Kooperative Intelligente Transportsysteme (C-ITS) sind ein zentraler Baustein für vernetzte, kooperative und automatisierte Mobilität. Durch die Ermöglichung von Vehicle-to-Everything (V2X) Kommunikation können C-ITS-Dienste Verkehrseffizienz, Verkehrssicherheit und Umweltwirkungen verbessern. Die Ausschöpfung dieses Potenzials erfordert jedoch robuste Methoden zur Wirkungsanalyse, die unterschiedliche Wirkungskategorien gemeinsam betrachten, Wechselwirkungen einbeziehen und standort- sowie kontextspezifische Bedingungen berücksichtigen. Derzeit sind Erkenntnisse zu den Auswirkungen von C-ITS über verschiedene Studien verstreut, Zusammenhänge und Rebound-Effekte werden selten berücksichtigt, und die meisten Analysen basieren auf mikroskopischen Verkehrssimulationen einzelner Dienste unter begrenzter Kontextvariation. In dieser kumulativen Dissertation wird der Forschungsstand zur Wirkungsanalyse von C-ITS konsolidiert und Ansätze zur Wirkungsanalyse präsentiert, die über den aktuellen Stand der Forschung hinausgehen. Eine strukturierte Literaturanalyse klassifiziert bestehende Studien nach C-ITS-Dienst, methodischem Ansatz, Wirkungskategorie, räumlichem Kontext und Nachfragemodellierung. Verwendete KPIs werden systematisch nach Wirkungskategorien gruppiert. Dadurch entsteht ein klarer Überblick darüber, wie Wirkungen von C-ITS-Diensten gemessen werden. Diese Synthese zeigt mehrere Forschungslücken auf, die bisherige Wirkungsanalysen erschweren, und schafft die Grundlage für deren Bearbeitung in den folgenden Teilen der Dissertation. Darauf aufbauend werden qualitative System-Dynamics Modelle in Form von Causal Loop Diagrammen entwickelt, um Wechselwirkungen zwischen Wirkungskategorien sowie Folge- und Rebound-Effekte von C-ITS-Implementierungen darzustellen. Ergänzend dazu wird ein quantitatives Stock-Flow Modell entwickelt, das makroskopische Analysen von C-ITS-Diensten ermöglicht, wobei kooperatives Routing als Beispiel dient, und einen methodischen Gegenpol zu den vorwiegend eingesetzten mikroskopischen, agentenbasierten Ansätzen bildet. Parallel dazu werden künstliche und realweltlich kalibrierte mikroskopische Simulationsmodelle eingesetzt, um die Wirkungen von C-ITS-Diensten unter verschiedenen standortspezifischen Bedingungen zu bewerten. Künstliche Testkorridore ermöglichen eine kontrollierte Variation von Faktoren wie Fahrstreifenzahl, Anzahl an Verkehrslichtsignalanlagen (VLSA) und Verkehrsnachfrage. Kalibrierte Korridore in Oberösterreich bieten realistische Rahmenbedingungen für die Analyse einzelner und kombinierter Implementierungen. Darauf aufbauend wird eine Methodik entwickelt, die eine integrierte Bewertung mehrerer C-ITS-Dienste ermöglicht und jene Bedingungen identifiziert, unter denen ein einzelner Dienst effektiver ist oder Synergieeffekte durch kombinierte Implementierungen erzielt werden können. Dieser Ansatz wird exemplarisch anhand der gemeinsamen Einführung von CACC und GLOSA demonstriert. Zudem wird am Beispiel von GLOSA eine Methodik vorgestellt, um geeignete Einsatzorte für C-ITS-Dienste zu bestimmen. Der Ansatz verknüpft standortspezifische Merkmale mit zu erwartenden Wirkungen. Durch die Kombination von Verkehrssimulationsergebnissen mit clusterbasierter Klassifizierung von Wirkungsmustern entsteht ein evidenzbasierter Implementierungsplan, der als Grundlage zur Priorisierung von Einsatzstandorten dient und Entscheidungsträger bei der Auswahl wirkungsvoller Anwendungsbereiche unterstützt. Zusammenfassend stellt diese Dissertation ein integriertes Set an Methoden und Erkenntnissen bereit, das die Grundlage für eine zuverlässige und kontextsensitive Wirkungsabschätzung von C-ITS stärkt.
Manuel Walch (Sun,) studied this question.