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So verhindert man Gedränge in U-Bahn-Stationen

Mithilfe einer Simulation können Bewegungsströme von Menschen an öffentlichen Plätzen gesteuert werden.

Die Wiener U2-Station Karlsplatz sieht verlassen aus. Viele Menschen befinden sich nicht auf der Plattform Richtung Seestadt. Das ist gewollt. Seit der Pandemie läuft vieles anders. Wesentlich ist jetzt, den physischen Kontakt zwischen Personen zu reduzieren, um eine Ausbreitung von COVID-19 zu verhindern. Da an viel besuchten öffentlichen Plätzen wie U-Bahn-Stationen oder Einkaufszentren das Einhalten des Mindestabstands von einem Meter jedoch oftmals nicht möglich ist, müssen die Bewegungsströme mit externen Maßnahmen gelenkt werden.

Welche Maßnahmen dabei effizient sind, versuchen Forscher mit Simulationen herauszufinden. Das Team rund um Stefan Seer vom Austrian Institute of Technology AIT hat ein Computermodell namens „Simulate“ entwickelt, mit dem Personenströme in konkreten Umgebungen simuliert werden können. „Mit dem Programm können Vorhersagen gemacht werden, wie sich Personen in bestimmten öffentlichen Infrastrukturen bewegen“, sagt der Mobilitätsforscher Seer der futurezone. 

Wiener Linien/ Johannes Zinner

Aussteigeverhalten

Im ersten Schritt  werden unterschiedliche Verhaltensmuster erfasst. Um etwa Bewegungsströme in der U-Bahn zu simulieren, muss das Ein- und Aussteigeverhalten von Personen ermittelt werden. „Dabei können etwa automatische Zählsensoren eingesetzt werden, um Flussraten zu messen“, sagt Seer. Auch Infrarot- oder Bildsensoren wie Kameras können die notwendigen Informationen liefern, um Bewegungskurven zu erfassen. Die Daten sind anonymisiert. „Uns interessiert das Bewegungsverhalten des Individuums im Zusammenspiel in der Masse“, führt der Experte aus. 

Sind diese Daten erhoben, werden potenzielle Lenkungsmaßnahmen ausgearbeitet und simuliert. Dabei spielen nicht nur bauliche oder soziale, sondern auch intrinsische Faktoren eine Rolle. So kann das Modell auch das Handeln von Personen in Interaktion mit anderen Menschen vorhersagen. „Es gibt Verhaltensweisen in uns, die wir unterbewusst an den Tag legen und die bei uns allen relativ ähnlich sind. Man spricht hier von ,selbstorganisierenden Effekten’. Das sind strukturelle Ordnungen ohne eine Steuerung von außen“, sagt Seer.

Als Beispiel nennt er die spontane Bildung von Gehspuren: „In Mitteleuropa gehen Personen rechts und in einem schmalen Korridor bilden sich 2 gegenläufige Gehspuren. Wird der Korridor breiter, können daraus etwa 3 oder 4 Spuren werden. Das wird nicht von außen bestimmt, das machen die Menschen einfach unterbewusst“, erklärt er. Da am Computer die Realität wiedergegeben werden soll, müsse das Modell in der Lage sein, diese Effekte abzubilden. „Nur Phänomene wie Panik können wir kaum vorhersagen“, sagt er. Bei Simulationen von Veranstaltungen mit höherer Dichte, wo Menschen eher in Panik geraten könnten, könnte man jedoch entsprechend gegensteuern.

Berechnete Absperrungen in der U-Bahn fördern soziale Distanz

Breineder/AIT

„Harte“ Maßnahmen

In einem letzten Schritt werden die erarbeiteten Maßnahmen in die Realität umgesetzt. Zu „harten“ Maßnahmen gehören beispielsweise Absperrungen oder Einbahnsysteme, die etwa durch Bänder markiert werden können. Durch eine effiziente Leitung der Menschen bei den Zugängen zu Bahnsteigen, der Richtung zu den Rolltreppen oder der Vorgabe von Gehwegen beim Umsteigen lassen sich die Kontaktzeiten zwischen den Menschen, also jene Zeit, in der sie sich näher als einen Meter kommen, deutlich senken.

Eine Simulation am Umsteigknoten zwischen zwei U-Bahn-Linien hat gezeigt, dass sich die durchschnittliche Kontaktzeit von zuvor 50 Sekunden auf unter fünf Sekunden reduzieren lässt – ohne die Umsteigzeiten oder Aufenthaltszeiten zu verlängern.

Ähnliche Maßnahmen wurden in Wien schon vor Jahren in der U-Bahn-Station Stadion oder im Schloss Schönbrunn umgesetzt. Nächster Halt ist Salzburg: Gemeinsam mit dem Forschungsinstitut Salzburg Research wird nun untersucht, wie sich Touristenströme in der Stadt bewegen und Ansammlungen von Menschen bei Sehenswürdigkeiten besser aufgeteilt werden können. 

Licht und Geräusche

Das Forscher-Team beschäftigt sich im Rahmen des Forschungsprojekts perceiving:spaces aber auch mit „weichen“ Maßnahmen. Dazu gehört eine subtile Änderung der Licht- oder Geräuschverhältnisse, deren Wahrnehmung das Verhalten ändern können. „Es gibt Hinweise, dass wir durch entsprechende Maßnahmen beispielsweise schneller oder langsamer gehen sowie mehr Abstand halten“, sagt Seer.

Untersuchungen hätten gezeigt, dass die Gehgeschwindigkeit von Fußgängern zunimmt, wenn im öffentlichen Raum keine Grünflächen vorhanden sind, Räume als beengend wahrgenommen werden oder hoher Verkehrslärm hörbar ist. So könnte man künftig etwa künstliche Geräusche in U-Bahn-Stationen einspielen, um Menschen zu mehr sozialer Distanz zu bewegen. 

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Die Suche nach Superspreadern

Die meisten Corona-Infizierten stecken wahrscheinlich niemanden an. Einige wenige Superspreader hingegen sind für zahlreiche Infektionen verantwortlich, besagt eine aktuelle Studie der japanischen Tohoku-Universität. Dieses Ergebnis wird von der „London School of Hygiene and Tropical Medicine“ untermauert. Eine Untersuchung hat demnach ergeben, dass 10 Prozent der Fälle vermutlich beachtliche 80 Prozent der Ausbreitung bewirken. Dieser Streuparameter wird als „Dispersionsfaktor“ bezeichnet. Und der spielt in der Anwendung einer neuen Simulation der TU Wien eine große Rolle.

Infiziertenzahl senken

Denn wenn das Gros der Infektionen auf Superspreader zurückzuführen ist, wird  die Kontaktnachverfolgung effizienter. Den Forschern zufolge ist das keine schlechte Nachricht. Denn gleichzeitig erhöht sich damit auch die Wahrscheinlichkeit, die Infiziertenzahl eindämmen zu können. Die Strategie der Forscher heißt: „Testen, Tracen und Isolieren“ (TTI). Damit eine Eindämmung des Coronavirus  gut funktioniert, seien insbesondere schnelle Tests, Contact Tracing sowie das konsequente Isolieren von Betroffenen ausschlaggebend. Eine Ausbreitung könnte so in fast 90 Prozent der Simulationsdurchläufe gestoppt werden. 

Zufälle mitberechnet

Auch Zufälle werden im Computermodell nachgebildet: Wie in der Wirklichkeit finden auch dort  Ereignisse, die zur Ausbreitung des Virus führen, zufällig statt – etwa durch Anhusten Fremder. So werde ein umfassendes Bild erzeugt, unter welchen Voraussetzungen die Pandemie einen bestimmten Verlauf nimmt.  

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