Smart City: Kampf dem Klimawandel Wie Kommunen mit Kameradaten die Mobilitätswende mitgestalten

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Verkehr bringt uns zu unseren Arbeitsplätzen, versorgt uns mit allem, was wir brauchen, verbindet uns mit Freunden, Bekannten und unseren Familien. Er lässt uns fremde Länder entdecken und macht die Welt zu einem globalen Dorf. Gleichzeitig ist der Verkehr größter Energieverbraucher in Deutschland und neben dem Energiesektor der entscheidende Faktor für den Klimawandel. Der Klimaschutzvertrag von Paris und dessen nationale Umsetzung, der deutsche Klimaschutzplan 2050, schreiben auch dem Verkehrssektor ambitionierte Ziele vor.

Um dem Klimawandel entgegenzuwirken, braucht es die sogenannte „Mobilitätswende“. Kurz und knapp bedeutet diese: Weniger Auto, mehr öffentlicher Verkehr, mehr Rad und mehr zu Fuß. Und damit ist man beim Kampf gegen den Klimawandel auf einer überschaubaren Ebene angekommen. Hier können tatsächlich sogar einzelne Kommunen, egal wie groß sie sind, sinnvoll tätig werden und mit ihren Maßnahmen dazu beitragen, eine globale Aufgabe erfolgreich zu lösen.

Aber wie? Und wie können sie sich das leisten?

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Daten sind die Grundlage

Die Antwort, oder zumindest ein Teil der Antwort, ist einfacher, als man denkt: Daten. Es geht darum, möglichst trennscharf und sinnvoll Verkehrs- und Nutzungsdaten zusammenzutragen, sie intelligent auszuwerten und daraus Maßnahmen zu entwickeln, um eine zukunftsfähige Verkehrsplanung auf den Weg zu bringen. Ohne diese entscheidenden Basisdaten, kann die Umorganisation der Verkehrssysteme und damit die erfolgreiche Änderung unseres Verkehrsverhaltens nicht funktionieren.

Im Straßenverkehr haben sich Kommunen oder beauftragte Ingenieurbüros bisher, vereinfacht gesagt, auf den Gehsteig gestellt und Häkchen gemacht – die klassische Verkehrszählung. Induktionsschleifen können die Überfahrungen von größeren Metallmengen feststellen – aber nicht, ob es sich um ein Auto, ein Rad oder was auch immer handelt. Und was genau die Metallmasse denn gemacht hat, ob sie abgebogen, doch geradeaus weitergefahren oder in welche Richtung sie überhaupt gefahren ist.

Durch diese bisher üblichen, manuellen Verkehrszählungen entstehen Daten, die schon veraltet sind, bevor sie überhaupt verwendet werden können. Außerdem stellen diese Daten nur einen begrenzten und dazu auch noch statischen Ausschnitt aus dem Verkehrsgeschehen dar. Das gleicht ein wenig dem Fischen im Trüben, war aber lange Zeit die einzige Möglichkeit, überhaupt an Daten zu kommen. Das ist inzwischen nicht mehr zeitgemäß, geht besser und auch deutlich günstiger.

Kameras mit Echtzeitanalyse werden der Goldstandard

Eine Möglichkeit, hochwertige und dynamische Daten über den fließenden und den ruhenden Verkehr zu gewinnen ist es, Kameras im öffentlichen Raum als Sensoren zu verwenden und diese Informationen intelligent weiterzuverarbeiten. Das ist nicht ganz einfach, unterliegen Videodaten zu Recht strengen Datenschutzbestimmungen. Doch werden Kameras, egal ob schon vorhanden oder extra installiert, nur als Sensoren zur Analyse der Verkehrsvorgänge genutzt und Bilder gar nicht erst erzeugt oder abgespeichert, ist das unproblematisch.

In diesem Konstrukt liefert die Kamera fortlaufend Bilddaten an eine Software, die Objekte klassifiziert, etwa Autos oder Fahrräder, und Bewegungsmuster erkennt. Bilder oder Originaldaten werden ad-hoc verarbeitet, in anonyme Bewegungsdaten übersetzt und dann sofort gelöscht. Das alles passiert innerhalb von Millisekunden. Das Erkennen von Personen und das Risiko einer möglichen Überwachung ist damit ausgeschlossen.

Anzahl und Art der Fahrzeuge, Verweildauer, Geschwindigkeit und Standort von Autos, Fahrrädern, Bussen, aber auch von Personen zu Fuß, etwa an Busstationen. Oder Bewegungsrichtungen von Verkehrsteilnehmern, also Verkehrsströme nach dem Prinzip Origin-Destination, das alles in Echtzeit – das sind die anonymen Fakten, auf die Verkehrs- und Stadtplanung größten Wert legen. Eine Goldgrube für Planung und Erfolgskontrolle.

Computergestützte Verarbeitung bringt die PS auf die Straße

Verkehrszählung, und -verteilung, Analyse aller Fahrzeug- und Personenströme, Verarbeitung der enormen Datenmengen – mit Papier und Bleistift kommt man da nicht weit. Fragen wie: „Wie viele Einwohnerinnen und Einwohner fahren mit dem Rad zur Arbeit? Wo treten immer wieder Regelverstöße auf? Wie viel Raum wird durch Dauerparken besetzt? Welche Wege benutzen Radfahrende und Fußgänger und Fußgängerinnen tatsächlich?“ kann eine klassische Verkehrszählung entweder gar nicht oder nur unzureichend beantworten.

Computergestützte Verfahren, zumal mit Kameras als datenschutzkonforme Sensoren, haben enorm viele Vorteile. Ja, sie können sogar als einziges Verfahren genau die Daten und Auswertungen liefern, die für eine Verkehrswende so dringend gebraucht werden.

Sie

• sind permanent wiederholbar, ohne Mehrkosten;

• ermöglichen Abfragen rund um die Uhr, jeden Tag, jede Woche, jeden Monat;

• erlauben ein einfaches Abfragen beliebiger Variablen und Variablenkombinationen;

• weisen eine Null-Fehler-Toleranz durch automatisierte Verarbeitung auf;

• erlauben eine Darstellung dynamischer Entwicklungen im Gegensatz zu den bisher üblichen, statischen Momentaufnahmen;

• sind mit einem einmaligen Investitions- und Installationsaufwand verbunden;

• profitieren durch einfaches Updaten von Neuentwicklungen und Verbesserungen;

• ermöglichen einen einfachen Standortwechsel der Systeme.

Kommunen jeder Größe können handeln

Aus dem aktuellen, dynamischen Nutzungsverhalten zu verschiedenen Tages- und Jahreszeiten lassen sich Maßnahmen entwickeln, die unerwünschtes Verkehrsverhalten unbequemer machen und gewünschtes belohnen.

Das große Ziel der Mobilitätswende: Dem Verkehr die zerstörerische Kraft nehmen. Es gilt, Flächenfraß, Lärm, Schadstoffimmissionen, Unfälle und den Verbrauch fossiler Energie durch den motorisierten Individualverkehr zu reduzieren. Welche Strategien es braucht, diese Ziele zu erreichen, darin herrscht weitestgehend Einigkeit. Unter anderem sind dies:

• den Fahrradanteil, vor allem am innerstädtischen Verkehr erhöhen,

• mit intelligenter Parkraumbewirtschaftung und Leitsystemen den Verkehr entzerren und verringern,

• durch flächendeckende Tempolimits Emissionen senken,

• das Fahren mit dem Auto in Innenstädten weniger attraktiv machen,

• Pendlerinnen und Pendler effizient in die Stadt hinein und wieder herausbringen (Parkleitsysteme, effiziente Ampelschaltungen) und

• Durchgangsverkehr verhindern.

Mögliche Maßnahmen, wie sie etwa in Lustenau auf dem Weg zur „fahrradfreundlichsten Gemeinde Österreichs“ umgesetzt werden, sind zum Beispiel Pop-up- oder Fahrradschnellwege, geänderte Beschilderungen und geändertes Straßeninventar, das Anpassen von ÖPNV-Linien und Haltestellen oder „Begegnungszonen“ mit radikalen Geschwindigkeitsbegrenzungen.

Verkehrsplanung: Faktenbasiert oder aus dem Bauch heraus?

Ob die jeweilige Maßnahme Erfolg hat, das lässt sich mit computer- und kameragestützten Systemen unmittelbar nach der Umsetzung kontrollieren. Damit man auch weiß, welche Maßnahmen funktionieren und welche nicht. Denn Verkehrsplanung ist keine exakte Wissenschaft. Mit einem dynamischen, datengestützten Auswertungssystem, kommt man weniger erfolgreichen Maßnahmen besser auf die Schliche – und kann entsprechend nachbessern.

Bisher mussten notgedrungen allzu oft Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen werden. Weil die wichtigen, dynamischen Daten einfach nicht zu bekommen waren und auch nicht in der notwendigen Detailtiefe zur Verfügung standen. Es wurde nach Gefühl und Erfahrung entschieden, nach bestem Wissen und Gewissen. Erfolgskontrolle: Bestenfalls mühsam.

Intelligente Systeme aus umfangreicher Datensammlung, -auswertung und Kontrolle, stellen verkehrsplanerische Entscheidungen inzwischen auf eine valide Basis. Die Ziele, den Verkehr zu dekarbonisieren, sich also von fossilen Brennstoffen möglichst unabhängig zu machen, den Fahrrad- und Fußgängerverkehr genauso zu stärken wie den ÖPNV und den ruhenden Verkehr zu verringern – diese Ziele lassen sich inzwischen tatsächlich in Kommunen jeder Größe deutlich erfolgversprechender angehen. „Trial and Error“ hat ausgedient.

* Der Autor: Michael Bredehorn, CEO bei Swarm Analytics

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