Verkehrsnetz CH im Praxistest

Das Nationale Personenverkehrsmodell dient als Grundlage für Analysen und Prognosen der Mobilitätsentwicklung in der Schweiz. Es basiert auf einem abstrahierten Strassennetz mit verkehrsrelevanten Attributen wie Kapazitäten und Geschwindigkeiten. Das Gesamtverkehrsmodell des Kantons Zürich verfolgt einen ähnlichen Ansatz auf kantonaler Ebene.

Während VnCH das Verkehrsnetz geometrisch und topologisch präzise beschreibt, fokussieren NPVM und GVM-ZH auf die funktionale Abbildung des Verkehrs. Gerade diese unterschiedlichen Perspektiven eröffnen ein grosses Synergiepotenzial.

Im Zentrum der Studie stand die Zuordnung des NPVM-Netzes zum Basisnetz von VnCH mittels des Tools «Matcher». Dafür wurden verschiedene Matchingstrategien getestet und die Ergebnisse sowohl quantitativ als auch visuell bewertet.

Das Vorgehen erfolgte schrittweise: Nach detaillierten Tests in den Pilotgebieten Basel und Lausanne wurde das Matching für das übergeordnete Strassennetz und anschliessend für die gesamte Schweiz durchgeführt. Je nach Untersuchungsraum konnten 91% bis 99% der NPVM-Strecken erfolgreich dem VnCH-Basisnetz zugeordnet werden.

Auch hinsichtlich der Rechenperformance konnte die Skalierbarkeit nachgewiesen werden: Während das Matching für städtische Gebiete in weniger als einer Stunde abgeschlossen werden konnte, lag die Rechenzeit für die gesamte Schweiz bei rund 24 Stunden. Dabei ist zu berücksichtigen, dass der IT-Unterbau von VnCH während der Projektbearbeitung noch nicht für eine breite, performante Nutzung ausgebaut war.

Dieses Vorgehen lieferte nicht nur Erkenntnisse zur Qualität der Zuordnung, sondern trug wesentlich zur Weiterentwicklung des Tools «Matcher» bei.

Durch die Anwendung auf reale und grosse Datensätze konnten bestehende Algorithmen verbessert und neue Funktionen integriert werden.

Besonders wertvoll sind Strecken ohne eindeutige Zuordnung. Sie weisen auf Netzänderungen, unterschiedliche Modellierungsansätze oder potenzielle Datenqualitätsprobleme hin und liefern damit konkrete Hinweise für die Weiterentwicklung der Datengrundlagen.

Durch den Einsatz von Clustering-Methoden lässt sich die grosse Anzahl einzelner Differenzen auf eine überschaubare Anzahl relevanter Cluster reduzieren, sodass diese Abweichungen systematisch analysiert werden können. In der folgenden Abbildung ist ein Beispiel eines Clusters nicht gematchter NPVM-Strecken (rote Linien) dargestellt, die in einem Radius von 70m liegen. Die Gegenüberstellung der Strecken mit Luftbildern aus den Jahren 2013 (links) und 2025 (rechts) zeigt, dass das Strassennetz umgebaut wurde, während das NPVM-Netz nicht aktualisiert wurde.

Durch die Referenzierung von NPVM und OpenStreetMap-Netz (OSM) auf dasselbe Basisnetz konnten Attribute direkt verglichen werden. Im Raum Basel zeigten sich beispielsweise Abweichungen von rund 28% bei der Anzahl Fahrstreifen sowie Unterschiede bei den Geschwindigkeiten in rund 20% der untersuchten Strecken. Solche Vergleiche unterstützen die Identifikation von Datenqualitäts- und Aktualisierungsbedarf.

Ein zentrales Ergebnis der Studie liegt in den Perspektiven für die Nachführung des NPVM. Während die Aktualisierung heute in grösseren Zeitabständen und mit hohem manuellem Aufwand erfolgt, ermöglicht der Abgleich mit dem VnCH-Basisnetz eine systematische, kontinuierliche und datengetriebene Aktualisierung.

Darüber hinaus eröffnet die Kombination beider Systeme neue Anwendungen. So konnte im Rahmen eines Proof of Concept gezeigt werden, dass sich bereits heute ein routingfähiges Netz aus dem VnCH mit einem Grossteil der für Routing notwendigen Attribute aus dem NPVM und/oder aus OSM aufbauen lässt.

Insgesamt bestätigt die Studie, dass eine koordinierte Weiterentwicklung von VnCH und NPVM erhebliche Mehrwerte schafft. Das VnCH liefert die stabile räumliche Referenz, während das NPVM verkehrsrelevante Inhalte beisteuert.

Der Kanton Zürich untersucht in einem eigenen Pilotprojekt den Nutzen der Verknüpfung zwischen dem Gesamtverkehrsmodell und dem VnCH‑Basisnetz.

Testweise wurden Teilnetze des GVM‑ZH mit unterschiedlichen Konfigurationen gematcht und auf deren Qualität geprüft. Dabei wurden auffällige Matchings systematisch identifiziert, beispielsweise sehr kurze Segmente, geringe geometrische Übereinstimmungen oder Zuordnungen auffällig vieler Fachnetzkanten auf eine Basisnetzkante.

Eine Kombination aus visueller und automatisierter Analyse ermöglicht eine effiziente und nachvollziehbare Bewertung der Matchingkonfigurationen. Besonders interessant waren die Analyse der Resultate hinsichtlich ihrer Robustheit und Stabilität. Die paarweisen Vergleiche der Matchings aller Konfigurationen ergaben selbst im Fall der geringsten Übereinstimmung einen Wert von 88%. Dieser beschreibt den Anteil der Fachnetzkanten, die in beiden verglichenen Konfigurationen derselben Basisnetzkante zugeordnet wurden.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass sich die Resultate auch bei variierenden Konfigurationen nur geringfügig ändern und eine hohe Robustheit aufweisen. Zusätzlich wurde mittels eines Konfidenzscores untersucht, wie häufig eine GVM-Kante über alle Konfigurationen hinweg derselben Basisnetzkante zugeordnet wurde. Dabei zeigte sich, dass rund 83% der Fachnetzkanten in sämtlichen Konfigurationen auf dieselbe Basisnetzkante gematcht wurden, was auf eine hohe Stabilität der einzelnen Zuordnungen hindeutet. Diese Resultate sind vielversprechend bezüglich der Zuverlässigkeit des Tools «Matcher».

Ein möglicher Anwendungsfall ist die Netzbereinigung. Nicht gematchte Segmente (z.B. Einfahrten zu Liegenschaften, Parkplatzareale etc., welche im GVM-Netz teilweise unnötig detailliert abgebildet sind) liefern Hinweise auf veraltete, redundante oder für den Modellzweck wenig relevante Netzbestandteile. Eine gezielte Bereinigung würde die Modellkomplexität reduzieren, den Speicherbedarf verringern und den Aufwand bei zukünftigen Aktualisierungen senken.