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1 Einführung
Die Bundesregierung in Deutschland hat sich mit einem Reduktionsziel von 40% weniger CO2-Emissionen (1990 bis 2020) ehrgeizige Ziele für den Klimaschutz gesetzt. In China hat die Regierung als Ziel eine Energie-Effizienzsteigerung von 45% im Zeitraum 2010 bis 2020 ausgegeben.
Grundsätzlich werden mit derartigen politischen Zielsetzungen alle Emittenten betrachtet, Industrie und Gewerbe, private Haushalte, der öffentliche Bereich sowie die Mobilität von Personen und Gütern. Im nachfolgenden Beitrag soll für den Teilbereich Mobilität erörtert werden, mit welchen Ansätzen die politischen Zielsetzungen auf Teilräume übertragen werden können und welche Kontrollmöglichkeiten der Zielerreichung bestehen.
Energieeffizienzkontrolle verlangt zunächst, den Begriff Energieeffizienz zu definieren. Unter Energieeffizienz soll im Bereich des Personenverkehrs der Energieeinsatz für Mobilität pro Person und Jahr verstanden werden. In gleicher Weise kann die CO2-Effizienz definiert werden.
Anstelle der Person können auch andere Bezugsgrößen gewählt werden, z.B. die Gebäudenutzfläche eines Gebietes. Wesentlich ist dabei nur, dass eine Aggregation von Teilgebietsaussagen auf den Effizienzwert des Gesamtgebietes führt.
Der Energieeffizienzcontroller dient der Ermittlung der Istwerte, der Voraussage der Effizienzgrößen für das laufende Jahr und der Kontrolle dieser Effizienzgrößen anhand eines Zielwertes.
2 Territorialprinzip versus Consumer Responsibility Prinzip
Es werden zwei Berechnungsansätze unterschieden, Territorialprinzip und Consumer Responsibility Prinzip (CR-Prinzip). Für den Bereich „Mobilität“ sind beide Prinzipien wegen ihrer unterschiedlichen Aussagen relevant.
Bei der Berechnung der mobilitätsbedingten Emissionen nach dem Territorialprinzip wird der CO2-Ausstoß für alle Emittenten im Planungsraum ermittelt. Im Fall der Berechnung nach dem CR-Prinzip wird der CO2-Ausstoß, der von Personen verursacht wird, die im Planungsraum Aktivitäten durchführen, betrachtet.
Der Ansatz nach dem Territorialprinzip stellt im Bereich Mobilität die Verantwortung der Öffentlichen Hand in den Mittelpunkt der Betrachtungen, weil auch Verkehre in die Berechnung einfließen, die keinen funktionalen Bezug zum Teilgebiet haben (Durchgangsverkehr).
Der Ansatz nach dem Verursacherprinzip hebt hingegen bei den mobilitätsbedingten Emissionen stärker auf die Verantwortlichkeit von individuellen Personen und Unternehmen ab, indem nur die Wege im Teilgebiet betrachtet werden, die als Quellverkehr, Zielverkehr oder Binnenverkehr im Teilgebiet auftreten. Dabei gehen die Wege aber in voller Länge in die Emissionsberechnung ein.
Bild 1: Territorialprinzip und Consumer Responsibility Prinzip
Der EEC® bildet beide Prinzipien ab. Bei der Territorialmethode werden alle gebietsbezogenen Emissionen erfasst, das Summenkriterium (alle Teilflächen addiert ergeben die mobilitätsbezogenen Gesamtemissionen der Stadt) ist erfüllt, wenn die Gesamtemissionen im Gebiet diesem zugeschlagen werden.
Beim CR-Ansatz kann einem Gebiet nur die Hälfte der mobilitätsbezogenen Emissionen angelastet werden. Die andere Hälfte muss dem jeweiligen Ziel- oder Quellbezirk zugeordnet werden. Die Bedingung, dass die Summe aller Teilflächen-Emissionen die Gesamtsumme der Stadt ergibt, ist erfüllt. Zugleich entspricht die hälftige Anlastung einem Fair-Play-Prinzip.
Wenn Teilräume sehr klein sind, ist eine integrierte Aussage (Gebäude, Mobilität, regenerative Energien) nicht sehr aussagefähig, weil im Wirkungsbereich „Mobilität“ die meisten Emissionen außerhalb des Teilraums auftreten. Das Territorialprinzip ist daher nur in Anwendungen, in denen wesentliche Anteile der Wege innerhalb des Gebietes liegen, von Bedeutung.
3 Zielgrößen
Zur Kontrolle der CO2-Emissionen für ein Teilgebiet muss die Zielgröße für einen vorgegebenen Zielhorizont bekannt sein. In der Regel gibt es weder Statistiken zur Situation im Bezugsjahr auf kleinräumiger Basis noch Prognosen zur weiteren Entwicklung. Es ist daher erforderlich, mit den Methoden der Verkehrs- und Umweltplanung die Situation im Bezugsjahr über Modellrechnungen unter Nutzung von Stützpunkten einzuschätzen. Die Zielgröße baut auf dieser Schätzung auf.
In Abhängigkeit vom Ausgangszustand im Bezugsjahr wird die Zielgröße aus politischen Forderungen abgeleitet. Im Falle einer deutschen Anwendung muss das politische Ziel einer Emissionsreduktion aus dem Zustand 1990 abgeleitet werden. Wenn man den Bezugswert 1990 kennt, kann auch der Zielwert als Kontrollgröße bestimmt werden.
In Schwellenländern wie z.B. China, das mit einer signifikanten Steigerung des Komfortanspruchs der Bevölkerung rechnen muss, kann es bei der Festlegung einer Zielgröße nicht darum gehen, den Komfortanspruch in Frage zu stellen. Vielmehr soll die Zielgröße bei hohem, den westlichen Ländern ähnlichen Mobilitätskomfort durch Effizienzsteigerung erreicht werden. Konkret ist in China das politische Effizienzsteigerungsziel in Höhe des prognostizierten Wirtschaftswachstums (+45% von 2010 bis 2020) postuliert worden.
Wie dieses Ziel erreicht werden soll, ist nicht Gegenstand des vorliegenden Beitrags. Das klassische Vorgehen würde darin bestehen, dass zunächst der Bezugsfall ermittelt wird, auf den sich das politische Ziel bezieht (in Deutschland der Zustand 1990, in China der Zustand 2010). Anschließend wird geprüft, wie sich der Zustand bis zum Zieljahr verändern wird (Trendszenario). Wenn nicht zu erwarten ist, dass das Ziel mit dem Trendszenario zu erreichen ist, muss ein Maßnahmenfall definiert werden. Im Maßnahmenfall wird die Wirksamkeit der geplanten Maßnahmen ex-ante untersucht. Wenn mit den untersuchten Maßnahmen das Ziel erreicht werden kann, sind diese in einem weiteren Schritt zu beschließen.
In diesem Beitrag wird unterstellt, dass über den Trend und ggf. ein Maßnahmenbündel das Effizienzsteigerungsziel grundsätzlich erreichbar ist. Damit kann nun im Rahmen des Monitorings kontrolliert werden, ob das Ziel tatsächlich erreicht wird. Das Monitoring soll nachfolgend beschrieben werden.
4 Dynamischer Energie- und CO2-Controller EEC®
4.1 Überblick
CO2-Emissionen in einem Gebiet können nicht direkt gemessen bzw. Verursachern zugeordnet werden. Für ein CO2-Monitoringsystem bilden daher Modelle in Kombination mit dynamischen empirischen Daten die Grundlage für die Kontrolle.
Der EEC® umfasst im integrierten Ansatz das Monitoring für drei Handlungsfelder: Mobilität, Gebäudenutzung und regenerative Energieproduktion, wovon im vorliegenden Beitrag nur die Mobilität näher betrachtet wird. Der Teil Mobilität wieder setzt sich aus dem Verkehrsmodell, dem Energie- / CO2-Modell, den dynamischen Anpassungsmodellen, dem Prognosemodell, dem Datenarchiv und dem Reporting zusammen.
Die Kontrolle bezieht sich auf das Unterschreiten eines vorgegebenen Jahreshöchstwertes (Jahreszielwert). Die mobilitätsbezogenen CO2-Emissionen des Teilgebiets werden stündlich berechnet ( der Stundenrhythmus ergibt sich aus der Modellcharakteristik), anschließend auf Tageswerte aggregiert und mittels einer Prognose auf den zu erwartenden Jahres-Istwert hochgerechnet. Dieser hochgerechnete Wert wird mit dem Jahreszielwert täglich verglichen
Bild 2: EEC®, Systemaufbau
Für die Prognose werden im ersten Jahr Vorbelegungsdaten des Archivs verwendet. Während des Betriebs werden diese Daten durch die Ist-Daten des laufenden Jahres ausgetauscht. Im Archiv werden alle Daten so abgelegt, dass sie einer späteren vertiefenden Auswertung und einer Verbesserung der Vorbelegungsdaten zur Verfügung stehen.
4.2 Makroskopisches Verkehrsmodell
4.2.1 Modell
Das makroskopische Modell hat die Aufgabe, die verkehrlichen Vorbelegungs-Kenngrößen im Planungsraum nach dem Territorialprinzip und die nutzerbezogenen Kenngrößen nach dem CR-Prinzip zu liefern. Zur Erstellung dieser Vorbelegungsdaten gelangt ein klassisches makroskopisches Verkehrsmodell unter Nutzung von VISUM der PTV AG zum Einsatz. Mit diesem Modell wird der Zustand im Ausgangsjahr berechnet.
Das Verkehrsnachfragemodell bezieht sich auf den Personenverkehr an einem durchschnittlichen Werktag. Es liefert linkbasierte Belastungen q und mittlere Geschwindigkeiten v für die Verkehrswegenetze im Planungsraum (Territorialprinzip) und O-D-Routen mit linkbasierten mittleren Geschwindigkeiten für die Personen, die Aktivitäten im Planungsraum durchführen (CR-Prinzip).
Für die Berechnung der verkehrlichen Kenngrößen und für die Emissionsberechnungen werden Stundenwerte verwendet. Aus den Ausgangsdaten für den Werktagsverkehr werden dazu in zwei Arbeitsschritten die linkbasierten Vorbelegungswerte für 8.760 Stunden eines Jahres abgeleitet.
Dem Energiemodell stehen im Falle des Straßennetzes als linkbasierte Attribute der Straßentyp, die Verkehrsstärken, differenziert nach Fahrzeugarten und die mittleren Geschwindigkeiten je Fahrzeugart zur Verfügung. Im Falle des Öffentlichen Verkehrsnetzes warden die Belegungen der Kanten mit Fahrgästen, Zugarten und Bustypen an das Emissionsmodell weitergegeben.
4.2.2 Dynamische Datenbasis Verkehr
Die linkbasierten Vorbelegungsdaten werden mit Hilfe von dynamischen Verkehrsdaten (q, v, Fahrzeugarten) im Bereich des Straßenverkehrs korrigiert. Dazu sind Verkehrssensoren vorgesehen. Die Daten werden voraussichtlich in 6-Minuten-Intervallen an einen Kommunikations-Server per Funk geleitet, wo sie über eine definierte Schnittstelle abgerufen werden können.
Für den Öffentlichen Verkehr könnte eine ähnliche dynamische Datenbasis entwickelt werden. In der vorliegenden Version ist diese Möglichkeit jedoch nicht realisiert. Hier wird unterstellt, dass das Ergebnis der Modellrechnung der Realität entspricht.
Für das Makromodell im Bereich Straße werden die 6-Minutenintervalle zu einer Stunde aggregiert. Es ist zu erwarten, dass die Vorbelegungswerte nicht mit den realen Werten übereinstimmen. Zur Korrektur und Anpassung der Vorbelegungswerte wurde – wieder auf Linkbasis - ein einfacher Korrekturalgorithmus entwickelt, der auf alle Straßenabschnitte, die nicht über Sensoren verfügen, angewendet wird. Alle wesentlichen Daten werden im Archiv gespeichert, jeweils unterschiedlich für die Berechnung nach dem Territorialprinzip und nach dem CR-Prinzip. Damit kann parallel vielfältig ausgewertet werden, z.B. um die Modelle weiter zu verbessern.
4.3 Mikroskopisches Verkehrsmodell
Eine wesentliche Rolle im Hinblick auf die Qualität der Aussagen kommt der korrekten Emissionsberechnung für den straßengebundenen Verkehr zu. Als wesentliche zusätzliche Einflussgrößen, die nicht über das Makromodell geliefert werden können, sind Beschleunigungs-, Bremsvorgänge und Stausituationen auf der mikroskopischen, dass heißt auf Fahrzeugebene, von Bedeutung. Diese werden mit Hilfe des Mikrosimulationsmodells Citynet ermittelt und der Emissionsrechnung zur Verfügung gestellt.
Als Datenbasis für die Mikrosimulation werden die statischen Wegenetzdaten, die Abbiegewahrscheinlichkeiten aus der Makromodell-Berechnung, Vorfahrtregelungen, zulässige Höchstgeschwindigkeiten, die bereits erläuterten dynamischen Querschnittsdaten aus lokalen Messungen sowie die Steuerungsdaten der Lichtsignalanlagen genutzt. Ergänzend können Verkehrsablaufdaten für Einzelfahrzeuge (Beschleunigungen Verzögerungen, ortsabhängige Geschwindigkeiten) zu Vergleichszwecken und zur Verbesserung des Simulationsmodells herangezogen werden.
Die Grundannahme des Modells ist, dass sich ein Einzelfahrzeug entsprechend vorgegebener deterministischer und stochastischer Verhaltensparameter unter Berücksichtigung der Umgebung, dass heißt der umgebenden Fahrzeuge sowie Eigenschaften der Straße, im Netz bewegt. Berücksichtigt werden dabei Vorfahrtsregelungen, Lichtsignalsteuerung, zulässiger Höchstgeschwindigkeit etc. Die Verteilung der Fahrzeuge im Netz wird durch eine Abbiegewahrscheinlichkeit an den Knoten auf Grundlage der Daten aus dem Makro-Modell abgebildet.
Bild 3: Abbildung einer Kreuzung im Mikrosimulationsmodell
Dies bedeutet, dass sich die Fahrzeuge auf den einzelnen Strecken nach einem festgelegten Algorithmus bewegen und an Knotenpunkten entsprechend vorgegebener Wahrscheinlichkeiten abbiegen. An den Stellen im Straßennetz, wo Messdaten vorliegen, erfolgt ein Abgleich der Simulation mit den aktuell gemessenen Daten auf der Grundlage der Anzahl an Fahrzeugen. Fahrzeuge werden an diesen Stellen aus der Simulation entfernt oder auf Basis eines Algorithmus, der die Einfügeposition und -geschwindigkeit ermittelt, mit an die Verkehrssituation angepassten Eigenschaften generiert und in die Simulation eingefügt; mittlere Geschwindigkeiten und mittlere Auslastungen werden indirekt angepasst.
Der Mikromodellansatz liefert nach außen zunächst als aggregierte Aussage den „aktuellen Level of Service“ der letzten 5 Minuten. Für die Emissionsberechnungen werden die Simulationsdaten zusätzlich hinsichtlich der Fahrzeiten, des Geschwindigkeitsverlaufs und des Fahrtverlaufsrauschens ausgewertet. Diese Daten gehen in die Emissionsberechnungen zusätzlich ein.
Als Kontrollgrößen werden Beschleunigungs- und Verzögerungsvorgänge sowie die Geschwindigkeitsverläufe längs der Strecke aus Messfahrten genutzt.
Alle relevanten Informationen werden für die 8.760 Stunden eines Jahres im Archiv gespeichert und stehen weiteren Auswertungen zur Verfügung.
4.4 Energieverbrauchs- und CO2-Emissionsmodell
Das Energieverbrauchs- und CO2-Emissionsmodell für den Bereich Mobilität liefert Ergebnisse für den Individualverkehr und den öffentlichen Verkehr.
Bild 4: Aufbau des Energieverbrauchsmodells für Mobilität
Es wird nach Straßenkategorien in Kombination mit zugeordneten Fahrzeugflotten unterschieden. Mithilfe der Temperaturmessung werden die Mehrverbräuche bei Kaltstarts und bei Betrieb der Klimaanlage ermittelt.
Die für die Berechnungen notwendigen stündlichen Verkehrsdaten sowie Streckenparameter werden extern in einem makroskopischen (u.a. Verkehrsbelastung und durchschnittliche Geschwindigkeit) sowie für eine differenziertere Betrachtung in einem mikroskopischen Verkehrsmodell (analog zum makroskopischen Modell, jedoch ergänzt durch Beschleunigungswerte) generiert und in das Modell importiert. Ferner werden durchschnittliche Außentemperaturen im Planungsraum aus Wetterstatistiken entnommen oder von Wetterstationen abgerufen.
Einen weiteren wesentlichen Einflussfaktor für die Energie- und Emissionsberechnung stellt die Flottenzusammensetzung dar. Um der Tatsache gerecht zu werden, dass sich die verschiedenen Fraktionen der Fahrzeugflotte durch unterschiedliche Jahreskilometerlaufleistungen auszeichnen, werden die im Untersuchungsraum gemeldeten Fahrzeuge (statischer Bestand) mit der jeweiligen fraktionsspezifischen Laufleistung gewichtet in den dynamischen Bestand überführt.
Nicht zuletzt beeinflussen die Verkehrsablaufbedingungen den Energieverbrauch maßgeblich. Neben den festgelegten Betriebsparametern (Querschnitt, Vorfahrtregelung/Signalsteuerung, zulässige Höchstgeschwindigkeit, …) ist die Dynamik des Verkehrsablaufs von entscheidender Bedeutung. Diese ist u.a. gekennzeichnet durch kapazitive Parameter (z.B. Stau) aber auch durch das individuelle Fahr-/Beschleunigungsverhalten. Entsprechende Kenngrößen werden aus der Mikrosimulation entnommen, oder können direkt mittels Fahrprofilmessungen vor Ort erfasst werden. Die Fahrprofilmessungen werden dann zur Kalibrierung des Modells herangezogen.
Ein weiterer wesentlicher Parameter, der den Treibstoffverbrauch der Fahrzeuge beeinflusst, ist die Umgebungstemperatur. Je niedriger die Umgebungstemperatur, umso höher ist der Zusatzverbrauch in der Warmlaufphase des Motors. Dementsprechend wird zum einen die Außentemperatur und zum anderen die Standdauer des Fahrzeugs in der Berechnung berücksichtigt. Die durchschnittlichen Standzeiten der Fahrzeuge und deren zeitliche Verteilung über den Tag werden dabei aus Statistiken entnommen.
Bild 5: Einfluss des Kaltstarts auf den Kraftstoffverbrauch
Das Energieverbrauchs- und CO2-Emissionsmodell für den öffentlichen Verkehr nutzt auf der einen Seite Daten aus dem makroskopischen Verkehrsmodell, wie die Streckenlänge, Anzahl- und Art von eingesetzt n Fahrzeugen sowie Passagierzahl. Auf der anderen Seite werden spezifische Energieverbrauchs- und Emissionswerte der verschiedenen Fahrzeugarten (Nahverkehr Bahn, Metros, Busse verschiedener Bauarten und Taxen) verwendet.
Alle Emissionsberechnungen liefern richtungsstreckenbezogene stündliche Emissionswerte.
In der ersten Stufe der Berechnung, werden der Endenergieverbrauch und die daraus resultierenden CO2-Emissionen kalkuliert. In der zweiten Stufe werden mithilfe von energieträgerspezifischen Faktoren die primärenergiebezogenen Werte ermittelt.
4.5 Jahresprognose
Das Monitoring bezieht sich auf die Einhaltung eines Jahreszielwertes. Es muss daher aus den aktuellen Daten im Laufe eines Jahres ein aktueller Prognosewert ermittelt werden, der mit dem Jahreszielwert verglichen werden kann.
Für diese Problemstellung wurde eine einfache Lösung gewählt: Im ersten Jahr werden für die bereits vergangene Zeit die aktuellen bzw. korrigierten Vorbelegungswerte verwendet. Für die verbleibende Zeit im Jahr werden die Vorbelegungsdaten des Archivs genutzt.
Die Zeitreihe der Jahresprognosen wird ebenfalls im Archiv gespeichert.
5 Anwendung des EEC® am Beispiel von Hongqiao / Shanghai
5.1 Gebietscharakterisierung
Hongqiao liegt im Südwesten der Megacity Shanghai direkt westlich des bestehenden Flughafens gleichen Namens. Zwischen dem Flughafen und dem eigentlichen Gewerbegebiet zwängt sich noch ein großer Bahnhof, an dem 5 Metrolinien, eine Maglev-Linie und der schienengebundene Nah- und Fernverkehr zusammenkommen. Hongqiao ist ferner über drei Seiten an das Autobahnnetz von Shanghai angebunden (Abbildung 6).
Hongqiao wird als Stadtteil in drei Stufen entwickelt. Die folgenden Ausführungen beziehen sich auf Stufe 1, die sich im Aufbau befindet. Nach den Planungen sollen in diesem Gebiet einmal knapp 60.000 Personen arbeiten. An Besuchern, zum Einkaufen und für Unterhaltungsveranstaltungen erwartet man durchschnittlich täglich mehr als 80.000 Personen.
Bild 6: Masterplan Hongqiao, erste Stufe der Entwicklung
Das Straßennetz im Gebiet ist – wie bei chinesischen Planungen üblich - großzügig dimensioniert. Die Nord-Süd-Achse wie auch die Ost-West-Achse weisen dreistreifige Richtungsfahrbahnen auf; die Nebenstraßen sind vierstreifig. Hinsichtlich des Öffentlichen Verkehrs wird das Gebiet von lokalen Buslinien erschlossen. Für den Fahrradverkehr gibt es ein eigenes, vom allgemeinen Verkehr bgesetztes Netz. Auch dem Fußgängerverkehr ist ein eigenes Wegenetz zugeordnet. Ein überdachter Skywalk verbindet auf der +1-Ebene den Verkehrshub mit dem Zentrum des neuen Dienstleistungsgebietes.
Die Parkplätze für Pkw und teilweise auch für Fahrräder sind überwiegend auf der -1-Ebene der Gebäude untergebracht. Weitere Fahrradabstellplätze sind auf der Ebene 0 angeordnet. Besondere Restriktionen, die das Langzeitparken einschränken, sind bisher nicht vorgesehen.
Da die Wege vom Verkehrshub zu den außenliegenden Baublöcken über eine zumutbare Fußwegentfernung hinausgehe, sind Leihfahrräder am Verkehrshub verfügbar, die nach dem DB System Rent-a-Bike vermietet werden sollen.
Der chinesische Projektträger hat als politische Zielvorgabe einen Modal Split von 80:20 (Öffentlicher Verkehr zu motorisiertem individuellen Verkehr) vorgegeben.
5.2 Bezugsgröße und Zielgröße
In China soll sich – wie erwähnt - nach dem Willen der Zentralregierung die Energieeffizienz parallel zu dem erwarteten BSP-Zuwachs 2010 bis 2020 von 45% entwickeln.
Die Entwicklung der auf die Einwohner von Shanghai bezogenen CO2-Emissionen für den bodengebundenen Verkehr (Anteil an den gesamten mobilitätsbezogenen CO2-Emissionen ca. 34%; demgegenüber Schiffsverkehr 47% und Luftverkehr 19%) ist gegenwärtig von einem rasanten Anstieg geprägt. 2009 lag der Wert schon in der Größenordnung westlicher Großstädte (siehe BINIOK 2010), im Wesentlichen noch nicht Folge einer hohen privaten Motorisierung sondern Ausdruck ineffizienter Fahrzeuge (Mopeds, Pkw, Taxen, Lkw und Busse).
Bild 7: Entwicklung der personenspezifischen CO2-Emissionen für Mobilität (nur bodengebundener Verkehr) in Shanghai 1995 bis 2007 und Prognose (Quelle: Statistical Yearbook Shanghai, 2010 und XIE SHI-CHEN: The energy related carbon dioxide emission inventory and carbon flow chart in Shanghai City, China Environmental Science, 2009)
Im Trend werden zahlreiche weitere, teilweise auch gegenläufige Entwicklungen erwartet. Das angepeilte BIP-Wachstum wird sich in einer Einkommensverbesserung ähnlicher Größenordnung niederschlagen. Es ist anzunehmen, dass sich die strategischen Mobilitätskennziffern wie Wegeaufkommen pro Tag, motorisierte Mobilität, privater Motorisierungsgrad und Fahrtweiten der motorisierten Fahrten in den nächsten 10 Jahren an die Werte westlicher Megacities annähern werden („Trendwert“).
Diese Annahme soll der Ausgangspunkt für die Ableitung der Zielgröße sein. Die Zielgröße genügt dann der politischen Zielsetzung, wenn damit gegenüber dem Trendwert eine Effizienzsteigerung um 45% erreicht wird. D. h., dass der Energieaufwand für Mobilität um min-45% niedriger liegen soll als der Trend.
Im konkreten Anwendungsfall von Hongqiao muss noch die spezielle Bezugsgröße berücksichtigt werden. Sie wird hier als Nutzfläche im Gewerbegebiet definiert. Der Gesamtenergieverbrauch und die Gesamtemissionen aus Mobilität haben somit hier die Dimension [kWh/m2/a] bzw. [kgCO2/m2/a].
5.3 Stützung der Modelle durch Messfahrten
Die Vorbelegungswerte aus den Modellrechnungen werden wesentlich durch die Parameter zum Energieverbrauch und den Emissionen der straßengebundenen Fahrzeugflotte bestimmt. Ein Kompendium, wie es in Deutschland mit dem HBEFA vorliegt, gibt es nicht in Shanghai. Um hier zu einer besseren Absicherung des Verkehrs- und Energiemodells zu kommen, wurden Messfahrten im Umfang von ca. 2.000 km in Shanghai durchgeführt, bei denen drei Datenarten erfasst wurden: Tracking-Daten, Fahrtverlaufs- und Verbrauchsdaten in ¼ Sekunden Intervallen sowie die befahrenen Straßentypen. Die Systematik der Auswahl von Messfahrten leitete sich dabei aus den Wegen des Verkehrsmodells und ihrer zeitlichen Verteilung ab.
Bild 8: Verteilung der Durchschnittsgeschwindigkeit (Quelle: YANG, X. Dissertation (in Vorbereitung), Universität Duisburg-Essen, 2010)
Die Grafiken zeigen aggregierte Auswertungsergebnisse, die in differenzierterer Form Eingang in die Verbesserung der Verkehrs- und Energieverbrauchsmodelle finden.
Bild 9: Verteilung des durchschnittlichen Treibstoffverbrauchs (Quelle: YANG, X. Dissertation (in Vorbereitung), Universität Duisburg-Essen, 2010)
Mit diesen Daten werden die wesentlichen Parameter des Fahrtverlaufs ermittelt und für eine Verbesserung des Makro- wie des Mikro-Modells eingesetzt. Für die Verbesserung der Emissionsberechnung werden ferner zurzeit Testzyklen definiert und Testbedfahrten mit einer repräsentativen Anzahl von Fahrzeugen durchgeführt.
5.4 Sensorik
Verkehrssensoren
Die stündlichen Emissionsbilanzen des EEC basieren im Bereich Straße auf Verkehrssensoren, auf den dynamischen Ergebnissen der Mikrosimulation (Territorial-Prinzip), auf den mit den Messwerten korrigierten Erwartungswerten aus dem Makromodell (CR-Prinzip) sowie auf den Ergebnissen der Temperaturmessungen. Die Emissionsberechnung für den Bereich des öffentlichen Verkehrs beruht auf den Fahrplänen und eingesetzten Bus-Arten und Zug- Arten.
Wesentlicher Nutznießer der Messstellenergebnisse ist dabei das mikroskopische Simulationsmodell, das daraus die wichtigen emissionsbestimmenden Parameter des Fahrtablaufs ableitet.
Bild 10: Messstellenplan
Innerhalb des Teilgebiets werden auf Kosten der Entwicklungsgesellschaft von Hongqiao mehrere Messstellen eingerichtet. Auf den umgebenden Autobahnen ist die Messstelleneinrichtung Aufgabe der Straßenverwaltung, weshalb es derzeit noch nicht klar ist, wie viel und wo Messstellen zukünftig verfügbar sein werden.
Jede Richtungsmessstelle erfasst fahrstreifenbezogen die Verkehrsstärke, differenziert nach Fahrzeugarten und die Geschwindigkeit der Fahrzeuge. Diese Daten werden lokal durch das Messgerät zu 6-Minuten-Intervallen aggregiert und im 6-Minuten-Takt über die Luftschnittstelle an einen Kommunikationsserver gesendet.
Temperaturmessstellen
Das Energie- und CO2-Modell im Bereich Straßenverkehr benötigt die mittlere stündliche Gebietstemperatur. Es ist dazu vorgesehen, eine repräsentative Temperaturmessstelle innerhalb des Planungsraums zu verorten.
Die Daten werden lokal zu Stundenmittelwerten aggregiert und ebenfalls über die Luftschnittstelle im Stundenrhythmus an den Kommunikationsserver gesendet.
5.5 Reporting Konzept
Eine wesentliche Funktion des EEC® stellt die Reporting-Aufgabe dar. Sie ermöglicht den Zugang der Öffentlichkeit zu den wichtigsten täglichen Ergebnissen sowie zu den Prognosen über Internet.
Bild 11:Beispiel für das Reporting des Energieverbrauchs
Es werden der bis zum Abfragezeitpunkt aufgelaufene Energieverbrauch (Primärenergie) („Ist“) sowie die Jahresprognose dargestellt. Das rote Dreieck (Abbildung 11) markiert den Zielwert für das laufende Jahr, der möglichst unterschritten werden sollte. Die blaue Säule ist in zwei Bereiche unterteilt: Der untere dunkelblaue Bereich gibt den Verbrauch bis zu der aktuellen Stunde des laufenden Jahres an; Der hellblaue Bereich stellt die weitere Prognose bis zum Ende des Jahres dar.
Neben den hochaggregierten, nach räumlichen Einheiten und nach Handlungsfeldern differenzierten Ergebnissen werden auch netzbezogene und gebäudebezogene Ergebnisse dargestellt.
Der EEC® nutzt dazu Open Source Produkte, für die Infrastruktur Open Street Map, für die Datenbank (PostgreSQL mit PostGIS-Erweiterung) und für die Darstellung von Ergebnissen TerraView, eine Entwicklung der brasilianischen Raumfahrtbehörde. Der Prototyp EEC® wurde erstellt durch Modifizierung des C++-Codes der Kernbibliothek TerraLib mit dem GUI- Frontend TerraView. Das Betriebssystem ist LINUX. Die zentrale Datenbank des EEC®- Servers kann über das Web abgefragt und beschrieben werden. Die Software ist in Haskell und C++ geschrieben. Das Reporting erfolgt über das Web mit freiem Zugang (Vorschlag des deutschen Teams). Der Prototyp für das Web-Reporting wurde als auf Haskell basierender Applicationserver auf Happstack-Grundlage erstellt, der im Wesentlichen dieselben Elemente wie im Fat Client enthält. Die Datenbanken sind über das Web zugreifbar. PTV, ISS, TRC, AVISO und TraffGoRoad können den erforderlichen Datenaustausch mit den jeweiligen Modellen vornehmen.
Diskutiert wird, die täglichen Ergebnisse gut ablesbar an prominenter Stelle im Planungsraum zu visualisieren. Denkbar sind Leuchtanzeigen an den Gebäuden, oder im Gebiet verteilte Informationssäulen.
Ein Beispiel für Reports zeigt die nachfolgenden Grafik. Der aktuelle Stand der Entwicklung ist über den Link http://132.252.107.146:8080/ abrufbar.
Neben den hochaggregierten, nach räumlichen Einheiten und nach Handlungsfeldern differenzierten Ergebnissen werden auch netzbezogene und gebäudebezogene Ergebnisse dargestellt.
Bild 12: Straßennetz- und gebäudebezogenes Reporting (Quelle: Forschungsprojekt Shanghai des BMBF (FKZ 01LG0514A1))
Die dynamische Datenbasis ermöglicht viele weitere, auch unter wissenschaftlichen Aspekten interessante Analysen. Insofern wird über die Laufzeit des Projekts – neben der Frage, inwieweit die Klimaschutzziele erreicht werden - ein wertvoller Datenbestand aufgebaut, der gemeinsamen Auswertungen offensteht.
6 Schlussbemerkungen
Mit der Entwicklung des EEC® ist ein interessanter Weg beschritten worden, ein Teilgebiet einer Stadt hinsichtlich des Energieverbrauchs, der CO2-Emissionen und der regenerativen Energieerzeugung dynamisch, d.h. im Stundentakt, zu kontrollieren. Die Entwicklungsgesellschaft von Hongqiao / Shanghai hat Mut bewiesen, indem sie den Nachweis der Wirksamkeit von vertraglichen Festlegungen mit privaten Investoren einerseits und den staatlichen Stellen, die für das Verkehrswesen zuständig sind, gefordert hat. Das deutsche Forschungsteam und der Forschungspartner in Shanghai haben sich mit Interesse an die Aufgabe gemacht, Wege zur Quantifizierung von Low Carbon Zielen und zu deren Kontrolle zu entwickeln.
Der EEC® ist zum Zeitpunkt der Erstellung des Berichts als Prototyp weitgehend entwickelt. Die Sensorik muss aber noch beschafft und angeschlossen werden. Erst dann wird die Frage, wie gut die ex-ante Berechnungen waren, geklärt werden können. Der Betrieb des IT- Systems während der Projektlaufzeit wird weitere wertvolle Erkenntnisse, u.a. über das reale Nutzerverhalten, bringen.
Danksagung
Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen FKZ 01LG0514 im Rahmen des Programms „nachhaltige Entwicklung der Megastädte von morgen Fokussierung auf Energie- und klimaeffiziente Strukturen in urbanen Wachstumszentren“ gefördert. Die Verantwortung liegt beim Autor.
7 Literatur
7.1 Bücher
[1] BRUNNER U. (2001): Energieverbrauch im Schienenverkehr (im Auftrag des Bundesamtes für Energie), Zürich.
[2] BALTES, H.; DROBEK, S.; GRIESENBROCK, K.; SCHÖNHARTING, J. (2008): Mobilität in der Metropole Ruhr im Vergleich mit anderen Metropolen, Endbericht, Essen.
[3] INFRAS (2010): HBEFA, Handbuch für Emissionsfaktoren Version 3.1, Bern.
[4] IFEU (2006): Daten- und Rechenmodell: Schadstoffemissionen aus dem motorisierten Verkehr in Deutschland 1960 - 2030, Software TREMOD – Transport Emission Estimation Model; (im Auftrag des Umweltbundesamtes); Update 2006, Dessau/Heidelberg.
[5] XIE SHI-CHEN (2009): The energy related carbon dioxide emission inventory and carbon flow chart in Shanghai City, China Environmental Science.
7.2 Schriftreihen
[6] BMVBS: Mobilität in Deutschland (MiD) 2008, Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, Berlin, 2010.
[7] KOPPE, K. et al: CO2-Emissionsminderung im Verkehr in Deutschland - Mögliche Maßnahmen und ihre Minderungspotenziale. Ein Sachstandsbericht des Umweltbundesamtes, Dessau-Roßlau, 2010.
[8] SHANGHAI MUNICIPAL STATISTICS BUREAU & NBS SURVEY OFFICE IN SHANGHAI. Shanghai Statistical Yearbook, 2010.
[9] SrV: Verkehrserhebung „Mobilität in Städten – SrV“. Städtevergleich 2008, Technische Universität Dresden, 2008.
[10] UMWELTBUNDESAMT: Daten zum Verkehr. Ausgabe 2009, Umweltbundesamt Dessau 2009.
[11] UMWELTBUNDESAMT: Daten zur Umwelt – Umweltzustand in Deutschland: CO2- Emissionen nach Quellkategorien, Umweltbundesamt Dessau-Roßlau, 2009.
[12] UMWELTBUNDESAMT: 2007: Klimaschutz in Deutschland: 40%-Senkung der CO2- Emissionen bis 2020 gegenüber 1990, Umweltbundesamt, Dessau, 2007.
7.3 Nicht veröffentlicht
[13] BINIOK, K. (2010): Energieeffizienter Verkehr in deutschen Städten; eine Auswertung der Verkehrserhebung „Mobilität in Städten – SrV 2008“ der TU Dresden bezüglich Energieeffizienz im Verkehr. Essen.
[14] WESSELY A., WOLTER, St. (2010): Energieverbrauch und CO2-Emissionen in Essen 1990, 2008 und 2020. Zwischenbericht 1/2010 zum Projekt Klimakultur in Essen, Essen.
[15] YANG X. (2010): Dissertation (in Vorbereitung), Universität Duisburg-Essen, Essen. |
