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Alles zurücksetzen

507 Datensätze

Straßen

Alles zurücksetzen

FeGiS

Im Rahmen des Projekts FeGiS wurden Meldungen zu potentiellen Gefahrenstellen durch Nutzer über die Webseite www.gefahrenstellen.de gesammelt mit dem Ziel, Gefahren im Straßenverkehr frühzeitig zu erkennen und Unfallrisiken zukünftig zu reduzieren. Die Testphase/Machbarkeitsstudie wurde in den Regionen Aachen und Bonn durchgeführt.

Die Schnittstelle/API wird im JSON-Format zur Verfügung gestellt und enthält die Meldungen potentieller Gefahrenstellen mit:
- Latitude: Geographische Breite des Gefahrenpunktes
- Longitude: Geographische Länge des Gefahrenpunktes
- URL: Link zu Detailinformationen auf der Projektwebseite

mFUND-Projekt: FeGiS

Straßen
Bereitgestellt durch

Initiative für sicherere Straßen UG haftungsbeschränkt

Art des Datenzugangs
API
Aktualität der Datensatzbeschreibung

11.12.2019

AgriNavi angepasste Straßendaten für Testgebiet und Bereitstellung Web Anwendungen

Der Datensatz beinhaltet die im Rahmen des Projektes erstellten Straßendaten mit erweiterten Attributen um die im Projekt beschriebene Aufgabenstellungen zu untersuchen. Weitere Informationen sind im Schlussbericht des Projektes zu finden.

Der Download führt zu einem ZIP Ordner der auf ArcGIS Online zur Verfügung gestellt ist.

Enthalten:
Als File Geodatabase:
- Angepasste Straßendaten mit Attributen die für ein Routing notwendig sind
- Punktdaten die als anknüpfungspuntke dienen, um die angepassten Straßendaten in ein bestehendes Routingsystem zu überführen.

Als HTML/JavaScript:
- Web Anwendung die im Rahmen des Projektes mit ArcGIS Enterprise und Web App Builder erstellt wurde. Diese kann auf einem eigenständigen Webserver gehostet werden. Dafür werden lauffähige Daten auf ArcGIS Online oder ArcGIS Enterprise benötigt (nicht enthalten).

mFUND-Projekt: AgriNavi, FKZ: 19F1036A, 19F1036B

Straßen
Bereitgestellt durch

Esri Deutschland GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

05.12.2019

Isochrone für ÖPNV Erreichbarkeitsanalyse in Berlin (allyMAP)

Dieser Raster-basierte Datensatz enthält die Geometrien der 15-Minuten-Erreichbarkeits-Isochrone, ausgehend vom Mittelpunkt jeder Zelle des beigefügten Rasters. Das Ergebnis bezieht sich auf eine Abfahrtszeit an einem durchschnittlichen Montag um 9:00 Uhr.

Die Geometrien wurden auf Basis des GTFS-Feeds für Berlin und Brandenburg 2019 generiert, der von der VBB Verkehrsverbund Berlin-Brandenburg GmbH unter Creative Commons Namensnennung-Lizenz unter daten.berlin.de veröffentlicht wurde.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_id – Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile
  • geometry – Multypolygon-Geometrie des innerhalb von 15 Minuten zu Fuß und mit dem ÖPNV zu erreichenden Gebiets im Well-Known-Text-Format (WKT)


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Bahn
Straßen
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

03.12.2019

Prognostizierte Fahrten in München (allyMAP)

Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit prognostizierten Fahrten (Quell-/Zielverkehre) für das Stadtgebiet München. Der Datensatz wurde mittels eines Machine-Learning-Modells auf Basis der in Berlin erhobenen Ridepooling-Nachfragedaten und in München vorhandenen Points of Interest generiert. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
  • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Straßen
Infrastruktur
Bahn
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

03.12.2019

Prognostizierte Fahrten in Duisburg (allyMAP)

Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit prognostizierten Fahrten (Quell-/Zielverkehre) für das Stadtgebiet Duisburg. Der Datensatz wurde mittels eines Machine-Learning-Modells auf Basis der in Berlin erhobenen Ridepooling-Nachfragedaten und in Duisburg vorhandenen Points of Interest generiert. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
  • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Bahn
Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

03.12.2019

On-Demand-Ridepooling Nachfragemodell Berlin (allyMAP)

Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit modellierten Suchanfragen (Quell-/Zielverkehre) für einen Ridepooling-Dienst im Pilotbetrieb innerhalb des S-Bahn-Rings in Berlin. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

Die anonymisierten Daten wurden im Rahmen des allyMAP-Projektes während des "allygator shuttle" Pilotbetriebs im Frühjahr 2018 erhoben.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
  • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Bahn
Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

03.12.2019

Verkehr europäischer Lastkraftfahrzeuge (VE) - Güterbeförderung (VE4)

Die Statistik "Verkehr europäischer Lastkraftfahrzeuge (VE)" stellt die Transporte des internationalen Güterkraftverkehr über deutsches Bundesgebiet dar und vervollständigt die Transporte deutscher Lastkraftfahrzeuge (Lkfz). Hierzu erhält das Kraftfahrt-Bundesamt, als national zuständige Behörde, aggregierte und hochgerechnete Jahresdaten gemäß Anhang D der Verordnung (EG) Nr. 6/2003 der Kommission aus dem Datenpool von Eurostat. Die übermittelten Daten liegen in unterschiedlicher regionaler Gliederungsstufe (NUTS) entsprechend der Verordnung (EG) 1059/2003 des Europäischen Parlaments und des Rates vor. Zu einigen Staaten des Geltungsbereichs der Verordnung gibt es zeitliche Datenlücken bzw. vorzeitige Datenmeldungen. Die Datengewinnung erfolgt zumeist (wie in Deutschland) als Stichprobenerhebung.
Basis der Auswertung der Güterbeförderungen europäischer Fahrzeuge sind alle Fahrten aller gemeldeten Fahrzeuge, die deutsches Bundesgebiet befahren - INKLUSIVE der ausländischen Streckenanteile zur jeweiligen Fahrt. Ausgenommen sind Durchfahrten, da Informationen zu beförderten Gütern bei Durchfahrten für ausländische Fahrzeuge lediglich auf NUTS 1-Ebene zur Verfügung stehen.
Bitte beachten Sie die Methodischen Erläuterungen.

Straßen
Bereitgestellt durch

Kraftfahrt-Bundesamt (KBA)

Art des Datenzugangs
Dateidownload / Portal
Aktualität der Datensatzbeschreibung

03.12.2019

Simulationsergebnisse für On-Demand-Ridepooling-Szenarien in Berlin (allyMAP)

Dieser Datensatz enthält Ergebnisse des mFund-Projekts "allyMAP".

Enthalten sind Eingabeparameter und Simulationsergebnisse von On-Demand-Ridepooling-Szenarien mit verschiedenen Parametern (Fahrzeuganzahl, Betriebsgebiet, Betriebszeitraum, etc.) in Berlin. Datengrundlage für die Simulationen waren die im Frühjahr im Rahmen des Pilotbetriebs "allygator shuttle" erhobenen Nachfragedaten ( diese werden hier in einem separaten Datensatz zur Verfügung gestellt).

Analysiert wurden zwei unterschiedliche potenzielle Pilotgebiete (unabhängig der tatsächlichen Bezirksgrenzen): "Friedrichshain-Kreuzberg" und "Tempelhof-Neukölln". Die Ausdehnung dieser Gebiete geht aus den zusätzlich bereitgestellten Polygonen im GeoJSON-Format hervor.

In der deutschsprachigen Spaltenbeschreibung (ODS oder PDF) findet sich eine genauere Erklärung der einzelnen Parameter und Kennzahlen.

Aus dem Ergebnis lassen sich die Auswirkungen unterschiedlicher Betriebsparameter auf die Leistungsfähigkeit von On-Demand-Mobilitätsdiensten hinsichtlich unterschiedlicher Indikatoren (Pooling-Rate, Verfügbarkeit, Anzahl der beförderten Fahrgäste, etc.) erkennen.

mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Infrastruktur
Straßen
Bahn
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

02.12.2019

Fiktive Suchanfragen für On-Demand-Fahrten in Berlin (allyMAP)

Dieser Datensatz enthält fiktive Suchanfragen für einen potenziellen On-Demand-Ridepooling-Dienst, modelliert basierend auf der räumlichen und zeitlichen Verteilung der Nachfrage, die im Rahmen des Pilotbetriebs "allygator shuttle" erhoben wurde.

Diese Suchanfragen bieten die Grundlage für die Simulationsergebnisse im separat bereitgestellten Datensatz Simulationsergebnisse für On-Demand-Ridepooling-Szenarien in Berlin (allyMAP) . In diesem Datensatz werden auch die ausgewählten Pilotgebiete zur Verfügung gestellt, auf die sich die hier bereitgestellten Fahrtwünsche beziehen.

Erläuterung der JSON-Attribute:
  • operating_period – Betriebszeitraum, in dem die Suchanfragen stattfinden
  • start_time – Beginn des Betriebszeitraums
  • end_time – Ende des Betriebszeitraums
  • ride_requests – Liste der Suchanfragen
  • pickup – Abholort (Längengrad und Breitengrad)
  • dropoff – Zielort (Längengrad und Breitengrad)
  • passengers – Anzahl der Fahrgäste
  • request_time – Zeitpunkt der Fahrtanfrage


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Straßen
Bahn
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

02.12.2019

Neuzulassungen von Personenkraftwagen (Pkw) nach Segmenten und Modellreihen im Jahr 2019 (FZ 11)

Durch die Mitteilungen der Zulassungsbehörden in Deutschland registriert das Kraftfahrt-Bundesamt (KBA) im Zentralen Fahrzeugregister (ZFZR) alle in Deutschland neu zugelassenen Fahrzeuge. Übermittelt werden neben den fahrzeugbezogenen Daten, wie zum Beispiel Marke, Modellreihe, Kraftstoffart, auch Angaben zum Halter und zur Zulassung, wie zum Beispiel der Tag der Zulassung. In diesem Produkt werden die monatlichen Neuzulassungen von Pkws nach Segment und Modellreihe ausgewiesen, sowie der Anteil der einzelnen Modellreihe am Segment und die Veränderung der Anzahl der zugelassenen Fahrzeuge einer Modellreihe zum Vorjahresmonat in Prozent. Neben diesen Angaben wird auch der Anteil der gewerblichen Zulassungen Pkws pro Modellreihe ausgewiesen. Mit dem Ziel einer übersichtlichen Darstellung werden im Bedarfsfall Abschneidegrenzen gebildet. Veränderungswerte zum Vorjahresmonat, die über 500 Prozent liegen, werden mit X ausgewiesen. Besondere Hinweise werden in einer Hinweisbox am Ende der Tabelle dargestellt. Berichtszeitpunkt ist jeder 1. eines Monats.

Straßen
Bereitgestellt durch

Kraftfahrt-Bundesamt (KBA)

Art des Datenzugangs
Dateidownload / Portal
Aktualität der Datensatzbeschreibung

28.11.2019

1 - 10 von 507 Datensätzen