ROdEM stellt ein Simulationsmodell zur Optimierung der Raumnutzungsverteilung bei minimalen Kfz-Emissionen dar und erlaubt es darüber hinaus, die immissionsseitigen
Wirkungen der Optimierung zu beurteilen. Das Modell umfasst die Raumstrukturgegebenheiten eines Gebietes, die gesamte Verkehrsnachfrage- und Angebotsmodellierung im Personen- und Güterverkehr, die Emissions- und Immissionsberechnung und einen übergeordneten Optimierungsalgorithmus. Damit steht ein flexibles Werkzeug für eine integrierte Raum-, Verkehrs- und Umweltplanung zur Verfügung, bei dem die Reduktion von Energieverbrauch (klimarelevant) und Schadstoffbelastungen (lokale Luftgüte) oberste Priorität hat

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1 Allgemeines

1.1 Hintergründe

Die Raum- und Verkehrsplanung ist ein wesentliches Instrument, um die Verkehrsnachfrage und damit auch indirekt Energieverbrauch, Treibhausgas-, Schadstoff- und Lärmemissionen langfristig zu beeinflussen. Dem entsprechend ist in Österreich eine optimierte Raumplanung in nahezu allen umweltpolitischen Programmen der Bundesregierung als Maßnahme niedergeschrieben und teilweise auch in der Gesetzgebung zu finden (zB ROG 1974 [1]). Die Bedürfnisse an die Infrastruktur sind allerdings hoch komplex, was sich auch in den unterschiedlichen, teilweise gegenläufigen Zielen für die Raumplanung widerspiegelt. Zu den Zielen gehört beispielsweise bestmögliche Erreichbarkeit und Gewährleistung einer hohen Mobilität für alle Menschen, minimale Verkehrserzeugung mit minimalen Schadstoff- und Treibhausgasemissionen, Verlagerung unvermeidbarer Schadstoff- und Lärmemissionen in unkritische Gebiete und das bei möglichst geringen Infrastrukturkosten.

Eine wesentliche Verbesserung auf dem Weg zu einer nachhaltigen Raumentwicklung wäre die frühe und intensive Auseinandersetzung mit den Wirkungen der geplanten Raumnutzungen sowie die Analyse der Wechselwirkungen zwischen Raum-, Verkehrs- und Umweltplanung. Dabei sollte das Ziel eine voll integrierte Raum- und Verkehrsplanung sein, bei der die gegenseitigen Wechselwirkungen zwischen räumlicher Nutzungsverteilung und vorhandenem Verkehrsangebot als ein komplexes System begriffen werden. Dafür fehlt ein praxisnahes Planungstool, das die Zusammenhänge von Raumnutzungsänderungen, Verkehrsentwicklung und damit zusammenhängenden Umweltauswirkungen als sich gegenseitig beeinflussende Variablen begreift und diese vor allem im erforderlichen Planungsmaßstab der örtlichen Raumplanung zu modellieren im Stande ist.

1.2 Ziele für ROdEM

Mit ROdEM wird ein Planungstool zur Optimierung der Raumnutzung für minimale Verkehrsemissionen geschaffen, das in der Optimierung bestimmte Randbedingungen und Einschränkungen aus Sicht der bestehenden Raumnutzung und der Schadstoffimmissionen in Form von lokalen Immissionsgrenzwerten berücksichtigt. Das Modell für emissionsseitige Optimierungsprozesse in der Raumplanung besteht aus einer Kette von Teilmodellen aus mehreren Fachbereichen, von der Verkehrserzeugung bis zur Emissions- und Immissionsmodellierung. Im Projekt wurde ein durchgängiger Modellierungsprozess entwickelt und eine Optimierungsroutine sowie Benutzeroberfläche ergänzt. Der Innovationsgehalt des Projektes liegt neben der Weiterentwicklung der Teilmodelle, vor allem in der konsistenten Verknüpfung der Verkehrs- und Schadstoffmodellierung mit der Integration eines Optimierungsalgorithmus zur modelltechnischen Beeinflussung der Raumstrukturverteilung mit dem Ziel der Emissionsminimierung. Darüber hinaus werden mit ROdEM folgende wissenschaftliche Ziele verfolgt:

- Bereitstellung eines neuartigen Planungswerkzeuges mit dem Potenzial, eine Verbesserung in der Planung und Beratung im Bereich der Raum-, Verkehrs- und Umweltplanung zu bewirken.

- Beeinflussung der örtlichen Raumplanung als wesentliche Entscheidungsebene, wobei der Ansatz grundsätzlich auf allen Entscheidungsebenen, namentlich auch auf Landes- oder Bundesebene, anwendbar ist.

- Berücksichtigung aller Verkehrsteilnehmer (MIV, ÖV, Rad, Fuß) im Modellzyklus.

- Verwendung von Raumstrukturgrößen wie beispielsweise Anzahl von Einwohnern und Arbeitsplätzen als endogene (bzw. zu optimierende) Variable im Modell.

- Integration der Wirkungsmodellierung von Kfz-Schadstoffemissionen sowie -Immissionen in einem durchgängigen Modellzyklus. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, ortsbezogen konkret die Überschreitungsbereiche beispielsweise in einem Luftgütesanierungsgebiet gemäß Immissionsschutzgesetz-Luft (IG-L 1997 [2]) auszuweisen und somit die zulässigen Emissions- und Immissionszuwächse zu definieren und im Optimierungsablauf zu berücksichtigen.

- Verwendung verschiedener Zielgrößen wie beispielsweise NOx, NO2, PM, HC und CO bzw. deren Kombinationen zur Optimierung der Raumnutzungsverteilung.

- Prüfung der zeitlich differenzierten Modellierung der Verkehrsnachfrage in Form von Stundenzeitscheiben zur besseren Berücksichtigung von Stauerscheinungen.

- Optimierung der räumlichen Auflösung des Kaltstartmodells in dem Netzwerk- Emissionsmodell NEMO (Network Emission MOdel) für eine realistische Ermittlung der Emissionsänderungen auf kleinräumigen Straßensegmenten. Bestimmung der typischen Kalt- und Kühlwasser-Temperaturverteilungen der Kfz-Flotte für die unterschiedlichen Raumnutzungsarten aus der Verteilung der Parkzeiten und der Weglängenverteilung als Funktion der Umgebungstemperatur.

2 Der Modellansatz

2.1 Grundlage

Ein geeigneter Ansatz für die integrierte Raumnutzungs- und Verkehrsmodellierung auf Ebene der örtlichen Raumplanung wurde von SCHILLER (2007 [3]) an der TU Dresden entwickelt. Dabei werden die Wechselwirkungen zwischen quantitativer Raumnutzung, deren Lagegunst sowie Verkehrsnachfrage und Angebot modelliert. Schiller lässt eine die normative Raumplanung unterstützende Modelltheorie entstehen, in der vorhandene Freiheitsgrade (Grenzen und Freiräume) der Raumnutzung verwendet werden, um mögliche Strukturgrößen (Einwohner, Arbeitsplätze, Verkaufsflächen) innerhalb dieser Freiheitsgrade aus verkehrsplanerischer Sicht zu optimieren.

Für ROdEM lag die wissenschaftliche Herausforderung in der Erweiterung des Ansatzes von SCHILLER (2007 [3]) zur Integration der Emissionsmodellierung mit verschiedenen Zielgrößen wie Treibhausgasemissionen, NOx, NO2, PM, HC und CO oder auch gewichtete Kombinationen dieser Komponenten. Als nicht variable Randbedingungen können darüber hinaus in jeder Raumeinheit des Modells maximale Emissionszunahmen definiert werden, die aus der Randbedingung der lokalen Einhaltung der Luftgütegrenzwerte (also der Immissionsgrenzwerte) sowie der Existenz von Luftgütesanierungsgebieten abgeleitet werden.

2.2 Modellprinzip

Die nachfolgende Grafik (Bild 1) zeigt das Modellprinzip mit den Teilmodellen und deren Verknüpfungen sowie die wesentlichen Modellinputs und Outputs in stark vereinfachter Form.

Bild 1: ROdEM Modellprinzip

Kern von ROdEM ist ein makroskopisches Verkehrsnachfrage- und Angebotsmodell bei dem die Raumstruktur mittels einzelner Flächeneinheiten als Ausgangs- und Zielort von Verkehrsströmen modelliert wird. Dabei bildet das simultane Verkehrsnachfragemodell EVA (entwickelt an der TU Dresden, http://www.theoretische-verkehrsplanung.de) die Schritte Verkehrserzeugung, Verteilung/Zielwahl und Aufteilung/Verkehrsmittelwahl ab. In Kombination mit dem Routenwahl- und Umlegungsmodell VISUM (entwickelt von der PTV AG, Karlsruhe, http://www.ptv.de/) steht ein durchgängig konsistenter Modellansatz zur Ermittlung von Netzbelastungen für alle gängigen Landverkehrsmittel zur Verfügung. Wesentlich bei der Modellierung ist, dass durch den iterativen Vorgang von der Verkehrserzeugung über die Verteilung, Aufteilung sowie Routenwahl und Umlegungen ein Nutzergleichgewicht zwischen Verkehrsangebot und Nachfrage ermittelt wird. In ROdEM werden über den Ansatz von SCHILLER (2007 [3]) die Raumstrukturgrößen (z.B Einwohner, Arbeitsplätze, Verkaufsflächen) nicht mehr als fix vorgegebene Größen sondern als endogene, innerhalb festgelegter Grenzen variable Einflussgrößen modelliert. Für die Verteilung dieser Raumstrukturgrößen im Untersuchungsgebiet werden in ROdEM als Zielfunktion die Minimierung von Emissionen wie beispielsweise CO2, NO, NO2, PM, HC und CO oder auch gewichtete Kombinationen dieser Komponenten herangezogen. Zur Modellierung der Emissionen dient das Netzwerkemissionsmodell NEMO (Network Emission MOdel, REXEIS et al. 2007 [4]). Der Austausch zwischen VISUM und NEMO erfolgt bidirektional. VISUM liefert die erforderlichen Verkehrsbelastungen, mittleren Geschwindigkeiten je Strecke und die entsprechenden Spitzenstundenfaktoren als Maßzahl für den tageszeitlichen Auslastungsverlauf. NEMO liefert die Emissionen sowie die maximalen Emissionszuwächse zur Einhaltung der Nebenbedingungen aus der Immissionsberechnung streckenbezogen an VISUM zurück.

Die Berücksichtigung von Immissionen im Untersuchungsgebiet als Nebenbedingung der Systemoptimierung ist eine wesentliche Neuerung von ROdEM. So kann in jedem Iterationsschritt zwischen VISUM und NEMO die Veränderung der Immissionsbelastung je 25*25 m Rasterzelle rasch berechnet und ebenfalls nach VISUM zur Analyse exportiert werden. Dabei wird zunächst einmal zur Ermittlung der Immissionen für den Initialisierungszustand auf Basis der vorhandenen Verkehrsbelastungen und der daraus ableitbaren Emissionen das Ausbreitungsmodell GRAL verwendet (ÖTTL et. al. 2001 [5], ÖTTL et al. 2003 [6]). GRAL ist ein 3-D Lagrangian Partikel-Modell, welches an der TU Graz am Institut für Verbrennungskraftmaschinen und Thermodynamik entwickelt wurde. Über die vorherrschenden Ausbreitungsbedingungen und einer Verknüpfung zwischen Netzabschnitten (Strecken mit Verkehrsbelastungen) und betroffenen Immissionsrastern (Flächen mit schädlichen Emissionen) können über die Festlegung von Grenzwerten maximal zulässige Emissionsmengen definiert werden. Die nachfolgende Abbildung (Bild 2) zeigt schematisch die iterative Optimierung in Richtung minimaler Emissionen im Untersuchungsgebiet, wobei in jeder Iterationsschleife jene Zellen mit lokalen Grenzwertüberschreitungen ausgewiesen werden. Für die Gesamtoptimierung wird dann jener Zustand gesucht, der bei Einhaltung aller Nebenbedingungen (Immissionsgrenzwerte je Verkehrszelle) möglichst nahe am Systemoptimum (zB minimale CO2-Emissionen im Untersuchungsgebiet) liegt.

Bild 2: Prinzip der Optimierung mit ROdEM bei Einhaltung der Nebenbedingungen lokaler Immissionsgrenzwerte

Damit ist es möglich, die Auswirkungen der globalen Optimierung im Untersuchungsgebiet den möglichen lokalen Grenzwertüberschreitungen gegenüber zu stellen. Mit der freien Wählbarkeit der Grenzwerte sowie der Zielgrößen für die Optimierung ist eine hohe Flexibilität bezüglich unterschiedlicher Anwendungsfälle für ROdEM gegeben. Die beschriebene Methode der vereinfachten Verknüpfung von Immissionen mit Streckenemissionen erlaubt rasche Immissionsabschätzungen für größere Planungsräume. Ein Volldurchlauf mit GRAL dauert für das Demonstrationsbeispiel Hartberg rund 12 Tage, während die NEMO-Berechnung mit der Immissionsschätzung lediglich wenige Minuten dauert. Mit der Methode sind allerdings folgende wesentlichen Einschränkungen verbunden:

- Die vereinfachte Immissionsabschätzung beruht auf ceteris paribus Bedingungen zum Initialisierungszustand (Ausbreitungsrechnung Istzustand).

- Streckenteile, die im Istzustand keinen Beitrag zu den Immissionen liefern, bleiben auch im Prognosezustand ohne Immissionsanteil. Das ist vor allem in Gebieten, wo komplette Neuentwicklungen erlaubt werden, bereits im Istzustand zu berücksichtigen.

- Bei untergeordneten Strecken, die im direkten Nahbereich von hochrangigen stark belasteten Strecken liegen, kommt es zu einer überproportionalen Überlagerung durch die Luftschadstoffe der stark belasteten Straße. Dies ist bei der Interpretation der untergeordneten Straße zu beachten.

2.3 Das Optimierungsverfahren

Nachfolgend wird der Ansatz zur Ermittlung von verkehrsplanerisch wünschenswerten quantitativen Flächen- bzw. Gebietsnutzungen – zur Erlangung eines Überblicks – allgemein vorgestellt. Dazu dienen neben den nachfolgenden Erläuterungen die Struktogramme (Bild 3 und Bild 4). Zur Modellierung des Verkehrsangebotes werden die notwendigen Netzelemente mit allgemeinen Merkmalen wie Länge, Richtung und speziellen Merkmalen wie Kapazitäten des multimodalen Verkehrsnetzes abgebildet. Die daraus zu extrahierenden spezifischen Aufwandskennwerte – also mittlere Geschwindigkeiten und Fahrzeiten – dienen als exogene Variablen bzw. Eingangsdaten für die Verkehrsnachfrageberechnung. Für die anschließende Berechnung der Verkehrserzeugung, Verkehrsverteilung und Verkehrsmittelwahl wird der Modellansatz EVA wie oben beschrieben genutzt.

Ein erster Kreislauf dient der Berechnung aller Quelle-Ziel-Gruppen. Die Verkehrsstrommatrizen vijkg (von Zelle i nach Zelle j mit der Verkehrsart k und der Quelle- Ziel-Gruppe g) werden anschließend zu den Verkehrsstrommatrizen vijk der Verkehrsarten aggregiert. Die Fahrtenmatrizen des Kfz- und ÖV-Verkehrs werden im Anschluss auf das angebotsseitige Netzmodell umgelegt. Dabei wird zwischen der Routensuche und Routenwahl auf der Nachfrageseite und der Belastung des Netzmodells (bezüglich der realisierten Verkehrsstärken und zugehörigen Aufwandsgrößen) auf der Angebotsseite ein inneres Gleichgewicht durch Rückkopplung erzeugt. Nach Routensuche und Routenwahl gehen die erneut ausgelesenen Aufwandskennwerte wiederum in die Berechnung der Ziel-, Verkehrsmittel- und Routenwahl ein. Nach einer hinreichenden Anzahl von Rückkopplungen stellt sich ein mittleres Nutzergleichgewicht zwischen Verkehrsangebot und Verkehrsnachfrage ein. Dieser Ablauf ist in Bild 3 dargestellt.

Die Optimierung der Strukturgrößen setzt auf der Angebots- und Nachfragemodellierung auf. Dazu wird ein weiterer äußerer Rückkopplungskreislauf eingesetzt (mit * markiert in Bild 3). Je äußeren Rückkopplungsschritt wird ein fest definierter Strukturgrößensatz je Verkehrsbezirk zur Berechnung eines Nutzergleichgewichtes innerhalb der Verkehrsnachfrage- und der Verkehrsangebotsberechnung genutzt.

Bild 3: Optimierungsablauf Kreislauf 1 zur Berechnung der Quelle-Ziel-Gruppen

Bild 4: Optimierungsablauf Kreislauf 2 zur Optimierung der Strukturgrößen

Die Berechnung des Strukturgrößensatzes basiert auf einem raumordnungsorientierten Modell, das Strukturgrößen der Infrastrukturnutzungen innerhalb von Freiheitsgraden je nach Zielfunktion optimiert. Nach jeder Berechnung des stochastischen Nutzergleichgewichtes (mittlere Rückkopplung) wird die Strukturgrößenverteilung innerhalb der Freiheitsgrade entsprechend einer Zielfunktion optimiert. Die Zielfunktion bezieht sich dabei meist auf die Minimierung von Belastungen bzw. Aufwänden (im Sinne von Reisezeit, Verkehrsarbeit, Generalisierten Kosten etc.). Bei ROdEM bezieht sich die Zielfunktion auf die Summe von Emissionsbelastungen. Die optimierten Strukturgrößen gehen anschließend wiederum als Grundlage in die Verkehrsnachfrageberechnung der mittleren Rückkopplung ein und beeinflussen vor allem die Verkehrserzeugung und im Weiteren die Ziel-, Verkehrsmittel- und Routenwahl.

Die Arbeitsweise des Optimierungsalgorithmus wird in der folgenden Beispielrechnung dargestellt (Bild 5). Dazu sollen in einem einfachen frei erfundenen Untersuchungsgebiet insgesamt 440 Arbeitsplätze von einer definierten Ausgangsposition so verschoben werden, dass bei einer minimalen Grenze von 70 und einer maximalen Grenze von 120 Arbeitsplätzen je Verkehrsbezirk, minimale CO2-Emissionen entstehen.

Bild 5: Beispielrechnung grundsätzliche Arbeitsweise der Optimierung (SCHILLER 2007 [3])

Die Tabelle in Bild 5 zeigt die fortschreitende Optimierung je Iterationsschritt. Daneben sind die Zielfunktion mit der Entwicklung der CO2-Emissionen und darunter die Entwicklung der Anzahl an Arbeitsplätzen für jeden der fünf Verkehrsbezirke dargestellt. In diesem Beispiel erfolgt eine Verschiebung der Arbeitsplätze hauptsächlich zum Verkehrsbezirk AP1, der offensichtlich im vorhandenen Angebotsmodell die geringsten Emissionen durch die Arbeitswege erzeugt. Dadurch werden im System die Emissionen innerhalb der vorgegebenen Grenzen minimiert.

Zwecks Texteffizienz wird an dieser Stelle auf eine detaillierte mathematische Aufarbeitung der Arbeitsweise der Optimierungsalgorithmen verzichtet und auf den Endbericht zum Projekt ROdEM verwiesen (KRIEBERNEGG G. et al. 2010 [7])

3 Demonstrationsbeispiel und Ergebnisse

3.1 Modellaufbau Istzustand 2008

Neben den theoretischen Entwicklungen für ROdEM wurde ein Demonstrationsbeispiel zu Testzwecken aufgebaut. Ziel war es, in einem überschaubaren und gut abgegrenzten Untersuchungsgebiet über Testrechnungen das Potenzial der Modellierung auszuloten und gleichzeitig mögliche Fehlerquellen zu minimieren. Auf Grund der vorhandenen Datengrundlagen bezüglich der tatsächlichen Verkehrsverhältnisse und in Bezug auf ein vorhandenes Ausbreitungsmodell der TU Graz wurde der Bezirk Hartberg in der Steiermark für das Demonstrationsbeispiel ausgewählt. Nachfolgende Abbildung zeigt die räumliche Unterteilung des Untersuchungsgebiets in Verkehrszellen und die der Modellierung zu Grunde liegenden Flächenwidmungen (Basisflächen der Raumnutzung).

Bild 6: Flächenwidmung und Verkehrszellen des Demonstrationsbeispieles Hartberg

Die modelltechnische Abbildung von Angebots- und Nachfragemodell für den MIV, ÖV, Rad- und Fußverkehr erfolgte in der VISUM Version 11.5 mit integriertem EVA-Modell (ursprünglich noch mit VISUM 10 und VISEVA). Neben umfangreichen Datenerhebungen inklusive Fahrtzeitenmessungen vor Ort und der Auswertung einer Kordonbefragung aus einem vorangegangenen Projekt zwecks Kalibrierung des Nachfragemodells im Istzustand wurden außerdem topografische Informationen (Längsneigungen) für die Emissionsberechnungen in den Streckengraf eingearbeitet.

Nachfolgend ist in Bild 7 ein Screenshot des ÖV-Angebotsmodells abgebildet und in Tabelle 1 sind die Größenordnungen zwischen Binnenverkehr (Eigenverkehr mit EVA modelliert) und dem Fremdverkehr (Summe aus Durchgangs- und Quell-Zielverkehr) aus der Kordonbefragung ausgewiesen. Die Werte in Tabelle 1 beziehen sich auf den Werktagsverkehr in Anzahl von Fahrzeugen / 24h.         

Bild 7: ÖV-Liniennetz und Haltestellen im Planungsgebiet

Tabelle 1: Gesamtverkehr im Modell 

Der Modellaufbau und die Kalibrierung hatten das Ziel, einen stabilen Gleichgewichtszustand zwischen Verkehrsangebot und Nachfrage zu erzeugen, wobei die tatsächlichen Querschnittsbelastungen im Netz (MIV und ÖV) möglichst gut getroffen werden sollten. Dazu ist anzumerken, dass für die Gesamtoptimierung ein Modellaufbau erforderlich ist, wo keine manuellen Eingriffe im Sinne von Matrixkalibration mit Querschnittswerten erfolgen dürfen. Ergebnis ist ein Referenzzustand mit Verkehrsbelastungen im MIV und ÖV (sowie Rad- und Fußverkehr) bei vorgegebener Raumstruktur und vorgegebenem Verkehrsangebot sowie die räumliche Ist-Luftgütebelastung und die Luftschadstoffemissionen.

Bild 8 zeigt einen Modellausschnitt mit den Kfz-Belastungen im Straßennetz aufgeschlüsselt in Kfz gesamt, Anzahl von Bussen (ÖV), Lastwagen (LL) und Sattelzügen (SL).

Bild 8: Netzausschnitt Belastungsplan Werktagsverkehr

3.2 Emissionsmodellierung

Für die modelltechnische Koppelung von VSIUM und NEMO erfolgten im Projekt zahlreiche Entwicklungsschritte, die sich wie folgt zusammenfassen lassen:

- Verfeinerung der Einteilung der Fahrzeugkategorien im Verkehrsmodell (Unterscheidung der LKW in 2 Gewichtsklassen) und Programmierung einer weiteren Umlegung der Eingangsdaten auf die entsprechende NEMO-Flottensegmentierung.

- Ermittlung von Umrechnungsfaktoren zwischen Spitzenstundengeschwindigkeiten aus dem Verkehrsmodell und emissionsrelevanten mittleren Tagesgeschwindigkeiten für verschiedene Straßenkategorien auf Basis der Arbeit von NEUHOLD (2010 [8]).

- Das Emissionsmodell NEMO wurde um eine Schnittstelle zu GIS Daten ergänzt, zwecks Zuordnung der Emissionsmengen gemäß den Anforderungen der Luftgütemodellierung mit entsprechender räumlicher Auflösung zu den einzelnen Rasterzellen (Immissionszellen).

- Außerdem wurde der Datenstand von NEMO zum Emissionsverhalten der einzelnen Fahrzeugschichten an das aktuelle HBEFA 3.1 (2010 [9]) angepasst sowie um ein Kaltstartmodell ergänzt.

Über diese Koppelung VISUM->NEMO können direkt alle relevanten Emissionen berechnet werden. Die CO2-Emissionen für das Demobeispiel sind zusammen mit den Gesamtemissionen für einen Tag im Planungsgebiet in Bild 9 angeführt.

Bild 9: CO2-Emissionen im Planungsgebiet

3.3 Immissionsmodellierung

Auf Basis der Emissionen wird mit dem Immissionsmodell GRAL die Ausbreitung der Luftschadstoffe im Planungsgebiet simuliert (Bild 10). Für die Beurteilung des Istzustandes wurde ein Windfeld basierend auf meteorologischen Daten unter Berücksichtigung der orografischen Gegebenheiten berechnet (GRAMM, Graz Mesoscale Model, für eine Modellbeschreibung siehe ALMBAUER et al. 2000 [10]). Dieses stellt in Kombination mit den Emissionen des Verkehrs (NEMO) die Grundlage für die Ausbreitungsrechung (GRAL) dar. Das Ergebnis ist eine räumliche Verteilung der Immissionszusatzkonzentration, welche die Fahrzeugbewegungen im Projektgebiet (Emissionen) widerspiegelt. Durch Differenzbildung der berechneten Immissionszusatzkonzentration mit der gemessenen Immissionskonzentration (gegenständlich Luftgütemessstation der Steiermärkischen Landesregierung, Fachabteilung 17C) wurde die großräumige Hintergrundkonzentration im Projektgebiet bestimmt. Diese Hintergrundkonzentration wird gleich verteilt über das gesamte Berechungsgebiet angenommen, was tendenziell einer konservativen, überschätzenden Annahme gleichkommt.

Das Projektgebiet ist bezogen auf PM10 ein nach IG-L (1997 [2]) ausgewiesenes Sanierungsgebiet Luft, weshalb im gesamten Untersuchungsraum nur mehr irrelevante Zusatzbelastungen (1% vom Grenzwert entspricht 0,4 µg/m³) zulässig sind. Bezogen auf NO2 stellt sich die Situation weniger kritisch dar. Die Messungen der Steiermärkischen Landesregierung zeigen, dass im Hartberger Becken eine NOx Hintergrundbelastung von 20 µg/m³ vorherrscht. Daraus ergibt sich, dass durch den Emittenten Verkehr eine Zusatzbelastung von 38,2 µg/m³ NOx freigesetzt werden darf, ohne den NO2 Grenzwert von 30 µg/m³ zu überschreiten (entspricht 58,2 µg/m³ NOx).

Für die schnelle Koppelung und Berechnung der Immissionen je Iterationszyklus zwischen VISUM und NEMO erfolgt die Berechung der maximal zulässigen Emissionsmenge mit Hilfe eines linearen Zusammenhanges zwischen Emissionsmenge und Immissionskonzentration. Dabei wird vereinfachend davon ausgegangen, dass die gesamte Immissionskonzentration einer Zelle einzig durch die Emissionsmenge (kg/h) in der selbigen Zelle bedingt wird. Die zulässige zusätzliche Emission im Vergleich zum Istzustand ist dann abhängig von der in der Zelle vorherrschenden Konzentration. Generell darf bis zum Grenzwert aufgefüllt werden. Ist dieser bereits erreicht oder ist das Projektgebiet ein nach IG-L (1997 [2]) ausgewiesenes Sanierungsgebiet, so ist nur mehr eine irrelevante Zusatzimmissionskonzentration erlaubt. Sowohl die Grenzwerte als auch die eingeführte Irrelevanzschwelle sind prinzipiell frei wählbar. Für das gegenständliche Projektgebiet wurde von den Grenzwerten

- PM10 40 µg/m³ und

- NO2 30 µg/m³ (entspricht NOx 58,2 µg/m³)

sowie einer Irrelevanzschwelle von 1% des Grenzwertes ausgegangen. Die Umrechung von NOx zu NO2 basiert auf der Romberg Umwandlung (neu). Im nachfolgenden Bild 10 sind die Jahresmittelwerte für NOx im Planungsgebiet ausgewiesen. Die schwarz markierten Rasterzellen in Bild 10 stellen Grenzwertüberschreitungen dar. Durch die Auflösungsschärfe im Raster von 25*25 Meter können Überschreitungen bei einzelnen Objekten ausgewiesen werden. Im Rahmen der Gesamtoptimierung mit ROdEM werden die Überschreitungen je Raster für jeden einzelnen Iterationsumlauf zwischen VISUM und NEMO berechnet und zur Auswertung abgespeichert.

Bild 10: GRAL-Immissionsmodell für Jahresmittelwerte NOx (Anmerkung: korrekte Einheit μg/m³)

3.4 Zwischenergebnis der Modellierung mit Stundenzeitscheiben

Nachfolgend wird zuerst ein wesentliches Zwischenergebnis der Modellentwicklung bezüglich einer besseren Abbildung von Stauerscheinungen im Tagesverlauf angeführt. Es wurde am Projektanfang nämlich die Hypothese aufgestellt, dass bei einer Modellierung von Stundenzeitscheiben mit Stundenverkehrsstärken gegenüber der gängigen Modellierung mit Tagesverkehrsstärken eine erheblich schärfere Abbildung von staubedingten erhöhten Emissionen möglich sein müsste. Mit den Ergebnissen aus einer umfangreichen statistischen Analyse von Verkehrsdaten auf bestimmten Straßentypen (Neuhold 2010 [8]) erfolgte die Auflösung der im Verkehrsmodell abgebildeten Tagesverkehrsstärken und entsprechenden mittleren Geschwindigkeiten auf 24 Stundenwerte. Über Testfahrten im Untersuchungsgebiet konnten außerdem die ermittelten Modell-Geschwindigkeiten verifiziert werden. Dann erfolgten Vergleichsrechnungen mit NEMO. Die nachfolgende Tabelle zeigt die relativen Differenzen zwischen den beiden Berechnungsvorgängen für einen stark befahrenen Streckenabschnitt in Hartberg im Istzustand.

Tabelle 2: Differenzen der Berechnungsergebnisse für einen stark befahrenen Streckenabschnitt mit NEMO für Stunden-versus Tageswerte

Im Vergleich zur Emissionsmodellierung mit Verkehrsbelastungen auf Tagesbasis zeigen sich bei der stundenfeinen Modellierung um rd. 2-4% höhere Emissionen für die Emissionskomponenten NOx, motorische Partikel sowie CO2. Die immissionsseitig als weniger kritisch einzustufenden HC und CO-Emissionen werden auf dem stark befahrenen Streckenabschnitt anhand von Tagesdurchschnittswerten um 10-15% unterschätzt. Bezogen auf die Gesamtsumme der Emissionen eines Tages im Untersuchungsgebiet liegt dieser Fehler jedoch für alle Emissionskomponenten unter 2%. Dieses Ergebnis bestätigt grundsätzlich die im Voraus angenommene Hypothese der Unterschätzung von Emissionen bei Berechnungen auf Tagesbasis. Für den erheblichen Mehraufwand bei der Modellierung und vor allem in Hinblick auf die Unsicherheiten durch die vielen Annahmen und Vereinfachungen über den gesamten Modellierungszyklus hinweg erscheinen die Differenzen jedoch relativ gering zu sein. Es liegt daher nahe, für zukünftige Modellierungen weiterhin Tageswerte zu verwenden.

3.5 Testrechnung mit ROdEM und Ergebnisse

Bei der softwaretechnischen Umsetzung der Gesamtoptimierung musste vom ursprünglichen Plan zur Entwicklung eines ohne Eingriffe sich selbst optimierenden Gesamtmodells abgewichen werden. Durch die im Projektverlauf erfolgte Softwareumstellung von VISEVA und VISUM 10 auf ein völlig neuartiges Daten- und Nachfragemodell, welches nun ausschließlich in VISUM 11.x genutzt wird, ergaben sich erhebliche Probleme bei der Ansteuerung der Teilmodelle für die Gesamtoptimierung. Dadurch sind vorerst händische Eingriffe bei der Optimierung erforderlich. Die Steuerung der beiden Programme VISUM Version 11.5 und NEMO Version 1.9 erfolgt über die vorliegende Betaversion von ROdEM.

Trotz der Schwierigkeiten bei der Modellumsetzung kann mit dem Demonstrationsbeispiel die Funktionsweise der Optimierung von Raumnutzungsverteilungen mit dem Ziel der Emissionsminimierung gezeigt werden. Für das Versuchsgebiet Hartberg wurden zum Modelltest und zur Analyse der Möglichkeiten von ROdEM mehrere Planfälle zwecks Testrechnung festgelegt. Beispielhaft wird nachfolgend neben dem Istzustand ein Prognoseplanfall dargestellt:

- Planfall 2008/0: Istzustand im Jahr 2008, kalibriert an tatsächlich gemessenen Verkehrsverhältnissen. Dieser Planfall dient als Ausgangszustand für die Optimierung und zu Vergleichszwecken.

- Planfall 2008/VKF „Freigabe kleiner Verkaufsflächen“: Bei diesem Planfall wurden geringe Potenziale an Verkaufsflächen (alle Verkaufsflächen < 500 m², insgesamt 6 Verkehrszellen mit gesamt 2.000 m²) freigegeben. Ziel war es, neben der grundsätzlichen Funktionalität die Plausibilität der Ergebnisse der Optimierung zu prüfen.

Nachfolgende Abbildung zeigt den Iterationsvorgang für den Planfall VKF „Freigabe kleiner Verkaufsflächen“. Abgebildet sind die ersten 8 Iterationsschritte und der Verlauf der Gesamt CO2-Emissionen bzw. das Indifferenzmaß als Abbruchkriterium für die Optimierung. Zu beachten ist, dass im Modell insgesamt rd. 71.000 Pkw-Fahrten pro Tag enthalten sind. Auf Grund des kleinen Planungsgebietes macht der Binnenverkehr (auch Eigenverkehr = Verkehr zwischen den Verkehrszellen im Planungsgebiet) mit rd. 10.940 Pkw-Fahrten nur 15,4 % an den gesamten Pkw-Fahrten aus (vergleiche dazu Tabelle 1). Davon wiederum werden im Einkaufsverkehr rund 4.250 Pkw-Fahrten pro Tag abgewickelt. Bei Planfällen zu den Einkaufsflächen werden demnach ausschließlich die 4.250 Pkw-Fahrten optimiert, wobei im Planfall VKF wiederum nur ein Teil dieser Einkaufsfahrten von der Optimierung erfasst wird. Die Verhältnisse alleine zeigen, dass zur Auslotung des tatsächlichen Potenzials das Planungsgebiet wesentlich größer gewählt werden sollte.

Bild 11: Iterationsverlauf Planfall 2008/VKF „Freigabe kleiner Verkehrsflächen“

Der Planfall 2008/VKF diente zur Abbildung eines sehr einfachen, jedoch durchaus realistischen Szenarios. Dabei wird die Situation modelliert, wonach kleinere Einkaufsbereiche in den Städten aufgelöst werden und neue Großeinkaufsflächen am Stadtrand entstehen. Allerdings wurden im Planfall 2008/VKF von gesamt 45.400 m² Verkaufsflächen lediglich 2.000 m² freigegeben und im Iterationsvorgang optimiert. Das Ergebnis zeigt die Verschiebung der kleinen Einkaufsflächen zu einem zentralen Verkehrsbezirk in dem viele Einwohner leben. Das heißt, wenn schon die kleinen Geschäfte in der Fläche verschwinden, dann sollten diese zumindest konzentriert in einem zentral gelegenen Bezirk angesiedelt werden (und nicht am Stadtrand). Dieses Ergebnis erscheint plausibel und bestätigt die grundsätzliche Funktionsweise des Modells. In Tabelle 3 ist der Iterationsprozess mit der Verschiebung der Strukturgröße „Verkaufsfläche“ zum zentralen Bezirk Nr. 17 dargestellt.

Tabelle 3: Strukturgrößenverschiebung durch Optimierung mit ROdEM

Die Ergebnisse zeigen die grundsätzliche Funktionsweise der Optimierung und weisen auf mögliche Emissionseinsparungen durch eine intelligente Raumplanung bezogen auf die Situierung von Einkaufsmöglichkeiten hin. Es ist zu beachten, dass durch das kleine Planungsgebiet mit dem verhältnismäßig großen Anteil an Quell-, Ziel- und Durchgangsverkehr (der ja nicht optimiert wird) nur sehr begrenzte Möglichkeiten bezüglich der optimalen Raumnutzungsverteilung gegeben sind. Dennoch kann festgehalten werden, dass

- die Gesamtoptimierung von Verkehrsnachfragemodellierung, Emissions- und Immissionsmodellierung als gegenseitig beeinflussendes System gelungen ist und

- ebenso die Optimierung mit einer Zielgröße, beispielsweise mit CO2 funktioniert.

Kombinationen aus mehreren Zielgrößen sind ebenfalls möglich. Bei praxisbezogenen Anwendungen ist eine sinnvolle Optimierung mit mehreren Zielgrößen jedoch fraglich. Durch die Analyse des Modellbeispiels wird klar, dass ein kleines Modellgebiet wie jenes einer ländlichen Bezirkshauptstadt zum Nachweis der grundsätzlichen Funktionsweise übersichtlich und gut geeignet ist. Allerdings ergeben sich erhebliche Einschränkungen zur Auslotung realer Einsparungspotenziale durch die optimierte Raum- und Verkehrsplanung. Zur Analyse des tatsächlichen Potenzials von raumplanerischen Maßnahmen sollten die Modellgrenzen dem entsprechend auch wesentliche Anteile des Quelle-Ziel- und Durchgangsverkehrs in der Nachfragemodellierung umfassen. Darüber hinaus würden sich in größeren Ballungsräumen vermutlich erheblich mehr Optimierungsmöglichkeiten durch die größere Anzahl an Verkehrsbezirken ergeben. Es kann festgehalten werden, dass für weitere wissenschaftliche Erkenntnisse durch die Raumnutzungsmodellierung mit ROdEM eine größere Modellanwendung erforderlich ist. Damit könnten besser Aussagen zu den Modal Split Effekten, der Kombination verschiedener Zielgrößen und dem Optimierungspotenzial bei einer großen Zahl an Freiheitsgraden gemacht werden.

Ein kritischer Punkt bezüglich der vorgestellten Optimierung ist der Umgang mit dem Zellenbinnenverkehr (in der Verkehrsstrommatrix die Hauptdiagonale). Der Zellenbinnenverkehr wird auf Grund des Modellaufbaues grundsätzlich in Verkehrsnachfragemodellen nicht berücksichtigt bzw. durch externe Annahmen hinzugefügt. Der Zellenbinnenverkehr wird auch nicht auf das Straßennetz umgelegt, erzeugt daher keine modelltechnischen Emissionen und geht folglich nicht in die Optimierung mit ROdEM ein. Jedenfalls stellt der Umgang mit dem Zellenbinnenverkehr bei Modellen mit größeren Verkehrszellen eine Forschungsfrage für ein Nachfolgeprojekt dar. Lediglich bei sehr kleiner räumlicher Einteilung dürfte der Zellenbinnenverkehr vernachlässigt werden.

4 Fazit

Mit ROdEM wurde ein Planungstool zur Optimierung der Raumnutzung mit minimalen Verkehrsemissionen geschaffen. Neben den Emissionen in der Optimierung können Randbedingungen und Einschränkungen aus Sicht der bestehenden Raumnutzung und der Schadstoffimmissionen berücksichtigt werden. Das Modell für emissionsseitige Optimierungsprozesse in der Raumplanung baut auf bestehende Modelle aus mehreren Fachbereichen auf. Diese Modelle wurden weiterentwickelt, konsistent gekoppelt und mit einer Optimierungsroutine und Benutzeroberfläche zu Demonstrationszwecken ergänzt.

Nachfolgend sind wesentliche Eckpunkte aus der Projektarbeit von ROdEM zusammengefasst:

- Mit ROdEM wurde eine durchgehende Modellierungskette von der Verkehrserzeugung, Verteilung, Aufteilung und Umlegung über die Emissionsmodellierung bis zur Immissionsberechnung geschaffen. Dabei kann mit einer Zielfunktion der Emissionsminimierung die Raumnutzungsverteilung (Verteilung von Flächenwidmungen) optimiert werden. Neben der konsistenten Koppelung von NEMO (Network Emission MOdel, TU Graz) und VISUM (PTV AG, http://www.ptv.de/) erfolgte eine direkte Integration von Immissionsberechnungen in die Modellierungskette. Mit ROdEM können die immissionsseitigen Auswirkungen inklusive Grenzwert- oder Schwellenwertüberschreitungen im Planungsgebiet in jeden einzelnen Iterationsumlauf rasch berechnet und ausgewiesen werden.

- Mit dem Demonstrationsbeispiel für eine Bezirkshauptstadt konnte die Funktionstüchtigkeit und Anwendbarkeit des Ansatzes bis auf die Ebene der örtlichen Raumplanung zur Analyse der Auswirkungen auf einzelne Widmungsflächen gemäß Flächenwidmungsplan nachgewiesen werden. Allerdings ergeben sich auf Grund des kleinen Planungsgebietes erhebliche Einschränkungen zur Auslotung realer Optimierungspotenziale. Für weitere wissenschaftliche Erkenntnisse durch die Raumnutzungsmodellierung mit ROdEM ist demnach eine größere Modellanwendung erforderlich. Damit könnten besser Aussagen zu den Modal Split Effekten, der Kombination verschiedener Zielgrößen, dem Optimierungspotenzial bei einer großen Zahl an Freiheitsgraden und zum Problem des nicht in der Optimierung inkludierten Zellenbinnenverkehrs gemacht werden.

Mit ROdEM wird der Problembereich suboptimaler Raumnutzungsverteilung und des damit verbundenen Verkehrs erfasst und es können raumplanerische Maßnahmen und Handlungskonzepte zur Emissionsminimierung evaluiert werden. Durch die freie Gestaltungsmöglichkeit der zu optimierenden Raumstrukturgrößen (Einwohner, Arbeitsplätze, Verkaufsflächen, usw.) als endogene Variable im Modell können verschiedene Entwicklungsszenarien der Raumnutzungsverteilung modelliert werden. Damit können zukunftsweisende Handlungsempfehlungen an Entscheidungsträger für eine umweltoptimale Raumplanung bzw. Raumnutzungsentwicklung gegeben werden. Beispiele für mögliche interessante Fragestellungen, die mit ROdEM analysiert werden können:

- Energie- und emissionsoptimierende Nutzungsdichten (zB Wohngebiete, Kernbereiche, Gewerbegebiete) für die Stadtentwicklungsplanung.

- Energie- und emissionsoptimierende Ausweisung von Flächennutzungen für Verkaufsflächen. Vergleichsrechnung für den Planfall „Höhere Nutzungsdichte in den Kernzonen“ versus Planfall „Neue Verkaufsflächen am Stadtrand“.

- Modellierung möglicher Raumstruktureffekte durch die Einführung von Umweltzonen (dafür müsste zusätzlich auf der Verkehrsnachfrageseite eine Segmentierung der Kfz- Flotte nach Umweltklassen erfolgen).

- Evaluierung von Flächenwidmungsmaßnahmen für Sanierungsgebiete gemäß Immissionsschutzgesetz-Luft (IG-L 1997 [2]).

5 Literatur

[1]    ROG (1974): Gesetz vom 25. Juni 1974 über die Raumordnung im Lande Steiermark (Steiermärkisches Raumordnungsgesetz 1974) Stammfassung: LGBl. Nr. 127/1974.

[2]    IG-L (1997): Immissionsschutzgesetz - Luft, Bundesgesetz zum Schutz vor Immissionen durch Luftschadstoffe, mit dem die Gewerbeordnung 1994, das Luftreinhaltegesetz für Kesselanlagen, das Berggesetz 1975, das Abfallwirtschaftsgesetz und das Ozongesetz geändert werden. Stammfassung: BGBl. I Nr. 115/1997.

[3]    SCHILLER Ch. (2007): Erweiterung der Verkehrsnachfragemodellierung um Aspekte der Raum- und Infrastrukturplanung. Technische Universität Dresden, Schriftenreihe des Instituts für Verkehrsplanung und Straßenverkehr, Heft 10/2007.

[4]    REXEIS M., HAUSBERGER S., ZALLINGER M., KURZ C. (2007): PHEM and NEMO: Tools for micro- and meso-scale emission modelling; 6th International Conference on Urban Air Quality; Cyprus, 27-29 March 2007.

[5]    ÖTTL D., ALMBAUER R. A., STURM P. J. (2001): A new method to estimate diffusion in low wind, stable conditions. Journal of Applied Meteorology, 40, p 259-268.

[6]    ÖTTL D., ALMBAUER R.A, STURM P.J., PRETTHOFER G. (2003): Dispersion modelling of air pollution caused by road traffic using a Markov Chain - Monte Carlo model. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 17, 58-75.

[7]    KRIEBERNEGG G., HAUSBERGER S., SCHILLER Ch., REXEIS M., HINTERHOFER M. (2010): RaumnutzungsOptimierung durch EmissionsMinimierung. Endbericht zum Forschungsprojekt ROdEM, gefördert durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) im Programm IV2SPlus / ways2go, der 1. Ausschreibung, Projektnummer 819136.

[8]    NEUHOLD R. (2010): Typisierung von Verkehrsbelastungsganglinien im österreichischen Straßennetz. Masterarbeit, Technische Universität Graz, Institut für Straßen- und Verkehrswesen.

[9]    HBEFA 3.1 (2010): Handbuch Emissionsfaktoren des Straßenverkehrs. Version 3.1, Erscheinungsdatum Januar 2010, Internet: www.hbefa.net

[10]    ALMBAUER R.A., ÖTTL D., BACHER M., STURM P.J. (2000): Simulation of the air quality during a field study for the city of Graz, Atmos. Environ., 34, pp. 4581-4594.