Prognose von Fahrgastwechselzeiten. Bedeutung und Modellierung in der Praxis.

Abstract

In vielen Städten stellt das deutliche Wachstum der Fahrgastnachfrage die Verkehrsunternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Die mit der erhöhten Nachfrage einhergehenden Verlängerungen der Fahrgastwechselzeiten sind dabei ein wichtiger Punkt, denn gerade in hochbelasteten städtischen Nahverkehrssystemen stellt die Fahrgastwechselzeit einen wesentlichen Einflussfaktor für die Leistungsfähigkeit und Betriebsqualität des öffentlichen Personennahverkerhrs (ÖPNV) dar. Für eine effiziente Nutzung der Verkehrsinfrastruktur ist daher eine Kenntnis der zu erwartenden mittleren Fahrgastwechselzeiten wie auch ihrer Variationsbreite unabdingbar. Die Fahrgastwechselzeiten nehmen insbesondere bei stark frequentierten städtischen Schienenverkehrssystemen einen bedeutenden Anteil der Haltezeiten ein und sind zudem durch eine hohe Variabilität geprägt. Eine Bemessung der Haltezeiten kann für bestehende Systeme durch die Auswertung längerer Messreihen erfolgen. Allerdings ist das hinreichend genaue Erheben solcher Daten im Allgemeinen mit einem hohen Aufwand verbunden und eine darauf basierende verlässliche Prognose ist in der Regel schon bei geringen Veränderungen kaum sinnvoll möglich. Zur Prognose von Fahrgastwechselzeiten bestehen bereits verschiedene Modellierungsvorschläge. Ein solches Modell ist zum Beispiel das auf Regressionsanalysen basierende Haltezeitmodell. Weiterhin wurde sich der Fragestellung mittels Personenstromsimulationen genähert. Das in dem Beitrag vorgestellte Modell des Instituts für Eisenbahn- und Verkehrswesen der Universität Stuttgart ermöglicht eine Prognose von Fahrgastwechselzeiten für sämtliche Stationshalte im Verlauf einer Linienfahrt. Am Beispiel einer Stuttgarter Stadtbahnlinie mit hohem Fahrgastaufkommen wurden die Prognoseergebnisse des Modells den gemessenen Fahrgastwechselzeiten gegenübergestellt.