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Report (Bericht) zugänglich unter
URL: http://bast.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2012/574/


Stauprävention auf BAB im Winter

Prediction of capacity of road sections under hibernal atmospheric conditions

Kirschfink, Heribert ; Poschmann, Michael ; Zobel, Daniel ; Schedler, Karl E.

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Freie Schlagwörter (Deutsch): Ankündigung , Autobahn , Baustelle , Datenerfassung , Deutschland , Forschungsbericht , Grenzwert , Kapazität (Straße) , Planung , Prognose , Schnee , Simulation , Verfahren , Verkehrsstärke , Verkehrsstauung , Verminderung , Wasser , Winter , Winterdienst , Witterung
Freie Schlagwörter (Englisch): Capacity (Road, footway) , Construction site , Data collection , Decrease , Forecast , Freeway , Germany , Limit , Method , Planning , Research report , Simulation , Snow , Traffic congestion , Traffic density , Warning , Water , Weather , Winter , Winter maintenance
Collection 1: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 72 Verkehrs- und Transportplanung
Collection 2: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 62 Winterdienst
Collection 3: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 60 Unterhaltung
Institut: Sonstige
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften
Sonstige beteiligte Institution: Momatec GmbH Aachen
Dokumentart: Report (Bericht)
Schriftenreihe: Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe V: Verkehrstechnik
Bandnummer: 215
ISBN: 978-3-86918-245-2
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2012
Publikationsdatum: 06.08.2012
Bemerkung: Weitere beteiligte Einrichtung: KS-Consulting, Oberstdorf
Kurzfassung auf Deutsch: Als Ergebnis des Forschungsvorhabens wurde ein Simulationsverfahren für die Ermittlung von Streckenkapazitäten auf Bundesautobahnen (BAB) bei winterlichen Straßenzuständen erarbeitet. Der Berechnungsansatz wurde auf eine robuste Verfahrensweise ausgelegt, um die Auswirkungen von Ungenauigkeiten und Fehlern der Eingangsgrößen zu minimieren. Das Verfahren orientiert sich an den technischen Rahmenbedingungen wie z.B. die Eigenschaften der derzeit verfügbaren Daten der Wetterprognose und der Umfelddatenerfassung. Zugleich werden die Anforderungen an die Nutzung der Prognoseergebnisse berücksichtigt. Ausgehend von einer Grundkapazität der Streckenabschnitte in Anlehnung an das Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen (HBS) wurden Abschlagsfaktoren für die jeweils vorherrschende Witterungssituation ermittelt. Diese Witterungseigenschaften wurden zuvor anhand charakteristischer Eingangsgrößen zusammengefasst und als Wetterklassen definiert. Das nachgeschaltete Prognoseverfahren ist als zweistufiger Ansatz mit einer Planungsprognose für die vorausschauende Disposition sowie einer Kurzfristdarstellung für die operative Durchführung der Verkehrsmanagements, des Straßenbetriebsdienstes und des Arbeitsstellenmanagements aufgebaut. Es basiert auf einem Warteschlangenmodell. Die Ergebnisse zeigen mögliche Stauereignisse auf und können als Entscheidungshilfe verwendet werden. Beide Komponenten setzen auf den gleichen grundsätzlichen Vorgehensweisen für die Prognose auf. Es bleibt offensichtlich, dass die Güte der Wetterprognose für die korrekte Auswahl der Wetterklasse entscheidend ist. Die Zuverlässigkeit der nachfolgend aufgesetzten Prognose des Verkehrsablaufs korreliert daher unmittelbar mit der Qualität der Eingangsgröße Wetterprognose. Aus diesem Grund ist der Bereitstellung hochwertiger und kleinräumiger Wetterprognosen für den Straßenbetriebsdienst die erforderliche Aufmerksamkeit zu widmen. Die im Forschungsvorhaben entwickelte modelltechnische Abbildung der witterungsbedingten Kapazitätseinschränkung und ihrer Auswirkungen auf den Verkehrsablauf durch zwei Risikostufen in Form einer "Warnung" und eines "Alarms" hat sich in der Evaluierung bewährt. Dabei ist die betriebsnahe Interpretation der Prognoseergebnisse möglich. Das Verfahren mit den Vorhersagen des Verkehrszustands Eingangsgrößen beweist, dass sie als Auslösekriterien für Maßnahmen des Verkehrsmanagements genutzt werden können.
Kurzfassung auf Englisch: This research project aims for a prediction of capacity of road sections under hibernal atmospheric conditions. Hereby the focus is on motorways. The robustness of the method assures compensation of scattered input data, especially imperfection of weather forecast. Development and prototypical implementation of the concept were oriented to available data from weather forecast applications, environment and sensor data. At the same time, requirements of road operation and maintenance have been considered. Parameters were identified by analysis of weather forecast data to classify any weather situation. Each grouping correlates with specific loss of capacity, which factor was extracted from analyses of traffic patterns. It is obvious that the results of weather classification strongly rely on the quality of weather forecast. Therefore, further improvement and quality assurance of meteorological data is preferable. The capacity loss is used as an input parameter for a congestion prediction model, which is based on queuing theory. The significant statistical spread of loss parameters has lead to an approach which accounts for those effects. The prediction therefore gives two levels of output: a congestion warning and a congestion alarm. The suggested concept was implemented within a demonstration application and used for evaluation during winter halfyears in 2009 and 2010. Using this prediction concept as a part of a comprehensive Winter Maintenance Management Systems, sustainable improvement of traffic flow and maintenance even under hibernal weather conditions seems to be possible.