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Zusammenfassung
  • Ridepooling-Systeme wurden in den vergangenen Jahren vielfach als flexible Ergänzung des öffentlichen Verkehrs erprobt, insbesondere in Räumen mit geringer Nachfrage oder begrenztem ÖPNV-Angebot. Während zahlreiche Angebote praktisch umgesetzt wurden, bestehen hinsichtlich ihrer tatsächlichen Treibhausgaswirkungen weiterhin erhebliche Unsicherheiten. Dies ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass bisherige Untersuchungen häufig auf Simulationen, modellhaften Annahmen oder nur eingeschränkt vergleichbaren empirischen Datengrundlagen beruhen. Vor diesem Hintergrund untersucht die Arbeit, wie Ridepooling-Systeme auf Basis realer Betriebsdaten belastbar hinsichtlich ihrer THG-Wirkungen bewertet werden können und welche betrieblichen sowie strukturellen Rahmenbedingungen die ökologische Wirkung beeinflussen. Hierzu wird eine standardisierbare und auf reale Betriebsdaten übertragbare Methodik zur THG-Bilanzierung von Ridepooling-Systemen entwickelt und exemplarisch auf vier Linienbedarfsverkehre unterschiedlicher Raum- und Betriebsstrukturen in Deutschland angewendet. Die Methodik orientiert sich an der DIN EN 16258 und basiert auf einer Well-to-Wheel-Betrachtung der verkehrsbedingten Emissionen. Ergänzend erfolgt eine kontextbezogene Referenzbewertung. Hierfür werden kontrafaktische Substitutionsszenarien entwickelt, in denen die Verkehrsleistung der Ridepooling-Systeme hypothetisch auf alternative Verkehrsmittel verteilt wird. Sensitivitätsanalysen untersuchen den Einfluss betrieblicher, energetischer und fahrzeugtechnologischer Rahmenbedingungen auf die THG-Bilanzierung. Die Ergebnisse zeigen, dass sämtliche untersuchten Ridepooling-Systeme im Status quo des Jahres 2022 unter Verwendung des deutschen Strommixes höhere spezifische THG-Emissionen aufweisen als die jeweilige Referenzmobilität im Betriebsgebiet. Dies verdeutlicht, dass ökologische Vorteile realbetriebener Ridepooling-Systeme nicht aus dem Angebotsprinzip selbst folgen, sondern wesentlich von Nachfrage, Auslastung, Leerkilometeranteil und Energieversorgung abhängen. Insbesondere Fahrzeugantrieb, Strombereitstellung, Besetzungsquote und betriebliche Effizienz haben wesentlichen Einfluss auf die ökologische Bewertung der Systeme. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ökologische Defizite insbesondere in nachfrageschwachen Betriebsräumen teilweise durch vollelektrische Fahrzeugflotten in Kombination mit emissionsarmem Ladestrom kompensiert werden können. Die Arbeit stellt eine auf harmonisierten Betriebsdaten beruhende Methodik zur THG-Bilanzierung realbetriebener Ridepooling-Systeme bereit. Sie schafft damit eine Grundlage, um unterschiedliche Systeme systematisch zu vergleichen und ihre ökologische Wirkung kontextbezogen einzuordnen. Zugleich zeigen die Ergebnisse, dass ökologische Wirkungen maßgeblich von betrieblichen, räumlichen und energetischen Rahmenbedingungen abhängen. Darüber hinaus werden Grenzen bestehender Ansätze sowie Herausforderungen hinsichtlich Datenverfügbarkeit, Intermodalität und Übertragbarkeit realbetriebener Systeme aufgezeigt.
Abstract
  • Ridepooling systems have been widely implemented in recent years as a flexible complement to public transport, particularly in areas with low travel demand or limited public transport services. Although numerous services have been put into operation, considerable uncertainties remain regarding their actual greenhouse gas (GHG) impacts. This is partly due to the fact that previous studies have frequently relied on simulations, modelling assumptions, or empirical data that are only of limited comparability. Against this background, this dissertation investigates how the GHG impacts of ridepooling systems can be robustly assessed on the basis of real-world operational data and which operational and structural framework conditions influence their environmental performance. To this end, a standardisable methodology for the GHG assessment of ridepooling systems based on real-world operational data is developed and applied exemplarily to four demand-responsive transport services with different spatial and operational characteristics in Germany. The methodology follows DIN EN 16258 and is based on a well-to-wheel assessment of transport-related emissions. In addition, a context-specific reference assessment is conducted. For this purpose, counterfactual substitution scenarios are developed in which the transport performance of the ridepooling systems is hypothetically allocated to alternative modes of transport. Sensitivity analyses examine the influence of operational, energy-related, and vehicle-related framework conditions on the GHG assessment. The results show that all investigated ridepooling systems, under the status quo conditions of 2022 and assuming the German electricity mix, exhibit higher specific GHG emissions than the respective reference mobility within the operating area. This demonstrates that the environmental benefits of real-world ridepooling systems do not arise from the service concept itself but depend largely on demand, vehicle occupancy, the proportion of empty vehicle kilometres, and the energy supply. In particular, vehicle propulsion technology, electricity supply, occupancy rates, and operational efficiency have a substantial influence on the environmental assessment of the systems. The findings further indicate that environmental disadvantages in areas with low travel demand can, to some extent, be compensated for by fully electric vehicle fleets in combination with low-emission electricity. The present dissertation provides a methodology for the GHG assessment of real-world ridepooling systems based on harmonised operational data. It thereby establishes a basis for systematically comparing different systems and for assessing their environmental performance in a context-specific manner. At the same time, the findings demonstrate that environmental impacts depend strongly on operational, spatial, and energy-related framework conditions. Furthermore, the study identifies limitations of existing assessment approaches as well as challenges related to data availability, intermodality, and the transferability of results obtained from real-world ridepooling systems
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