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. In: 12th International Conference on Transport Survey Methods (76), Seiten 458-469. 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 2352-1457.

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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:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Schulz, Angelika	Angelika.Schulz (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-8881-592X	NICHT SPEZIFIZIERT
Magdolen, Miriam	miriam.magdolen (at) kit.edu	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Chlond, Bastian	bastian.chlond (at) kit.edu	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kuhnimhof, Tobias	Kuhnimhof (at) isb.rwth-aachen.de	https://orcid.org/0000-0003-3028-3040	NICHT SPEZIFIZIERT
Köhler, Katja	Katja.Koehler (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Januar 2024

Erschienen in:

12th International Conference on Transport Survey Methods

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.1016/j.trpro.2023.12.068

Seitenbereich:

Seiten 458-469

Herausgeber:

Herausgeber	Institution und/oder E-Mail-Adresse der Herausgeber	Herausgeber-ORCID-iD	ORCID Put Code
Bonnel, Patrick	patrick.bonnel (at) entpe.fr	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Morency, Catherine	cmorency (at) polymtl.ca	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
de Abreu e Silva, João	jabreu (at) tecnico.ulisboa.pt	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pereira, Francisco Camara	camara (at) dtu.dk	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Verlag:

Elsevier ScienceDirect

Name der Reihe:

Transportation Research Procedia

ISSN:

2352-1457

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:

10 Feb 2025 13:37

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