Querschnittsmessungen auswerten

Standardmäßig werden die Daten für alle Fahrzeugklassen zusammen erfasst. Sie können zusätzlich die Daten für bestimmte Fahrzeugklassen getrennt in der Auswertung anzeigen (Auswertungen der Ergebnisattribute für Listen konfigurieren).

Ergebnisse von Querschnittsmessungen speichern

Sie können folgende Daten und Datenformate speichern:

Ausgabe

ASCII-Datei

MDB-Tabelle

Attribute-Datei aus Attribut-Liste

Aggregierte Daten

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Rohdaten

*.mer

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Ergebnis der Auswertung von Querschnittsmessungen

Die Ergebnisliste Querschnittsmessungs-Ergebnisse enthält folgende Attribute:

Ergebnisattribut Langname

Kurzname

Beschreibung

Simulationslauf Simlauf

Nummer des Simulationslaufs

Zeitintervall ZeitInt Dauer des Auswertungsintervalls, in dem die Daten aggregiert werden
Querschnittsmessung QSchnMess Nummer der Querschnittsmessung und Name des zugehörigen Messquerschnitts

Die folgenden Ergebnisattribute beziehen auf alle Fahrzeuge im Netz, die von der Querschnittsmessung im Zeitintervall erfasst sind:

Beschleunigung Beschleunigung Durchschnittliche Beschleunigung der Fahrzeuge
Entfernung Entf Zurückgelegte Wegstrecke [m] der Fahrzeuge
Länge Länge Durchschnittliche Länge [m] der Fahrzeuge
Fahrzeuge Fzge Gesamte Anzahl der Fahrzeuge
Personen Pers Gesamte Anzahl der Insassen der Fahrzeuge
Stauverweilzeit StauVerwZt Gesamtzeit Zeit in [s], die die Fahrzeuge bisher im Stau verbracht hat, wenn die Staubedingungen erfüllt sind.
Geschwindigkeit Geschw Durchschnittliche Geschwindigkeit der Fahrzeuge auf dem Messquerschnitt
Geschwindigkeit (arithmetisches Mittel) GeschwMittArith Arithmetisches Mittel der Geschwindigkeit der Fahrzeuge
Geschwindigkeit (harmonisches Mittel) GeschwMittHarm Harmonisches Mittel der Geschwindigkeit der Fahrzeuge
Belegungsgrad BelegGrad Anteiliger Zeitraum [0% bis 100%] des letzten Simulationsschritts, in dem mindestens ein Messquerschnitt dieser Querschnittsmessung belegt war.

Die Datei *.mer enthält folgende Daten:

Wert

Beschreibung

t(Einf)

Zeitpunkt, zu dem die Fahrzeugvorderkante den Messquerschnitt überfahren hat.

Zeitpunkt –1.00: Die Vorderkante hat den Querschnitt bereits in einem vorhergehenden Zeitschritt überfahren.

t(Ausf)

Zeitpunkt, zu dem die Fahrzeughinterkante den Messquerschnitt überfahren hat.

Zeitpunkt –1.00: Die Fahrzeughinterkante hat den Messquerschnitt noch nicht erreicht.

FzNr

Interne Nummer des Fahrzeugs

Fahrzeugtyp

Fahrzeugtyp, beispielsweise 100 = Pkw

Linie

ÖV-Linie, nur bei ÖV-Fahrzeugtypen, andernfalls = 0

v[km/h]

Geschwindigkeit

b[m/s²]

Beschleunigung

Bel

Belegung: Zeit in [s], die das Fahrzeug in dieser Simulationssekunde über dem Messquerschnitt verbracht hat

Pers

Anzahl Personen im Fahrzeug

tStau

Stauverweilzeit: Gesamtzeit in [s], die die Fahrzeuge bisher im Stau verbracht haben, wenn die Staubedingungen erfüllt sind.

FzLänge[m]

Fahrzeuglänge in [m]

Beispiel: Datei *.mer

Messungsprotokoll (Rohdaten)
 
Datei:    C:\Users\Public\Documents\PTV Vision\PTV Vissim 2020\Examples Demo\lux3_10.inpx
Kennung:  Luxembourg, SC 3-10
Datum:    03.01.2021 12:23:33
PTV Vissim 2020.00-00* [82269]
        
Messquerschnitt 3131: Strecke   46 Fahrstreifen 1 bei 179.168 m.
Messquerschnitt 3151: Strecke 10065 Fahrstreifen 1 bei 2.568 m.
Messquerschnitt 3211: Strecke   42 Fahrstreifen 1 bei 197.590 m.
Messquerschnitt 3231: Strecke   49 Fahrstreifen 1 bei 197.617 m.
Messquerschnitt 3311: Strecke 10063 Fahrstreifen 1 bei 6.208 m.
Messquerschnitt 3321: Strecke 10062 Fahrstreifen 1 bei 5.514 m.
Messquerschnitt 3351: Strecke 10064 Fahrstreifen 1 bei 3.096 m.
…
 
Messung; t(Einf); t(Ausf); FzNr; Fahrzeugtyp; Linie; v[km/h]; b[m/s2]; Bel; Pers; tStau; FzLaenge[m];
  6311  16.95  -1.00   10  17  0  7.9   -2.83   0.05   1   0.0   4.55
  6311   -1.00  17.60  10  17  0  6.0   -2.83   0.00   1   0.0   4.55
  6312   19.90  -1.00  15  11  0  5.3   -2.68   0.10   1   0.0   4.11
  6321   20.03  -1.00  14  14  0 13.5   -0.99   0.07   1   0.0   4.11
  6321   -1.00  20.34  14  14  0 13.2   -0.99   0.04   1   0.0   4.11
  6312   -1.00  20.94  15  11  0  2.6   -2.68   0.04   1   0.0   4.11
…