Entwicklung von Prognosesfunktionen für den Straßenzustand kommunaler Straßen
Vallée Dirk, Dirk Kemper, Markus Oeser, Marcel Schneider, Dawei Wang
BASt Heft 1107: Entwicklung von Prognosefunktionen für den Straßenzustand kommunaler Straßen
M. Oeser, D. Kemper, D. Wang, D. Vallée, M. Schneider
80 S., 33 z.T. farb. Abb., 26 Tab., ISBN 978-3-95606-097-7, 2014, EUR 17,00
Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Entwicklung von Prognosefunktionen für innerörtliche Straßenzustände. Die Wahl eines deterministischen Modells erfordert eine aussagekräftige Datengrundlage, worauf zunächst eine ein- und in einem weiteren Schritt auch zweidimensionale Funktionsbeschreibung ermittelt wird.
Die Datenbasis setzt sich aus Aufbau-, Verkehrs-, Bestands- und Zustandsdaten zusammen, welche von verschiedenen Städten und Kommunen zur Verfügung gestellt wird. Eine messtechnische Zustandserfassung von Längs- und Querebenheiten, Spurrinnen, Flicken und Rissen muss hierbei in wiederholter Ausführung vorliegen.
Detaillierte Informationen zum Aufbau der Straße sowie deren Einbaudatum sollten bekannt sein. Weiterhin sind DTV(SV)-Werte sowie Bestandsdaten, wie die Möglichkeit einer Busmitnutzung, die Lage einer Kreuzung mit Lichtsignalanlage sowie die Anzahl von Schächten und auch Aufgrabungen in einzelnen Abschnitten notwendig. Eine Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Datentypen soll sowohl innerhalb eines Jahres als auch jahresübergreifend erfolgen können.
Darauf aufbauend erfolgt die Entwicklung von deterministischen Zustandsprognosefunktionen. Jedoch steht kein ausgeprägtes Datengerüst zur Verfügung, welches ein allgemein gültiges Modell zulässt. Stattdessen wird die Vorgehensweise der Funktionsermittlung entwickelt, welche den Zustand in Abhängigkeit zunächst einer und dann zweier Variablen prognostizieren kann. Die Einflussparameter werden mit Hilfe einer Varianzanalyse gruppiert und die Güte der Funktionsbeschreibung anhand einer Regressionsanalyse ermittelt. Die modellierten Verhaltenskurven werden mit abschnittsbezogenen Einflussgrößen kalibriert, was die Prognosefunktionen an die Realität anpasst. Die damit prognostizierten Werte können für die meisten Zustandsgrößen mit einer hohen Approximationsgenauigkeit zu den gemessenen Werten ermittelt werden.
Das erreichte Ziel dieser Arbeit ist eine Beschreibung zur Vorgehensweise der Erstellung einer straßennetzbezogenen Verhaltenskurve. Mit individuellen Daten kann diese auf andere Städte angewandt werden kann.
