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Was zieht uns an? Empirische Grundlagen für eine verbesserte Abbildung der Einkaufszielwahl in Verkehrsnachfragemodellen - Variabilität, Motive und räumliche Muster der Geschäftswahl

Cyganski, Rita (2020) Was zieht uns an? Empirische Grundlagen für eine verbesserte Abbildung der Einkaufszielwahl in Verkehrsnachfragemodellen - Variabilität, Motive und räumliche Muster der Geschäftswahl. Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin.

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48MB

Offizielle URL: https://edoc.hu-berlin.de/handle/18452/22801

Kurzfassung

Eine große Herausforderung für Verkehrsmodelle stellt die korrekte Abbildung der Entscheidungsmuster bei der Zielwahl dar. Diese bestimmt die räumlichen Strukturen der Nachfrage und steht in engem Zusammenhang mit zentralen Ergebnissen der Nachfragemodellierung. Rund ein Drittel der Alltagswege in Deutschland sind Einkaufs- und Erledigungwege. Zahlreiche Arbeiten zeigen die Bedeutung von habitualisierten Verhaltensmustern bei der Wahl eines Einkaufsortes. Die Motive der Geschäftswahl gelten als sehr vielfältig. Besondere Bedeutung wird zudem den Primäraktivitätenorten zugeschrieben. Gleichwohl erfolgt die Abbildung der Zielwahl in der Nachfragemodellierung zumeist sehr vereinfachend. Gewöhnlich wird von einem Versorgungseinkauf mit der Geschäftsgröße und der Anreisezeit ausgegangen. Diese Arbeit zeigt anhand empirischer Auswertungen Möglichkeiten einer verhaltensorientierten Abbildung der Einkaufszielwahl in mikroskopischen Personenverkehrsmodellen auf. Im Fokus stehen die Variabilität der Geschäftswahl, die ausschlaggebenden Motive sowie die räumlichen Bezugspunkte der Suche. Am Beispiel des Erwerbs von Nahrungs- und Genussmitteln, von Textilien sowie von Unterhaltungselektronik werden Unterschiede zwischen Einkaufswaren verschiedener Fristigkeit, aber auch zwischen verschiedenen Personengruppen herausgearbeitet. Simulationsrechnungen mit dem Nachfragemodell TAPAS zeigen, dass eine Differenzierung der Einkaufsart sowie die Nutzung eines motivgestützen Erreichbarkeitsmaßes die Modellierungsergebnisse stark verbessern. Die Arbeit stellt erweiterte Indikatoren für eine Berücksichtigung der räumlichen Bezugspunkte bei der Beurteilung der Modellierungsergebnisse bereit. Auch stehen mit den Analysen der Aktivitätenräume, der Umwegfaktoren, der Lage der Einkaufsorte sowie der kumulierten Reiseweiten Informationen zur Verfügung, die generell für die Definition adäquater Suchräume und Bezugspunkte für die Modellierung städtischer Untersuchungsgebiete genutzt werden können.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142406/
Dokumentart:Hochschulschrift (Dissertation)
Zusätzliche Informationen:DOI:10.18452/22101. Veröffentlicht unter CC BY-NC-ND 4.0 - Lizenz (Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)
Titel:Was zieht uns an? Empirische Grundlagen für eine verbesserte Abbildung der Einkaufszielwahl in Verkehrsnachfragemodellen - Variabilität, Motive und räumliche Muster der Geschäftswahl
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cyganski, RitaRita.Cyganski (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5744-1427NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2020
Erschienen in:Open-Access Publikationsserver der Humboldt-Universität zu Berlin
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:374
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Einkaufsverhalten; Einkaufsarten; Variabilität; Motive der Geschäftswahl; räumliche Muster und Bezugspunkte; Aktivitätenräume; Soziodemographie; empirische Analysen; diskrete Wahlmodelle; Verkehrsnachfragemodellierung; Zielwahl; TAPAS
Institution:Humboldt-Universität zu Berlin
Abteilung:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
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 - UrMo Digital (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrsforschung > Mobilität und urbane Entwicklung
Hinterlegt von: Cyganski, Dr. Rita
Hinterlegt am:24 Aug 2021 18:22
Letzte Änderung:24 Aug 2021 18:22

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