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Identifying and understanding long-distance travel demand by combining official transport statistics and survey data

Schulz, Angelika und Magdolen, Miriam und Chlond, Bastian und Kuhnimhof, Tobias und Köhler, Katja (2024) Identifying and understanding long-distance travel demand by combining official transport statistics and survey data. Elsevier ScienceDirect. ISCTSC 2022 – 12th International Conference on Transport Survey Methods, 2022-03-20 - 2022-03-25, Vimeiro, Portugal. doi: 10.1016/j.trpro.2023.12.068. ISSN 2352-1465.

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Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/journal/transportation-research-procedia

Kurzfassung

While much is known about everyday travel of the German population, long-distance travel is still underreported. The main data source, the national travel survey "Mobility in Germany (MiD)", cannot simply be used to describe the demand: complex extrapolations and complementary data are necessary to obtain a consistent picture. The presented approach of 'data fusion' integrates different data sources to provide the overall long-distance travel demand. The result reveals that almost half of the total transport performance of the residential population in Germany (46 % of passenger kilometers) is accounted for by trips of at least 100 km (one-way distance).

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/133251/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Identifying and understanding long-distance travel demand by combining official transport statistics and survey data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schulz, AngelikaAngelika.Schulz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8881-592XNICHT SPEZIFIZIERT
Magdolen, Miriammiriam.magdolen (at) kit.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chlond, Bastianbastian.chlond (at) kit.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuhnimhof, TobiasKuhnimhof (at) isb.rwth-aachen.dehttps://orcid.org/0000-0003-3028-3040NICHT SPEZIFIZIERT
Köhler, KatjaKatja.Koehler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Januar 2024
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1016/j.trpro.2023.12.068
Seitenbereich:Seiten 458-469
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Bonnel, Patrickpatrick.bonnel (at) entpe.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Morency, Catherinecmorency (at) polymtl.caNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
de Abreu e Silva, Joãojabreu (at) tecnico.ulisboa.ptNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pereira, Francisco Camaracamara (at) dtu.dkNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Elsevier ScienceDirect
Name der Reihe:Transportation Research Procedia
ISSN:2352-1465
Status:veröffentlicht
Stichwörter:long-distance travel, data fusion, data consistency, data merging
Veranstaltungstitel:ISCTSC 2022 – 12th International Conference on Transport Survey Methods
Veranstaltungsort:Vimeiro, Portugal
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:20 März 2022
Veranstaltungsende:25 März 2022
Veranstalter :International Steering Committee for Travel Survey Conferences
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - DATAMOST - Daten & Modelle zur Mobilitätstransform (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrsforschung > Räume in Mobilitäts- und Transportsystemen
Institut für Verkehrsforschung > Verkehrsmittel
Hinterlegt von: Schulz, Angelika
Hinterlegt am:14 Jan 2020 14:29
Letzte Änderung:08 Mai 2024 09:31

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