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Beitrag zur Dimensionierung des Platzangebotes im ÖPNV in Abhängigkeit wetterbedingten Fahrgastverhaltens in touristisch geprägten Regionen

Lux, Beate 11 October 2022 (has links)
Die vorliegende Arbeit beinhaltet die Entwicklung eines Verfahrens zur Berücksichtigung wetterabhängiger Nachfrageszenarien im ÖPNV. Mittels statistischer Methoden wird unter Einbeziehung sachlogischer Kenntnisse zunächst die Nachfrage hinsichtlich ihrer Wetterabhängigkeit analysiert. Damit werden Schichtungen identifiziert, bei denen die bisher aufgetretenen Nachfrageschwankungen einer Wetterabhängigkeit unterlagen. Anhand der ermittelten Ergebnisse können sowohl kapazitätsrelevante als auch kapazitätsunabhängige Maßnahmen zur Verbesserung der Dienstleistungsqualität oder der Effizienz des Ressourceneinsatzes abgeleitet werden. Ob die Wetterabhängigkeit der Nachfrage eine Veränderung des Platzangebotes erfordert, und ob diesen Erfordernissen entsprochen werden kann, wird ebenfalls geprüft. Das Verfahren wurde anhand von Nachfragedaten für fünf Eisenbahnlinien der Usedomer Bäderbahn getestet. Detaillierte Untersuchungen zu Möglichkeiten und Grenzen kurzfristiger Kapazitätsanpassungen ergänzen die Verfahrensentwicklung.:GELEITWORT ABSTRACT TABELLENVERZEICHNIS ABBILDUNGSVERZEICHNIS BEGRIFFE UND ABKÜRZUNGEN FORMELVERZEICHNIS 1 Motivation, Zielstellung und Aufbau der Arbeit 2 Wetterabhängigkeit der Verkehrsnachfrage 2.1 Verkehrsbedarf und Verkehrsnachfrage 2.2 Wetterabhängigkeit der Verkehrsnachfrage 2.3 Verkehrsnachfrage durch den Freizeitverkehr 2.4 Wetterabhängigkeit von Freizeitaktivitäten 2.5 Zusammenfassung zum Stand der Forschung in Bezug auf die Wetterabhängigkeit der Verkehrsnachfrage 3 Kapazitätsplanung als wesentliche Planungsaufgabe im ÖPNV 3.1 Begriff Kapazität 3.2 Aufgabe der Kapazitätsplanung im Handlungsumfeld des ÖPNV 3.3 Verantwortlichkeiten für die Kapazitätsplanung 3.4 Anspruchsgruppen gegenüber der Kapazitätsplanung 3.5 Einordnung der Kapazitätsplanung in die Abfolge der Planungsaufgaben bei der Erstellung von Verkehrsangeboten 3.6 Allgemeiner Prozessablauf bei der Kapazitätsplanung 3.7 Beschreibung der Nachfrage als Basis für die Kapazitätsplanung 3.8 Nachfrageunabhängige Einflussgrößen und Randbedingungen 3.9 Fahrtgenaue Kapazitätsdimensionierung je Betriebstag als Input weiterer Planungsschritte 3.10 Disposition von Fahrzeugen und Personal 3.11 Schlussfolgerungen für die Berücksichtigung wetterabhängiger Nachfrageschwankungen bei der Kapazitätsplanung 4 Möglichkeiten und Grenzen kurzfristiger Kapazitätsanpassungen in einem Verkehrsunternehmen 4.1 Vorbemerkungen 4.2 Kapazitätsrelevante Produktionsfaktoren 4.3 Handlungszeitraum 4.4 Formen der Kapazitätsanpassung 4.5 Vergaberechtliche und vertragliche Rahmenbedingungen 4.6 Arbeitsrecht und Sozialvorschriften 4.7 Anforderungen durch System- und Fahrgastinformation 4.8 Inanspruchnahme von Reserven für kurzfristige Kapazitätsanpassungen 4.9 Steuerung der Fahrgastnachfrage 4.10 Resultierende Maßnahmen zur kurzfristigen Kapazitätsanpassung 5 Verfahren zur Ermittlung wetterabhängiger Nachfrageszenarien für die Kapazitätsplanung 5.1 Verfahrensaufbau und erforderliche Datengrundlage 5.2 Datenermittlung 5.3 Datenaufbereitung (Verfahrensstufe 1) 5.4 Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Wetter und Nachfrage (Verfahrensstufe 2) 5.5 Ableitung kapazitätsrelevanter Szenarien (Verfahrensstufe 3) 6 Anwendungsbeispiel 6.1 Untersuchungsregion 6.2 Datengrundlage 6.3 Datenaufbereitung (Verfahrensstufe 1) 6.4 Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Wetter und Nachfrage (Verfahrensstufe 2) 6.5 Ableitung kapazitätsrelevanter Szenarien (Verfahrensstufe 3) 6.6 Fazit zur Verfahrensanwendung 7 Zusammenfassung und Ausblick 7.1 Zusammenfassung 7.2 Ausblick QUELLENVERZEICHNIS / The present work contains the development of a procedure for the consideration of weather-dependent demand scenarios in public transport. Using statistical methods and factual knowledge, the demand is first analysed with regard to its weather dependency. In this way, cases are identified in which the fluctuations in demand that have occurred so far were subject to weather dependency. Based on the results, both capacity-relevant and capacity-independent measures for improving service quality or the efficiency of resource utilization can be derived. It will also be examined, whether the weather-dependency of demand requires a change in the supply of capacity, and whether these requirements can be met. The method was tested on the basis of demand data for five railroad lines of the Usedomer Bäderbahn. Detailed researches on the possibilities and limits of short-term capacity adjustments complement the development of the process.:GELEITWORT ABSTRACT TABELLENVERZEICHNIS ABBILDUNGSVERZEICHNIS BEGRIFFE UND ABKÜRZUNGEN FORMELVERZEICHNIS 1 Motivation, Zielstellung und Aufbau der Arbeit 2 Wetterabhängigkeit der Verkehrsnachfrage 2.1 Verkehrsbedarf und Verkehrsnachfrage 2.2 Wetterabhängigkeit der Verkehrsnachfrage 2.3 Verkehrsnachfrage durch den Freizeitverkehr 2.4 Wetterabhängigkeit von Freizeitaktivitäten 2.5 Zusammenfassung zum Stand der Forschung in Bezug auf die Wetterabhängigkeit der Verkehrsnachfrage 3 Kapazitätsplanung als wesentliche Planungsaufgabe im ÖPNV 3.1 Begriff Kapazität 3.2 Aufgabe der Kapazitätsplanung im Handlungsumfeld des ÖPNV 3.3 Verantwortlichkeiten für die Kapazitätsplanung 3.4 Anspruchsgruppen gegenüber der Kapazitätsplanung 3.5 Einordnung der Kapazitätsplanung in die Abfolge der Planungsaufgaben bei der Erstellung von Verkehrsangeboten 3.6 Allgemeiner Prozessablauf bei der Kapazitätsplanung 3.7 Beschreibung der Nachfrage als Basis für die Kapazitätsplanung 3.8 Nachfrageunabhängige Einflussgrößen und Randbedingungen 3.9 Fahrtgenaue Kapazitätsdimensionierung je Betriebstag als Input weiterer Planungsschritte 3.10 Disposition von Fahrzeugen und Personal 3.11 Schlussfolgerungen für die Berücksichtigung wetterabhängiger Nachfrageschwankungen bei der Kapazitätsplanung 4 Möglichkeiten und Grenzen kurzfristiger Kapazitätsanpassungen in einem Verkehrsunternehmen 4.1 Vorbemerkungen 4.2 Kapazitätsrelevante Produktionsfaktoren 4.3 Handlungszeitraum 4.4 Formen der Kapazitätsanpassung 4.5 Vergaberechtliche und vertragliche Rahmenbedingungen 4.6 Arbeitsrecht und Sozialvorschriften 4.7 Anforderungen durch System- und Fahrgastinformation 4.8 Inanspruchnahme von Reserven für kurzfristige Kapazitätsanpassungen 4.9 Steuerung der Fahrgastnachfrage 4.10 Resultierende Maßnahmen zur kurzfristigen Kapazitätsanpassung 5 Verfahren zur Ermittlung wetterabhängiger Nachfrageszenarien für die Kapazitätsplanung 5.1 Verfahrensaufbau und erforderliche Datengrundlage 5.2 Datenermittlung 5.3 Datenaufbereitung (Verfahrensstufe 1) 5.4 Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Wetter und Nachfrage (Verfahrensstufe 2) 5.5 Ableitung kapazitätsrelevanter Szenarien (Verfahrensstufe 3) 6 Anwendungsbeispiel 6.1 Untersuchungsregion 6.2 Datengrundlage 6.3 Datenaufbereitung (Verfahrensstufe 1) 6.4 Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Wetter und Nachfrage (Verfahrensstufe 2) 6.5 Ableitung kapazitätsrelevanter Szenarien (Verfahrensstufe 3) 6.6 Fazit zur Verfahrensanwendung 7 Zusammenfassung und Ausblick 7.1 Zusammenfassung 7.2 Ausblick QUELLENVERZEICHNIS
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Estimativa do volume de passageiros ao longo de uma linha de transporte público por ônibus a partir da Geoestatística / Estimation of passenger volume along a bus transit line using Geostatistics

Marques, Samuel de França 15 February 2019 (has links)
A modelagem clássica da demanda por transportes ignora um importante aspecto normalmente presente na estrutura das variáveis de interesse: a autocorrelação espacial. Pesquisas recentes reconhecem e incluem tal característica à estimativa da demanda, mas há limitações referentes aos elementos básicos de tratamento utilizados nas abordagens. No intuito de superar alguns problemas e restrições associados aos estudos anteriores, o presente trabalho utiliza a dependência espacial entre as observações de viagens no intuito de gerar estimativas do volume de Embarques e Desembarques por ponto de parada, bem como Carregamento nos trechos, ao longo de uma linha de transporte público. Dados de uma pesquisa sobe/desce, realizada em oito linhas de ônibus da cidade de São Paulo, foram disponibilizados pela SPTrans, sendo que, selecionou-se a linha 856R-10 para compor uma análise do desempenho da Geoestatística, ferramental adequado para a estimativa de valores de variáveis em locais não amostrados, sobretudo em bancos de dados espacialmente dependentes. O processo de estimação foi realizado por meio da Krigagem Ordinária com distâncias euclidianas, técnica de interpolação geoestatística que, para sua aplicação, exige apenas o valor da variável em pontos do espaço e suas respectivas coordenadas geográficas. Posteriormente, tal método foi comparado às estimativas obtidas por meio da utilização de distâncias em rede ao longo da linha de ônibus. Os resultados obtidos, a partir da validação cruzada e métricas de aderência, apontaram um ajuste considerável dos valores observados e estimados para ambos os tipos de distância. Dessa forma, a investigação proposta confirmou, com sucesso, a viabilidade de aplicação da Geoestatística às variáveis de demanda por transporte público ao longo de uma linha de ônibus. Além disso, uma vez que a pesquisa sobe/desce exige recursos elevados para sua realização, os resultados destacam o potencial dos interpoladores geoestatísticos em eliminar a necessidade de execução do referido levantamento em todo o percurso da linha de ônibus, já que a Geoestatística garante estimativas aproximadas aos valores da pesquisa completa. / The classical modeling of travel demand overlooks an important aspect normally found in the variables of interest: spatial autocorrelation. Recent researches recognize and include this characteristic in travel demand forecasting, but there are limitations regarding the basic elements of treatment used in the approaches. In order to overcome some of the problems and constraints associated with previous researches, the present study relies on the spatial dependence between the observations of trips in order to generate estimates of the Boarding and Alighting passenger volume per bus stop and Loading in the stretches, along a public transport line, that would not be sampled for the survey occasion. Data from a passenger Boarding and Alighting survey carried out on eight bus lines in the city of São Paulo were made available by SPTrans, and line 856R-10 was selected to compose an analysis of the performance of Geostatistics, a tool that deals with the problem of scarce data and estimation in non-sampled places in the forecast of variables of public transport demand, especially in spatially dependent databases. The estimation process was performed by means of Ordinary Kriging with Euclidian distances, a geostatistical interpolation technique that, for its application, only requires the value of the variable in points of the space and their respective geographical coordinates. Subsequently, this method was compared to the estimates obtained through the use of network distances along the bus line. The results obtained, from cross-validation and measures of goodness-of-fit, indicated a considerable adjustment of the observed values to the estimated ones for both types of distance. Thus, the proposed research successfully confirmed the feasibility of applying Geostatistics to the variables of public transport demand along a bus transit line. Moreover, since the boarding/alighting survey requires high resources for its realization, the results highlight the potential of the geostatistical interpolators in eliminating the need to carry out the survey in the whole course of the bus line, since Geostatistics provides estimates similar to the values of the complete survey.

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