Prix LITRA 2022

Die LITRA hat an ihrer Mitgliederversammlung Fiona Arnet, Florian Fuchs, Nasser Moukaddem sowie Christof Kraft und Dominic Thalmann mit dem Prix LITRA 2022 ausgezeichnet. Die Trophäen wurden von Bundesrätin Simonetta Sommaruga überreicht. Drei der ausgezeichneten Arbeiten setzen sich mit betrieblichen Fragen der Störung, Verspätungen und Anschlussoptimierung auseinander. Eine Arbeit nimmt den Stadt-Land-Graben bei verkehrspolitischen Abstimmungen unter die Lupe. Die LITRA gratuliert der Preisträgerin und den Preisträgern herzlich!

Prix LITRA-Verleihung 2022, von links nach rechts: Fiona Arnet (Preisträgerin 2022), Florian Fuchs (Preisträger 2022), Nasser Moukaddem (Preisträger 2022), Bundesrätin Simonetta Sommaruga, Christof Kraft und Dominic Thalmann (Preisträger 2022), LITRA- und Jurypräsident Martin Candinas.

Insgesamt 17 Arbeiten waren dieses Jahr im Rennen um den Prix LITRA. Wir durften uns über ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Bachelor- und Masterarbeiten freuen. Nicht weniger als acht Disziplinen und Hochschulinstitute waren vertreten - diese Vielfalt hat uns sehr gefreut. Die Prix LITRA-Jury hat, nicht zuletzt aufgrund der vielfältigen Bewerbungen, entschieden, dieses Jahr ausnahmsweise vier statt drei Arbeiten auszuzeichnen, je zwei Bachelor- und Masterarbeiten.

Kann die Zeitreihenanalyse helfen, Verspätungen besser vorauszusagen?

Dieser Frage nimmt sich Fiona Arnet in ihrer Bachelorarbeit am Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme der ETH Zürich an. Insgesamt, das zeigt ihre Literaturrecherche, ist die Zeitreihenanalyse als Methode, um Verspätungen im Bahnbetrieb zu prognostizieren, nicht sehr verbreitet. Viel häufiger werden heute beispielsweise Modelle von künstlichen neuronalen Netzen angewendet, die mittels AI Verspätungen extrapolieren. Die Anwendung von Zeitreihenmodellen zur Vorhersage von Zugverspätungen ist auf Grund des hohen Potentials anderer Methoden wenig erforscht. Laut der Autorin basieren die bestehenden Modelle zudem auf weitreichenden Annahmen, was sie in der Anwendung nicht konkurrenzfähig macht. Fiona Arnet übernimmt ein bestehendes autoregressives Modell, das die Verspätung an einer Station berechnet, indem es die Verspätung an vorausgehenden Stationen gewichtet und addiert. Dieses Modell wird um den Fall erweitert, dass ein Zug durch einen anderen verspätet wird und einen sogenannten "knock-on delay" verursacht. Zur Validierung des Modells nutzt die Autorin Daten der S-Bahn Zürich am Bahnhof Zürich Enge. Werden die richtigen Annahmen getroffen, z.B. zur Kapazität der Gleisinfrastruktur, ist es möglich, Verspätungen gegenüber dem Referenzmodell präziser vorauszusagen. Die Arbeit zeigt aber auch die Grenzen der Zeitreihenanalyse für die Modellierung von Verspätungen auf, da diese nur auf klar abgrenzbare Kontexte anwendbar ist.

Wie lässt sich Resilienz bei der Planung eines Bahnangebots berücksichtigen?

Diese Frage hat sich Florian Fuchs in seiner Masterarbeit am Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme an der ETH Zürich gestellt. Er gibt in seiner Arbeit einen umfassenden Einblick in Störungsmodelle, die Planern und Transportunternehmen als Grundlage dienen, um den Verlauf und die Auswirkungen einer Störung auf den Betrieb zu berechnen. Florian Fuchs stellt in seiner Recherche fest, dass die wenigsten Modelle eine Rückkopplung zur Fahrplan- bzw. Angebotsplanung aufweisen. Dies identifiziert er als grosse Lücke und entwickelt daher ein Modell, in dem bei Störungen die Reisezeit minimiert wird. Dabei werden Passagierführung, Trassenzuweisung und Rollmaterialeinsatz berücksichtigt. Das Modell ist in der Lage, einen Fahrplan mit höherer Resilienz zu erzeugen, d.h. bei dem die gesamte Reisezeit während der Störung kürzer ist als im Referenzfall. Die Berechnung ist für die Problemlösungssoftware sehr anspruchsvoll, jedoch können unter Verwendung eines heuristischen Ansatzes ebenso gute Ergebnisse in deutlich kürzerer Zeit erzielt werden. Allerdings besteht zwischen der Lösung mit der höchsten Resilienz und jener mit der besten Performanz im Normalzustand manchmal ein Trade-off, d.h. es liegt am Bahnbetreiber, die aus seiner Sicht optimale Lösung zu wählen. Das Verfahren wird an einem Anwendungsbeispiel auf dem Netz der Rhätischen Bahn getestet.

Gibt es einen Stadt-Land-Graben bei Abstimmungen über Mobilitätsthemen?

Verkehrspolitische Fragen polarisieren. Städte stimmen tendenziell für den öV und gegen das Auto, auf dem Land ist es genau umgekehrt - so die landläufige Meinung. Doch ist der Stadt-Land-Graben tatsächlich so tief, wenn es um Mobilität geht? Oder gibt es andere Einflussfaktoren als der Wohnort, die das Abstimmungsverhalten beeinflussen? In seiner Masterarbeit am Laboratoire de Sociologie Urbaine an der EPFL untersucht Nasser Moukaddem die Ergebnisse von eidgenössischen Volksabstimmungen zu verkehrspolitischen Vorlagen zwischen 1998 – 2022 anhand der Gemeindetypologie des BFS. Im Zentrum stehen drei unterschiedliche Typen von Vorlagen: pro-Auto (z.B. Avanti-Initiative), contra-Auto (z.B. Sonntagsfahrverbote) und pro-öV (z.B. BIF). Der Autor entwickelt mithilfe von Mikrozensus-Daten ein Erklärungsmodell für Abstimmungsergebnisse. Dieses umfasst soziodemografische Merkmale, Erschliessungsqualität, Gemeindetypologie und Mobilitätsverhalten. Der Autor schliesst aus den Untersuchungen, dass zwar ein Stadt-Land-Graben besteht, dass aber Faktoren wie das Einkommen, die Mobilitätsbedürfnisse oder die Verfügbarkeit eines Autos bzw. eines öV-Abonnements die Einstellung gegenüber verkehrspolitischen Vorlagen stärker beeinflussen. Der Unterschied zwischen städtischen und ländlichen Gemeinden ist bei Vorlagen Contra-Auto und Pro-Bahn deutlich, Vorlagen zum Strassenbau werden hingegen in den periurbanen Gemeinden entschieden. Die Arbeit hilft, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, welche Faktoren den Erfolg von verkehrspolitischen Faktoren am stärksten beeinflussen. Sie liefert Hinweise für die Gestaltung einer Vorlage zur Förderung des öV bzw. Bepreisung des MIV.

Wie lassen sich Umsteigezeiten an Bahnknoten möglichst einfach optimieren?

Schlanke Umsteigebeziehungen an Mobilitätshubs sind ein wichtiger Faktor für einen attraktiven öV. Mit dem Konzept des "Transfer coordination design problem" will die Forschung Umsteigevorgänge aus Kundensicht und betrieblich optimieren. Zur Lösung werden Simulationen und analytische Modelle eingesetzt - an grösseren Knoten oft in Form von Optimierungsprogrammen. Am kleineren und mittelgrossen Knoten dagegen werden optimale Ankunfts- und Abfahrtszeiten meist noch manuell berechnet, geeignete Modelle fehlen. So auch am Bahnhof Winterthur. Christof Kraft und Dominic Thalmann - Absolventen der zhaw School of Engineering - haben die Ausgangslage als Grundlage genommen, um ein Tool zu entwickeln, mit dem die Linien von Stadtbus Winterthur optimal auf das übergeordnete Netz der SBB am Bahnhof Winterthur abgestimmt werden können. Sie entwickeln dafür zunächst ein mathematisches Modell, das die Wegzeiten vom Zugs- zum Busperron, die minimale und maximale Haltedauer der Busse sowie den Charakter der Haltestelle berücksichtigt. Das entwickelte Tool berechnet unter Eingabe der erforderlichen Systemparameter an Haupt- und Sekundärknoten die optimalen Haltezeiten. Die Anwendung auf die Knoten Bahnhof Winterthur und Wil demonstriert, dass das Modell sinnvolle Ergebnisse liefert und deutliche Verbesserungen der Umsteigebeziehungen möglich sind. Es ist vor allem auf kleine und mittlere Knoten anwendbar.

Die Arbeiten der Preisträgerin und der Preisträger 2022 können Sie herunterladen: Sie finden die Dateien auf der Seite der LITRA-Medienmitteilung vom 29. September 2022.