Andrés, vielen Dank das du dir die Zeit genommen hast. Lass uns damit beginnen den Begriff Mobility Analytics zu entschlüsseln. Was genau kann man sich hier drunter vorstellen?
Eine bedarfsgerechte und nutzerzentrierte Planung von öffentlichen Verkehrsangeboten bedarf ein detailliertes Verständnis der Alltagsmobilität der Menschen sowie der Alltagsprobleme der Nutzung von Bussen und Bahnen in der untersuchten Region. Nur so kann eine bestmögliche Ergänzung des bestehenden ÖPNV durch neue Angebote erreicht werden. Dieses tiefe Verständnis der Mobilität im betrachteten Planungsgebiet gewinnen wir anhand präziser mikroskopischer Verkehrsmodelle, die auf einer Vielzahl geographischer, verkehrlicher und soziodemografischer Daten aufbauen. Der Begriff Mobility Analytics beschreibt also die Planung von Verkehrsangeboten basierend auf einer mikroskopischen Analyse der Alltagsmobilität der Bevölkerung im Planungsgebiet, um die Stellen im öffentlichen Verkehr deutlich zu machen, bei denen Handlungsbedarf besteht.
Im Rahmen der Studie wurde nicht nur gezeigt, welche Kraft die Verwendung von Daten in der Verkehrsplanung entfalten kann. Es wurden spannende Daten über die Entwicklung des Deutschen ÖPNV offengelegt. Was sind die zentralen Erkenntnisse aus der Studie?
Die Studie zeigt die regionalen Ungleichheiten in Bezug auf die Qualität des öffentlichen Nahverkehrsangebots und die Nutzung des eigenen Pkw in Deutschland sehr deutlich. Während etwa 90 % der Bewohner im städtischen Raum im Zeitraum zwischen 6 und 21 Uhr einen direkten Zugang zu einer im Stundentakt bedienten Haltestelle haben, verfügen nur ca. 60 % der Bewohner ländlicher Räume über eine vergleichbare Versorgungsqualität im ÖPNV. Neue Mobilitätsangebote wie E-Scooter sind häufig in verdichteten Stadtzentren zu finden und konkurrieren somit gegen einen gut ausgebauten ÖPNV. In den ländlichen Gemeinden, in denen ein eng getakteter Linienbetrieb wirtschaftlich oftmals nicht möglich ist, stehen neue Mobilitätsangebote zur Stärkung des ÖPNV jedoch nur selten bereit. Viele Menschen, insbesondere im ländlichen Raum, sind deshalb auf den eigenen Pkw angewiesen.
Vor allem die Integration von flexiblen On-Demand Angeboten birgt starke Potentiale. Kannst du uns hierzu mehr verraten?
Aufgrund der geringen Fahrgastzahlen im ländlichen Raum sind die Beförderungskosten pro Person im Linienverkehr i.d.R. hoch. On-Demand-Angebote als Ergänzung des herkömmlichen ÖPNV ermöglichen eine effizientere und flexiblere ÖPNV-Bedienung. Dadurch können Lücken im ÖPNV geschlossen und neue Nutzer gewonnen werden.
Denkst du, dass auch in Zukunft die Verarbeitung von Mobilitätsdaten der Dreh-und Angelpunkt im Rahmen der Verkehrsplanung sein wird?
Die Qualität der Daten wird auch in Zukunft weiterhin die Aussagekraft und die Genauigkeit unserer Modelle bestimmen. Durch den wachsenden Zugang zu hochwertigen Verkehrsdaten in Verbindung mit weiteren Fortschritten in der rechnergestützten Modellierung von Verkehrssystemen, wird die datenbasierte Verkehrsplanung zukünftig ihr ganzes Potenzial entfalten können.
Im Rahmen eines solch umfangreichen Projekts gibt es oft Hindernisse. Welchen waren das in diesem Projekt?
Die Beschaffung, Zusammenstellung und Aufbereitung der relevanten Datengrundlagen war sicherlich eine der größten Herausforderungen.
Zum Schluss möchten wir noch etwas über deine persönlichen Beweggründe erfahren. Was motiviert dich persönlich, den ÖPNV und damit die Mobilitätswende weiter voranzutreiben?
Die Treibhausgasemissionen des Verkehrssektors in Deutschland bleiben seit 1990 auf einem ähnlich hohen Niveau. Unser Verkehrssystem muss sich also innerhalb kürzester Zeit radikal verändern und der ÖPNV soll das Rückgrat einer zunehmenden inter- und multimodalen Mobilität werden. Viele intelligente und effiziente Mobilitätslösungen sind heute bereits auf dem Markt. Diese müssen nun sinnvoll mit den bestehenden Systemen verknüpft werden, um den motorisierten Individual-Verkehr auf umweltfreundlichere Alternativen zu verlagern. Diese Aufgabe ist meine Motivation.
