Überprüfung von Befragungsergebnissen für die Städte Ulm und Wuppertal
4. Kapitel Inhaltsverzeichnis 6. Kapitel

5. Beispiel Wuppertal

5.1 Basisdaten des Untersuchungsbeispiels        [ 5.1 | 5.2 | 5.3 ]

Im Internet [16] findet sich folgende Kurzbeschreibung der Stadt: "Wuppertal ist eine lebendige Großstadt mitten im grünen Bergischen Land. 380.000 Einwohner und die Besucher der Stadt genießen ein reichhaltiges kulturelles Angebot, gute Einkaufsmöglichkeiten und einen Freizeitwert, der seinesgleichen sucht. Wälder, Wiesen, Grünanlagen und der Lauf der Wupper bestimmen das landschaftliche Bild. (...) Umgeben von bewaldeten Bergen liegt die Stadt langgestreckt im engen Tal der Wupper und verliert sich am Stadtrand in hügeligen Wiesen und weiten Wäldern des Bergischen Landes. Zwei Drittel der gesamten Stadtfläche sind nach wie vor grün."

Die statistischen Eingabedaten für PNV- Split sind in Tabelle 5.1 zusammengestellt. Aus diesen Daten ergibt sich ein maßgebliches monatliches Nettoeinkommen von 4619 DM.
 
Bezeichnung
Quelle
Wert
Untersuchungsjahr
Socialdata [13]
1990
Einwohnerzahl
Statistisches Jahrbuch [10]
387.719
Haushaltsnettoeinkommen Haushaltstyp II
VIA Datensammlung [4]
4321 DM
Einkommensindex
VIA Datensammlung [4]
108,73 %
BaföG-Höchstsatz 
VIA Datensammlung [4]
725 DM
Studentenzahl
Statistisches Jahrbuch [10]
15.389
Studentenanteil
= Studenten/Einwohner
1,98 %
Tabelle 5.1: Statistische Daten für die Stadt Wuppertal

Der Einkommensindex wird für Wuppertal im Vergleich zum NW-Durchschnitt mit 106,6 % [4] angegeben. Durch Multiplikation mit dem Faktor 1,02 [4] erhält man den entsprechenden Wert von 108,73 %, der auf den Bundesdurchschnitt bezogen ist.

In Wuppertal pendelt ein großer Anteil der Studenten aus den umliegenden Städten ein, was durch eine Befragung Ortskundiger festgestellt wurde. Daher wurde der Einpendleranteil mit 50 % abgeschätzt, so dass sich der Studentenanteil ca. 2 % ergibt.

Studentenanteil = in Wuppertal wohnende Studenten / Einwohnerzahl
= 15389 × (1 50 %) / 387719
= 1,98 %
Die entfernungsunabhängigen Daten für den Verkehr in Wuppertal sind in Tabelle 5.2 zusammengestellt.
 
Bezeichnung
Quelle
Wert
Nichtmotorisierter Individualverkehr (NMIV):
Faktor Fußwege
Heft 45 [27]
0,80
Faktor Radwege
eigene Berechnung
2,56
Note für Radwege
Test-Heft 6/97 [20]
4,1
Topographie
VIA Datensammlung [4]
gebirgig
Öffentlicher Verkehr (ÖV):
Linienlänge
VDV-Statistik [23]
698,5 km
Wagenkilometer
VDV-Statistik [23]
15.987.000 km
Fahrten je Karte
PNV-Split
nicht übertragbar
Pünktlichkeitsniveau
-
Bus/Strab
Mittl. Beförderungsweite
VDV-Statistik [23]
4,7 km
Motorisierter Individualverkehr (MIV):
Parkvorgänge
PNV-Split
unverändert
PKW-Besetzungsgrad
eigene Berechnung
1,22 Pers./PKW
Benzinpreis
VIA Datensammlung [4]
1,00 DM/l
Betriebskosten
VIA Datensammlung [4]
0,1640 DM
OK-Verbrauchsfunktion
VIA Datensammlung [4]
VIA 90 (gew. Mittel)
Tabelle 5.2: Entfernungsunabhängige Daten für Wuppertal

Wuppertal ist für die Bedürfnisse des Radverkehrs nur sehr schlecht geeignet. Es gibt sehr wenige Radwege und dafür aber viele, starke und lange Steigungen. Die Stiftung Warentest [20] gibt für die Qualität des Angebots für den Radverkehr in Wuppertal die Note 4,1 an. Auf dieser Grundlage wurde für den Radfaktor der relativ hohe Wert von 2,56 berechnet.

Das für das Pünktichkeitsniveau maßgebliche Verkehrsmittel wurde mit Bus/Strab festgesetzt, da bei der Schwebebahn aufgrund der geringen Fahrzeugfolgezeiten Verspätungen nahezu ohne Bedeutung sind.

Der PKW Besetzungsgrad im MIV wurde durch eigene Berechnung ermittelt. Der mittlere Besetzungsgrad Bx für städtischen Verkehr im Jahre x = 1990 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 = 1988), da Kaufentscheidungen für Autos längerfristig angelegt sind.

mit:    KBetr,x-2= 0,155 DM (Betriebskosten)
          Vx-2 = 10,20 l/100 km (Treibstoffverbrauch)
          Px-2 = 0,92 DM/l (Benzinpreis)
          aB = 9,43

Das maßgebliche monatliche Nettoeinkommen Ex-2 wird nach der Formel aus 3.1 mit folgenden Daten berechnet:

Ex-2 = 3906 DM × 108,73 % (1 1,98 %) + 710 DM × 1,98 % = 4176,88 DM

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 10,5 km betrachtet werden, wurde der kleinere Wert von 1,22 Pers./PKW gewählt, der durch eigene Berechnungen ermittelt wurde. Dies ist sinnvoll, da bei kürzeren Wegen die PKW-Besetzungsgrade in der Regel niedriger sind.

Für die Ermittlung der entfernungsabhängigen Daten wurde in Wuppertal der Kirchplatz in der innerstädtischen Fußgängerzone als Zentrum festgelegt. Dieser ist durch die Schwebebahn-Haltestelle Elberfeld Bf. (heute: Wuppertal Hbf.), an der auch Züge der S-Bahn sowie DB-Nahverkehr und 25 Buslinien halten, sehr gut mit dem ÖPNV erreichbar. In folgenden Ringen wurden die Kennwerte ermittelt:
 
Ring Nr.
Entfernung vom Zentrum
Anzahl der Haltestellen
1
0,7 km - 1,3 km
23
2
2,8 km - 3,2 km
27
3
4,3 km - 4,7 km
30
4
8,8 km - 9,2 km
30
Tabelle 5.3: Kreisringe im Untersuchungsgebiet Wuppertal

Generell ist anzumerken, dass die Stadtstruktur von Wuppertal für die Festlegung von Kreisringen eigentlich nicht geeignet ist. Wuppertal besteht aus den Städten Vohwinkel, Elberfeld, Barmen und Langerfeld, die entlang der Wupper eine Bandstruktur bilden. Es existieren somit auch vier Zentren, wobei allerdings Elberfeld das Zentrum mit der größten Bedeutung ist. Bei der Verwendung der so ermittelten Kenndaten sollte daher immer bedacht werden, dass diese nur ein Mittelwert über die Entfernungsstufen darstellen. In Wuppertal erstrecken sich in Ost-West Richtung städtische Strukturen, während man mit zunehmender Entfernung von der Wupper schnell die Außenbezirke, und die Nachbarstädte (Velbert im Norden, Solingen und Remscheid im Süden) erreicht.

Nähere Informationen zu den festgelegten Kreisringen sind dem Anhang (Kapitel 8.7, Tabellen 8.13 bis 8.16) zu entnehmen. Die Berechnungen auf Grundlage der Fahrplandaten [25] ergaben folgende entfernungsabhängige Eingabedaten für den ÖPNV:
 
Entfernung

[km]

tF,AN 

[min]

tFz

[min]

tU (frei)

[min]

tU (Zwang)

[min]

tB

[min]

vB

[km/h]

Kosten

[DM]

0,5
1,92
7,65
3,44
0,21
2,03
14,81
55,00
1,1
2,00
8,78
3,75
0,22
4,21
15,69
55,00
2,0
2,13
10,45
3,89
0,40
7,48
16,05
55,00
3,0
2,27
12,25
4,16
0,55
11,11
16,20
55,00
4,0
2,69
12,00
4,41
0,70
12,61
19,04
55,00
5,0
3,02
12,58
4,66
0,90
14,71
20,40
73,50
6,0
3,13
15,37
4,91
1,22
18,50
19,46
73,50
7,0
3,23
18,12
4,16
1,81
22,29
18,84
73,50
8,0
3,34
20,85
5,41
2,99
26,09
18,40
91,00
9,0
3,44
23,55
5,66
5,40
29,88
18,07
91,00
10,0
3,54
26,25
5,63
7,41
33,67
17,82
91,00
Tabelle 5.4: Entfernungsabhängige Daten für den ÖPNV in Wuppertal

Diese Daten zeigen eigentlich einen recht gleichmäßigen Verlauf über die Entfernung. Zu den Zwangsumsteigezeiten tU (Zwang) ist zu sagen, dass fast alle Umsteigeverbindungen eine Teilstrecke mit der Schwebebahn zurücklegen. Dies führt aufgrund der niedrigen Fahrzeugfolgezeiten der Schwebebahn zu geringen Zwangsumsteigezeiten.

Die Abgangszeit tF,AB wird für alle Entfernungsstufen konstant gleich der Zugangszeit tF,AN in der kleinsten Entfernungsstufe von 1,92 min gesetzt.

Bei den Beförderungsgeschwindigkeiten vB fällt auf, das diese bis zu einer Entfernung von 5,0 km ansteigen und danach wieder abfallen. Dies ist einerseits darauf zurückzuführen, dass die Buslinien in den Außenbereichen von Wuppertal große Umwege zurücklegen müssen. Andererseits erreicht man mit zunehmender Entfernung die Außenbezirke der Nachbarstädte, vor allem Remscheids, wo die Buslinien auf das jeweilige Zentrum ausgerichtet sind. So verbindet z. B. die Buslinie 660 Lüttringhausen mit Remscheid, was für das Reiseziel Wuppertal eine Umsteigeverbindung über Remscheid Hbf zur Folge hat.

In der folgenden Tabelle 5.5 sind die entfernungsabhängigen Daten für den MIV in Wuppertal dargestellt. Die Zuordnung der Entfernungsstufen zu den Stadtbereichen wurde anhand von Stadtplänen (Abbildungen 8.16 [16] und 8.19 [12]) vorgenommen. Zur Ermittlung der Parkplatzsuchzeit tPS wurden in Wuppertal die 0,5 km Entfernungsstufe als Innenstadtbereich, die 1,0 km Entfernungsstufe als Innenstadtrandbereich, die Entfernungen 2,0 km und 3,0 km als Übergangsbereich, die Entferungen 4,0 km und 5,0 km als Stadtrandbereich und alle weiteren als Außenbezirke festgelegt.
 
 
Entfernung

[km]

tF,AN

[min]

tF,AB

[min]

tPS

[min]

Parkkosten

[DM]

vB

[km/h]

0,5
1,25
1,25
1,25
30,00
20,0
1,1
2,75
2,75
2,75
25,00
21,5
2,0
2,75
4,16
3,46
20,00
23,0
3,0
2,75
4,16
3,46
20,00
24,0
4,0
1,55
4,16
2,86
20,00
25,0
5,0
1,55
4,16
2,86
20,00
26,0
6,0
0,50
4,16
2,33
20,00
27,0
7,0
0,50
4,16
2,33
20,00
28,0
8,0
0,50
4,16
2,33
20,00
30,0
9,0
0,50
4,16
2,33
20,00
32,0
10,0
0,50
4,16
2,33
20,00
34,0
Tabelle 5.5: Entfernungsabhängige Daten für den MIV in Wuppertal

Für die monatlichen Parkkosten in Wuppertal wurde ein erhöhter Satz angenommen, da die Parkplatzsituation in Wupperal wesentlich angespannter ist als in Ulm. Dadurch ergaben sich im Innenstadtbereich Parkkosten von 30 DM und im Innenstadtrandbereich Parkkosten von 25 DM pro Monat. Die Beförderungsgeschwindigkeiten vB wurden ähnlich den Werten für die Stadt Essen [10] angenommen.

5.2 Ergebnisse des Datenvergleichs        [ 5.1 | 5.2 | 5.3 ]

Mobilität:

Bei den Befragungen von Socialdata wurde für Wuppertal eine Mobilität von 2,6 Fahrten pro Einwohner und Tag ermittelt. Dieser Wert ist sehr niedrig für eine Stadt wie Wuppertal, die einerseits aufgrund der Stadtstruktur (viele Subzentren) und andererseits aufgrund der Nähe einiger attraktiver Zentren (z. B. Düsseldorf) eine höhere Mobilität aufweisen müsste. Alle Städte vergleichbarer Größenordnung haben eine höhere Mobilität: Nürnberg (3,05), Bochum (2,73), Bremen (3,04), Hannover (2,82) und Rostock (3,12).

Der Gesamtsystemwiderstand wird in PNV× Split zu 41,225 Widerstandseinheiten berechnet. Dies ist ein sehr hoher Wert, der aber mit der zu niedrig angegebenen Mobilität korrespondiert. Die von Socialdata ermittelte Mobilität für Wuppertal von 2,6 ist daher sehr zweifelhaft. Die tatsächliche Mobilität müsste mindestens auf dem Niveau der anderen Städte, wenn nicht sogar höher liegen. Daraus folgt, dass der Gesamtsystemwiderstand kleiner sein muss.

Modal Split:

Bei einem Vergleich der Modal Split Werte (Abbildung 8.13) ist auch hier 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 10,5 km berücksichtigt wurden. Um die Werte vergleichen zu können, wurden daher die Socialdata Werte wie schon in Kapitel 4.2 beschrieben umgerechnet. Daneben liefert auch Socialdata einen Modal Split für den Binnenverkehr, d. h. für Fahrten, die nicht über das Stadtgebiet hinausgehen. Die Werte für den Binnenverkehr sind aber nur bedingt mit den anderen Werten zu vergleichen, da die Stadtgrenze aufgrund der in 5.2 beschriebenen Stadtstruktur nicht mit einem der konzentrischen Entfernungsringe zusammenfällt. Die Modal Split Anteile von Socialdata und die mit PNV× Split berechneten Werte sind in Tabelle 5.6 zusammengestellt.
 
 
Fuß
Rad
ÖV
MIV
Socialdata
28,0
1,0
17,0
54,0
Socialdata (Binnen)
33,0
1,0
17,0
49,0
Socialdata bis 10,5 km
33,3
1,2
17,3
48,2
PNV-Split
31,5
4,3
16,7
47,6
Tabelle 5.6: Modal Split Anteile [%] aus Socialdata und PNV-Split (vgl. Tabelle 8.7)

Bei den Daten von Socialdata fällt sofort der niedrige Fahrrad-Anteil auf. Socialdata begründet damit einen hohen Anteil des ÖV, was im Städtevergleich der Untersuchung [13] scheinbar bestätigt wird. Städte wie Neuss, Bochum oder Gelsenkirchen weisen einen höheren Fahrrad-Anteil (13,0 %, 5,0 % bzw. 8,0 %) auf, während gleichzeitig der ÖV-Anteil niedriger ist (11,0 %, 10,0 bzw. 10,0 %). Im Vergleich mit anderen Städten, die auch einen niedrigen Fahrrad-Anteil haben (Wiesbaden 4 %, Kassel 6 %, Saarbrücken 2 %), ergibt sich aber eine gute Übereinstimmung des ÖV-Anteils (Wiesbaden 17 %, Kassel 16 %, Saarbrücken 17 %). Dies ist auch der Fall für vergleichbare Städte mit einem hohen Fahrrad-Anteil (Freiburg: Rad 18 %, ÖV 16 %; Bremen: Rad 22 %, ÖV 17 %). Der ÖV-Anteil ist also nicht außergewöhnlich hoch, sondern im Verglich mit anderen Städte durchaus realistisch.

Der niedrige Anteil des Fahrradverkehrs in Wuppertal lässt sich mit der besonderen Topographie und der Qualität des Radwegenetzes der Stadt erklären. Aufgrund der Tallage entlang der Wupper ist der Straßenraum eher eng, so dass nicht ausreichend Platz für die Bedürfnisse des Radverkehrs verbleibt. Außerdem gibt es in Wuppertal zahlreiche lange und steile Steigungen, was das Radfahren nicht angenehmer macht. Dies schlägt sich auch in der Radverkehrsnote (4,1) wieder, die die Stiftung Warentest [20] für Wuppertal ermittelte.

Der Fahrrad-Anteil wurde jedoch mit 1,0 % extrem niedrig ermittelt. Eigene Berechnungen, die auf der Radverkehrsnote der Stiftung Warentest [20] von 4,1 beruhen, ergeben einen Fahrrad-Anteil von 2,6 %. Der tatsächliche Anteil wird wahrscheinlich zwischen diesem Wert und dem von PNV- Split berechneten Anteil von 4,3 % liegen.

Wie schon für Ulm sollen hier ÖV- und MIV-Anteil anhand eigener Berechnungen überprüft werden. Der ÖV-Anteil setzt sich zusammen aus Wegen die mit dem örtlichen Verkehrsunternehmen, mit dem Schienenpersonennahverkehrs (DB und NE) und mit Bahnbussen zurückgelegt werden.

Der Anteil der Wege, die in Wuppertal mit den Stadtwerken (WSW) zurückgelegt werden, an allen Wegen wird nach folgender Formel ermittelt:

Summand 1 = (Fahrgäste des Verkehrsunternehmens × Anteil der Einwohner an den Fahrgästen)
/ (365 × Mobilität Aller × Einwohnerzahl der Stadt)
= (65.480.000 × 0,9) / (365 × 2,6 × 387719)
= 16,02 %
Der Anteil der Einwohner an den Fahrgästen wurde zu 90 % angenommen, da einige Linien der WSW auch über die Stadtgrenze hinausfahren, und daher auch Einwohner anderer Städte befördern. Dies gilt zwar umgekehrt auch für die Verkehrsbetriebe von Velbert, Solingen und Remscheid, jedoch nicht in gleichem Maße.

Der Anteil der Wege, die in Wuppertal mit dem Schienenverkehr (S-Bahn und SPNV der DB) zurückgelegt werden, an allen Wegen wird aus den Fahrgästen der DB [4] und den Einwohnern im Verbundgebiet des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr [4] berechnet:

Summand 2 = (Fahrgäste DB-Schienenverkehr) / (365 × Mobilität Aller × Einwohner)
= 90.595.942 / (365 × 2,6 × 7.235.800)
= 1,32 %
Der Anteil der Wege, die mit Bahnbussen zurückgelegt werden, an allen Wegen wird mit Hilfe statistischer Daten der Bundesbahn über den Geschäftsbereich Bahnbus - in Wuppertal Busverkehr Rheinland (BVR) - berechnet: Summand 3 = (Linienlänge BVR in Wuppertal / Gesamtlinienlänge BVR)
× (Netzlänge BVR / Netzlänge Bahnbusverkehr BRD)
× Fahrgäste Bahnbusverkehr BRD / (365 × Mobilität aller × Einwohner)

= (63,75 km / 6027,1 km) × (4951,5 / 71330,6)
× 609.400.000 / (365 × 2,6 × 387.719)

= 0,12  %

Die Summe dieser Werte ergibt einen ÖV-Anteil von 17,5 %. Das heißt, dass der von Socialdata angegebene Anteil von 17,0 % tatsächlich der Realität entspricht.

Die Überprüfung des MIV-Anteils erfolgt auf die gleiche Weise wie in Kapitel 4.2. Die PKW-Dichte kann hierbei jedoch der VIA-Datensammlung [4] entnommen werden:

MIV-Anteil = PKW-Dichte × Fahrten pro Tag × PKW-Besetzungsgrad / Mobilität Aller
= 0,39 × 2,54 × 1,22 / 2,6
= 46,5 %
Da dieser Wert für alle Wege bis 100 km gilt muss er mit dem entsprechenden Wert von 54,0 % aus Socialdata verglichen werden. Das Socialdata Wert ist eindeutig zu hoch, was zum Teil am zu niedrigen Fahrrad-Anteil liegt. Der von PNV× Split berechnete Wert (47,6 %) liegt auch unter dem Socialdata Vergleichswert (48,2 %), so dass für Wuppertal ein insgesamt niedrigerer MIV-Anteil von ca. 50 % angenommen werden kann.

Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen:

Für Wuppertal wurden analog zu Ulm (siehe Kapitel 4) für den Fuß- und Radverkehr sowie für den ÖV Vergleichsverteilungen aus DIW-Daten [6] ermittelt. Es wurde dabei der Stadttyp Oberzentrum zugrunde gelegt. Die Vergleichsverteilung für den MIV wurde aus von Socialdata [13] erhobenen Daten ermittelt.

Die WWHV für alle Verkehrsmittel aus Socialdata kann mit einer Verteilung verglichen werden, die aus den Verteilungen für die einzelnen Verkehrsmittel berechnet wurde (Tabelle 8.4 und Abbildung 8.6 im Anhang). Dabei zeigt sich bei den meisten Werten eine gute Übereinstimmung. Nur der gerechnete Wert für die Entfernung 1,1 km ist um 27% kleiner als der der Vergleichsverteilung, der Wert bei 3,0 km ist um 17 % zu hoch. Dies ist ein Hinweis auf stadtspezifische Unterschiede, die in den Vergleichsverteilungen des DIW nicht berücksichtigt sind. So zeigen sich in den WWHV für Fußgänger (Abbildung 8.7), Radfahrer (Abbildung 8.8) und ÖPNV (Abbildung 8.9) die gleichen Abweichungen (ein zu kleiner Wert bei 1,1 km und ein zu hoher Wert bei 3,0 km). Bei Berücksichtigung des stadtspezifischen Unterschiede zeigen die WWHV also insgesamt eine gute Übereinstimmung.

Ein Index für den Vergleich der Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen sind die mittleren Wegeweiten, die in Tabelle 5.7 zusammengestellt sind. Die Werte für Fußgänger, Radfahrer und MIV sind in PNV- Split um 170 m größer als die Vergleichswerte, was auf einen kleineren Anteil kurzer Wege zurückzuführen ist. Nur beim ÖV ist eine größere Abweichung festzustellen. Die Begründung ist die gleiche wie schon in Kapitel 4.2 erläutert. Da in PNV- Split die örtliche Verfügbarkeit im ÖV nicht richtig abgebildet wird, liegt ein größerer Anteil der Wege im kurzen Entfernungsbereich, so dass die mittlere Wegeweite sinkt.
 
 
Fuß
Rad
ÖV
MIV
Gesamt
PNV-Split
1,27
2,47
4,24
4,47
3,34
Vergleichswerte
1,10
2,30
4,40
4,30
3,34
Tabelle 5.7: Mittlere Wegeweiten [km] der verschiedenen Verkehrsmittel

Auch die VDV-Statistik [23] gibt für die mittlere Reiseweite im ÖV einen höheren Wert (4,7 km) an. Die tatsächliche mittlere Wegeweite im ÖV liegt also zwischen 4,4 km und 4,7 km. Die Wegeweitenhäufigkeitsverteilung für den ÖPNV weist aber keine so starke Verschiebungen hin zu kurzen Entfernungen auf, wie das beim Ulmer Beispiel der Fall war.

Die Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen für den Fußgänger- und Radverkehr (siehe Anhang) weisen zwar einige Abweichungen, vor allem im Bereich geringer Entfernungen, diese sind allerdings durch die oben beschriebenen Unterschiede zu erklären. Für große Entfernungen werden die prozentualen Abweichungen sehr groß, da PNV- Split hier Anteile berechnet, wo bei den Vergleichsverteilungen eigentlich so gut wie keine Wege zurückgelegt werden (Fuß > 5 km und Rad > 8 km).

Bei der Wegeweitenhäufigkeitsverteilung für den MIV fällt auf, dass für kurze Wege unter 4 km die Modellwerte zu klein sind, für größere Entfernungen sind die Modellwerte meistens größer. Dies deckt sich mit der höheren mittleren Wegeweite. Die Begründung hierfür ist die Konkurrenzsituation mit dem ÖV, der für die kurzen Wege höhere und für die großen Entfernungen kleinere Modellwerte aufweist.

Mittlere Unterwegszeiten:

Ein Vergleich der mittleren Unterwegszeiten ist nur schwer möglich, da Socialdata keine Angaben über die Unterwegsdauern mit den einzelnen Verkehrsmitteln liefert. Der einzig brauchbare Vergleichswert ergibt sich aus der Unterwegszeit für alle Verkehrsmittel (58 min) geteilt durch die Anzahl der Wege (2,6). Daraus ergibt sich eine mittlere Unterwegszeit von 22,31 min, ein um 4½ Minuten höherer Wert als in PNV- Split. Dies lässt sich dadurch erklären, dass in Socialdata alle Wege bis 100 km betrachtet wurden, die Eingangsdaten für PNV- Split aber auf Wege bis 10,5 km beschränkt waren. Die kürzeren Entfernungen führen zu einer kleineren mittleren Unterwegszeit. Dieser Wert ist also plausibel.
 
 
Fuß
Rad
ÖV
MIV
Gesamt
PNV-Split
15,84
12,33
23,68
17,98
18,01
Vergleichswerte
-
-
33,0
-
22,31
Tabelle 5.8: Zeit je mittlerer Weg [min] aus Socialdata und PNV-Split

Für den ÖV ist im dritten Band der Socialdata Umfrage [13] "Szenarien und Potentiale" ein Wert für die Reisezeit angegeben. Danach dauert eine durchschnittliche Fahrt mit den ÖPNV inkl. Zu- und Abgangszeit 33 min. Dieser Wert liegt wie erwartet über dem Ergebnis von PNV- Split, wenn auch die Höhe der Abweichung von 9 min zu groß ist. Die tatsächliche mittlere Unterwegszeit ist im ÖV wahrscheinlich kleiner als von Socialdata ermittelt.

PKW-Besetzungsgrad:

Der PKW-Besetzungsgrad wird in Socialdata für Wuppertal 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 Wuppertal werden 38 % als Fahrer und 11 % als Mitfahrer angegeben, dies ergibt 49 % Fahrer/Mitfahrer auf 38 % PKW was einem Besetzungsgrad von 49/38 = 1,29 Pers./PKW entspricht. Wird dieser Wert auf eine Nachkommastelle gerundet, entspricht er genau dem angegebenen Wert von 1,3 Pers./PKW.
 

5.3 Fazit        [ 5.1 | 5.2 | 5.3 ]

Die von Socialdata für Wuppertal ermittelten Kennwerte konnten vor allem beim Modal Split größtenteils bestätigt werden. Der ÖV- und der MIV-Anteil wurden durch eigene Berechnungen und mit Hilfe des Programmes PNV-Split überprüft. Der ÖV-Anteil ist plausibel, während der MIV-Anteil zu hoch ist. Auch der geringe Anteil des Fahrradverkehrs war erklärbar, wenn auch nicht auf einem so niedrigen Niveau, wie von Socialdata ermittelt wurde.

Der ermittelte Wert für die Mobilität in Wuppertal von 2,6 Wegen pro Person und Tag konnte allerdings nicht bestätigt werden. Sowohl im Städtevergleich als auch unter Berücksichtigung des von PNV-Split ermittelten Gesamtsystemwiderstandes kann davon ausgegangen werden, dass die Mobilität in Wuppertal höher als 2,6 ist. Plausibel wäre ein Wert von mindestens 3,0 Wege pro Person und Tag.

Der Vergleich der Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen kann insgesamt als erfolgreich bezeichnet werden. Die von PNV- Split berechneten Verteilungen stimmen grob mit den Vergleichsverteilungen des DIW überein. Die auftretenden Abweichungen bei Einzelwerten konnten auf stadtspezifische Unterschiede zurückgeführt werden. Bei den Verteilungen die aus DIW-Daten ermittelt wurden, liegt der Grund darin, dass die gewählten Verteilungen für Oberzentren die Gegebenheiten in Wuppertal nicht genau genug abbilden können. Bei den aus Socialdata-Werten ermittelten Wegeweitenhäufigkeitsverteilungen können Ungenauigkeiten bei der Bestimmung der richtigen Regressionskurve nicht ausgeschlossen werden.

Die von Socialdata angegebenen mittleren Unterwegszeiten konnten zwar bestätigt werden, jedoch fehlen für einen umfassenden Vergleich weitere Daten.

4. Kapitel Inhaltsverzeichnis 6. Kapitel


[Seitenanfang]  [zurück]  [Startseite]