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Op­ti­mie­rung von Ver­kehrs­s­trö­men

Welche Bedeutung hat die Mobilität bei der Ausbreitung einer Pandemie? Und welche Auswirkungen haben verschiedene Maßnahmen in diesem Zusammenhang?
Um diese Fragen geht es im Projekt PANDEMOS. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) entwickelt Modelle, die das Infektionsgeschehen in einer mobilen Gesellschaft berechnen und darstellen können. In die Simulation fließen unterschiedlichste Quellen ein: Die Wissenschaftler*innen verknüpfen Daten aus Verkehrsforschung, Social Media, Epidemiologie und Virologie.

„Mit der innovativen und interdisziplinären Kombination von Daten aus unterschiedlichen Bereichen der Öffentlichkeit, Wissenschaft und Medizin und der daraus resultierenden breit angelegten Datenbasis können wir differenzierte Strategien für eine Pandemie-Bekämpfung erarbeiten“, erklärt Prof. Anke Kaysser-Pyzalla, Vorstandsvorsitzende des DLR, „Ziel des Modells ist dabei die Erhaltung der Mobilität.“

Neben dem DLR-Institut für Softwaretechnologie, das die Projektleitung hat, sind das DLR-Institut für Verkehrsforschung, das Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung und die coac GmbH beteiligt. Die Projektpartner berücksichtigen Erfahrungen aus der Corona-Pandemie. PANDEMOS (PANDEmic MObility Scenarios) soll dazu beitragen, auf mögliche künftige Pandemien besser vorbereitet zu sein.

Kombination von Mobilitätsdaten und Vorhersagen der Infektionsdynamik

Konkret geht es zum Beispiel darum, welche Maßnahmen dazu beitragen können, dass lokale Infektionsschwerpunkte nicht in Nachbargebiete ausstrahlen. „Wir möchten etwa die Frage klären, wie viele Schnelltests pro Woche an welchem Knotenpunkt und in welchem Verkehrsmittel durchgeführt werden müssen, um eine Ausbreitung zu verhindern“, sagt Projektleiterin Dr. Margrit Klitz vom Institut für Softwaretechnologie. Einbezogen werden auch Aufenthalte an Tankstellen oder in öffentlichen Verkehrsmitteln, Mindestabstände, Lüftungsanlagen oder die Verwendung von Mund-Nasen-Bedeckungen.

Die Wissenschaftler*innen führen zunächst Mobilitätsdaten in einer gemeinsamen Datenbasis zusammen. Das ermittelte Mobilitätsverhalten wird dann in Modelle integriert, die die Infektionsdynamik vorhersagen. So können die Projektpartner schließlich Möglichkeiten zur Pandemie-Eindämmung mit optimierten Verkehrsströmen berechnen. […]

Vollständige Quelle: DLR