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  Verkehrsdaten Rad (Infrarotdetektoren) Hamburg

Allgemeine Informationen:

Der Datensatz umfasst Verkehrsdaten aller Standorte in Hamburg, an denen der Radverkehr mittels Infrarotdetektoren an 24h am Tag und allen Tagen des Jahres erfasst wird.

Der Datensatz enthält sowohl die Verkehrsstärken einzelner Zählfelder als auch aus mehreren Zählfeldern aggregierte Zählstellen in Echtzeit.

Der schematische Aufbau der Datenerfassung und Datenaggregation ist in einem separaten Dokument beschrieben, welches in den Verweisen zu finden ist.

Die Daten der Zählfelder werden in 5-Minuten-Intervallen bereitgestellt.

Die Daten der Zählstellen liegen aggregiert in 15- und 60-Minuten-Intervallen sowie in Tages- und Wochenwerten vor. Die Daten der Zählstellen werden außerdem in den entsprechenden Geoportalen der FHH, z.B. in Geo-Online und dem Verkehrsportal, visualisiert.

Neben den Echtzeitdaten sind auch historische Daten in folgendem Umfang verfügbar:

Zählfelder: alle Daten seit Beginn der Erfassung in 5-Minuten-Intervallen.

Zählstellen: alle Daten für die letzten zwei Wochen in 15-Minuten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Monate in Stundenintervallen, alle Daten für das aktuelle und das letzte Jahr in Tagesintervallen sowie alle Daten seit Beginn der Erfassung in Wochenintervallen.

Informationen zur Technik:

Die Infrarotdetektoren sind in der Regel an Beleuchtungsmasten, zum Teil aber auch an anderen Masten, installiert. Die Detektoren erfassen und zählen den Verkehr über die Wärmeabstrahlung der einzelnen Verkehrsteilnehmenden. Da ausschließlich Infrarotbilder ausgewertet werden, ist der Datenschutz zu jeder Zeit gewährleistet.

Hinweise zur Datenqualität:

Die Daten werden in Echtzeit an die Urban Data Platform der FHH übertragen. So sind diese zeitnah für alle Nutzenden und Interessierten verfügbar. Durch die Echtzeitkomponente sind allerdings verschiedene Rahmenbedingungen zu beachten: Die Daten sind nicht umfassend qualitätsgesichert. Ungewöhnliche Abweichungen von den zu erwartenden Daten und Datenlücken werden zwar automatisch vom System erkannt, können aber nicht in Echtzeit korrigiert werden. Lücken, die z.B. durch einen Abriss der Datenübertragung auftreten, können im Nachhinein noch nachgeliefert werden. Unter Umständen und bei längeren Ausfällen können folglich noch nach ein paar Tagen Änderungen in den historischen Daten erfolgen.

Die Daten erhalten deswegen täglich eine Aktualisierung für die folgenden Zeiträume:

Vortag: 5-Min-Intervalle, 15-Min-Intervalle und 60-Min-Intervalle

Tag vor sechs Tagen: 5-Min-Intervalle, 15-Min-Intervalle, 60-Min-Intervalle und Tages-Intervalle

Tag vor 28 Tagen: 5-Min-Intervalle, 60-Min-Intervalle, Tages-Intervalle

Die Wochenwerte erhalten wöchentlich eine Aktualisierung für die Werte der Vorwoche und der Woche vor vier Wochen.

Es handelt sich bei den hier veröffentlichten Daten nicht um amtlich geprüfte Daten der FHH.

Wie bei jeder Verkehrszählung, egal ob automatisiert oder manuell, gibt es gewisse Toleranzen in der Messgenauigkeit. Anspruch an das hier verwendete System sind Genauigkeiten für die Zählfelder von +/- 10% bei der Erfassung des Radverkehrs auf Gehwegen, Radwegen und Radverkehrsstreifen sowie +/-20% bei der Erfassung des Radverkehrs im Mischverkehr mit Kraftfahrzeugen. Da Zählstellen aus einer Kombination verschiedener Zählfelder gebildet werden, kann die Abweichung bis zu +/-20% betragen.

Weitere Informationen zum Echtzeitdienst:

Der Echtzeitdatendienst enthält die aktiven Standorte der Zählfelder und Zählstellen über die mittels Infrarotdetektoren das aktuelle Fahrradaufkommen am Standort ermittelt wird. Die Daten werden im JSON-Format über die SensorThings API (STA) bereitgestellt . Für jedes Zählfeld und jede Zählstelle in der SensorThings API (STA) steht ein Objekt in der Entität "Thing". Für jede zeitliche (jeweiliges Zeitintervall) und räumliche Auflösungsebene (Zählfelder/Zählstellen) steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zur Anzahl Fahrräder je Zeitintervall und Raumeinheit wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht.

Die zeitlichen und räumlichen Auflösungsebenen sind der Datensatzbeschreibung zu entnehmen.

Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben.

In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. Hier ein Beispiel:

{

"properties":{

"serviceName": "HH_STA_HamburgerRadzaehlnetz",

"layerName": "Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min",

"key":"value"}

}

Verfügbare Layer im layerName sind:

* Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min

* Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_15-Min

* Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Stunde

* Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Tag

* Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Woche

Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw.

https://iot.hamburg.de/v1.0/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_HamburgerRadzaehlnetz' and properties/layerName eq 'Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min'

Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden:

MQTT-Broker: iot.hamburg.de

Topic: v1.0/Datastream({id})/Observations

 
Citation proposal
(2020) . Verkehrsdaten Rad (Infrarotdetektoren) Hamburg. Behörde für Verkehr und Mobilitätswende (BVM) https://gdk.gdi-de.org/geonetwork/srv/api/records/9072E37F-8505-41F0-9332-B80C02C7E802
 
  • INSPIRE
  • SDS

INSPIRE

Identification

File identifier
9072E37F-8505-41F0-9332-B80C02C7E802   XML
Hierarchy level
dataset Dataset
Online resource
Resource identifier
code
https://registry.gdi-de.org/id/de.hh/292eac0c-b8ab-44ce-a31d-f547ba929d37
Metadata language
German
Encoding
Projection
 

Classification of data and services

Topic category
  • Transportation
 

Classification of data and services

Coupled resource
Coupled resource
 
 

Classification of data and services

Coupled resource
Coupled resource
 
 

Keywords

UMTHES Thesaurus ( Theme )
  • Behörde
  • Nahverkehr
  • Straße
  • Verkehrserhebung
  • Radverkehr
  • Fahrrad
  • Sensor
  • Datenerhebung
  • Hamburg
  • Daten
HmbTG-Informationsgegenstand ( Theme )
  • hmbtg_09_geodaten
Other keywords
Keywords
  • Verkehrsdaten
  • Verkehrsmengen
  • Verkehrsstärken
  • Verkehrsmengenerfassung
  • Belegungsgrad
  • Wärmebild
  • Wärmebildkamera
  • Infrarotkamera
  • HaRaZäN
  • Radzählnetz
  • Rad
  • Infrarot
  • Kamera
  • Infrarotdetektoren
  • Zählstellen
  • Radverkehr
  • Verkehrsaufkommen
  • opendata
Keywords ( Theme )
  • TRAN
Keywords
  • Geodaten
Keywords
  • hmbtg
 
 

Geographic coverage

N
S
E
W


 

Temporal reference

Temporal extent
Temporal extent
Date ( Creation )
2020-07-08T00:00:00.000+02:00
Date ( Publication )
2020-11-17T00:00:00.000+01:00
 

Quality and validity

Lineage
keine Angabe
 

Conformity

Conformity
Conformity
 

Conformity

Conformity
Conformity
 

Restrictions on access and use

Access constraints
Datenlizenz Deutschland Namensnennung 2.0
Access constraints
Quellenvermerk: Freie und Hansestadt Hamburg, Behörde für Verkehr und Mobilitätswende
Access constraints
{"id":"dl-by-de/2.0","name":"Datenlizenz Deutschland Namensnennung 2.0","url":"https://www.govdata.de/dl-de/by-2-0","quelle":"Freie und Hansestadt Hamburg, Behörde für Verkehr und Mobilitätswende"}
 

Restrictions on access and use

 

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Behörde für Verkehr und Mobilitätswende (BVM)
Email
hmdk-bvm@bvm.hamburg.de
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Metadata information

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Email
hmdk-bvm@bvm.hamburg.de
Date stamp
2025-01-29
Metadata language
German
 
 

SDS

Conformance class 1: invocable

Access Point URL
Endpoint URL
Technical specification
 

Conformance class 2: interoperable

Coordinate reference system
 
Quality of Service
 
Access constraints
Limitation
 
Use constraints
Limitation
 
Responsible custodian
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Conformance class 3: harmonized

 
 

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9072E37F-8505-41F0-9332-B80C02C7E802   Access to the portal Read here the full details and access to the data.

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