Smart City: Transformation Schweizer Städte





Smart City

Die Gegenwart verstehen und die Zukunft gestalten


In der Schweiz nutzen erste Städte anonymisierte Mobilfunkdaten, um Infrastrukturvorhaben besser beurteilen zu können. Das Future Cities Laboratory der ETH in Singapur geht einen Schritt weiter. Es optimiert mit Big Data und der Simulation der gesamten Stadtbevölkerung die Planung ganzer Infrastrukturnetzwerke und Quartiere.


Daniel Meierhans




Wie sollen die begrenzten Finanzmittel am besten eingesetzt werden? Alle grossen Schweizer Städte stehen vor den gleichen Herausforderungen. Die Agglomerationen wachsen. Es wird verdichtet, neue Stadtteile entstehen, der Zuzug von Bewohnern verwandelt die bestehenden Quartiere. Die künftigen Verkehrsinfrastrukturen müssen nicht nur die neuen Mobilitätsbedürfnisse erfüllen. Damit das aktuelle Wachstum nachhaltig bleibt, muss in den immer kompakteren Zentren auch die Lebensqualität für die Bewohner gesteigert werden. Für Kay Axhausen, den Leiter des Instituts für Verkehrsplanung und Transportsysteme der ETH Zürich, ist dabei aber klar: «Infrastrukturen, die erst in 40 Jahren ausgelastet werden, wie sie die Schweiz in den 1950er-Jahren unter anderem mit dem Autobahnnetz grosszügig geplant hat, sind heute nicht mehr realistisch.»


«Um entscheiden zu können, welche dieser kostspieligen Vorhaben Sinn machen, sind die Verantwortlichen in den Verwaltungen – und auch die Stimmbürger – auf verlässliche Daten angewiesen.»


Datengrundlage für Milliardeninvestitionen

Konkret stehen in Zürich, Basel, Genf und Lausanne derzeit Projekte im Umfang von mehreren Dutzend Milliarden Franken zur Diskussion oder sind bereits am Laufen. Dazu gehören neben dem Ausbau der Fussgänger- und Velonetzwerke neue Tram- und S-Bahn-Linien, der Ausbau von Umfahrungsautobahnen, Tunnels unter den Innenstädten oder die Über- respektive Unterquerung der Seebuchten. Um entscheiden zu können, welche dieser kostspieligen Vorhaben Sinn machen und wie sie umgesetzt werden sollen, sind die Verantwortlichen in den Verwaltungen – und in letzter Instanz auch die Stimmbürger – auf verlässliche Daten angewiesen.


Die Dynamik des Stadtlebens abbilden

Die Stadt Genf hat das Potenzial von Big Data für derartige Stadtplanungsvorhaben bereits 2011 erkannt. Das Pilotprojekt «Ville Vivante» zeigt eindrücklich auf, wie realistisch Bewegungsdaten von Mobiltelefonen die Dynamik des Stadtlebens abbilden können. Inzwischen sind die Technologien einen Schritt weiter. Erste Schweizer Städte wie etwa Pully nutzen das Mobilfunknetz für eine faktenbasierte Verkehrsplanung. Die grossen Vorteile der Handy-Bewegungsprofile: Sie bilden die Mobilität praktisch vollständig ab, sie sind verhältnismässig günstig in der Erhebung und sie stehen äusserst zeitnah zur Verfügung.


Fehlerhafte Befragungen

Bisher müssen sich die Städte auf Befragungen wie den Mikrozensus Mobilität und Verkehr des Bundes verlassen. Solche Befragungen können aus Kostengründen nur alle paar Jahre durchgeführt werden und sind mit prinzipiellen Unsicherheiten behaftet. Sowohl der Fragenkatalog wie auch die Stichprobe sind begrenzt. Seltenere Verhaltensmuster bleiben dadurch unentdeckt und im Verlauf der Analysen neu auftauchende Fragen unbeantwortet. Kommt hinzu, dass Menschen von Natur aus dazu tendieren, mit ihren Antworten ein möglichst positives Bild von sich selber abzugeben.


Entsprechend gross sind denn auch die Unsicherheiten in den heutigen Verkehrsmodellen. Die anonymisierten und aggregierten Handydaten aus dem Mobilfunknetz liefern demgegenüber ein praktisch vollständiges und aktuelles Bild der Realität. «Ein Vergleich der bisherigen Modelle mit unseren Daten zeigt markante Unterschiede», wie David Watrin, verantwortlich für Sicherheits- und Intelligence-Produkte bei Swisscom, festhält.


Jeden einzelnen Bewohner simulieren

Wie gross das Potenzial derartiger Datenanalysen nicht nur für den Verkehr, sondern für alle Bereiche der Stadtplanung ist, zeigen die Arbeiten am Future Cities Laboratory der ETH in Singapur. Die Stadt liegt gemäss Juniper Research auch 2016 erneut auf Platz 1 der globalen Smart-Cities-Rangliste.


Im Future Cities Lab arbeiten Verkehrsingenieure, Architekten, Soziologen, Energieexperten, Designer, Raumplaner und Modellierungsspezialisten gemeinsam an Lösungen für die Stadt der Zukunft. Sie verwenden dafür ausgeklügelte Modelle wie MATSim Singapore (Multi-Agent Transport Simulation), in dem die Spezialisten rund um Axhausen die gesamte Mobilität des asiatischen Stadtstaates erfassen.


Jeder der über 5 Millionen Einwohner ist in dieser Simulation als Software-Agent mit individuellen Eigenschaften abgebildet. Diese stammen aus den verfügbaren statistischen Daten über Wohnorte, Arbeitsplätze und Bevölkerungsstrukturen, aus den Ergebnissen von Befragungen sowie aus den Nutzerprofilen der Funk-Smartcards, mit denen in Singapur die Benutzung der öffentlichen Verkehrsmittel automatisch verrechnet wird. «Die vielen Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Elementen werden einzeln betrachtet schnell unübersichtlich. Mithilfe von Modellen können wir sie verstehen», wie Axhausen erklärt.


Das Verhalten miteinbeziehen

Indem die ETH-Forscher im MATSim-Modell nicht nur das ganze Mobilitätsystem simulieren, sondern erstmals auch das Verhalten der Bewohner, erhalten sie zusätzliche wichtige Informationen. Sie können unter anderem abschätzen, wie Fahrgäste auf eine Änderung des Angebots reagieren werden. In Singapur haben die Forscher beispielsweise am Rechner durchgespielt, wie eine sehr lange Buslinie, auf welcher der Fahrplan immer wieder aus dem Takt geraten ist, am besten aufgespalten werden muss. Mit der Aufteilung in zwei Teilstrecken konnte nicht nur der Fahrplan stabilisiert werden. Durch den besseren Service hat die Linie auch – wie in der Modellierung vorhergesehen – wieder Fahrgäste zurückgewonnen, die sie vorher verloren hatte.


Funktionierende Lebensräume

Für eine attraktive Stadt ist aber nicht nur ein möglichst reibungsloser öffentlicher und privater Verkehr entscheidend. Mindestens ebenso wichtig sind attraktive Fussgängerzonen, in denen sich das Quartierleben entwickeln kann. Und auch hier können Simulationen entscheidend mithelfen, dass die Planungen zu Lebensräumen führen, die in der Praxis funktionieren. Wie werden Über- oder Unterführungen von Strassen am besten in ein Fussgängernetzwerk eingebaut? Welche Art von Strassenzügen wirkt wie Fussgängerbarrieren? Wo sind Ladenlokale oder Strassencafés notwendig, um Passanten anzulocken? Wie muss ein Park im Umfeld angelegt werden, damit er von den Menschen auch als Ruheinsel genutzt wird? Die Reaktionen der virtuellen Bewohner zeigen, welche Varianten im Zusammenspiel des gesamten Ökosystems der Stadt erfolgsversprechend sind und welche kaum funktionieren dürften.


Kurzfristig steuern …

Momentan sieht Axhausen den grössten Nutzen von Big Data in der kurzfristigen Steuerung: «Man erkennt Veränderungen sofort und kann darum zeitnah reagieren.» Konkret lassen sich mit den Bewegungsdaten der Mobiltelefone unter anderem Verkehrsstaus oder problematische Menschenansammlungen frühzeitig erkennen und innerhalb eines gewissen Zeitraums auch vorhersagen. In den Schweizer Städten lässt sich beispielsweise die Steuerung der Verkehrsampeln verbessern, wie Watrin ausführt: «Unsere Daten erfassen nicht nur wie die heutigen, fest verbauten Zählsensoren die Hauptachsen, sondern alle Strassen. Das Bild der Verkehrslage wird dadurch viel vollständiger.»


… und kontinuierlich optimieren

Die Tatsache, dass Big Data Veränderungen sofort sichtbar macht, gibt den Städteplanern aber auch einen weiteren, wirkungsvollen Hebel in die Hand: Ähnlich wie heute Google und andere grosse Websitebetreiber die Usability von neuen Funktionalitäten mittels Echtzeitanalysen Schritt für Schritt verbessern, werden in Zukunft auch Städteplaner Infrastrukturnetzwerke und Quartiere kontinuierlich optimieren können. In den Mobilfunkdaten zeigt sich zeitnah, welche Massnahmen den gewünschten Effekt erzielen und welche nicht, und auch Veränderungen in der Nutzung der Stadträume werden viel schneller sichtbar. Im Rahmen des Nationalen Forschungsprogramms „Big Data“ (NFP 75) lanciert die ETH dementsprechend ein Projekt, das zeigen soll, wie man die Daten auch für die langfristige Planung einsetzen kann.


Bessere Verkehrsplanung in Pully

Die Waadtländer Gemeinde Pully setzt für die Verkehrsplanung auf aggregierte Mobilfunkdaten. Durch die Stadt führen vier Hauptverkehrsachsen – Pully leidet stark unter dem Transitverkehr. Um die Verkehrssituation zu verbessern, den Zugang zum Stadtzentrum zu erleichtern und die Lebensqualität der rund 16’000 Bewohnerinnen und Bewohner zu steigern, hat Pully zusammen mit Swisscom ein Projekt mit Vorbildcharakter realisiert. In gemeinsamer Entwicklungsarbeit entstand eine Planungsmethode zur verbesserten Infrastruktur- und Verkehrsplanung, mit der die Verkehrsströme auf Basis der Mobilfunkdaten in ihrer Gesamtheit deutlich sichtbar werden. Für zukünftige Anwendungen arbeitet Swisscom zudem eng mit Hochschulen zusammen, um weitere Simulationsmodelle zu entwickeln.






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