Park and Ride 2 Scale (PuR2Scale) - Verbundvorhaben: Multi-dimensionale Vorhersage der Auslastung von P+R-Anlagen ohne die Notwendigkeit von baulichen Änderungen an den Parkflächen durch Nutzung von Eigenschaften der Anlagen sowie Floating Car Daten

Abstract

Park-and-Ride (P+R)-Anlagen sind ein zentrales Instrument der intermodalen Mobilität: Sie ermöglichen Pendlerinnen und Pendlern den Umstieg vom motorisierten Individualverkehr (MIV) auf den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) bereits an den Außenbereichen urbaner Räume und tragen damit zur Entlastung innerstädtischer Infrastrukturen bei. Trotz dieses erheblichen Potenzials werden P+R-Anlagen vielerorts nur eingeschränkt genutzt. Ursächlich hierfür ist vor allem eine strukturelle Informationslücke: Verlässliche Informationen zur aktuellen und – noch bedeutsamer – zur zukünftigen Auslastung einer Anlage stehen für die weitaus überwiegende Mehrheit der deutschen P+R-Standorte nicht zur Verfügung. Die Konsequenz ist gravierend: Nutzerinnen und Nutzer, die nicht sicher sein können, ob sie an der angesteuerten Anlage einen freien Stellplatz vorfinden werden, treffen Mobilitätsentscheidungen unter hoher Unsicherheit. In dieser ger Abwägung erscheint häufig der vollständig MIV-basierte Weg – ohne Umstieg auf den ÖPNV – als die sicherere und damit attraktivere Option.

Die Folge ist ein strukturelles Attraktivitätsdefizit des intermodalen Angebots, das einer breiten Nutzung von P+R-Anlagen entgegensteht. Hinzu kommt eine technische Hürde, die einer datengetriebenen Lösung bislang im Wege stand: Für die Erfassung der Echtzeit-Belegung wären bauliche Installationen (z. B. Parksensoren) an jeder einzelnen Anlage erforderlich – verbunden mit erheblichen Investitionskosten, die insbesondere für kleinere Kommunen und Betreiber kaum tragbar sind. Selbst dort, wo Sensorik vorhanden ist, fehlt es an übertragbaren Prognosemodellen, die die Belegungsentwicklung einer Anlage mit hoher Genauigkeit voraussagen können, ohne für jeden Standort neu kalibriert werden zu müssen.