Datengestützte Verkehrsplanung und -steuerung.

In modernen Städten geht es beim Verkehr nicht mehr nur um Straßenoberflächen, Kreuzungen oder die Anzahl der Fahrspuren; er ist zu einer datengetriebenen Angelegenheit geworden.

Wenn weiche Infrastruktur und Institutionen kompatibel sind, können Städte den Verkehr durch sanfte Maßnahmen kontinuierlich verbessern, ohne sich ausschließlich auf materielle Investitionen zu verlassen. (Im Bild: Eine Kreuzung in der Stadt. Foto: THANH LAN)

Jede menschliche Bewegung, jede Fahrzeugfahrt, jedes urbane Ereignis erzeugt einen Datenstrom, der den Rhythmus und die dynamische Struktur der Stadt widerspiegelt.

Ändern Sie Ihre Sichtweise auf die Daten.

Wenn städtische Gebiete schneller wachsen, als ihre physische Infrastruktur expandieren kann, und jeder Engpass zu sozialen Kosten führt, besteht der einzige Ansatz für effektive Planung und Betrieb darin, den Verkehr als zwei parallele Ebenen zu betrachten: die sichtbare physische Ebene und die Datenebene, die wir verstehen müssen. Daraus ergibt sich ein neues Prinzip: Jede physische Verkehrsplanung muss auf einem tiefen Verständnis des Datenflusses basieren; und alle physischen Engpässe müssen mithilfe von Daten minimiert werden, bevor eine Erweiterung oder ein Neubau in Betracht gezogen werden kann.

Ignorieren wir die Daten und betrachten den Verkehr nur mit bloßem Auge, erscheint er uns stets chaotisch und unvorhersehbar. Doch die Integration von Datenströmen aus Kameras, IoT, GPS, digitalen Karten, dem öffentlichen Nahverkehr und der städtischen Infrastruktur eröffnet ein anderes Bild. Der tatsächliche Verkehrsfluss ergibt sich aus Verhaltensdaten: Wer fährt wohin, wann, auf welcher Route und aus welchem ​​Grund? Wie hoch ist das übliche Verkehrsaufkommen, wie hoch sind die saisonalen Schwankungen? Wo liegen die tatsächlichen Engpässe und wo handelt es sich lediglich um lokale Phänomene?

Daten helfen uns, Ursache und Wirkung zu unterscheiden; andernfalls planen wir leicht nur oberflächlich und ignorieren dabei die zugrundeliegenden Probleme. Daher kann sich die moderne Verkehrsplanung nicht länger auf statische Erhebungen oder lineare Modelle stützen, sondern muss auf dynamischer Datenanalyse in Echtzeit und über lange Zeiträume hinweg basieren.

Sobald die Daten erfasst und standardisiert sind, folgt die Modellierung des Verkehrsverhaltens und die Simulation von Planungsszenarien. Mikrosimulations- und Multiagentenmodelle ermöglichen die Nachbildung der Interaktionen Hunderttausender Fahrzeuge pro Sekunde. Diese Modelle überprüfen die Folgewirkungen einer neuen Route, eines umgebauten Verkehrsknotenpunkts oder einer Busspur. Anders ausgedrückt: Daten versetzen die Planung von einer spekulativen in eine validierte Phase. Nur wenn Optionen in einer digitalen Umgebung simuliert und erprobt werden, kann die Stadt fundierte Investitionsentscheidungen treffen und Fehler vermeiden, die jahrzehntelange Auswirkungen haben könnten.

Doch selbst bei sorgfältiger Planung stößt die physische Infrastruktur an ihre Grenzen. Eine Straße lässt sich nicht von heute auf morgen verbreitern, eine Brücke nicht in wenigen Monaten bauen, und öffentliche Haushalte erlauben nicht die Beseitigung jedes Engpasses. Hier spielen Daten weiterhin die Rolle der weichen Infrastruktur, indem sie die Kapazität der harten Infrastruktur erweitern und verbessern.

Wenn datengestützte Prognosesysteme Engpässe 10 bis 30 Minuten vor deren Entstehung erkennen können, sind Städte in der Lage, sanfte Maßnahmen zu ergreifen: Ampelphasen anpassen, Fahrspuren umkehren, Grünphasen einrichten, den Verkehrsfluss mithilfe digitaler Karten ferngesteuert verteilen oder alternative Routen direkt auf die Smartphones der Bürger vorschlagen. Diese Maßnahmen sind wirksam, weil sie das Verhalten und die Nachfrage beeinflussen – zwei Faktoren, die die Verkehrsflussmuster bestimmen. Studien zeigen, dass Engpässe bereits dann beseitigt werden können, wenn nur 10 bis 15 % der Pendler ihre Fahrzeiten oder Routen ändern, ohne dass auch nur ein einziger Meter Straße geöffnet werden muss.

Wir müssen uns auf sanfte Lösungen konzentrieren.

Der entscheidende Punkt ist, dass Daten nicht nur den unmittelbaren Betrieb unterstützen, sondern auch die Grundlage für ein langfristiges Nachfragemanagement bilden. Tokio (Japan) reduziert Staus nicht durch den Bau neuer Straßen, sondern durch die stündliche Analyse von Fahrkartendaten und die Anpassung der Fahrpläne zur bedarfsgerechten Verteilung der Nachfrage. Singapur nutzt ERP, um die Nachfrage preisbasiert zu verteilen. Seoul (Südkorea) optimiert mithilfe von KI die Ampelphasen, um die Belastung von Kreuzungen ohne Ausbau zu reduzieren. Los Angeles (USA) steuert 4.500 Kreuzungen von einem einzigen Rechenzentrum aus. Kopenhagen (Dänemark) priorisiert mithilfe von Fahrrad- und Wetterdaten den langsamen Verkehr während der Stoßzeiten. Diese Städte zeigen, dass die Entschärfung von Engpässen durch Daten deutlich effektiver und kostengünstiger ist als der Bau von Infrastruktur.

Damit Daten tatsächlich zu einer weichen Infrastruktur werden, benötigen Städte eine einheitliche Datenarchitektur: einen zentralen Datenknotenpunkt für urbane Mobilität; einen digitalen Zwilling für Verkehrssimulationen und -tests; eine KI-gestützte Verkehrssteuerung für Echtzeitoptimierung; und intelligente Verkehrssysteme (ITS) zur kontinuierlichen Datenerfassung. Darüber hinaus müssen sich Institutionen anpassen: die Nutzung von Daten und Simulationen in der Planung vorschreiben, den Datenaustausch zwischen Behörden und Verkehrsunternehmen fordern, APIs standardisieren und Testumgebungen für neue Verkehrsorganisationsmodelle einrichten.

Wenn weiche Infrastruktur und Institutionen kompatibel sind, können Städte den Verkehrsfluss kontinuierlich durch weiche Lösungen verbessern, ohne sich ausschließlich auf Investitionen in harte Infrastruktur zu verlassen. Durch die Nutzung von Daten zur Steuerung intelligenter Ampeln, flexibler Fahrspurzuweisung, Frühwarnsysteme und Routenvorschläge können Städte nicht nur Staus reduzieren, sondern auch die Sicherheit bei extremen Wetterbedingungen erhöhen – etwas, das harte Infrastruktur allein nicht leisten kann.

All dies führt zu einem einheitlichen Schluss: Verkehr ist kein Wettlauf mehr um den Bau von Straßen, sondern ein Wettlauf um die Erfassung und Organisation des Datenflusses. Die physische Infrastruktur bildet das Fundament, die Dateninfrastruktur die Grundlage. Städte, die Daten beherrschen, beherrschen auch die Mobilität ihrer Bürger, vermeiden die sozialen Kosten von Staus, steigern die Wirtschaftlichkeit und verbessern die Lebensqualität. Daher muss die Verkehrsplanung in modernen Städten auf einem tiefen Verständnis des Datenflusses basieren; alle physischen Engpässe müssen mithilfe von Daten beseitigt werden, bevor eine Erweiterung überhaupt in Betracht gezogen werden kann.

Quelle: https://baodanang.vn/quy-hoach-van-hanh-giao-thong-bang-du-lieu-3314724.html