuellen Eingriffe und der Matrixkalibrierung; in diesem Fall drückt das Konfidenzintervall die Genauigkeit der modellierten Verkehrsstärken allein als Folge der Modellmechanismen aus; (2) Mit Berücksichtigung der manuellen Eingriffe und der Matrixkalibrierung; in diesem Fall drückt das Konfidenzintervall die Genauigkeit der modellierten Verkehrsstärken nicht nur auf Grund der Modellmechanismen aus, sondern inkludiert auch die Korrektureingriffe, die aber per se keine kausale Erklärung liefern können. Der zweite Wert für das Konfidenzintervall ist in der Regel kleiner, hat aber den Nachteil, dass händische Eingriffe in der Regel nicht einer Normalverteilung entsprechen und daher in ihrer Aussage insbesondere für Planfälle für das Prognosebezugsjahr weniger Gewicht haben. Die Differenz zwischen beiden Ergebnissen der Konfidenzintervallermittlung drückt den Einfluss der Korrekturschritte aus. Ermittlung des Konfidenzintervalls ohne und mit Berücksichtigung der Genauigkeit der Kontrollzählungen Wenn die Genauigkeit der für die mittels einer Stichprobe erhobenen Mittelwerte der an den Zählstellen beobachteten Verkehrsstärkenwerte sehr unterschiedlich ist und die stichprobenbedingte Standardabweichung bekannt ist oder abgeschätzt werden kann, so soll die Ermittlung des Konfidenzintervalls unter Berücksichtigung der Genauigkeit der Zählstellenergebnisse erfolgen (Formel 7.2.1-2). Allerdings sind die rechentechnische 97 Ermittlung und die Aufbereitung der benötigten Standardabweichung Berücksichtigung der Genauigkeit deutlich aufwendiger, als mit Formel 7.2.1-1. unter Aussagekraft des Konfidenzintervalls Die Aussage des Konfidenzintervalls beschreibt den Bereich, in dem der Erwartungswert der modellierten Verkehrsstärke im Planungsgebiet mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% liegt. Das entspricht einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 %. Die Größe des Konfidenzintervalls ist von der absoluten Größe der Verkehrsstärke bzw. von der Verkehrsstärkenklasse abhängig. Das relative Konfidenzintervall, ausgedrückt in % sinkt mit zunehmender Verkehrsstärke, das absolute Konfidenzintervall nimmt mit zunehmender Verkehrsstärke zu. Die Bedeutung der Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % sagt aus, dass in 5 % der Fälle das Konfidenzintervall auch größer sein kann. Damit wird betont, dass der modellierte Erwartungswert einem Mittelwert der wahrscheinlichen Schätzergebnisse darstellt, und jede statistische Modellierung einen Streubereich hat. Die Wahl einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % entspricht einer Konvention, die einem in der Statistik üblichen Sicherheitsdenken entspricht. Deshalb sollte sie auch nicht geändert werden. Festlegung der Zählstellen für die Kontrollzählungen Es empfiehlt sich, dass die Festlegung der Kontrollquerschnitte für die Zählstellen vor Beginn der Arbeiten am VM (durch den Auftraggeber) festgelegt wird, um sicher zu stellen, dass die notwendigen Zählungen mit der erwünschten Genauigkeit vorhanden sind oder im Zuge der VM-Anwendung beschafft werden sowie dass eine ausreichend große Anzahl an Querschnitten für alle Verkehrsstärkenklassen als Stichprobe zur Verfügung steht (Siehe Kap. 6.3.4). Anzustrebende Größenordnung des Konfidenzintervalls Die maximal zulässige Größe des ermittelten Konfidenzintervalles hängt von dem Verwendungszweck und den daraus abzuleitenden Genauigkeitsanforderungen sowie der Tragweite der Konsequenzen einer Fehlprognose (z.B. für eine Überdimensionierung eines Verkehrsweges oder für ein Überschreiten von zulässigen Lärmrichtwerten) ab. Deshalb ist eine generelle Aussage über ein maximal zulässiges Konfidenzintervall nicht möglich, sondern muss im Einzelfall festgelegt werden. Natürlich ist ein kleines Konfidenzintervall bezüglich der Ergebnissicherheit besser als ein großes. Ein erwünschtes Konfidenzintervall für den Bestandsplanfall sollte deutlich kleiner gewählt werden als ein erwünschtes Konfidenzintervall für einen Planfall des Prognosebezugsjahrs. Mit zunehmendem Prognosezeitraum ist damit zu rechnen, dass das Konfidenzintervall größer wird. Es ist allerdings festzuhalten, dass das erreichte Anspruchsniveau eines Konfidenzintervalls einerseits von der Qualität der Kalibrierung des VM, der Qualität der Verkehrsverhaltensdaten, die für die Kalibrierung verwendet werden, sowie von den Ursache-Wirkungsmechanismen des VM bzw. der Software abhängig ist. Nicht jedes erwünschte Anspruchsniveau eines Konfidenzintervalls ist unter gegebenen Rahmenbedingungen erreichbar. Auswirkungen des Konfidenzintervalls für die Verwendung der Prognoseergebnisse Die Ermittlung von Konfidenzintervallen für modellierte Verkehrsstärken und Prognoseergebnisse haben insofern Auswirkungen, als die Erwartungswerte der modellierten Verkehrsstärken in ihrer Genauigkeit relativiert und bewusst werden. Damit soll für die weitere Verarbeitung der Ergebnisse bewusst gemacht werden, dass es sich um Schätzwerte mit einer definierten Eintreffwahrscheinlichkeit handelt. Für Bewertungsverfahren, Umweltverträglichkeitsgutachten und Auswirkungsanalysen sind wie bisher die Erwartungswerte, also die Mittelwertschätzungen der modellierten Verkehrsstärken heranzuziehen. Die Ergebnisse der Konfidenzintervallgrenzen sind für eine Risikoabschätzungen und Sensitivitätsanalysen von Auswirkungen verwendbar. 98 7.3 Erklärungsqualitätsindikator für die Abbildung der Wegenetzverkehrsstärken von Verkehrsnachfragemodellen EQI („pseudo-R2“) der betrachteten Verkehrsmittel im Bestandsplanfall Dieser Indikator ist ein Maß für die Abbildungsqualität von Wegenetzverkehrsstärken der betrachteten Verkehrsmittel durch ein Verkehrsnachfragemodell für den Bestandsplanfall. Es stellt ein Qualitätsmaß dar, wie gut die modellierten Werte der Verkehrsstärken mit den beobachteten Werten der Verkehrsstärken für den Bestandsplanfall übereinstimmen. In Analogie mit dem „Bestimmtheitsmaß“ bzw. zu R² der linearen Regression wird damit der Anteil der quadratischen Abweichung der beobachteten Werte um die modellierten Werte (Streuung der modellierten Werte um die beobachteten Werte) im Verhältnis zu einer zufallsverteilten Streuung der beobachteten Werte der Verkehrsstärken um ihren Mittelwert ausgedrückt. Eine zufallsverteilte Streuung bedeutet, dass statt einem Verkehrsmodell ein Zufallszahlengenerator verwendet wird, der anstatt der Modellierung zufällig einen Verkehrsstärkenwert aus der Stichprobe der beobachteten Verkehrsstärkenwerte zieht. Mit dem Erklärungsqualitätsindikator EQI wird jener Anteil der Streuung ausgedrückt, der durch das Verkehrsmodell in Relation zu einer Zufallsverteilung der beobachteten Verkehrsstärkenwerte erklärt werden kann. Er hat einen definierten Schwankungsbereich zwischen 1 und näherungsweise 0, wobei der Wert 1 einer Erklärungsqualität von 100% entspricht und der Wert 0 keine Erklärungsqualität bedeutet, d.h. dass die modellierten Verkehrsstärken komplett zufällig sind. Diese Art von Qualitätsindikator wird auch als „pseudo R2“ bezeichnet. Liegt eine repräsentative Erhebung des Verkehrsverhaltens für das Untersuchungs- und Planungsgebiet vor, so kann mit Hilfe des EQI die Modellierungsqualität in analoger Form auch für das modellierte und erhobene Quell- und Zielverkehrsaufkommen der Verkehrszellen und für die modellierten und erhobenen Verkehrsbeziehungen der Matrix auf seine Qualität untersucht werden. Im Folgenden wird dieser Indikator in zwei Ermittlungsvarianten dargestellt, zuerst für die absolute Differenz von beobachteten und modellierten Verkehrsstärken ohne Gewichtung nach der Streckenlänge und danach für die absolute Differenz zwischen den modellierten und gezählten Verkehrsstärken des Wegenetzes eines Verkehrsmittels mit Gewichtung nach der Streckenlänge, für die die beobachteten Zählergebnisse der Querschnittszählungen repräsentativ sind. Kommentar: Bei der Anwendung ist darauf zu achten, dass die Auswahl der Querschnittszählstellen das gesamte Wegenetz des Planungsgebietes repräsentativ beschreibt. Die Erfüllung der Randbedingungen, dass sich EQI zwischen 0 und 1,0 bewegen soll, damit die Erklärungsqualität einer normierte Skalierung entspricht, ist in der Praxis nicht vollständig garantiert: wohl stellt der obere Grenzwert 1,0 ein absolutes Maß dar, wenn die beobachteten mit den modellierten Werten vollständig übereinstimmen, aber der untere Wert 0 hängt von der konkreten Stichprobenauswahl der Zählstellen und der Ausprägung der Verkehrsstärkenverteilung im Wegenetzes ab. Für die Sicherung des unteren Grenzwertes 0 ist die Definition der folgenden Rahmenbedingung für Formel 7.3.1-1 notwendig: wenn sad ≥ sab , dann gilt 0 ≤ EQIu , was aber nicht unbedingt erfüllt ist´. Da EQIu in der Regel einen Wert nahe bei 1,0 erreicht, ist diese mögliche Ungenauigkeit im Bereich beim Wert 0 nicht von wesentlicher Bedeutung (Cerwenka 1972). Das bedeutet für die Interpretation von EQIu ,dass er ein exaktes Qualitätsmaß zum Vergleich verschiedener Modellparameter, Eingangsdaten und Verkehrsmodellansätze für ein konkretes Wegenetz und für eine konkrete Auswahl von Zählstellen eines konkreten Untersuchungsgebietes darstellt, dass er aber nur bedingt geeignet ist, die Erklärungsqualität von Verkehrsmodellen unterschiedlicher Wegenetze zu vergleichen 7.3.1 Erklärungsqualitätsindikator EQIu (ungewichtet) Der ungewichtete Erklärungsqualitätsindikator von VM geht von der Annahme aus, dass die für die Ermittlung von EQIu ausgewählten Zählstellen, bzw. die zugehörigen Streckenabschnitte des Wegenetzes repräsentativ für das reale Wegenetz (ohne Berücksichtigung des sogenannten „Sekundärnetzes“ inklusive der „Einfüllstrecken“ der 99 Verkehrszellen) des Planungsgebietes sind. Unter „realem Wegenetz“ des Planungsgebietes wird jenes Wegenetz verstanden, für welches die Wegenetzverkehrsstärken modelliert werden, wobei das sogenannte „Sekundärwegenetz“, welches zur Komplettierung des untergeordneten Wegenetzes und zur „Einfüllung“ der Verkehrszellen dienen, nicht dazugehört. Dieses Wegenetz wird in diesem Kap.6.3 als „Zielwegenetz“ zur Ermittlung des Erklärungsqualitätsindikators bezeichnet. Unter Repräsentativität wird hier die Verteilung der Verkehrsstärken über die Streckenlänge des Wegenetzes definiert. Da dies in der Regel selten der Fall ist, wird in Kap. 7.3.2 die über die Strecken gewichtete Ermittlung des Erklärungsqualitätsindikator EQIg von VM behandelt. Formeln 7.3.1-1: Erklärungsqualitätsindikator EQIu für absolute Differenzen zwischen modellierten und beobachteten Verkehrsstärken des Zielwegenetzes EQI u EQIu sad sab sab 2 sad sab 2 2 1 Vb,i Vm,i n 1 1 2 1 Vb ,i MWb 2 2 sab n 1 MWb ∑ n Vb,i Vm,i 2 sab 2 [] Erklärungsqualitätsindikator von Verkehrsmodellen („pseudo R2“) für Verkehrsstärken Standardabweichung der absoluten Differenz der modellierten zu beobachteten Verkehrsstärken Standardabweichung der absoluten Differenz des Mittelwertes der beobachteten Verkehrsstärken zu den beobachteten Verkehrsstärken 2 sad sad V b ,i n Standardabweichung der absoluten Differenz der beobachteten zu den modellierten Verkehrsstärken der Zählstellen des Zielwegenetzes. Standardabweichung der absoluten Differenz des beobachteten Mittelwertes der beobachteten Verkehrsstärken zu den beobachteten Verkehrsstärken der Zählstellen des Zielwegenetzes . Mittelwert der beobachteten Verkehrsstärken der Zählstellen des Zielwegenetzes Summierung über alle Zählstellen i=1,n des Planungsgebietes Anzahl der betrachteten Zählstellen des Zielwegenetzes beobachtete Verkehrsstärken des Wegenetzes an Zählstelle i modellierte Verkehrsstärke des Wegenetzes an Zählstelle i 7.3.2 Erklärungsqualitätsindikator EQIg, gewichtet Mit dem gewichteten Erklärungsqualitätsindikator EQIg wird für die Stichprobe der ausgewählten Zählquerschnitte ein Schichtungseffekt nach Verkehrsstärkenklassen derart bewirkt, dass die Verkehrsstärken der Zählstellen in Bezug auf ihre gesamten Streckenlänge repräsentativ für das reale Wegenetz im Planungsgebiet vertreten sind. Das bedeutet, dass der Erklärungsqualitätsindikator EQIg unabhängig von einer verzerrten Auswahl der Zählstellen und ihrer Verkehrsstärken wird. Damit wird auch gewährleistet, dass näherungsweise die Ergebnisse von EQIg verschiedener VM besser vergleichbar werden. 100 Kommentar: Es ist festzuhalten, dass das Ergebnis von EQIu durch eine gezielte Auswahl von Zählstellen für die Ermittlung von EQIu in gewissem Ausmaß manipulierbar ist. Durch die Gewichtung nach der Streckenlänge der Verkehrsstärkenklassen wird eine solche Manipulation erschwert. Um jede Manipulation zu vermeiden, ist grundsätzlich bei der Festlegung der erwünschten Qualität für eine VM-Anwendung vor Beginn der Arbeiten an der Modellerstellung die Festlegung der Zählstellen, die als Kontrollquerschnitte dienen sollen, nach den oben beschriebenen Regeln durchzuführen. Formeln 7.3-2: Gewichteter Erklärungsqualitätsindikator EQIg für absolute Differenzen zwischen modellierten und beobachteten Verkehrsstärken des Zielwegenetzes im Planungsgebiet, gewichtet nach der Streckenlänge, für die die beobachtete Verkehrsstärke repräsentativ ist. EQI g gg vsk sg ab 2 sg ad sg ab V V 2 1 2 m ,k ,vsk SLk ,vsk m ,i ,vsk SLi ,vsk sg ad 2 sg ab 2 [] k i sg ad 1 gg vsk vsk i 1 1 gg vsk Vb ,i ,vsk vsk i 2 2 Vm ,i ,vsk 1 sg ab 2 1 2 gg vsk Vb ,i ,vsk MWg ,b vsk i gg vsk 1 vsk i EQIg Sgad Sgab ggvsk Vm,k,vsk Vm,k Vm,i, vsk Vm,i SLk,vsk Erklärungsindikator von Verkehrsnachfragemodellen, gewichtet mit der Streckenlänge, für die die Verkehrsstärke repräsentativ ist Standardabweichung der absoluten Differenzen der modellierten zu beobachteten Verkehrsstärken, gewichtet nach der Streckenlänge der einbezogenen Zählquerschnitte Standardabweichung der absoluten Differenz des Mittelwertes der beobachteten Verkehrsstärken zu den beobachteten Verkehrsstärken, gewichtet nach der Streckenlänge der einbezogenen Zählquerschnitte Gewichte der Streckenlänge der einbezogenen Zählquerschnitte für die Ermittlung der Standardabweichung für EQIg der jeweiligen Verkehrsstärkenklasse vsk des Zielwegenetzes modellierte Verkehrsstärken der Verkehrsstärkenklasse vsk des Zielwegenetzes im Planungsgebiet modellierte Verkehrsstärke k aller Wegenetzabschnitte des Zielwegenetzes im Planungsgebiet modellierte Verkehrsstärken der Verkehrsstärkenklasse vsk der Zählstellen im Planungsgebiet modellierte Verkehrsstärken aller Zählstellen im Planungsgebiet Streckenlängen aller Wegenetzabschnitte des Zielwegenetzes im Planungsgebiet 101 SLi,vsk MWg ,b Streckenlängen aller Wegenetzabschnitte des Zielwegenetzes mit Zählstellen im Planungsgebiet für die Verkehrstärkenklasse Nach der Streckenlänge gewichteter Mittelwert der beobachteten Verkehrsstärken aller Wegenetzabschnitte des Zielnetzes gg *V gg vsk MWg ,b vsk b ,i ,vsk i vsk vsk i Summierung über alle Verkehrsstärkenklassen vsk vsk k i Summierung der modellierten Verkehrsstärken der Wegenetzklassen über alle Wegenetzabschnitte des Zielnetzes im Planungsgebiet Summierung über alle modellierten Planungsgebiet der Wegenetzklasse vsk Verkehrsstärken mit Zählstellen im Kommentar: Die Anwendung der Gewichtung über die Streckenlänge für die Ermittlung des Erklärungsqualitätsindikator EQIg bedingt eine sorgfältige Zuordnung der Zählstellen zum zugehörigen Wegenetzabschnitt bzw. der zugehörigen Graphenstrecke, damit die Verkehrsstärke repräsentativ für den Streckenabschnitt ist. In der Tab 7.3.1-1 ist beispielhaft das Ergebnis der Ermittlung des EQIu für drei verschiedene Verkehrsnachfragemodelle in demselben Untersuchungsgebiet für dieselben Zählstellen dargestellt. Es zeigt sich, dass die Erklärungsqualität für alle drei VM ein zufrieden stellendes Ergebnis ergeben, aber zwischen den VM durchaus ein großer Unterschied besteht. Tab. 7.3.1-1:Beispiel eines Ergebnisses für EQIu und EQIg für absolute Differenzen für drei unterschiedliche Verkehrsnachfragemodelle (Sammer et al. 2008) Modell 1 Modell 2 (1.2) Modell 2 (1.1) EQIu 0,988 0,884 0,883 EQIg 0,953 0,936 0,945 7.3.3 Anmerkungen und Empfehlungen zur praktischen Ermittlung und Interpretation Erklärungsqualitätsindikators EQI Bei der Anwendung des Erklärungsqualitätsindikators EQI treten in der Praxis eine Reihe von Fragen auf, die im Folgenden angesprochen werden: Umgang mit manuellen Eingriffen und einer Matrixkalibrierung Der EQI dient als Indikator, der ein Maß für die Erklärungsqualität des VM darstellt. Wenn im Zuge einer VM-Anwendung manuelle Eingriffe und/oder eine Matrixkalibrierung durchgeführt werden, die nicht nach kausalanalytischen Ursache-Wirkungsmechanismen durchgeführt werden und deshalb nichts zur Erklärungskraft des VM beitragen, so ist zu empfehlen, dass der EQI in zwei Varianten ermittelt wird: (1) Ohne Berücksichtigung der manuellen Eingriffe und der Matrixkalibrierung; in diesem Fall drückt der EQI die Erklärungsqualität allein der Modellmechanismen aus; (2) Mit Berücksichtigung der manuellen Eingriffe und der Matrixkalibrierung; in diesem Fall drückt der EQI nicht nur die Erklärungsqualität der Modellmechanismen aus, sondern 102 inkludiert auch die Korrektureingriffe, die aber per se keine kausale Erklärung liefern können. Der zweite EQI-Wert liegt in der Regel näher bei 1,0, entspricht aber nicht mehr der ursprünglichen Bedeutung. Die Differenz zwischen beiden EQI-Werten drückt den Einfluss der Korrekturschritte aus. Deshalb trägt auch dieser Wert zur Offenlegung der Modellmechanismen bei. Anwendung des gewichteten oder ungewichteten Erklärungsqualitätsindikator EQI In der Regel ist der gewichtete Erklärungsqualitätsindikator anzuwenden, da eine repräsentative Auswahl der Zählstellen schwierig ist und überprüft werden sollte. Allerdings ist die rechentechnische Ermittlung für den gewichteten EQI aufwendiger, als für den ungewichteten. Aussagekraft im Vergleich zum Konfidenzintervall Die Aussagekraft des EQI-Wertes entspricht der Aussagekraft des Bestimmtheitsmaßes einer Regressionsanalyse: Er gibt an, wie groß der Erklärungsanteil durch das Verkehrsmodell für die modellierten Verkehrsstärken des Zielnetzes im Planungsgebiet in Relation zu zufallsverteilten Verkehrsstärken ist. Die Regressionsfunktion gibt an, wie groß der Erklärungsanteil durch die Regressionsfunktion für die abhängige, zu erklärende Variable in Relation zu einer zufallsverteilten Variablen ist. Das Konfidenzintervall für eine modellierte Verkehrsstärke gibt an, wie groß ihr Schwankungsbereich mit einer definierten Irrtumswahrscheinlichkeit ist. Es stellt also eine Aussage für eine modellierte Verkehrsnachfragegröße dar. Analog kann man für eine Regressionsfunktion auch ein Konfidenzintervall ermitteln. Anzustrebende Größenordnung des EQI Ein qualitativ gutes VM sollte ohne Berücksichtigung von manuellen Eingriffen einen Wert EQI über 0,85 bzw. mit 85 % Erklärungsqualität erreichen. Dieser Wert stellt ein Werturteil dar und ist von der Tragweite der VM-Anwendung für eine Planungsentscheidung sowie dem Risiko einer Fehlentscheidung abhängig. Das erwünschte Qualitätsniveau sollte vor Beginn der Bearbeitung einer VM-Anwendung definiert werden. Es ist allerdings festzuhalten, dass das erreichte Qualitätsniveau einerseits von der Qualität der Kalibrierung des VM, der Qualität der Verkehrsverhaltensdaten, die für die Kalibrierung verwendet werden, sowie von den Ursache-Wirkungsmechanismen des VM bzw. der Software abhängig ist. Nicht jede erwünschte Erklärungsqualität ist unter gegebenen Rahmenbedingungen erreichbar. 103 7.4 Koinzidenz-Verhältnis, Kennziffern für die Übereinstimmung von modellierter und beobachteter Verteilung für den Bestandsplanfall: Mittelwert, Streuung, Schiefe und Koinzidenz-Verhältnis. Zur Überprüfung, inwieweit die räumliche Struktur der Verkehrsnachfrage durch die Matrix der Verkehrsbeziehungen valide abgebildet wird, eignen sich folgende Kennwerte von Verteilungen: Mittelwert, Streuung, Schiefe und Koinzidenz-Verhältnis der Reiseweite. Voraussetzung hiefür ist das Vorhandensein einer erhobenen Verteilung der Reiseweite sowie der Reisezeit, die mit der modellierten Verteilung der Verkehrsnachfrage vergleichbar ist. Mittelwert, Streuung und Schiefe Der Vergleich von Mittelwert, Streuung und Schiefe der Reiseweiten- und der Reisezeitverteilung erfolgt durch eine systematische Gegenüberstellung der modellierten und beobachteten Verteilungen der Verkehrsnachfrage. Hierbei ist darauf zu achten, dass einerseits die erhobene mit der modellierten Verteilung in Bezug auf die Reiseweite und Reisezeit vergleichbar ist. Deshalb muss geprüft werden, ab welcher Reiseweite bzw. Reisezeit Verkehrsbeziehungen in der modellierten Matrix abgebildet sind. Insbesondere ist auf die Abbildung des Zellbinnenverkehrs zu achten, weil der in der Regel dessen Verteilung über die Reiseweite und Reisezeit modelliert wird. Wenn nötig, ist die Betrachtung dieser kurzen Reiseweiten und Reisezeiten auszuscheiden. Je nach vorhandener Unterteilung nach Verkehrsmittel und Reisezwecke kann der Vergleich der modellierten und erhobenen Verteilungen in unterschiedlicher Weise erfolgen. Grundsätzlich ist eine größtmögliche Übereinstimmung für alle drei Verteilungskennwerte anzustreben. Für die Beurteilung als „sehr gute Übereinstimmung“ ist zumindest eine maximale Abweichung aller drei Kennwerte unter 15 % anzustreben, als noch „vertretbare Abbildungsqualität“ der räumlichen Struktur eine Abweichung unter 30 %. Tab. 7.4-1: Beispiel für den Vergleich der Kennwerte der modellierten mit den erhobenen Reiseweiten für den Straßenverkehr erhoben Reiseweite modelliert Kennwerte Mittelwert Standardabweichung Schiefe absolut absolut relative Differenz zur modellierten Verteilung 13,6 27,2 9,8 17,2 22,9 8,2 26,5% -15,8% -16,3% Koinzidenz-Verhältnis Ein weiteres Qualitätsmaß für die Übereinstimmung von modellierten und beobachteten Verteilungen, wie z.B. von Reisezeit- und Reiseweitenverteilungen, kann neben den Kennziffern des Mittelwerts, der Streuung und der Schiefe auch das Koinzidenz-Verhältnis herangezogen werden. In diesem Fall werden die Werte der Dichtefunktion beider Variablen miteinander laut Formel 7.4-1 verknüpft. Die Spannweite des Koinzidenz-Verhältnisses bewegt sich zwischen 0 und 1,0. Der Wert 1,0 bedeutet völlige Übereinstimmung der modellierten mit der beobachteten Verteilung und stellt den maximalen Wert dar. Der Wert 0 bedeutet, dass beide Verteilungen vollkommen auseinander liegen. Drückt man das Koinzidenz-Verhältnis relativ aus, so gibt es die Übereinstimmung beider Verteilungen in Prozent an. 104 Formel 7.4-1: Ermittlung des Koinzidenz-Verhältnisses für modellierte und beobachtete Verteilungen der Reiseweite und der Reisezeit KVmbV RH min, k [-] k KVmbV RHmin,k k Koinzidenz-Verhältnis von modellierter und beobachteter Verteilung kleinerer Wert der relativen Häufigkeit beider Entfernungsklassen k Anzahl der Entfernungsklassen; für stetige Verteilungen wird die Klassenanzahl mit 50 empfohlen Wichtig für die Bestimmung des Koinzidenz-Verhältnisses für stetige Verteilungen ist die Festlegung der Klassenbreiten der Reiseweite und der Reisezeit (siehe Abbildung 6.4-1), da die verwendeten Klassenbreiten bzw. die Klassenanzahl einen Einfluss auf das Ergebnis haben. Je größer die Anzahl der verwendeten Klassen bzw. je kleiner die Klassenbreiten sind, desto geringer werden die Übereinstimmung und das Koinzidenzverhältnis. Deshalb ist eine standardisierte Festlegung der Klassenanzahl und der Klassenbreite nach eindeutig bestimmten Regeln notwendig, um eine Vergleichbarkeit innerhalb einer VM-Anwendung zu ermöglichen. Entscheidend für die Festlegung der Klassenbreite ist die Feinheit, mit der die beobachtete Verteilung durch die modellierte abgebildet werden soll. Eine gewisse Glättung von durch Wahl einer nicht zu geringen Klassenbreite ist anzustreben, da eine zu feine Klasseneinteilung zu stichprobenbedingte Abweichungen führt. Folgende Standards werden vorgeschlagen: VM-Anwendungen mit vorwiegend „Ballungsraumverkehr im Nahverkehrsbereich“: Klassenbreite 2 km für Fahrtweiten und 5 Minuten für Fahrtzeiten VM-Anwendungen mit vorwiegend „regionaler und Fernverkehr“: Klassenbreite 5 km für Fahrtweiten und 10 Minuten für Fahrtzeiten. Kommentar: Grundsätzlich bieten sich mehrere Verfahren zur Standardisierung der Klassenanzahl und der Klassengröße an: Der einheitlichen Festlegung je nach Fern- oder Nahverkehr wird der Vorzug gegeben, weil es auch um die Frage der Abbildungsfeinheit geht. z.B. für Reiseweitenverteilungen mit einer einheitlichen Klassenbreite von 2 und 5 km. Für die Reiseweitenverteilung ist darauf zu achten, dass die Klassengröße in 5-Minutenintervallen oder einem Vielfachen davon, weil empirisch erhobene und berichtete Fahrtweiten erfahrungsgemäß Angaben in diesen Klassenintervallen aufweisen. Die Festlegung einer fixen Anzahl der Klassenanzahl mit einer definierten Regel zur Ermittlung der Klassenbreite wird nicht angewendet, da dies die Vergleichbarkeit zwischen verschiedenen VM-Anwendungen erschwert bzw. unmöglich macht. 105 Reiseweitenverteilung (Klassenbreite 2km) Modell Befragung 20,0% erhoben Reiseweitenverteilung (10 bis 100km) modelliert Kennwerte 15,0% Mittelwert [km] Standardabweichung Schiefe absolut absolut relative Differenz zur modellierten Verteilung 25,03 0,01119 2,13720 21,87 0,01875 2,23870 -12,6% 67,5% 4,7% 10,0% 5,0% 90-92 km 80-82 km 70-72 km 60-62 km 50-52 km 40-42 km 30-32 km 20-22 km 10-12 km 0,0% Abb. 7.4-1: Vergleich der beobachteten und modellierten Reiseweitenverteilung mit einer Klassenbreite von 2 km für einen Ausschnitt von 10 bis 100km Reiseweitenverteilung (Klassenbreite 5km) Modell Befragung 40,0% 35,0% erhoben Reiseweitenverteilung (10 bis 100km) modelliert Kennwerte 30,0% Mittelwert [km] Standardabweichung Schiefe 25,0% 20,0% absolut absolut relative Differenz zur modellierten Verteilung 21,49 0,02589 2,00349 20,04 0,04708 2,25592 -6,8% 81,9% 12,6% 15,0% 10,0% 5,0% 95-100 km 90-95 km 85-90 km 80-85 km 75-80 km 70-75 km 65-70 km 60-65 km 55-60 km 50-55 km 45-50 km 40-45 km 35-40 km 30-35 km 25-30 km 20-25 km 15-20 km 10-15 km 0,0% Abb. 7.4-2: Vergleich der beobachteten und modellierten Reiseweitenverteilung mit einer Klassenbreite von 5 km für einen Ausschnitt von 10 bis 100km 106 Modell Befragung Reisezeitenverteilung (Klassenbreite 5min) 40,0% 35,0% erhoben Reisezeitenverteilung (15 bis 120min) modelliert Kennwerte 30,0% Mittelwert [min] Standardabweichung Schiefe 25,0% 20,0% absolut absolut relative Differenz zur modellierten Verteilung 21,52 0,01812 2,57585 22,53 0,04546 2,27371 4,7% 151,0% -11,7% 15,0% 10,0% 5,0% 115-120 min 110-115 min 105-110 min 100-95 min 95-100 min 90-95 min 85-90 min 80-85 min 75-80 min 70-75 min 65-70 min 60-65 min 55-60 min 50-55 min 45-50 min 40-45 min 35-40 min 30-35 min 25-30 min 20-25 min 15-20 min 0,0% Abb. 7.4-3: Vergleich der beobachteten und modellierten Reisezeitverteilung mit einer Klassenbreite von 5 Minuten für einen Ausschnitt von 15 bis 120 Minuten 7.5 GEH-Qualitätsindikator zur Qualitätsbeurteilung der Bestandsplanfallmodellierung Der „GEH-Qualitätsindikator“ wird in den englische Richtlinien der Highway Agency für Straßen und Brücken als Akzeptanzkriterium für die Genauigkeit von modellierten Verkehrsstärken im Vergleich zu Kontrollzählungen für den Bestandsplanfall verwendet (Highway Agency, UK, DMRB – Design Manual for Road and Bridges 1997). Er besteht aus einer empirischen „Faustformel“ zur Ermittlung des GEH-Qualitätsindikators, die auf Grundlagen des Chi-Quadrat-Tests entwickelt wurde. Der GEH-Indikator ermöglicht es, dass verschiedene Größenklassen von Verkehrsstärken auf einer Skala derart normiert werden, dass einheitliche Grenzwerte der angestrebten bzw. erreichten Qualität, unabhängig von der Größe der Verkehrsstärke verwendet werden können. Zur Beurteilung der Qualität und Brauchbarkeit der modellierten Verkehrsstärken sind drei Ausprägungsbereiche definiert: Liegt der GEHi-Wert einer Kontrollzählstelle j unter 5,0, so ist die modellierte Verkehrsstärke in einer guten Qualität vorhanden, liegt er im Bereich zwischen 5,0 und 10,0, so ist das Ergebnis als gerade noch brauchbar bzw. genau genug einzustufen und hat er einen Wert größer als 10,0, dann ist das Ergebnis kritisch zu hinterfragen, da irgend ein Modellierungsproblem vorliegen dürfte. Als Eingangsgrößen dienen die modellierten und beobachteten Verkehrsstärken von repräsentativen Zählstellen. Für die Beurteilung der Genauigkeit nach den oben angeführten Ausprägungsbereichen des GEHi-Wertes werden die 85 % am besten übereinstimmenden modellierten und beobachteten Verkehrsstärken der insgesamt vorhandenen Kontrollzählstellen verwendet, d.h. 85% der Kontrollzählstellen sollten im Bereich mit guter Qualität liegen. In Formel 7.5-1 ist die Ermittlungsvorschrift für den GEHi-Wert definiert. 107 Formel 7.5-1: Ermittlung des GEH-Qualitätsindikators für die Beurteilung der Genauigkeit von Ergebnissen der VM von Wegenetzverkehrsstärken für den Bestandsplanfall 2V Vb,i 2 2 GEHi m,i Vm,i Vb,i 1 GEHi Qualitätsindikator der Zählstelle j; Vm,i Vb,i modellierte Verkehrsstärke an der Kontrollzählstelle i beobachtete Verkehrsstärke der Kontrollzählstelle i Die GEHi -Werte von 85% der Kontrollzählstellen i sollen unter 5,0 liegen, damit eine zufriedenstellende Qualität in der Übereinstimmung zwischen den modellierten und beobachteten Verkehrstärken des Planungsgebietes existiert. Beurteilungsskala: GEHi < 5.0 sehr gute Qualität 5.0 < GEHi < 10.0 brauchbare Qualität GEHi > 10.0 nicht akzeptable Qualität Kommentar: In Abb. 7.5-1 ist ein Vergleich der GEHi-Werte und deren Beurteilungsbereiche mit den ermittelten Konfidenzintervallen für den Bestandsplanfall für eine Testanwendung gegenübergestellt. Es zeigt sich, dass das Ergebnis der modellierten Verkehrsstärken des Testbeispiels die Anspruchsqualität des GEHi-Wertes relativ schlecht erfüllt. Das Ergebnis zeigt auch, dass der GEHi-Wert nicht wirklich geeignet ist, die Qualität der Ergebnisse von VM als „gut oder schlecht Qualität“ zu klassifizieren. Eine Schwachstelle des GEHiQualitätsindikators liegt in der Auswahlregelung, dass nur 85% der am besten zwischen Modellierung und Zählung übereinstimmenden Verkehrsstärkenergebnisse verwendet werden müssen. Dies führt auf Grund der Formel dazu, dass große Verkehrsstärken mit einer gleich großen relativen Abweichung in einem größeren GEHi-Wert mit tendenziell „geringerer Qualität“ münden. Das bedeutet, dass das Risiko besteht, dass größere Verkehrsstärken unter die 15% der nicht zu berücksichtigenden Kontrollzählstellen fallen können. Wenn man davon ausgeht, dass bei vielen VM-Modellanwendungen für Verkehrsinfrastrukturbauten eher die Streckenabschnitte mit großen Verkehrsstärken von Bedeutung sind, so kann der GEHi-Wert gerade für diese in der Qualitätsbeurteilung zu Fehleinschätzungen führen. Für weiter Betrachtungen ist ein normierter GEH in Diskussion, welcher die starken Ausprägung bei großen Verkehrsstärken relativieren soll. Es ist auch festzuhalten, dass eine gezielte Einbeziehung von Kontrollzählstellen zu einer nicht repräsentativen Stichprobe der Streckenabschnitte des Planungsgebietes führen kann. Es zeigt sich, dass die Ermittlung von Konfidenzintervallen und die fallspezifische Festlegung von maximal zulässigen Vertrauensbereichen in Abhängigkeit des Anwendungszwecks zielführender ist, als die Verwendung des GEHi-Wertes. 108 KFZ/24h Abb. 7.5-1: GEHi-Werte der Kontrollzählstellen nach Verkehrsstärkenklassen geordnet für ein Testbeispiel und seine Beurteilungsbereiche KFZ/24h Abb. 7.5-2: Relatives Konfidenzintervall der definierten Verkehrsstärkenklassen für dasselbe Testbeispiel von Abb. 7.5-1 109 7.6 Musterdarstellung einer Verteilung von absoluten und relativen Abweichungen bzw. Veränderungen Im Rahmen des QM&QS sind für eine Reihe von Zielgrößen absolute und relative Abweichungen zu ermitteln, wie z.B. für die Abweichungen von modellierten und beobachteten Verkehrsstärken an definierten Kontrollquerschnitten des Wegenetzes oder die Veränderung des Ziel- und Quellverkehrsaufkommen der Verkehrszellen von untersuchten Planfällen in Bezug auf den Bestandsplanfall. Um die Lesbarkeit zu vereinfachen und übersichtlich zu gestalten, sind für diese Verteilungen der Mittelwert, die Standardabweichung sowie der PWA-Wert zu ermitteln und in der laut Abb. 7.6-1 dargestellten Form abzubilden. absolute Zielvariable absolute Häufigkeit frequency ofder traffic counts 1400 Kennwerte 1200 absolut mean Mittelwert value: 0.18% 0,18% standard 3,3%3,3% Standardabweichungdeviation: 1000 800 600 400 200 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 deviation in % relative Abweichung Abb. 7.6-1: Musterdarstellung der Verteilung einer relativen Abweichung bzw. Veränderung einer Zielvariablen 110 8 QM&QS-Prozess QM&QS von VM ist nicht allein eine Frage der Bereitstellung von relevanten Kennwerten und Indikatoren sowie einer gute Dokumentation der Modellierungsmechanismen und des Modellierungsprozesses. Die Qualität des Ergebnisses von QM&QS kann deutlich erhöht werden, wenn der Prozess laufend mit einem parallel zur Modellarbeit ablaufenden „Peer Reviewing-Prozess“ durch externe Fachleute und/oder Auftraggebervertreter begleitet wird. Darunter versteht man einen Modellschritt für Modellschritt stattfindenden Prozess der Erstellung und Anwendung des VM, bei dem nach jedem Teilergebnis bzw. relevanten Abschnitt die oben definierten Tätigkeiten der QM&QS durchgeführt werden. Insbesondere bei der Erstellung von einem Basisverkehrsmodells für mehrmalige Anwendung sowie bei VM-Anwendungen mit großer Tragweite (wie z.B. bei Großinfrastrukturinvestitionen) ist es zweckmäßig, externe Experten bzw. VM-kompetente Auftraggebervertreter für eine Rückkoppelung für QM&QS einzubeziehen. Wichtig ist, um eine bestmöglich unabhängige Qualitätssicherung zu erreichen, dass die Verkehrsberatungsfirma D (Abb. 8-2) keine geschäftlichen Verbindungen mit bzw. Befangenheit gegenüber den Verkehrsberatungsfirmen A, B und C (Abb. 8-1) über einen definierten Zeitraum aufweist. Für solche Fälle wird bei der Auftragsvergabe ein Teil der Auftragssumme in der Größenordnung von etwa 5 % für diesen parallel laufenden Peer Reviewing-Prozess verwendet. Das Peer Reviewing-Team erhält vollkommenen Zugang zu der verwendeten Software, den Eingangsdaten des Auftragnehmers und bestätigt Schritt für Schritt die Eingangs definierten Anforderungen an das VM. Qualitätsdefizite können auf diese Weise schon während des Bearbeitungsprozesses beseitigt werden. Neben der Kontrollfunktion wird damit auch das Augenmerk des Auftragnehmers auf die erwünschte Qualität konzentriert. Dazu gibt es in den USA einige erfolgreiche Beispiele (Alexiadis 2009), aber auch in Europa sind derartige qualitätssichernde Prozesse und Organisationsformen des Verkehrsnachfragemodellmanagements angedacht worden (Sammer, Wermuth 2004; siehe Abb. 8-1). Ein wichtiger Bestandteil des QM&QS besteht in dem transparenten Zugang und die effiziente Weiterverwendung aller VM-Daten für den Auftraggeber und für Auftragnehmer von weiteren Verkehrsnachfragemodellanwendungen. Dazu ist auch ein geeignetes Dokumentations-, Archivierungs- und Wartungssystem notwendig. Dies ermöglicht auch den Wettbewerb zwischen Auftragnehmern fair und transparent zu gestalten. Damit wird eine Monopolstellung der Entwickler des implementierten Verkehrsnachfragemodells vermieden und man behält sich die Möglichkeit offen, zukünftig breitere Ausschreibungen für Folgeaufträge durchführen bzw. relativ einfach andere Auftragnehmer für die Adaptierung und Weiterentwicklung des VM beauftragen zu können. 111 Abb. 8-1: Vorschlag für eine Organisationsstruktur zur Vermeidung von Verkehrsnachfragemodellmonopolen (Sammer, Wermuth 2004) Abb. 8-2: Vorschlag für eine qualitätsgesicherte Beauftragung für die Erstellung eines Verkehrsmodells mit Peer Reviewing-Verfahren, das in einem längeren Zeitablauf für mehrmalige Anwendungen zur Verfügung stehen soll. 112 9 Check-Liste für QM&QS von Verkehrsnachfragemodellanwendungen Die in den Tabellen 9-1a bis 1c in Teilen dargestellte Check-Liste für die Arbeitsschritte und Elemente des QM&QS einer VM-Anwendung stellt einerseits einen grundlegenden Überblick dar und andererseits kann diese als Anforderungsliste für eine Ausschreibung von VMAnwendungen verwendet werden (EN ISO 9000, 2005; EN ISO 9001, 2008). Diese Liste ist natürlich den zur Anwendung vorgesehenen Verkehrsmodellen und ihrer Software entsprechend anzupassen. Für einen reibungslosen Ablauf der QM&QS ist es notwendig, eine genaue Definition der erwünschten Qualitätsnormen und Dokumentationsschritte erforderlich. Deshalb ist für jeden Arbeitsschritt und jedes Element des QM&QS eine Spezifizierung in Form eines Kommentars zweckmäßig um Missverständnisse von vornherein auszuschalten. Bei der Definition der quantitativen Qualitätsstandards ist auch darauf zu achten, dass die erreichbaren Standards mit dem vorliegenden VM und Datengrundlagen von den erwünschten abweichen können oder überhaupt nicht erreichbar sind. Kommentar: Die vorliegende Check-Liste ist keines Falls wie ein „Kochbuchrezept“ anzuwenden. Es bedarf bei der Auswahl der erwünschten und notwendigen Arbeitsschritte, Elemente und Standards des QM&QS eines guten Über- und Einblicks in die Verkehrsmodelltheorie und Praxis sowie in die zur Verfügung stehenden Daten und VM-Software. Es ist auch zu überlegen, wo das Optimum zwischen Aufwand und Qualitätsanspruch an eine VM-Anwendung und ihrer Ergebnisse liegt, da Qualität natürlich ihren Aufwand und Preis hat. 113 Tab. 9-1a: Check-Liste für QM&QS von Verkehrsmodellen Arbeitsschritte Elemente des QM&QS für VM (a) Allgemeine Verkehrsmodelldokumentation (Auftraggeber, Ersteller des VM und Zielsetzungen der Modellanwendung) Systemabgrenzung der Verkehrsnachfragemodellanwendung zum QM&QS Hinweis auf Kapitel und Tabelle Kap.6.1 Tab. 6.1-1 Bewertung der Wichtigkeit 1 = unbedingt notwendig 2 = wichtig 3 = weniger wichtig Erwünschte Arbeitsschritte der QM&QS für VM-Anwendungen Anwendungszweck laut Kapitel 6 Basisverkehrsnachfragemodell, große Tragweite VM-Anwendung mit geringer Tragweite 1 1 Kap. 6.2.1 Tab. 6.2.1-1 1 1 Räumliche Systemabgrenzung Kap. 6.2.2 Tab. 6.2.2-1 1 1 Inhaltliche Systemabgrenzung Kap. 6.2.3 Tab. 6.2.3-1 1 1 Erwünschte Anforderungen an QM&QS Kap. 6.2.4 Tab. 6.2.4-1 1 2 Rahmenbedingungen der externen Entwicklung für Verkehrsprognosen mittels VM Kap. 6.2.5 Tab. 6.2.5-1 1 3 Definition der untersuchten Maßnahmen und Wirkungsbereich sowie der Prognoseplanfälle Kap. 6.2.6 Tab. 6.2.6-1,2 1 1 Dokumentation der verwendeten VM-Software und berücksichtigte Wirkungsmechanismen, Eingangsvariablen und Verhaltensparameter Kap. 6.2.7 Tab. 6.2.7-1 1 2 1 3 Daten des Verkehrsangebotes der betrachteten Kap. 6.3.2 Tab. 6.3.2-1,2 Verkehrsmittel 1 1 Daten der Raumstruktur und sozioökonomischer Kennwerte Kap. 6.3.3 Tab. 6.3.3-1 1 1 Zähldaten von Verkehrsstärken auf dem Wegenetz der einzelnen Verkehrsmitteln (Querschnittszählungen) Kap. 6.3.4 Tab. 6.3.4-1 1 1 (1) Dokumentation der Modellmechanismen 1 3 (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe 1 3 (3) Dokumentation der Kalibrierung des Bestandsplanfalls 1 3 Verkehrsverhaltensdaten Verkehrserzeugung und Anziehung Dokumentation des Modells der Verkehrserzeugung und Anziehung Kommentar, Spezifizierung Kap. 6.2 Zeitliche Systemabgrenzung Modelleingabedaten zutreffendes ankreuzen Kap. 6.3 Kap. 6.3.1 Kap. 6.4 Kap. 6.4.1 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrserzeugung und Anziehung für den Bestandsplanfall Kap. 6.4.2 Tab. 6.4.2-1 1 2 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrserzeugung und Anziehung für die untersuchten Planfälle Kap. 6.4.3 Tab. 6.4.3-1,2 1 1 114 Tab. 9-1b: Check-Liste für QM&QS von Verkehrsmodellen – Fortsetzung Arbeitsschritte Elemente des QM&QS für VM (b) Hinweis auf Kapitel und Tabelle Bewertung der Wichtigkeit 1 = unbedingt notwendig 2 = wichtig 3 = weniger wichtig Erwünschte Arbeitsschritte der QM&QS für VM-Anwendungen Anwendungszweck laut Kapitel 6 Basisverkehrsnachfragemodell, große Tragweite VM-Anwendung mit geringer Tragweite (1) Dokumentation der Modellmechanismen 1 3 (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe 1 2 (3) Dokumentation der Kalibrierung 1 3 Verkehrsverflechtung (Verkehrszielwahl, Verkehrsverteilung) Dokumentation des Modells der Verkehrsverflechtung Kap. 6.5.1 Kap. 6.5.2 Tab. 6.6.2-1 bis 3 1 1 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsverflechtung für die untersuchten Planfälle Kap. 6.5.3 Tab. 6.6.3-1 bis 6 1 1 (1) Dokumentation der Modellmechanismen 1 3 (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe 1 2 (3) Dokumentation der Kalibrierung 1 3 Dokumentation des Modells der Verkehrsmittelwahl Kap. 6.6 Kap. 6.6.1 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsmittelwahl für den Bestandsplanfall Kap. 6.6.2 Tab. 6.6.2-1 bis 3 1 1 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsmittelwahl für die untersuchten Planfälle Kap. 6.6.3 Tab. 6.6.3-1 bis 6 1 1 (1) Dokumentation der Modellmechanismen 1 3 (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe 1 2 (3) Dokumentation der Modellkalibrierung 1 3 Verkehrswegewahl Dokumentation des Modells der Verkehrswegewahl getrennt für alle Verkehrsmittel Kommentar, Spezifizierung Kap. 6.5 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrsverflechtung für den Bestandsplanfall Verkehrsmittelwahl zutreffendes ankreuzen Kap. 6.7 Kap. 6.7.1 Ermittlung und Dokumentation der Konfidenzintervalle der Wegenetzbelastungen für den Bestandsplanfall Kap. 6.7.2 Kap. 7.2.1 1 1 Ermittlung und Dokumentation der Konfidenzintervalle der Wegenetzbelastung für den Trendplanfall der Prognose Kap. 6.7.2 Kap. 7.2.2 1 1 Ermittlung und Dokumentation des Erklärungsqualitätsindikators für den Bestandsplanfall Kap. 6.7.2 Kap. 7.3 2 3 Dokumentation der Ergebnisse der Verkehrswegewahl für den Bestandsplanfall und die untersuchten Planfälle Kap. 6.7.3 Tab. 6.7.31 bis 6 1 1 115 Tab. 9-1c: Check-Liste für QM&QS von Verkehrsmodellen – Fortsetzung Arbeitsschritte Elemente des QM&QS für VM (c) Hinweis auf Kapitel und Tabelle Bewertung der Wichtigkeit 1 = unbedingt notwendig 2 = wichtig 3 = weniger wichtig Erwünschte Arbeitsschritte der QM&QS für VM-Anwendungen Anwendungszweck laut Kapitel 6 Basisverkehrsnachfragemodell, große Tragweite VM-Anwendung mit geringer Tragweite (1) Dokumentation der Modellmechanismen 1 3 (2) Dokumentation der manuellen Eingriffe 1 2 (3) Dokumentation der Kalibrierung 1 3 Tageszeitwahl Dokumentation des Modells der Tageszeitwahl Kap. 6.8.1 Kap. 6.8.2 1 1 Dokumentation der Ergebnisse der Tageszeitwahl für die untersuchten Planfälle zum Prognosebezugsjahr Kap. 6.8.3 1 1 Sensitivitätstest der Modell-mechanismen ("Ein-Variablen-Sensitivitätstest" mit Angabe der Eingangsvariablen) Kap. 6.9 Eingangsvariable (1): ___________________ 1 3 Eingangsvariable (2): ___________________ (1) (3) (1) Trendplanfall der Prognose 1 1 (2) Maßnahmenplanfall zum Prognosebezugsjahr 1 1 (1) (1) 2 3 Wegenetzquerschnitt (Bezirk, Knoten): _______________________ 2 3 Wegenetzquerschnitt (Bezirk, Knoten): _______________________ 2 3 Verkehrsmittel 1: _____________________ für Planfälle: ________________________ 1 2 Verkehrsmittel 2: _____________________ für Planfälle: ________________________ 1 2 1 3 Kap. 6.10 (3) weiterer Testplanfall: ________________ Plausibilitätsprüfung mit Backcasting (und Angabe des Backcasting-Planfalls) Kap.6.11 Backcasting-Planfall mit Bezugsjahr: _______________________ Plausibilitätsprüfung mittels Verkehrsspinne (inkl. Angabe des Planfalls) Plausibilitätsprüfung mittels Plandarstellung der Verkehrswegewahl (inkl. Angabe des Planfalls) QM & QS mittels Peer Reviewing-Verfahren Peer Reviewing-Verfahren Kommentar, Spezifizierung Kap. 6.8 Dokumentation der Ergebnisse der Tageszeitwahl für den Bestandsplanfall Plausibilitätsprüfung von Prognoseergebnissen mittels Planfällen zutreffendes ankreuzen Kap. 6.12 Kap. 6.13 Kap. 8 116 10 Schlussbemerkungen Der vorliegende Bericht ist das Ergebnis des Forschungsprojekt QUALIVERMO, Qualitätssicherung für die Anwendung von Verkehrsnachfragemodellen und Verkehrsprognosen. Im Rahmen des Forschungsprojektes wurde ein Rohkonzept für ein Merkblatt erarbeitet, in dem ein sehr umfangreiches Konzept für das Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung von Verkehrsnachfragemodellen dargestellt ist. Es wurde auf Basis einer Literaturrecherche, eigenen Ideen sowie der mit Verkehrsnachfragemodellen gesammelten Erfahrungen der Verfasser sowie der ausführlichen Diskussion mit der das Projekt begleitenden Arbeitsgruppe entworfen. Mit dieser Arbeitsgruppe erfolgen vier Rückkoppelungen in Form von Workshops und schriftlichen Stellungsnahmen, um die Zweckmäßigkeit und Vollständigkeit des Entwurfes für QM&QS von Verkehrsnachfragemodellen zu prüfen. Das Projekt enthält die Anwendung zweier Testfälle von Verkehrsnachfragemodellen, mit welchen erste konkrete Erfahrungen zur Handhabung und Anwendbarkeit gesammelt wurden. Diese Erfahrungen wurden nach verschiedenen Kriterien (z.B. Handhabbarkeit, Durchführbarkeit, Aufwand und Beitrag zur Qualitätssicherung) qualitativ bewertet und flossen in das Ergebnis ein. Ausgangspunkt dieses Projektes ist die Erfahrung, dass es heute zur Grundlage von wichtigen Planungsentscheidungen im Verkehrsbereich gehört, die Auswirkungen von Verkehrsmaßnahmen auf Änderungen der Verkehrsnachfrage und in der Folge auf sonstige Auswirkungen, wie Umwelt, Wirtschaft und Finanzierung mit Hilfe eines Verkehrsnachfragemodells abzuschätzen. Die am Markt befindliche Software von Verkehrsnachfragemodellen bieten routinemäßig nahezu keine Anhaltspunkte in Bezug auf die Genauigkeit der Ergebnisse. Anwender von Verkehrsnachfragemodellen widmen in der Regel der Genauigkeit und Validität, der Dokumentation und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse von Verkehrsmodellen wenig Aufwand. Internationale und nationale Erfahrungen mit Vorher-Nachher-Studien und von öffentlichen Planungsprüfverfahren geben Hinweise, dass auf die Qualitätssicherung und Validität von Verkehrsmodellergebnissen zu wenig Augenmerk gerichtet wird. Die Literaturrecherche förderte zu Tage, dass relativ wenig Forschung in diesem Bereich betrieben wird. Es gibt lediglich erste Ansätze für eine Standardisierung der Qualitätsmanagement und der Qualitätssicherung von Verkehrsmodellanwendungen in Form von Arbeitspapieren in den USA und in Österreich. Das Ergebnis des vorliegenden Projektes soll einen essentiellen Beitrag dazu liefern und als Basis dienen, ein Merkblatt zu diesem Thema entwickeln. Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung für Verkehrsnachfragemodelle hat zum Ziel, dass Ergebnisse von Verkehrsnachfragemodellierungen eine bestmögliche Genauigkeit nach dem aktuellen Stand des Wissens aufweisen. QM&QS bedingt, dass der Prozess der Verkehrsnachfragemodellierung keine „Black Box“ darstellt, sonder nachvollziehbar ist. Deshalb kommt der Transparenz und Offenlegung ein zentraler Stellenwert im QM&QS von Verkehrsnachfragemodellen zu. Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung für Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellen verfolgen folgende Ziele: Hebung des Stellenwerts von und des Bewusstseins für Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung von Verkehrsnachfragemodellen; Bestmögliche Offenlegung der zu erwartenden Genauigkeit und Unsicherheit des Verkehrsnachfragemodells sowie des Fehlerrisikos für die Modellergebnisse der Verkehrsnachfrage; Offenlegung und Transparenz der Modellmechanismen und Verhaltensparameter sowie der Möglichkeiten und Grenzen einer validen Abbildung von Maßnahmenwirkungen auf das Verkehrsverhalten (Vermeidung von „Black-Box-Anwendungen“); Definition der erwünschten Zielsetzungen des VM und der Qualität der Ergebnisse vor Beginn der Arbeiten an einer VM-Anwendung, sowie Überprüfung und Offenlegung, inwieweit sie mit dem VM-Ergebnis erfüllt werden; 117 Offenlegung der zu Grunde gelegten Rahmenbedingungen und Eingangsdaten für das Verkehrsnachfragemodell; Standardisierte Abschätzung der Qualität der VM-Ergebnisse durch Definition von standardisierten Arbeitsschritten, Darstellungstechniken (Abbildungen und Tabellen), Kennwerten und Qualitätsindikatoren des QM&QS; Standardisierte Dokumentation. Die Ergebnisse dieses Projektes sind grundsätzlich für alle Anwendungen von Verkehrsnachfragemodellen des makroskopischen Bereiches zur Modellierung der Verkehrsnachfrage in Wegenetzen geeignet. Dazu zählen Verkehrsnachfragemodelle für verschiedene Verkehrsmittel, sowohl für den nichtmotorisierten, motorisierten und öffentlichen Verkehr; den Personen- als auch den Güterverkehr; Verkehrsnachfragemodelle, unabhängig von dem Softwaresystem. Welche Qualitätskriterien und Arbeitsschritte im speziellen Anwendungsfall zum Tragen kommen, ist von der Modellkonzeption und von den Qualitätsansprüchen von Seiten des Auftraggebers sowie des Auftragnehmers abhängig sowie in Abhängigkeit von der Aufgabenstellung und dem Verwendungszweck der Ergebnisse der Verkehrsnachfragemodellierung zu entscheiden. Dazu zählen auch die mit der Verwendung der Ergebnisse der Verkehrsnachfragemodellierung verbundenen Konsequenzen und die Tragweite der darauf aufbauenden Entscheidungen und den im konkreten Fall zur Verfügung stehenden Mitteln. Insbesondere ist der Zweck des Verkehrsnachfragemodells zu beachten, ob es sich um die Erstellung eines „Basisverkehrsnachfragemodells zur mehrfachen Anwendung“, um eine „VM-Anwendung mit großen und langfristigen Verkehrsinfrastrukturinvestitionen mit großer Tragweite“ oder um eine „VM-Anwendung mit geringer Tragweite“ handelt. Dafür wurde als Hilfestellung eine Check-Liste entwickelt. Wenn ältere Modelle oder Verkehrsnachfragemodelle, die von den herkömmlichen Methoden stark abweichen, angewendet werden, kann es vorkommen, dass einzelne Ansprüche des QM&QS nicht erfüllbar sind, weil die dazu notwendigen Informationen nicht mehr vorhanden oder nachvollziehbar sind. Solche Rahmenbedingungen einer Verkehrsmodellanwendung sind entsprechend offenzulegen. Die erarbeiteten und vorgeschlagenen konkreten Arbeitsschritte und Qualitätsindikatoren für QM&QS von Verkehrsnachfragemodellen stellen einen sehr breiten Rahmen dar, der einen relativ großen Aufwand benötigt. Deshalb ist im konkreten Anwendungsfall festzustellen, welche Arbeitsschritte und Qualitätsindikatoren aus der Zielsetzung des Qualitätsanspruches und der vorhandenen Ressourcen erwünscht und notwendig sind. Dies ist ein Vorgang, der von der durchführenden Person einerseits einen guten Einblick in die Mechanismen der Verkehrsmodellierung benötigt und andererseits eine gewisse Erfahrung in der Anwendung von Verkehrsmodellierungen und in der Weiterverwendung der Ergebnisse von Verkehrsmodellierungen. Eine reine kochrezeptartige Anwendung dieser Vorschläge kann zu Anforderungen führen, die in der Realität nicht erreichbar sind, da letztendlich jede Verkehrsmodellierung nur eine Abschätzung nach statistischen Verfahren mit einer definierten Wahrscheinlichkeit darstellt. Ein zentraler Teil dieser Arbeit bestand in der Entwicklung eines standardisierten Verfahrens für die Abschätzung der Genauigkeit von modellierten Wegenetzverkehrsstärken in Form von Konfidenzintervallen und eines Erklärungsqualitätsindikators für Verkehrsmodelle. Dies führt zur Frage, was die derzeit nicht übliche Angabe von Konfidenzintervallen für Ergebnisse von Verkehrsmodellen für die weitere Verwendung der Ergebnisse z.B. für Nutzen-Kostenuntersuchungen oder für die Modellierung von Umweltwirkungen bedeutet. Im Rahmen von rechtlich vorgeschriebenen Verfahren der Umweltverträglichkeitsprüfung hat die Angabe von Konfidenzintervallen auch rechtliche Konsequenzen. In Zukunft ist es notwendig, dass z.B. auf in Richtlinien festgelegte Ermittlungsverfahren für Immissionsberechnungen auf die zu verwendenden prognostizierten Verkehrsnachfragewerte von Verkehrsmodellierungen in Zusammenhang mit Konfidenzintervallen eingegangen wird. In 118 der Regel ist wie bisher der modellierte Erwartungswert zu verwenden, der dem Mittelwert entspricht. Konfidenzintervalle geben einen Hinweis auf die Genauigkeit der Prognose und ihren Streuungsbereich unter Beachtung einer definierten Irrtumswahrscheinlichkeit, in der Regel von 5 %. Erfolgreiches Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung bei Verkehrsmodellanwendungen benötigt als Basis nicht nur definierte und standardisierte Verfahren, sondern auch neue Wege in der Vergabe und Bearbeitung von Projekten der Verkehrsnachfragemodellierung. Hierzu gibt es interessante Entwicklungen, die erst am Beginn stehen, aber eine deutlich höhere Effizienz und Wirksamkeit versprechen. Hier ist insbesondere das „Peer Reviewing-Verfahren“ zu nennen, bei dem begleitend für die einzelnen Arbeitsschritte die Qualitätssicherung durch eine unabhängige Expertengruppe realisiert wird. Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung kostet zumindest kurzfristig mehr, als eine Verkehrsmodellierung ohne Qualitätssicherung. Längerfristig, wenn man die Probleme auf Grund nicht qualitätsgesicherter Verkehrsmodellergebnisse damit vermeidet, seien es Neuberechnungen als Folge unplausibler Ergebnisse oder rechtliche Einsprüche auf Grund von angezweifelten Prognoseergebnissen, können damit Kosten gespart werden. Dies verlangt aber ein grundsätzliches Umdenken bei der Vergabe und Ausschreibungspraxis von Verkehrsmodellarbeiten weg vom Billigstbieter hin zum Bestbieter unter Beachtung der Grundsätze von QM&QS. Die vorliegenden Vorschläge dieses Projekts für QM&QS von Verkehrsmodellanwendungen wurden an Hand zweier Modellprojekte auf Zweckmäßigkeit und Praktikabilität getestet. Allerdings ist festzuhalten, dass die nachträglich Anwendung der vorliegenden Vorschläge einerseits sehr aufwendig und andererseits auf Grund mangelnder Zugänglichkeit zu allen Daten nicht immer möglich war. Deshalb ist es notwendig, mit den vorliegenden Vorschlägen weitere Erfahrungen bei neuen Projekten der Verkehrsmodellierung zu gewinnen. Es ist aber schon jetzt anzustreben, dass wesentliche Kennwerte und Indikatoren des Qualitätsmanagements, wie z.B. die Ermittlung von Konfidenzintervallen für den Bestandsplanfall und der Erklärungsqualitätsindikator für Verkehrsmodelle in die am Markt vorhandene Software als Optionen eingebaut und ihre Ergebnisse dargestellt werden. Die Verfasser dieser Arbeit wünschen sich, dass diese Vorschläge von der wissenschaftlichen und anwendungsorientierten Kollegenschaft auf ihre Tauglichkeit und Zweckmäßigkeit im Sinne von QM&QS geprüft werden sowie eine rege Diskussion und Rückmeldung entsteht. 119 11 Richtlinien, Normen und Literatur Alario, J. (2003), Evaluation of Urban Transport Projects Financed by the European Investmentbank, presentation at the International Symposium “Urban Transport and Socioeconomic Development”, 20-21. November 2003, Athens. Alexiadis, V. (2009), Integrated Corridor System Management Modeling: Tools and Challenges, Best Practice Workshop of Integrated Corridor Systems Management Modeling, Transportation Reseach Board Irvine, California, September 14-15, 2009). Axhausen, K. (2010), Nationale Verkehrsmodelle: Anforderungen an Verhaltensdaten und – modelle, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. Bain, R. (2010), Transport Modelling: is it Art or Science?, in Traffic, Engineering and Control July 2010, Hemming Group Ltd, London. Bain, R. (2011), The Reasonableness of Traffic Forecasts Findings from a Small Survey, April 2011, Unpublished Draft, Version 15. April 2011, London Bloch, A. (2003) Modelisation des deplacements urbains de voyageurs, Guide des pratiques. Setec - Centre d'etudes sur les reseaux, les transports, l'urbanisme et les constructions publiques (CERTU), Ministere des Transports, Paris. Cerwenka P. (1972). Eine Methode zur Erstellung von Pkw-Motorisierungsprognosen, Heft 1 der Schriftenreihe Straßenforschung des Bundesministeriums für Bauten und Technik, Kommissionsverlag Forschungsgesellschaft für das Straßenwesen, Seite15, Kap. 5. Bestimmtheitsmaß, Wien. Dittrich, T. (2010), Verkehrsmodelle zwischen wissenschaftlicher Detailliertheit und öffentlicher Diskussion, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. Dowling, R., A. Skabardonis, V. Alexiadis (2004), Volume III: Guidelines for Applying Traffic Microsimulation Modeling Software, Cambridge Systematics Publication, Cambridge MA. EN ISO 9000:2005 (2005): Qualitätsmanagementsysteme – Grundlagen und Begriffe, erarbeitet vom Technischen Komitee ISO/TC 176. EN ISO 9001:2008 (2008): Qualitätsmanagementsysteme – Anforderungen, erarbeitet vom Technischen Komitee ISO/TC 176. Federal Highway Administration, Barton-Aschman Associates, Inc., Cambridge Systematics, Inc. (1997, 2010), Model Validation and Reasonableness Checking Manual, Washington DC. Federal Highway Administration, (1999), Guidebook on Statewide Travel Forecasting, Washington DC. Federal Highway Administration, Cambridge Systematics, Inc. (2008), Travel Model Validation Practices Peer Exchange White Paper, Washington DC. Federal Highway Administration, U.S. Department of Transport (2007), Quick Response Freight Manual II, chapter 8. Model Validation, Washington DC. 120 Flyvbjerg, B., N. Bruzelius, W. Rothengatter (2003), Megaprojects and Risks, an Anatomy of Ambition, University Press Cambridge, page 26. Friedrich, M. (2010), Qualitätsmanagement für Verkehrsmodelle, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. FSV, Österreichische Forschungsgesellschaft Straße-Schiene-Verkehr, Arbeitsgruppe für das Verkehrswesens, Arbeitsausschuss Wirtschaftlichkeit und Finanzierung (2010), Entscheidungshilfen/Nutzen-Kostenuntersuchungen im Verkehrswesen, Neufassung 2010 der RVS 02.01.22, Wien. FSV, Österreichische Forschungsgesellschaft Straße-Schiene-Verkehr, Arbeitsausschuss Grundlagen des Verkehrswesen, Verkehrsuntersuchungen (1984), RVS 02.01.11, Wien. Gunn, H., S. Miller, P. Burge (2006), The Validation of the UK National Transport Model: a backcasting approach, 2006, presented on the European Transport Conference, Strasbourg, France. Hahn, W. (2010), Vergleichende Betrachtung aktueller Verkehrsprognosen und zukünftiger fachlicher Anforderungen an Prognosen, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. Hebel, CH. (2010), Verkehrsmodelle: Anwendungspraxis in deutschen Großstädten, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. Highways Agency, Department for Transport, UK (1997), Design Manual for Roads and Bridges (DMRB), Volume 12, Section 2, London, UK. Hellinga, B. (1998), Requirements for the calibration of traffic, Simulation models, Canadian Society of Civil Engineering (CSCE), University of Waterloo, Ontario, Canada. Highway Agency, UK (1997), DMRB – Design Manual for Road and Bridges, Volum 12, Section 2, Part 1. http:// en.wikipedia.org/wiki/Peer_review; 06.10.2009 Jentsch, H. (2009), Konzeption eines integrierten Qualitätsmanagements für den Stadtverkehr, Heft V 25 der Schriftenreihe des Instituts für Verkehr, Fachgebiet Verkehrsplanung und Verkehrstechnik, Technische Universität Darmstadt. Kreyszig, E. (1968), Statistische Methoden und ihre Anwendungen, Vandenhoek und Rupprecht, Göttingen, Seite 39. Kriebernegg, G. (2008), Verkehrsnachfragemodelle: Theorie und Praxis. Kritische Betrachtung zum Stellenwert von Verkehrsnachfragemodellen in der Planungspraxis, Heft 2, Österreichische Zeitschrift für Verkehrswissenschaft, Österreichische Verkehrswissenschaftliche Gesellschaft, Wien. Kuhnimhof, T. (2010), Infrastruktur für weniger Menschen: Verkehrsmodelle zwischen Erwartungen und Ergebnisplausibilität, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. 121 Leerkamp, B. (2010), Das Forschungsprojekt QUALIMOD: Qualität von Verkehrsmodellrechnungen, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. Park, B., Q. Hongtu (2004), Development and Evaluation of a Calibration Procedure for Microscopic Simulation Models, Journal of the Transportation Research Board 1934, TRB, National Research Council, Washington, D.C.. Park, B., J. Won, (2006), Microscopic Simulation Model Calibration and Validation, Handbook, Virginia Department of Transportation, Richmond. Park, B. Brian, J. Won, (2006), Simulation Model Calibration and Validation, Phase II: Development of Implementation, Handbook, Virginia Department of Transportation, Richmond. Pendyala, R.M. (2003), Standards for Archieved and Documentation of Travel Survey Data: Challenges and Opportunities, Resource paper, Workshop 1-6, IATBR Conference ‘Moving through nets: The physical and social dimensions of travel’, 10th International Conference on Travel Behaviour Research, Lucerne, August. Rakha, H., B. Hellinga, M. Van Aerde, W. Perez, (2002), Systematic Verification, Validation and Calibration of Traffic Simulation Models, presented at the Annual Meeting, TRB, Washington, DC. Ratzenberger, R., A. Jürgen, (2005), Überprüfung ausgewählter langfristiger Verkehrsprognosen, 2005/06, Internationales Verkehrswesen, Ausgabe 7-8/2006, Hamburg. Sammer, G. (2010), Das Forschungsprojekt QUALIVERMO, DVWG Symposium Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle, Technische Universität Dresden in Kooperation mit dem Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt, Berlin, März 2010. Sammer, G. (2006), Processing, Analysis and Archiving of Travel Survey Data, in: Travel Survey Methods, Quality and Future Directions; Editors P. Stopher and Ch. Stecher, Pergamon, Elsevier, Oxford. Sammer, G. (2006), The Gap between Theory and Application when Modelling Transport – the Necessity of Quality Standards, Conference paper, Session W10 Application to policy analysis and planning; the Expanding Sphere of Travel Behaviour Research; 11th International Conference on Travel Behaviour Research Kyoto, 16-20, August 2006. Sammer, G. (2005), Gutachterliche Stellungsnahme zu den Ergebnissen der Abstimmung der Verkehrsmodelle in der Ostregion, im Auftrage des Bundesministeriums für Verkehr und Innovation, Abt. ST3 Bundesstraßenbehörde für das Umweltverträglichkeitsgesetz, Wien Sammer, G (1997), Problems and Solutions in Urban Travel Survey, in: Urban travel survey methods, measuring the present, simulating the future; editors Bonnel, P., Chapleau, R., Lee-Gosselin, M., Raux, Ch.; Les Chemius de la Recherche, Nr. 42, Centres Jacques Cartier, Lyon. Sammer, G. (1973), Die Stichprobenmethode bei Verkehrsstromerhebungen, Heft 12 der Schriftenreihe Straßenforschung, Bundesministerium für Bauten und Technik, Kommissionsverlag Forschungsgesellschaft für das Straßenwesen, Wien, Seite 81. Sammer, G., O. Roider, E. Raser (2008), Qualitätsmanagement bei der Anwendung von Verkehrsmodellen, Konferenz-Proceedings des DVWG-Workshop Verkehrsmodelle im Überblick, Stuttgart, 14. November 2007. 122 Sammer, G., M. Wermuth (2004), Stellungnahme zu den Schlüsselfragen des kantonalen Verkehrsmodells Zürich KVM-ZH-Schlussbericht im Auftrag der Baudirektion Kanton Zürich, Tiefbauamt Planung und Steuerung Zürich. Schiffer, R., T. Rossi, (2009), New Calibration and Validation Standards for Travel Demand Modeling, presented by the 12th TRB Transportation Planning Applications Conference, Houston. Schmidt, R., Ch. Hebel (2009), Makroskopische Verkehrssimulationsmodelle in der kommunalen Planungspraxis, in: Stadt Region Land, Heft 86, Herausgeber Lehrstuhl und Institut für Stadtbauwesen, Technische Hochschule Aachen, Seite 63 -72. Van Aerde, M., H. Rakha (1995), Multivariate Calibration of Single-Regime Speed-FlowDensity Relationships, Vehicle Navigation and Information Conference (VNIS), IEEE, Piscataway NJ, USA 95CH35776, pp.334-341. Vrtic, M. (2010), Datenanforderungen und Validierungsprozesse bei Modellerstellungen, Beitrag zum Symposium „Qualitätsanforderungen an Verkehrsnachfragemodelle“ der Deutschen Verkehrswissenschaftlichen Gesellschaft am 25./26. März 2010 in Berlin. Vrtic, M., Ph. Fröhlich (2007), Regionale Verkehrsmodelle, Erstellung und Validierung von Quell—Ziel-Matrizen, in: Der Nahverkehr, Heft 1-2, Alba Fachverlag, Düsseldorf. Wegmann, F., J. Everett, (2008), Minimum Travel Demand Model Calibration and Validation Guidelines for the state Tennessee, Knoxville Tennessee, http://ctr.utk.edu/TNMUG/misc/valid.pdf. Wikipedia (2010), de.wikipedia.org/wiki/Peer-Review, 18. September 2010. 123
