Activity-Based Model

Ein Activity-Based Model (ABM) ist ein fortschrittlicher Ansatz zur Prognose der Verkehrsnachfrage, der Verkehrsentscheidungen simuliert, indem er die vollständigen täglichen Aktivitätsmuster einer synthetischen Bevölkerung aus einzelnen Verkehrsteilnehmern und Haushalten modelliert. Im Gegensatz zu traditionellen Vier-Stufen-Modellen, die Fahrten zwischen Zonen aggregieren, berücksichtigen ABMs, dass Verkehr aus der Notwendigkeit entsteht, an Aktivitäten wie Arbeit, Schule, Einkauf und Freizeit teilzunehmen, und dass Entscheidungen innerhalb des Tagesablaufs einer Person und im Haushaltskontext voneinander abhängen.

ABMs generieren eine synthetische Bevölkerung, die den demografischen Daten der Volkszählung entspricht, weisen auf Basis beobachteter Verhaltensdaten Aktivitätspläne zu, wählen für jede Aktivität Zielorte und Verkehrsmittel aus und leiten die resultierenden Fahrten durch das Verkehrsnetz. Mittels Mikrosimulation wird jede einzelne Person durch ihren Tagesablauf verfolgt, wodurch komplexe Verhaltensweisen wie Wegeketten, die Wahl der Tageszeit und die Fahrzeugverteilung innerhalb des Haushalts erfasst werden, die aggregierte Modelle nicht abbilden können.

Zu den Anwendungen zählen die Bewertung von Staugebühren-Politiken, bei denen individuelle Reaktionen auf eine Mautgebühr vom Fahrtzweck und der zeitlichen Flexibilität abhängen, die Analyse von Investitionen in den öffentlichen Nahverkehr, bei denen die Verkehrsmittelwahl je nach demografischen Merkmalen der Reisenden variiert, die Szenarioplanung für Flächennutzung, bei der sich Aktivitätsstandorte mit der Siedlungsentwicklung verschieben, sowie Gerechtigkeitsanalysen, die untersuchen, wie sich Verkehrsveränderungen auf unterschiedliche Bevölkerungsgruppen auswirken. Große Verkehrsplanungsbehörden von Metropolregionen, darunter jene in Los Angeles, San Francisco und Atlanta, haben ABMs aufgrund ihrer höheren politischen Sensitivität und Verhaltensrealistik eingeführt.