High-speed rail (HSR) is commonly assumed to cause fewer specific greenhouse gas emissions than alternative transportation systems such as aviation or road transport. Therefore, HSR projects leading to a mode shift from these modes to HSR are supposed to be beneficial to the environment by mitigating climate change. HSR can also provide new and speedy connections between peripheral regions and economic centers. It is thought that by providing peripheral regions with easier access to goods and service only available in large urban centers, HSR improves the economic competitiveness of these regions as well as spatial equity. To investigate the current state of research regarding these issues, I first systematize accessibility and environmental impacts from transportation in general and HSR specifically. I then carry out a systematic literature review across three scientific databases, using two search strings, resulting in a literature corpus of 79 unique sources. Results from these sources are analyzed and summarized in five research fields: spatial equity, carbon intensity, mode shift to HSR, induced HSR demand and complementary effects. I find that HSR improves accessibility of all regions, even those that have no direct access to HSR service. However, the impact on economic growth and spatial equity can be negative or positive depending on case characteristics. Carbon intensity of HSR is highly variable, in some cases even exceeding that of air transport. I find extreme cases of 10 and 283 gCO2/pkm. High ridership, a low share of tunnel and bridge sections, as well as a green electricity mix are crucial to ensure that HSR exhibits lower specific carbon emissions than alternative modes and has the potential to reduce overall GHG emissions. Mode shift and induced demand are also highly dependent on the individual project’s case, with induced demand typically being between 10 and 20 % of the total HSR demand. Concrete values of complementary effects, which is the additional demand in modes competing with HSR, are the least extensively studied. Especially air transport appears not only to compete with HSR, but also to exhibit several complementary relationships such as price competition and an increased attractiveness of long-haul flights. I conclude that, assuming no additional policy measures being taken, expanding HSR does not lead to a reduction of overall greenhouse gas emissions from air transport. The environmental impact of a HSR project can be estimated through a vigorous project appraisal process only. Important policy implications include the enhancement of appraisal processes as well as the overall need for deploying HSR projects in push-and-pull packages with other, supply-restricting policies. Future research should direct more attention towards HSR and airfares. I propose study designs for a national flight emission study and including passengers’ destination choice in existing research approaches. I also suggest using the results of this student research paper to carry out a Monte Carlo simulation on HSR projects’ recuperation periods.:1 Introduction 1 2 Definition and Systematization 3 2.1 High-Speed Rail 3 2.2 Impact 4 2.3 Systematization of Accessibility Impacts 4 2.4 Systematization of Environmental Impacts 7 2.5 Causal Chains and Relevance 10 3 Methodology 14 4 Results 16 4.1 Descriptive Statistics 16 4.2 Field 1: Spatial Equity 22 4.2.1 Studies 22 4.2.2 Methodological Remarks 28 4.2.3 Interim Conclusions 29 4.3 Field 2: Carbon Intensity 30 4.3.1 Operation 30 4.3.2 Infrastructure 32 4.3.3 Comprehensive Studies 34 4.3.4 Methodological Remarks 39 4.3.5 Interim Conclusions 41 4.4 Field 3: Mode Shift to HSR 45 4.4.1 Theoretical Models 46 4.4.2 Ex-Ante Project Demand Evaluations 46 4.4.3 Ex-Post Project Demand Evaluations 47 4.4.4 Regression Studies 49 4.4.5 Methodological Remarks 53 4.4.6 Interim Conclusions 55 4.5 Field 4: Induced HSR Demand 58 4.5.1 Theoretical Models 58 4.5.2 Ex-Ante Demand Evaluations 58 4.5.3 Ex-Post Demand Evaluations 59 4.5.4 Methodological Remarks 60 4.5.5 Interim Conclusions 60 4.6 Field 5: Complementary Effects 61 4.6.1 Competition between HSR and Airlines 62 4.6.2 Competition between Airports 63 4.6.3 Integration of HSR and Air Transport 64 4.6.4 Short-Haul Substitution under Capacity Constraints 65 4.6.5 Economic Stimulation 65 4.6.6 Methodological Remarks 66 4.6.7 Interim Conclusions 66 5 Discussion 69 5.1 Methodology and Delimitations 69 5.2 Overall Impact of HSR on Spatial Equity 71 5.3 Overall Impact of HSR on the Environment 71 5.4 Policy Implications 73 5.5 Further Research Needs 74 Bibliography 76 List of Laws 85

In dieser Arbeit wird ein Modell zur integrierten Verkehrsnachfrage- und Nutzenberechnung für den privaten Personenverkehr entwickelt, mit dem eine harmonisierte Bewertung der entscheidungsrelevanten Aufwände der Verkehrsteilnehmer in der Verkehrsnachfragemodellierung und der Nutzen-Kosten-Analyse ermöglicht wird. Notwendig ist die Modellentwicklung und die damit verbundene Zusammenführung, da die derzeit praktizierte methodische Trennung zum einen nicht theoriekonform mit der Nutzen-Kosten-Analyse ist, zum anderen daraus fehlerhafte Ergebnisse im Rahmen der ökonomischen Gesamtbewertung einer Verkehrsinvestition resultieren können. Das entwickelte Modell liefert als Ergebnis einerseits die Verkehrsnachfrage für den Ohne- und Mitfall (ohne und mit zu bewertender Verkehrsinvestition), andererseits wird die Änderung der Konsumentenrente der Verkehrsteilnehmer ausgegeben, die unmittelbar in die Nutzen-Kosten-Analyse einfließt. Das zugrundegelegte Verkehrsnachfragemodell ist das EVA-Logit-Modell, das dem EVA-Grundmodell in Form eines Logit-Modells entspricht und damit mikroökonomisch interpretierbar und integrierbar ist. Die Nutzenänderung der Verkehrsteilnehmer wird durch das Integral des EVA-Logit-Modells bestimmt und mit Hilfe der in der Verkehrsnachfrage modellierten Bewertungspräferenzen der Verkehrsteilnehmer gegenüber den Reisekosten monetarisiert. Das Ergebnis stellt die konsistent bestimmte Änderung der Konsumentenrente dar. Die Funktionsfähigkeit und Verwendbarkeit des entwickelten Modells wird anhand einer Beispielanwendung getestet.

Für die Verkehrsnachfragemodellierung stehen dem Planer sehr differenzierte Modellansätze zur Verfügung. Ein wesentliches Unterscheidungskriterium stellt dabei der Modellierungsgegenstand dar. Der Fokus der vorliegenden Arbeit ist auf makroskopische Verkehrsplanungsmodelle gerichtet. Es wird der Frage nachgegangen, in welcher Form die Ergebnisse großräumiger und lokaler Haushaltsbefragungen effizient bzw. sich gegenseitig ergänzend in Modellierungsaufgaben Einsatz finden können. Im Mittelpunkt der empirischen Datenanalyse steht die Frage, ob ein Unterschied in der Ausprägung zentraler modellierungsrelevanter Kenngrößen differenziert nach Raumtypen statistisch belegbar und planungspraktisch bedeutsam ist. Vor diesem Hintergrund wird auch die Auswirkung der komplexen Stichprobenpläne von MiD 2002 und SrV 2003 auf die Varianz der Parameterschätzung berücksichtigt. Ein in dieser Arbeit entwickelter, mehrstufiger Bewertungsalgorithmus, der dem Signifikanz-Relevanz-Problem hinreichend Rechnung trägt, bildet die Grundlage der Hypothesenprüfung. Er verbindet das Standardvorgehen (Signifikanztest) mit normativ gesetzten Effektgrößen und dem schätzerbasierten Vorgehen (Konfidenzintervalle). Eine besonders hohe Transparenz und Entscheidungskonsistenz erlangt der Ansatz dadurch, dass die Hypothesenprüfung auf Basis zweier voneinander unabhängig erhobener Untersuchungsgruppen (MiD, SrV) erfolgt. Die intensive Arbeit mit den Datengrundlagen MiD und SrV liefert eine Vielzahl von Erkenntnissen zur weiteren Qualifizierung des Erhebungsinstrumentes „Mobilität in Städten – SrV“. In Vorbereitung der im Jahre 2008 anstehenden Neuauflage der Erhebungsreihe wird nach Ansicht des Autors mit der Arbeit ein wesentlicher Impuls zur Weiterentwicklung der Methodik gegeben.

In dieser Arbeit wird ein simultanes Quell-, Ziel-, Verkehrsmittel- und Routenwahlmodell (Modell EVA-U) entwickelt, welches ein stochastisches Nutzergleichgewicht erreicht. Die Routenwahlmodelle der Verkehrsarten sind nicht mehr Teil der Umlegungsalgorithmen, sondern in das Nachfragemodell integriert. Dadurch ist eine konsistente Bewertung aller Alternativen (der Verkehrsarten) möglich. Das Simultanmodell EVA-U stellt eine Weiterentwicklung des Simultanmodells EVA von LOHSE dar. Das EVA-U-Modell ist den universalen Logit-Modellen zuzuordnen. Die Randsummenbedingungen der Verkehrsverteilung werden beachtet. Die Bewertung der Alternativen erfolgt mittels Generalisierter Kosten. Die Abhängigkeit von Routen wird berücksichtigt, ebenso die Tagesganglinie der Verkehrsnachfrage und die Fahrpläne des ÖV-Systems. Das Modell EVA-U erlaubt auch die Berücksichtigung von Routen intermodaler Verkehrsarten (z.B. P+R). Darüber hinaus ist die Integration eines Modells des ruhenden Verkehrs möglich. / In this thesis a simultaneous Trip Generation-, Distribution-, Modal-Split and Route Choice Model (modell EVA-U) is elaborated. The model tends to reach a stochastic user equilibrium. The route choice algorithms are not longer part of an assignment procedure but part of the demand model. A consistent assessment of properties of all transport systems is possible. The simultaneous model EVA-U is an advancement of the EVA-Model by Lohse. The model EVA-U is to be assigned to the generalised logit-models. All matrix constrains are taken into account. The assessment is effected by generalised costs. The dependence of routes is taken into account. Moreover, the integration of day time and the schedules of private transport lines is possible. Furthermore, it is possible to integrate a model of parked cars and circuits of inter-modal traffic forms (park and ride) in the Model EVA-U.

Diese Arbeit stellt grundlegend zwei Modellentwicklungen der Verkehrsangebots- und Verkehrsnachfragemodellierung vor. Die erste Entwicklung bezieht sich auf die simultane Ziel- und Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit von Strukturgrößen und/oder Lagegunst. Es werden neue Randsummenbedingungen beschrieben und vorhandene neu definiert. Der neue Modellansatz erlaubt eine Bestimmung minimaler und maximaler Verkehrsaufkommen und stellt eine Erweiterung der theoretischen Grundlagen als auch der praktischen Anwendbarkeit dar. So können alle derzeit bekannten Randsummenbedingungen durch einen Algorithmus (auch innerhalb einer Quelle-Ziel-Gruppe) berechnet werden. Der zweite Ansatz ist ein Werkzeug, welches in Abhängigkeit des vorhandenen Verkehrsangebotes verkehrsplanerisch wünschenswerte quantitative Flächen- bzw. Gebietsnutzungen abschätzt. Aufbauend auf der Verkehrsangebots- und Verkehrsnachfragemodellierung werden Infrastrukturgrößen durch eine aufzustellende Zielfunktion (z. B. minimale Verkehrsarbeit), unter Beachtung vorhandener Freiheitsgrade der Flächennutzung je Verkehrsbezirk, optimiert. Diese Freiheitsgrade werden als minimale und maximale Strukturgrößengrenzen durch die Raum- und Stadtplanung definiert, womit sie den vielfältigen Einflussgrößen dieser Planungen unterliegen und dadurch städtebaulich verträglich sind. Der Modellansatz bildet die für die Infrastrukturplanung wichtigen Wechselwirkungen des durch den Stadt- und Verkehrsplaner angestrebten Systemoptimums (Infrastrukturgrößenverteilung eines Gebietes) mit dem durch den einzelnen Verkehrsteilnehmer angestrebten Nutzenoptimum (Verkehrsnachfrage) ab. / This work basically introduces two model developments of traffic supply and traffic demand modeling. The first development refers to the simultaneous destination and mode choice into dependence of structure sizes and/or accessibility. New constraints are described and available constraints were defined newly. The new model enables the determination of minimal and maximum volumes of traffic (constraints). The new explanatory model is an expansion of the theoretical bases and the practical applicability. So all currently known constraints can be calculated by one algorithm (also within an origin destination group). The second approach is a tool which describes desirable quantitative traffic planningly land uses against the available traffic supply. It uses an algorithm that keeps minimal and maximum structure size limits while it determining e.g. minimal traffic work. Within the algorithm the complete traffic demand will be calculated. The complete model shows the important interactions of the infrastructure planning by the town and transport planer (a striven system optimum) with the traffic demand by the single road user (a striven user equilibrium).

Diese Arbeit stellt grundlegend zwei Modellentwicklungen der Verkehrsangebots- und Verkehrsnachfragemodellierung vor. Die erste Entwicklung bezieht sich auf die simultane Ziel- und Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit von Strukturgrößen und/oder Lagegunst. Es werden neue Randsummenbedingungen beschrieben und vorhandene neu definiert. Der neue Modellansatz erlaubt eine Bestimmung minimaler und maximaler Verkehrsaufkommen und stellt eine Erweiterung der theoretischen Grundlagen als auch der praktischen Anwendbarkeit dar. So können alle derzeit bekannten Randsummenbedingungen durch einen Algorithmus (auch innerhalb einer Quelle-Ziel-Gruppe) berechnet werden. Der zweite Ansatz ist ein Werkzeug, welches in Abhängigkeit des vorhandenen Verkehrsangebotes verkehrsplanerisch wünschenswerte quantitative Flächen- bzw. Gebietsnutzungen abschätzt. Aufbauend auf der Verkehrsangebots- und Verkehrsnachfragemodellierung werden Infrastrukturgrößen durch eine aufzustellende Zielfunktion (z. B. minimale Verkehrsarbeit), unter Beachtung vorhandener Freiheitsgrade der Flächennutzung je Verkehrsbezirk, optimiert. Diese Freiheitsgrade werden als minimale und maximale Strukturgrößengrenzen durch die Raum- und Stadtplanung definiert, womit sie den vielfältigen Einflussgrößen dieser Planungen unterliegen und dadurch städtebaulich verträglich sind. Der Modellansatz bildet die für die Infrastrukturplanung wichtigen Wechselwirkungen des durch den Stadt- und Verkehrsplaner angestrebten Systemoptimums (Infrastrukturgrößenverteilung eines Gebietes) mit dem durch den einzelnen Verkehrsteilnehmer angestrebten Nutzenoptimum (Verkehrsnachfrage) ab. / This work basically introduces two model developments of traffic supply and traffic demand modeling. The first development refers to the simultaneous destination and mode choice into dependence of structure sizes and/or accessibility. New constraints are described and available constraints were defined newly. The new model enables the determination of minimal and maximum volumes of traffic (constraints). The new explanatory model is an expansion of the theoretical bases and the practical applicability. So all currently known constraints can be calculated by one algorithm (also within an origin destination group). The second approach is a tool which describes desirable quantitative traffic planningly land uses against the available traffic supply. It uses an algorithm that keeps minimal and maximum structure size limits while it determining e.g. minimal traffic work. Within the algorithm the complete traffic demand will be calculated. The complete model shows the important interactions of the infrastructure planning by the town and transport planer (a striven system optimum) with the traffic demand by the single road user (a striven user equilibrium).

Für die Verkehrsnachfragemodellierung stehen dem Planer sehr differenzierte Modellansätze zur Verfügung. Ein wesentliches Unterscheidungskriterium stellt dabei der Modellierungsgegenstand dar. Der Fokus der vorliegenden Arbeit ist auf makroskopische Verkehrsplanungsmodelle gerichtet. Es wird der Frage nachgegangen, in welcher Form die Ergebnisse großräumiger und lokaler Haushaltsbefragungen effizient bzw. sich gegenseitig ergänzend in Modellierungsaufgaben Einsatz finden können. Im Mittelpunkt der empirischen Datenanalyse steht die Frage, ob ein Unterschied in der Ausprägung zentraler modellierungsrelevanter Kenngrößen differenziert nach Raumtypen statistisch belegbar und planungspraktisch bedeutsam ist. Vor diesem Hintergrund wird auch die Auswirkung der komplexen Stichprobenpläne von MiD 2002 und SrV 2003 auf die Varianz der Parameterschätzung berücksichtigt. Ein in dieser Arbeit entwickelter, mehrstufiger Bewertungsalgorithmus, der dem Signifikanz-Relevanz-Problem hinreichend Rechnung trägt, bildet die Grundlage der Hypothesenprüfung. Er verbindet das Standardvorgehen (Signifikanztest) mit normativ gesetzten Effektgrößen und dem schätzerbasierten Vorgehen (Konfidenzintervalle). Eine besonders hohe Transparenz und Entscheidungskonsistenz erlangt der Ansatz dadurch, dass die Hypothesenprüfung auf Basis zweier voneinander unabhängig erhobener Untersuchungsgruppen (MiD, SrV) erfolgt. Die intensive Arbeit mit den Datengrundlagen MiD und SrV liefert eine Vielzahl von Erkenntnissen zur weiteren Qualifizierung des Erhebungsinstrumentes „Mobilität in Städten – SrV“. In Vorbereitung der im Jahre 2008 anstehenden Neuauflage der Erhebungsreihe wird nach Ansicht des Autors mit der Arbeit ein wesentlicher Impuls zur Weiterentwicklung der Methodik gegeben.

In dieser Arbeit wird ein simultanes Quell-, Ziel-, Verkehrsmittel- und Routenwahlmodell (Modell EVA-U) entwickelt, welches ein stochastisches Nutzergleichgewicht erreicht. Die Routenwahlmodelle der Verkehrsarten sind nicht mehr Teil der Umlegungsalgorithmen, sondern in das Nachfragemodell integriert. Dadurch ist eine konsistente Bewertung aller Alternativen (der Verkehrsarten) möglich. Das Simultanmodell EVA-U stellt eine Weiterentwicklung des Simultanmodells EVA von LOHSE dar. Das EVA-U-Modell ist den universalen Logit-Modellen zuzuordnen. Die Randsummenbedingungen der Verkehrsverteilung werden beachtet. Die Bewertung der Alternativen erfolgt mittels Generalisierter Kosten. Die Abhängigkeit von Routen wird berücksichtigt, ebenso die Tagesganglinie der Verkehrsnachfrage und die Fahrpläne des ÖV-Systems. Das Modell EVA-U erlaubt auch die Berücksichtigung von Routen intermodaler Verkehrsarten (z.B. P+R). Darüber hinaus ist die Integration eines Modells des ruhenden Verkehrs möglich. / In this thesis a simultaneous Trip Generation-, Distribution-, Modal-Split and Route Choice Model (modell EVA-U) is elaborated. The model tends to reach a stochastic user equilibrium. The route choice algorithms are not longer part of an assignment procedure but part of the demand model. A consistent assessment of properties of all transport systems is possible. The simultaneous model EVA-U is an advancement of the EVA-Model by Lohse. The model EVA-U is to be assigned to the generalised logit-models. All matrix constrains are taken into account. The assessment is effected by generalised costs. The dependence of routes is taken into account. Moreover, the integration of day time and the schedules of private transport lines is possible. Furthermore, it is possible to integrate a model of parked cars and circuits of inter-modal traffic forms (park and ride) in the Model EVA-U.