Wie Sie Verkehrsaufkommen messen und modellieren: Von der Messung zur praxistauglichen Simulation
Wollen Sie fundierte Entscheidungen treffen — etwa zur Ampelsteuerung, zur Umgestaltung von Straßenräumen oder zur Planung neuer ÖPNV‑Verbindungen? Dann beginnt alles mit verlässlichen Daten. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Verkehrsaufkommen messen und modellieren: welche Methoden es gibt, wie man Messwerte in Modelle überführt und worauf es bei Qualität, Validierung und Unsicherheit ankommt. Am Ende finden Sie praxisnahe Beispiele und einen Blick in die Zukunft moderner Verkehrsmodellierung. Das Ziel: Sie sollen nach dem Lesen konkrete Handlungsschritte kennen, um Ihre Mobilitätsfragen datenbasiert zu beantworten. Lesen Sie sich zunächst ein, welche technischen Grundlagen und Geräte in modernen Messnetzen typisch sind, damit Sie die richtigen Entscheidungen für Ihre Messkampagne treffen können.
Für vertiefte technische Informationen zu Messgeräten und Aufbaukonzepten können Sie ergänzend auf spezialisierte Hilfestellungen zurückgreifen: Vertiefende Hinweise zu Sensorik, Platzierung und Kombination verschiedener Messverfahren sind auf der Seite Datenquellen und Sensorik im Verkehr zu finden, die praxisnahe Beispiele und technische Empfehlungen für Kommunen und Planungsbüros bietet. Diese Ressource erläutert außerdem Vor‑ und Nachteile gängiger Sensoren sowie Hinweise zur Datenqualität, sodass Sie Ihre Messstrategie gezielt optimieren können.
Falls Sie einen kompakten Überblick über typische Messmethoden und deren Einsatzgebiete wünschen, ergänzt eine umfassende Zusammenstellung die methodische Perspektive: Die Seite Verkehrsaufkommen, Messmethoden und Datenanalyse fasst gängige Erhebungsarten zusammen, führt durch die Vor‑ und Nachteile und erläutert, wie sich Daten unterschiedlicher Herkunft sinnvoll kombinieren lassen. Dort finden Sie auch Hinweise zur rechtlichen Einordnung und zur praktischen Durchführung größerer Messkampagnen, was insbesondere für kommunale Entscheider hilfreich ist, die mehrere Interessengruppen koordinieren müssen.
Zeitliche Aspekte sind zentral: Um Veränderungen im Verkehrsaufkommen belastbar zu bewerten, benötigen Sie Methoden zur Trendbestimmung und zur saisonalen Dekomposition. Detaillierte Methoden zur Analyse von Zeitreihen, zur Identifikation von Trends und zu statistischen Auswertungen sind auf der Seite Zeitreihen und Trendanalysen im Verkehr beschrieben und liefern Ihnen Werkzeuge zur Interpretation längerfristiger Entwicklungen sowie konkrete Anleitungen zur Aufbereitung und Visualisierung von Messreihen.
Verkehrsaufkommen messen: Methoden, Messnetze und Datenquellen
Bevor ein Modell entstehen kann, muss das Verkehrsaufkommen verlässlich erfasst werden. Es gibt eine Bandbreite von Methoden, die sich in Genauigkeit, Aufwand, Kosten und Datenschutz unterscheiden. In der Praxis kombiniert man oft mehrere Quellen — Stichwort Datenfusion — um ein vollständigeres Bild zu erhalten.
Manuelle Zählungen
Manuelle Zählungen sind simpel, aber wirkungsvoll: Beobachter erfassen Fahrzeuge, Radfahrer oder Fußgänger an definierten Punkten. Vorteile sind die feine Klassifikation (z. B. Lkw vs. Pkw) und geringe technische Anforderungen. Nachteile: hoher Personalaufwand und begrenzte zeitliche Abdeckung. Für kurzfristige Kampagnen und als Validierungsgrundlage sind manuelle Zählungen nach wie vor Gold wert.
Induktionsschleifen und klassische Detektoren
In vielen Städten und an Autobahnen sind Induktionsschleifen Standard. Sie liefern kontinuierliche Zähldaten und Geschwindigkeitsinformationen. Sie sind robust, erfordern aber Eingriffe in die Fahrbahn und haben gelegentlich Ausfälle. Als Grundpfeiler vieler Messnetze sind Schleifen besonders gut geeignet, wenn es um langfristige Zeitreihen geht.
Radar, LIDAR und Sensorik
Kontaktlose Sensoren wie Radar oder LIDAR erkennen Fahrzeuge ohne Fahrbahnaufbruch und liefern sehr präzise Positions‑ und Geschwindigkeitsdaten. Sie sind ideal für komplexe Knotenpunkte und Bereiche mit Mischverkehr. Kosten und Datenschutzaspekte sind zu bedenken, besonders wenn Fahrzeuge klassifiziert werden.
Videoanalyse und Computer Vision
Moderne Videoanalyse erkennt Verkehrsträger, zählt und klassifiziert automatisch. Die Technologie ist flexibel und liefert reichhaltige Kontextinformationen (z. B. Spurwechsel, Warteschlangenlängen). Achten Sie auf Beleuchtung, Wettereinflüsse und Datenschutz — automatische Anonymisierung ist hier Pflicht.
Bluetooth, Wi‑Fi Sniffer und Kennzeichenerkennung (ANPR)
Diese Methoden sind stark bei Reisezeitmessungen und zur Bestimmung von Herkunft‑Ziel‑Beziehungen (OD). Bluetooth/Wi‑Fi nutzen MAC‑Adressen als Pseudofingerabdrücke, ANPR kann sehr präzise Routen rekonstruieren. Datenschutzrechtliche Vorgaben und Abdeckungsraten sind jedoch kritische Faktoren.
Probe‑GPS‑Daten und Floating‑Car‑Data
GPS‑Daten aus Fahrzeugflotten, Apps oder Mobilitätsdiensten liefern Streckenprofile, Geschwindigkeitsverteilungen und Modusinformationen. Sie sind besonders nützlich, wenn klassische Sensorik lückenhaft ist. Allerdings spiegeln sie oft nicht die Gesamtbevölkerung wider (Sampling‑Bias).
Mobilfunkdaten und Big‑Data‑Quellen
Mobilfunkdaten bieten enorme Stichproben und eignen sich zur regionalen Reiseflussanalyse. Die Ortsauflösung ist jedoch gröber und Latenzzeiten möglich. Für grobe Verkehrsprognosen und Regionalanalysen sind diese Daten ein mächtiges Werkzeug.
Umfragen und Mobilitätserhebungen
Haushaltsbefragungen und Betriebszählungen liefern Einblicke in Reisezweck, Modalsplit und zeitliche Präferenzen. Sie sind unverzichtbar für Nachfrageanalysen und Szenarien mit Verhaltensänderungen.
Praxis‑Tipp: Kombinieren Sie mindestens zwei Quellen — etwa dauerhafte Induktionsschleifen mit temporärer Videoanalyse oder GPS‑Daten mit Umfragen. So gleichen Sie systematische Schwächen einzelner Methoden aus und verbessern die Aussagekraft Ihrer Messungen.
Von der Messung zur Modellierung: Grundlagen der Verkehrsanalyse
Die reine Zählung ist erst der Anfang. Um aus Messdaten verwertbare Prognosen und Empfehlungen zu machen, braucht es eine strukturierte Überführung in ein Modell. Das ist kein Hexenwerk, sondern ein Prozess mit klaren Schritten.
1. Datensichtung und -bereinigung
Zunächst müssen Messdaten bereinigt werden: Zeitreihen synchronisieren, Ausreißer entfernen, fehlende Daten imputieren. Kleine Fehler in dieser Phase führen später zu großen Modellabweichungen. Legen Sie Standards fest — etwa Regeln für Tagesprofile, Wochenend‑ vs. Werktagsdaten und Feiertagseffekte.
2. Aggregation und Profilbildung
Für viele Modelle werden Daten auf Tages- oder Stundenebene aggregiert. Wichtig ist, dass Sie Peak‑stündliche Profile korrekt erfassen. Bilden Sie zusätzlich Verkehrsprofile nach Fahrzeugklasse und Richtung — das erhöht die Genauigkeit bei OD‑Erstellungen und Kapazitätsberechnungen.
3. OD‑Matrix‑Generierung
Die Herkunft‑Ziel‑Matrix ist das Herz vieler Modellansätze. Sie lässt sich aus Umfragen, Mobilfunkdaten oder per Matrizenabschätzung aus Zähldaten ableiten (z. B. Iterative Proportional Fitting). Transparente Dokumentation der Herleitung ist wichtig, denn die OD‑Matrix treibt das Modell.
4. Modellstruktur wählen
Je nach Fragestellung wählen Sie ein makro-, meso‑oder mikroskopisches Modell (mehr dazu im nächsten Abschnitt). Für strategische Planung reicht oft ein makroskopisches Modell; für Signaloptimierung brauchen Sie eine Mikrosimulation.
5. Kalibrierung und Validierung
Kalibrieren Sie Modelle an beobachteten Größen (Verkehrsaufkommen, Reisezeiten) und validieren Sie sie mit unabhängigen Messreihen. Verwenden Sie Kennzahlen wie RMSE, GEH oder Theil‑U, um die Modellgüte zu bewerten. Dokumentieren Sie Parameter und Versionen — Nachvollziehbarkeit ist essenziell.
6. Szenario‑und Sensitivitätsanalyse
Bevor Sie Empfehlungen aussprechen, testen Sie das Modell mit alternativen Annahmen. Sensitivitätsanalysen und Monte‑Carlo‑Simulationen helfen, robuste Entscheidungen zu finden und Unsicherheiten zu quantifizieren.
Typen von Verkehrssimulationsmodellen: Mikro-, Meso- und Makromodellierung
Modelle spiegeln die Realität in unterschiedlicher Detailtiefe wider. Die Wahl hängt von der Fragestellung, den Daten und dem verfügbaren Rechenbudget ab.
Makromodelle
Makroskopische Modelle arbeiten mit Aggregaten wie Fluss, Dichte und Durchschnittsgeschwindigkeit. Sie sind rechenarm und ideal für regionale Prognosen, Verkehrsverlagerungen zwischen Regionen oder grobe Netzoptimierungen. Nachteile sind fehlende Details auf Knoten‑ oder Fahrebene.
Mesomodelle
Mesoskopische Modelle bilden Gruppenverhalten und haben eine mittlere Auflösung: schneller als Mikrosimulationen, detaillierter als Makromodelle. Sie eignen sich für Korridoranalysen und dynamische Stauausbreitungsanalysen, wenn Sie ein Gleichgewicht zwischen Detail und Performance benötigen.
Mikromodelle
Mikrosimulationen modellieren individuelle Fahrzeuge und deren Interaktionen. Sie sind aufwendig, liefern aber detaillierte Ergebnisse zu Fahrverhalten, Spurwahl und Wartezeiten. Mikrosimulationen sind das Mittel der Wahl für Ampeloptimierung, komplexe Knotenpunkte und Tests für autonome Fahrzeuge.
Hybride Ansätze
In der Praxis sind hybride Modelle häufig sinnvoll: Makro für das Netzwerk auf Regionalebene, Mikro für kritische Knoten. Solche Kopplungen erlauben effiziente Simulation ganzer Städte bei gleichzeitiger Detailanalyse an relevanten Stellen.
Datenqualität, Validierung und Unsicherheiten in der Verkehrsmodellierung
Ein Modell ist nur so gut wie dessen Daten und Annahmen. Unsicherheiten lassen sich nicht eliminieren, aber systematisch analysieren und kommunizieren. So vermeiden Sie falsche Entscheidungen aufgrund vermeintlicher Genauigkeit.
Wesentliche Qualitätskriterien
- Repräsentativität: Stimmt die Stichprobe mit der Realität überein?
- Auflösung: Sind zeitliche und räumliche Auflösung ausreichend?
- Vollständigkeit: Wie groß ist der Anteil fehlender Werte?
- Dokumentation: Sind Quellen, Erhebungszeiträume und Methoden klar beschrieben?
Validierungsmethoden
Nutzen Sie mehrere Validierungsebenen: direkte Vergleiche von Zähldaten, Reisezeiten und Stauausbreitungen, Kreuzvalidierung mit unabhängigen Datensätzen und die Überprüfung von Modellreaktionen auf bekannte Maßnahmen (z. B. Sperrung einer Straße). Statistische Kennzahlen wie RMSE, Theil‑U oder die GEH‑Statistik helfen bei der quantitativen Bewertung.
Umgang mit Unsicherheiten
Führen Sie Sensitivitätsanalysen und Monte‑Carlo‑Runs durch, um die Robustheit Ihrer Ergebnisse zu prüfen. Dokumentieren Sie Annahmen transparent und kommunizieren Sie Unsicherheitsbereiche klar an Entscheidungsträger: Gute Politik basiert auf robusten Szenarien, nicht auf einer einzigen „best‑guess“-Vorhersage.
Praxisbeispiele aus Städten: Messung und Modellierung des Verkehrsaufkommens vor Ort
Gute Theorie lebt von Praxisbeispielen. Hier fünf kompakte Fälle aus städtischen Projekten, so wie Sie sie in vielen Kommunen antreffen werden.
Knotenpunktoptimierung
Messung: Videozähler und Induktionsschleifen, ergänzt durch manuelle Klassifikationen.
Modell: Mikrosimulation des Knotens zur Optimierung von Ampelphasen.
Ergebnis: Reduzierung von Wartezeiten in der Spitzenstunde, verbesserte Fußgängerquerung — oft spürbar innerhalb weniger Wochen nach Umsetzung.
Korridoranalyse bei Bauprojekten
Messung: Temporäre Bluetooth‑Sonden und GPS‑Daten für Reisezeiten; zusätzliche Zählstellen an Umleitungspunkten.
Modell: Mesoskopische Simulation des Korridors mit mehreren Umleitungsvarianten.
Ergebnis: Identifikation der klügsten Umleitungsstrategie mit minimalem zusätzlichem Stau und planerischer Absicherung der Baustellenlogistik.
Parkraumbewirtschaftung und City‑Logistik
Messung: ANPR‑Daten und Sensorik in Parkbuchten kombiniert mit Lieferzeitfenster‑Registrierungen.
Modell: Nachfrageprognose für Kurzzeitparkplätze und Simulation der Lieferflüsse.
Ergebnis: Effizientere Lage von Ladezonen und bessere Balance zwischen Lieferverkehr und Kundenparkern.
ÖPNV‑Kapazitätsprüfung
Messung: Fahrgastzählungen, Ticketingdaten und GPS der Busflotte.
Modell: Netzmodell des ÖPNV mit Lastverteilungsanalyse.
Ergebnis: Optimaler Fahrzeugeinsatz, Anpassung von Takten und damit Entzerrung von Spitzenbelastungen.
Evaluierung von Umweltzonen
Messung: Kombination aus ANPR, Luftmessstationen und Verkehrszählungen.
Modell: Szenarien, die Verkehrsverlagerungen und Emissionseffekte simulieren.
Ergebnis: Szenarienbasiertes Verständnis von Wirksamkeit und Nebeneffekten, Grundlage für rechtlich belastbare Entscheidungen.
Aus jedem dieser Beispiele lernen Sie: Interdisziplinäre Teams, abgestimmte Messkampagnen und iteratives Vorgehen sind die Basis für erfolgreiche Projekte.
Zukunft der Verkehrsmodellierung: KI, Szenarienplanung und Open Data in der Mobilität
Die Methodenlandschaft der Verkehrsplanung wandelt sich gerade rasant. Neue Technologien eröffnen Chancen — bringen aber auch Herausforderungen mit sich.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
KI ergänzt klassische Verkehrsmodelle besonders dort, wo große, heterogene Datensätze vorliegen: Anomalieerkennung in Sensorströmen, direkte OD‑Schätzung aus Mobilfunkdaten oder kurzfristige Nachfrageprognosen. Vorsicht: Black‑box‑Modelle erfordern zusätzliche Validierungsschritte und erklärbare Modelle sind oft vorzuziehen, wenn Entscheidungen nachvollziehbar sein müssen.
Digitale Zwillinge und Echtzeit‑Simulation
Digitale Zwillinge, die live‑Daten integrieren, ermöglichen adaptive Verkehrssteuerung und Echtzeit‑Prognosen. Die technische Integration ist anspruchsvoll, eröffnet aber neue Möglichkeiten für kurzfristige Interventionen — z. B. bei Großveranstaltungen oder Unfällen.
Szenarienplanung statt Einzelprognosen
Angesichts schneller technologischer und gesellschaftlicher Veränderungen (Elektromobilität, Home‑Office, Mikromobilität) verlieren starre Einzelprognosen an Wert. Szenarien, die mehrere plausible Zukünfte betrachten, sind besser geeignet, robuste Strategien zu entwickeln.
Open Data, Transparenz und Bürgerbeteiligung
Offene Messdaten fördern Innovation und ermöglichen Drittentwicklungen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenqualität und Datenschutz. Beteiligungsformate, in denen Bürgerinnen und Bürger die Modellannahmen verstehen, verbessern Akzeptanz und tragen zur besseren Datengrundlage bei.
Integration neuer Mobilitätsanbieter
Sharingsysteme, Mikromobilität und On‑Demand‑Dienste müssen in Modelle integriert werden, um Verlagerungseffekte realistisch abzubilden. Datenzugang zu commerziellen Anbietern bleibt eine Herausforderung, ist aber entscheidend für realistische Szenarien.
FAQ — Häufig gestellte Fragen zum Verkehrsaufkommen messen und modellieren
1. Welche Methoden eignen sich am besten für kostengünstige Messungen?
Für kosteneffiziente Erhebungen empfiehlt sich eine Kombination aus kurzen manuellen Zählungen an repräsentativen Stellen und temporärer sensorischer Unterstützung (z. B. Bluetooth‑Sniffer oder mobile Videoerfassung). Solche Hybridkampagnen liefern ausreichend genaue Daten für erste Analysen, während teure feste Installationen nur dort sinnvoll sind, wo langfristiger Betrieb vorgesehen ist. Berücksichtigen Sie die gewünschte Detailtiefe und planen Sie Validierungs‑Checks mit manuellen Kontrollen ein.
2. Welche Datenquellen sind für die Erstellung von OD‑Matrizen am zuverlässigsten?
Die zuverlässigste OD‑Matrix entsteht aus der Kombination von Haushalts‑ oder Reisebefragungen, ANPR‑Daten und Probe‑GPS‑Daten. Befragungen liefern Zweck und Modalität, ANPR/ Bluetooth/GPS unterstützen bei Routen und Reisezeiten. Technisch kann die Matrix mit Methoden wie Iterative Proportional Fitting kalibriert werden. Wichtig ist, Quellenlücken und Bias offen zu dokumentieren und bei Bedarf zusätzliche Kurzzeitkampagnen durchzuführen.
3. Wie oft sollten Messungen wiederholt werden?
Das hängt vom Zweck ab: Langfristige Messstationen sollten kontinuierlich betrieben werden, um Trends zu erfassen. Kurzfristige Zählungen sind saisonal zu wiederholen (mindestens einmal jährlich) und vor/nach großen Eingriffen (z. B. Baustellen, neue Linien) durchzuführen. Modelle sollten mindestens jährlich überprüft werden und nach signifikanten strukturellen Änderungen aktualisiert werden.
4. Wie validiert man ein Verkehrsmodell verlässlich?
Validierung erfolgt durch den Vergleich unabhängiger Messgrößen: Link‑Zähldaten, Reisezeiten, Reiseweiten und Beobachtungen vor Ort. Verwenden Sie quantitative Kennzahlen wie RMSE, Theil‑U oder GEH für Links und ergänzen Sie dies mit qualitativem Plausibilitätscheck (Stauausbreitung, Verhaltensänderungen). Cross‑Validation mit Datensätzen, die nicht zur Kalibrierung verwendet wurden, ist essenziell.
5. Welche Datenschutzanforderungen gelten bei ANPR, Bluetooth und GPS‑Daten?
Bei personenbezogenen Messdaten gilt die DSGVO: Prinzipien wie Zweckbindung, Datenminimierung und Pseudonymisierung sind einzuhalten. Verwenden Sie nur aggregierte Ausgaben für öffentliche Berichte, anonymisieren Sie Rohdaten technisch und schließen Sie Datenverarbeitungsvereinbarungen ab. Lokale Datenschutzbeauftragte und juristische Beratung sind empfehlenswert, bevor Sie Daten von Drittanbietern integrieren.
6. Kann künstliche Intelligenz klassische Verkehrsmodelle ersetzen?
KI ist ein mächtiges Ergänzungswerkzeug, ersetzt aber nicht die physikalischen und verkehrstechnischen Grundlagen. ML‑Modelle funktionieren gut für Prognosen, Anomalieerkennung oder Feature‑Engineering; für erklärbare Entscheidungsgrundlagen und die Abbildung physikalischer Restriktionen sind hybride Ansätze (KI + klassische Modelle) meist die beste Wahl. Achten Sie auf Interpretierbarkeit und Validierung.
7. Welche Software und Tools sind empfehlenswert?
Für Mikrosimulationen sind Produkte wie PTV Vissim, Aimsun oder SUMO verbreitet; für makroskopische Planung PTV Visum oder Emme. Zur Datenvorverarbeitung und Analyse nutzen viele Teams Python (Pandas, scikit‑learn), R sowie GIS‑Tools (QGIS). Die Wahl hängt von Projektumfang, Budget und vorhandenen Kompetenzen ab; Open‑Source‑Tools wie SUMO bieten kostengünstige Einstiegsmöglichkeiten.
8. Wie groß sind typische Fehler und Unsicherheiten in Verkehrsschätzungen?
Die Fehlergröße variiert deutlich: Für Link‑Zählungen gelten GEH‑Werte <5 als gut; bei Schätzungen aus Mobilfunkdaten sind größere Abweichungen möglich. Unsicherheiten entstehen durch Sampling‑Bias, Messausfälle und Annahmen in der OD‑Ableitung. Quantifizieren Sie Unsicherheiten mit Sensitivitätsanalysen und Monte‑Carlo‑Runs und kommunizieren Sie Intervalle statt punktueller Zahlen.
9. Wie plane ich eine Messkampagne für eine mittelgroße Stadt?
Beginnen Sie mit einer Zieldefinition: Welche Entscheidungen sollen gestützt werden? Erstellen Sie darauf basierend ein Messkonzept mit einer Kombination aus dauerhaften Stationen (z. B. Schleifen), temporären Sensoren (Video, Bluetooth) und gezielten manuellen Zählungen. Legen Sie Zeiträume (Saisonalität, Spitzenstunden) und Budget fest und planen Sie Validierungsmessungen und eine Nachbereitung mit Datenbereinigung und Dokumentation ein.
10. Wie integriere ich Mikromobilität und Shared Mobility in Modelle?
Integration gelingt über erweiterte Nachfrage‑ und Modalsplit‑Modelle, die neue Angebote als eigene Modi erfassen. Datenzugang zu Anbietern (z. B. Nutzungsstatistiken) ist entscheidend; Fehlen solcher Daten erfordern Umfragen oder Schätzungen. Berücksichtigen Sie Nutzerpräferenzen, Verfügbarkeit und räumliche Verteilung sowie Netzwirkungen (z. B. Multimodalität an Knotenpunkten).
Fazit und Empfehlung: So starten Sie pragmatisch
Verkehrsaufkommen messen und modellieren ist kein einmaliges Projekt, sondern ein iterativer Prozess. Beginnen Sie mit klaren Fragestellungen, wählen Sie eine passende Messstrategie und kombinieren Sie mehrere Datenquellen. Kalibrieren Sie Modelle sorgfältig und kommunizieren Sie Unsicherheiten offen. Nutzen Sie neue Technologien wie KI und digitale Zwillinge, aber behalten Sie stets Transparenz und Nachvollziehbarkeit im Blick.
- Definieren Sie die Entscheidungsfragen präzise.
- Starten Sie mit einer kombinierten Messkampagne (dauerhaft + temporär).
- Erstellen Sie eine dokumentierte OD‑Matrix als Basis.
- Wählen Sie die Modellskala passend zur Fragestellung.
- Führen Sie Kalibrierung, Validierung und Sensitivitätsanalysen durch.
- Planen Sie Monitoring zur Erfolgskontrolle nach Umsetzung.
Ist eine einzige Datenquelle ausreichend?
In der Regel nicht. Datenfusion erhöht Zuverlässigkeit und deckt Schwächen einzelner Quellen auf.
Wie oft sollten Modelle aktualisiert werden?
Vor größeren Eingriffen, nach strukturellen Veränderungen im Mobilitätsverhalten und regelmäßig (z. B. jährlich) für operative Systeme.
Kann KI klassische Modelle ersetzen?
KI ergänzt viele Prozesse, ersetzt aber nicht die physikalische und verkehrstechnische Expertise — Hybridansätze sind meist die beste Lösung.
Wenn Sie Unterstützung bei der Konzeption eines Messnetzes oder beim Aufbau eines Modells benötigen: Planen Sie pragmatisch, starten Sie iterativ und beziehen Sie alle relevanten Stakeholder ein. So gelingt es, Verkehrsaufkommen messen und modellieren in belastbare, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln — zugunsten sicherer, effizienter und klima‑freundlicher Mobilitätslösungen.
