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Zentrum Technik und GesellschaftSmart Sustainable District (SSD) Moabit West

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Smart Sustainable District (SSD) Moabit West

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Smart Sustainable District (SSD) ist ein europäisches Projekt, das versucht verschiedene Aspekte einer zukünftigen nachhaltigen Stadt zu kombinieren. Das Integrationskonzept fokussiert auf die intelligente Nutzung von Ressourcen, soziale Infrastruktur, Energie- und Wassersysteme. Das Forschungsprojekt konzentriert sich auf drei Themenfelder: Energy Efficiency Accelerator, Low Carbon Mobility und Sustainable Water Management. Das ZTG ist federführend beim Thema Low Carbon Mobility.

 

 

Workshop „Integration von Fahrradverleihsystemen in unternehmensbezogene Verkehre“

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Im Rahmen des Projekts "Smart Sustainable District (SSD)- Moabit" wurde am 16. Februar 2017 an der TU Berlin von der nextbike GmbH zusammen mit dem ZTG der TU Berlin ein Workshop zu Integrationsmöglichkeiten von Bike-Sharing-Systemen in unternehmensbezogene Verkehre durchgeführt. Eine breite Gruppe von Stakeholdern, darunter Behörden (z. B. die Berliner Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz, die Bezirksämter von Charlottenburg-Wilmersdorf und Steglitz-Zehlendorf,), politische Parteien (SPD), Vereine (z. B. VCD), Berliner Verkehrsbetriebe (BVG), Unternehmen (BSR, AOK, Mogool-Bikes, Cargobike.jetzt, Team Red) und Forschungsinstitute (z. B. TU Berlin, Innoz, Difu) nahmen an dem Workshop teil. In getrennten Arbeitsgruppen diskutierten die Teilnehmer Potenziale und Herausforderungen bei der Nutzung von Fahrradverleihsystemen, Pedelecs und Lastenrädern für unternehmensbezogene Verkehre. Der Workshop unterstrich die Vorteile solcher Systeme für die Umwelt und die persönliche Gesundheit sowie Möglichkeiten der Nutzung eines solchen Systems für mittlere Distanzen und Last-Meilen-Transporte. Auf der anderen Seite kristallisierten sich Herausforderungen wie die Bedeutung der Kommunikation mit den Nutzern, die Integration solcher Systeme in Stadtentwicklungspläne, die Entwicklung rechtlicher Regularien für Planung und Einsatz und die Bereitstellung von Infrastrukturen (wie z. B. Parkplätze) sowie die hohen Kosten für die Nutzung solcher Systeme heraus, die in Zukunft angegangen werden müssen.

Die Auswertung der Ergebnisse des Workshops finden Sie hier.

Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte:

Dr. Wulf-Holger Arndt, Leiter des Bereich “Mobilität und Raum” und Leiter des Opportunity “Low Carbon Mobility” im SSD Projekt ()

Wissenschaftliche Mitarbeiter

Studentische Mitarbeiter

Förderung durch

Zeitraum

Juni 2016 – Juni 2018

Projektbeschreibung

Bei dem Teilprojekt „Low Carbon Mobility“ (Klimafreundliche Mobilität) im Stadtteil Moabit West in Berlin wird erforscht, ob und wie der alltägliche Verkehr im Stadtteil durch innovative ÖPNV-Konzepte, verbesserte Bedingungen oder innovative Verbesserungen von  Infrastrukturen im Fuß- und Radverkehr emissionsarmer gestaltet werden kann. Da das Thema „Low Carbon Mobility“ zusammen mit dem Imperial College of London (ICL) bearbeitet wird und Teil der Forschungaktivitäten innerhalb des europäisch angelegten SSD Projektes ist, werden die Ergebnisse in englischer Sprache aufbereitet.
Die Forschung ist hauptsächlich auf eine umweltschonende Abwicklung der berühmten „letzten Meile“ im Pendlerverkehr und alltäglichen Verkehr der ansässigen Bevölkerung ausgerichtet, hat aber auch den Wirtschaftsverkehr im Fokus.


Problemanalyse

In der ersten Phase des Projekts hat eine Problemanalyse stattgefunden, in der die Verkehrsprobleme innerhalb des Stadtteils im Allgemeinen und Probleme im Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV), Probleme während des Zu- und Abgangs zum/vom ÖPNV und Probleme im Fuß- und Radverkehr im Speziellen untersucht wurden. Hierzu wurden Vorstudien wie das „SteK Green Moabit“ ausgewertet und sowohl Begehungen/Kartierungen vor Ort als auch Experteninterviews durchgeführt. Die zentralen Ergebnisse wurden zu sogenannten  „Hot-Spot Maps“ aufbereitet und sind mittels der untenstehenden Verknüpfungen herunterladbar.


Lösungsfindung

Die Anwendung eines sog. Co-Creation Prozesses, ermöglichte die sinnvolle Verbindung unterschiedliche Methoden zur Lösungsfindung. Aufbauend auf der Problemanalyse konnte so eine Auswahl verschiedener möglicher Lösungsmaßnahmen erarbeitet werden.
Ein Schwerpunkt des Lösungsfindungsprozesses umfasste, neben der Anwendung konventioneller Methoden, auch die die Nutzbarmachung der so gennannten „Weisheit der Vielen“ (engl. Wisdom of the crowds). Hier wurden die in der Problemanalyse herausgearbeiteten Sachverhalte zum Beispiel auf einem Climathon (https://climathon.climate-kic.org/berlin), der durch das eit Climate-KIC organisiert wurde, einer interessierten Gruppe von Menschen präsentiert, die dann im Verlauf der Veranstaltung Lösungsansätze erarbeitete. Zudem wurden zwei Crowdmapping-Plattformen mit Hilfe des freizugänglichen Werkzeuges „Mark A Spot“ (https://www.markaspot.de/) erzeugt (siehe Bild). Hier konnten Anwohner und Pendler ihre Ideen (Vorschläge) räumlich verorten, andere Ideen kommentieren oder zum Beispiel Bedarfe für Fahrradverleihstationen oder Haltestellen für den ÖPNV vorschlagen.

Parallel wurde während einer projektinternen Veranstaltung mit Hilfe von Experten und Praxispartnern Lösungsansätze priorisiert. Diese wurden dann zu Szenarien gebündelt ihr Einfluss auf den Modal Split (Verteilung des Verkehrsaufkommens auf die zur Verfügung stehenden Modi) abgeschätzt. Die Szenarien setzen sich aus den erfolgversprechendsten mittelfristig umsetzbaren und den eher langfristig umsetzbaren Maßnahmen zusammen.


Szenario: Early Incubator
Szenario: Substantial Accelerator


Mittels der Modellansätze, des am ZTG entwickelten TEECT Werkzeuges und die vom ICL zur Anwendung gebrachten Multiagentensimulationssansätze konnten so die oben beschrieben Szenarien und damit verbundenen Maßnahmen hinsichtlich ihrer verkehrlichen und Umweltwirkungen (Partikel- und Treibhausgasemissionen, sowie Lärmemissionen) bewertet werden. Hier wurden die Lärmemissionen zum Beispiel in einer dreidimensionalen Umgebung dem (City GML) simuliert, unter anderem die Erfassung der stockwerkspezifischen Lärmbelastung ermöglicht.

Deep Dive Moabit (DDM) - Smart Street Demonstrator



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