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Berechnung des CO2-Einsparpotenzials in Amsterdam und Tallinn

Identifizierung der idealen Standorte für die Einrichtung von Mobilitätsknotenpunkten oder die Schließung von Lücken im Radverkehrsnetz, um die CO2-Reduzierung zu maximieren

100

Routen mit Einsparpotenzial identifiziert

Potenzielle Lücken

im Radverkehrsnetz kartiert

2000+

Berechnetes CO2-Einsparpotenzial in Tonnen

Erfahren Sie, wie wir diese Ergebnisse gemeinsam erreicht haben:

Tallinn verfügt zwar über ein solides Radverkehrsnetz, doch Lücken im Netz beeinträchtigen dessen Nutzen. Wir haben ein Modell der bestehenden Nutzung erstellt und dann Korridore in der Stadt identifiziert, in denen Fahrten unter 5 km überproportional häufig mit dem Auto zurückgelegt wurden. Anhand von Daten zur geteilten Mobilität mit Elektrofahrrädern und Rollern, haben wir 50 Lücken im Radwegenetz identifiziert und die Auswirkungen eines unterschiedlichen Nutzungswachstums der Korridore simuliert, sowohl für geteilte Fahrzeuge als auch für private Fahrräder.

Während im Zentrum Amsterdams die Nutzung des Fahrrads und der öffentlichen Verkehrsmittel außerordentlich hoch ist, gibt es in den Außenbezirken einige Gebiete, die weiterhin auf das Auto angewiesen sind. Um die Zielvorgaben zu erreichen, hofft die Stadt, diese Nutzer durch den Einsatz von Mobilitäts Hubs auf geteilte Fahrräder, Mopeds und Autos umzustellen. Daher haben wir zwei Gruppen mit über 30 Empfehlungen für Standorte von Mobilitätszentren erstellt, wobei wir eine Mischung aus CO2-Einsparungspotenzial, prognostizierter Nachfrage und App-Öffnungen, die nicht zu Fahrten geführt haben, verwendet haben. Unser Modell erstellte eine Standortoptimierung für zwei verschiedene Ziele: Mobilitätsknotenpunkte, die das CO2-Einsparungspotenzial maximieren, und Hubs, die ein besseres Management des öffentlichen Raums durch die Organisation der Nachfrage unterstützen können.

Mit unserem Tool können Widgets erstellt werden, um die Echtzeitauswirkungen von Maßnahmen zu überwachen und die prognostizierten CO2-Einsparungen zu verfolgen. Die Nutzer können unsere Daten mit ihren eigenen Daten aus Quellen wie folgenden ergänzen: Verkehrszähler, demografische Daten, Servicebeschwerden, Daten von Ladestationen, Zustandsbeurteilungen, Luftqualitätsmonitore, Umfrageergebnisse zum Reiseverhalten oder Fahrpläne des öffentlichen Nahverkehrs, wodurch sich eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten ergibt.
Alexander Pazunachic
Leiter der Produktabteilung bei Vianova

Weitere Informationen zu dieser Erfolgsgeschichte

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