NEUE TAGESGANGLINIEN DES QUELL- UND ZIELVERKEHRS - AUSWERTUNG DER MID-DATEN ZUM NUTZUNGSSPEZIFISCHEN TAGESGANG DER VERKEHRSNACHFRAGE - ARGUS ...
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Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten | Verkehrsverhalten | Peer-reviewed Article
Neue Tagesganglinien des Quell- und
Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten
zum nutzungsspezifischen Tagesgang der
Verkehrsnachfrage
Die frei verfügbaren Wegedatensätze aus der bundesweiten Studie „Mobilität in Deutschland 2017“ ermöglichen
die Berechnung zweckbezogener Quell- und Zielverkehrsganglinien. Diese sind ein wichtiges Eingangsdatum für
vorhabenbezogene Verkehrsuntersuchungen, wobei für verkehrs- und emissionstechnische Betrachtungen die
Verfügbarkeit stundenscharfer Anteilswerte von Interesse ist. Der Beitrag dokumentiert anhand des frei verfügba-
ren, vollständig anonymisierten Wegedatensatzes der MiD 2017 ermittelte, durchschnittliche zweckbezogene
Quell- und Zielverkehrsganglinien und untersucht darauf aufbauend, welche Begleitumstände einen erheblichen
Einfluss auf den Verlauf der Ganglinien haben. Es zeigen sich teilweise deutliche Abweichungen von den Gang-
linien der vorangegangenen Erhebungen und ein überraschend ausgeglichener Tagesgang beim Wegezweck Einkauf.
Publicly available trip data from the nationwide german mobility survey “Mobilität in Deutschland 2017” allows calculat-
ing load curves of origin and destination traffic for individual trip purposes. These load curves are an important input for
project-related traffic impact studies, where technical and emission-related analyses require hourly values of traffic demand.
This contribution documents average, purpose-specific origin- and destination traffic load curves derived from the publicly
available, fully anonymized trip dataset of the MiD 2017 and looks at further variables for their impact on the shape of load
curves. For some trips, pronounced deviations from load curves derived from earlier mobility surveys were observed, and a
surprisingly balanced load curve for shopping trips.
Veranlassung Stundengruppen und Startzeiten von Wegen Attribute der Wege eine sehr feine, nur
ausgewertet. Finden sich in der Literatur durch die Verfügbarkeit ausreichender Stich-
Der Tagesgang des Quell- und Zielverkehrs bzw. in den genannten Studien keine geeig- proben begrenzte Differenzierung von We-
am Ort der Verkehrsentstehung ist eine we- neten Richtwerte, werden entsprechende gezwecken und äußeren Umständen der
sentliche Grundlage für verkehrs- und emis- Werte für den Tagesgang aus Plausibilitäts- Wege gestatten.
sionstechnische Untersuchungen. Während überlegungen in Anlehnung an z. B. Be- Anlässlich der kritischen Aktualisierung
für verkehrstechnische Untersuchungen triebsabläufe, typische Ganglinien (z. B. einer vorhabenbezogenen Verkehrsuntersu-
meist das höchste stündliche Aufkommen (Fitschen et al. 2019) oder Worst-Case- chung wurden die Wegedatensätze der MiD
im Ziel- oder Quellverkehr von Interesse ist Szenarien gewählt oder eigene Erhebungen 2017 einer spezifischen Auswertung unter-
(FGSV 2015), ist für emissionstechnische durchgeführt (ARGUS 2016). Zusammenge- zogen. Die teilweise überraschenden Ergeb-
Berechnungen das Gesamtaufkommen in fasst werden zur Abschätzung der tageszeit- nisse legten eine allgemeinere Analyse der
verschiedenen Stundengruppen relevant. In lichen Verteilung bei vorhabenbezogenen aus den MiD-Wegedatensätzen ablesbaren
der planerischen Praxis wird hierfür auf Verkehrsprognosen im Regelfall Daten- Quell- und Zielverkehrsganglinien nahe, die
vorliegende Erhebungen des Tagesgangs an grundlagen verwendet, die entweder sehr in den bisherigen Berichten zur jüngsten
vergleichbaren Standorten zurückgegriffen, individuell (Vergleichsdaten einzelner MiD und durch das Online-Analysetool
die in der einschlägigen Literatur für spezi- Standorte) oder stark verallgemeinert (em- „Mobilität in Tabellen“1 noch nicht in einer
elle Nutzungen (z. B. Bosserhoff et al. (2003) pirische Durchschnittswerte) sind. Beides
für Schnellrestaurants) oder in entsprechen- wird hinsichtlich der Genauigkeit oft über-
1 https://www.mobilitaet-in-tabellen.de/mit/.
den Zusammenstellungen (z. B. Parkplatz- bewertet bzw. überinterpretiert.
lärmstudie (LfU 2007), VER_BAU (Bosser- Vor diesem Hintergrund erscheint die Aus-
hoff 2019)) ausführlich dokumentiert sind. wertung und Veröffentlichung weiterer
Darüber hinaus liefern die durch Haushalts- Datenquellen hilfreich. Diese Möglichkeit
■ Verfasser
befragungen gewonnenen Daten der Studi- besteht mit den frei verfügbaren Wegeda-
en „Mobilität in Städten – SrV“ von 2018 tensätzen der deutschlandweiten Studie Dipl.-Ing. Timotheus Klein
stundengenaue Werte des Tagesgangs für „Mobilität in Deutschland“ MiD von 2017 t.klein@argus-hh.de
den Beginn der Wege für einige Wegezwecke (Nobis et al. 2018). Aus den Start- und End-
ARGUS Stadt und Verkehr
und Verkehrsmittel Gerike et al. (2020); für zeitpunkten der erhobenen Wege lassen sich Admiralitätsstraße 59
die bundesweiten Studien „Mobilität in Tagesganglinien für unterschiedliche Wege- 20459 Hamburg
Deutschland“ (MiD) von 2002 (infas, DIW zwecke berechnen, wobei die zahlreichen
2003) bzw. 2008 (infas, DLR 2010) wurden persönlichen, räumlichen und verkehrlichen
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Peer-reviewed Article | Verkehrsverhalten | Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten
für die Praxis vorhabenbezogener Verkehrs- Hauptverkehrsmittel oder Bundesland (s. u.) (3). Die Konfidenzintervalle werden für ei-
prognosen geeigneten Form und Differen- mit dem Wegezweck untersucht. Der Ein- nen Vertrauensbereich von 95 % berechnet.
zierung erfolgt ist: in 24 einstündigen Inter- fluss dieser Faktoren auf den Tagesgang 1–KV ≤ 1.96 · ∑k(SEz,k + SEz',k) (3)
vallen und differenziert nach Wegezwecken wird durch Berechnung des Koinzidenzver-
mit:
am Ausgangs- bzw. Endpunkt der Wege, hältnisses (KV) zwischen der nur für einen
sodass sich typische Quell- und Zielver- Wegezweck berechneten Ganglinie und der k: Laufindex der Klassen bzw. Intervalle
kehrsganglinien ableiten lassen. Diese Lücke für denselben Wegezweck verbunden mit z: Wegezweck
versuchen wir mit den folgenden Ausfüh- weiteren Einflussfaktoren berechneten z’: Wegezweck und weitere Randbedin-
rungen zu verkleinern. Ganglinie (1). Stimmen die prozentualen gung.
Dabei ist das Ziel der Untersuchung zu- Anteile in allen 24 Stunden überein, ergibt
Die KV werden für alle Wegezwecke jeweils
nächst, aktuelle wegezweckspezifische sich ein KV von 1,0. Je stärker die Gangli-
für Quell- und Zielverkehre berechnet. Eine
Quell- und Zielverkehrsganglinien zu ermit- nien voneinander abweichen, desto kleiner
Auswahl der stärksten Abweichungen, d. h.
teln und mit denen der vorangegangenen wird das KV.
der Ganglinienpaare mit den niedrigsten KV,
MiD-Studien von 2008 und 2002 gegen- KV = ∑kRH(min,k) (1) wird in Diagrammen dargestellt und erörtert.
überzustellen, wie sie in der gängigen Da- Ganglinien, bei denen die Summe der 2*24
tenzusammenstellung von VER_BAU doku- mit:
Konfidenzintervalle für den 95-%-Vertrau-
mentiert sind. In einem folgenden Schritt k: Laufindex der Klassen bzw. Inter- ensbereich über der minimalen Effektgröße
sind diejenigen Einflussgrößen zu identifi- valle von 2 % liegt, werden nicht weiter betrach-
zieren, für die sich nach dem Wegezweck RHmin,k: Kleinerer Wert der relativen Häu- tet.
und den Wochentagsgruppen (Wochenende, figkeit beider Klassen k. Ziel dieser ergebnisoffenen Herangehenswei-
Arbeitswoche, Kernwoche) die stärkste Va-
Bei der Gegenüberstellung von Ganglinien se ist es, im Hinblick auf die Modellierung
riation im Tagesgang der Verkehrsnachfrage
ist einerseits die Effektgröße zu beachten, von Nachfragespitzen diejenigen Attribute zu
zeigen.
d. h. die Frage, ob sich die prozentualen identifizieren, denen ein entsprechend deut-
Anteilswerte der einstündigen Intervalle in licher Einfluss auf die Ganglinien nachzuwei-
einem planungsrelevanten Ausmaß vonei- sen ist. Fragestellungen zu den Auswirkun-
Methode nander unterscheiden. Für die Effektgröße gen einzelner Attribute, wie sie in den Ergeb-
wird hier in Anlehnung an Wittwer (2008) nisberichten zur MiD thematisiert werden,
Für die Untersuchung zweckbezogener der Minimalwert von 2 Prozentpunkten werden damit nicht beantwortet.
Quell- und Zielverkehrsganglinien muss der verwendet. Die Auswertung der MiD-Daten erfolgt
Wegezweck am Ausgangs- bzw. Endpunkt Andererseits ist bei der Auswertung der anhand des vollständig anonymisierten
der Wege bekannt sein. Da der Datensatz nur Datensätze zu beachten, dass eine hinrei- Standard-Datensatzpaketes. Die Wegetabel-
den Wegezweck am Ziel des Weges ausweist, chend große Stichprobengröße bzw. ein le in diesem Datensatz beschreibt insgesamt
muss der Wegezweck am Anfang des Weges hinreichend kleiner statistischer Fehler ge- 115 Attribute, die teilweise durch Klassifi-
rekonstruiert werden, was anhand der Per- währleistet ist. Die Vertragsbedingungen zur zierungen gebildet und insofern redundant
sonen-Identifikationsnummer und der lau- Nutzung der Erhebungsdaten der MiD 2017 sind. Im Hinblick auf die Relevanz für vor-
fenden Nummer des Weges mit wenigen empfehlen als Datenbasis 630 oder mehr habenbezogene Verkehrsuntersuchungen
Ausnahmen möglich ist. Des Weiteren ist der Wege, um hinreichend statistisch genaue wurden folgende Attribute ausgewählt, um
Wegezweck „Rückweg vom vorherigen Aussagen abzuleiten. Zudem wird die indi- den Datensatz zu filtern und entsprechend
Weg“ anhand der Wegekette mit aussage- viduelle Berechnung des Standardfehlers spezifische Ganglinien abzuleiten:
kräftigen Wegezwecken zu versehen.: der gefordert, um die statistische Genauigkeit
„Rückweg vom vorherigen Weg“ hat den Ort a) Wegezweck
der Analyseergebnisse darzustellen. Die hier
bzw. Wegezweck am Startort des vorange- b) Kernwoche (Di.–Do.)
vorgenommene Analyse von Tagesgangli-
gangenen Weges zum Ziel. Anhand des so nien berechnet zunächst für jede Ganglinie c) Arbeitswoche (Mo.–Fr.)
ergänzten Datensatzes lassen sich zweck- den Standardfehler (SE) für alle 24 Prozent- d) Saison
bezogene Ziel- und Quellverkehrsganglinien werte einer Ganglinie, wobei der jeweilige
ableiten. e) Hauptverkehrsmittel
Prozentwert als Standardabweichung in die
Formel zur Berechnung des Standardfehlers f) Ökonomischer Status
Diese werden in einem ersten Schritt den
zweckspezifischen Tagesganglinien gegen- eingeht (2). g) Geschlecht
übergestellt, die auf den vorangegangenen s
SE = (2) h) Bundesland
n
MiD-Studien von 2002 und 2008 basieren mit: i) Regionalstatistischer Regionstyp (Regio-
und seither in zahlreichen Verkehrsuntersu- StaR) mit 5 Kategorien
chungen verwendet wurden. SE: Standardfehler
s: Standardabweichung der Stichprobe j) Wohnlage
Ausgehend vom Wegezweck als vorrangi-
n: Stichprobengröße. k) Qualität Nahversorgung
gem Merkmal, das mutmaßlich den größten
Einfluss auf den Tagesgang hat und für die Für aussagekräftige KV ist zu fordern, dass l) Qualität ÖPNV.
Erstellung von Verkehrsprognosen relevant deren Abstand von 1,0 größer ist als die Bekanntermaßen hat der Wochentag einen
ist, werden darauf aufbauend Kombinatio- Summe der Konfidenzintervalle aller ein- erheblichen Einfluss auf das Verkehrsauf-
nen der übrigen Einflussfaktoren wie z. B. stündigen Intervalle der beiden Ganglinien kommen (GGR 2005), sodass der mittlere
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Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten | Verkehrsverhalten | Peer-reviewed Article
Tagesgang des Quell- oder Zielverkehrs über Auffällig ist zunächst die hohe Anzahl anteil vormittags im Zielverkehr bei
die gesamte Woche wenig praktische Rele- berichteter Wege beim Wegezweck Freizeit 13,3 %; während der üblichen Stoßzeiten
vanz hat. Die Variation der Tagesganglinien und der deutliche Überhang berichteter zwischen 6 und 9 Uhr am Vormittag bzw.
wird daher für die Arbeitswoche, die Kern- Wege im Zielverkehr in einer Größenord- 15 und 19 Uhr am Nachmittag liegt der
woche und das Wochenende analysiert. nung von ca. 20%, die in ähnlicher Grö- maximale Spitzenstundenanteil des Wege-
ßenordnung bei den hochgerechneten We- zwecks Einkauf bei 10,3 %. Die übrigen
Die Auswertung erfolgte mit PostgreSQL,
gen und bei den Zahlen für die Kernwoche maximalen Spitzenstundenanteile liegen
Python und Excel (Diagramme); zur Validie-
zu beobachten ist. Die Anteile der Wege- zwischen 10 und 13 % in Größenordnun-
rung der Ergebnisse wurden ausgewählte
zwecke zueinander ähneln anderen Analy- gen standardisierter Tagesganglinien des
Tabellen mit dem Online-Tool MiT2 erstellt
sen zum Verkehrsverhalten in Deutschland motorisierten Straßenverkehrs (Fitschen et
und reproduziert.
(Badrow 2000; GGR 2005; Nobis et al. al. 2019).
2018).
Die beiden höchsten Prozentwerte für Stun- Gegenüberstellung mit
Ergebnisse
MiD 2008 und MiD 2002
dengruppen in den wegezweckspezifischen
Wegezweckspezifische Ganglinien 2017 Ergebnissen (Tabelle 1) finden sich im
Der Vergleich mit den wegezweckspezifi-
Zielverkehr zu nichtdisponiblen Aktivitäten
schen Ganglinien auf Grundlage der MiD
Die Ergebnisse für die Kernwoche unter- wie Ausbildung (54,8 %) und Arbeit
2008 bzw. 2002 beschränkt sich auf die in
scheiden sich nur unwesentlich von denen (27,5 %). Die Quellverkehrsganglinien die-
VER_BAU (Bosserhoff 2019) veröffentlich-
der Arbeitswoche, das kleinste KV findet ser Aktivitäten zeigen demgegenüber ab-
ten Wegezwecke und im Fall der MiD 2002
sich mit 0,969 bei der Gegenüberstellung geschwächte Spitzenstundenanteile mit
auf die Ganglinien für die alten Bundeslän-
der Quellverkehrsganglinien für den Wege- 17,3 % bei Arbeit und 22,4 % bei Ausbil-
der (Tabelle 2). Die stärksten Abweichungen
zweck „dienstlich“, die größte absolute dung. Ein ähnlich hoher Spitzenstunden-
bzw. niedrigsten KV ergeben sich für die
prozentuale Abweichung mit ca. 1,0 % bei anteil berechnet sich für den Quellverkehr
Wegezwecke Ausbildung in der Gegenüber-
Quellverkehr für den Wegezweck „Arbeit“. von Wohnen (17,9 %), der offenkundig mit
stellung mit der MiD 2002 und Wohnen in
Aufgrund der größeren Stichprobe konzen- dem Zielverkehr von Arbeit und Ausbil-
trieren sich die weiteren Ausführungen auf dung korrespondiert. Beim Wegezweck
die Ergebnisse für die Arbeitswoche. Einkauf liegt der höchste Spitzenstunden- 2 https://www.mobilitaet-in-tabellen.de/mit/.
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Peer-reviewed Article | Verkehrsverhalten | Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten
private Bringen und
Arbeit Dienstlich Ausbildung Einkauf Freizeit Wohnung
Inter- Erledigung Holen
vall
Ziel Quell Ziel Quell Ziel Quell Ziel Quell Ziel Quell Ziel Quell Ziel Quell Ziel Quell
0–1 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,4 % 0,1 %
1–2 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 %
2–3 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,1 %
3–4 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 %
4–5 1,0 % 0,1 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,7 %
5–6 6,8 % 0,3 % 0,7 % 0,3 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,3 % 0,2 % 0,2 % 0,1 % 0,1 % 3,1 %
6–7 15,3 % 0,9 % 2,0 % 0,5 % 2,5 % 0,4 % 0,3 % 0,2 % 0,4 % 0,1 % 1,3 % 1,1 % 0,5 % 0,3 % 0,3 % 7,9 %
7–8 27,5 % 1,4 % 6,9 % 2,2 % 54,8 % 2,5 % 1,9 % 1,2 % 2,5 % 0,7 % 10,9 % 8,9 % 1,1 % 0,6 % 0,8 % 17,9 %
8–9 19,5 % 1,4 % 10,1 % 4,2 % 23,3 % 1,2 % 5,7 % 3,1 % 7,2 % 3,1 % 12,1 % 10,8 % 2,8 % 0,9 % 1,8 % 11,0 %
9–10 7,9 % 1,5 % 11,0 % 5,7 % 5,3 % 1,1 % 10,4 % 6,6 % 10,4 % 6,7 % 4,7 % 5,3 % 4,5 % 1,7 % 2,6 % 8,0 %
10–11 2,8 % 2,0 % 10,6 % 6,9 % 2,0 % 1,3 % 13,3 % 10,1 % 11,2 % 9,2 % 3,7 % 3,4 % 5,0 % 3,2 % 3,8 % 6,6 %
11–12 2,0 % 3,3 % 9,9 % 9,6 % 1,4 % 4,9 % 10,1 % 11,8 % 9,5 % 10,6 % 4,3 % 3,9 % 4,8 % 4,3 % 5,5 % 4,1 %
12–13 3,4 % 9,7 % 8,7 % 10,2 % 2,0 % 15,1 % 7,8 % 9,0 % 7,5 % 8,9 % 6,4 % 6,4 % 5,5 % 5,0 % 7,1 % 3,3 %
13–14 5,0 % 8,4 % 7,3 % 8,6 % 2,5 % 22,4 % 5,9 % 6,7 % 6,3 % 7,0 % 6,1 % 5,5 % 5,2 % 4,9 % 7,6 % 4,2 %
14–15 2,5 % 10,4 % 7,9 % 8,5 % 2,0 % 13,5 % 7,6 % 7,1 % 8,6 % 7,8 % 8,9 % 8,0 % 7,5 % 5,3 % 7,1 % 5,6 %
15–16 1,2 % 12,5 % 6,6 % 10,0 % 1,6 % 18,9 % 8,7 % 8,6 % 8,9 % 8,8 % 12,4 % 11,9 % 10,1 % 6,7 % 9,1 % 6,1 %
16–17 1,3 % 17,3 % 5,6 % 11,5 % 1,2 % 11,7 % 9,4 % 10,3 % 9,0 % 9,8 % 10,9 % 11,5 % 11,2 % 9,1 % 11,7 % 5,8 %
17–18 0,9 % 13,4 % 4,6 % 8,1 % 0,5 % 3,4 % 8,5 % 9,9 % 7,4 % 9,5 % 6,9 % 8,5 % 11,2 % 11,3 % 12,0 % 5,4 %
18–19 0,7 % 8,6 % 3,4 % 6,3 % 0,4 % 1,6 % 6,3 % 7,8 % 5,2 % 6,9 % 5,3 % 6,9 % 11,4 % 11,9 % 10,5 % 4,5 %
19–20 0,4 % 3,5 % 2,0 % 3,0 % 0,2 % 0,8 % 2,8 % 5,1 % 3,0 % 4,5 % 2,7 % 3,8 % 10,0 % 9,9 % 7,0 % 3,2 %
20–21 0,3 % 1,8 % 0,9 % 1,6 % 0,1 % 0,5 % 0,8 % 1,6 % 1,5 % 2,7 % 1,4 % 1,8 % 5,0 % 7,9 % 4,5 % 1,2 %
21–22 0,6 % 1,2 % 0,5 % 1,3 % 0,1 % 0,3 % 0,3 % 0,5 % 0,6 % 1,9 % 0,7 % 1,0 % 2,0 % 7,5 % 3,4 % 0,5 %
22–23 0,2 % 1,7 % 0,4 % 1,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,4 % 1,1 % 0,5 % 0,6 % 1,2 % 6,0 % 2,9 % 0,2 %
23–0 0,1 % 0,6 % 0,2 % 0,5 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,6 % 0,3 % 0,4 % 0,6 % 3,4 % 1,7 % 0,1 %
n 77.074 75.407 19.730 18.707 27.867 27.512 75.476 73.208 71.069 67.062 35.131 33.225 101.004 84.238 252.056 262.543
Tabelle 1: Wegezweckspezifische Quell- und Zielverkehrsganglinien, Arbeitswoche (Mo.–Fr.), Deutschland gesamt, auf Grundlage des anonymisierten Wegedatensatzes der
MiD 2017 mit n = als Anzahl der Wege/Stichprobengröße. Hervorgehobene Werte werden im Text erörtert
MiD 2008 (Rhein-Main) MiD 2002 (alte Bundesländer)
Abweichungen zwischen den Ganglinien für
Zielverkehr Quellverkehr Zielverkehr Quellverkehr
den Wegezweck Arbeit mit einer um 2 Stun-
Arbeit 0,90 0,88 0,86 0,93 den verschobenen Quellverkehrsspitze und
Ausbildung – – 0,70 0,81 einer Zielverkehrsspitze am Vormittag kann
an dieser Stelle keine Erklärung gegeben
Einkauf – – 0,94 0,95 werden.
Freizeit 0,94 0,88 0,92 0,90
Einflussgrößen des Tagesgangs
Wohnung 0,71 0,70 0,93 0,94
Tabelle 2: Koinzidenzverhältnisse zweckbezogener Ganglinien der MiD 2002 und 2008 (VER_BAU) und Mit 16 Quell- und Zielverkehrsganglinien
der MiD 2017 von 8 Wegezwecken und 49 Merkmalsaus-
prägungen der 9 Attribute d) – l) (s. o.) wer-
den für jeden untersuchten Wochentagstyp
der MiD 2008, bei der es sich um eine Son- Rhein-Main-Region reduzierten Bezugsre- 784 Vergleiche berechnet. Bei der Arbeitswo-
derauswertung für das Rhein-Main-Gebiet gion. Diese könnten in Verbindung mit über che erfüllen 60 davon die einleitend genann-
handelt (Bild 1). die 15 Jahre veränderten Lebens- und Ar- ten Kriterien, von denen die mit den 10
Die Zensuskorrektur scheidet zur Erklärung beitsgewohnheiten einerseits und Erhe- niedrigsten KV (also die Merkmale, die zu den
der auffälligen Abweichungen aus (Bäumer bungsmethoden andererseits die bis auf die stärksten Abweichungen vom Durchschnitt
et al. 2019), wahrscheinlicher sind Effekte Zielverkehrsspitze am Morgen moderaten führen) im Folgenden vorgestellt werden
der auf die alten Bundesländer bzw. die Abweichungen erklären (Bild 1). Für die (Tabelle 3). Die niedrigste Stichprobengröße
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Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten | Verkehrsverhalten | Peer-reviewed Article
Bild 1: Tagesgang-
linien für den Wege-
zweck Ausbildung,
Auswertung MiD 2002
für alte Bundesländer
und MiD 2017 für
Gesamt Deutschland
(li.), für den Wege-
zweck Arbeit, Auswer-
tung MiD 2008 für
Rhein-Main Gebiet
und MiD 2017 für
Gesamt Deutschland
(re)
Koinzidenzverhältnis Koinzidenzverhältnis
Wegezweck Einflussgröße
in dieser Auswahl liegt bei 9.716 Wegen als Zielverkehrsganglinie Quellverkehrsganglinie
Datenbasis einer Ganglinie. Ausbildung Bundesland Bayern 0,93 0,89
Die niedrigsten Koinzidenzverhältnisse Arbeit Verkehrsmittel ÖPV 0,86 0,88
treten bei den nicht disponiblen Tätigkeiten
Arbeit Ökonomischer Status 0,89 0,91
Arbeit und Ausbildung sowie der häufig sehr hoch
am anderen Ende des Weges stehenden
Arbeit Regionalstatistischer 0,85 0,92
Wohnung auf. Nutzer des öffentlichen Gemeindetyp Metropole
Personenverkehrs (ÖPV) zeigen sowohl im
Arbeit Regionalstatistischer 0,89 0,96
Quell- als auch im Zielverkehr der Arbeits- Gemeindetyp kleinstädtischer,
stätte eine breitere Spitze als der Durch- dörflicher Raum
schnitt. Gleichzeitig weisen sie eine über- Wohnung Verkehrsmittel zu Fuß – 0,89
durchschnittlich hohe Quellverkehrsspitze
am Wohnort auf. Hier könnte die Verkehrs- Wohnung Verkehrsmittel ÖPV 0,89 0,79
mittelwahl im Tagesverlauf eine Rolle Wohnung Ökonomischer Status 0,92 0,90
spielen, die am frühen Morgen stärker sehr hoch
zugunsten des ÖPV ausfällt, während die Tabelle 3: niedrigste Niedrigste Koinzidenzverhältnisse (fett) für die Gegenüberstellung zweckspezifischer
Quellverkehrsganglinie aller Verkehrsmittel Quell- und Zielverkehrsganglinien mit entsprechenden Ganglinien unter Berücksichtigung einer weiteren
durch weitere Wege im restlichen Tagesver- Einflussgröße, die alle genannten Anforderungen erfüllten (Stichprobe, Effektgröße, Konfidenzintervalle)
lauf gedämpft wird (Bild 2).
Neben dem Verkehrsmittel geht ein sehr
hoher ökonomischer Status mit zeitlichen monatlichen Nettoeinkommen über 7.000 Die Gegenüberstellung der durchschnittli-
Verlagerungen der Nachfrage einher. Der Euro (Nobis et al. 2018). Die Quell- und chen Ganglinien für den Wegezweck Arbeit
ökonomische Status eines Haushalts wird Zielverkehrsganglinien für den Wegezweck mit denen der Einwohner kleinstädtischer
aus anhand des Haushaltseinkommens und Arbeit deuten bei ähnlich stark ausgepräg- bzw. dörflicher Räume einerseits und Met-
der Haushaltsgröße einer von 5 Klassen von ten Spitzen auf variablere Arbeitszeiten hin ropolen andererseits zeigt in der Diagramm-
„sehr niedrig“ bis „sehr hoch“ zugeordnet. (Bild 3). Auffälliger ist die um 5,5 Prozent- darstellung keine gravierenden Divergenzen,
Einem sehr hohen Status werden beispiels- punkte stärkere Spitze im morgendlichen weist bei genauerem Hinsehen jedoch auf
weise Einpersonenhaushalte mit mehr als Quellverkehr der Wohnung, eine unter spezifische Verhaltensweisen der Beschäf-
4.000 Euro monatlichem Nettoeinkommen Umständen planungsrelevante Größenord- tigten hin (Bild 4): Die Beschäftigten aus
zugeordnet, und alle Haushalte mit einem nung. kleinstädtischen oder dörflichen Regionen
Bild 2: Gegenüber-
stellung der Ganglini-
en für alle Verkehrs-
mittel mit Verkehrs-
mittel ÖPV, für Wege-
zwecke Arbeit (li.) und,
Wohnung (re)
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Peer-reviewed Article | Verkehrsverhalten | Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten
Bild 3: Gegenüber-
stellung der Ganglini-
en für beliebigen öko-
nomischen Status mit
„sehr hohem“ ökono-
mischen Status, für
Wegezwecke Arbeit
(li.), Wohnung (re)
Bild 4: Wegezweck
Arbeit, Gegenüberstel-
lung der Ganglinien
für beliebige Gemein-
detypen mit regional-
statistischem Gemein-
detyp „kleinstädti-
scher, dörflicher
Raum“/(li.) und, mit
Gemeindetyp „Metro-
pole“ (re)
kommen früher bei der Arbeit an und be- sen, könnten verschiedene soziodemografi- Für die Vorgängerstudien MiD 2002 und
ginnen auch früher von dort den Rückweg. sche Ursachen haben; offensichtliche bil- MiD 2008 stehen keine unmittelbar ver-
Im Anstieg zur morgendlichen Zielverkehrs- dungspolitische Ursachen sind dem den gleichbaren Auswertungen hinsichtlich
spitze liegen die Ganglinien bei ähnlichen Autoren nicht bekannt3. Wegezweck und Raumbezug zur Verfü-
Spitzenwerten um 5–6 Prozentpunkte aus- gung. Die Gegenüberstellung der Ergebnis-
einander. Diskussion und Ausblick se bleibt daher im Ungefähren. Eine weite-
re Einschränkung ergibt sich durch die
Die Koinzidenzverhältnisse würden bei einer Methodisch ist anzumerken, dass das Koin- Verwendung des vollständig anonymisier-
Gegenüberstellung entgegengesetzter Merk- zidenzverhältnis nicht das einzige Abstands- ten Datensatzes. Aus diesem lässt sich
malsausprägungen – z. B. kleinstädtischer maß für den Vergleich von Ganglinien ist; keine Differenzierung nach Bevölkerungs-
Raum gegen Metropole – niedriger ausfallen alternativ bietetn sich z. B. die Summe der zahl des Wohnorts erstellen wie bei Wittwer
als bei der Gegenüberstellung mit der mitt- quadrierten Abweichungen an, wie sie bei (2008). Dort fand sich bei der Analyse von
leren Ganglinie. Dass eine derartige Betrach- der Hochrechnung von Intervallerhebungen Befragungsdaten der MiD 2002 und der
tung aufschlussreich sein kann, zeigt das mithilfe von Einheitsganglinien verwendet SrV 2003 ein Zusammenhang zwischen
Diagramm mit den Ganglinien für den werden kann (Bernard et al. 2010). Die dabei Ortsgröße und Tagesgang.
Wegezweck Arbeit für Frauen und Männer berechneten Abstandsmaße sind in Anbe- Im Hinblick auf die Anwendung der Gang-
(Bild 5 rechts). Insbesondere die Ganglinie tracht der potenzierten Eingangswerte je- linien in vorhabenbezogenen Verkehrs-
für den Quellverkehr zeigt deutlich den doch schwerer zu interpretieren. prognosen ist zu beachten, dass Spitzen bei
Einfluss verkürzter Arbeitszeiten bei den Zu beachten ist bei der Interpretation, dass Einzelvorhaben eher noch ausgeprägter zu
Frauen, die ab dem frühen Nachmittag den die meisten die Person betreffenden Ein- erwarten sind. Die Ergebnisse werden
Arbeitsplatz verlassen. Gleichzeitig ist die flussgrößen mit dem Wohnort zusammen- schließlich aus dem Verhalten einer Viel-
Zielverkehrsspitze gestauchter als bei den hängen (z. B. ökonomischer Status, regio- zahl an Personen mit unterschiedlichen
Männern. Beides lässt sich durch andere nalstatistischer Gemeindetyp), während die Arbeits-, Ausbildung-, Einkaufs- oder Frei-
Arbeitszeiten von Frauen erklären. dargestellten zweckbezogenen Ganglinien zeitorten abgeleitet. Objektspezifische Ein-
Die Differenzen im Quellverkehr des Wege- die Situation am Ort der Verrichtung, also flüsse wie Arbeits- oder Öffnungszeiten
zwecks Ausbildung im Bundesland Bayern, z. B. am Arbeitsort, beschreiben sollten.
3 Beispielsweise zeigt der Ländermonitor frühkindliche
die mit einer ausgeprägteren frühen Nach- Auf Grundlage des anonymisierten Daten-
Bildungssysteme der Bertelsmann-Stiftung (https://
mittagsspitze auf eine kürzere Präsenz in satzes ist eine derartige Auswertung jedoch www.laendermonitor.de/de/vergleich-bundeslaen
den Bildungseinrichtungen hinweisthinwei- nicht möglich. der-daten/) keine auffälligen Besonderheiten.
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Neue Tagesganglinien des Quell- und Zielverkehrs – Auswertung der MiD-Daten | Verkehrsverhalten | Peer-reviewed Article
Bild 5: Wegezweck
Ausbildung, Gegen-
überstellung der
Ganglinien für alle
Bundesländer mit
denen für Bayern (li.),
Wegezweck Arbeit,
Gegenüberstellung der
Ganglinien für Frauen
und Männer (re)
werden dementsprechend entschärft. Die in Verkehrsmodellen eine Auswertung für F i t s c h e n , A; N o r d m a n n , H. und BASt Ver-
kehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2016 [Be-
Plausibilität der Daten ist folglich je nach einzelne Aktivitätenübergänge wünschens- richt] : Bericht zum Forschungsprojekt: F1100.629000
Anwendungsfall zu überdenken. Beispiels- wert, wie sie beim SrV in Ansätzen vorge- – Bergisch Gladbach: Fachverlag NW, 2019 – ISSN
weise kann es bei Fachgeschäften im ape- nommen wird. Bedenken hinsichtlich der 0943-9331
riodischen Bedarf (Mode, Feinkost, Kul- statistischen Validität sind hierbei verant- G e r i k e , R. [et al.]: Sonderauswertung zum For-
tur…) aufgrund reduzierter Öffnungszeiten wortungsvoll gegenüber planungsprakti- schungsprojekt „Mobilität in Städten – SrV 2018“
– SrV-Stadtgruppe: Unter-/Grund-/Kleinzentren/
sowie des Freizeitcharakters des Einkaufs schen Alternativen, d. h. Plausibilitätsüber- ländliche Gemeinden, Topografie: flach [Bericht]:
plausibler sein, die Ganglinien für den legungen und punktuellen Erhebungen an Technical Report/Technische Universität Dresden,
Wegezweck Freizeit zu berücksichtigen. mehr oder weniger geeigneten Vergleichs- Professur für integrierte Verkehrsplanung und Stra-
ßenverkehrstechnik – Dresden: [s. n.], 2020
Unabhängig davon deuten die Ganglinien objekten, abzuwägen.
des Wegezwecks Einkauf darauf hin, dass GGR Auswertung der Erhebung „Mobilität in
Deutschland“ (MiD) in Bezug auf Wochen- und
der Einkaufsverkehr zumindest nicht durch Jahresgang [Bericht]: Schlussbericht zum For-
seinen Tagesgang maßgeblich zur Ver- schungsvorhaben, FE-Nr. 70.0755/2004/Gertz Gut-
kehrsbelastung in den üblichen Spitzen- Literaturverzeichnis sche Rümenapp Stadtentwicklung und Moblität
Planung Beratung Forschung GbR – Hamburg: [s.
stunden beiträgt. ARGUS Südliches Überseequartier – Verkehrsunter- n.], 2005
Zusammengefasst liefert die voranstehend suchung zur äußeren Erschließung [Bericht]: Gut-
infas; DIW Tabellenband Mobilität in Deutschland
achten im Auftrag der HafenCity Hamburg GmbH.
dargestellte Analyse stundenscharfe, wege- Hamburg: [s. n.], 2016 – Stand 6.10.2016
– Basisstichprobe [Bericht] = MiD 2002 – Bonn,
Berlin: [s. n.], 2003
zweckspezifische Ganglinien für Deutsch-
B a d r o w , A.: Verkehrsentwicklung deutscher Städ- infas; DLR Mobilität in Deutschland 2008. Tabellen-
land, die in dieser Form bisher nicht veröf- te im Spiegel des Systems repräsentativer Verkehrs- band [Bericht] = MiD 2008 : Bericht im Auftrag des
fentlicht wurden, obwohl sie für die Erstel- befragungen unter besonderer Berücksichtigung des Bundesministeriums für Verkehr, Bau und Stadtent-
lung vorhabenbezogener Verkehrsprogno- Freizeitverkehrs [Buch] – Dresden: [s. n.], 2000. – wicklung (FE-Nr. 70.801/2006) – Bonn, Berlin: [s.
Disssertation n.], 2010
sen elementar sein können. Sie basieren auf
einem aktuellen und ausreichend großen B ä u m e r , M. [et al.]: Mobilität in Deutschland – LfU Parkplatzlärmstudie – Empfehlungen zur Be-
Methodische Erläuterungen zum Zeitreihenbericht rechnung von Schallemissionen aus Parkplätzen,
Datensatz, der systematische Auswertun- 2002–2008–2017 [Bericht]: Studie von infas, DLR, Autohöfen und Omnibusbahnhöfen sowie von
gen zu den Einflussfaktoren zulässt und IVT und infas 360 im Auftrag des Bundesministeri- Parkhäusern und Tiefgaragen [Buch]/, Hrsg. Bayeri-
somit über die Kategorisierung nach We- ums für Verkehr und digitale Infrastruktur (FE-Nr. sches Landesamt für Umwelt – Augsburg: [s. n.],
70.904/15) – Bonn, Berlin: [s. n.], 2019 2007 – 6. Auflage – ISBN: 978-3-940009-17-3
gezweck hinausgeht. Für vorhabenbezoge-
ne Verkehrsprognosen kann hierüber eine B e r n a r d , M.; A x h a u s e n , K.: Ein neuer Ansatz N o b i s , C.; K ö h l e r , K.: Mobilität in Deutschland
für standardisierte Ganglinien [Bericht]: Arbeitsbe- – MiD Nutzerhandbuch. [Bericht] = MiD 2017 :
Grundlage erschlossen werden, die an das richt Verkehrs- und Raumplanung 540 – Zürich: IVT, Studie von infas, DLR, IVT und infas360 im Auftrag
jeweilige Vorhaben angepasste Werte er- ETH Zürich, 2010 des Bundesministers für Verkehr und digitale Infra-
möglicht, ohne auf einzelne Vergleichsob- B o s s e r h o f f , D.: Programm Ver_Bau: Abschät-
struktur (FE-Nr. 70.904/15) – Bonn, Berlin: [s. n.],
2018
jekte zu verweisen. Die Verwendung von zung des Verkehrsaufkommens durch Vorhaben der
Ganglinien aus der Analyse älterer Mobi- Bauleitplanung mit Excel-Tabellen am PC – Gus- N o b i s C.; K u h n i m h o f , T.: Mobilität in
tavsburg: [s. n.], 2019 Deutschland – MiD Ergebnisberic [Bericht] = MiD
litätsbefragungen ist damit infrage gestellt. 2017 : Studie von infas, DLR, IVT und infas 360 im
Neben den dargestellten Auswertungen auf B o s s e r h o f f , D.; S c h r o e d e r s , A.: Verkehrs- Auftrag des Bundesministers für Verkehr und digi-
erzeugung durch Schnellrestaurants – Teil 1 [Artikel] tale Infrastruktur (FE-Nr. 70.904/15) – Bonn, Berlin:
allgemeiner Ebene wäre dazu eine weiter- Straßenverkehrstechnik/Hrsg. FGSV Forschungsge- [s. n.], 2018
gehende Auswertung von Nutzen, die un- sellschaft für Straßen und Verkehrswesen. – Bonn :
Kirschbaum Verlag, 2003. – 4.2003. – S. 187–193. W i t t w e r , R.: ico Raumstrukturelle Einflüsse auf
terschiedliche Verkehrsmittel, stärker diffe- das Verkehrsverhalten – Nutzbarkeit der Ergebnisse
– Teil 2 in 5.2003, S. 271–278 – ISSN: 0039-2219
renzierte Wegezwecke oder das räumliche großräumiger und lokaler Haushaltsbefragungen für
Umfeld der zugehörigen Einrichtungen FGSV Handbuch für die Bemessung von Straßen- makroskopische Verkehrsplanungsmodelle [Buch].
verkehrsanlagen (HBS) [Buch]/, Hrsg. Forschungs- - Dresden: Schriftenreihe des Instituts für Verkehrs-
berücksichtigt. Darüber hinaus wäre für die gesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen – Köln: planung und Straßenverkehr der TU Dresden, 2008.
Berechnung der Nachfrage im Tagesgang FGSV Verlag, 2015. – ISBN: 978-3-86446-103-3 – Bd. 11
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