Typisierte Verkehrsbelastungsganglinien in der Emissionsberechnung / Classified time series of flow profiles data for emission forecasts

Fuer Aufgaben der Verkehrssteuerung und Verkehrsplanung wird haeufig der zeitliche Tagesverlauf von Verkehrsbelastungen auf Grundlage von Tageswerten verwendet. Dies erfolgt ueber typisierte Verkehrsbelastungsganglinien, die bisher in Oesterreich nicht verfuegbar sind. Am Beispiel von Strassenverkehrszaehlungen aus Oesterreich werden einige hierarchische und partitionierende Clusterverfahren zur Ermittlung der Ganglinien vorgestellt. Mit dem k-means Verfahren und der Silhouette-Statistik werden typisierte Tagesganglinien fuer den Werktag, Samstag und Feiertag entwickelt. Neben der methodischen Vorstellung der Gangliniengenerierung werden die typisierten Ganglinien beispielhaft zur Berechnung verkehrsbedingter Schadstoffemissionen herangezogen. Streckenbezogene Emissionen werden aus einem Tages- und Stundenverkehrsmodell auf Basis des Handbuchs fuer Emissionsfaktoren des Strassenverkehrs (HBEFA) ermittelt und mit den Emissionswerten aus typisierten Verkehrsbelastungsganglinien verglichen. Da mittels HBEFA nur Emissionsberechnungen fuer Strecken in einem Verkehrsmodell moeglich sind, wurde ein Verfahren entwickelt, welches auch die Verlustzeit an den Knotenpunkten fuer die Emissionsberechnung beruecksichtigt. Im Ergebnis der gemeinsamen Betrachtung von Strecke und Knoten uebersteigen die ganglinien- und stundenbasierten Emissionsberechnungen erwartungsgemaess die tagesbasierten Emissionen fuer CO2 und NOx. Am Beispiel von Daten aus Graz wird gezeigt, dass in einem Tagemodell die Emissionen um circa 3 Prozent unterschaetzt werden. Typisierte Verkehrsbelastungsganglinien sind daher fuer eine flaechendeckende Emissionsberechnung gut geeignet, wenn ein Stundenverkehrsmodell nicht verfuegbar ist. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: Traffic demand models often use 24 hour origin-destination matrices to generate daily traffic data forecasts. However, many traffic engineering applications require hourly traffic volumes. These hourly volumes are often generated by multiplying average daily traffic by estimates of hourly traffic profiles. However, hourly traffic profiles are not generally available in Austria. First this paper presents methods to typical daily time series of traffic volumes by road characteristics, using different statistical clustering techniques. The k-means clustering method using the silhouette-statistics turned out to be the most favorable approach. This approach was applied to the Graz road network in order to obtain typical daily time series for weekdays. Next the time series data were applied for emission analysis according the Handbook Emission Factors for Road Transport (HBEFA). In this case study a detailed hourly traffic demand model was also available for comparison. The comparison showed that emissions based on the hourly model were comparable to those calculated with data generated by the time series based hourly volumes, while emissions estimates based on daily volumes were about 3 percent lower than those calculated with the hourly methods. The paper also presents a method for assigning intersection delay to the upstream link, in order to calculate emissions according to the HBEFA purely based on link travel speeds and v/c-ratios. Finally, based on the research results, the paper recommends using time series of flow profiles data for macroscopic emission forecasts if hourly demand models are unavailable. (A)