Aimsun liefert Großbritanniens erstes grafschaftsweites Modell zur Vorhersage von Verkehrsströmen und Emissionen

Aimsun ist federführend bei der Lieferung von NEVFMA, Großbritanniens erstem voll funktionsfähigen, grafschaftsweiten Vorhersagemodell für das strategische Straßennetz der Highways England in Oxfordshire. Das Modell prognostiziert nicht nur den Verkehr, sondern auch die Emissionen mit einem verkehrsabhängigen Echtzeit-Ausbreitungsmodell der Verschmutzung.

Aimsun ist stolz darauf, in diesem Monat die Auslieferung eines groß angelegten Modells der Grafschaft Oxfordshire zu leiten, das mithilfe von Echtzeit-Verkehrssimulationen Staus und schädliche, verkehrsbedingte Emissionen reduzieren wird.

Das Modell, das jetzt im Echtbetrieb läuft, wurde für das Projekt Network Emissions/Vehicle Flow Management Adjustment (NEVFMA) geliefert, das von Highways England finanziert und in Partnerschaft mit EarthSense, Siemens Mobility und dem Oxfordshire County Council durchgeführt wurde. Die NEVFMA verwendet die Aimsun-Live-Lösung zur Erstellung von Kurzzeitvorhersagen für den Verkehr und die Stickstoffdioxid (NO2)-Ausbreitung, um den Betreibern von Verkehrszentralen dabei zu helfen, die effektivsten Verkehrsmanagemententscheidungen zu treffen.

Die Simulation von vorhergesagten NO2-Belastungsniveaus aus dem in Aimsun Live integrierten Ausbreitungsmodell MappAir von EarthSense liefert das erste verkehrsgebundene Echtzeit-Ausbreitungsmodell. Dieses System ermöglicht es dem Benutzer, die Umweltverschmutzung zu visualisieren und die Emissionen in den offiziellen Luftreinhaltungsgebieten der Regierung neben anderen wichtigen Regionen von Interesse zu bekämpfen.

Die Lösung von Aimsun nutzt die dynamische Simulation und ermöglicht es dem Modell, Vorhersagen für einzelne Fahrzeuge in weniger als vier Minuten zu erstellen. Diese Fahrzeugvorhersagen sind die Grundlage für die Berechnung der Konzentration des vorhergesagten NO2 unter Verwendung von Vorhersagen der meteorologischen und schadstoffbezogenen Daten in den kommenden vier Minuten. Siemens Mobility hat den EarthSense-Luftqualitätssensor in die Verkehrssignalinfrastruktur des Landkreises integriert, so dass er leicht in bestehende Signalgeber nachgerüstet werden kann, was die Validierung von Schadstoffen am Boden ermöglicht und Interventionen der Verkehrskontrolle auf der Grundlage von Luftqualitätswerten ermöglicht.

Das System ist für die Analyse von Verkehrsstrategien ausgelegt und ermöglicht den Vergleich von bis zu drei alternativen Szenarien mit Änderungen der Signalzeiten, Verkehrsbeschränkungen oder anderen Netzveränderungen im selben Fenster. Verkehrsmanager in der Verkehrszentrale des Bezirks können dann die optimale Minderungsstrategie wählen, um Staus und Emissionen zu reduzieren.

Alastair Kitson, Regional Head of Professional Services bei Aimsun, kommentiert: „Wir verwenden vier rollende 15-Minuten-Horizonte, um die Auswirkungen auf die Emissionen 60 Minuten in der Zukunft vorherzusagen. Diese werden verwendet, um für jedes Szenario klare und leicht verständliche KPIs zu präsentieren, die dem Entscheidungsträger, der sich für eine bestimmte Strategie entscheidet, Vertrauen vermitteln. Bei vollem Chat dreht das System innerhalb von vier Minuten 16 Vorhersagehorizonte um. Für ein mesoskopisches Modell dieser Größe, das einzelne Fahrzeuge simuliert, ist das ziemlich schnell!

„Wir haben Möglichkeiten entwickelt, die meisten Modelltypen und Datenfeeds zu importieren, so dass wir vorhandene Behördenressourcen wiederverwenden können“, fügt Gavin Jackman, Managing Director von Aimsun UK, hinzu. „Dies macht das System für die Highways England und die Stadtverwaltungen preiswert und wirtschaftlich, insbesondere da es eine kontinuierliche Analyse der eingehenden Datenfeeds, Echtzeit-Überwachung und Entscheidungsunterstützung, landesweite Modellkonsistenz und endlose Teilnetzwerke für lokale Verbesserungsprogramme bietet.

Bei der Analyse der Daten werden zehn verschiedene Tagestypen berücksichtigt; dadurch kann sich das Live-System an unterschiedliche strategische und lokale Anforderungen des Straßennetzes anpassen, wie z.B. „Feiertagswochenende“ oder „arbeitsreicher Wochentag“ oder sogar an einen regnerischen Wintertag, an dem die Autonutzung am höchsten ist. Diese Art der Analyse wirkt fehlenden Hochs und Tiefs in kurzfristigen Umfragen entgegen und kann, wenn sie offline genommen wird, auch eine hervorragende Grundlage für Anwendungen wie Szenarioplanung, Oxfords Local Plan, Entwicklungsplanung und Erstellung von Business Cases bieten.

„Das System ist flexibel und erweiterbar für das strategische Straßennetz und so konzipiert, dass es lokal mit den Plänen des Oxfordshire County Councils, mehr Detektoren online zu bringen, wachsen kann“, sagt Kitson.

Llewelyn Morgan, Leiterin des Oxfordshire County Council iHub, sagt: „Wir versuchen immer zu erforschen, wie wir die Luftqualität verbessern und verwalten können. Das NEVFMA-Projekt wird einen einzigartigen Einblick in das Potenzial der Nutzung von Echtzeit-Luftqualitätsdaten bieten, um zu beeinflussen, wie wir unser Autobahnnetz planen und aktiv verwalten“.

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