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Ermittlung typspezifischer Verkehrserzeugungskenn-werte von Logistikbetrieben für die Güterverkehrsmodellierung

Rusakova, Natalia (2018):
Ermittlung typspezifischer Verkehrserzeugungskenn-werte von Logistikbetrieben für die Güterverkehrsmodellierung.
TU Darmstadt, [Master Thesis]

Abstract

Globalisierung der Wirtschaft, Übergang zur postindustriellen Gesellschaft und Dienstleistungsökonomie, „On-Demand“-Produktion, technologischer Fortschritt, neue Logistikanbieter, Outsourcing, durch diese Megatrends zeichnet sich die gegenwärtige Wirtschafts-, Verkehrs- und Raumentwicklung aus. In Deutschland spiegeln sich diese Entwicklungen in Zuwachs des Straßengüterverkehrs, Zuwachs der Logistikimmobilien und erhöhten Investitionen in die Bundesfernstraßen, deren Erhaltung und Ausbau, wieder. Bei der Planung von Straßenerhaltungs- und Ausbaumaßnahmen auf der Makroebene werden die Haupterzeuger des wachsenden Straßengüterverkehrs auf der Mikroebene häufig vernachlässigt. Zu diesen Güterverkehrserzeugern des Straßenverkehrs gehören z.B. infrastrukturgebundene Logistikbetriebe die sich in der Nähe oder auf der einem Hafen, Güterbahnhof und Flughafen gehörigen Gelände, befinden, Warenverteilzentren des Handels und Industrie und verschiedene Logistikzentren, dessen Warenströme auf eigener, Unternehmensebene in der Regel auf der räumlichen Makroebene stattfinden. Eine transparente Datengrundlage zu Güterverkehrserzeugung und eine Möglichkeit die Güterverkehrserzeugungsentwicklung jedes solchen Logistikstandortes vorherzusagen, z.B. über sich jährlich wiederholenden Verkehrserhebungen, kann als eine Planungsdatengrundlage sowohl für Infrastrukturmaßnahmen, als auch für Güterverkehrsmodellierung auf allen räumlichen Ebenen von großer Bedeutung sein. Auch bei der Planung einer neuen Logistikimmobilie oder einer Flächenumnutzung sollte vorher eine Verkehrswirkungsabschätzung erfolgen. Verkehrserzeugung eines zukünftigen Investitionsobjektes bildet eine Grundlage des Wirkungsabschätzungsverfahrens. Generell wird die Verkehrserzeugung über Verkehrserzeugungskennwerte und dazugehörige Strukturgrößen abgeschätzt. Verkehrserzeugungskennwerte hängen von den Strukturgrößen des jeweiligen Logistikgebietes, wie ansässigen Betriebe, des jeweiligen Logistikbetriebs, wie Beschäftigte oder deren Nutzungsintensität, wie Brutto- und Nettobaulandfläche ab. Aus den früheren Stadien der Planung stehen solche feine Daten wie Beschäftigtenanzahl oder Logistikbranchenmix, bei der Planung eines Gewerbegebiets, nicht zur Verfügung. In dem Fall kann eine Entwicklung von Standard-Typen von Logistikbetrieben mit dazugehörigen Verkehrserzeugungskennwerten eine Abhilfe auf den früheren Planungsstadien verschaffen. Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine aktuelle Differenzierung von Logistikbetrieben nach Standard-Typen durchzuführen und die bisherigen veröffentlichten dazugehörigen Verkehrserzeugungskennwerten zu analysieren. Methoden der Datensammlung und statistische Methoden der Datenauswertung sollten nachvollzogen und Möglichkeiten derer Anwendung in eigener Arbeit überprüft werden. Weiterhin sollten eigene Verkehrserhebungen von zuvor nach bekannten spezifischen Typen sortierten Logistikbetrieben durchgeführt werden. Bei der Auswertung der manuell erhobenen Daten sind eigene Verkehrserzeugungskennwerte nach bekannten statistischen Methoden jedes spezifischen Typs zu bilden und mit den Verkehrserzeugungskennwerten aus der Literatur zu vergleichen. Am Anfang wurde in der vorliegenden Arbeit auf die theoretischen Ansätze zu Modellierung sowie Position und Rolle von Verkehrsmodellen in dem Prozess der Verkehrsplanung näher eingegangen. Zwei mathematischen Gleichungen, die jeweils zwei allgemeine multiple lineare Regressionsgeraden darstellen, wurden in Rahmen der Raumaggregatmodelle für die Berechnung des Quells- und Zielverkehrsaufkommens in Abhängigkeit von Regressionskoeffizienten und Strukturgrößen vorgestellt. Danach wurde der Wirtschaftszweig Verkehr und Lagerei nach einigen für die Arbeit relevanten Branchen differenziert und Logistikbetriebe, die jeweils einem dieser Unterpunkte angehören, in Abhängigkeit von fünf aus der Literatur übernommenen Merkmalen beschrieben. Zusätzlich wird an dieser Stelle die neue Definition von landgebundenen Stückgutverkehren und zwar, LTL-Transporten, betrachtet, da sämtliche Logistikbetriebe, die in der vorliegenden Arbeit untersucht werden, folgend in der Wissenschaft definiert wurden. Darauf basierend wurde eine Analyse von Verkehrserzeugungskennwerten der Gewerbe-, Transportgebiete und Logistikbetriebe in Deutschland aus bekannten Güterverkehrsmodellen bzw. Wirtschaftsverkehrsmodellen, die unter anderem für das Abbilden des Güterverkehrsgeschehens entwickelt oder weiterentwickelt wurden, durchgeführt. Es wird eine Auswahl an deutschen und internationalen relevanten Literaturquellen, die sich mit Verkehrserzeugungskennwerten und Methoden zu deren Entwicklung beschäftigen, dargestellt. Insbesondere liegt dabei der Fokus auf den Methoden der Datengewinnung der Güterverkehrserzeugung von Logistikbetrieben und auf den statistischen Methoden der Datenauswertung. In der Arbeit wurden zwei eigene quantitative Verkehrserhebungen von Logistikbetrieben für August und September 2017 in süddeutschem Raum und zwar, im Landkreis Heilbronn und einigen angrenzenden Landkreisen, eingeplant, durchgeführt und derer Auswertung später vorgenommen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurden eine Betriebsbefragung von insgesamt 50 und eine manuelle Verkehrszählung von 12 Logistikbetrieben durchgeführt. Die Daten zu Logistikbetrieben, wie Landkreis, Postleitzahl, Straßenname und Hausnummer stammen aus der Logistikstandortdatenbasis. Diese Datenbasis wurde vor kurzem am Fachbereich Verkehrsplanung und Verkehrstechnik der TU Darmstadt aufgestellt. Die eigene Recherche nach der Wirtschaftsbranche von jedem der 12 Betriebe, dessen Standort und dessen Nutzungsintensität wurde mit Hilfe von Internet Suchmaschinen und Google Earth vorgenommen. Außerdem fand eine Zuordnung der ausgewählten Logistikbetriebe für eine manuelle Verkehrserhebung jeweils zu einem Standard-Sub-Typ nach Wagner, um den weiteren Vergleich mit der einzigen nachvollziehbaren von ihr herausgearbeiteten deutschen Datenquelle zu erleichtern, statt. Später wurde die eigne Erhebung-Grundgesamtheit geringfügig in Bezug auf die Aktualität angepasst. Dabei liegt die Betriebsanzahl bei den insgesamt 50 Logistikbetrieben. Die Betriebsbefragung wurde in zwei Wellen durchgeführt. Die erste Welle erfolgte am Anfang der August 2017. Wegen der niedrigen Rücklaufquote und der Schulferien wurde entschieden, die zweite Welle auf das Ende September zu verschieben. Vor Beginn der eigenen manuellen Verkehrserhebungen wurde im Rahmen der Vorbereitung und Organisation eine zusätzliche Analyse der veröffentlichten Informationen zu Öffnungszeiten und Standorten einzelner Logistikbetriebe vorgenommen. Danach fand eine Ortsbesichtigung der ausgewählten Logistikbetriebe und nachfolgend die eigentlichen Verkehrserhebungen bzw. Verkehrszählungen dieser Logistikbetriebe statt. Während der Verkehrszählungen wurden die Lkw-Fahrzeuge nach Fahrzeugklassen differenziert. Zusätzlich wurde das Güterverkehrsaufkommen jedes Logistikbetriebs nach Quellen und Zielen differenziert. Bei der statistischen Auswertung erhobener Daten wurden die US-amerikanischen Methoden aus dem Handbuch der Verkehrserzeugung von dem Institut der Verkehrsingenieure, ITE, übernommen, da diese Methoden in ähnlichem Kontext und bei ähnlichen Stichprobengrößen empfohlen werden. Eine deutsche Alternative der Empfehlungen zu Datenauswertung einer Verkehrszählung der Betriebe wurde bisher nicht erarbeitet. Für die Analyse des erhobenen Güterverkehrsaufkommens wurden zuerst alle Logistikbetriebe nach Verkehrs- und Handelssektor aufgeteilt und mit Hilfe einer einfachen linearen Regressionsgerade in Abhängigkeit von Nutzungsintensität abgebildet. Danach wurden die 12 Logistikbetriebe nach den drei ausgewählten spezifischen Typen mit demselben Verfahren dargestellt. Schließlich wurden Mittelwerte, gewichtete Mittelwerte, Standardabweichungen und 95%-Konfidenzintervalle von den drei spezifischen Typen jeweils in Abhängigkeit von Brutto- und Nettobaulandfläche und Anzahl der Tore tabellarisch zusammengefasst. Diese Darstellung ermöglichte einen direkten Vergleich mit den Werten von Wagner. Die wichtigsten statistisch gewonnenen Werte und ihre Anwendung werden folgend vorgestellt: • Die Regressionsgleichung, die die Abhängigkeit der Güterverkehrserzeugung von der Anzahl der Tore bei dem spezifischen Typ Regionales Distributionslager beschreibt, kann in einem Raumaggregatmodell verwendet werden, • Die Regressionsgleichungen, die jeweils die Abhängigkeit der Güterverkehrserzeugung von der Bruttobaulandfläche und der Anzahl der Tore bei dem spezifischen Typ Speditions-/Kontraktlogistik: Landverkehr angibt, können in einem Raumaggregatmodell ebenfalls verwendet werden, • Anhand nutzungstypspezifischer Verkehrserzeugungskennwerte kann das Güterverkehrsaufkommen bei den bekannten Bezugsgrößen der zwei oben erwähnten spezifischen Typen von Logistikbetrieben grob abgeschätzt werden. Ein Verkehrserzeugungskennwert kann bei dem geplanten Regionalen Distributionslager anhand der Kenntnis der geplanten Anzahl der Tore angewendet werden. Zwei Verkehrserzeugungskennwerte können für den geplanten spezifischen Typ Speditions-/Kontraktlogistik: Landverkehr bei den bekannten geplanten Bruttobaulandfläche oder der Anzahl der Tore verwendet werden.

Item Type: Master Thesis
Erschienen: 2018
Creators: Rusakova, Natalia
Title: Ermittlung typspezifischer Verkehrserzeugungskenn-werte von Logistikbetrieben für die Güterverkehrsmodellierung
Language: German
Abstract:

Globalisierung der Wirtschaft, Übergang zur postindustriellen Gesellschaft und Dienstleistungsökonomie, „On-Demand“-Produktion, technologischer Fortschritt, neue Logistikanbieter, Outsourcing, durch diese Megatrends zeichnet sich die gegenwärtige Wirtschafts-, Verkehrs- und Raumentwicklung aus. In Deutschland spiegeln sich diese Entwicklungen in Zuwachs des Straßengüterverkehrs, Zuwachs der Logistikimmobilien und erhöhten Investitionen in die Bundesfernstraßen, deren Erhaltung und Ausbau, wieder. Bei der Planung von Straßenerhaltungs- und Ausbaumaßnahmen auf der Makroebene werden die Haupterzeuger des wachsenden Straßengüterverkehrs auf der Mikroebene häufig vernachlässigt. Zu diesen Güterverkehrserzeugern des Straßenverkehrs gehören z.B. infrastrukturgebundene Logistikbetriebe die sich in der Nähe oder auf der einem Hafen, Güterbahnhof und Flughafen gehörigen Gelände, befinden, Warenverteilzentren des Handels und Industrie und verschiedene Logistikzentren, dessen Warenströme auf eigener, Unternehmensebene in der Regel auf der räumlichen Makroebene stattfinden. Eine transparente Datengrundlage zu Güterverkehrserzeugung und eine Möglichkeit die Güterverkehrserzeugungsentwicklung jedes solchen Logistikstandortes vorherzusagen, z.B. über sich jährlich wiederholenden Verkehrserhebungen, kann als eine Planungsdatengrundlage sowohl für Infrastrukturmaßnahmen, als auch für Güterverkehrsmodellierung auf allen räumlichen Ebenen von großer Bedeutung sein. Auch bei der Planung einer neuen Logistikimmobilie oder einer Flächenumnutzung sollte vorher eine Verkehrswirkungsabschätzung erfolgen. Verkehrserzeugung eines zukünftigen Investitionsobjektes bildet eine Grundlage des Wirkungsabschätzungsverfahrens. Generell wird die Verkehrserzeugung über Verkehrserzeugungskennwerte und dazugehörige Strukturgrößen abgeschätzt. Verkehrserzeugungskennwerte hängen von den Strukturgrößen des jeweiligen Logistikgebietes, wie ansässigen Betriebe, des jeweiligen Logistikbetriebs, wie Beschäftigte oder deren Nutzungsintensität, wie Brutto- und Nettobaulandfläche ab. Aus den früheren Stadien der Planung stehen solche feine Daten wie Beschäftigtenanzahl oder Logistikbranchenmix, bei der Planung eines Gewerbegebiets, nicht zur Verfügung. In dem Fall kann eine Entwicklung von Standard-Typen von Logistikbetrieben mit dazugehörigen Verkehrserzeugungskennwerten eine Abhilfe auf den früheren Planungsstadien verschaffen. Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine aktuelle Differenzierung von Logistikbetrieben nach Standard-Typen durchzuführen und die bisherigen veröffentlichten dazugehörigen Verkehrserzeugungskennwerten zu analysieren. Methoden der Datensammlung und statistische Methoden der Datenauswertung sollten nachvollzogen und Möglichkeiten derer Anwendung in eigener Arbeit überprüft werden. Weiterhin sollten eigene Verkehrserhebungen von zuvor nach bekannten spezifischen Typen sortierten Logistikbetrieben durchgeführt werden. Bei der Auswertung der manuell erhobenen Daten sind eigene Verkehrserzeugungskennwerte nach bekannten statistischen Methoden jedes spezifischen Typs zu bilden und mit den Verkehrserzeugungskennwerten aus der Literatur zu vergleichen. Am Anfang wurde in der vorliegenden Arbeit auf die theoretischen Ansätze zu Modellierung sowie Position und Rolle von Verkehrsmodellen in dem Prozess der Verkehrsplanung näher eingegangen. Zwei mathematischen Gleichungen, die jeweils zwei allgemeine multiple lineare Regressionsgeraden darstellen, wurden in Rahmen der Raumaggregatmodelle für die Berechnung des Quells- und Zielverkehrsaufkommens in Abhängigkeit von Regressionskoeffizienten und Strukturgrößen vorgestellt. Danach wurde der Wirtschaftszweig Verkehr und Lagerei nach einigen für die Arbeit relevanten Branchen differenziert und Logistikbetriebe, die jeweils einem dieser Unterpunkte angehören, in Abhängigkeit von fünf aus der Literatur übernommenen Merkmalen beschrieben. Zusätzlich wird an dieser Stelle die neue Definition von landgebundenen Stückgutverkehren und zwar, LTL-Transporten, betrachtet, da sämtliche Logistikbetriebe, die in der vorliegenden Arbeit untersucht werden, folgend in der Wissenschaft definiert wurden. Darauf basierend wurde eine Analyse von Verkehrserzeugungskennwerten der Gewerbe-, Transportgebiete und Logistikbetriebe in Deutschland aus bekannten Güterverkehrsmodellen bzw. Wirtschaftsverkehrsmodellen, die unter anderem für das Abbilden des Güterverkehrsgeschehens entwickelt oder weiterentwickelt wurden, durchgeführt. Es wird eine Auswahl an deutschen und internationalen relevanten Literaturquellen, die sich mit Verkehrserzeugungskennwerten und Methoden zu deren Entwicklung beschäftigen, dargestellt. Insbesondere liegt dabei der Fokus auf den Methoden der Datengewinnung der Güterverkehrserzeugung von Logistikbetrieben und auf den statistischen Methoden der Datenauswertung. In der Arbeit wurden zwei eigene quantitative Verkehrserhebungen von Logistikbetrieben für August und September 2017 in süddeutschem Raum und zwar, im Landkreis Heilbronn und einigen angrenzenden Landkreisen, eingeplant, durchgeführt und derer Auswertung später vorgenommen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurden eine Betriebsbefragung von insgesamt 50 und eine manuelle Verkehrszählung von 12 Logistikbetrieben durchgeführt. Die Daten zu Logistikbetrieben, wie Landkreis, Postleitzahl, Straßenname und Hausnummer stammen aus der Logistikstandortdatenbasis. Diese Datenbasis wurde vor kurzem am Fachbereich Verkehrsplanung und Verkehrstechnik der TU Darmstadt aufgestellt. Die eigene Recherche nach der Wirtschaftsbranche von jedem der 12 Betriebe, dessen Standort und dessen Nutzungsintensität wurde mit Hilfe von Internet Suchmaschinen und Google Earth vorgenommen. Außerdem fand eine Zuordnung der ausgewählten Logistikbetriebe für eine manuelle Verkehrserhebung jeweils zu einem Standard-Sub-Typ nach Wagner, um den weiteren Vergleich mit der einzigen nachvollziehbaren von ihr herausgearbeiteten deutschen Datenquelle zu erleichtern, statt. Später wurde die eigne Erhebung-Grundgesamtheit geringfügig in Bezug auf die Aktualität angepasst. Dabei liegt die Betriebsanzahl bei den insgesamt 50 Logistikbetrieben. Die Betriebsbefragung wurde in zwei Wellen durchgeführt. Die erste Welle erfolgte am Anfang der August 2017. Wegen der niedrigen Rücklaufquote und der Schulferien wurde entschieden, die zweite Welle auf das Ende September zu verschieben. Vor Beginn der eigenen manuellen Verkehrserhebungen wurde im Rahmen der Vorbereitung und Organisation eine zusätzliche Analyse der veröffentlichten Informationen zu Öffnungszeiten und Standorten einzelner Logistikbetriebe vorgenommen. Danach fand eine Ortsbesichtigung der ausgewählten Logistikbetriebe und nachfolgend die eigentlichen Verkehrserhebungen bzw. Verkehrszählungen dieser Logistikbetriebe statt. Während der Verkehrszählungen wurden die Lkw-Fahrzeuge nach Fahrzeugklassen differenziert. Zusätzlich wurde das Güterverkehrsaufkommen jedes Logistikbetriebs nach Quellen und Zielen differenziert. Bei der statistischen Auswertung erhobener Daten wurden die US-amerikanischen Methoden aus dem Handbuch der Verkehrserzeugung von dem Institut der Verkehrsingenieure, ITE, übernommen, da diese Methoden in ähnlichem Kontext und bei ähnlichen Stichprobengrößen empfohlen werden. Eine deutsche Alternative der Empfehlungen zu Datenauswertung einer Verkehrszählung der Betriebe wurde bisher nicht erarbeitet. Für die Analyse des erhobenen Güterverkehrsaufkommens wurden zuerst alle Logistikbetriebe nach Verkehrs- und Handelssektor aufgeteilt und mit Hilfe einer einfachen linearen Regressionsgerade in Abhängigkeit von Nutzungsintensität abgebildet. Danach wurden die 12 Logistikbetriebe nach den drei ausgewählten spezifischen Typen mit demselben Verfahren dargestellt. Schließlich wurden Mittelwerte, gewichtete Mittelwerte, Standardabweichungen und 95%-Konfidenzintervalle von den drei spezifischen Typen jeweils in Abhängigkeit von Brutto- und Nettobaulandfläche und Anzahl der Tore tabellarisch zusammengefasst. Diese Darstellung ermöglichte einen direkten Vergleich mit den Werten von Wagner. Die wichtigsten statistisch gewonnenen Werte und ihre Anwendung werden folgend vorgestellt: • Die Regressionsgleichung, die die Abhängigkeit der Güterverkehrserzeugung von der Anzahl der Tore bei dem spezifischen Typ Regionales Distributionslager beschreibt, kann in einem Raumaggregatmodell verwendet werden, • Die Regressionsgleichungen, die jeweils die Abhängigkeit der Güterverkehrserzeugung von der Bruttobaulandfläche und der Anzahl der Tore bei dem spezifischen Typ Speditions-/Kontraktlogistik: Landverkehr angibt, können in einem Raumaggregatmodell ebenfalls verwendet werden, • Anhand nutzungstypspezifischer Verkehrserzeugungskennwerte kann das Güterverkehrsaufkommen bei den bekannten Bezugsgrößen der zwei oben erwähnten spezifischen Typen von Logistikbetrieben grob abgeschätzt werden. Ein Verkehrserzeugungskennwert kann bei dem geplanten Regionalen Distributionslager anhand der Kenntnis der geplanten Anzahl der Tore angewendet werden. Zwei Verkehrserzeugungskennwerte können für den geplanten spezifischen Typ Speditions-/Kontraktlogistik: Landverkehr bei den bekannten geplanten Bruttobaulandfläche oder der Anzahl der Tore verwendet werden.

Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institutes of Transportation
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institutes of Transportation > Institute for Transport Planning and Traffic Engineering
Date Deposited: 25 Jan 2018 13:36
Official URL: https://www.verkehr.tu-darmstadt.de/media/verkehr/fgvv/beruf...
Referees: Boltze, Prof. Dr. Manfred and Rolko, M. Sc. Kevin
Refereed / Verteidigung / mdl. Prüfung: 2018
Alternative Abstract:
Alternative abstract Language
Globalization of the economy, the transition into a post-industrial society and a service economy, “on-demand”-production, technological advance, new logistics providers, outsourcing, these megatrends characterize the actual-current development of economy, transport and land use. In Germany these developments are reflected in the growth of the road freight transport und the logistics real estates. As the result of this development the investments in the federal highways, their conservation and expansion, increase. In the planning of the road maintenance work and the expansion, which is measured on the macro level, the main traffic generators of the growing road freight transport are being neglected because of their locations on the micro level. These road freight transport generators include infrastructure-bounded logistic operations, which are located next to or in the area of a port, goods rail depot or airport. They include also trade and industry goods distribution centers and different logistic centers, whose goods-flows at the enterprise level usually take place on the macro spatial level. A clear, transparent data basis of a freight transport generation and possibilities to predict a freight transport generation development of such logistics location is needed. For example through annually repeated traffic surveys can be a planning data basis as well for infrastructure measures as also for freight transport modeling at all spatial levels of crucial importance. Also in the planning of a new logistics real estate or by changing a land use, a transport impact assessment should be made before. Knowledge of the transport generation of the future investment object provides basis for impact assessment procedure. Generally transport generation is estimated through transport generation rates, also called trip generation rates and is related to different structure attributes. Trip generation rates depend on the trip generation of the logistics operation related to its structure attributes. It could be the respective logistic area, on which the logistic operation is located, such as the attributes of intensity of use, such as gross and net building land area. It could also be the number of employees. At the earlier phases of planning are such subtle Data as the number of employees or logistics branch mixture of the planning of industrial estate is not available. In this case the development of standard-types, more specifically standard-sub-types, of logistics operations with related trip generation rates can provide remedy at the earlier phases of planning. The aim of this master’s thesis is an analysis of a current distinction of logistics operators by standard-sub-types und related published trip generation rates. Methods of data collection and statistical methods of data analysis should be comprehended and possibilities of their application for own work should be reviewed. Furthermore own traffic counts of logistics operations, which were sorted before in known standard-sub-types, should be carried out. In the evaluation own trip generation rates to each standard-sub-type should be built with known statistical methods and with trip generation rates from the literature compared. At the beginning theoretical approaches of modeling and position and role of traffic models in the process of traffic planning will be elaborated in details. Two mathematical equations, which respectively two general multiple linear regression lines represent, were presented for calculation incoming and outgoing traffic volume as a function of relative structure attributes and regression coefficients within room aggregate model. Then economic activity section: traffic and storage was differentiated in for this work important subsection and logistics operations each of which belong to one of this subsection were characterized according to five features taken over the literature. Additional introduction of a new definition of land-based general cargo traffic, namely, LTL-traffic, take place. This provided the basis for analysis of trip generation rates of industrial and transport estates and logistics operations in Germany, used in well-known freight traffic models, which were developed or further developed, inter alia, for representing and illustration of freight traffic events. Then German and international literature sources, which are entirely concentrated with trip generation rates and methods of their development will be described. In particular with regard to research is the focus on methods of data collection of freight traffic generation of logistics operations and statistical methods of data analysis. On that basis two own quantitative traffic counts of logistics operations were scheduled for August and September in southern Germany, namely, in district Heilbronn and in some adjoining administrative districts, and their analysis later was carried out. In the context of this master’s thesis one company survey of in total 50 and one manual traffic count of 12 logistics operations was carried out. Data on the logistics operations such as administrative district, zip code, street name and house number were obtained from Logistics Location Database. Until recently this Database was collected at the Department Traffic Planning and Transport Technology of the TU Darmstadt. Own research for economic activity section of each of 12 logistics operations, it’s location and intensity of land use was carried out by using internet search engines and Google Earth. Furthermore assignment each of the 12 logistics operations, which were selected for a manual traffic count, to a standard-sub-type according to Wagner, for further simplification of comparison with this only one comprehensibly worked out German source, took place. Later the own survey population was slightly adapted in terms of actuality. Thereby the number of operations is at the total 50 logistics operations. The company survey was carried out in two waves. Die firth wave took place at the beginning of august. Because of the law return rate and school holidays was decided to postpone the second wave to the end of September. Before to start with the own manual traffic counts within the scope of preparing and organization an additional analysis of published information to the opening hours and locations to each of the logistics operations was carried out. Then a site visit of selected logistics operations and subsequently the actual traffic surveys, more precisely traffic counts, took place. During the each counting all trucks were differentiated in vehicle classes. Additionally the freight traffic volume of each logistics operation was differentiated in origin and destination traffic. In the statistical analysis of the collected data the US-American methods shown in the Trip Generation Handbook of the Institute of Transportation Engineers was transferred, because this method is recommended for a similar context and a similar sample size. A German alternative to these recommendations for data analysis of a traffic count of a logistics operation was until now not developed. For analyzing of the counted freight traffic volume all logistics operations were divided into traffic and trade sector and using a simple linear regression line were reproduced as a function of intensity of a land use. Then the 12 logistics operations divided by three selected standard-sub-types were represented with the same method. Finally unweighted average, weighted average, standard deviation and 95%-confidence interval of all three standard-sub-types each as a function of a gross and net building land area and a number of gates were summarized by a table. This representation allowed a direct comparison with the values of Wagner. The most important statistically obtained values are presented below: The regression equation, which determines the dependency the freight traffic generation from the number of gates for the specific type Regional Distribution Warehouse, can be used in a space aggregate model. The regression equations, which in each case determine the dependency the freight traffic generation from the gross building land area and the number of gates for the specific type Forwarding / Contract Logistics: Land Transport, can also be used in a space aggregate model. Based on land-type-specific traffic generation parameters, the freight traffic volume can be roughly estimated from the known reference quantities of the two specific types of logistics operations mentioned above. A trip generation rate can be applied to the planned Regional Distribution Warehouse based on the knowledge of the planned number of goals. Two trip generation rates can be used for the planned specific type Forwarding / Contract Logistics: Land Transport based on the knowledge of the planned gross building land area or the number of gates.English
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