Traffic Visualization Bonn

Im Rahmen unseres Projektes beschäftigten wir uns mit dem Vergleich der Verkehrslage in Bonn an zwei ausgewählten Tagen. Es wird erläutert, weshalb sich für die Stadt und die Datensätze entschieden wurde. Des Weiteren geben wir einen Einblick in die Verarbeitung der Daten und Herausforderungen bei der Implementierung. Das Ergebnis wird in unserem Prototypen festgehalten.

Einführung / Konzept

Die steigende Zahl an Fahrzeugen sind Ursache für immer länger werdende Staus in deutschen Städten. Besonders betroffen davon sind große Städte und dessen Ballungszentren.

Uns beschäftigte also die Frage, was eine Stadt dazu beitragen kann und welche Möglichkeiten es gibt, die Innenstädte zu entlasten und CO2 Emissionen zu reduzieren.

Für unser Projekt haben wir die Verkehrslage in Bonn an zwei gewählten Tagen, Samstag, den 16.12.2017 und Samstag, den 23.12.2017, betrachtet und verglichen. Zudem haben wir uns mit den Standorten von Alternativen wie Park&Ride, Carsharing und Elektrotankstellen beschäftigt. Deshalb haben wir zu Beginn unseres Projekts folgende Hypothesen dazu aufgestellt:

1. Das Verkehrsaufkommen ist am 23.12.2017 viel höher als am 16.12.2017.
2. Zur Rush Hour (7-9 Uhr und 15-18 Uhr) ist das Verkehrsaufkommen an beiden Tagen erhöht.
3. Die meisten Cambio-Carsharing-Stationen und Elektrotankstellen befinden sich in der Innenstadt.
4. Die meisten Bahnhöfe der zugehörigen Park&Ride-Standorte sind außerhalb der Innenstadt.

Daten / Auswertung

Daten

Alle Daten wurden über das offene Datenportal govdata bezogen. Hier gab es eine sehr große Auswahl an Datensätzen, welche die Stadt Bonn betreffen. Insgesamt haben wir mit vier Datensätzen gearbeitet:

• Aktuelle Verkehrslage (GeoJSON)
• Elektrotankstellen (CSV)
• Cambio-Carsharing Stationen in Bonn (JSON)
• Park & Ride Standorte (GeoJSON)

Erhebung

Für die Erhebung der “Aktuellen Verkehrslage” haben wir an den Wochenenden vom 15.12.2017 - 17.12.2017 und 22.12.2017 - 24.12.2017 alle Datensätze, die im Fünfminutentakt aktualisiert wurden, abgespeichert. Dafür haben wir den “curl” Befehl genutzt.

Die vorbeifahrenden Fahrzeuge werden per Bluetooth Handshake erfasst. Bluetooth ist Teil sehr vieler Geräte: Smartphones, Freisprechanlagen, Autoradios, Navigationssysteme, usw. Daher werden ca. 18% der Fahrzeuge erkannt. Die erhobenen Werte werden dann hochgerechnet. Quelle

Bereinigung

Wir haben uns dazu entschieden nur die Datensätze zweier Tage zu nutzen, und zwar der beiden Samstage, also dem 16.12. und dem 23.12. Hierbei haben wir schlussendlich nur die Datensätze zu den vollen Stunden visualisiert.

Um die Daten eines ganzen Tages in Tableau verwenden zu können, mussten wir alle 24 GeoJSONs mit Hilfe eines Befehls über Node.js zusammenfügen. Die genaue Beschreibung zur Vorgehensweise befindet sich auf der folgenden Seite: github

Die CSV-Datei der Elektrotankstellen haben wir händisch ergänzt (mit den Daten der Seite goingelectric) und mit Hilfe eines Online-Tools in eine JSON Datei konvertiert.

Gestaltungsprozess

Zu Beginn unseres Projektes erstellten wir einige Scribbles. Eins davon ist das Stacked Area Chart, welches wir von Anfang an mit eingeplant hatten. Die anderen beiden zeigen die Karten, die wir visualisiert haben. Eine Karte zeigt unseren Ansatz mit dem Slider und die andere Karte zeigt die Standorte mit den zugehörigen Elektrotankstellen, Cambio-Carsharing-Stationen und den P+R Standorten:

Prototyp / Ergebnisse

Visualisierung

Unsere Visualisierungen haben wir als Webanwendung bereitgestellt. Hier sind einige Interaktionen möglich, welche im Folgenden weiter erläutert werden.

Karten zur Verkehrslage (1)

Unsere erste Visualisierung zeigt die aktuelle Verkehrslage der Stadt Bonn am 16.12.2017 (links) und am 23.12.2017 (rechts).

Interaktion der Karte mit der Verkehrslage

Beide Karten sind synchron, d. h. wird auf einer Karte gezoomt oder verschoben, ändert sich ebenso die Ansicht auf der anderen Karte. Damit der Fokus auf Bonn bleibt, haben wir Grenzen, in denen verschoben werden kann, und ein minimales Zoom-Level implementiert. Mit Hilfe des Sliders, welcher sich unterhalb der Karten befindet, kann die Uhrzeit geändert werden, diese wird unter dem Slider angezeigt. Es kann die Verkehrslage von 0 bis 23 Uhr betrachtet werden. Auch das ist synchron. Die Farben des Verkehrsstatus wurden gezielt als Ampelfarben gewählt - mit grün als “fahren” bzw. “normales Verkehrsaufkommen” und rot als “halten” bzw. “Stau”. Strecken, deren Verkehrsaufkommen zu diesem Zeitpunkt nicht ermittelbar waren, wurden bewusst nicht in einer Ampelfarbe dargestellt, sondern in blau. Das verdeutlicht, dass diese Strecken nicht zum Schema gehören.

Stacked Area Chart zur Verkehrslage (2)

Die Stacked Area Charts stellen den Ablauf der beiden ausgewählten Tage dar. Somit kann das Verkehrsaufkommen der kompletten Tage auf einen Blick betrachtet werden. Die x-Achse stellt die Uhrzeit von 0-23 Uhr und die y-Achse die Zahl der Straßenabschnitte dar. Insgesamt werden 109 Straßenzüge erfasst. Die Farben entsprechen den Farben des Verkehrsstatus aus der Karte 1.

Interaktionen im Stacked Area Chart

Beim Hovern wird die Anzahl der Straßenabschnitte des gewählten Verkehrsstatus zu der bestimmten Uhrzeit angezeigt. So kann man beispielsweise erkennen, dass es am 16.12. um 14 Uhr auf zehn Straßenabschnitten zu einer erhöhten Verkehrsbelastung kam.

Karte mit Points of Interest (3)

Diese Karte zeigt die in Bonn angebotene Alternativen zum eigenen Auto (Cambio-Carsharing-Stationen und P+R Bahnhöfe) sowie die Standorte von Elektrotankstellen.

Interaktionen der Karte für Points of Interest

Bei Klick auf einen Marker öffnet sich ein Pop-Up mit näheren Informationen zum Standort, z. B. der Adresse, der maximalen Leistung der Elektrotankstelle oder dem Namen des zum P+R Standort gehörigen Bahnhofs.

Erkenntnisse

Unsere Hypothesen waren: 1. Das Verkehrsaufkommen ist am 23.12.2017 viel höher als am 16.12.2017. 2. Zur Rush Hour (7-9 Uhr und 15-18 Uhr) ist das Verkehrsaufkommen an beiden Tagen erhöht. 3. Die meisten Cambio-Carsharing-Stationen und Elektrotankstellen befinden sich in der Innenstadt. 4. Die meisten Bahnhöfe der zugehörigen Park&Ride-Standorte sind außerhalb der Innenstadt.

Als wir die Datensätze der aktuellen Verkehrslage visualisiert hatten, wurde uns klar, dass es an den beiden Tagen keinen Stau gab. Auch gab es nur selten einen Straßenabschnitt mit erhöhter Verkehrsbelastung oder Staugefahr. Womit unsere erste Hypothese nicht bestätigt wurde - im Gegenteil: Das Verkehrsaufkommen am 16.12.2017 war sogar etwas höher als am 23.12.2017. Dies wird in der Tagesübersicht besonders verdeutlicht. Leider werden diese Ergebnisse dadurch verzerrt, dass die Verkehrslage am 23. Dezember auf deutlich mehr Straßenzügen nicht ermittelbar war.

Was man in unserer Visualisierung 2), dem Stacked Area Chart, sehen kann ist eine Rush Hour von 12 - 19 Uhr. Am 16. Dezember beginnt diese bereits um 10 Uhr, am 23. Dezember endet sie erst um 20 Uhr. Eine weitere, jedoch leichtere Rush Hour ist morgens von 5 Uhr bis 7 Uhr, diese beginnt ebenfalls früher am 16. und endet später am 23. Dezember. Unsere zweite Hypothese wurde somit nur teilweise bestätigt.

Die Visualisierung 3) soll nun zeigen, welche Angebote in Bonn zur Verfügung gestellt werden und wo. Damit kann unsere dritte sowie unsere vierte Hypothese beantwortet werden. Die Cambio-Carsharing-Stationen befinden sich hauptsächlich innerhalb und die P+R Standorte vor allem außerhalb von Bonn. Nur die Elektrotankstellen sind entgegen unserer Hypothese nicht vermehrt in der Innenstadt sondern ausgeglichen verteilt.

Implementierung

Um diesen Prototyp zu bauen, haben wir diverse Technologien verwendet. Die grundlegende Struktur der Seite wurde mit Hilfe von Bootstrap gebaut. Um die Karten zu erstellen, anzupassen und mit Daten zu füllen haben wir Leaflet und d3 verwendet. Die Stacked Area Charts wurden in Tableau erstellt und über den Tableau Public Server eingebunden. Wir haben ein gemeinsames github Repository genutzt, als Entwicklungsumgebung diente uns WebStorm. Für das Zusammenführen der GeoJSONs haben wir Node.js verwendet.

Fazit

Reflektion

Mit Hilfe unseres Projekts haben wir gezeigt, dass trotz steigender Anzahl der Fahrzeuge das Verkehrsaufkommen in Bonn an den beiden ausgesuchten Tagen nicht sehr hoch ist.

Ausblick

Aufgrund des zeitlichen Rahmens konnten folgende Features bzw. Vorhaben nicht umgesetzt werden:

• Mehr Verkehrsdaten zu Visualisieren
• Einzelne Straßenabschnitte anklicken zu können, um sich zusätzliche Informationen wie z. B. die gemessene Geschwindigkeit anzeigen zu lassen
• Filter für die angebotenen Visualisierungen (z. B. nach Verkehrsstatus filtern oder nur Standorte eines bestimmten Angebots anzeigen)
• “Play” Button für den Slider, der die Tage automatisch abspielt
• Die Standorte weiterer Carsharing Anbieter darstellen (Anfragen an Anbieter wie car2go waren leider erfolglos)
• Die gemessenen Luftdaten in Bonn an den beiden Tagen zu visualisieren (zum Beispiel mit Hilfe von der Webseite)