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Vorhersage der Auswirkungen von MaaS und autonomen Fahrzeugen auf Großregion Oslo

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Die Oslo-Studie untersucht, wie Mobility as a Service (MaaS) und die Nutzung autonomer Fahrzeuge die norwegische Hauptstadt und ihre Region beeinflussen werden. Die Ergebnisse, die mithilfe von PTV-Technologie ermittelt wurden, bilden die Grundlage für Entscheidungen hinsichtlich der Stadtentwicklung und der Investitionen in die Infrastruktur.

Im Auftrag von Ruter, dem öffentlichen Verkehrsunternehmen der Region Oslo, führten das Beratungsunternehmen COWI und die PTV Group die Oslo-Studie - How Autonomous Cars May Change Transport in Cities durch und veröffentlichten sie im Jahr 2019.

Anhand von PTV-Modellen analysierten die Expert*innen, wie sich gemeinsam genutzte On-Demand-Flotten autonomer Fahrzeuge auf den Verkehr in Oslo auswirken könnten und wie sie sich in das bestehende öffentliche Verkehrssystem integrieren lassen.

Die PTV-Modelle konzentrierten sich auf drei Faktoren: die Leistung des Betreibers (Kosten), der Servicegrad für die Fahrgäste (Komfort) und den gesamtstädtischen sozialen Nutzen (Verkehrsüberlastung und Umwelt). Die Modellierung zeigte, welchen Einfluss autonome Fahrzeugflotten auf die zurückgelegten Kilometer, die Anzahl der Fahrzeuge zur Deckung der Nachfrage sowie auf den Servicegrad für die Kund*innen hätten.

Die Studie umfasste sechs Szenarien, in denen jeweils bis zu 55.000 Fahrzeuge und 37 Millionen Fahrten modelliert wurden. Die Szenarien bildeten verschiedene Formen der Nutzung von Mitfahrgelegenheiten und öffentlichen Verkehrsmitteln ab. Anschließend folgte der Vergleich mit einem Basisszenario eines herkömmlichen Verkehrsmodells. Folgende wichtige Erkenntnisse ließen sich daraus ableiten:

  • Die Anzahl der Fahrzeuge lässt sich um 84-93 % reduzieren.
  • Wenn alle Menschen in der Region ihr Fahrzeug mit anderen teilen und Ridesharing nutzen – also nicht nur ihr Fahrzeug unabhängig voneinander teilen, sondern auch gemeinsam nutzen – , würden nur 7 % der heute genutzten Autos ausreichen, um alle Fahrten in den Hauptverkehrszeiten abzudecken.
  • Die Option, bei der die Fahrgäste weiterhin die ÖV-Angebote nutzten und Autofahrer auf Ride-Sharing-Angebote umstiegen, konnte mit der stärksten Verkehrsentlastung punkten: und zwar mit einer Entlastung um 14 %.
  • Das Verkehrsaufkommen würde um 97 % zunehmen, wenn alle derzeitigen Autofahrenden und Nutzenden öffentlicher Verkehrsmittel auf Carsharing umstiegen, jedoch ohne diese im Sinne des Ridesharings auch gleichzeitig gemeinsam zu nutzen.

Zudem zeigt die Studie, dass die Integration von MaaS in ein attraktives öffentliches Verkehrssystem und in aktive Mobilitätsformen wichtig ist.

Aufgrund der Unsicherheit, welche die Nutzung autonomer Fahrzeuge mit sich bringt, stellt die Planung von Investitionen in die entsprechende Infrastruktur eine Herausforderung dar. Die PTV-Technologie hilft Städten und Regionen jedoch, viele Variablen des MaaS-Betriebs zu testen, wie beispielsweise die Verkehrsnachfrage, die Flottengröße, Wartezeiten und Umwege. Die Kombination dieser Variablen ergibt eine Reihe von Szenarien, die es den Kund*innen ermöglichen, das beste Geschäftsmodell zu wählen.

Die Ergebnisse

Mobility

Es lassen sich verschiedene Szenarien der Mobilitätsnutzung und -nachfrage berechnen.

Benefit tile ecology

Die Modelle zeigen, wie sich Fahrzeuge und Verkehr deutlich reduzieren lassen.

Benefit icon PTV software: results support decisions

Mehr Klarheit für künftige Investitionen und Entwicklungen.

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