Sci Simple

New Science Research Articles Everyday

# Statistik # Anwendungen # Computer und Gesellschaft

Fliegende Taxis: Die Zukunft der städtischen Mobilität

Die erweiterte Luftmobilität bietet eine neue Lösung für die städtische Überlastung mit fliegenden Taxis.

Kamal Acharya, Mehul Lad, Liang Sun, Houbing Song

― 9 min Lesedauer


Der Aufstieg der Der Aufstieg der fliegenden Taxis Verkehr in der Zukunft umkrempeln. Fliegende Taxis könnten den städtischen
Inhaltsverzeichnis

Fortgeschrittene Luftmobilität (AAM) ist der neue Trend, wenn es um Transportlösungen geht. Wir reden von fliegenden Taxis und anderen coolen Flugzeugen, die vielleicht helfen können, die Verkehrsstaus zu entschärfen, die jede Grossstadt plagen. Mit wachsenden Städten und immer mehr Menschen wird es immer dringlicher, smartere Möglichkeiten zum Pendeln zu finden. Traditioneller Bodenverkehr bringt es einfach nicht mehr, und genau da kommt AAM ins Spiel, bereit, unseren Reisepläne ein bisschen Höhe zu verleihen.

Warum wir AAM brauchen

Städtische Gebiete wachsen weltweit in einem erstaunlichen Tempo. Mit mehr Menschen kommen mehr Autos, mehr Stau und damit noch mehr Frustration. Verzögerungen und Verkehrsstaus führen zu verschwendeter Zeit, mehr Verschmutzung und wirtschaftlichen Verlusten, die einem den Kopf verdrehen können. Stell dir vor, Milliarden von Stunden im Stau zu verlieren! Die Zahlen aus aktuellen Berichten zeigen, dass die Gesamtzahl der Reiseverzögerungen in nur wenigen Jahren erschreckende Ausmasse erreicht hat. Das sind Milliarden von Stunden, die man mit etwas viel Angenehmerem verbringen könnte, wie zum Beispiel dem Binge-Watching deiner Lieblingsserie.

AAM hat das Ziel, eine frische Alternative zu bieten, die es uns ermöglicht, über den Verkehr hinwegzusteigen, mit elektrischen und autonomen Flugzeugen. Das bedeutet, wir könnten den Stress des Bodenverkehrs hinter uns lassen und unsere Ziele schneller und stressfreier erreichen.

Typen der Fortgeschrittenen Luftmobilität

AAM lässt sich in zwei Hauptkategorien unterteilen: Urbane Luftmobilität (UAM), die sich auf Kurzstreckenflüge in urbanen Räumen konzentriert, und Regionale Luftmobilität (RAM), die uns etwas weiter ins Umland bringt. UAM nutzt smarte elektrische Fahrzeuge, die vertikal starten und landen können – stell dir vor, das sind fliegende Taxis, die direkt über der Strasse schweben! RAM hingegen verwendet reguläre Flughäfen und deckt längere Strecken ab, ohne vertikalen Start und Landung.

Beide Varianten haben dasselbe Ziel: uns schnell und effizient von Punkt A nach Punkt B zu bringen, wobei sie verschiedene Ansätze haben, je nachdem, wohin sie uns bringen.

Die Herausforderung der Nachfragemodellierung

Um AAM zur Realität zu machen, müssen wir wissen, wie viele Leute diese fliegenden Taxis nutzen möchten. Das ist der Punkt, wo die Nachfragemodellierung ins Spiel kommt. Nachfrage modellieren bedeutet, herauszufinden, wie viele Fahrten mit AAM basierend auf Faktoren wie Entfernung, Kosten und Reisezeit gemacht werden. Es ist ein komplexer Prozess, aber unerlässlich, um sicherzustellen, dass die richtige Anzahl fliegender Taxis verfügbar ist, wenn wir sie brauchen.

Forscher haben Reisemuster in einer spezifischen Region – Tennessee – analysiert, um herauszufinden, wie AAM passen könnte. Mit Daten aus verschiedenen Quellen können sie bewerten, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand einen Flug anstatt eines Autos oder Busses wählen würde. Diese Forschung hofft, ein klareres Bild davon zu bekommen, welche Gebiete am meisten von AAM-Diensten profitieren würden.

Wie die Nachfrage bewertet wird

Der erste Schritt, um die AAM-Nachfrage zu verstehen, besteht darin, Daten über Reisegewohnheiten zu sammeln. Die Forscher konzentrierten sich auf arbeitsbezogene Reisemuster, die untersuchen, wo die Leute arbeiten und wie sie dorthin kommen. Indem sie die Reisen der Menschen über die Zensusgebiete in Tennessee betrachten, können sie herausfinden, welche Reisen für den Luftverkehr geeignet sind.

Dann kommt der spannende Teil: die Modellierung der Kosten und Reisezeiten für sowohl Bodenverkehr als auch AAM. Das bedeutet, sie müssen schätzen, wie viel es kosten würde, ein fliegendes Taxi zu nehmen im Vergleich zu einer traditionellen Autofahrt und wie lange die Reise dauern würde. Das Ziel ist es, eine Gleichung zu erstellen, die all diese Faktoren berücksichtigt, um vorherzusagen, welche Transportart die Leute basierend auf ihren spezifischen Umständen bevorzugen.

Das Vier-Stufen-Modell

Um das weiter aufzuschlüsseln, verwenden die Forscher eine Methode namens Vier-Stufen-Modell. Dieses Modell umfasst vier Hauptphasen: Reiseerstellung, Reiseverteilung, Moduswahl und Routenwahl.

  1. Reiseerstellung: Dieser Schritt schätzt die Gesamtzahl der Reisen, die in verschiedenen Gebieten beginnen und enden, basierend auf sozialen und wirtschaftlichen Faktoren. Denk daran, wie viele Leute zur Arbeit gehen.

  2. Reiseverteilung: In dieser Phase werden die generierten Reisen zwischen verschiedenen Gebieten verteilt. Es ist wie das Entscheiden, welche Strassen die Leute basierend auf den Verkehrsbedingungen nehmen werden.

  3. Moduswahl: Dieser entscheidende Schritt schaut darauf, für welchen Transportmodus sich die Leute entscheiden werden. Werden sie fahren, den Bus nehmen oder in ein fliegendes Taxi springen? Hier wird die Datenanalyse richtig spannend.

  4. Routenwahl: Schliesslich entscheiden die Forscher, welche spezifischen Routen genommen werden. Es geht darum, die beste Reise zu optimieren.

Der Fokus liegt hier auf der Moduswahl und analysiert, ob Reisende wahrscheinlich AAM gegenüber traditionellen Transportmöglichkeiten wählen.

Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen

Viele Faktoren spielen eine Rolle, wenn es darum geht, die AAM-Nachfrage vorherzusagen. Die Vorlieben der Einzelnen, die Reiseentfernungen und wie viel sie bereit sind auszugeben, beeinflussen alle ihre Wahl des Transportmittels.

Ein wichtiger Aspekt ist die Reiseentfernung. Forschung zeigt, dass AAM für längere Reisen bevorzugt wird. Also, wenn du eine Strecke von 250 Meilen oder mehr zurücklegen musst, klingt Fliegen viel verlockender als im Stau zu sitzen.

Ein weiterer signifikanter Faktor ist die Kosten. Wenn Fliegen zu viel im Vergleich zum Autofahren kostet, entscheiden sich die meisten Leute für die Bodenoption. Aber wenn AAM als kostengünstige Wahl positioniert werden kann – besonders für lange Reisen – sind die Leute eher geneigt, es auszuwählen.

Verständnis der Kostenmodellierung

Die Kostenmodellierung ist ein entscheidendes Puzzlestück. Es geht darum, herauszufinden, wie viel eine Reise für verschiedene Transportmodi kosten wird.

Für den Bodenverkehr schauten die Forscher sich die Kosten pro Meile an – wie viel es kostet, ein Auto basierend auf Entfernung und Benzinpreisen zu fahren. Sie verwendeten den standardmässigen Kilometerpreis, den die IRS festgelegt hat, um die Sache zu erleichtern.

Was den Luftverkehr betrifft, haben die Forscher nicht jede mögliche Zahl für Flugpreise durchgerechnet. Stattdessen nutzten sie eine einfachere Methode basierend auf der Entfernung. Die Kosten für das Reisen mit AAM wurden unter Verwendung von Ticketpreisdaten berechnet, die einen allgemeinen Trend zeigen, wie viel Flüge normalerweise über verschiedene Entfernungen kosten.

Zeit spielt auch eine Rolle

Wenn Leute entscheiden, wie sie reisen, ist die Zeit ein bedeutender Faktor. Wie schnell du zu deinem Ziel kommst, überwiegt oft den Kostenüberlegungen.

Für den Bodenverkehr kann die Reisezeit unter Verwendung von Fahrtdaten berechnet werden. Eine gute Schätzung der Reisezeit ist essenziell, da die Leute sich nicht nur um die Kosten ihrer Fahrt sorgen; sie wollen auch wissen, wie lange sie brauchen, um von Punkt A nach Punkt B zu gelangen.

Was den Luftverkehr angeht, musst du nicht nur die Flugzeit, sondern die gesamte Reise, einschliesslich Warten am Flughafen, berücksichtigen. Effiziente Zeitplanung und reduzierte Wartezeiten werden entscheidend, um die Vorteile von AAM unter Beweis zu stellen.

Risikomodellierung

Jede Transportart birgt einige Risiken. In Bezug auf die Sicherheit hat AAM einen starken Punkt. Studien zeigen, dass Fliegen normalerweise ein geringeres Sterberisiko im Vergleich zum Autofahren hat. Während der Bodenverkehr direkter erscheint, kann Fliegen, wenn man die Daten genauer betrachtet, erstaunlich sicher sein.

Um diese Risiken in das Nachfragemodell einzubeziehen, schauen die Forscher sich Statistiken über Verkehrsopfer an und nutzen sie, um zu beurteilen, wie riskant jeder Transportmodus ist. Sie wägen die potenziellen Risiken gegen Kosten und Nutzen ab, um eine genauere Schätzung zu liefern, wenn die Leute AAM wählen.

Verallgemeinerte Kosten der Reise (GCT)

Ein grosses Augenmerk in AAM-Studien liegt auf den verallgemeinerten Kosten der Reise (GCT), die Forschern und Stadtplanern helfen, die Beziehung zwischen Kosten, Zeit und Sicherheit für verschiedene Verkehrsmittel zu verstehen.

Anstatt nur die monetären Kosten zu betrachten, berücksichtigt GCT auch den Wert deiner Zeit und die inhärenten Risiken. Es liefert ein umfassenderes Bild davon, was es wirklich kostet, von einem Ort zum anderen zu gelangen, nicht nur in Dollar, sondern auch in verlorener Zeit und erhöhtem Risiko.

AAM gegenüber traditionellem Transport wählen

Wie entscheidet man sich also für AAM anstelle von Bodenverkehr? Hier wird es interessant. Forscher haben herausgefunden, dass wenn mehr als 70% der GCT aus Lufttransportkosten stammen und die Reise lang genug ist, die Leute viel eher AAM wählen.

Stell dir vor, du hättest die Wahl, im Stop-and-Go-Verkehr zu sitzen oder bequem über allem in einem fliegenden Taxi zu schweben. Wenn Zeit und Geld zusammenpassen und Fliegen sinnvoll erscheint, ist es kein Wunder, dass die Leute den luftigen Weg wählen würden.

Die Erkenntnisse der AAM-Nachfragemodellierung

Ein bedeutendes Ergebnis der Untersuchung der AAM-Nachfrage zeigt, dass wenn der Lufttransport einen erheblichen Teil der Reisekosten ausmacht und die Entfernung länger als 250 Meilen ist, die Leute wahrscheinlich bereit sind, die Idee der fliegenden Taxis zu akzeptieren. Das ist ein vielversprechendes Zeichen für die AAM-Industrie und zeigt grosses Potenzial, den urbanen und regionalen Reisebedürfnissen gerecht zu werden.

Zukünftige Richtungen der AAM-Forschung

Obwohl die aktuellen Forschungen beträchtliche Fortschritte gemacht haben, ist die Arbeit noch nicht zu Ende. Zukünftige Studien werden Faktoren wie die Kosten und Effizienz von elektrischen Flugzeugen einbeziehen, die die Dynamik von AAM und deren Tragfähigkeit als Transportlösung weiter verändern könnten.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Nachfrage nach fortgeschrittener Luftmobilität ein spannendes und sich entwickelndes Gebiet ist. Mit dem wachsenden Verständnis von Reisegewohnheiten, Kosten und Vorlieben werden die Aussichten für AAM klarer. Die Hoffnung ist, eine Lösung anzubieten, die nicht nur die Nachfrage erfüllt, sondern auch eine sicherere, schnellere und effizientere Transportmöglichkeit bietet. Wenn wir in die Zukunft blicken, könnte dieser neue Modus der fliegenden Taxis genau das Transport-Upgrade sein, das wir brauchen, um über den langweiligen Verkehrssorgen zu schweben und ein bisschen Freude zurück in unsere täglichen Pendelwege zu bringen.

Originalquelle

Titel: Demand Modeling for Advanced Air Mobility

Zusammenfassung: In recent years, the rapid pace of urbanization has posed profound challenges globally, exacerbating environmental concerns and escalating traffic congestion in metropolitan areas. To mitigate these issues, Advanced Air Mobility (AAM) has emerged as a promising transportation alternative. However, the effective implementation of AAM requires robust demand modeling. This study delves into the demand dynamics of AAM by analyzing employment based trip data across Tennessee's census tracts, employing statistical techniques and machine learning models to enhance accuracy in demand forecasting. Drawing on datasets from the Bureau of Transportation Statistics (BTS), the Internal Revenue Service (IRS), the Federal Aviation Administration (FAA), and additional sources, we perform cost, time, and risk assessments to compute the Generalized Cost of Trip (GCT). Our findings indicate that trips are more likely to be viable for AAM if air transportation accounts for over 70\% of the GCT and the journey spans more than 250 miles. The study not only refines the understanding of AAM demand but also guides strategic planning and policy formulation for sustainable urban mobility solutions. The data and code can be accessed on GitHub.{https://github.com/lotussavy/IEEEBigData-2024.git }

Autoren: Kamal Acharya, Mehul Lad, Liang Sun, Houbing Song

Letzte Aktualisierung: 2024-11-25 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.06807

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06807

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel