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Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Bürger:innenrat eingerichtet, um Feedback zu Maßnahmen zur Dekarbonisierung des Berliner Verkehrssektors zu erhalten. Das generelle Ziel der Dekarbonisierung fand breite Unterstützung. Auf der Grundlage bereits vorliegender Studien wurden jeweils Diskussionen für den privaten Personenverkehr, den kommerziellen Personenverkehr, den Güterverkehr und Sonderverkehre geführt. Für alle Segmente mit Ausnahme des privaten Personenverkehrs konnte eine Einigung über die Dekarbonisierungspfade erzielt werden. Für Letzteren werden Pull-Maßnahmen, wie zum Beispiel Verbesserungen des öffentlichen Nahverkehrs oder der Radwege, allgemein akzeptiert, was mit dem generellen Wunsch nach Umstellung auf nicht-fossile Antriebe und einer Gestaltung eines weniger autozentrierten Berlins einhergeht. Simulationen zeigen allerdings, dass diese Pull-Maßnahmen bei Weitem nicht ausreichen werden, um den privaten Personenverkehr zu dekarbonisieren. Wirksamere Push-Maßnahmen, wie höhere Preise oder Verbote fossiler Fahrzeuge, erzielten für dieses Segment jedoch keine klaren Mehrheiten.

Epidemiological simulations as a method are used to better understand and predict the spreading of infectious diseases, for example of COVID-19. This paper presents an approach that combines a well-established approach from transportation modelling that uses person-centric data-driven human mobility modelling with a mechanistic infection model and a person-centric disease progression model. The model includes the consequences of different room sizes, air exchange rates, disease import, changed activity participation rates over time (coming from mobility data), masks, indoors vs. outdoors leisure activities, and of contact tracing. It is validated against the infection dynamics in Berlin (Germany). The model can be used to understand the contributions of different activity types to the infection dynamics over time. It predicts the effects of contact reductions, school closures/vacations, masks, or the effect of moving leisure activities from outdoors to indoors in fall, and is thus able to quantitatively predict the consequences of interventions. It is shown that these effects are best given as additive changes of the reproduction number R. The model also explains why contact reductions have decreasing marginal returns, i.e. the first 50% of contact reductions have considerably more effect than the second 50%. Our work shows that is is possible to build detailed epidemiological simulations from microscopic mobility models relatively quickly. They can be used to investigate mechanical aspects of the dynamics, such as the transmission from political decisions via human behavior to infections, consequences of different lockdown measures, or consequences of wearing masks in certain situations. The results can be used to inform political decisions. ; DFG, 414044773, Open Access Publizieren 2021 - 2022 / Technische Universität Berlin