Die Wissenschaftler des DLR gehen unter anderem der Frage nach, wie vorhandene stadträumliche Strukturen das Mobilitätsverhalten beeinflussen, aber auch umgekehrt, inwieweit das Mobilitätsverhalten den Raum prägt. Neben den Eigenschaften des Raumes selbst stehen auch die Verkehrsnetze und insbesondere ihre Knoten im Fokus. Sie spielen als Umstiegspunkte zwischen einzelnen Verkehrsmitteln eine zentrale Rolle bei der Betrachtung intermodaler Mobilität.
Dazu werden Daten gesammelt und erhoben, welche die Bevölkerung, die vorhandene Verkehrsinfrastruktur und auch die Struktur der Stadt – zum Beispiel die Bebauungsdichte – beschreiben. Zudem werden Ausstattungsmerkmale der Umstiegspunkte – zum Beispiel Fahrradabstellplätze und Einkaufsmöglichkeiten – identifiziert und hinsichtlich ihrer Bedeutung auf intermodales Mobilitätsverhalten analysiert. Diese Daten werden mit Informationen zum Mobilitätsverhalten der Bevölkerung zusammengeführt, um so Zusammenhänge statistisch zu bewerten. Bei der Auswertung der vorliegenden Daten kommen vor allem Werkzeuge der Geostatistik und der inferentiellen Statistik zum Einsatz, also Regressionsmodelle sowie Methoden des maschinellen Lernens wie Clustering und neuronale Netze sowie Data Mining zur Erkennung von Mustern.
Die so gewonnenen Ergebnisse zum Zusammenhang zwischen Mobilität und städtischem Raum sowie zur Lage und Verteilung der Umstiegspunkte und ihrer Bedeutung für das Mobilitätsverhalten fließen in die Modellierung eines intermodalen Verkehrssystems der Stadt von morgen ein. Darüber hinaus liefern die Ergebnisse Hinweise an Stadtplaner und Mobilitätsdienstleister für die Sicherstellung eines effizienten und nachhaltigen Verkehrsangebots.