4. Beispiel Ulm
4.1 Basisdaten des Untersuchungsbeispiels [ 4.1 | 4.2 | 4.3 ]
Bei der Ermittlung der Basisdaten für das Städtebeispiel "Ulm" ist zu beachten, dass die Stadt "Ulm" eigentlich aus zwei Städten, nämlich Ulm (in Baden Württemberg) und Neu-Ulm (in Bayern) besteht, die durch die mit der Donau zusammenfallende Landesgrenze getrennt werden. Die im Folgenden zusammengestellten Daten beziehen sich immer auf das gesamte Stadtgebiet Ulm/Neu-Ulm, soweit nicht anders angegeben. Zur Vereinfachung wird daher auch nur der Name "Ulm" für das gesamte Stadtgebiet Ulm/Neu-Ulm verwendet, wenn nicht beide Teile separat aufgeführt werden.
Die Betrachtung als eine Stadt ist dadurch gerechtfertigt, dass beide Stadt-Teile zusammen eine einheitliche Stadtstruktur bilden. Trotz der getrennten Verwaltungsstrukturen werden viele Aufgaben von beiden Städten gemeinsam wahrgenomen, so gibt es zum Beispiel nur ein Verkehrsunternehmen, die Stadtwerke Ulm/Neu-Ulm, für das gesamte Stadtgebiet. Auch die folgende Kurzbeschreibung der Stadt Ulm [17] bestätigt dies:
"Die Donau markiert nicht nur die Trennungslinie zwischen Ulm und Neu-Ulm, sondern auch die Landesgrenze zwischen Baden-Württemberg und Bayern. Rund 170.000 Menschen leben in der Doppelstadt, die trotz der Grenze in vielen Bereichen wie Wirtschaft, Tourismus, Kultur, Verkehr oder Freizeit ihre Gemeinsamkeiten fördert und betont. Ulmer Münster, historische Altstadtviertel und traditionelle Feste zu Lande und zu Wasser stehen für das althergebracht Bekannte. Bedeutende Wirtschaftsunternehmen, Wissenschaftsstadt, Hochschulen, kulturelle Vielfalt an Museen, Theatern und Festivals, Tagungs- und Kongreßzentren und spektakuläre Beispiele der modernen Architektur verkörpern in herausragender Weise das moderne Ulm und Neu-Ulm."
Die statistischen Eingabedaten für PNV-Split
sind in Tabelle 4.1 zusammengestellt. Aus diesen Daten ergibt sich ein
maßgebliches monatliches Nettoeinkommen von 5120 DM.
Bezeichnung | Quelle | Wert |
Untersuchungsjahr | Socialdata [14] | 1992 |
Einwohnerzahl | Ulmer Statistik [15] | 163.120 |
Haushaltsnettoeinkommen Haushaltstyp II | VIA Datensammlung [4] | 4769 DM |
Einkommensindex | Heft 49 [22] | 111,90 % |
BaföG-Höchstsatz | VIA Datensammlung [4] | 860 DM |
Studentenzahl | Ulmer Statistik [15] | 8310 |
Studentenanteil | = Studenten/Einwohner | 4,84 % |
Für die Studentenzahl gilt, dass nahezu alle eingeschriebenen Studenten auch in Ulm wohnen. Daher wurde der Anteil an einpendelnden Studenten mit 5 % angenommen, was dann einen Anteil der in Ulm wohnenden Studenten an der Wohnbevölkerung von 4,84 % ergibt.
Die entfernungsunabhängigen Daten für den
Verkehr in Ulm sind in Tabelle 4.2 zusammengestellt.
Bezeichnung |
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Nichtmotorisierter Individualverkehr (NMIV): | ||
Faktor Fußwege |
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Faktor Radwege |
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Topographie |
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Öffentlicher Verkehr (ÖV): | ||
Linienlänge |
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Wagenkilometer |
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Fahrten je Karte |
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Pünktlichkeitsniveau |
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Mittl. Beförderungsweite |
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Motorisierter Individualverkehr (MIV): | ||
Parkvorgänge |
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PKW-Besetzungsgrad |
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Benzinpreis |
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Betriebskosten |
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OK-Verbrauchsfunktion |
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Sowohl für den Fußwegfaktor als auch für den Radwegfaktor ergibt sich aus Heft 45 [27] ein Wert von 1,0 (Mittelzentren). Der Fußwegfaktor wurde leicht auf 1,05 erhöht, um eine bessere Übereinstimmung der Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen zu erreichen. Der Radwegfaktor wurde durch eigene Berechnungen variiert, um die veränderten Widerstände zu berücksichtigen. Als neue Widerstandswerte wurden in PNV- Split die Fahrrad-Widerstände aus Heft 52 [29] für den Topographietyp "uneben, hügelig" eingegeben. Mit Berücksichtigung der Wegeweitenhäufigkeitsverteilung im Radverkehr ergab sich ein neuer Faktor von 1,1.
Das maßgebliche Verkehrsunternehmen für Ulm sind die Stadtwerke Ulm/Neu-Ulm (SWU), die nahezu den gesamten öffentlichen Verkehr im Ulm/Neu-Ulmer Nahverkehr (UNV) abwickeln. Für den ÖV wurde das Pünktlichkeitsniveau von Bus und Straßenbahn als maßgeblich angesehen, da in Ulm 1992 keine anderen Verkehrsmittel verkehrten und keine Busspuren o. Ä. in besonderem Maße vorhanden waren.
Der PKW Besetzungsgrad im MIV wurde durch eigene Berechnung ermittelt. Der mittlere Besetzungsgrad Bx für städtischen Verkehr im Jahre x = 1992 ergibt sich nach einem VIA-Modell [26] zu:
Bx = (0,8508 - 0,0062 × wx-2) × (1,3515 + 0,0248 × exp(wx-2)) = 1,22
Hierbei ist wx-2 der Nutzungswiderstand vom vorletzten Jahr (x-2 = 1990), da Kaufentscheidungen für Autos längerfristig angelegt sind.
mit: KBetr,x-2= 0,164 DM (Betriebskosten)
Vx-2
= 10,10 l/100 km (Treibstoffverbrauch)
Px-2
= 1,00 DM/l (Benzinpreis)
aB
= 9,43
Das maßgebliche monatliche Nettoeinkommen Ex-2 wird nach der Formel aus 3.1 mit folgenden Daten berechnet:
Den PKW-Besetzungsgrad gibt Socialdata mit 1,3 Pers./PKW an. Da dieser Wert für Wege bis 100 km gilt, hier aber nur Wege bis 9,5 km betrachtet werden, wurde hier der kleinere Wert von 1,22 Pers./PKW gewählt. Dies ist sinnvoll, da bei kurzen Wegen der Besetzungsgrad in der Regel niedriger ist als bei langen Wegen.
Um die entfernungsabhängigen ÖPNV-Daten
für die Stadt Ulm zu berechnen, wurde der Münsterplatz in der
innerstädtischen Fußgängerzone als Stadtzentrum gewählt.
Dieser liegt auf der Hauptachse zwischen Hauptbahnhof und Donau-Ufer. Erreichbar
ist dieses Zentrum über die Haltestellen "Ulm Hauptbahnhof/Bushof"
bzw. "Steinerne Brücke". Für die Ermittlung der Eingabedaten
des ÖPNV wurde folgende Ringe festgelegt:
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Nähere Informationen zu den festgelegten Kreisringen
sind dem Anhang zu entnehmen (Kapitel 8.6, Tabellen 8.9 bis 8.12). Die
Berechnungen, auf Grundlage der Fahrplandaten [18], ergaben folgende entfernungsabhängige
Eingabedaten für den ÖPNV:
[km] |
[min] |
[min] |
[min] |
[min] |
[min] |
[km/h] |
[DM] |
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Der scheinbar chaotische Verlauf der Zugangszeiten tF,AN über die Entfernung lässt sich durch die ungleichmäßige Verteilung von großen Gewerbegebieten und reinen Wohngebieten in den städtischen Randbereichen von Ulm erklären. Gewerbegebiete werden durch wenige Haltestellen für große Flächen erschlossen, während in Wohngebieten viele Haltestellen eine flächendeckende Erschließung sicherstellen. Für die Abgangszeit tF,AB gilt für alle Entferungsstufen der Wert von 2,38 min.
Die Zwangsumsteigezeiten tU (Zwang)
sind in Ulm sehr gering, da nahezu alle Linien zu Haltestellen im Stadtzentrum
führen. Lediglich bei der Zubringerlinie 11 zur Straßenbahn
und an der Umsteigehaltestelle Boschstraße in einem Gewerbegebiet
ergeben sich Verbindungen, bei denen der Weg in die Innenstadt nicht ohne
Umsteigen zurückgelegt werden kann.
[km] |
[min] |
[min] |
[min] |
[DM] |
[km/h] |
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Die Zuordnung der Entfernungsstufen zu den Stadtbereichen wurde anhand von Stadtplänen (Abbildungen 8.15 [17] und 8.17 [1]) vorgenommen. Für die Verteilung der Parksuchzeit tPS wurde die kleinste Entfernungsstufe 0,5 km als Innenstadtbereich und die Entfernungsstufe 1,1 km als Innenstadtrandbereich definiert. Der städtische Randbereich liegt bei 3,0 km (Übergangsbereich = 2,0 km) und alle größeren Entfernungen wurden den Außenbezirken zugeordnet.
Für die Berechnung der Kosten wurden monatliche Parkkosten im Innenstadtbereich von 10,00 DM und im Innenstadtrandbereich von 4,00 DM angenommen.
4.2 Ergebnisse des Datenvergleichs [ 4.1 | 4.2 | 4.3 ]
Mobilität:
Bei den Zählungen von Socialdata ergab sich für die Mobilität in Ulm/Neu-Ulm ein Wert von 3,24 Fahrten pro Person und Tag. Dieser ergibt sich aus den Werten für Ulm (3,3) und Neu-Ulm (3,1) als gewichtetes Mittel über die Einwohner. Die Mobilität in Ulm ist daher im Vergleich zu anderen Städten vergleichbarer Größe als eher groß einzuschätzen. Nur in Freiburg weist eine ähnliche Mobilität von 3,24 auf, andere Städte wie Neuss (2,68), Recklinghausen (2,89) und Saarbrücken (2,48) haben eine wesentlich geringere Mobilität.
Bei den Berechnungen von PNV-Split ergab sich allerdings ein Gesamtsystemwiderstand von 30,90 Widerstandseinheiten, der relativ niedrig ist. Diese Tatsache spricht für eine hohe Mobilität in Ulm. Der von Socialdata angegebene Wert ist also plausibel.
Modal Split:
Bei einem Vergleich der Modal Split
Werte (Abbildung 8.11) ist zu beachten, dass die Werte aus den Zählungen
von Socialdata für alle Wege bis 100 km gelten, in PNV-Split
aber nur Wege bis zu einer Entfernung von 9,5 km berücksichtigt wurden.
Um die Werte vergleichen zu können, wurden daher die Socialdata Werte
umgerechnet, so dass der Modal Split nur Wege bis 9,5 km einschließt.
Daneben liefert auch Socialdata einen Modal Split für den Binnenverkehr,
d. h. für Fahrten, die nicht über das Stadtgebiet hinausgehen.
Diese Werte können direkt mit den Socialdata Werten bis 9,5 km verglichen
werden, da die Stadtgrenze von Ulm mit der 9,5-km-Grenze zusammenfällt.
Die Modal Split Anteile von Socialdata und die mit PNV-Split berechneten
Werte sind in Tabelle 4.6 zusammengestellt.
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Socialdata |
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Socialdata (Binnen) |
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Socialdata bis 9,5 km |
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PNV-Split |
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Für den Radverkehr ergibt sich eine sehr gute Übereinstimmung zwischen den Werten von Socialdata und den Ergebnissen aus PNV-Split. Die Werte für den ÖV weichen allerdings gravierend voneinander ab. Von Socialdata wird mit 7,7 % ein um 55,8 % niedrigerer Wert angegeben als von PNV-Split berechnet (12,0 %). Aufgrund der Konkurrenzsituation mit dem Fußverkehr für kleine Entfernungen und mit dem MIV für größere Entfernungen sind diese Werte bei Socialdata daher auch höher. Zur Überprüfung der Anteile des ÖV und des MIV sind daher hier genauere Berechnungen notwendig.
Der ÖV-Anteil setzt sich zusammen aus Wegen, die mit dem örtlichen Verkehrsunternehmen, dem Schienenpersonennahverkehr (DB und NE) und dem Bahnbusverkehr zurückgelegt werden. Da in Ulm neben den beiden (Haupt-)Bahnhöfen in Ulm und Neu-Ulm keine weiteren nennenswerten Haltepunkte für den Schienenverkehr vorhanden sind, wird der Anteil der Wege, die mit dem SPNV zurückgelegt werden, zu 0 % angenommen. Der Anteil der Wege, die in Ulm mit den Stadtwerken Ulm (SWU) zurückgelegt werden, an allen Wegen kann nach folgender Formel berechnet werden:
Summand 1 = (Fahrgäste des Verkehrsunternehmens × Anteil der Einwohner an den Fahrgästen)Da die Stadtwerke Ulm öffentlichen Nahverkehr nur innerhalb des Stadtgebietes anbieten und keine anderen Verkehrsunternehmen in Ulm tätig sind, kann davon ausgegangen werden, dass der Anteil der Einwohner an den Fahrgästen ungefähr 100 % beträgt.
/ (365 × Mobilität Aller × Einwohnerzahl der Stadt)
= (20.970.000 × 1,0) / (365 × 3,24 × 163.120)
= 10,87 %
Der Anteil der Wege in Ulm, die mit Bahnbussen zurückgelegt werden, an allen Wegen kann über die Linienlänge in der Stadt abgeschätzt werden. In Ulm gibt es allerdings zwei Geschäftsbereiche Bahnbus (GBB) - Regionalverkehr Alb-Bodensee (RAB) und Regionalbus Augsburg (RBA) - was in der folgenden Formel berücksichtigt wird. Die Daten für die Geschäftsbereiche Bahnbus stammen aus statistischen Angaben der Bundesbahn.
= (82,2 km / 4998,7 km ×
4535,5 km
+ 23,55 km / 11152,7 km ×
10018,8 km)
/ 71330,6 km
× 609.400.000 /
(365 × 3,24
×
163.120)
= 0,42 %
Auch im Vergleich mit anderen Städten wird deutlich, dass der ÖV-Anteil bei Socialdata vergleichsweise niedrig ist. Sowohl Städte mit Förderung umweltschonender Verkehrsmittel (Bremen: 17 %, Freiburg: 16 %) als auch MIV-orientierte Städte (Solingen: 12 %, Ratingen: 12 %) weisen einen höheren ÖV-Anteil auf, was darauf hindeutet, das dieser Anteil in Ulm mindestens bei 12 % liegen sollte.
Im Folgenden soll der Anteil des motorisieren Individualverkehrs überprüft werden. Zunächst muss die PKW-Dichte berechnet werden. Die für diese Berechnung notwendigen Werte liegen nur für Ulm (ausschließlich Neu-Ulm) vor, aber von einer Übertragbarkeit der PKW-Dichte auf die gesamte Stadt wird ausgegangen.
PKW-Dichte = PKW-Bestand × (1 - Anteil stillgelegter Fahrzeuge) / EinwohnerDer PKW-Bestand stammt aus der Datensammlung des Instituts [4] und die Einwohnerzahl aus der Ulmer Statistik [15]. Der Anteil stillgelegter Fahrzeuge wurde mit 12 % abgeschätzt. Das Ergebnis für die PKW-Dichte deckt sich mit dem in [17] angegebenen Wert von 0,5 PKW/EW, der auch den Anteil stillgelegter Fahrzeuge berücksichtigt. Der MIV-Anteil ergibt sich dann nach folgender Formel:
= 61781 PKW × (1 - 12 %) / 111.579 EW
= 0,49 PKW / EW
MIV-Anteil = PKW-Dichte × Fahrten pro PKW und Tag × PKW-Besetzungsgrad / Mobilität allerDieser Wert gilt für alle Wege und muss daher mit dem entsprechenden Socialdata-Wert von 53,0 % verglichen werden. Die Abweichung von 0,5 %-Punkten ist so gering, dass von der Richtigkeit des Socialdata-Wertes ausgegangen werden kann.
= 0,49 × 2,86 × 1,22 / 3,24
= 52,5 %
Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen:
Als nächstes können die von PNV-Split
berechneten Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen (WWHV) und die
zugehörigen mittleren Wegeweiten mit vergleichbaren Verteilungen verglichen
werden. Dazu werden die Werte für den MIV aus von Socialdata [15]
erhobenen Werten berechnet. Die Vergleichswerte für Fuß, Rad
und ÖV stammen aus den DIW Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen
[7] für Mittelzentren. Die mittleren Wegeweiten für die verschiedenen
Verkehrsmittel sind in Tabelle 4.7 zusammengestellt.
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PNV-Split |
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Vergleichswerte |
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Man sieht, dass die mittleren Wegeweiten im Fußgänger- und Radverkehr relativ genau übereinstimmen. Die Abweichungen sind mit 10 m (Fuß) und 100 m (Rad) sehr gering, und auch die Häufigkeitsverteilungen (Abbildungen 8.2 und 8.3 im Anhang) weisen keine nennenswerten Abweichungen auf. Die mittleren Wegeweiten für den MIV stimmen auch überein, nur in der Wegeweitenhäufigkeitsverteilung (Abbildung 8.5 im Anhang) liegt eine starke Abweichung bei den Werten der Entfernungsstufe 1,1 km vor. Das ist wahrscheinlich auf einen Ablesefehler oder generelle Ungenauigkeiten bei der Vergleichsverteilung zurückzuführen.
Bei der Wegeweitenhäufigkeitsverteilung für den ÖPNV (Abbildung 8.4 im Anhang) sind starke Abweichungen festzustellen. Die in PNV- Split berechnete mittlere Wegeweite von 3,78 km liegt weit unter dem Vergleichswert von 4,3 km. In der VDV-Statistik [24] wird die mittlere Wegeweite im ÖV mit 4,1 km angegeben. Ein Wert zwischen 4,1 km und 4,3 km ist also realistisch, der von PNV- Split berechnete Wert ist zu niedrig.
In der Häufigkeitsverteilung für den ÖV fällt auf, dass die Modellwerte für die Entfernungsstufen 0,5 km und 1,1 km stark überhöht sind (positive Abweichungen von über 50 %), während alle anderen Werte ab 2 km kleiner sind. Diese starke Dominanz von kurzen Wegen in PNV- Split ist der Grund für die zu kleine mittlere Wegeweite. Dies lässt sich aber dadurch begründen, dass die örtliche Verfügbarkeit des ÖV für kleine Entfernungen in PNV- Split nicht richtig abgebildet wird. Dies führt dazu, dass ein größerer Anteil der Wege im kurzen Entfernungsbereich liegt, so dass die mittlere Wegeweite sinkt.
Abgesehen von den oben beschriebenen Abweichungen im MIV und ÖV, die erklärt werden konnten, ist aber eine gute Übereinstimmung der verkehrsmittelspezifischen Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen festzustellen.
Mittlere Unterwegszeiten:
Ein Vergleich der mittleren Unterwegszeiten ist nur
eingeschränkt möglich, da Socialdata nicht für alle Verkehrsmittel
plausible Berechnungsgrundlagen liefert. In Tabelle 4.8 sind die berechneten
Vergleichswerte den Modellwerten aus PNV-
Split gegenübergestellt.
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PNV-Split |
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Vergleichswerte |
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Die Vergleichswerte stammen aus den Socialdata Befragungen. Die Werte für die einzelnen Verkehrsmittel (Fuß, Rad, ÖV und MIV) wurden berechnet als Mittlere Dauer / (Mobilität ´ Modal Split Anteil), der Wert für alle Verkehrsmittel (Gesamt) direkt als Mittlere Dauer / Anzahl der Fahrten. Dabei wurden die Modal Split Anteile für den Binnenverkehr aus den Socialdata-Befragungen entnommen.
Die mittlere Unterwegszeit für alle Verkehrsmittel fällt in PNV-Split (15,16 min) kleiner aus als bei Socialdata (17,88 min). Dies war aufgrund der in PNV-Split untersuchten Entfernungen bis 9,5 km zu erwarten. Auch der Radverkehr und der MIV weisen in PNV-Split geringfügig kleinere Werte auf, was auf den gleichen Grund zurückzuführen ist. Der Wert für den ÖV aus Socialdata (20,03 min) ist zu klein. Das liegt daran, dass in PNV-Split die Zu- und Abgangszeiten mit berücksichtigt werden, diese bei Socialdata aber nicht enthalten sind. Die hohe mittlere Unterwegszeit im Fußverkehr von 22,81 min könnte dadurch zu erklären sein, dass die Ulmer auch längere Wege zu Fuß zurücklegen. Trotzdem ist dieser Wert zu hoch.
PKW-Besetzungsgrad:
Der PKW-Besetzungsgrad wird in Socialdata für Ulm und Neu-Ulm einheitlich mit 1,3 Pers./PKW angegeben. Dieser Wert lässt sich anhand der Modal Split Werte für PKW als Fahrer und PKW als Mitfahrer überprüfen. Für Ulm werden 38 % als Fahrer und 13 % als Mitfahrer angegeben, dies ergibt 51 % Fahrer/Mitfahrer auf 38 % PKW was einem Besetzungsgrad von 51/38 = 1,34 Pers./PKW entspricht. Für Neu-Ulm sind die entsprechenden Werte 43 % als Fahrer und 14 % als Mitfahrer, also ein PKW-Besetzungsgrad von 57/43 = 1,33 Pers./PKW. Werden diese Werte auf eine Nachkommastelle gerundet, entsprechen sie genau dem angegebenen Wert von 1,3 Pers./PKW.
Die Ergebnisse der Socialdata Befragungen weisen einige Implausibilitäten auf. Vor allem der zu niedrige Anteil des öffentlichen Verkehrs am Modal Split ist hier zu nennen. Die Überprüfungen durch eigene Berechnung und durch Vergleich mit anderen Städten gleicher Größenordnung kamen zu dem Ergebnis, das der ÖV-Anteil in Ulm höher sein muss, als von Socialdata ermittelt. Eine Ursache für diesen Fehler könnte in der Auswahl der befragte Personen liegen, da Personen in den Randbereichen der Städte, wo das ÖPNV-Angebot in der Regel schlechter ist, stärker auf den MIV angewiesen sind. Dadurch erhöht sich der MIV-Anteil im Gesamtergebnis zu Lasten des ÖV.
Bei den Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen sind Implausibilitäten nur schwer aufzudecken, da die verwendeten Vergleichsverteilungen aus DIW für Fuß, Rad und ÖV aufgrund regionaler Unterschiede Fehlerquellen sein können. Die gute Übereinstimmung der Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen für alle Wege (gerechnet und PNV- Split) deutet jedoch darauf hin, dass die Verteilungen im großen passend sind. Die starken Abweichungen bei der Verteilung für den ÖPNV konnte durch eine programmspezifische Fehlerquelle erklärt werden.
Die Mobilität, die Socialdata für Ulm ermittelt hat, erscheint im Vergleich mit anderen Städten als zu hoch. Der niedrige Gesamtsystemwiderstand spricht zwar für eine höhere Mobilität, der richtige Wert dürfte aber unter dem von Socialdata angegebenen Wert von 3,24 Fahrten pro Person und Tag liegen.
Die von Socialdata ermittelte mittlere Unterwegszeit für alle Verkehrsmittel kann bestätigt werden. Die Abweichungen bei den einzelnen Verkehrsmitteln konnten erklärt werden, wenn auch bei der großen Abweichung im Fußverkehr die Genauigkeit der Ausgangsdaten bezweifelt werden muss.