Wie viele Autos fahren in einem Jahr auf der Autobahn zwischen Lausanne und Genf - Welche Zuglinien haben die meisten Fahrgäste - Die Verkehrsnachfrage mithilfe von Vorhersagemodellen zu schätzen, ist das breite und spannende Fachgebiet von Janody Pougala, Doktorandin am Labor für Transport und Mobilität der EPFL. Im Rahmen ihrer Doktorarbeit erforschte die Bauingenieurin eine neue Art und Weise, die Mobilitätsgewohnheiten von Menschen zu erfassen, die der Realität so nahe wie möglich kommt, indem sie neue Parameter berücksichtigt. Sie hat ein Open-Source-Vorhersagemodell entwickelt, das sich auf die Aktivitäten der Menschen konzentriert und nicht nur auf ihre Bewegungen. Das Tool ist besonders ausgeklügelt, da es die Verhaltensänderungen der Menschen unter Einbeziehung von Zufallsdimensionen, die auch ihr Leben bestimmen, einbezieht.
In herkömmlichen Vorhersagemodellen betrachten die Wissenschaftler in erster Linie die Reisen einer Person und für jede dieser Reisen den Grund, das Verkehrsmittel und die Route. All dies in einer sequentiellen und chronologischen Weise. Diese Modelle sind jedoch nicht immer für eine komplexere Alltagsrealität geeignet.
Den Kompromiss modellieren
Um detailliertere Vorhersagen treffen zu können, muss man wissen, wie sich die Menschen verhalten. Dies ist heute umso wichtiger, da wir zunehmend heterogene Lebensstile haben. Die Entwicklung von Telearbeit oder auch von Fahrgemeinschaften haben die Art und Weise, wie wir uns fortbewegen, grundlegend verändert. Die Verbesserung der Infrastruktur bietet die Möglichkeit, weiter entfernt vom Arbeitsplatz zu wohnen. Vor diesem Hintergrund hat Janody Pougala beschlossen, sein neues Modell zu entwickeln, das sich auf die Aktivitäten der Menschen konzentriert und dabei ihre Motivationen berücksichtigt, um immer realistischere Vorhersagen zu treffen.Mein Modell ist nicht in Sequenzen aufgebaut, sondern analysiert alle Elemente gleichzeitig.
Janody Pougala, Doktorandin an der EPFL
Aber wie funktioniert ein solches Modell? "Es beruht auf der Planung eines Tages. Man verknüpft reale Komponenten durch mathematische Gleichungen miteinander. Man arbeitet mit mehreren Variablen auf der Grundlage von Daten aus verschiedenen Quellen wie Mobilitätsumfragen oder Statistiken", erklärt Janody Pougala. Alles hängt von der grundlegenden Konzeptualisierung des Modells ab. Und in diesem Punkt bietet das Projekt der Wissenschaftlerin eine große Flexibilität. "Es ist nicht in Sequenzen aufgebaut, sondern analysiert alle Elemente gleichzeitig".
Indem sie dem Ablauf der Aktivitäten einer Person keine bestimmte Reihenfolge vorschreibt, fügt sie die Begriffe Zufriedenheit und Einschränkung hinzu. Es handelt sich um eine neue Art der Modellierung von Kompromissen. Hier geht es darum, Verhaltensannahmen aus der bestehenden Literatur sowie aus soziologischen und städtebaulichen Untersuchungen mathematisch umzusetzen. Anschließend werden sie mit statistischen Daten kombiniert, damit das Vorhersagemodell das Verhalten so realitätsnah wie möglich wiedergeben kann. Nehmen wir das folgende Beispiel: Emma hat beschlossen, später zu arbeiten, und hat auf den Besuch des Fitnessstudios verzichtet. Auf dem Weg nach Hause blieb ihr Zug im Bahnhof von Lausanne stehen. Sie beschloss, einen Bus zu nehmen, anstatt auf einen Ersatzzug zu warten. "Mit meinem Modell kann man beobachten, welche Präferenzen die Menschen in solchen Situationen haben. Und wie sehr sie Lösungen tolerieren, die ihnen eigentlich nicht so gut gefallen. Es zeigt auch, wie sich die Menschen in solchen Fällen anpassen und die zur Verfügung stehende Infrastruktur nutzen."
Das von Janody Pougala entwickelte Tool, das als Open Source verfügbar ist, ist nützlich, um langfristige Prognosen über die Entwicklung neuer Verkehrsmodelle zu erstellen. Es wurde bereits mit dem bestehenden Vorhersagemodell der SBB und im Rahmen eines Stadtplanungsprojekts in Zürich getestet, bei dem man sich vorstellt, wie die Stadt mit 50 % sanfter Mobilität funktionieren würde.
