VSS_Verkehr_12_2015

2. das Abstützen auf Erfahrungen aus analogen Anwendungsbeispielen an anderen Orten und 3. der Einsatz von Verkehrsmodellen zwecks virtuellem Test der angedachten Massnahme. Aufgrund der verschiedensten damit verbundenen Risiken technischer, finanzieller oder auch politischer Natur stellt Option 1 für viele Behörden keine Alternative dar. Option 2 erscheint vernünftig, doch vielfach sind Erfahrungen von Städten oder Regionen mit ITS nicht oder nur bedingt auf an- dere Orte übertragbar, weil die Unterschiede verkehrlicher oder auch organisatorisch-politischer Art doch erheblich sind. Somit bleibt Option 3 als eine der am günstigsten und akzeptiertesten Methoden für die Evaluation von ITS ex ante. Allerdings ist auch diese Methodik mit Herausforderungen und Grenzen verbunden: • Verkehr als der zu modellierende Gegenstand ist, und dies speziell in urbanen Räumen, von hoher Komplexität. So findet Verkehr in Form verschiedener Verkehrsmittel in Netzen mit vielen Strecken und Knoten statt. Dabei inter- agieren die Fahrzeuge und Verkehrsmittel untereinander, aber auch mit den Instrumenten und Massnahmen des Verkehrsmanagements (z. B. Lichtsignalanlagen). So ent- steht im Endeffekt eine Wirkungskette durch das ganze Verkehrssystem hindurch (Abbildung 1, links). Aufgrund der Auswirkungen erhöhter Dichte in der Nutzung der Sied- lungsflächen wie auch der Verkehrssysteme sind ebendiese Verkehrssysteme zunehmend ausgelastet und verhalten sich deswegen zunehmend instabil und unverlässlich. Beide Aspekte stellen Herausforderungen in der aktuellen Model- lierung statt: Ein Verkehrsmodell nach aktuellstem Stand der Technik mit einem relativen Fehler von beispielsweise 5 % wäre ein Modell hoher Güte. Aber in urbanen Verkehrs- systemen mit gesättigten Strassen kann eine Differenz von 5 % in der Nachfrage zu einer völlig veränderten Situation führen, hätte doch die um 5 % höhere Nachfrage nicht 5 % mehr Stau und 5 % höhere Reisezeiten zur Folge, sondern würden Stau und Reisezeiten überproportional ansteigen (Abbildung 1, rechts). Dieser Umstand wird noch dadurch verstärkt, dass sich Verkehrsstaus als auch die damit ver- bundenen Instabilitäten in einem Gebiet fortpflanzen kön- nen und damit die Analyse noch weiter erschweren. 1 | Abhängigkeiten innerhalb urbaner Verkehrssysteme (links[1] ) und nichtlinearer Zusammenhang zwischen Verkehrsdichte und Verlustzeit (rechts[2] ). 1 | Liens de dépendance au sein des systèmes de transport urbains (à gauche[1] ) et relation non linéaire entre la densité du trafic et le temps perdu (à droite[2] ). 2. s’appuyer sur les expériences faites dans des cas d’utilisation analogues en d’autres lieux, et 3. utiliser des modèles de trafic pour effectuer un test virtuel des mesures envisagées. En raison des nombreux risques techniques, financiers et poli- tiques liés, l’option 1 n’est pas une solution envisageable pour beaucoup d’autorités. L’option 2 semble raisonnable, mais sou- vent, les expériences faites par les villes ou les régions avec les ITS ne sont pas transposables à d’autres lieux, ou seulement sous conditions, car les différences sont considérables au plan des transports ou de l’organisation/la politique. L’option 3 reste donc l’une des méthodes les plus économiques et les mieux acceptées pour évaluer les ITS ex ante. Cette méthode présente toutefois aussi des défis et des limites: • Modéliser le trafic, et notamment dans les espaces urbains, est d’une grande complexité. En effet, le trafic se fait sous la forme de différents moyens de transport, sur des réseaux comportant de nombreux tronçons et carrefours. En l’occurrence, les véhicules et les moyens de transport interagissent entre eux, mais aussi avec les instruments et les mesures de gestion du trafic (p.ex. les feux de signalisation). Il se produit au final une chaîne d’impacts dans tout le système de transport (illustration 1, à gauche). En raison des effets de la densification urbaine comme de l’utilisation accrue des systèmes de transport, ces derniers sont de plus en plus saturés, instables et peu fiables. Ces deux aspects représentent des défis pour la modélisation: un modèle de trafic correspondant à l’état actuel de la technique et présentant un taux d’erreur relative de par exemple 5 % serait un modèle de grande qualité. Mais dans les systèmes de transport urbains aux routes saturées, une différence de 5 % au niveau de la de- mande peut conduire à un changement total de situation puisqu’une hausse de 5 % de la demande n’entraînerait pas 5 % de bouchons en plus et des temps de déplacement 5 % plus longs, mais une augmentation disproportionnée des bouchons et des temps de déplacement (illustration 1, à droite). Cette situation est encore accentuée par le fait que les embouteillages ainsi que les instabilités associées peuvent se propager dans une zone et compliquer encore l’analyse. FACHARTIKEL ARTICLES TECHNIQUES14 STRASSEUNDVERKEHRNR.12,DEZEMBER2015 ROUTEETTRAFICNo 12,DÉCEMBRE2015

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