Elektrische Fahrräder (Pedelecs, umgangssprachlich "E-Bikes") treiben derzeit einen tiefgreifenden Wandel in der aktiven Mobilität voran. Sie verringern die körperliche Anstrengung, machen auch längere Strecken im Alltag mit dem Fahrrad bewältigbar, erleichtern das Fahren in hügeligem Gelände und erschließen neue Nutzergruppen und Wegezwecke wie Arbeitswege oder den Weg zum Einkaufen. In der Forschung wie auch in der Praxis unterscheiden die meisten Verkehrsnachfragemodelle jedoch nicht zwischen elektrischem und konventionellem Radverkehr, mit potentiell negativen Folgen für ihre Prognosefähigkeit und die Möglichkeit, pedelecspezifische Fragestellungen zu untersuchen. Diese Arbeit geht daher zwei zentralen Forschungsfragen nach: Wie kann die Elektrifizierung des Radverkehrs in Verkehrsnachfragemodellen abgebildet werden? Und verbessert dies tatsächlich die Modellqualität und ihren praktischen Nutzen? Die vorliegende Dissertationsschrift ist entlang von vier Fachartikeln strukturiert. Der erste Artikel präsentiert eine Übersichtsarbeit zum aktuellen Stand der makroskopischen Modellierung der Radverkehrsnachfrage und angrenzender Forschungsbereiche, darunter Einflussfaktoren auf den Besitz von Pedelecs, auf die Modus- und Routenwahl sowie Unterschiede zwischen konventionellen und elektrischen Fahrrädern in diesen Bereichen. Der zweite Artikel modelliert den Besitz von konventionellen und elektrischen Fahrrädern in Deutschland auf Basis von Daten der Studie „Mobilität in Deutschland“. Es kommen sowohl Nested-Logit- als auch multivariate Probit-Modelle zum Einsatz. Der dritte Artikel verwendet ähnliche Daten und ein Nested-Logit-Modell zur Analyse der Moduswahl. Dabei werden Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Fahrradtypen sowie Elastizitäten und Substitutionsmuster untersucht. Der vierte Artikel stellt das erste makroskopische Verkehrsmodell vor, das den elektrischen und konventionellen Radverkehr dynamisch über Besitz-, Modus- und Routenwahl hinweg differenziert abbildet und Unterschiede in den Präferenzen verschiedener Personengruppen berücksichtigt. Die Qualität dieses differenzierten Modells wird mit einem undifferenzierten Modell verglichen, das auf denselben Standard kalibriert wurde. Anhand pedelecspezifischer Fallstudien wird ein analytische Mehrwert demonstriert. Die zentralen Ergebnisse zeigen, dass Besitz und Nutzung von elektrischen und konventionellen Fahrrädern auf Ebene der Individuen zwar durch ähnliche Faktoren beeinflusst werden, eine getrennte Modellierung dieser Entscheidungsstufen jedoch zu differenzierteren Einblicken in Verhaltensmuster führt und eine Szenarioanalyse in Verkehrsmodellen ermöglicht. Unsere Resultate belegen zudem, dass Pedelecs häufig Autofahrten ersetzen, insbesondere in Kontexten mit zuvor geringem Radverkehrsanteil. Für pedelecspezifische Widerstandsfunktionen in der Modus- und Routenwahl ist es wichtig zu beachten, dass elektrische Fahrräder nicht einfach nur schneller als konventionelle Fahrräder sind. Für eine realitätsnahe Modellierung sollten Unterschiede hinsichtlich Weglängen, Nutzergruppen, Wegezwecken und Steigungsaversion berücksichtigt werden. Weitere Einflussfaktoren wie die Infrastruktur zeigen ebenfalls Potenzial zur Differenzierung, jedoch ist der Forschungsstand hierzu bislang uneindeutig. Die Fallstudien zeigen, dass eine differenzierte Modellierung analytische Vorteile gegenüber traditionellen undifferenzierten Modellen bietet. Allerdings deuten die Ergebnisse auch darauf hin, dass die resultierende Verbesserung der Modellqualität insgesamt sehr gering ausfällt. Dies liegt zumindest teilweise daran, dass die Modellqualität auf aggregierter Ebene verglichen werden muss, ohne pedelecspezifische Modellergebnisse berücksichtigen zu können. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden praxisorientierte Empfehlungen gegeben, ob und wie elektrischer Radverkehr in die Verkehrsmodellierung integriert werden sollten.Die Modellierung des elektrischen Radverkehrs bleibt herausfordernd, insbesondere aufgrund großer Datenlücken in Mobilitätsbefragungen und Verkehrszählungen. Weitere Forschung ist notwendig, um verhaltensbezogene Unterschiede zwischen Nutzenden elektrischer und konventioneller Fahrräder besser zu verstehen. Dennoch lässt sich bereits anhand der heutigen Datenlage zeigen, dass die Elektrifizierung des Radverkehrs in der Verkehrsmodellierung berücksichtigt werden sollte, mindestens als Szenarioparameter, um die zukünftige Bedeutung des Radverkehrs nicht systematisch zu unterschätzen.
Leonard Arning (Wed,) studied this question.