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dc.contributor.advisorBlees, Volker
dc.contributor.advisorWeidner, Felix
dc.contributor.authorWeyandt, Leon
dc.contributor.otherFachbereich Architektur und Bauingenieurwesen
dc.date.accessioned2024-10-28T07:45:05Z
dc.date.available2024-10-28T07:45:05Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hlbrm.pur.hebis.de/xmlui/handle/123456789/195
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25716/pur-137
dc.description.abstractUm eine gezielte Förderung des Radverkehrs zu ermöglichen, ist das Wissen über das räumliche Vorkommen verschiedener Nutzergruppen wichtig. Daher wurden in dieser Arbeit mit den Daten aus dem 2022 errichteten und aus 274 Zählstellen bestehenden Dauerzählstellennetz für Fahrräder in Hessen typisierte Wochenganglinien für den Radverkehr erstellt und anhand der Ergebnisse die räumliche Verteilung von Wegezwecken untersucht. Nach der Aufbereitung des Datensatzes konnten mit 237 Standorten und 462 richtungsgetrennten Zählstellen die Ganglinientypen erstellt werden. Für die Typisierung wurde das K-Means-Verfahren mit vorgeschalteten hierarchischen Clusterverfahren zur Filterung von Ausreißern und der Ermittlung der Clusterzahl verwendet. Die Ganglinien wurden für Tage, die keine Feier- oder Brückentage sind, sich außerhalb der Schulferien befinden, Durchschnittstemperaturen von über 10 C° haben und keinen Schneefall aufweisen, berechnet. Es konnten drei Ganglinientypen bestimmt werden, die sich vor allem am Sonntag im Wochenanteil des Verkehrsaufkommens unterscheiden. Anhand der Silhouettenbreiten, verschiedener Stabilitätstests und statistischer Werte der Cluster wurde das Ergebnis als stabil eingeschätzt. Teilweise überschnitten sich die Cluster allerdings, wodurch 4,5 Prozent der Ganglinien, die zur Typisierung genutzt wurden, nicht eindeutig zugeordnet werden konnten. Mit der Prüfung der inhaltlichen Interpretierbarkeit wird vornehmlich touristischer Verkehr an Cluster 1 und überwiegend Alltagsverkehr an Cluster 3 angenommen. An Cluster 2 ist keine eindeutige Interpretation möglich. Um genauere Aussagen zu den Wegezwecken treffen zu können, wird die zusätzliche Analyse von Tagesganglinien empfohlen. In einer Analyse mit QGIS wurde mit den ermittelten Ganglinientypen auf die Wegezwecke an den Zählstandorten in Hessen geschlossen. Es wurde festgestellt, dass innerorts, in zentralen Städten und in Siedlungsräumen mit hoher Bevölkerungsdichte, mehr Alltagsverkehr auftritt als außerorts und in kleineren Orten. In größerer Distanz zu Ortslagen wurde geringerer Alltagsverkehr beobachtet. Die Hessischen Radfernwege scheinen vor allem von touristischem Freizeitverkehr genutzt zu werden, während auf dem Radhauptnetz etwas mehr Alltagsverkehr stattfindet. In Hinblick auf die überwiegenden Einteilung der Zählstellen auf dem RNI in Cluster 2 gibt es aber noch Verbesserungspotenzial. Die Erkenntnisse dieser Arbeit tragen dazu bei, ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Nutzungsstrukturen des Radverkehrs in verschiedenen Räumen zu gewinnen. Somit wird dabei geholfen, gezielte Maßnahmen zur Förderung des Radverkehrs in Hessen zu entwickeln.
dc.format.extentVI, 114, A39 S.
dc.language.isode
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectClusteranalyse
dc.subjectRadverkehr
dc.subjectFahrrad
dc.subjectRad
dc.subjectTypisierung
dc.subjectGanglinien
dc.subjectWochenganglinien
dc.subjectHessen
dc.subjectAlltagsradverkehr
dc.subjectFreizeitverkehr
dc.subjectAlltagsverkehr
dc.subjectFreizeitradverkehr
dc.subjectGanglinientypen
dc.subjectWegezwecke
dc.subjectClusterverfahren
dc.subjectCluster
dc.subjectDauerzählstelle
dc.subject.ddc600 Technik
dc.titleTypisierung von Wochenganglinien für den Radverkehr
dc.typeMasterarbeit
dcterms.accessRightsopen access


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