Park&Ride-Anlagen haben sich global in vielen Ballungsräumen bewährt, um durchgängige Wegeketten zwischen Stadtzentren und Peripherie mit dem jeweils geeigneten Verkehrsmittel kombinieren zu können. In diesem Artikel werden die Möglichkeiten untersucht, Pendler mit hoher Kfz-Affinität durch neue Informationstechnologien zur Nutzung von Park&Ride-Anlagen zu motivieren. Anhand von Befragungen werden die wesentlichen Einflussfaktoren der Verkehrsmittelwahl bei intermodalen Verkehrsangeboten und das Wirkungspotential von Informationsdiensten ermittelt. Zusätzliches Potential eröffnet sich bei Überlastungen und Störungen im hochrangigen Straßennetz, durch die Möglichkeit der Buchung eines Stellplatzes. In einer zweistufigen GIS-basierten und Verkehrsmodell-gestützten Potentialanalyse wird die Nachfrage wechselwilliger mIV Pendler ermittelt. Prototypisch wird eine Park&Ride-Managementlösung vorgestellt, die eine intermodale Reiseauskunft mit einem Reservierungssystem für Park&Ride-Plätze und einer Zufahrtskontrolle verknüpft.

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1 Einführung und Motivation

Vor dem Hintergrund einer steigenden Urbanisierung stoßen weltweit die Straßennetze in den Ballungsräumen insbesondere zur Hauptverkehrszeit an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit. Das steigende Verkehrsaufkommen resultiert zusehend in einer Erhöhung der Umweltbelastungen sowie einer Verminderung der Lebensqualität (Downs 2004, [1]). Das Bevölkerungswachstum verlagert sich auch in Österreich in die Landeshauptstädte und die umliegenden Gemeinden. Darüber hinaus steigen gerade im urbanen Raum die Zahlen der verfügbaren Arbeitsplätze, wodurch die Landeshauptstädte und umliegenden Gemeinden eine hohe Anzahl an Pendler aufweisen. Rund 700.000 Erwerbstätige verlassen laut Statistik Austria (2016) ihre Wohngemeinde, um ihren Arbeitsplatz in einem der zehn großen Einpendlerzentren aufzusuchen. Dies sind neben der Bundeshauptstadt Wien auch die Landeshauptstädte Linz, Graz, Salzburg, Innsbruck, Klagenfurt und Sankt Pölten sowie die Gemeinden Wels, Schwechat und Wiener Neustadt. Wien stellt mit täglich 263.025 Einpendler aus anderen Bundesländern erwartungsgemäß das größte Einpendlerzentrum in Österreich dar, gefolgt von Linz und Graz, siehe Bild 1.

Bild 1: Einplenderzentren in Österreich 2016 (Statistik Austria, 2016)

Die steigenden Verkehrsauslastungen zu Hauptverkehrszeiten, speziell auf dem hochrangigen Straßennetz zu den urbanen Zentren, gehen im größer werdenden Umfang mit einer Verlängerung der Fahrzeit im motorisierten Individualverkehr (mIV) einher. Um eine entsprechende Verkehrsqualität in den Ballungsräumen insbesondere im hochrangigen Straßennetz aufrechterhalten zu können, werden mannigfaltige kapazitätserhöhende oder nachfragereduzierende Maßnahmen verfolgt. Im Sinne einer optimalen Nutzung der gesamten Verkehrsinfrastruktur ist dabei insbesondere eine Verlagerung des Personenverkehrs auf den öffentlichen Verkehr (ÖV), mit Fokus auf die leistungsfähige Schiene, anzustreben. Nach Arndt (2009, [2]) verfolgt die gängige und kooperative Verkehrsmanagementlösung Park&Ride das Ziel, im dichtbesiedelten und teilweise durch Stau beeinflussten Ballungsraum öffentliche Verkehrsmittel zu nutzen und in der weniger dicht besiedelten Fläche das individuelle Verkehrsmittel zur Flächenerschließung zu wählen. Durchschnittlich wird bei jeder achten Fahrt mit dem ÖV ein Individualverkehrsmittel zur oder von der Haltestelle genutzt. In drei Viertel dieser Fälle wird dabei der mIV, in einem Viertel der Fälle das Fahrrad genutzt, Tomschy et al. (2016, [3]). Die Intention ist daher, den Anteil der monomodalen Fahrten mit dem mIV durch inter- oder multimodale Fahrten, unter Einbindung des ÖV, zu substituieren. Dazu sind inter- und multimodale Verkehrsknoten als Orte des Wechsels zwischen den Verkehrsmitteln herzustellen bzw. aufzurüsten. Im Idealfall dienen bereits bestehende Bahnstationen als Schnittstellen, wobei diese in vielen Fällen nicht den benutzerspezifischen Anforderungen entsprechen und daher keinen Anreiz zu einem Verkehrssystemwechsel bieten. Denn trotz des vielfältigen Angebotes im öffentlichen Verkehr ist die Akzeptanz des Angebotes nicht ausreichend, um eine signifikante Benützung zur Entlastung des Straßenverkehrs auf den Hauptachsen und zu den Verkehrsnachfragespitzen zu bewirken, da der Wechsel vom mIV zum ÖV für den Einzelnen noch immer Nachteile hinsichtlich der Flexibilität, Bequemlichkeit und nicht zuletzt des Zeitaufwands im Vergleich zu Tür-zu-Tür-Fahrten mit dem mIV mit sich bringen.

Internationale Studien (Qin et al. 2012, [4]) unterstreichen, dass Verkehrsüberlastungen am Straßennetz der Hauptgrund für die Wahl zur Benutzung von Park&Ride-Anlagen sind. Darüber hinaus wirken auch der Auslastungsgrad des Stellplatzangebots sowie die Qualität des Verkehrsangebots des öffentlichen Verkehrs positiv auf die Moduswahlwahrscheinlichkeit von Park&Ride. Befragungsergebnisse von Arndt (2009, [2]) postulieren, dass Kosten nur ein untergeordnetes Motiv für die Nutzung von Park&Ride darstellen. Im Kontext der Modellierung der Park&Ride-Standortwahl von Pendler dokumentieren Pang et al. (2016, [5]) ebenfalls, dass die Takthäufigkeit des ÖV, aber auch die Ausstattung der Park&Ride-Anlage, die stärksten positiven Einflüsse auf die Park&Ride-Standortwahl besitzen, während die Reisezeit und zusätzlichen Gehzeit den größten negativen Einfluss auf die Nutzung von Park&Ride-Standorten aufweisen. Auch Nassir et al. (2015, [6]), Mahmoud et al. (2014, [7]) und Debrezion et al. (2007, [8]) kommen in deren Analysen von Befragungsdaten hinsichtlich der Nutzung von Park&Ride-Anlagen zu vergleichbaren Schlussfolgerungen.

2 Untersuchungskonzeption

Im vorliegende Beitrag wird das Potential von inter- und multimodalen Schnittstellen untersucht, um die Verkehrsqualität am hochrangingen Straßen- und Schienennetz nachhaltig zu verbessern und Nachfragespitzen abzufedern. Es wird innerhalb einer Planungs- und Konzeptionsphase anhand zweier Befragungen untersucht, welche Informationsservices (pre-trip oder on-trip) Kunden dazu verleiten können eine bessere Wechselwirkung zwischen mIV und ÖV wahrzunehmen, um vorhandene Barrieren, die sich besonders im Bahnverkehr durch die „First & Last Mile“ ergeben, abbauen zu können. Zudem werden die wesentlichen Einflussfaktoren bei der Verkehrsmittelwahl für unterschiedliche Personengruppen in den Befragungen erhoben und analysiert.

Eine bundesweite Standortanalyse liefert anhand vordefinierter Kriterien geeignete Verkehrsstationen (Bahnstationen der Österreichische Bundesbahnen - ÖBB) zur Verknüpfung des hochrangigen Straßennetzes mit dem Schienennetz. Darauf aufbauend erfolgt eine Verkehrsnachfragepotentialanalyse anhand eines makroskopischen, multimodalen Verkehrsmodells für den Ballungsraum Wien. In der Modellierung spielen Fahrpreise, Parkplatzkosten und -verfügbarkeiten, Reisezeiten für den ÖV und mIV, Verlässlichkeit der Verkehrsmittel und Reiseweiten eine wichtige Rolle und werden nutzerspezifisch unterschiedlich bewertet, wobei hier Ergebnisse aus den Befragungen berücksichtigt werden. Resultierend erhält man das Verlagerungspotential anhand verkehrlicher Leistungskennzahlen, wie Anzahl der Fahrten, eingesparte Staustunden und eingesparte Verkehrsleistung (Personen-km), die in CO_2-Ersparnis umgerechnet werden können.

Basierend auf der Identifikation der wesentlichen Einflussfaktoren der Verkehrsmittelwahl und geeigneter Informationskanäle zur Ansprache der Nutzer wird eine intuitive sowie vollständig mobil verwendbare Softwarelösung in Form einer App entwickelt, die u.a. die Buchung von Stellplätzen in Park&Ride-Anlagen an multimodalen Knoten ermöglicht sowie weitere Mobilitätsservices wie z.B. Scotty (ÖBB) und Unterwegs (ASFINAG - Autobahnen- und Schnellstraßen-Finanzierungs-Aktiengesellschaft) anbindet. Die den aktuellen Nutzeranforderungen entsprechende Park&Ride-Managementlösung wird mitsamt der notwendigen hardwaretechnischen Ausstattung an einer ausgewählten Park&Ride-Pilotanlage prototypisch umgesetzt und evaluiert.

Bild 2: Systemsskizze zur Bestimmung des Verkehrsverlagerungspotentials durch Förderung der Intermodalität mittels Park&Ride-Managementlösung

2.1 Befragungsgestützte Identifikation von Einflussfaktoren der Verkehrsmittelwahl

Die Entwicklung der Park&Ride-Managementlösung ist kein Selbstzweck. Es besteht der Anspruch, dass Pendler dieses Angebot nutzen, da es für sie ein attraktives Tool darstellt, dass ihren Bedürfnissen und Erwartungen an eine Mobilitätslösung entspricht. Es ist daher notwendig vertiefende Kenntnisse über die Zielgruppen zu erhalten, um ein nutzerorientiertes (Informations-) Angebot entwickeln zu können.

2.1.1 Definition verhaltenshomogener Personengruppen - Personas

Die Einflussfaktoren der Verkehrsmittelwahl in Entscheidungssituationen sowie die dafür einzusetzenden Informationskanäle hängen stark von Einstellungen unterschiedlicher Nutzergruppen ab. Haufe et al. (2016) und Markvica et al. (2016) identifizieren für Österreich sechs verhaltenshomogene Personengruppen (Personas), die sich in der Kombination aus Werthaltungen, Lebensstilen und Mobilitätsverhalten unterscheiden. Die Personas werden eingesetzt, um mobilitätsrelevante Informationen zu kategorisieren, homogene Zielgruppen anzusprechen und geeignete Motivationsstrategien zur Nutzung von inter- und multimodalen Wegeketten abzuleiten:

∙ Spontan - On the go (~6% der Bevölkerung): urbaner Typ, bei dem Spaß an der Mobilität im Vordergrund steht, Inter- und Multimodalität gegenüber aufgeschlossen und sehr flexibel, Informationsaufnahme erfolgt nach Bedarf direkt am Weg

∙ Hoch informierte Nachhaltigkeit (~17% der Bevölkerung): ökologisch orientiert und auf nachhaltige Transportmöglichkeiten ausgerichtet, hoher Informationsbedarf durch Interesse am Thema Mobilität

∙ Effizienz-orientierte Informationsaufnehmer (~16% der Bevölkerung): viele Nicht-Routinewege, die bevorzugt mit dem eigenen Fahrzeug durchgeführt werden, starker Bedarf an Mobilitätsinformationen

∙ Interessiert-Konservativ (~35% der Bevölkerung): traditionell und bequemer Typ, Inter- und Multimodalität ist unter dem Aspekt der Nachhaltigkeit interessant

∙ Niederer Bedarf (~16% der Bevölkerung): weicht wenig von Routinewegen ab und benötigt daher kaum Informationen

∙ Digital Illiterates (~10% der Bevölkerung): sehr kostensensitiver Typ, ist wenig mobil und hat überwiegend Routinewege wodurch kaum Informationsbedarf entsteht

Die sechs Personas wurden mit bestehenden Kundensegmentierungen der ÖBB verschnitten, um die Bedürfnisse in Bezug auf die Fahrten mit der Bahn besser abbilden zu können. Anschließend wurden Interventionsszenarien erarbeitet. Diese basieren auf Maßnahmen (z.B. Ausstattungsgrade der multimodalen Knoten, Verfügbarkeiten, Angebote), internationalen Best-Practice-Beispielen sowie Überlegungen diverser Stakeholder.

2.1.2 Aufbau und Eckpunkte der Nutzerbefragung

Es wurde eine erste quantitative Befragung der niederösterreichischen Bevölkerung im Einzugsgebiet nördlich von Wien durchgeführt. Insgesamt nahmen 1.534 Personen an der Umfrage unter Verwendung eines Online-Fragebogens teil, die Revealed-Preference (RP) und darauf aufbauende Stated-Preference Befragungstechniken (SP) kombiniert. Die Erhebung wurde demnach entsprechend der SP-off-RP-Methode durchgeführt (Train et al. 2008, [11]).

Neben soziodemographischen Standardfragen wurden die Personen mit neuen Entscheidungssituationen aus ihrem gewohnten Alltag konfrontiert, um sozial erwünschte und realitätsfernen Antworten entgegenzuwirken. Diese Entscheidungssituationen basieren auf den angegebenen alltäglichen Wegen der Befragten, um den Personen personalisierte realitätsnahe Alternativen anbieten zu können. Verkehrsmittel- und Routenwahl wurden demnach unter veränderten Rahmenbedingungen untersucht und die gesammelten Verhaltensdaten einer statistischen Analyse unterzogen, die typische Entscheidungsmuster und Einflussfaktoren hervorbrachte. Es wurden mögliche Informationskanäle für jede Personengruppe und jeden Szenariokontext identifiziert, kategorisiert und beschrieben. Betrachtet wurde hier die Wirkung diverser Einflussfaktoren bzw. eines Informationskanals in Abhängigkeit des Zeitpunkts (z.B. wirksam pre-trip oder on-trip), der allgemeinen Auswirkung (z. B. effektiv für eine bestimmte Gruppe der Personas oder für alle Gruppen) oder der wechselseitigen Abhängigkeit mit anderen Faktoren betrachtet (z.B. wirksam mit oder ohne Begleitmaßnahmen). Als Standardfragen wurden die Mobilitätsmuster, die verfügbaren Verkehrsoptionen, der Pendelzweck, demographische Daten sowie Fragen zu Park&Ride-Systemen (aktuelle Nutzung, Informationspräferenzen, Zahlungsbereitschaft) festgelegt.

2.1.3 Ausgewählte Ergebnisse

Folgende zentrale Ergebnisse lassen sich festhalten, wobei zwischen den einzelnen Personas unterschiedliche Ausprägungen der Ergebnisse offensichtlich sind:

∙ 39% der Befragten pendeln zu ihrem Arbeitsstandort in Wien. Der überwiegende Anteil der Befragungsteilnehmer nannte demgegenüber unterschiedliche Freizeitaktivitäten (Einkauf, Kultur) als Fahrtzweck. Dabei sind 72% der befragten Personen die Park&Ride-Anlagen auf der gewohnten Strecke nach Wien bekannt.

∙ Personen mit Affinität zu öffentlichen Verkehrsmitteln bzw. die im Besitz eines ÖV-Abonnements sind, ziehen Park&Ride in der Überlegung der Verkehrsmittelwahl häufiger in Betracht. Bei jenen ohne ÖV-Abonnement, erwägen nur 10-13% auf Park&Ride-Systeme umzusteigen.

∙ In Anbetracht der Altersverteilung sind junge und alte Menschen sowie Menschen ohne Arbeit und einkommensschwache Gruppen eher bereit, das Auto bei Park&Ride-Anlagen abzustellen und mit dem Zug nach Wien zu fahren.

∙ Es zeigte sich, dass die Reisenden nicht bereit sind, hohe Gebühren für die Nutzung einer Park&Ride-Anlage zu zahlen. 60% der Befragten sind bereit mehr als 1 Euro für die Park&Ride Nutzung zu bezahlen, bei Beträgen über 3 Euro sind es nur mehr 25%.

∙ Zwei Drittel würden die Möglichkeit eine Reservierung von Parkplätzen in der Park&Ride-Anlage nutzen, um sich einen Stellplatz zu sichern. Dies unterstreicht in erster Linie den bereits hohen Auslastungsgrad von Park&Ride-Standorten und damit verbundene Unsicherheiten hinsichtlich der Verfügbarkeit von freien Stellplätzen im Befragungsgebiet.

∙ In Bezug auf die Förderung der Park&Ride-Nutzung im Pendlerverkehr konnte festgestellt werden, dass Reisezeitersparnisse für die meisten Pendler (außer den effizienzorientierten Informationsaufnehmer) per se kaum Verhaltensänderung einleiten. Ein hoher Komfort in Form von kurzen Wegen an der Park&Ride-Anlage gepaart mit einem guten ÖV-Angebot (Taktverbesserung) ist daher umso wichtiger, um eine Änderung eines intermodalen Pendlerverhaltens zu fördern.

∙ Trotzdem begründet der größte Anteil der Befragten die Nicht-Nutzung von Park&Ride-Angeboten mit zu wenig Zeitersparnis, siehe Bild 3. Gerade bei Pendlerfahrten zur Arbeit ist die Zeitersparnis ein wichtiger Indikator. Da Freizeitpendlerfahrten häufig in der Gruppe angetreten werden, wurden andere Mitfahrer und Fahrgemeinschaften häufig als Grund für eine Nicht-Benutzung von Park&Ride-Angeboten genannt.

∙ Zwei Drittel der Umfrageteilnehmer bevorzugen Informationen zu Verkehrsflussstörungen und Verkehrsumleitungen auf Wechselverkehrszeichen (VMS - Variable-message signs). Nur ein Drittel würde es begrüßen, solche Informationen direkt auf dem eigenen Handy über eine App zu erhalten.

Bild 3: Grund für Nichtnutzung eines Park&Ride-Platzes (Antwort: Ja) unterschieden für Arbeits- und Freizeitfahrten für sechs Personengruppen (n=1.534)

In einer zusätzlichen zweiten Befragungsstufe wurden weitere 462 Personen im Betrachtungsgebiet befragt. Intention der zweiten Befragung war insbesondere die Verlagerungsmöglichkeiten von der Straße zur Bahn und vice versa als Reaktion zu unvorherzusehenden Störungsfällen zu quantifizieren. Hier zeigt sich das Potential von Park&Ride-Anlagen als Alternative falls es zu Störungen auf dem Straßennetz kommen sollte. Getrennt nach Wegearten würden 27-37% der Befragten zu einem Park&Ride Angebot wechseln, und weitere 26-29% tendieren eher zu einem Verkehrssystemwechsel. Die Wechselwilligkeit der Befragten im Szenario von Störungsfällen im Schienenverkehr hinzu verfügbaren Car-Sharing-Angeboten ist indes nicht so stark ausgeprägt. 10-19% der Befragten würden hier zu einem verfügbaren Car-Sharing Angebot wechseln, beziehungsweise tendieren weitere 22-35% der Befragten zu einem Verkehrssystemwechsel, siehe Bild 4.

Bild 4: Reaktion zu unvorherzusehenden Störungsfällen (n=462)

Die Ergebnisse der beiden Befragungen fließen in die zweistufige Potentialanalyse mit ein. Anhand der Erkenntnisse wurden zudem Anforderungen an das Design einer App-basierten Park&Ride-Managementlösung und einer Pilotanlage abgeleitet, um diese zielgerichtet und benutzerfreundlich zu gestalten.

2.2 Methode einer zweistufigen Potentialanalyse multimodaler Verkehrsknotenpunkte

Das hochrangige Straßennetz in Österreich weist gerade im Bereich der Ballungsräume wiederkehrende Engpässe auf, die von der ASFINAG in einer Verfügbarkeitsanalyse österreichweit aufgezeichnet werden. In der ersten Phase der Potentialanalyse wurde bundesweit eine Karte mit vorhandenen und möglichen Park&Ride-Standorten basierend auf der netzweiten ASFINAG-Verfügbarkeitsanalyse erstellt. Anschließend wurde eine nachfrageseitige Analyse für das größte Einpendlerzentrum den Großraum Wien durchgeführt. Dabei wurde ein disaggregiertes Verkehrsmodell um den Modus Park&Ride und damit um intermodale Wege ergänzt. In dem Entscheidungsverhalten und damit zur Kalibrierung der Nutzenfunktionen wurden die Befragungsergebnisse berücksichtigt.

2.2.1 GIS-basierte österreichweite Standortanalyse

Die erste Stufe der Potentialanalyse multimodaler Verkehrsknotenpunkte betrifft eine automatisierte Analyse sämtlicher Park&Ride-Standorte an Bahnstationen der ÖBB mittels Geographische Informationssysteme (GIS), wobei relevante Informationen seitens der ÖBB und ASFINAG miteinander verschnitten wurden. Es wurden insbesondere das Potential der Standorte aufgrund der ASFINAG-Verfügbarkeitsanalyse (Level-of-Service-Bewertung (LOS)) des Auslastungsgrads nach dem Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen (FGSV 2015, [12]), siehe Bild 5) mit dem vorhandenen Schienennetz und Erreichbarkeitsanalysen der Bahnstationen ermittelt.

Bild 5: Österreichweite ASFINAG-Verfügbarkeitsanalyse 2017 mittels LOS-Bewertung des Auslastungsgrads (nach HBS)

Die wesentlichen Kriterien, welche eine Prioritäten-Liste der Bahnstationen ermöglichen, sind die Fahrzeiten von Autobahnanschlussstellen zu den zu analysierenden Bahnstationen der ÖBB, die Auslastungsgrade der den Bahnstationen nächstgelegenen Autobahnabschnitte in LOS Kategorien für das Analysejahr 2017 (Bild 6) sowie der Prognosejahre 2020 und 2025, die durchschnittlichen Zugfolgezeiten unterschieden nach Nah- und Fernverkehr an den Bahnstationen sowie die durch die ÖBB erhobenen Ganglinien der Auslastungsgrade der Park&Ride-Stellplätze im Werktagsnormalverkehr.

Insgesamt konnten somit 1.069 Bahnstationsstandorte der ÖBB analysiert und darauf basierend anhand geeigneter Filterkriterien eine Prioritätenreihung vorgenommen werden. Die Filterkriterien berücksichtigen eine schnelle und direkte Erreichbarkeit der Bahnstationen von der Autobahnabfahrt (weniger als 5 Minuten), der LOS der Verfügbarkeitsanalyse darf nicht besser als Kategorie C sein, der mittlere Takt der Zugverbindungen muss unter 30 Minuten betragen und der Auslastungsgrad der Park&Ride-Anlage darf 85% nicht überschreiten. Die Filterkriterien lassen sich je nach Anforderungen automatisiert variieren. Diese erste Stufe der Potentialanalyse lieferte geeignete Standorte zur Verknüpfung des hochrangigen Straßennetzes mit dem Schienennetz. Es kristallisierten sich entsprechend der beschriebenen Filterkriterien sechs prioritäre Standorte in den Bundesländern Niederösterreich, Salzburg, Tirol und Steiermark heraus (Stockerau, Leobersdorf, Hallein, Schwaz, Jenbach, Gleisdorf). Als Pilotstandort zur Umsetzung und Evaluierung der App-basierten Park&Ride-Managementlösung mitsamt der notwendigen hardwaretechnischen Ausstattung wurde die Park&Ride-Anlage Stockerau aufgrund der räumliche Nähe zum Ballungsraum Wien und der prognostizierten Verschlechterung des LOS am hochrangigen Streckennetz der ASFINAG für die Jahre 2020 und 2025 ausgewählt.

Bild 6: Verschneidung der LOS-Bewertung des hochrangigen ASFINAG-Straßennetzes (2017, 2020 und 2025) mit Bahnstationen der ÖBB

2.2.2 Verkehrsmodell-gestützte Wirkungsanalyse

Eine genauere Analyse der Park&Ride-Standorte wird anhand eines makroskopischen Verkehrsmodells für den Großraum Wien (Verkehrsverbund Ost-Region/ VOR-Gebiet) durchgeführt. Das Untersuchungsgebiet des Modells deckt die Bundesländer Wien, Niederösterreich und Burgenland sowie Teile der Steiermark und Oberösterreich ab. Das Verkehrsmodell besteht aus insgesamt 1.346 Verkehrszellen, 941.000 Strecken sowie 1.075 ÖV-Linien. Das verwendete multimodale Verkehrsmodell verfolgt eine simultane, auf Aktivitätenpaare basierte Nachfragemodellierung mittels VisEVA und wurde mit der makroskopischen Verkehrssimulationssoftware VISUM der PTV Group erstellt. Der Analysefall wurde auf das Bezugsjahr 2018 hin kalibriert. Das bestehende multimodale, disaggregierte Verkehrsmodell musste um intermodale Wege ergänzt werden, so dass Park&Ride-Verkehre mit kapazitätsbeschränkten, kostenpflichtigen Parkplätzen modellierbar wurden. Die Park&Ride-Standorte der ÖBB wurden dabei als POIs im Verkehrsmodell integriert und mit den Verkehrsbezirken verschnitten, Bild 7.

Die Verkehrsmodell-gestützten Analysen setzen auf der bereits bestehenden Verkehrserzeugung und -verteilung eines VisEVA-Ansatzes auf. Der VisEVA-Ansatz wurde dabei in ein Standard-Vier-Stufen-Modell überführt, um die Modellierung des Modus Park&Ride mit den Verfahrensschritten der Platzwahl und Teilweg-Zerlegung zu verwirklichen (PTV Group 2018 [13]).

Bild 7: Berücksichtigung der Park&Ride-Anlagen in der makroskopischen Modellierung

Beim Entscheidungsverhalten der Personen hinsichtlich der Verkehrsmittelwahl, insbesondere des im Verkehrsmodell neu definierten Modus Park&Ride, wurden die Erkenntnisse der Befragungen und differenzierten Ergebnisse für die unterschiedlichen Personas berücksichtigt. Die P&R-Platzwahl wird in einem iterativen Verfahren in zwei Schritten durchgeführt. Im ersten Schritt wird der P&R Nutzen für die darauffolgende Moduswahl ermittelt. Dieser Nutzen wird durch eine kombinierte Kenngrößenmatrix aus mIV und ÖV definiert. Die ermittelte P&R Nachfrage aus der Moduswahl wird im zweiten Schritt auf die verfügbaren P&R-Plätze im Untersuchungsgebiet aufgeteilt. Die Einflussfaktoren für die verwendeten Widerstandsfunktionen je P&R-Platz sind die Kapazität, Auslastung sowie der ermittelte Nutzen des eingehenden und ausgehenden Teilweges. Ergebnis der Platzwahl sind P&R-Wege-Abfolgen die Eingangswerte für die folgende P&R-Teilweg-Zerlegung sind. Hier werden die Anteile aus den P&R-Wege-Abfolgen den Nachfragematrizen für mIV und ÖV zugeteilt, siehe Bild 8.

Mit dem disaggregierten Verkehrsmodell können die Wirkungen unterschiedlicher Planfallszenarien, wie zum Beispiel eine Kapazitätserhöhung am hochrangigen Streckennetz oder der Park&Ride-Anlagen, Taktverbesserungen des schienengebundenen ÖVs, unfallbedingte Streckensperren des hochrangigen Streckennetzes, aber auch verschiedene Preismodelle und Zugangsbeschränkungen der Park&Ride-Standorte, untersucht werden. Als Indikatoren der Wirksamkeit der Szenarien dienen verkehrliche Leistungskennzahlen, wie Anzahl der Fahrten, eingesparte Staustunden, Gebietsweise Modal Split Änderungen und eingesparte Verkehrsleistung (Personen-km), sowie deren Umrechnungen in CO₂-Ersparnis.

Bild 8: Überführung des VisEVA- auf das 4-Stufen-Nachfragemodell inklusiver P&R-Modellschritte und maßgebender Übergabeparameter

2.3 Konzeption einer App-basierten Park&Ride-Managementlösung und Errichtung einer Pilotanlage

Viele bestehende Verkehrsauskunftsplattformen übermitteln Verkehrsteilnehmer diverse Mobilitätsinformationen, wie Verkehrsmittel- und Routenmöglichkeiten, aber auch Abfahrt-, Fahrt- und Ankunftszeiten. Allerdings werden selten Informationen zu intermodalen Verkehrswegen berücksichtigt, beispielsweise durch Hinweise zum aktuellen Auslastungsgrad von Park&Ride-Anlagen. Die konzipierte Park&Ride-Managementlösung inkludiert sowohl Status-Informationen der Park&Ride-Anlagen als auch Buchungsmöglichkeiten.

Aufbauend auf den befragungsseitigen Erkenntnissen hinsichtlich der wesentlichen Einflussfaktoren in Entscheidungssituationen der Verkehrsmittelwahl, der geeigneten Informationskanäle und Informationsaufbereitung für die Nutzer wurde eine maßgeschneiderte Lösung, sowohl für ein serverbasiertes Backend als auch für ein App-basiertes Frontend für die beiden Betriebssysteme iOS und Android entwickelt. Die Nutzung der App-basierten Park&Ride-Managementlösung als Angebot einer intermodalen Schnittstelle wird anhand einer Pilotanlage am gewählten Standort in Stockerau getestet und evaluiert. Die individuelle Softwareentwicklung ermöglicht die Einbindung in bestehende Systeme und Verkehrsauskunftsplattformen, wie die Verlinkung zur ÖBB App „Scotty“ für die Abfrage von Fahrplänen und den Kartenkauf für den angebundenen ÖV, aber auch zur Generierung der Verkehrsinformationen aus der ASFINAG App „Unterwegs“.

Die mobile App integriert darüber hinaus eine Fallback-Lösung zur Öffnung des Schrankens der Park&Ride-Anlage bei Ausfall der automatischen Kennzeichenerkennung über manuelle Eingabe eines am Schranken angezeigten Authentifizierungscodes.

Bild 9: App-basierte Park&Ride-Managementlösung mit Reservierungsmöglichkeit (links) und interaktiven Eingriffsmöglichkeiten (mitte) an der Pilotschrankenanlage (rechts)

3 Zusammenfassung

Der Beitrag verfolgt neue Möglichkeiten zur Förderung inter- und multimodaler Schnittstellen durch Informationstechnologien, um die Verkehrsqualität im ballungsraumnahen, hochrangingen Straßennetz zu verbessern.

Die Befragung nach der SP-off-RP-Methode ermöglichte wesentliche Einflussfaktoren bei der Verkehrsmittelwahl inklusiver intermodaler Wahlmöglichkeiten analysierbar zu machen. Die Ergebnisse der Befragung helfen Anforderungen an pre- und on-trip Nutzerinformationen abzustimmen, aber auch Anforderungen zur Ausgestaltung von Park&Ride-Anlagen aus Nutzersicht zu evaluieren. Es konnte festgestellt werden, dass Reisezeitersparnisse für die meisten Pendler kaum Verhaltensänderungen bei der Verkehrsmittelwahl einleiten. Viel wichtiger treten bei der Modellierung der Verkehrsmittelwahl von intermodalen Wegeketten der Faktor Komfort in Form von kurzen Wegen an Park&Ride-Anlagen und die Qualität des ÖV-Angebots (Zugfolgezeiten) in den Vordergrund. Es zeigte sich jedoch auch das Potential von Park&Ride-Anlagen als Alternative falls es zu Störungen insbesondere auf dem Straßennetz kommen sollte. Die Wechselwilligkeit der Befragten im Szenario von Störungsfällen im Schienenverkehr hinzu verfügbaren Car-Sharing-Angeboten war indes nicht so stark ausgeprägt.

Die durchgeführte bundesweite Standortanalyse ermöglichte die Erstellung einer Prioritätenliste von geeigneten Bahnstationen der ÖBB zur Verknüpfung des hochrangigen Straßennetzes mit dem Schienennetz. Als wichtige Kennziffern der GIS-basierten Analyse wurden, nicht zuletzt gestützt durch die Befragungsergebnisse, die Erreichbarkeit der Bahnstationen vom hochrangigen Streckennetz, die Verfügbarkeitsanalyse der ASFINAG nach LOS-Kategorien, der mittlere Takt der Zugverbindungen und der Auslastungsgrad der Park&Ride-Anlagen identifiziert und berücksichtigt. Als hardwaretechnisch ausgestatteter Pilotstandort zur Umsetzung und Evaluierung einer in weiterer Folge entwickelten App-basierten Park&Ride-Managementlösung wurde die in der Prioritätenliste befindliche Park&Ride-Anlage Stockerau ausgewählt. Die mobil nutzbare Park&Ride-Managementlösung beinhaltet nicht nur die Möglichkeit der Buchung von Stellplätzen an der ausgewählten Pilotanlage, sondern auch die Verknüpfung mit Mobilitätsservices der ÖBB (Fahrplanauskunft aus der App „Scotty“) und der ASFINAG (Verkehrslage aus der App „Unterwegs“).

Anschließend wurde ein Verkehrsmodell für den Großraum Wien um intermodale Wege ergänzt, so dass auch Park&Ride-Verkehre mit kapazitätsbeschränkten, kostenpflichtigen Parkplätzen modellierbar wurden. In dem Entscheidungsverhalten des, um intermodale Wege erweiterten, Verkehrsmodell für den Großraum Wien, spielten Fahrpreise, Parkplatzkosten, Reisezeiten für den öffentlichen Verkehr und motorisierten Individualverkehr, Verlässlichkeit der Verkehrsmittel und Reiseweiten eine zentrale Rolle und wurden nutzerspezifisch für die vorgestellten Personas entsprechend der Befragungsergebnisse unterschiedlich bewertet. Mit dem aufgebauten Verkehrsmodell können in weiterer Folge somit die verkehrlichen Auswirkungen unterschiedlicher Planfallszenarien (Kapazitätserhöhung am hochrangigen Streckennetz durch zusätzliche Fahrstreifen, Erhöhung der Stellplatzanzahl der Park&Ride-Anlagen, Taktverbesserungen des schienengebundenen ÖVs, unfallbedingte Streckensperren des hochrangigen Streckennetzes, verschiedene Preismodelle und Zugangsbeschränkungen der Park&Ride-Standorte) untersucht werden.

4 Danksagung

Die Autoren danken der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG des Bundesministeriums für Verkehr, Innovation und Technologie BMVIT, der Autobahn- und Schnellstraßen-Finanzierungs-Aktiengesellschaft ASFINAG und der ÖBB Infrastruktur AG für die finanzielle Unterstützung des Forschungsprojekts „MultimoOpt - Multimodale Optimierung der Verkehrsinfrastruktur mittels P+R-Managementlösung“ (Projekt 867208) im Rahmen des Förderprogrammes Verkehrsinfrastrukturforschung VIF 2017. Besonderer Dank gilt auch den Projektpartnern AIT Austrian Institute of Technology GmbH, Swarco Traffic Austria GmbH und Bluesource – mobile solutions gmbh.

5 Literatur

[1]    A. Downs (2004). Still Stuck in Traffic: Coping with Peak-Hour Traffic Congestion. Brookings Institution Press, Washington, D.C.

[2]    K. Arndt (2015). Park + Ride - ein Baustein im Gesamtverkehrssystem. In: Bracher, T.; Dziekan, K.; Gies, J.; Huber, F.; Kiepe, F.; Reutter, U.; Saary, K.; Schwedes, O. (Hrsg.) HKV - Handbuch der kommunalen Verkehrsplanung Kapitel 3.3.6.1.

[3]    R. Tomschy, M. Herry, G. Sammer, R. Klementschitz, S. Riegler, R. Follmer, D. Gruschwitz, F. Josef, S. Gensasz, R. Kirnbauer, T. Spiegel (2016) Ergebnisbericht zur österreichweiten Mobilitätserhebung „Österreich unterwegs 2013/2014“. Herausgeber: Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie, Wien, 2016.

[4]    H. Qin, H. Guan, G. Zhang (2012). Analysis of the Travel Intent for Park and Ride Based on Perception. Discrete Dynamics in Nature and Society Volume 2012, Article ID 516197.

[5]    H. Pang, A. Khani (2016). Modeling park-and-ride location choice of heterogeneous commuters. In: Transportation, Springer, vol. 45(1), pages 71-87.

[6]    N. Nassir, M. Hickman, A. Malekzadeh, E. Irannezhad (2015). Modeling Transit Access Stop Choices. In: Transportation Research Board 94th Annual Meeting, No. 15-3775).

[7]    M. Mahmoud, K. Habib, A. Shalaby (2014). Park-and-Ride access station choice model for cross-regional commuting: case study of Greater Toronto and Hamilton Area, Canada. Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board 2419, 92–100.

[8]    G. Debrezion, E. Pels, P. Rietveld (2007). Choice of departure station by railway users. Eur. Transp. 37, 78–92.

[9]    N. Haufe, A. Millonig, K. Markvica (2016). Developing Encouragement Strategies For Active Mobility. In: Transportation Research Procedia 19, 49–57.

[10]  K. Markvica, N. Haufe, A. Millonig (2016). Using Milieu-Based Communication Strategies For Changing Mobility Behaviour Towards Low Energy Modes. BEHAVE 2016. Proceedings of the 4th European Conference on Behaviour and Energy Efficiency, Paper-Nr. A5.5. ISBN: 978-989-95055-9-9.

[11]  K. Train, W. Wilson (2008). Estimation on stated preference experiments constructed from revealed-preference choices. Transportation Research Part B, 42 , pp. 191-203.

[12]  FGSV (2015). Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen (HBS), Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen, Ausgabe 2015, FGSV Verlag, Köln.

[13]  PTV Group (2018). PTV VISUM 18 Benutzerhandbuch, Karlsruhe.