Verkehrsmodellierung mit öffentlich zugänglichen Daten: Eine Evolution für Modelleingangsdaten

• Antragsteller: Professor Dr. Constantinos Antoniou; Professor Dr.-Ing. Rolf Moeckel
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 415208373

Das Projekt TraMPa (Transportation Modeling Using Publicly Available Data) untersucht die Nutzung öffentlich zugänglicher Daten für die Entwicklung von Verkehrsmodellen. Im Zuge der Digitalisierung ist eine stetig wachsende Zahl von Daten Verkehrsmodellierern öffentlich zugänglich. In diesem Projekt werden traditionelle Eingangsdaten für Verkehrsmodelle durch öffentlich zugänglichen Daten ersetzt. Dabei werden verschiedene Kombinationen von traditionellen und öffentlichen Daten in einem Modell untersucht und durch Validierung, Sensitivitätsanalysen und Metaanalysen miteinander verglichen. Ziel des Projektes ist es, öffentlich zugängliche Daten so weit wie möglich für Modellentwicklung, -kalibrierung und -validierung zu nutzen. Eine Haupterkenntnis dieses Projektes wird sein, inwiefern öffentlich zugängliche Daten traditionelle Daten für die Verkehrsmodellierung ersetzen können. Sämtliche Daten mit Verkehrsbezug, die legal und kostenlos online verfügbar sind, sollen in diesem Projekt untersucht werden. Vielen dieser Daten stehen als Download zur Verfügung. Andere Daten können über ein Application Programming Interface (API) einsehen werden, und für manche Daten werden Webscraper geschrieben werden. Traditionelle Daten häufig unzugänglich für andere Wissenschaftler oder sehr kostspielig. Deswegen soll die Analyse von öffentlich zugänglichen Daten für die Verkehrsmodellierung dazu beitragen, Verkehrsmodelle transparenter und reproduzierbarer zu machen. Öffentlich zugängliche und traditionelle Daten werden verglichen mit einem Verkehrsmodell, das für die Metropolregion München, den Bundesstaat Maryland in den USA und Kapstadt in Südafrika implementiert wurde. Der Vergleich von Modellen mit traditionellen und öffentlich zugänglichen Daten (sowie Hybridansätzen, die beide Datenquellen nutzen) in denselben Untersuchungsregionen für dieselben Szenarien wird es ermöglichen, die Vor- und Nachteile von öffentlich zugänglichen Daten zu quantifizieren. Dabei ist es vorstellbar, dass ein Modell mit öffentlich zugänglichen Daten sogar bessere Ergebnisse liefert. Traditionelle Daten, wie zum Beispiel Verkehrsbefragungen, neigen zu der Gefahr, wegen der begrenzten Fallzahl nicht wirklich repräsentativ zu sein. Eine Arbeitshypothese dieses Projektes lautet, dass öffentlich zugängliche Daten wegen der großen Fallzahl weniger verzerrt das Verkehrsverhalten abbilden können und weniger fehlerhafte Datensätze aufweisen als traditionelle Datenquellen. Durch Validierung, Sensitivitätsanalysen und Metaanalysen werden die Auswirkungen von öffentlich zugänglichen Daten auf Modellergebnisse explizit untersucht. Die Qualität der Modelle wird durch ausgewählte Leistungsindikatoren bewertet werden. Sollte das Projekt zu dem Schluss kommen, dass öffentlich zugängliche Daten gar zu leistungsfähigeren Modellen führen, so wären die Implikationen für Datensammlung, Modellspezifikationen und benötigte Ressourcen einschneidend.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen