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Wie das Straßennetz die Verkehrsleistung bestimmt

| Autor/ Redakteur: Michael Keller / Benjamin Kirchbeck

Forscher der ETH Zürich haben in einer Studie herausgefunden, dass sich die Verkehrskapazität von Städten anhand der Struktur ihres Straßennetzes vorhersagen lässt. Mit diesem Wissen können Stadtplaner künftig quantitativ bestimmen, wie bauliche Eingriffe die Verkehrsleistung beeinflussen.

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Die Anzahl der Fahrzeuge, die eine Stadt erträgt, bevor der Verkehrsfluss ins Stocken gerät, lässt sich künftig anhand der Infrastruktur abschätzen.
Die Anzahl der Fahrzeuge, die eine Stadt erträgt, bevor der Verkehrsfluss ins Stocken gerät, lässt sich künftig anhand der Infrastruktur abschätzen.
(Bild: gemeinfrei / CC0)

Autopendler haben erfahrungsbedingt eine Vorstellung davon, was der Begriff Verkehrskapazität bedeutet: Wenn frühmorgens Auto um Auto in eine Stadt hineinfährt, nimmt der Verkehrsfluss zunächst zu. Solange, bis sich eine kritische Anzahl von Fahrzeugen im Straßennetz befindet. Ab diesem kritischen Punkt verringert jedes zusätzliche Auto den Verkehrsfluss – der Verkehr beginnt zu stocken oder zu stauen. Dieser kritische Punkt entspricht der Verkehrskapazität oder maximalen Verkehrsleistung einer Stadt.

Wie viele Fahrzeuge ein Straßennetz erträgt, ist von Stadt zu Stadt verschieden. Was die unterschiedliche Verkehrskapazität bestimmt, war bis jetzt unbekannt. ETH-​Forscher um Kay Axhausen, Professor für Verkehrsplanung, und Professorin Monica Menendez (mittlerweile an der New York University Abu-​Dhabi) haben nun anhand Milliarden von Verkehrsmessungen die Gesetzmäßigkeiten aufgedeckt, mittels derer man die kritische Anzahl der Fahrzeuge und damit die Verkehrskapazität eines städtischen Straßennetzes auf einfache Weise abschätzen kann.

Verkehrsdaten aus 41 Städten

Für ihre Studie beschafften sich die Wissenschaftler Milliarden von Fahrzeugbeobachtungen von stationären Verkehrsdetektoren aus weltweit 41 Städten, darunter Tokyo und Los Angeles, zahlreiche europäische Zentren wie Paris und London sowie Zürich, Basel, Bern und Luzern. Nachdem die Wissenschaftler die riesigen Datensätze vereinfacht und nutzbar gemacht hatten, ermittelten sie zuerst die spezifische Verkehrskapazität für jede Stadt. Dabei fokussierten sie auf Autos und klammerten andere Verkehrsmittel explizit aus.

Anschließend verglichen sie die Verkehrskapazitäten der Städte und suchten nach Eigenschaften, welche die Unterschiede erklären. So fanden sie heraus, dass bestimmte topologische Merkmale des Straßen- und Busnetzes rund 90 Prozent der beobachteten Unterschiede in der Verkehrskapazität der verschiedenen Städte erklären können.

Vier charakteristische Netzwerkvariablen

Die Forscher identifizierten vier Faktoren, welche die räumliche Beschaffenheit des Straßennetzes einer Stadt charakterisieren und letztlich die Verkehrsleistung definieren: die Netzwerkdichte, gemessen in Fahrspur-​Kilometer pro Fläche, die Redundanz des Netzes als Maß für alternative Möglichkeiten, ein Ziel zu erreichen. Weiter die Häufigkeit von Lichtsignalanlagen, und schließlich die Dichte von Bus-- und Tram-​Linien, welche mit dem Autoverkehr um Platz und Vortritt konkurrieren, zum Beispiel priorisierte Busse, wie sie in Zürich häufig vorkommen.

„Diese vier aus Bus-- und Straßennetzen abgeleiteten Faktoren erfassen die beobachteten Kapazitätsunterschiede von Stadt zu Stadt erstaunlich genau“, erklärt Axhausen. Mit dieser Erkenntnis habe sich eine Vermutung erhärtet, die sie aufgrund früherer Simulationen und weniger empirischer Daten schon länger hegten: dass sich die Verkehrsleistung in Abhängigkeit der Fahrzeugdichte in verschiedenen Städten stets ähnlich, nach demselben Muster verhält, so Axhausen.

„Das bedeutet, dass sich der kritische Punkt und damit die Verkehrskapazität von Städtenetzen anhand der jeweiligen Infrastruktur vorhersagen lässt“, ergänzt Lukas Ambühl, Doktorand in der Gruppe Straßenverkehrstechnik und einer der Erstautoren der Studie.

Die optimale Infrastruktur bestimmen

Der Zusammenhang zwischen Netzwerkbeschaffenheit und Verkehrskapazität mag Laien intuitiv erscheinen. Dass sich ein solch chaotisches System wie der urbane Verkehr mit tausenden individuell agierenden Teilnehmern in allen untersuchten Städten tatsächlich nach demselben Muster verhält, ist für die ETH-Verkehrsexperten aber alles andere als selbstverständlich. Umso mehr fasziniert sie das einfache Modell.

Die Resultate sind auch für die Praxis relevant: Städteplaner können nun quantitativ vorhersagen, wie geplante Investitionen oder bauliche Eingriffe die Verkehrsleistung ihres Netzes fördern oder beeinträchtigen. Baut man beispielsweise Fahrbahnen hinzu oder ab, verändert man die Netzwerkdichte. Fällt eine zentrale Brücke wegen Sanierung aus, sinkt die Netzredundanz. Und verdichten die Verkehrsbetriebe den Taktfahrplan, fahren priorisierte Busse häufiger.

Die Autoren räumen aber auch die Grenzen der Studie ein. Die Stichprobe sei mit 41 Städten eher klein, und die meisten befänden sich in Europa. Zudem wurde die Steuerung der Lichtsignale an Kreuzungen nicht detailliert berücksichtigt. Schließlich konzentriert sich die Studie nur auf die Infrastruktur und lässt die Nachfrageseite, etwa wie Pendler auf ein verändertes Verkehrsangebot reagieren – außer Acht.

Dennoch könnten die Resultate Städten helfen, ihre optimale Infrastruktur zu bestimmen. „Unser neues Verständnis der Verkehrskapazität von Städtenetzen mag die Stauprobleme nicht lösen, wohl aber entscheidend zur Verbesserung des Verkehrs beitragen“, ist Axhausen überzeugt.

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