image
Luftverkehrsprognose 2032
für den Flughafen Leipzig/Halle
Intraplan Consult GmbH
Dingolfinger Straße 2
81673 München
Abschlussbericht März 2020
15. Antrag auf Planänderung
Start-/Landebahn Süd

image
Luftverkehrsprognose 2032
für den Flughafen Leipzig/Halle
im Zusammenhang mit der
geplanten Erweiterung des Vorfeldes 4
Abschlussbericht
März 2020

image
image
Dingolfinger Straße 2
81673 München
Ansprechpartner:
Dr. Markus Schubert
markus.schubert@intraplan.de
Dr. Philipp Böck
philipp.boeck@intraplan.de
T +49 (0)89 – 45 91 1127
im Auftrag der
Flughafen Leipzig/Halle GmbH
München, den 27. März 2020
Dr. Markus Schubert

image
I
INHALT
1
Aufgabenstellung und Untersuchungsgegenstand
1
1.1
Geplante Erweiterung des Vorfeldes 4
1
1.2
Aufgabe und Bedeutung des Kurier-, Express- und Paketverkehrs (KEP-
Verkehrs) und Rolle von Leipzig/Halle in dieser Verkehrsart
2
1.3
Grundlegende Vorgehensweise und Aufbau des vorliegenden Gutachtens
4
2
Marktprognose des Luftfrachtverkehrs
6
2.1
Methodik
6
2.2
Prognoseprämissen
20
2.3
Prognoseergebnisse Marktprognose
23
3
Standortbezogene Luftfrachtprognose für Leipzig/Halle
27
3.1
Methode
27
3.2
Prognoseannahmen
32
3.3
Prognoseergebnisse
35
4
Auswirkungen der Vorfelderweiterung auf Verkehrsnachfrage und
Flugbewegungen
37
4.1
Allgemeine Vorgehensweise
37
4.2
Methodik
37
4.3
Für die Bemessung des Verkehrs in beiden Planfällen geltenden Annahmen
40
4.4
Situation im Basisjahr
42
4.5
Flugbewegungen und Abstellbedarf im Planungsfall
43
4.6
Maximal mögliche Abstellungen und Flugbewegungen im Prognosenullfall
(ohne Erweiterung des Vorfeldes 4)
48
4.6.1
Spezifische Annahmen Prognosenullfall
48
4.6.2
Ergebnisse Prognosenullfall
54
4.7
Zusammenfassung der verkehrlichen Wirkung der Vorfelderweiterung
59
5
Nachfrageprognose für die übrigen Verkehrssegmente
60
5.1
Allgemeine Vorgehensweise
60
5.2
Prognose des Passagierverkehrs in Leipzig/Halle
62
5.2.1
Historische Entwicklung Passagierverkehr
62
5.2.2
Marktprognose/Marktmodell Passagierprognose
63
5.2.3
Einsatz der Marktprognose für die vorliegende Prognose
71
5.2.4
Prognoseprämissen
72
5.2.5
Ergebnisse Passagierverkehr
73
5.2.6
Passagierflugbewegungen
75
5.3
Übriger Flugverkehr und Flugzeugmix
77
6
Gesamtergebnisse (Flugbewegungen)
79

image
II
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abb. 2-1:
Zusammenhang zwischen Luftfracht („Cargo“) und Außenhandel in
Deutschland
6
Abb. 2-2: Analyse der Frachtströme im Stützzeitraum 1995 - 2014
7
Abb. 2-3:
Gegenüberstellung
der
tatsächlichen
Cargo-Verkehrsentwicklung
in
Deutschland mit einer auf Basis der Regressionsergebnissen hergeleiteten
Cargo-Aufkommens-entwicklung zur Veranschaulichung der Qualität der
linearen Approximation
12
Abb. 2-4:
Entwicklung der Regressionsvariablen für ausgewählte Teilmärkte (a, b) und
Gegenüberstellung der tatsächlichen Cargo-Verkehrsentwicklung mit einer
auf Basis der Regressionsergebnissen hergeleiteten Cargo-Entwicklung zur
Veranschaulichung der Qualität der linearen Approximation
20
Abb. 2-5:
Angenommene
Entwicklung
der
Weltwirtschaft,
differenziert
nach
Deutschland, übriges Europa („Kont Zielregionen“) und übrige Welt
(„Interkont Zielregionen), im Vergleich zur Entwicklung in der Vergangenheit
22
Abb. 2-6:
Prognostizierte Cargo-Verkehrsentwicklung der Ein- und Ausladungen an
deutschen Flughäfen nach Verkehrsströmen (Marktprognose)
24
Abb. 2-7:
Wachstum des Express-Luftfrachtverkehrs (≈ KEP-Verkehr) gegenüber dem
sonstigen Luftfrachtverkehr (Quelle: Boeing World Air Cargo Forecast 2018 –
2037)
26
Abb. 3-1:
Im Modell abgebildete Wegeketten: prinzipielles Beispiel für den Cargo-
Verkehr - Flughafenwahl in Abhängigkeit vom Vor- und Nachlauf, Quelle:
eigene Darstellung
28
Abb. 3-2:
Struktur des Prognoseverfahrens (Quelle: Intraplan Consult GmbH)
30
Abb. 3-3:
Überblick über das Verkehrsmodell zur Prognose der Luftfracht
32
Abb. 3-4:
Zu erwartende Entwicklung des Frachtumschlags von DHL am Standort
Leipzig/Halle auf Grundlage der erwarteten Entwicklungen im europäischen
und globalen KEP-Markt (
engpassfreie
Prognose)
35
Abb. 3-5:
Entwicklungserwartung des KEP-Verkehrs gemäß dem Branchenverband
BIEK verglichen mit der tatsächlichen Entwicklung der Sendungszahlen von
DHL am Standort LEJ
36
Abb. 4-1:
Übersicht zur verwendeten Methodik bei der Ableitung der am Standort LEJ
für Planungsfall und Prognosenullfall relevanten Verkehrsmengen DHL
38
Abb. 4-2:
Prämissen zur Positionierung am Vorfeld 4
42
Abb. 4-3:
Analyse der Positionierung der DHL-Flugzeuge auf dem Vorfeld 4 im
Basisjahr 2018
43
Abb. 4-4:
Abgefertigte Flugzeuge 2032 im KEP-Verkehr in Leipzig/Halle nach
Flugzeugkategorien und Kontinental- und Interkontinentalverkehr
44
Abb. 4-5:
Prognostizierte Flugbewegungen von DHL in Leipzig am Bemessungstag
2032
44
Abb. 4-6:
Flugzeugabstellungen am Bemessungstag auf dem Vorfeld 4 & 5 im
Planungsfall im zeitlichen Tagesverlauf und nach Flugzeugkategorien
45
Abb. 4-7:
Abstellungen auf dem erweiterten Vorfeld 4 im Planungsfall
46
Abb. 4-8:
Nachfragebasierte Entwicklungserwartung der Flottenstruktur im Planungsfall
47
Abb. 4-9:
Entwicklung des Frachtumschlags von DHL im Planungsfall
47

image
III
Abb. 4-10: Vorfeldpositionen auf Vorfeld 4 und 5 (ohne geplante Erweiterung)
49
Abb. 4-11: Vorfeldpositionen auf Vorfeld 2
51
Abb. 4-12: Vorfeldpositionen auf Vorfeld 1
53
Abb. 4-13: Flugzeugabstellungen am Bemessungstag auf dem Vorfeld 4 & 5 im
Prognosenullfall im zeitlichen Tagesverlauf nach Flugzeugkategorien
54
Abb. 4-14: Flottenstruktur im Prognosenullfall im Vergleich zum Planungsfall und zum
Basisjahr
57
Abb. 4-15: Entwicklung der Flugbewegungen von DHL im Prognosenullfall
57
Abb. 4-16: Entwicklung des Frachtumschlags von DHL im Prognosenullfall
58
Abb. 5-1:
Grundlegender Untersuchungsansatz andere Verkehrsarten als KEP
60
Abb. 5-2:
Entwicklung der Passagierzahlen in Leipzig/Halle seit 1995
63
Abb. 5-3:
Analyse der Passagierströme im Stützzeitraum seit 1995
66
Abb. 5-4:
Gegenüberstellung
der
tatsächlichen
Passagierverkehrsentwicklung
Deutschlands mit einer auf Basis der Regressionsergebnissen hergeleiteten
Passagieraufkommensentwicklung zur Veranschaulichung der Qualität der
linearen Approximation
69
Abb. 5-5:
Anwendung des Modells zur Marktprognose des Passagierverkehrs
70
Abb. 5-6:
Einsatz der Marktprognose für die Passagierprognose LEJ 2032
71
Abb. 5-7:
Historische
Entwicklung
der
Fluggastzahlen
und
marktbasierte
Prognoseerwartung
74
Abb. 5-8:
Verkehrsstrukturen des übrigen nicht-DHL-Verkehrs nach AzD-Gruppen
2018 und nachfragebasiert abgeleitete Entwicklungserwartung für 2032 je
Verkehrssegment
78
Abb. 6-1:
Sechs verkehrsreichste Monate in Leipzig/Halle 2018
80

image
IV
TABELLENVERZEICHNIS
Tab. 1-1:
Die größten Flughäfen in Europa gemessen an umgeschlagener Luftfracht
(2018)
4
Tab. 2-2:
Regressionsfunktion zur quantitativen Erfassung des Zusammenhangs
zwischen Außenhandelsentwicklung und allgemeiner Wirtschaftsentwicklung
10
Tab. 2-3:
Definition der Teilmärkte zur Analyse der Cargo-Entwicklung
11
Tab. 2-4:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Einladungen in Deutschland 1995 –
2014
14
Tab. 2-5:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Ausladungen in Deutschland 1995 –
2014
15
Tab. 2-6:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Exporte in Deutschland 1995 – 2014
16
Tab. 2-7:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Importe in Deutschland 1995 – 2014
17
Tab. 2-8:
Kenngrößen zum Nachweis der Modellgüte – Einladungen
18
Tab. 2-9:
Kenngroßen zum Nachweis der Modellgüte - Ausladungen
18
Tab. 2-10:
Prognoseannahmen zur Wirtschaftsentwicklung nach Weltregionen
21
Tab. 2-11:
Angebotsentwicklung der Hubs in Nahost und in der Türkei
23
Tab. 2-12:
Prognostiziertes Frachtverkehrsaufkommen: Summe Ein- und Ausladungen
in Deutschland je Verkehrsregion zusammengefasst (Marktprognose)
25
Tab. 2-13:
Vergleich der vorliegenden Prognose mit ausgewählten Luftfrachtprognosen
26
Tab. 3-1:
Annahmen zur Entwicklung der anderen relevanten Flughafenstandorte
34
Tab. 3-2:
Überblick für die Nachfrageprognose
36
Tab. 4-1:
Angenommene Entwicklung der von der DHL genutzten Flugzeugflotte
40
Tab. 4-2:
Gemäß Nachfrageprognose in Leipzig/Halle im KEP-Verkehr abzufertigende
Flugzeuge (in 1000)
43
Tab. 4-3:
Im Planungsfall für Vorfeld 4 zur Verfügung stehende Vorfeldflächen
45
Tab. 4-4:
Abstellungen im Planungsfall am Bemessungstag auf
allen
relevanten
Vorfeldern des Flughafens Leipzig/Halle
46
Tab. 4-5:
Übersicht über die im Planungsfall nachfragegerecht möglichen und im
Prognosenullfall maximal realisierbaren gleichzeitigen Flugzeugabstellungen
55
Tab. 4-6:
Im KEP-Verkehr abzufertigende Flugzeuge im Planungsfall und im
Prognosenullfall (in 1000)
56
Tab. 4-7:
Flugzeug-Umschleppungen am Bemessungstag
58
Tab. 4-8:
Übersicht über die verkehrlichen Wirkungen der Vorfelderweiterung
59
Tab. 5-1:
Regressionsfunktionen der Ein- und Aussteiger von und nach Deutschland
im Zeitraum 1995 bis 2015
67
Tab. 5-2:
Kenngrößen zum Nachweis der Modellgüte
68
Tab. 5-4:
Passagieraufkommen
Leipzig/Halle
2032
nach
landseitigen
Aufkommensgebieten (Bundesländer)
75
Tab. 5-5:
Übersicht Prognose des Passagierverkehrs (Fluggäste, Flugbewegungen,
Flugbelegung)
76
Tab. 6-1:
Zusammenfassung der in der Prognose erwarteten Flugbewegungszahlen
aller Segmente (Jahreswerte)
79

image
V
Tab. 6-2:
Kennziffern der Flugbewegungen 2032 in Leipzig/Halle für die sechs
verkehrsreichsten Monate
81

image
1
1
AUFGABENSTELLUNG UND UNTERSUCHUNGSGEGENSTAND
1.1
Geplante Erweiterung des Vorfeldes 4
Der Flughafen Leipzig/Halle, gegründet 1927 und in seiner heutigen Konfiguration errichtet 2005
bis 2007, dient dem Passagier-, Luftfracht- und sonstigem Luftverkehr. Während der Flughafen
im Passagierverkehr und im Bereich der Allgemeinen Luftfahrt die Nachfrage Mitteldeutschlands
bedient, stellt er bei der Luftfracht eines der großen europäischen Luftfracht-Drehkreuze dar, mit
dem Schwerpunkt auf dem Kurier-, Express- und Paketverkehr („KEP-Verkehr“), der vor allem
durch das hierauf spezialisierte Unternehmen DHL-Express in Form der DHL Hub Leipzig GmbH
bedient wird.
Die DHL Hub Leipzig GmbH betreibt in Leipzig/Halle ihr Haupt-Drehkreuz mit abgestimmten
sternförmigen Flugverbindungen mit allen Teilen Europas und der Welt und ihr zentrales Um-
schlag-Zentrum. Dieses ist im Süden des Flughafens, südlich der Landebahn 08R/26L angesie-
delt. In unmittelbarer räumlicher Nähe dazu befindet sich das Vorfeld 4, auf dem der überwie-
gende Teil der Flugzeuge der DHL be- und entladen werden.
Dieses Vorfeld 4 ist aufgrund der dynamischen Entwicklung des Frachtumschlags der DHL Hub
Leipzig GmbH mittlerweile stark ausgelastet. Um ein weiteres Wachstum, das von der DHL Hub
Leipzig GmbH erwartet wird, zu ermöglichen, ist eine Erweiterung geplant. Konkret soll das be-
stehende, ca. 58 ha umfassende Vorfeld um 39 ha nach Osten erweitert werden. Die Mitteldeut-
sche Flughafen AG stellt für diese Erweiterung der Flugbetriebsflächen auf Veranlassung der
DHL Hub Leipzig GmbH einen Antrag auf Planfeststellung.
Die vorliegende Luftverkehrsprognose dient zur Ermittlung der Verkehrsnachfrage für das ge-
plante Vorhaben und zur Bereitstellung von Eingangsgrößen für die Ermittlung der Auswirkun-
gen der geplanten Maßnahme in Form differenzierter Flugbewegungsdaten. Diese aufbereiteten
Daten stellen die Basis für die Erarbeitung eines Datenerfassungssystems (DES) nach der An-
leitung zur Berechnung von Fluglärm (AzB) dar.

image
2
1.2
Aufgabe und Bedeutung des Kurier-, Express- und Paketverkehrs (KEP-
Verkehrs) und Rolle von Leipzig/Halle in dieser Verkehrsart
Anlass der geplanten Erweiterungsmaßnahme ist die positive Geschäftsentwicklung des am
Flughafen Leipzig/Halle betriebenen Umschlagzentrums zur Erbringung von
Kurier-Express-
Paket
-(KEP)Dienstleistungen. Dieses Logistiksegment zeichnet sich auch im Hinblick auf die
luftverkehrliche Abwicklung durch spezifische Besonderheiten und eine dynamische Marktent-
wicklung aus, welche nachfolgend kurz dargestellt werden.
Der KEP-Verkehr umfasst den Transport von hinsichtlich Gewicht und Volumen meist standardi-
sierten Sendungen mit minimalen Laufzeiten und - insbesondere bei Expressdiensten - garan-
tierter Lieferzeit für zeitkritische Güter
1
. Um dies zu erreichen, sind Systemdienstleister wie die
in Leipzig/Halle operierende DHL auf größtmögliche Effizienz, Standardisierung und auch Auto-
matisierung der Abläufe angewiesen, wobei die
Bündelung der Verkehrsströme
an intermoda-
len Umschlagszentren wie am Flughafen Leipzig/Halle ein wesentliches Merkmal darstellt. Ziel
ist dabei in der Regel die Zustellung über Nacht ("Nachtsprung"), die bei den meist großen
Transportdistanzen (deutlich über ca. 600 km insbesondere auch europaweit und interkontinen-
tal) die Einbindung des Luftverkehrs in die Logistikketten bedingt. Dabei ist maßgebend, dass
die Sendungen noch bis in den Abend hinein abgeschickt werden können und dann bis zu ei-
nem festgelegten Zeitpunkt – meist am Morgen/Vormittag des darauffolgenden Arbeitstages - ihr
Ziel erreichen. Um dies mit wettbewerbsfähigem Aufwand zu erreichen, ist es erforderlich, dass
alle Sendungen des bedienten Einzugsgebietes – im Falle des DHL-Standorts Leipzig/Halle
umfasst dies
ganz Europa –
mittels flächendeckender
Zubringerverbindungen
2
möglichst
gleichzeitig, nachts, das zentral gelegene Umschlagszentrum erreichen, wo diese durch auto-
matisierte Sortieranlagen auf
Abbringerverbindungen
2
zu ihren jeweiligen Zielorten verteilt
werden. Analog erfolgt die
Einbindung Europas in die interkontinentalen Logistikketten
:
Sendungen aus bzw. nach interkontinentalen Wirtschaftsregionen werden gebündelt mit Inter-
kontinentalflügen via Leipzig/Halle befördert. Die Verteilung in Europa erfolgt durch Einbindung
in den Europa-Knoten in Leipzig/Halle, so dass die Sendungen zwischen allen europäischen
Gebieten und allen außereuropäischen Regionen im "doppelten Nachtsprung" (24 h + Nacht)
oder bei peripheren Regionen im "dreifachen Nachtsprung" (48 h + Nacht) an ihr Ziel gelangen.
Für den Flugbetrieb eines KEP-Umschlagszentrums, wie dem von DHL am Standort Leipzig,
ergeben sich dadurch folgende, geschäftsentscheidende Anforderungen:
1
typisches Beispiel sind Bau- oder Ersatzteile für Dienstleister, Gewerbe und industrielle Produktion, deren kurzfristi-
ge Verfügbarkeit den reibungslosen Ablauf von Wertschöpfungsketten sicherstellt. Der überwiegende Teil des KEP-
Verkehrs sind aber Waren, die von spezialisierten Versandunternehmen an die bestellenden Endverbraucher ver-
schickt werden.
2
KEP-Flüge ergänzt durch Transporter und Lkw im Nahbereich

image
3
Für den Betrieb eines KEP-Luftfahrt-
Drehkreuzes ist es erforderlich…
daraus folgt für einen Flughafen, der
ein Drehkreuz beheimatet:
(a) alle zur
Abdeckung der Quell- und
Zielgebiete
erforderlichen Flugverbin-
dungen
Bestimmt die erforderliche Flugbewe-
gungsanzahl
(b) mit jeweils
aufkommensgerechte
n
Transportkapazitäten
Bestimmt die erforderlichen Flug-
zeuggrößen / Flottenstruktur
(c)
nachts
im Zeitbereich der halben
Transportzeit zwischen spätestem Ab-
sendezeitpunkt und zugesichertem
Zustellzeitpunkt
Nachtflugbetrieb
ist unumgänglich (
in
Leipzig/Halle Verkehrsspitze etwa zwi-
schen 0:30 und 3:30
)
(d)
möglichst gleichzeitig vor und nach
dem Sortiervorgang
landen bzw.
wieder starten zu lassen
Zeitliche „Entzerrung“ der Flugbewegun-
gen ist nur sehr begrenzt möglich; ausrei-
chende Anzahl von Slots, wie in Leipzig/
Halle vorhanden, sind erforderlich;
kurz-
zeitig große Anzahl gleichzeitig am
Boden stehender Flugzeuge
(e) die
Rollzeiten
der Flugzeuge
zu mi-
nimieren
und
schnelle Abrollzeiten und geringe gegen-
seitige Behinderung der Flugbewegungen
sind sicherzustellen
(f)
die Ent- und Beladezeiten insbesonde-
re durch
kurze Transportwege/-
zeiten zwischen Flugzeugen und
Sortieranlage
minimal zu halten.
Eine für erwartetes Flugaufkommen (a)
und Fluggerät (b) ausreichende Anzahl
günstig gelegener Abstellpositionen
für gleichzeitig (d) abzustellende Flug-
zeuge ist sicherzustellen.
Der Flughafen Leipzig/Halle stellt das wichtigste Drehkreuz des weltweit operierenden KEP-
Dienstleisters DHL in Europa dar. Infolgedessen gehört der Flughafen Leipzig/Halle zu den
größten Frachtflughäfen Europas (siehe Tab. 1-1).

image
4
Flughafen
Luftfracht Umschlag
in 1000 t
Schwerpunkt
(konv. = konventionelle Fracht
KEP = KEP-Drehkreuz)
Frankfurt Main FRA
2.176
konv.
Paris CDG
2.156
konv., KEP
London LHR
1.771
konv.
Amsterdam AMS
1.738
konv.
Istanbul (ISL)
1.318
konv.
Leipzig/Halle LEJ
1.210
KEP
Luxemburg LUX
895
konv.
Lüttich LGG
872
KEP
Köln/Bonn
845
KEP
Mailand MXP
573
konv.
Madrid MAD
544
konv.
Brüssel BRU
543
konv.
Tab. 1-1:
Die größten Flughäfen in Europa gemessen an umgeschlagener Luftfracht (2018)
1.3
Grundlegende Vorgehensweise und Aufbau des vorliegenden Gutachtens
Hauptsächlicher Untersuchungsgegenstand ist die in Leipzig/Halle hauptsächlich umgeschlage-
ne Expressfracht, der sogenannte Kurier-, Express und Paketverkehr (KEP-Verkehr). Dieser
Verkehr wird aufgrund der Nähe zu den Sortieranlagen überwiegend auf Vorfeld 4 abgewickelt.
Diesem Verkehr dient auch die geplante Vorfelderweiterung.
Die Vorfelderweiterung ließe eine größere Zahl an Flugzeugabstellungen in der Nähe der Um-
schlageinrichtungen zu, wodurch voraussichtlich mehr Flugbewegungen am Flughafen Leipzig/
Halle stattfinden werden.
Diesen Mehrverkehr zu ermitteln, ist primäre Aufgabe des vorliegenden Gutachtens. Dabei wird
eine Prognose des KEP-Verkehrs am Standort Leipzig/Halle für die Situation ohne (Prognose-
nullfall) und mit Vorfelderweiterung (Planungsfall) durchgeführt. Dabei wird zunächst eine wis-
senschaftlich abgesicherte Nachfrageprognose des Luftfrachtverkehrs insgesamt (
Marktprog-
nose,
siehe Kapitel 2) und darauf aufbauend eine
standortspezifische Prognose
für den Flug-
hafen Leipzig/Halle durchgeführt (siehe Kapitel 3). Prognosejahr ist 2032. Diese Nachfrageprog-
nose in der Einheit Frachtaufkommen in Tonnen wird in Kapitel 4 in
Flugbewegungen
umge-
rechnet, woraus sich der benötigte
Stellplatzbedarf
am Flughafen Leipzig/Halle ableiten lässt.

image
5
Wenn dieser Stellplatzbedarf größer ist als das zur Verfügung stehende Areal, ist Verkehr abzu-
weisen bzw. muss woanders an einem oder mehreren Standorten gegebenenfalls mit konkurrie-
renden Anbietern stattfinden. Dies ist für die Situation ohne Vorfelderweiterung der Fall (
Prog-
nosenullfall
), wie nachgewiesen werden konnte. Der Prognosenullfall stellt somit eine Eng-
passsituation dar. Damit ist der Verkehr im
Planungsfall
(mit Vorfelderweiterung) höher als im
Prognosenullfall. Diese Differenz mit einer abgesicherten Methode zu ermitteln, ist Gegenstand
von Kapitel 4, dem zentralen Kapitel des Gutachtens.
Da für die Fluglärmberechnungen der gesamte Flugverkehr, hier der verkehrsstärksten 6 Mona-
te, zu betrachten ist, wurde auch für die
übrigen Verkehrssegmente
, nämlich Passagierver-
kehr, übriger Luftfrachtverkehr und sonstiger Flugverkehr, eine Prognose für 2032 durchgeführt.
Da diese Segmente durch die Vorfelderweiterung voraussichtlich nicht betroffen sind, weil sie
auf anderen Flächen des Flughafens abgewickelt werden, wird hier keine Differenzierung zwi-
schen Planungsfall (mit Vorfelderweiterung) und Prognosenullfall vorgenommen. Diese Progno-
se für die übrigen Verkehrssegmente wird in Kapitel 5 dargestellt.
In Kapitel 6 folgt die bilanzierende Gesamtdarstellung der Flugbewegungen für Planungsfall mit
Vorfelderweiterung und Prognosenullfall ohne Erweiterung. Gleichzeitig werden hier die aufbe-
reiteten Ergebnisse gezeigt, wie sie für die aufbauenden lärmphysikalischen Untersuchungen
berücksichtigt werden, nämlich die Differenzierung der Flugbewegungsprognose nach Zeitberei-
chen und Flugzeug-Lärmkategorien.

image
image
6
2
MARKTPROGNOSE DES LUFTFRACHTVERKEHRS
2.1
Methodik
Erster Schritt der Prognose der Luftfracht-Nachfrage in Leipzig/Halle ist eine
standortunabhän-
gige Marktprognose
. Die Nachfragentwicklung in Leipzig/Halle ist nämlich in starkem Maße
von der allgemeinen Marktentwicklung abhängig.
Zur Prognose der Marktentwicklung im Luftfrachtverkehr steht aus diversen einschlägigen Un-
tersuchungen des Verfassers ein abgesichertes Prognosemodell zur Verfügung
3
, das hier noch
einmal beschrieben wird.
Das Modell basiert auf der grundlegenden und naheliegenden Erkenntnis, dass die Entwicklung
des Luftfrachtverkehrs in starkem Maße mit der Entwicklung des Außenhandels zusammen-
hängt, wie aus Abb. 2-1 hervorgeht.
100
130
160
190
220
250
280
310
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
1995
2000
2005
2010
2015
Cargo-
Aufkommen
in Deutschland
Ein- und
Ausladungen
[Mio. t]
Außenhandels-
Entwicklung
Deutschlands
Importe und
Exporte
(preisbereinigt,
Index 1995=100)
Korrelationskoeffizient
R² = 0,95 (sehr hoch)
Außenhandelswachstum
+212 %
(5,31 % p.a.)
Luftfrachtwachstum
+124 %
(3,73 % p.a.)
eigene Auswertung
auf Basis:
Statistisches
Bundesamt,
ADV
Sondereffekte 1998
Asienkrise
TNT: CGN->LGG
2017
2017
Abb. 2-1:
Zusammenhang zwischen Luftfracht („Cargo“) und Außenhandel in Deutschland
3
Intraplan Consult GmbH und ARC: Planfeststellungsverfahren Flughafen Köln/Bonn - Verkehrsprognose für den
Flughafen Köln/Bonn für das Jahr 2030, im Auftrag der Flughafen Köln/Bonn GmbH, 2016
Intraplan Consult GmbH: Luftverkehrsprognose für den Flughafen Frankfurt Main, im Auftrag der Fraport AG, 23. Ok-
tober 2014

image
7
Dieser allgemeingültige Zusammenhang wurde in einem Marktmodell weiter differenziert. Und
zwar wurden
Regressionsfunktionen je Teilmarkt
, die die Korrelation zwischen relationsspezi-
fischer Frachtverkehrsentwicklung als abhängige Variable einerseits und der Exportentwicklung
in der Quellregion sowie der Importentwicklung als unabhängige Variablen andererseits be-
schreiben. In manchen Teilmärkten spielt zusätzlich die Entwicklung der verfügbaren Beifracht-
kapazitäten sowie die progressive Angebotsentwicklung insbesondere an den großen Dreh-
kreuzflughäfen in der Türkei und im Nahen Osten eine wichtige Rolle.
Analyse
1995-2014
Bruttoinlands-
produkt
Importe/
Exporte
Verkehrs-
ströme
weltweit
Daten:
StatBA
Daten: Weltbank
Daten: Weltbank
Cargo-Aufkomm.
ab DE Richtung
BoGu
1)
-Hubs
Daten: AEA
Beifracht-
kapazitäten
(Passagierverk.)
Daten: StatBA
Außenhandels-
entwicklung (I)
Cargo-Entwicklung (II)
Importe/
Exporte
Daten:
Weltbank
1) BoGu: Bosporus and Gulf-Airlines – zusammenfassende Abkürzung für die aufstrebenden Fluggesellschaften aus
den geografischen Regionen Bosporus (Turkish Airlines) und dem Golf von Arabien (Emirates, Etihad, Qatar
Airways)
Abb. 2-2:
Analyse der Frachtströme im Stützzeitraum 1995 - 2014
Daten zur Cargo-Verkehrsentwicklung werden vom Statistischen Bundesamt erfasst und jährlich
in der Verkehrsstatistik Fachserie 8, Reihe 6: Luftverkehr
4
veröffentlicht. Erhebungsbedingt am
genauesten sind hierbei die Zahlen für Ein- und Ausladungen nach Streckenziel/Strecken-
herkunft von/nach Deutschland erfasst, die im Folgenden Grundlage der hier beschriebenen
Analyse sind
Als konsistente Datengrundlage zur Analyse der weltweiten Außenhandelsentwicklung werden
länderspezifische Werte des Exports (EXP) und Imports (IMP) der Weltbank verwendet. Sie sind
mit konstanten Wechselkursen auf Basis 2005 US-Dollar
5
angegeben und somit bezüglich
Wechselkursschwankungen bereinigt. Die Daten wurden anhand der jährlichen Wachstumsraten
mit anderen Datenquellen (StatBA und OECD) abgeglichen und verifiziert. Fehlende Länderda-
4
Statistisches Bundesamt, Fachserie 8, Reihe 6, jährlich
5
Exports/Imports of goods and services (constant 2005 US$)

image
8
ten wurden unter Zuhilfenahme weiterer Quellen sowie regionalspezifischer Ex- und Importquo-
ten im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt ergänzt: OECD Key Short-Term Economic Indica-
tors
6
.
Um im Weiteren die Luftfrachtverkehrsentwicklung auch basierend auf Informationen zur allge-
meinen Wirtschaftsentwicklung modellieren zu können, wird zusätzlich wie bei der Analyse der
Passagierverkehrsentwicklung die weltweite Wirtschaftsentwicklung betrachtet. Analog werden
hier die länderspezifischen Werte des Bruttoinlandsproduktes (BIP) der Weltbank als konsistente
Datengrundlage verwendet
Die seit vielen Jahren zunehmend wichtiger werdende Rolle der Drehkreuzflughäfen im Nahen
Osten und Istanbul in der Türkei zeigt sich an den kontinuierlich stark zunehmenden Cargo-
Mengen von Deutschland zu den Hubflughäfen in diesen Regionen.
Zur qualitativen Beschreibung der Korrelation der Cargo-Verkehrsentwicklung zwischen einer
Quell- und einer Zielregion als abhängiger Variable mit der Außenhandelsentwicklung in Quell-
und Zielregion sowie je Markt ggf. zusätzlich der Entwicklung von Beifrachtkapazitäten und akti-
ver Maßnahmen einzelner Regionen zur Steuerung von Cargo-Strömen als unabhängiger Vari-
able wird je Teilmarkt (Kombination einer Quell- mit einer Zielregion) jeweils eine Regressions-
funktion für Einladungen und eine Regressionsfunktion für Ausladungen aufgestellt (vgl. Tab.
2-1).
6
OECD Key Short-Term Economic Indicators, Im-/ Exports of Goods and Services, März 2014

image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
9
Abhängige Variable
Datenquellen
Frachtverkehrsentwicklung in Einladun-
gen bzw. Ausladungen pro Jahr
als Index mit Basis 2014 = 100
Statistisches Bundesamt, Fachserie 8,
Reihe 6: Luftverkehr, 1995-2014; Ein-
bzw. Ausladungen nach Streckenziel /
Streckenherkunft von / nach Deutschland
(Daten vor 2007 bereinigt um im inner-
europäischen
Verkehr
Struktureffekte
infolge der Eröffnung des Fracht-Hubs in
Leipzig 2008 zu berücksichtigen)
Unabhängige Variablen
Datenquellen
Export-
bzw.
Importentwicklung
der
Quellregion (EXP bzw. IMP) pro Jahr zu
konstanten Wechselkursen
als Index mit Basis 2014 = 100
Worldbank, Im-/Exports of goods and
services (constant 2005 US$), Stand:
Okt. 2015; ergänzt mit: OECD Main Eco-
nomic Indicators, Im-/Exports of Goods
and Services, Stand: März 2014
Import- bzw. Exportentwicklung der Ziel-
region (IMP bzw. EXP) pro Jahr zu kon-
stanten Wechselkursen
als Index mit Basis 2014 = 100
Entwicklung der Beiladefrachtkapazitäten
im Passagierverkehr
Ausgewählte Interkont-Relationen: Ent-
wicklung des Passagieraufkommens pro
Jahr, je Region als Indikator
als Index mit Basis 2014 = 100
Statistisches Bundesamt, Fachserie 8,
Reihe 6: Luftverkehr, 1995-2014; Ein-
und Aussteiger nach Streckenziel / Stre-
ckenherkunft von / nach Deutschland
Entwicklung struktureller Veränderungs-
prozesse betrifft einzelne Teilmärkte
Nach
Asien/Fernost
und
Afrika:
Frachtverkehrsentwicklung in Ein- bzw.
Ausladungen pro Jahr von/nach Hubflug-
häfen von Emirates, Quatar Airlines,
Etihad und Turkish Airlines
als Index mit Basis 2014 = 100
Statistisches Bundesamt, Fachserie 8,
Reihe 6: Luftverkehr, 1995-2014; Ein-
bzw. Ausladungen nach Streckenziel /
Streckenherkunft von/nach Deutschland
Regressionsfunktion
...
Regressionskoeffizienten
Konstante
Tab. 2-1:
Regressionsfunktion zur quantitativen Erfassung des Zusammenhangs zwischen
Cargo-Verkehrsentwicklung und Außenhandelsentwicklung

image
image
image
image
image
image
10
Für jeden Teilmarkt werden die relevanten, regionalspezifischen Indikatoren der jeweiligen
Quell- und Zielregion berücksichtigt, wobei die Außenhandelsentwicklung für die Modellierung
der Ein- und Ausladungen jeweils richtungsbezogen berücksichtigt wurden (Exporte Quellregion
-> Importe Zielregion). Dies bildet die naturgemäß unsymmetrischen Handelsbeziehungen ab.
Zur Gegenüberstellung der zeitlichen Entwicklung der unterschiedlichen abhängigen und unab-
hängigen Variablen wird für jeden Wert ein Index auf Basis von 2014 gebildet.
Darüber hinaus kann die Frachtverkehrsentwicklung auch auf die allgemeine Wirtschaftsentwick-
lung in den jeweiligen Quell-/Zielregionen zurückgeführt werden, indem man zusätzlich für jede
Region die Korrelation der Außenhandelsentwicklung als abhängiger Variable mit der allgemei-
nen Wirtschaftsentwicklung als unabhängiger Variable quantifiziert. Hierzu wird für jede Region
jeweils eine zusätzliche Regressionsfunktion für Exporte und eine zusätzliche Regressionsfunk-
tion für Importe aufgestellt (vgl. Tab. 2-2).
Abhängige Variable
Datenquellen
Export- bzw. Importentwicklung der Quell-
region (EXP bzw. IMP) pro Jahr
als Index mit Basis 2014 = 100
Worldbank, Im-/Exports of goods and
services (constant 2005 US$), Stand: Okt.
2015; ergänzt mit: OECD Main Economic
Indicators, Im-/Exports of Goods and Ser-
vices, Stand: März 2014
Unabhängige Variable
Datenquellen
Wirtschaftsentwicklung der Quellregion als
Bruttoinlandsprodukt (BIP) pro Jahr in
Kaufkraftparitäten zu konstanten Wech-
selkursen
als Index mit Basis 2014 = 100
Worldbank GDP, PPP (constant 2011
international
$),
Stand:
Nov.
2015;
ergänzt mit: International Monetary Fund,
World Economic Outlook Database, Okt.
2015 und OECD Economic Outlook Nov.
2015
Regressionsfunktion
Regressionskoeffizient
Konstante
Tab. 2-2:
Regressionsfunktion zur quantitativen Erfassung des Zusammenhangs zwischen
Außenhandelsentwicklung und allgemeiner Wirtschaftsentwicklung
Zur Gegenüberstellung der zeitlichen Entwicklung der unterschiedlichen abhängigen und unab-
hängigen Variablen wurde für jeden Wert ein Index auf Basis von 2014 gebildet.

image
image
image
image
11
Um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, werden zum Zweck der Regressionsana-
lyse für den Cargo-Verkehr spezifische Teilmärkte definiert. Ein Teilmarkt beschreibt hierbei den
innerdeutschen Cargo-Verkehr. Für die restlichen Teilmärkte, den grenzüberschreitenden Car-
go-Verkehr, werden die Quell-/Zielregionen gezielt aggregiert: Geografisch und strukturell ver-
gleichbare Regionen werden so zusammengefasst, dass eine ausreichend große Datenbasis je
Teilmarkt einerseits und eine möglichst feinräumige Abbildung des weltweiten Cargo-Verkehrs
anderseits gewährleistet ist. Tab. 2-3 zeigt die gewählte Segmentierung des weltweiten Cargo-
Verkehrs in Teilmärkte zur Analyse der Cargo-Verkehrsentwicklung. Die gleiche Segmentierung
wurde auch zur regionsspezifischen Modellierung der Außenhandelsentwicklung in Abhängigkeit
der allgemeinen Wirtschaftsentwicklung herangezogen.
Teilmarkt bzw. Region
(Cargo-Verkehr zwischen Deutschland und …)
Kontinentalregionen
Interkontinentalregionen
Deutschland
Nordamerika
Nordeuropa
Mittelamerika und Südamerika Rest
Britische Inseln
Brasilien
FR / BE / NL / LU / AT / CH
Nordafrika
Iberische Halbinsel
Zentral- und Südafrika
Italien / Malta
China (mit Hong Kong)
Südosteuropa
Fernost Rest
GUS-Europa und Baltikum
GUS-Asien
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
Indien
Golfstaaten / Nahost
Südostasien, Indischer Subkontinent
Rest und Australien / Pazifik
Tab. 2-3:
Definition der Teilmärkte zur Analyse der Cargo-Entwicklung
Ergebnis der Regressionsanalyse sind die Regressionskoeffizienten
bis
sowie die Regressi-
onskonstanten
für jeden Teilmarkt (vgl. Tab. 2-4 und Tab. 2-5).

image
image
image
12
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
1995
2000
2005
2010
int. Cargo-Aufk.
in Deutschland
[in Tausend t]
Vergleich:
Statistik
Regression
2014
Abb. 2-3:
Gegenüberstellung der tatsächlichen Cargo-Verkehrsentwicklung in Deutschland
mit einer auf Basis der Regressionsergebnissen hergeleiteten Cargo-Aufkommens-
entwicklung zur Veranschaulichung der Qualität der linearen Approximation
Abb. 2-3 zeigt die Gegenüberstellung der tatsächlichen Cargo-Verkehrsentwicklung in Deutsch-
land mit einer auf Basis der Regressionsergebnisse hergeleiteten Cargo-Aufkommens-
entwicklung zur Veranschaulichung der Qualität der linearen Approximation. Hierbei wird die
gute Übereinstimmung von Regressionsergebnis und Statistik offensichtlich. Die Analyse erfolg-
te grundsätzlich basierend auf dem Zeitraum 1995 bis 2014. Als Ausnahme erfordern die politi-
schen Umbrüche in Nordafrika in diesem Teilmarkt die Betrachtung etwas verkürzter Analyse-
zeiträume (vgl. Tab. 2-4 und Tab. 2-5).
Der innerdeutsche Cargo-Verkehr lässt sich nicht hinreichend auf Basis der Außenhandelsent-
wicklung modellieren und stellt in dieser Analyse deshalb eine Ausnahme dar. Die im gewählten
Stützzeitraum zu beobachtende rückläufige Entwicklung des innerdeutschen Cargo-Verkehrs ist
im Wesentlichen auf die starke Reduktion des Luftpostverkehrs zurückzuführen. Mit Abschluss
dieser strukturellen Veränderung ist von einem Ende dieses Trends auszugehen, so dass in der
Prognose mit einem gleichbleibenden innerdeutschen Cargo-Aufkommen gerechnet wird.
Die Regressionsanalyse der Außenhandelsentwicklung (Exporte bzw. Importe) bezogen auf die
gesamte Wirtschaftsentwicklung einer Region lieferte auch entsprechende regionsspezifische
Regressionskoeffizienten
sowie Regressionskonstanten
(vgl. Exporte: Tab. 2-6, Importe:
Tab. 2-7). Die durchweg sehr hohen Bestimmtheitsmaße zeigen, dass sich die Korrelation zwi-
schen Außenhandel und Wirtschaftsentwicklung für alle Regionen sehr gut durch die gewählte
lineare Regressionsgleichung modellieren lässt. Im Mittel lässt sich erwartungsgemäß ein im

image
13
Vergleich zum Wirtschaftswachstum in etwa doppelt so hohes Außenhandelswachstum be-
obachten. Dieses Verhältnis variiert jedoch regionsspezifisch stark, wie an den Regressionskoef-
fizienten zu erkennen ist.

image
14
EINLADUNGEN DEUTSCHLAND
Quell- / Zielregion
Kon-
Analyse-
Beiladefrachtkapazitäten
Passagierstrom-
stante Daten
Region 1
x1
Region 2
x2
Passagierverkehrsentwicklung
x3
verlagerungen
x4
a1
a2
a3
a4
b
Zeitraum
von-bis
Nordeuropa
EXP DeutschlandIMP Nordeuropa
PAX Nordeuropa
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,4078 0,4078 0,0000 0,0000 0,2618 1995-2014
Britische Inseln
EXP DeutschlandIMP Britische Inseln
PAX Britische Inseln
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3092 0,3092 0,0000 0,0000 0,3116 1995-2014
FR / BE / NL / LU / AT / CH
EXP DeutschlandIMP FR / BE / NL / LU / AT / CH
PAX FR / BE / NL / LU / AT / CH Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3298 0,6354 0,0000 0,0000 0,0000 1995-2014
Iberische Halbinsel
EXP DeutschlandIMP Iberische Halbinsel
PAX Iberische Halbinsel
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,5268 0,3282 0,0000 0,0000 0,2050 1995-2014
Italien / Malta
EXP DeutschlandIMP Italien / Malta
PAX Italien / Malta
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,8567 0,0613 0,0000 0,0000 0,0000 1995-2014
Südosteuropa
EXP DeutschlandIMP Südosteuropa
PAX Südosteuropa
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,1697 0,1697 0,0000 0,2641 0,4177 1995-2014
GUS-Europa und Baltikum
EXP DeutschlandIMP GUS-Europa und Baltikum
PAX GUS-Europa und Baltikum
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,7271 0,7271 0,0000 0,0000 -0,3784 1995-2014
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
EXP DeutschlandIMP PL / CZ / SK / HU / BG / RO
PAX PL / CZ / SK / HU / BG / RO Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3684 0,3684 0,0000 0,0000 0,1311 1995-2014
Nordamerika
EXP DeutschlandIMP Nordamerika
PAX Nordamerika
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3494 0,3494 0,0000 0,0000 0,2788 1995-2014
Mittelamerika und Südamerika Rest
EXP DeutschlandIMP Mittelamerika und Südamerika Rest
PAX Mittelamerika und Südamerika
Cargo
Rest
DE <-> BoGu Hubs
0,4535 0,4535 0,3996 0,0000 -0,3441 1995-2014
Brasilien
EXP DeutschlandIMP Brasilien
PAX Brasilien
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,6447 0,6447 0,0676 0,0000 0,0000 1995-2014
Nordafrika
EXP Deutschland
IMP Nordafrika
PAX Nordafrika
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 0,5868 0,0000 0,0000 0,5018 1995-2010
Zentral- und Südafrika
EXP Deutschland
IMP Zentral- und Südafrika
PAX Zentral- und Südafrika
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,2474 0,0000 2,2266 -0,8560 -0,6250 1995-2014
China (mit Hong Kong)
EXP Deutschland
IMP China (mit Hong Kong)
PAX China (mit Hong Kong)
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 1,6768 0,0000 -0,6195 -0,0551 1995-2014
Fernost Rest
EXP DeutschlandIMP Fernost Rest
PAX Fernost Rest
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,9445 0,2937 0,0000 -0,1412 0,0000 1995-2014
GUS-Asien
EXP DeutschlandIMP GUS-Asien
PAX GUS-Asien
Cargo DE <-> BoGu Hubs
2,1174 1,3082 0,0000 0,0000 -1,3108 1995-2014
Indien
EXP DeutschlandIMP Indien
PAX Indien
Cargo DE <-> BoGu Hubs
1,6019 0,3454 0,5328 -0,8580 -0,5215 1995-2014
Golfstaaten / Nahost
EXP DeutschlandIMP Golfstaaten / Nahost
PAX Golfstaaten / Nahost
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0630 0,0630 1,1757 -0,2147 0,0000 1995-2014
Südostasien, Indischer Subkontinent Rest
EXP
und
Deutschland
Australien IMP
/ Pazifik
Südostasien, Indischer Subkontinent Rest
PAXund
Südostasien,
Australien Indischer
/ Pazifik Subkontinent
Cargo DE
Rest
<->und
BoGu
Australien
Hubs / Pazifik
0,0000 1,9314 0,1701 -0,9988 0,0000 1995-2014
unabhängige Variablen
Regressions-
regionale Außenhandelsentwicklung
koeffizienten
Tab. 2-4:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Einladungen in Deutschland 1995 – 2014

image
15
AUSLADUNGEN DEUTSCHLAND
Quell- / Zielregion
Kon-
Analyse-
Beiladefrachtkapazitäten
Passagierstrom-
stante Daten
Region 1
x1
Region 2
x2
Passagierverkehrsentwicklung
x3
verlagerungen
x4
a1
a2
a3
a4
b
Zeitraum
von-bis
Nordeuropa
IMP Deutschland EXP Nordeuropa
PAX Nordeuropa
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,5256 0,5256 0,0000 0,0000 0,0345 1995-2014
Britische Inseln
IMP Deutschland EXP Britische Inseln
PAX Britische Inseln
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,1389 0,1389 0,0000 0,0000 0,7092 1995-2014
FR / BE / NL / LU / AT / CH
IMP Deutschland EXP FR / BE / NL / LU / AT / CH
PAX FR / BE / NL / LU / AT / CH Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3928 0,3928 0,0000 0,0000 0,1532 1995-2014
Iberische Halbinsel
IMP Deutschland EXP Iberische Halbinsel
PAX Iberische Halbinsel
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,5160 0,5160 0,0000 0,0000 0,0917 1995-2014
Italien / Malta
IMP Deutschland EXP Italien / Malta
PAX Italien / Malta
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,9226 0,0266 0,0000 0,0000 0,0000 1995-2014
Südosteuropa
IMP Deutschland EXP Südosteuropa
PAX Südosteuropa
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3524 0,3524 0,0000 0,1786 0,0000 1995-2014
GUS-Europa und Baltikum
IMP Deutschland EXP GUS-Europa und Baltikum
PAX GUS-Europa und Baltikum
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,7357 0,7357 0,0000 0,0000 -0,7094 1995-2014
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
IMP Deutschland EXP PL / CZ / SK / HU / BG / RO
PAX PL / CZ / SK / HU / BG / RO Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,1278 0,8544 0,0000 0,0000 -0,0603 1995-2014
Nordamerika
IMP Deutschland EXP Nordamerika
PAX Nordamerika
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3100 0,3100 0,0000 0,0000 0,3887 1995-2014
Mittelamerika und Südamerika Rest
IMP Deutschland EXP Mittelamerika und Südamerika Rest PAX Mittelamerika und Südamerika
Cargo
Rest
DE <-> BoGu Hubs
0,4898 0,4898 0,1974 0,0000 -0,3081 1995-2014
Brasilien
IMP Deutschland EXP Brasilien
PAX Brasilien
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,3965 0,3965 0,0000 0,0000 0,3198 1995-2014
Nordafrika
IMP Deutschland
EXP Nordafrika
PAX Nordafrika
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 0,7737 0,0000 0,0000 0,2161 1995-2010
Zentral- und Südafrika
IMP Deutschland
EXP Zentral- und Südafrika
PAX Zentral- und Südafrika
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 1,1821 0,0000 -1,6534 1,5015 1995-2011
China (mit Hong Kong)
IMP Deutschland EXP China (mit Hong Kong)
PAX China (mit Hong Kong)
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,5204 0,5204 0,0000 0,0000 0,0000 1995-2014
Fernost Rest
IMP Deutschland
EXP Fernost Rest
PAX Fernost Rest
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 0,4707 0,7031 0,0000 0,0000 1995-2014
GUS-Asien
IMP Deutschland EXP GUS-Asien
PAX GUS-Asien
Cargo DE <-> BoGu Hubs
2,1887 2,1887 0,0000 0,0000 -2,0997 1995-2014
Indien
IMP Deutschland
EXP Indien
PAX Indien
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 1,2956 0,1977 -0,5630 0,0000 1995-2014
Golfstaaten / Nahost
IMP Deutschland EXP Golfstaaten / Nahost
PAX Golfstaaten / Nahost
Cargo DE <-> BoGu Hubs
0,0000 0,0000 0,6950 0,2497 0,0761 1995-2014
Südostasien, Indischer Subkontinent Rest
IMPund
Deutschland
Australien EXP
/ Pazifik
Südostasien, Indischer Subkontinent Rest
PAX
und
Südostasien,
Australien
Indischer
/ Pazifik
Subkontinent
Cargo DE
Rest
<->
und
BoGu
Australien
Hubs
/ Pazifik
0,3056 0,3056 0,0000 -1,5010 1,9046 2004-2014
unabhängige Variablen
Regressions-
regionale Außenhandelsentwicklung
koeffizienten
Tab. 2-5:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Ausladungen in Deutschland 1995 – 2014

image
16
Exporte der Region
unabhängige Variable
Regres-
sionsko-
effizient
Kon-
stante
Bestimmt-
heitsmaß
x
a
b
Deutschland
BIP Deutschland
3.2087 -2.2051
0.98
Nordeuropa
BIP Nordeuropa
1.5357 -0.5262
1.00
Britische Inseln
BIP Britische Inseln
1.5818 -0.5906
0.97
FR / BE / NL / LU / AT / CH
BIP FR / BE / NL / LU / AT / CH
1.7826 -0.8603
0.98
Iberische Halbinsel
BIP Iberische Halbinsel
1.2276 -0.4041
0.88
Italien / Malta
BIP Italien / Malta
1.7413 -0.9262
0.72
Südosteuropa
BIP Südosteuropa
1.2834 -0.3326
0.97
GUS-Europa und Baltikum
BIP GUS-Europa und Baltikum
1.0726 -0.0191
0.94
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
BIP PL / CZ / SK / HU / BG / RO
1.7107 -0.7553
0.99
Nordamerika
BIP Nordamerika
1.3337 -0.3903
0.91
Mittelamerika und Südamerika Rest
BIP Mittelamerika und Südamerika
Rest
1.2959 -0.2858
0.98
Brasilien
BIP Brasilien
1.5817 -0.4791
0.89
Nordafrika
BIP Nordafrika
1.4350 -0.3037
0.94
Zentral- und Südafrika
BIP Zentral- und Südafrika
1.1285
0.0160
0.92
China (mit Hong Kong)
BIP China (mit Hong Kong)
1.1554 -0.1036
0.98
Fernost Rest
BIP Fernost Rest
2.5076 -1.4771
0.99
GUS-Asien
BIP GUS-Asien
1.1556 -0.0294
0.95
Indien
BIP Indien
1.4057 -0.3112
0.99
Golfstaaten / Nahost
BIP Golfstaaten / Nahost
1.5196 -0.5176
0.98
Südostasien, Indischer Subkontinent
Rest und Australien / Pazifik
BIP Südostasien, Indischer
Subkontinent Rest und Australien /
Pazifik
1.2722 -0.2110
0.98
Tab. 2-6:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Exporte in Deutschland 1995 – 2014

image
17
Importe der Region
unabhängige Variable
Regres-
sionsko-
effizient
Kon-
stante
Bestimmt-
heitsmaß
x
a
b
Deutschland
BIP Deutschland
2.8269 -1.8345
0.98
Nordeuropa
BIP Nordeuropa
1.7491 -0.7943
0.97
Britische Inseln
BIP Britische Inseln
1.7216 -0.6966
0.99
FR / BE / NL / LU / AT / CH
BIP FR / BE / NL / LU / AT / CH
1.8356 -0.9075
0.98
Iberische Halbinsel
BIP Iberische Halbinsel
1.6603 -0.6640
0.94
Italien / Malta
BIP Italien / Malta
2.7267 -1.8382
0.92
Südosteuropa
BIP Südosteuropa
1.5102 -0.4367
0.96
GUS-Europa und Baltikum
BIP GUS-Europa und Baltikum
1.1912 -0.1370
0.96
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
BIP PL / CZ / SK / HU / BG / RO
1.7647 -0.7546
0.99
Nordamerika
BIP Nordamerika
1.6874 -0.6492
0.99
Mittelamerika und Südamerika Rest
BIP Mittelamerika und Südamerika
Rest
1.8481 -0.8146
0.99
Brasilien
BIP Brasilien
1.5465 -0.6125
0.90
Nordafrika
BIP Nordafrika
1.3765 -0.3564
0.97
Zentral- und Südafrika
BIP Zentral- und Südafrika
1.2599 -0.2199
0.99
China (mit Hong Kong)
BIP China (mit Hong Kong)
1.0890 -0.0696
0.99
Fernost Rest
BIP Fernost Rest
1.9707 -0.9764
0.99
GUS-Asien
BIP GUS-Asien
0.8223
0.1987
0.76
Indien
BIP Indien
1.5859 -0.3602
0.98
Golfstaaten / Nahost
BIP Golfstaaten / Nahost
1.4339 -0.5021
0.98
Südostasien, Indischer Subkontinent
Rest und Australien / Pazifik
BIP Südostasien, Indischer
Subkontinent Rest und Australien /
Pazifik
1.3561 -0.2830
0.98
Tab. 2-7:
Ergebnisse der Regressionsanalyse der Importe in Deutschland 1995 – 2014
Zum
Nachweis der Modellgüte
werden in Tab. 2-8 und Tab. 2-9 für die Modellgleichungen zur
Berechnung der Ein- und Ausladungen neben dem Bestimmtheitsmaß für jede unabhängige
Variable auch die Modellgüte über den F-Test und der Signifikanzwert (p-Wert) ausgewiesen.
Somit kann auch der Erklärungsgehalt in Form der relativen Einflussstärke der einzelnen Variab-
len dargestellt werden.

image
image
image
image
18
Regressionsmodell für
Plausibilitätsprüfung
Einladungen nach
relative Einflusstärke der Variablen
Zielregion
F-Test
a1
a2
a3
a4
Nordeuropa
0.78
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Britische Inseln
0.72
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
FR / BE / NL / LU / AT / CH
0.97
OK
0.99 > 0.99
-
-
Iberische Halbinsel
0.95
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Italien / Malta
0.88
OK
> 0.99
0.57
-
-
Südosteuropa
0.85
OK
0.85
0.85
-
0.87
GUS-Europa und Baltikum
0.84
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
0.89
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Nordamerika
0.86
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Mittelamerika und Südamerika Rest
0.67
OK
> 0.99 > 0.99
0.87
-
Brasilien
0.92
OK
> 0.99 > 0.99
0.15
-
Nordafrika
0.53
OK
- > 0.99
-
-
Zentral- und Südafrika
0.90
OK
0.52
- > 0.99
0.99
China (mit Hong Kong)
0.97
OK
- > 0.99
-
0.87
Fernost Rest
0.92
OK
0.97
0.59
-
0.88
GUS-Asien
0.74
OK
0.93
0.64
-
-
Indien
0.89
OK
> 0.99
0.49
0.93
0.65
Golfstaaten / Nahost
0.97
OK
0.67
0.67 > 0.99
0.83
Südostasien, Indischer Subkontinent Rest
0.48und
OK
Australien / Pazifik
-
0.99
0.63
0.93
Bestimmt-
Signifikanzniveau der
heitsmaß
Regr.-koeffizienten (p-Wert)
EXP DE
IMP Z
Beifr.
Frachtstrom
Tab. 2-8:
Kenngrößen zum Nachweis der Modellgüte – Einladungen
Regressionsmodell für
Plausibilitätsprüfung
Ausladungen nach
relative Einflusstärke der Variablen
Quellregion
F-Test
a1
a2
a3
a4
Nordeuropa
0.72
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Britische Inseln
0.44
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
FR / BE / NL / LU / AT / CH
0.86
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Iberische Halbinsel
0.90
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Italien / Malta
0.92
OK
> 0.99
0.27
-
-
Südosteuropa
0.93
OK
> 0.99 > 0.99
- > 0.99
GUS-Europa und Baltikum
0.66
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
PL / CZ / SK / HU / BG / RO
0.96
OK
0.23
0.98
-
-
Nordamerika
0.80
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Mittelamerika und Südamerika Rest
0.62
OK
> 0.99 > 0.99
0.62
-
Brasilien
0.61
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Nordafrika
0.60
OK
- > 0.99
-
-
Zentral- und Südafrika
0.57
OK
-
0.76
-
0.96
China (mit Hong Kong)
0.83
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Fernost Rest
0.80
OK
-
0.82
0.97
-
GUS-Asien
0.72
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Indien
0.88
OK
- > 0.99
0.96
0.94
Golfstaaten / Nahost
0.97
OK
-
- > 0.99
0.91
Südostasien, Indischer Subkontinent Rest
0.76und
OK
Australien
0.91
/ Pazifik
0.91
- > 0.99
Bestimmt-
Signifikanzniveau der
heitsmaß
Regr.-koeffizienten (p-Wert)
IMP DE
EXP Q
Beifr.
Frachtstrom
Tab. 2-9:
Kenngroßen zum Nachweis der Modellgüte - Ausladungen
Als übergeordnete Kennzahl lässt sich die Qualität der linearen Approximation durch das Be-
stimmtheitsmaß
ausdrücken (Wertebereich 0…1). Ist
, dann kennzeichnet dies einen
perfekten linearen Zusammenhang der Regressionsvariablen. Das in Tab. 2-8 für die Einladun-
gen und in Tab. 2-9 für die Ausladungen für jede Regression je Teilmarkt ausgewiesene Be-
stimmtheitsmaß zeigt, dass bei nahezu allen wichtigen Luftverkehrsmärkten ein
erreicht
wird. Einzelne Teilmärkte weisen aufgrund ihrer besonderen strukturellen Gegebenheiten und

image
19
einer Vielzahl zusätzlicher, hier nicht im Modell erfasster Einflussgrößen geringere Be-
stimmtheitsmaße auf.
Das Signifikanzniveau der gewählten Regressionskoeffizienten erreicht in den meisten Fällen
Werte über 0,99 und belegt somit auch rein statistisch eine hohe Modellgüte. Die Entscheidung
für die Wahl der jeweiligen Regressionsvariablen erfolgte auch maßgeblich anhand außerstatis-
tischer Sachkenntnis, so dass auch bei z.B. ggf. geringem p-Wert eine sachlich begründete Hy-
pothese beibehalten wurde.
Abb. 2-4 zeigt exemplarisch die Entwicklung der Regressionsvariablen für ausgewählte Teil-
märkte. Verwendet man die Regressionsergebnisse, um die Cargo-Verkehrsentwicklung allein
auf Basis der unabhängigen Variablen – der Außenhandelsentwicklung sowie ggf. der Entwick-
lung der Beiladefrachtkapazitäten (Pax) sowie der Treiber für Cargo-Stromverlagerungen – zu
bestimmen, erhält man den in Abb. 2-4 gestrichelt dargestellten Verlauf, welcher hier der zu-
grundeliegenden unabhängigen Variable – der tatsächlichen Cargo-Verkehrsentwicklung – ge-
genübergestellt ist. Hierdurch lässt sich die Qualität der linearen Approximation zur Modellierung
von Passagierverkehrsentwicklungen auf Basis der gewählten unabhängigen Variablen auf
Teilmarktebene grafisch demonstrieren.
Unter Abwägung von Kriterien der Modellkomplexität einerseits und Modellgüte andererseits ist
die gewählte Modellierung als der vorliegenden Fragestellung angemessen einzustufen.

image
image
20
0.3
0.5
0.7
0.9
1.1
1995
2000
2005
2010
x1: EXP Deutschland
x2: IMP Nordamerika
y: EINLADUNG Nordamerika
y: EINLADUNG Nordamerika
(Reg.)
Entwicklung der Regressionsvariablen
[indexiert, 2014 = 1.0]
2014
0.3
0.5
0.7
0.9
1.1
1995
2000
2005
2010
x1: IMP Deutschland
x2: EXP Nordamerika
y: AUSLADUNG Nordamerika
y: AUSLADUNG Nordamerika
(Reg.)
Entwicklung der Regressionsvariablen
[indexiert, 2014 = 1.0]
2014
a) Beispiel Entwicklung des Teilmarktes Deutschland - Nordamerika
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1995
2000
2005
2010
x1: EXP Deutschland
x2: IMP Indien
x3: PAX Indien
x4: Cargo DE <-> BoGu Hubs
y: EINLADUNG Indien
y: EINLADUNG Indien (Reg.)
Entwicklung der Regressionsvariablen
[indexiert, 2014 = 1.0]
2014
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1995
2000
2005
2010
x1: IMP Deutschland
x2: EXP Indien
x3: PAX Indien
x4: Cargo DE <-> BoGu Hubs
y: AUSLADUNG Indien
y: AUSLADUNG Indien (Reg.)
Entwicklung der Regressionsvariablen
[indexiert, 2014 = 1.0]
Entwicklung der Regressionsvariablen
[indexiert, 2014 = 1.0]
2014
b) Beispiel Entwicklung des Teilmarktes Deutschland – Indien
Abb. 2-4:
Entwicklung der Regressionsvariablen für ausgewählte Teilmärkte (a, b) und Ge-
genüberstellung der tatsächlichen Cargo-Verkehrsentwicklung mit einer auf Basis
der Regressionsergebnissen hergeleiteten Cargo-Entwicklung zur Veranschauli-
chung der Qualität der linearen Approximation
2.2
Prognoseprämissen
Wichtigster Treiber für die Entwicklung des Cargo-Verkehrs ist der Außenhandel, der wiederum
eng mit der Entwicklung der
Weltwirtschaft
zusammenhängt. Hierfür waren entsprechende

image
21
Annahmen zur langfristigen Entwicklung zu treffen. Dabei ist nach den Ländergruppen zu diffe-
renzieren, für die das in Kap. 2.1 beschriebene Modell aufgestellt worden ist.
Langfristprognosen der Weltwirtschaft, die nach Ländern oder Ländergruppen differenziert sind,
standen von folgenden anerkannten internationalen Institutionen zur Verfügung:
von der OECD der Economic Outlook 2018
7
von Internationalen Währungsfond IMF von 2018
8
von PwC „The world in 2050” von 2017
9
.
Aus diesen drei Quellen wurde ein konsolidierte Wirtschaftsprognose abgeleitet, die in Tab. 2-10
dargestellt ist.
BIP
WT p.a. [in %]
(Datenquellen: Weltbank, OECD, IM F, RU-Stat, PwC)
Analysezeitraum
Prognose
Region
1995-2017
1995-2008
2009-2017
2017-2032
Welt gesamt
3,65%
3,94%
3,70%
3,15%
Deutschland
1,42%
1,57%
2,10%
1,35%
übriges Europa
2,34%
3,19%
1,88%
1,89%
übrige Welt
4,17%
4,34%
4,26%
3,49%
Deutschland
1,42%
1,57%
2,10%
1,35%
Nordeuropa
2,12%
2,83%
1,87%
1,96%
Westeuropa
1,97%
2,53%
1,75%
1,76%
Südeuropa
1,20%
2,17%
0,37%
1,09%
Südosteuropa
3,92%
4,27%
4,45%
3,77%
Osteuropa
3,29%
4,81%
2,11%
1,58%
Nordafrika
3,55%
4,35%
2,30%
3,92%
Nahost (Mittelmeer)
3,72%
4,00%
3,27%
3,28%
Nordamerika
2,39%
2,94%
2,17%
1,82%
Mittelamerika
2,94%
3,45%
2,97%
2,69%
Südamerika
2,52%
3,28%
1,75%
2,70%
Zentralafrika
5,27%
5,70%
4,63%
2,99%
Südafrika
2,83%
3,65%
2,04%
2,82%
Nahost (Rest)
3,93%
4,50%
3,53%
3,08%
Fernost
5,61%
5,51%
5,95%
4,25%
Australien/ Ozeanien
3,12%
3,53%
2,65%
2,75%
vor
-
Finanz-/Eurokrise
-
nach
Tab. 2-10:
Prognoseannahmen zur Wirtschaftsentwicklung nach Weltregionen
7
OECD, Economic Outlook 103 (Mai/Juni 2018)
8
Internationaler Währungsfond World Economic Outlook Cyclical Upswing, Structural Change (April 2018)
9
PwC, The world in 2050 (Februar 2017)

image
image
22
Aus der Übersichtsgraphik in Abb. 2-5 geht hervor, dass die unterstellte Wirtschaftsentwicklung
sich gut in den langfristigen Trend seit 1995 einfügt.
1.67
1.37
1.22
2017
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
2.00
1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
BIP-Entwicklung
[Index: 2017 = 1.00]
Interkont-
Zielregionen
Kont-
Zielregionen
Deutschland
Datenquellen
Analyse 1995-2017:
Weltbank, OECD,
IMF, RU-Stat
Prognose ab 2017:
OECD, PwC
Finanz-/Eurokrise
vorher
(1995-2008)
Ø WT % p.a.
+1.6
+3.3
+4.3
nachher
(2009-2017)
Ø WT % p.a.
+2.1
+1.9
+4.3
konsolidierte
Prognose
(2017-2032)
Ø WT % p.a.
+1.35
+2.11
+3.48
2032
Abb. 2-5:
Angenommene Entwicklung der Weltwirtschaft, differenziert nach Deutschland,
übriges Europa („Kont Zielregionen“) und übrige Welt („Interkont Zielregionen), im
Vergleich zur Entwicklung in der Vergangenheit
Bei den
(verkehrs-)politischen Rahmenbedingungen
wird in der vorliegenden Prognose im
Prognosezeitraum bis 2032 davon ausgegangen, dass nach wie vor keine direkten Reglemen-
tierungen des Luftverkehrs in Deutschland, wie z.B. Flugverbote für Kurzstreckenflüge o.ä., vor-
genommen werden. Bei den (EU-weiten) Luftverkehrsabkommen wird im Hinblick auf den Flug-
hafen Leipzig/Halle keine wesentliche Änderung gegenüber heute angenommen. Die Umset-
zung des Emissionshandelssystems wird unterstellt.
Es wurde ferner angenommen, dass das Schengen-Abkommen sowohl hinsichtlich der Mit-
gliedsstaaten, als auch hinsichtlich der Regelungen für den grenzüberschreitenden Verkehr auf
dem heutigen Stand fortbesteht. Im Prognosezeitraum wird nach dem Brexit keine weitere EU-
Veränderung der EU-Mitgliedschaft angenommen.
Es werden keine in ihren potenziellen Wirkungen unvorhersehbaren "shock events" berücksich-
tigt (politische Krisen, Auseinanderfallen der Eurozone, u.a.).
Hinsichtlich der
zukünftigen Entwicklung der Frachtraten
wird nach konventioneller Fracht
und dem KEP-Verkehr unterschieden.
Bei der konventionellen Fracht wird unterstellt, dass derzeit die Frachtraten aufgrund Über-
kapazitäten sehr niedrig sind. Mit besserer Auslastung ist real (inflationsbereinigt) kein weite-
res Absinken zu erwarten.

image
23
Beim KEP-Verkehr stieg seit 2000 das Sendungsvolumen um 87 % und der Umsatz um
84 %. Unter Berücksichtigung der Inflation entspricht dies einem Rückgang der Umsätze pro
umgeschlagener Tonne um 1,6 % p.a. zwischen 2000 und 2017. Allerdings stieg das Sen-
dungsvolumen stärker als die Tonnage (Schätzung > 1 % p.a.). Dies bedeutet, dass pro
Tonne inflationsbereinigt ein Umsatzrückgang von ca. 0,5 % p.a. eintritt. Wir gehen davon
aus, dass sich dieser Trend fortsetzt.
Basierend auf der in Tab. 2-11 gezeigten Auswertung prognoserelevanter Aussagen zum
Wachstum der Entwicklung der Cargo-Ströme zwischen Deutschland und den
Drehkreuzen in
Nahost und in der Türkei
wurde angenommen, dass sich diese Verkehre langfristig mit 4 %
p.a. erhöhen werden.
Quelle
Veröff.
Thema
Zeitraum
Wachstumsrate in % p.a.
(in
Klammern: 2015)
Boeing WACF
2016-2017
2016
Europe
MiddleEast
Europe
Asia
Tonnes growth
2015-2035
(2014/15: 4,0 - 4,2)
3,9
(2014/15: 5,2 - 5,3)
4,5 - 4,9
Alpen Capital
03/2014
GulfCooperationCouncil
(GCC) regionFTK growth
2012-2032
7,2
Eigene Analysen
(Auswertung von
Wachstumspotenzialen
ohneBerücksichtigung
aktiver strategischer
Markterschließungen)
(2016)
Frachtaufkommen
DE
DXB/DWC/AUH/DOH
2014-2020
2020-2035
6,2
4,3
(2016)
Frachtaufkommen
DE
IST/SAW
2014-2020
2020-2035
3,7
4,1
Tab. 2-11:
Angebotsentwicklung der Hubs in Nahost und in der Türkei
2.3
Prognoseergebnisse Marktprognose
Zur Prognose der zukünftigen Luftverkehrsentwicklung von und nach Deutschland werden die
Regressionsfunktionen gemäß Kap. 2.1 angewendet, um gestützt auf die in Kap. 2.2 dargestell-
ten regionalspezifisch differenzierten Prognosen der weltweiten Wirtschaftsentwicklung und
weiterer Prognoseprämissen die künftigen Verkehrsaufkommen für das Prognosejahr 2032 ab-
zuleiten.
Dabei wird für die Cargo-Prognose in einem ersten Schritt die zu erwartende Außenhandelsent-
wicklung jedes Landes mit Hilfe der regionsspezifischen Regressionsfunktionen gemäß Tab. 2-6
und Tab. 2-7 ermittelt, um in einem zweiten Schritt von der Außenhandelsentwicklung auf die
Cargo-Entwicklung zwischen Deutschland und allen Luftverkehrsrelevanten Ländern weltweit zu
schließen.

image
image
24
Zur Ableitung der Luftverkehrsentwicklung von und nach Deutschland wird das Luftverkehrsauf-
kommen je Länderrelation im Basisjahr mit den sich über die jeweiligen Regressionszusammen-
hänge (siehe oben Tab. 2-4 und Tab. 2-5) ergebenden Zuwachsfaktoren multipliziert. Das so
ermittelte Luftfrachtaufkommen von und nach Deutschland ist in Tab. 2-12 nach Grobregionen
zusammengefasst dargestellt.
2014
4 445
2032
8 609
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Australien/ Ozeanien
Fernost
Nahost
Südafrika
Zentralafrika
Nordafrika
Südamerika
Mittelamerika
Nordamerika
Osteuropa
Südosteuropa
Südeuropa
Westeuropa
Nordeuropa
Deutschland
Ein- und Ausladungen
an deutschen Flughäfen
[in Tsd. t]
nach Regionen:
Abb. 2-6:
Prognostizierte Cargo-Verkehrsentwicklung der Ein- und Ausladungen an deut-
schen Flughäfen nach Verkehrsströmen (Marktprognose)

image
image
25
EIN- UND AUSLADUNGEN AN DEUTSCHEN FLUGHÄFEN
Region
Analyse
[Tsd. t/Jahr]
WT % p.a.
Prognose
WT % p.a.
aus
1995
2014
1995-2014
2032
2014-2032
Gesamt
2 188
4 445
3.80
8 609
3.74
davon innerdeutsch
461
222
-3.78
222
0.00
davon Europa
501
1 280
5.06
2 213
3.09
davon Außereuropa
1 226
2 944
4.72
6 175
4.20
Deutschland
461
222
-3.78
222
0.00
Nordeuropa
61
114
3.39
191
2.89
Westeuropa
236
521
4.26
831
2.63
Südeuropa
90
255
5.64
431
2.97
Südosteuropa
60
135
4.40
251
3.50
Osteuropa
55
255
8.44
509
3.92
Nordamerika
472
773
2.63
1 280
2.84
Mittelamerika
13
54
7.61
129
4.92
Südamerika
55
100
3.20
200
3.95
Nordafrika
19
30
2.47
59
3.76
Zentralafrika
33
34
0.22
51
2.32
Südafrika
36
45
1.15
151
6.93
Nahost
160
559
6.80
1 265
4.64
Fernost
425
1 347
6.25
3 039
4.62
Australien/ Ozeanien
12
0
-16.60
1
2.25
Tab. 2-12:
Prognostiziertes Frachtverkehrsaufkommen: Summe Ein- und Ausladungen in
Deutschland je Verkehrsregion zusammengefasst (Marktprognose)
Demnach steigt das an den deutschen Flughäfen umgeschlagene Cargo-Aufkommen bis 2032
um 3,7 % p.a.
Der KEP-Verkehr wächst dabei deutlich überdurchschnittlich, was auch der Beobachtung in der
Vergangenheit entspricht (siehe Abb. 2-7).

image
image
26
Abb. 2-7:
Wachstum des Express-Luftfrachtverkehrs (≈ KEP-Verkehr) gegenüber dem sons-
tigen Luftfrachtverkehr (Quelle: Boeing World Air Cargo Forecast 2018 – 2037)
Wir gehen demnach bis 2032 von einem
Wachstum des KEP-Verkehrs
von 4,9 % p.a. aus.
Dies liegt im Rahmen der Prognosen des Branchenverbandes BIEK
10
und steht in Einklang mit
den Erwartungen der großen Flugzeughersteller (Airbus Current Market Outlook 2018, Boeing
World Air Cargo Forecast 2018 – 2032), die jeweils nicht nur ein starkes Cargo-Wachstum ins-
gesamt, sondern ein weiterhin deutlich überproportionales Wachstum des KEP-Marktes erwar-
ten (siehe Tab. 2-13).
Cargo gesamt
davon KEP
Airbus (2018 – 2038)
1)
3,6 % p.a.
4,7 % p.a.
Boeing (2018 – 2038)
2)
4,2 % p.a.
„deutlich höher“
BIEK (10 Jahre)
3)
-
> 5 % p.a.
vorliegende Prognose (2017 – 2032)
3,7 % p.a.
4,9 % p.a.
(1)
Airbus Global Market Outlook 2018
(2) Boeing World Air Cargo Forecast 2018
(3)
BIEK KEP-Studie 2018
Tab. 2-13:
Vergleich der vorliegenden Prognose mit ausgewählten Luftfrachtprognosen
10
Bundesverband Paket und Express Logistik

image
27
3
STANDORTBEZOGENE LUFTFRACHTPROGNOSE FÜR LEIPZIG/HALLE
3.1
Methode
Welcher Anteil des in Kapitel 2 ermittelten Cargo-Verkehrs auf den Flughafen Leipzig/Halle und
die anderen Flughäfen des Untersuchungsgebietes entfällt, wird durch Verkehrsumlegungen
auch für den Cargo-Verkehr mittels eines
Flughafenwahlmodells
errechnet.
Als Voraussetzung dafür wurde für das Basisjahr 2017 und das Prognosejahr 2032 jeweils ein
Netzmodell
codiert:
• Dieses enthält alle relevanten Frachtflugverbindungen einschließlich des Trucking-Netzwerks
(Road Feeder Service = RFS). Hierbei werden primär die Segmente konventionelle Fracht
(meist Frachtlinienfluggesellschaften) und Express-Angebote der Integratoren unterschieden.
Innerhalb dieser Segmente wird weiter nach Airline-Cluster differenziert, die entsprechend
der Umladekonnektivitäten der einzelnen Airline-Netzwerke gruppiert wurden.
• Zur Berücksichtigung verfügbarer Beifrachtkapazitäten wurden zusätzlich alle derzeitig ver-
kehrenden Linien- und Charterflüge im Passagierverkehr, differenziert nach Fluggesellschaf-
ten und vom Flugzeugtyp abhängige Beiladekapazitäten, gemäß OAG World Airways Gui-
de
11
, der in elektronischer Form vorliegt, übernommen und aufbereitet.
• Diese Erfassung gilt sowohl für alle europäischen, als auch für die außereuropäischen Flug-
häfen, um dort Anschlussverbindungen für konkurrierende Umschlagplätze für Luftfracht und
nicht direkt bediente Ziele herzustellen.
• Das Netzmodell für das Prognosejahr 2032 wurde abgeleitet aus dem jetzigen Flugplan mit
Erweiterungen von Frequenzen und Strecken anhand von Planungen der Airlines (z.B. Flot-
tenentwicklung) sowie der erwarteten relationsspezifischen Marktentwicklung gemäß Kap. 2.
• Für den Cargo-Verkehr ist die zusätzliche Verknüpfung des Flug-Netzmodells mit einem
Straßennetz zur Ermittlung der landseitigen Anbindungsqualität der Flughäfen relevant. Auch
diese Netze wurden detailliert implementiert und sind nicht statisch, sondern berücksichtigen
im Prognosehorizont die jeweiligen geplanten Ausbaumaßnahmen gemäß Bundesverkehrs-
wegeplanung.
Durch Verknüpfung mit dem entsprechenden Netzmodell Straße (Schiene spielt als Zubringer
für Luftfracht keine relevante Rolle) lassen sich für jede Quelle-Ziel-Relation die Transportalter-
nativen als
Wegeketten
Herkunft - Weg zum Flughafen - Startflughafen - ggf. Umladeflughafen -
Endzielflughafen - Weg zum Ziel - Transportziel
ermitteln. Damit lassen sich für jede Quelle-Ziel-
11
Official Air Guide, weltweiter Flugplan

image
28
Relation die jeweiligen Transportalternativen einschließlich Vor- und Nachlauf darstellen und
vergleichen. Eine Prinzipskizze hierzu findet sich in Abb. 3-1.
Split
(Ausladungs-)
Flughafenwahl
Split
(Einladungs-)
Flughafenwahl
Angebotseigenschaften je Route zwischen Quelle und Ziel
Quelle
Split
Flugstrecke
Strecke ab
Strecke mn
Ziel
Einladungs-
flughafen a
Ausladungs-
flughafen b
Einladungs-
flughafen m
Ausladungs-
flughafen n
Strecke an
Strecke mb
Abb. 3-1:
Im Modell abgebildete Wegeketten: prinzipielles Beispiel für den Cargo-Verkehr -
Flughafenwahl in Abhängigkeit vom Vor- und Nachlauf, Quelle: eigene Darstellung
Für jede Quelle-Ziel-Relation der im Routenwahlmodell gefundenen Transportalternativen wer-
den die folgenden
Angebotseigenschaften
bestimmt: die Transportzeit einschließlich Vor- und
Nachlauf, Transportkosten einschließlich Vor- und Nachlauf, Bedienungshäufigkeit, die notwen-
digen Umladevorgänge und die Konnektivität.
12
Nach diesen Angebotseigenschaften werden
nun die Transportalternativen gewichtet. Die Gewichtung erfolgt für die Frachtarten Express
(KEP) und konventionelle Cargo unterschiedlich. So ist die Bewertung der Transportzeit bei
Expressfracht (KEP) höher als bei der konventionellen Fracht. Transportkosten sind dagegen
bei der konventionellen Fracht für die Wahl der Transportalternativen von deutlich größerer Be-
deutung als bei der Expressfracht. Die Gewichtung der Transportalternativen je Quelle-Ziel-
Relation und Frachtart ist dann der Schlüssel für die Aufteilung der Tonnagen auf die Routen
(einschließlich möglicher Routen, die als Trucking im Landverkehr stattfinden) und damit auf die
Flughäfen: Die Transporte je Relation und Frachtart werden multipliziert mit dem Anteil der je-
weiligen Route. Summiert man nun diejenigen Quelle-Ziel-Ströme je Route für diejenigen Rou-
12
bei Expressfluggesellschaften höher wegen durchgängig optimierter Logistikketten

image
29
ten auf, in denen der Flughafen Leipzig/Halle einen Zwischenpunkt darstellt, ergibt sich das Auf-
kommen für diesen Flughafen.
Bei diesem Verfahren sind die in der Praxis geltenden Besonderheiten der Luftverkehrsangebo-
te berücksichtigt. So sind bei den von den Integratoren auf die Beförderung von Expressfracht
(KEP) ausgerichteten Angeboten die im Vergleich zur konventionellen Fracht höheren Flugprei-
se im Netzmodell umgesetzt. Es ist jeweils berücksichtigt, dass Umladeverbindungen preisgüns-
tiger sind als die Summe der Preise der Teilstrecken. Ebenfalls modelliert ist der Grad der
Durchlässigkeit der Transportnetze verschiedener Integratoren und konventioneller Frachtflugli-
nien sowie der Beifrachtladekapazitäten auf Passagierflügen.
Das Modell ist kalibriert an der Relationsstatistik des Statistischen Bundesamtes sowie den ent-
sprechenden ausländischen Quellen. Dabei wird das Umlegungsergebnis je Strecke verglichen
mit dem entsprechenden Zählwert. Abweichungen werden korrigiert, bis eine weitgehende
Übereinstimmung zwischen Sollwert und Istwert eingestellt ist.
Das somit verfügbare Verkehrsmodell wird zur Ermittlung des künftigen Cargo-Verkehrs in den
Ablauf der Prognose integriert, der als Gesamtüberblick in Abb. 3-2 dargestellt ist.
Zunächst werden die heutigen flughafenunabhängigen Transportströme analysiert und mit Hilfe
des Nachfragemodells anhand der Prognoseannahmen ("Prognosetreiber Nachfrage", vgl. Kapi-
tel 2) auf das Prognosejahr hochgerechnet (links in Abb. 3-2). Dieser Prognosezwischenschritt
spiegelt die Marktentwicklung wider. Durch eine Verkehrsumlegung lässt sich dann bestimmen,
wie sich das Verkehrsaufkommen (Cargo) verändern würde, wenn zwar der Markt in den einzel-
nen Regionen, Zielgebieten und Verkehrssegmenten wächst, sich aber keine Änderungen bei
den Verkehrsangeboten in Leipzig/Halle und an allen anderen Standorten ergäben.

image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
30
Verkehrsströme heute
Verkehrsströme künftig
Luftverkehr heute
Entwicklungstreiber
Prognose
Luftverkehrs
nachfrage
/-potenzial
Verkehrsangebote
Verkehrsströme/-aufkommen
Verkehrsnetze heute
Verkehrsnetze künftig
Aufkommen heute
Aufkommen künftig
Nachfragetreiber
• ökonomische
Entwicklung
• Verkehrsangebote
• KEP vs. konv. Cargo
Luftverkehrsprognose
DHL am Standort Leipzig
unter Berücksichtigung von
Wechselwirkungen mit
anderen Flughafenstandorten
bzw. KEP-Dienstleistern
Angebotstreiber
• Nachfrage
• Integrator-Netze
(Luft/Land)
Abb. 3-2:
Struktur des Prognoseverfahrens (Quelle: Intraplan Consult GmbH)
Die Wirkungen der Angebotsveränderungen aufgrund
veränderter Kapazitäten an konkurrierenden Standorten,
veränderter Luftfrachtströme (z.B. neuer Hub in Istanbul),
veränderter Netze und Allianzen (z.B. Zusammenschluss FedEx/TNT),
veränderter Flottenstrukturen (z.B. Ausmusterung von Flugzeugtypen, Einflottung neuer
Flugzeugmuster, veränderte Frachtkapazitäten je Flug)
Verschiebungen beim landseitigen Zugang
sind im mittleren Teil von Abb. 3-2 skizziert.
Letztlich setzt sich das künftige Cargo-Verkehrsaufkommen der Flughäfen aus den zwei "Säu-
len"
Marktentwicklung und
Angebotsentwicklung/Marktabschöpfung
zusammen.
Der resultierende Arbeitsablauf zur Prognose der Ein- und Ausladungen am Flughafen
Leipzig/Halle sowie der Cargo-Flugbewegungen lässt sich somit wie folgt zusammenfassen:

image
31
(1)
Die in der Nachfrageprognose prognostizierten Verkehrszuwächse liegen als feinräumige
Quelle-Ziel-Matrix
für den Status Quo, hier 2017, mit Faktoren je Einzelrelation vor. Da-
bei sind auch regional unterschiedliche Verkehrsstrukturen je Region bzw. Quell-
Zielstruktur berücksichtigt.
(2)
Das Prognoseaufkommen wird nun auf das Netzmodell für den Status Quo (hier 2017)
umgelegt. Es wird hier zunächst also so getan, als blieben die Verkehrsangebote im Luft-
und Landverkehr gegenüber heute unverändert (Referenzsituation).
(3)
In das Netzmodell für 2017 werden
schrittweise
nun die
Angebotsveränderungen
ein-
gebaut, und zwar durch entsprechende Veränderungen bei der Angebotsdichte – auch in
Abhängigkeit der für die Zukunft erwarteten Flottenpolitik der beteiligten Airlines (neue
Strecken und zusätzliche Frequenzen je Airline und Flughafen, dadurch Veränderung bei
der Konnektivität, z.B. zusätzliche Flüge der Integratoren).
(4)
Nach jedem Schritt wird eine
Umlegung
durchgeführt und das dadurch
veränderte Auf-
kommen gegenüber der Referenzsituation
(siehe oben (1)) ausgewertet.
(5)
Die durchgeführten
Umlegungsschritte
sind dabei folgende
a) Erschließungseffekte Straße durch mögliche Veränderung der Erreichbarkeit von
Leipzig/Halle
b) Angebotseffekt Leipzig/Halle durch Verbesserung des dortigen Flugangebotes ein-
schließlich Umladeverkehr mit verbesserter Konnektivität
c) Abzugseffekte anderer Flughäfen, insbesondere der KEP-Hubs (z.B. Köln/Bonn, Lüt-
tich)
Auf diese Weise lässt sich schrittweise ermitteln, wie sich die Marktsituation von Leipzig/Halle
infolge der genannten Faktoren verändern wird, ob Leipzig/Halle insgesamt also über oder unter
dem Markt wächst und welche Auslastungen und Flugfrequenzen bei den zukünftig im Europa-
und Interkontinentalverkehr je Airline eingesetzten Flugzeugmustern ab Leipzig/Halle zu erwar-
ten sind.
Einen Überblick über das genannte Verkehrsmodell gibt Abb. 3-3.

image
image
image
32
Nachfrage-
daten
(Quelle-Ziel-
Matrix)
Angebots-
daten
Nachfrage-
modell
(Kap. 2)
Routen-
wahlmodell
(Kap. 3)
Beispiel: DHL 2017
Air Cargo und
Räumlicher Feinheitsgrad der Quelle-Ziel Matrix
KEP-Statistiken
differenziert
nach regional-
spezifischen
(Luft-)Frachtaufkommen
Modellierte
Nachfrageverteilung
abgeglichen mit
Relationsstatistiken
OAG-Weltflugplan
(konv. Cargo, Beifracht)
Straßennetze
Integrator-Flugnetze
(incl. Trucking)
(sozio-)
ökonomische Daten
Tatsächliche Aufteilung
der Verkehrsströme
Abb. 3-3:
Überblick über das Verkehrsmodell zur Prognose der Luftfracht
3.2
Prognoseannahmen
Die Hauptprämissen für diese Arbeitsschritte sind:
Das
Geschäftsmodell des KEP-Verkehrs
unter den in Kapitel 1.2 beschriebenen Maßga-
ben und einschließlich eines nächtlichen Hauptdrehkreuzes besteht weiterhin fort. Es ist aus
heutiger Sicht für dieses Verkehrssegment
alternativlos
.
Der
Flughafen Leipzig/Halle
bleibt der
Hauptstandort der DHL
und das
Hauptdrehkreuz
in Europa
. Auch diese Maßgabe ist aus heutiger Sicht unstrittig, weil keine Standortverlage-
rung beabsichtigt oder absehbar ist. Ergänzt wird das Hauptdrehkreuz wie schon heute durch
regionale Drehkreuze und durch nicht in den Hub eingebundene Direktverbindungen auf auf-
kommensstarken Relationen. Das grundsätzliche System ändert sich aber nicht. Das Um-
schlagszentrum Leipzig bedient auch landseitig weiterhin das gleiche Einzugsgebiet.
Abgesehen von regionalen und sekundären Drehkreuzen sind auch die Strukturen und die
Standorte der anderen
hauptsächlichen
KEP-Luftfracht-Dienstleister unverändert
: UPS
(Hauptdrehkreuz Köln-Bonn), FEDEX-TNT (Drehkreuze Paris CDG und Lüttich)

image
33
Neue Anbieter
, auch der Aufbau eigener Logistik-Strukturen bei den E-Commerce-Händlern
(z.B. Amazon), nutzen im Wesentlichen
dieselbe Infrastruktur
und bauen die gleichen
Strukturen auf wie die spezialisierten KEP-Dienstleister wie z.B. DHL.
Die KEP-Dienstleister
FedEx und TNT Express
integrieren zunehmend ihre Dienstleistun-
gen und Logistikketten mit Auswirkungen auch auf den Flugbetrieb.
Die Dienstleister
UPS und FedEx
, die in der Vergangenheit in Europa weniger expansiv
agierten als die DHL, gleichen ihre Angebotsentwicklung an die Marktentwicklung an.
Im 4-Stunden-Radius rund um die KEP-Drehkreuze werden
Lkw statt Kurzstrecken-
Zubringerflüge
eingesetzt.
Die
Verkehrsnetze der KEP und der konventionellen Fracht
sind weitgehend getrennt.
Weiterhin stehen Kapazitätsüberhänge der Integratoren auch für konventionelle Fracht zur
Verfügung und umgekehrt werden Beifracht-Kapazitäten in Passagierflugzeugen für KEP-
Transporte auch von den kleineren KEP-Anbietern (z.B. GLS, Hermes) genutzt.
Bei der konventionellen Fracht ist unterstellt, dass sich um die Passagier-Allianzen (z.B. Star
Alliance) auch
Fracht-Allianzen
bilden bzw. konsolidieren. Dabei erfolgt auch ein Ausbau
der
Kooperation zwischen DHL und Lufthansa Cargo
über die Airline Aerologic, wobei der
konventionelle Luftfrachtverkehr weitgehend über Frankfurt Main erfolgt.
Spezialfracht-Fluggesellschaften
wie Volga-Dnjepr sind auch weiterhin am Standort
Leipzig/Halle aktiv.
Was die relevanten
konkurrierenden Frachtflughäfen
betrifft, sind die wesentlichen Annahmen
in Tab. 3-1 zusammengestellt, die bei den Prognose-Luftverkehrsnetzen berücksichtigt wurden.

image
34
Flughafen
Annahmen
Köln/Bonn CGN
(KEP-Drehkreuz)
nachfragegerechte Erweiterung der Umschlagkapazitäten
angestrebt, Planfeststellungsverfahren zur Erweiterung der
Vorfeldflächen vor dem Abschluss, weitgehend engpass-
frei, kein Nachtflugverbot
Lüttich LGG
:
(KEP-Drehkreuz)
Pläne für Erweiterung der Frachtkapazitäten (TNT/FedEx),
keine Nachtflugbeschränkungen
Paris Charles de Gaulle CDG
:
Funktion als KEP-Drehkeuz und Drehkreuz für konv.
Fracht)
konv. Fracht und KEP (FedEx) bleiben im Wesentlichen
erhalten, Expansion von Nachtflügen eingeschränkt
Luxemburg LUX
:
Durch die flexiblen Nachtflugreglungen kann Cargolux mit
dem Markt mitwachsen; zusätzliches Drehkreuz z.B. für
KEP aber nicht möglich
Berlin BER
:
zunehmendes Beifrachtpotenzial durch erwartete Zunah-
men im Passagier-Interkont-Angebot, Nachtflugverbot in
der Kernnacht
Frankfurt Main FRA
:
weiterhin zentrales Drehkreuz für konventionelle Cargo,
Nachtflugverbot 23-05
Frankfurt-Hahn HHN
:
konventionelle Fracht, vor allem Frachtcharter, keine
Nachtflugbeschränkungen
Brüssel BRU
:
Pläne für Erweiterung der Frachtkapazitäten, Bewegungs-
kontingent nachts schränkt Entwicklungsmöglichkeiten ein
Amsterdam AMS
:
Frachtkapazitäten engpassfrei, Bewegungskontingent
nachts, schließt KEP-Drehkreuz aus, schränkt aber kon-
ventionelle Cargo wenig ein
Prag PRG
:
Parallelpiste geplant, grundsätzlich als Cargo-Standort
geeignet
Wien VIE
:
Nachtflugkontingent; für konventionelle Fracht ausrei-
chend, Parallelpiste bis 2030
München MUC
:
Nachtflugverbot (Kernnacht), 3. Start-/Landebahn wird erst
langfristig (nach 2032) umgesetzt
Hannover HAJ
:
potenziell für Cargo geeignet, da 24h-Betrieb und Parallel-
piste mit einer Kapazität von bis zu 80 Bew/h, aber nur
ergänzend für Luftfracht genutzt
Tab. 3-1:
Annahmen zur Entwicklung der anderen relevanten Flughafenstandorte

image
image
35
3.3
Prognoseergebnisse
Gegenüber 2018 wird für 2032 ein Anstieg des KEP-Verkehrs in Leipzig/Halle von fast 1,2 Mio. t
auf knapp 2,5 Mio. t prognostiziert (siehe Abb. 3-4).
2018
1 161
2032
2 453
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Aus- und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
+111%
(+5.5%p.a.)
Abb. 3-4:
Zu erwartende Entwicklung des Frachtumschlags von DHL am Standort
Leipzig/Halle auf Grundlage der erwarteten Entwicklungen im europäischen und
globalen KEP-Markt (
engpassfreie
Prognose)
13 14
Die DHL kann weiterhin Marktanteile hinzugewinnen, was mit der starken Präsenz im wachsen-
den Markt Europa – Asien und mit der starken geographisch günstigen Lage zum überproportio-
nal wachsenden Verkehr mit Ostmitteleuropa/Osteuropa zusammenhängt. Überproportional
wächst das Langstreckenaufkommen. Es vergrößert seinen Anteil von 37 % in 2018 auf 42 % im
Jahr 2032.
Es handelt sich dabei um eine Nachfrageprognose. Dabei sind erstens keine Änderungen bei
den grundsätzlichen Logistik-Strukturen und zweitens
keine Engpässe in Leipzig/Halle
bezüg-
lich der abzufertigenden Verkehre
unterstellt
.
13
KEP-Verkehr sowie in für den KEP-Verkehr vorgesehenen Flügen beförderte sonstige Fracht
14
Hinzu kommen 2018 noch knapp 50 Tsd. Tonnen sonstige Fracht. Dieser Verkehr steigt auf 84 Tsd. Tonnen an

image
36
Gegenüber dem Marktwachstum im Luftfrachtverkehr von 3,7 % p.a., darunter ein Wachstum im
KEP-Verkehr von 4,9 % p.a., wird für Leipzig/Halle ein
überproportionales Wachstum
von 5,5
% p.a. bis 2032 erwartet (siehe Tab. 3-2).
Mittlere jährliche Zuwachsraten Gesamtmarkt 2018 bis 2032:
Cargo Deutschland/Europa
3,7 % p.a.
davon KEP-Verkehr
4,9 % p.a.
Davon entfallen auf
KEP in Leipzig/Halle:
5,5 % p.a.
Tab. 3-2:
Überblick für die Nachfrageprognose
In der Vergangenheit, hier zwischen 2010 und 2018, lag das Wachstum des KEP-Verkehrs in
Leipzig/Halle bei 8,4 %, also über der hier prognostizierten Zuwachsrate (siehe auch Abb. 3-5).
2017
40%
60%
80%
100%
120%
140%
160%
2005
2010
2015
2020
2025
DHL
BIEK
Sendungsvolumen
gesamt
BIEK
Sendungsvolumen
international
Anzahlder jährlichen
(KEP-)Sendungen
Historisch:
DHL überproportionales
Wachstum ggü. KEP-
Entw icklung nach BIEK
Prognose:
Es ist zu erwarten, dass sich
DHL am Standort LEJ
w eiterhin überproportional
ggü. KEP gesamt entw ickelt
(vgl. KEP-international
Erw artung nach BIEK)
[Index auf Basis 2017]
2017
-5%
0%
5%
10%
2005
2010
2015
2020
2025
[jährliche Zuw achsraten]
Abb. 3-5:
Entwicklungserwartung des KEP-Verkehrs gemäß dem Branchenverband BIEK
verglichen mit der tatsächlichen Entwicklung der Sendungszahlen von DHL am
Standort LEJ

image
37
4
AUSWIRKUNGEN DER VORFELDERWEITERUNG AUF VERKEHRSNACHFRAGE
UND FLUGBEWEGUNGEN
4.1
Allgemeine Vorgehensweise
Die in Kapitel 3 erfolgte Nachfrageermittlung berücksichtigt keine Kapazitätsrestriktionen. Da
künftig solche bezüglich des für den KEP-Verkehr zentrale Vorfeld 4 zu erwarten sind, beantragt
die Flughafen Leipzig/Halle GmbH eine Erweiterung dieses Vorfeldes (Planungsfall). Ohne Er-
weiterung dieses Vorfeldes (Prognosenullfall) bestünden Kapazitätsengpässe, die sich in einer
verschlechterten Betriebsqualität und in einer Abweisung von Verkehren auswirken würde. Im
Planfall würde – bei umgekehrter Betrachtung – durch eine Vorfelderweiterung zusätzlicher Ver-
kehr ermöglicht, der im Planfeststellungsverfahren in seinem Ausmaß und seiner Wirkung dar-
zustellen und zu bewerten ist.
Da zunächst in Kap. 3 von einer Nachfrageprognose ohne Berücksichtigung von Kapazitätseng-
pässen ausgegangen wurde, ist hier „rückwärts“ zu rechnen:
• Ermittlung der Flugbewegungen und, daraus abgeleitet, des Stellplatzbedarfs aus der Nach-
frageprognose
• Dabei Überprüfung, inwieweit hierfür das geplante Vorfeld in seiner ausgebauten Form aus-
reichend ist. Wenn dies der Fall ist, stellt die Nachfrageprognose den Zustand mit Vorfelder-
weiterung dar (= Planungsfall)
• Demgegenüber Ermittlung der ohne Vorfelderweiterung nicht zu befriedigenden Nachfrage (=
Prognosenullfall)
4.2
Methodik
Zunächst wurde ein
Bemessungstag
(bzw. ein entsprechender 24h-Zeitraum) ausgewählt
15
,
und zwar der 5. Juni 12:00 Uhr bis 6. Juni 11:59. Dieser 24h-Zeitraum stellt einen typischen
Betriebstag mit hohem Aufkommen außerhalb der Nachfragespitze vor Weihnachten (15.11. bis
23.12.) dar und eignet sich deshalb für die Dimensionierung der Anlagen. Für diesen Tag wur-
den die zeitlichen Strukturen und der Flugzeug-Abstellbedarf analysiert (siehe Abb. 4-1, oben
Mitte).
15
abgestimmt mit dem Betreiber, der DHL

image
38
Dabei wurden nicht nur die Ankünfte und Abflüge zeitlich analysiert, sondern die Zeit und der
Verbleib der Flugzeuge zwischen Landung und Abflug, das heißt, es wurden die
verketteten
Flüge
betrachtet. Auf diese Weise ließen sich die tatsächlichen
gleichzeitigen Abstellungen
auf den Vorfeldern für das Basisjahr exakt ermitteln. Typisch für den Hub-Flughafen Leipzig/
Halle ist dabei, dass während des nächtlichen Drehkreuzbetriebes, nachdem die meisten Flug-
zeuge bis 0:30 landen, entladen werden, dann nach der Sortierung der Fracht wieder beladen
werden, bevor sie frühmorgens (in der Regel ab 3:30 Uhr) starten können,
viele Flugzeuge
gleichzeitig am Platz
stehen müssen.
Basierend auf der engpassfreien Verkehrsprognose wird unter
Berücksichtigung der Anzahl
der zur Verfügung stehenden
Abstellpositionen
jeweils der Prognosenullfall und Prognosepla-
nungsfall abgeleitet. Zentrales Element ist dabei die modelltechnisch umgesetzte Möglichkeit,
die von DHL netzweit über LEJ gebündelten Frachtströme unter Berücksichtigung der jeweils
ineinandergreifenden Zu- und Abbringerkapazitäten und somit des dafür geeigneten Flottenmix
so zu skalieren
, bis
alle Flugzeuge am Bemessungstag
auf dem Vorfeld 4
positioniert wer-
den können
. Jeweils darüber hinaus gehendes Potential wird über andere KEP-Verbindungen
abgewickelt (Umgehung des Umschlagszentrums Leipzig durch Nutzung anderer Standorte,
andere KEP-Dienstleister gewinnen Marktanteile). Der untersuchte Planungsfall (mit Vorfelder-
weiterung) sollte dabei dem engpassfreien Prognosefall entsprechen, was nachzuweisen ist.
Wohingegen im Prognosenullfall (Marktwachstum bis 2032) voraussichtlich nicht der gesamte
zusätzliche Verkehr positioniert werden kann (Engpassfall). Eine Übersicht über die Methodik in
diesem Prognoseschritt gibt Abb. 4-1.
0
5
10
15
20
25
30
35
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
Code C
Code D
Code E (A330)
Code E (B777)
Prognostizierte
Flugzeugabstellungen
auf dem Vorfeld 4
davon:
2018
1 161
2032
2 453
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
+111%
(+5.5%p.a.)
2018
1 161
2032
2 453
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
+111%
(+5.5%p.a.)
Sortieranlagen
Nicht planfestgestellter Bereich
Sortieranlagen
Engpassfreie Verkehrsprognose
Analyse des
Abstellpositionsbedarfs
Planungsfall/Prognosenullfall
Analyse des Bemessungstages im
Prognosejahr
Skalierung der über LEJ netzweit
gebündelten Frachtströme,
bis alle
Flugzeuge am Bemessungstag auf
dem Vorfeld 4 positioniert werden
können (verbleibendes Potential
wird über andere KEP-
Verbindungen abgewickelt)
Vorfeldkapazitäten
Ohne Erweiterung
Mit Erweiterung
Abb. 4-1:
Übersicht zur verwendeten Methodik bei der Ableitung der am Standort LEJ für
Planungsfall und Prognosenullfall relevanten Verkehrsmengen DHL

image
39
Anhand der Nachfrageprognose gemäß Kapitel 3 (siehe links oben in Abb. 4-1) wird der im
Flugbuch
16
erfasste
Verkehr eines kompletten Betriebsjahres
(hier 2018) mit allen Elementen
(Ankunfts-/Abflugdatum und -zeit, Flugnummer, Destination, Frachtmengen, Flugzeugtyp, Vor-
feldnutzung, usw.)
hochgerechnet
.
Die Hochrechnung erfolgt in
zwei Schritten
:
(1)
Hochrechnung der Flüge (mit allen genannten Elementen) anhand der in Kap. 3 ermittel-
ten standortspezifischen Nachfrageprognose je Segment (hier: Destinationen bzw. Regio-
nen mit den jeweils spezifischen Wachstumsfaktoren aus der Marktprognose). Durch die
unterschiedliche Marktentwicklung je Region/Destination ergeben sich Struktureffekte:
z.B. hat der künftig höhere Anteil am Interkontinentalverkehr die Folge, dass die mittlere
Flugzeuggröße und die mittlere Zuladung zunehmen und die für die Interkontinentalflüge
bevorzugten Abflug- und Ankunftszeiten, usw. besonders stark zunehmen.
(2)
Die hochgerechneten Ergebnisse nach (1) werden in einem zweiten Schritt anhand der
Auslastung und anhand der zur Verfügung stehenden Flotte überprüft und verändert
("Flugzeugtausch"). So macht es in der Regel keinen Sinn, aufgrund von Nachfragestei-
gerungen bestimmte Destinationen öfters anzufliegen als einmal pro Tag bzw. pro Nacht.
Besser ist es diesem Falle, Flugzeuge mit höherer Kapazität zu nutzen, sofern solche zur
Verfügung stehen. Bei Destinationen, die heute nicht täglich geflogen werden oder wo aus
Auslastungsgründen Dreiecksflüge stattfinden, werden die Frequenzen erhöht und Direkt-
flüge eingeführt. Bei diesen modellgestützten Rechnungen wird immer die Regelmäßigkeit
der Flüge berücksichtigt: Es ist wenig sinnvoll, an einzelnen Tagen schlecht ausgelastete
Flugzeuge durch kleinere zu ersetzen, wenn an anderen Tagen größere Kapazitäten er-
forderlich sind. Gerade aus letzteren Gründen ist es sinnvoll, dass die Berechnungen auf
der Basis der Flugbuchdaten
eines Gesamtjahres
erfolgen.
Aus dieser Hochrechnung auf das Gesamtjahr wurde nun der Abstellungsbedarf für den Bemes-
sungstag (bzw. den Bemessungs-24h-Zeitraum) abgeleitet. Da bei der Hochrechnung die Flüge
mit allen relevanten Parametern einschließlich der Ankunfts- und Abflugzeiten erfasst sind,
konnte auch für den Prognosehorizont ermittelt werden, wie
viele Flugzeuge künftig gleichzei-
tig am Platz
stehen müssen.
16
Flugbuch: Erfassung sämtlicher Flugbewegungen mit allen relevanten Einträgen: Abflug-/Ankunftsdaten und -zeit
geplant und tatsächlich, Flugart, Flugzeugkennung, Airline, Herkunft/Ziel des Fluges, Beladung, welches Vorfeld ge-
nutzt, usw.

image
40
Der konkrete
Abstellbedarf
(siehe rechts oben in Abb. 4-1) wurde nun für den Planungsfall (mit
Vorfelderweiterung) und den Prognosenullfall (ohne Erweiterung)
mit den vorhandenen Stell-
plätzen verglichen
(siehe Abb. 4-1 unten Mitte).
Wenn die Flüge nicht auf dem Vorfeld Platz finden und auch kein zwischenzeitlicher Ersatz in
benachbarten Vorfeldern zur Verfügung steht, müssen für diesen Fall die Flugbewegungszahlen
nach unten skaliert werden (siehe Abb. 4-1 unten rechts):
Der abzuweisende Verkehr für den
Bemessungstag
kann gemäß der Methodik auf das
Ge-
samtjahr
bezogen bzw. hochgerechnet werden, weil ja das gesamte auf 2032 hochgerechnete
Flugbuch des Jahres 2018 zur Verfügung stand, so dass die abgewiesenen Flüge als Flugserien
für alle relevanten Verkehrsrage des Jahres „gestrichen“ werden können.
4.3
Für die Bemessung des Verkehrs in beiden Planfällen geltenden Annahmen
Es ist davon auszugehen, dass die DHL wie auch die anderen KEP-Dienstleister
17
ihre
Flotte
auf die Verfügbarkeit geeigneter Modelle (z.B. scheiden künftig die heute viel genutzte B757 und
Airbus A300 aufgrund ihres Alters aus) und auf die notwendigen
Transportkapazitäten
ausrich-
tet (z.B. Boeing 777F für aufkommensstarke Interkontinentalstrecken) (siehe Tab. 4-1).
heute
:
künftig erwartet:
B737
B737, A321
A321 stehen künftig als
moderne Umbaufrachter zur
Verfügung
B757
(zum Prognosehorizont 2032
wegen des dann sehr hohen
Flugzeugalters als nicht mehr
im Einsatz anzunehmen)
(-)
A300
(-)
B767
B767, A330
"Zukunftsflotte" aufzuneh-
mende Transportkapazität
ausgerichtet
B777
B777
B747
B747
Tab. 4-1:
Angenommene Entwicklung der von der DHL genutzten Flugzeugflotte
17
Z.B. setzt UPS auf die B748 als Ersatz für MD11, z.T. B744 und B767

image
41
Am Flughafen Leipzig/Halle bleibt das Verteilzentrum südlich der südlichen Start- und Lande-
bahn der einzige Standort mit dieser Funktion. Die
Flugzeugabstellung
zum Ent- und Beladen
erfordert, wie auch in Kapitel 1.3 beschrieben, die
Nähe zum Verteilzentrum
. Nur nicht in den
Knoten eingebundene Flüge, Flugzeuge mit längerer Bodenzeit (kommt z.T. im Interkontinental-
verkehr vor, auch bei unregelmäßigen, wie Verstärkerflügen) werden ganz oder teilweise (unter
Nutzung zwischenzeitlicher Schleppvorgänge) außerhalb des Vorfeldes 4 abgestellt. Dies gilt
auch für besondere Verkehrsspitzen (z.B. Vorweihnachtsspitze), wo als Überlauf kurzzeitig auch
andere Abstellflächen am Flughafen in Anspruch genommen werden.
Dimensionierungsgrundlage
für die gebäudenahen Vorfelder (Vorfeld 4) ist der
regelmäßige
Verkehr
an den
Sortiertagen 2 – 5 außerhalb der Vorweihnachtszeit
. Dieser Verkehr, der
etwa dem Tag mit dem 30. höchsten Verkehrsaufkommen entspricht, der häufig als Dimensio-
nierungsgrundlage für luft- und landseitige Anlagen Verwendung findet, ist
regelmäßig auf dem
Vorfeld 4 zu positionieren
, um das Geschäftsmodell nicht zu gefährden. Zur Bewältigung dar-
über hinaus gehender Verkehrsspitzen (z.B. Vorweihnachtszeit) sowie unregelmäßiger und nicht
zeitkritischer Verkehre wird (weiterhin) vorwiegend das Vorfeld 2 genutzt. Hier kann die DHL 9
Abstellpositionen der Kategorie Code C und 4 Positionen der Kategorie Code D nutzen.
18
Ein weiteres Verkehrswachstum ist durch Verwendung
größerer Flugzeugmuster
durch
Aus-
lastungssteigerungen
sowie durch
Optimierung von Abstellungen
möglich: Ersteres ist teil-
weise auch wegen der geänderten Verkehrsstrukturen erforderlich (der Interkontinentalverkehr
erfordert andere, größere Flugzeuge als der Kontinentalverkehr); Auslastungssteigerungen sind
nur in begrenztem Umfang möglich, weil tägliche und saisonale Schwankungen im Transport-
aufkommen auftreten. Bei den Abstellungen wurde von einer flexiblen Nutzung der Flächen
(keine festen Parkierungen für Code C-, D-, E-, F-Flugzeuge, sondern multiple Abstellmöglich-
keiten) ausgegangen (siehe Abb. 4-2).
18
Es sind hier (siehe unten Abbildung 4-10) 8 Positionen der Kategorie Code E, eine Position der Kategorie Code D
und 2 der Kategorie Code C vorhanden, die aber nicht alle der DHL zur Verfügung stehen. Bei flexibler Nutzung
können hier die genannten, benötigten 9 Positionen der Kategorie Code C und 4 der Kategorie Code D für DHL
nutzbar gemacht werden.

image
42
Bei der Positionierung der prognostizierten Abstellungen auf dem Vorfeld 4 gelten folgende
Prämissen:
Die vorhandenen bzw. planfestzustellenden
Vorfeldflächen können
im Sinne einer
möglichst effizienten Platzausnutzung
frei zugeteilt werden
(ICAO Airport Reference Code).
Die Abstellpositionen werden in vier Kategorien unterschieden (Code C, Code D, Code
E, Code E+/F)
Die
nutzbare Länge
zur Flugzeugabstellung von
Apron A bis F (Pier Ost/West)
sowie von
Apron G (Pier Ost/West)
ist
identisch
. Folgendes, unten skizziertes Belegungsszenario
entspricht dem Bedarf (siehe Abb. 4-6), wobei eine Abstellposition einer bestimmten
Kategorie stets von einer darunterliegenden Flugzeugkategorie genutzt werden kann.
Code C
(AT72, B737, A321, B757)
Code D
(B757W, TU20, A300, B767)
Code E
(A330
1
)
Code E+/F
(B777, B747)
Nicht planfestgestellter Bereich
Sortieranlagen
Σ 28
Abb. 4-2:
Prämissen zur Positionierung am Vorfeld 4
Um eine Robustheit gegenüber Unregelmäßigkeiten im Flugplan zu gewährleisten, wird für die
Planung der Abstellungen jeweils ein
30-min-Puffer zwischen der Off-Block-Zeit eines Flug-
zeugs und der On-Block-Zeit des darauffolgenden Flugzeugs
vorgesehen (wenn diese auf
der gleichen Abstellposition geplant werden).
Wenn Flugzeuge länger als eine Nacht auf dem Flughafen Leipzig/Halle verbleiben, werden sie
wie heute sowohl im Planungsfall als auch im Prognosenullfall
nur für die Zeit des Be- bzw.
Entladens auf dem Vorfeld 4
abgestellt und ansonsten umgeschleppt.
Flugzeug-Abfertigungen, welche heute zur Gänze außerhalb von Vorfeld 4 stattfinden,
werden auch in den Prognosefällen nicht für das Vorfeld 4 eingeplant.
Der Abstellungsbe-
darfszuwachs, der aus diesen Verkehren resultiert, wird jedoch im Planungsfall auf dem Vorfeld
4 vorgesehen, während er im Prognosenullfall auf dem Vorfeld 2 verbleibt, wo 5 Abstellpositio-
nen mehr genehmigt sind, als tatsächlich bisher realisiert wurde.
4.4
Situation im Basisjahr
Im Basisjahr 2018 war das bestehende Vorfeld 4 am Bemessungstag nahezu voll ausgelastet.
Dies wurde im Rahmen
unserer
Analysen bestätigt (siehe Abb. 4-3). Die Belegung am Bemes-

image
43
sungstag im Jahr 2018 eignet sich folglich, um die Kapazität des bestehenden Vorfeldes 4 abzu-
leiten und das Rechenverfahren zu kalibrieren.
Nicht planfestgestellter Bereich
Sortieranlagen
Die Analyse des Bemessungstages (05.06.2018 12:00 – 06.06.2018 11:59) im
Basisjahr
zeigt, dass
alle Flugzeuge auf dem Vorfeld 4 positioniert
werden können und in der Spitze fünf Standplätze frei
bleiben. Das Umschleppenvon 6 Flugzeugen geschieht zu Gunsten der fünf ungenutzten
Stellplätze.
Zuweisung der
Abstellpositionskategorien in
LEJ Analyse:
Code C
28
Code D
24
Code E
0
Code E+/F
6
Summe
58
Berücksichtigte Schleppvorgänge
Taktischer Natur
(innerhalb des Nachtsprungs)
1
Strategischer Natur
(außerhalb des Nachtsprungs)
5
Code C
(AT72, B737, A321)
C+
(B757)
Code D
(B757W, TU20, A300, B767)
Code E
(A330)
Code E+/F
(B777, B747)
Abb. 4-3:
Analyse der Positionierung der DHL-Flugzeuge auf dem Vorfeld 4 im Basisjahr
2018
4.5
Flugbewegungen und Abstellbedarf im Planungsfall
Aus der Nachfrageprognose (Kap. 3) und der aufbauenden Flugbuchhochrechnung (Kap. 4.2)
ergibt sich für das Gesamtjahr 2032 eine Anzahl von 31.200 abzufertigenden Flugzeugen im
KEP-Verkehr in Leipzig/Halle (siehe Tab. 4-2).
Abzufertigende Flugzeuge in 1000
2018
2032
Kontinentalverkehr
19,0
23,7
Interkontinentalverkehr
3,3
7,5
Summe
22,3
31,2
Tab. 4-2:
Gemäß Nachfrageprognose in Leipzig/Halle im KEP-Verkehr abzufertigende Flug-
zeuge (in 1000)
19
19
Ein abzufertigendes Flugzeug führt zu jeweils einer Landung und einem Start, also zwei Flugbewegungen. Nicht
berücksichtigt sind hier Leer- bzw. Überführungsflüge

image
44
Dies entspricht einer Steigerung von 40 % gegenüber 2018. Dabei entwickelt sich der Interkon-
tinentalverkehr deutlich überproportional (von 3.300 auf 7.500 abgefertigte Flüge). Dies hat ei-
nen überproportionalen Anstieg an großen Flugzeugen zur Folge. Doch auch im Kontinentalver-
kehr werden künftig größere Flugzeuge eingesetzt (siehe Abb. Abb. 4-4).
B747
B777
z.B.
A330
B777
z.B.
B777
B767
A306
z.B.
B767
B757
B737
z.B.
B737
19.0
A321
3.3
23.7
7.5
0
5
10
15
20
25
Kont
IK
Kont
IK
2018
2032
Flugbewegungen
DHL
(alle Vorfelder)
Code C - S 5.2 ( z.B. B737, A321)
Code D - S 5.2 (z.B. B757)
Code D - S 6.1 (z.B. B767, A306)
Code E - S 6.1 (z.B. B777, A330)
Code E - S 7 (z.B. B747)
[in Tsd.]
Flottenzusammensetzung:
(Airport Ref. Code - AzD-Klasse)
• Bis 2032 Ausflottung von
B757 und A306 zu
erwarten.
• Langfristig kommen auch
A321 zur Ergänzung der
Flotte in Frage.
• Zur Bedienung der
besonders stark
wachsenden Interkont-
Märkte ist (auch weiterhin)
vom Einsatz der größten
Flugzeugmuster in der
Flotte auszugehen.
Abb. 4-4:
Abgefertigte Flugzeuge 2032 im KEP-Verkehr in Leipzig/Halle nach Flugzeugkate-
gorien und Kontinental- und Interkontinentalverkehr
Diese Hochrechnung wurde nun für den Bemessungstag ausgewertet. Für diesen Tag ergeben
sich die in Abb. 4-5 gezeigten Flugbewegungen je Luftfahrzeugklasse.
Anzahl abgefertigte Flugzeuge pro Nacht
Bemessungstag 2018
(KW23, Sortierttag 3 Dienstag 12:00 - Mittwoch 11:59)
2018 Flugbuch
2032
ges
Vorf. 4
ges
Vorf. 4
Code E/F
B747
3
2.5
3
3
Code E/F
B777
9
9
29
26
Code E small
A330
1
0
34
31
Code D large
B767
4
4
34
29
Code D middle
A306
22
20
0
0
Code D small
TU20
1
1
0
0
Code D small winglet
B757-W
2
2
0
0
Code C+
B757
30
25
0
0
Code C large
A321
0
0
12
11
Code C
B737
16
14
8
7
Sonst
2
0
4
0
Summe
90
77.5
124
106
• Stark wachsende Interkont-
Märkte erfordern künftig (wie
bereits heute) hohe
Transportkapazitäten
B777
• Altersbedingt bis 2032
ausscheidende A306, aber
auch B757 werden
hauptsächlich durch größere
B767 und A330 ersetzt.
• Teilweise Aufnahme des
Aufkommenswachstums auf
bisher mit B737 bedienten
Strecken auch durch Einsatz
von A321 Umbaufrachtern
denkbar.
Abb. 4-5:
Prognostizierte Flugbewegungen von DHL in Leipzig am Bemessungstag 2032

image
45
Basierend auf den Bewegungen im Basisjahr 2018 wurden infolge der Flottenverschiebungen
für 2032 aus der nachfragebasierten Hochrechnung insgesamt
124 abzufertigende Flugzeuge
ermittelt. Nach der Analyse des konkreten Abstellbedarfs wurde berechnet, dass zusammen
106
Abstellvorgänge auf
den benachbarten
Vorfelder 4 und 5
stattfinden, davon jedoch nur ein
Teil, nämlich maximal 82, gleichzeitig (Abb. 4-6). Bei diesem Spitzenwert entfallen 13 Flugzeuge
auf die ICAO-Kategorie C (Standardflugzeuge wie Boeing 737), 19 auf Code D (kleinere Groß-
raumflugzeuge wie Boeing B767), 32 auf Großraumflugzeuge der Kategorie Code E (z.B. Airbus
A330) und 18 Großraumflugzeuge auf Kategorie E+ (Boeing 777 mit 65 m Spannweite). die
meisten, nämlich 78 Abstellungen, entfallen dabei auf das Vorfeld 4.
0
5
10
15
20
25
30
35
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
Code C
Code D
Code E (A330)
Code E (B777)
Prognostizierte
Flugzeugabstellungen
auf Vorfeld 4 und 5
davon:
Abb. 4-6:
Flugzeugabstellungen am Bemessungstag auf dem Vorfeld 4 & 5 im Planungsfall
im zeitlichen Tagesverlauf und nach Flugzeugkategorien
Im Planungsfall stehen auf Vorfeld 4 zusätzlich zum Bestand von 58,1 ha die
beantragten 39,1
ha
zur Verfügung (siehe Tab. 4-3).
Istzustand
(Bestand)
Planungsfall
(Bestand +
beantragt)
Bestand
58,1 ha
58,1 ha
beantragt
-
39,1 ha
nutzbare Vorfeldfläche
58,1 ha
97,2 ha
Tab. 4-3:
Im Planungsfall für Vorfeld 4 zur Verfügung stehende Vorfeldflächen

image
46
Werden diese Flächen, wie in Abb. 4-5 gezeigt, den betreffenden Flugzeugen bzw. Flugzeugka-
tegorien zugewiesen, lassen sich im Planungsfall aufgrund der Vorfelderweiterung alle 82 Flug-
zeuge unter Berücksichtigung der Flugzeuggrößenstruktur an den Vorfeldern 4 und 5 abstellen
und damit die gesamte Nachfrage gemäß Prognose realisieren (siehe Abb. 4-7 für Vorfeld 4).
Dabei entspricht der prognostizierte zusätzliche Abstellungsbedarf nahezu den Erweiterungsflä-
chen. Berücksichtigt man, dass die im Planungsfall heute stattfindenden und hier hochgerechne-
te Umschleppungen unterbleiben können und ein Teil des DHL-Verkehrs, der auf dem Vorfeld 2
stattfindet, auf das Vorfeld 4 verlagert wird,
ist das Vorfeld 4 im künftigen Zuschnitt richtig
dimensioniert
und die Erweiterungen im betreffenden Umfang begründet.
Nicht planfestgestellter Bereich
Sortieranlagen
Code C
(AT72, B737, A321)
Code D
(TU20, A300, B767)
Code E
(A330)
Code E+/F
(B777, B747)
Zuweisung der
Abstellpositionskategorien in
LEJ 2032:
Code C
13
Code D
19
Code E
28
Code E+/F
18
Summe
78
Σ 28
Abb. 4-7:
Abstellungen auf dem erweiterten Vorfeld 4 im Planungsfall
Hinzu kommen noch 4 Abstellungen auf dem benachbarten Vorfeld 5 und 5 Abstellungen am
Vorfeld 2, so dass im Planungsfall insgesamt 87 Flugzeuge im KEP-Verkehr gleichzeitig abzu-
stellen sind (siehe Tab. 4-4).
Vorfeld 4
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
13 Code C
19 Code D
28 Code E
18 Code E+/F
78 Summe
Vorfeld 5
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
0 Code C
0 Code D
4 Code E
0 Code E+/F
4 Summe
Vorfeld 2
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
3 Code C
0 Code D
2 Code E
0 Code E+/F
5 Summe
Vorfeld 1
Hier sind keine DHL
Abstellungen vorgesehen.
Summe
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
16 Code C
19 Code D
34 Code E
18 Code E+/F
87 Summe
Tab. 4-4:
Abstellungen (KEP-Verkehr) im Planungsfall am Bemessungstag auf
allen
relevan-
ten Vorfeldern des Flughafens Leipzig/Halle

image
47
Die
Anzahl der Flugbewegungen
steigt im Planungsfall gegenüber 2018 von 44.949 um 41 %
auf 63.370 Flugbewegungen (siehe Abb. 4-8), allerdings mit einem deutlich geänderten Flug-
zeugmix (siehe oben Abb. 4-4).
2018
44.9
2032
63.4
0
10
20
30
40
50
60
70
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Flugbewegungen
DHL in LEJ
[in Tsd.]
nach Regionen:
+41%
(+2.5%p.a.)
Erwartete Entwicklung des Flugbewegungsaufkommens von DHL in Leipzig:
2018: 44 949
2032 -Engpassfrei: 63 367 (+41 %)
2032 -Planfall:
63 367 (+41%)
Der Planfallist kein Engpassfall. Es können 100 % des für den engpassfreien Fall
prognostizierten Flugbewegungswachstums realisiert werden.
Mittlere jährliche
Zuwachsraten DHL in LEJ
2017-2032:
Planfall (= engpassfrei)
Gesamt
+2.5 % p.a.
Außereuropa
+6.1 % p.a.
Europa
+1.5 % p.a.
Deutschland
+2.6 % p.a.
Abb. 4-8:
Nachfragebasierte Entwicklungserwartung der Flottenstruktur im Planungsfall
Das Frachtaufkommen (KEP-Verkehr) steigt im Planungsfall von 1.161 Tausend t (2018) auf
2.453 Tsd. t (2032), was mehr als einer Verdoppelung entspricht (siehe Abb. 4-9).
2018
1 161
2032
2 453
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
+111%
(+5.5%p.a.)
Erwartete Entwicklung des Frachtumschlags von DHL in Leipzig:
2018: 1 161 Tsd. t
2032 - Engpassfrei: 2 453 Tsd. t (+111 %)
2032 - Planfall:
2 453 Tsd. t (+111 %)
Der Planfallist ein Engpassfall, in dem Verkehr abgewiesen werden muss. Es können 100 %
des für den engpassfreien Fall prognostizierten Frachtumschlagwachstums realisiert werden.
Mittlere jährliche
Zuwachsraten DHL in LEJ
2017-2032:
Planfall (= Engpassfrei)
Gesamt
+5.5% p.a.
Außereuropa
+6.6 % p.a.
Europa
+4.8 % p.a.
Deutschland
+4.8 % p.a.
Abb. 4-9:
Entwicklung des Frachtumschlags von DHL im Planungsfall

image
48
4.6
Maximal mögliche Abstellungen und Flugbewegungen im Prognosenullfall (ohne
Erweiterung des Vorfeldes 4)
4.6.1
Spezifische Annahmen Prognosenullfall
Aufgrund der Tatsache, dass die geplante Vorfelderweiterung dem prognostizierten Bedarf gut
entspricht (siehe oben Kap. 4.5), war zu erwarten, dass ohne Vorfelderweiterung, also im Prog-
nosenullfall, ein erheblicher Teil des prognostizierten Verkehrs nicht realisiert werden kann.
Es wurde im Prognosenullfall aber nicht von der heutigen Situation bzw. den bestehenden Flä-
chen ausgegangen, sondern es wurde eine
Ausnutzung
noch
vorhandener
, gerade noch ge-
eigneter
Flächenreserven
und die Ausnutzung betrieblicher Möglichkeiten unterstellt.
Was Ersteres betrifft, wurde von ACP (Airport Consulting Partners) ein Flugzeug-
Parkierungsplan erstellt, in dem die vorhandenen, die potenziellen einschließlich der genehmig-
ten, aber noch nicht realisierter Abstellflächen gezeigt sind. Daraus geht für die einzelnen Vor-
felder Folgendes hervor:
(1)
Vorfeld 4 und 5
(nahe den Umschlageinrichtungen und damit für die in den Hub einge-
bundenen Flugzeuge) uneingeschränkt nutzbar
• Am Vorfeld 4 stehen im Prognosejahr über die bereits heute bestehenden Flächen
hinaus keine weiteren für die Abstellung von DHL-Flugzeugen zur Verfügung.
• Am Vorfeld 5 stehen 4 Code E Positionen für DHL-Abstellungen zur Verfügung

image
image
49
Abb. 4-10: Vorfeldpositionen auf Vorfeld 4 und 5 (ohne geplante Erweiterung)

image
50
(2)
Vorfeld 2
(im Südwesten des Flughafens, für den Hub-Verkehr nur bedingt geeignet,
nämlich mit zwischenzeitlichen Umschleppungen von nicht zeitkritischen Flügen von und
zu Vorfeld 4 oder mit längeren Bodentransporten der Fracht von und zu den Um-
schlageinrichtungen mit Trolleys)
• Neben DHL nutzten auch noch weitere Betreiber das Vorfeld 2
• Die
bestehenden
Vorfeldpositionen werden von DHL im gleichen Umfang wie im Ana-
lysejahr genutzt (folglich bleiben Positionen unverplant, welche von anderen Betreibern
genutzt werden können)
• Durch die genehmigte, aber noch nicht realisierte
Erweiterung des Vorfeldes 2
wer-
den neue Positionen geschaffen, welche
exklusiv für DHL
zu Verfügung stehen.
• Auf den
zusätzlichen
Positionen auf dem Vorfeld 2 werden ausschließlich DHL-
Flugzeuge vorgesehen, deren
On-Block Zeit vor 00:30 Uhr
und
deren Off-Block Zeit
nach 03:30
Uhr liegt (außerhalb der Kernzeit). Damit ist genug Zeit vorhanden, die
Ent- und Beladungen der knotengebundenen Flugzeuge an Ort und Stelle durchzufüh-
ren (Transport mit Bodenfahrzeugen); Umschleppungen sind nicht erforderlich.

image
image
51
Abb. 4-11: Vorfeldpositionen auf Vorfeld 2

image
52
(3)
Vorfeld 1
(vor den Passagier-Anlagen, zwischen den beiden Start- und Landebahnen und
damit weit weg vom Umschlagzentrum):
• Auf dem Vorfeld 1 stehen Abstellpositionen zu Verfügung, welche nachts aufgrund ge-
ringer Abstellungen im Passagierverkehr grundsätzlich von DHL genutzt werden kön-
nen.
• Für die Flugzeugpositionierung werden auf dem Vorfeld nur Flugzeuge vorgesehen,
welche
spätestens eine Stunde vor
(23:30 Uhr) der Kernzeit ankommen und
frühes-
tens eine Stunde nach (04:30 Uhr)
der Kernzeit die Parkposition wieder verlassen.
Die ankommenden Flugzeuge werden in der Kernzeit auf Vorfeld 4 entladen und dann
auf Vorfeld 1 geschleppt. Von dort werden sie wieder zum Beladen nach der Kernzeit
zum Vorfeld 4 geschleppt.

image
image
53
Abb. 4-12: Vorfeldpositionen auf Vorfeld 1

image
54
Zusätzlich wurde für die Berechnungen zum Prognosenullfall Folgendes angenommen:
• Die in dem von ACP (Airport Consulting Partners) erstellten Flugzeugpositionierungsplan
(übermittelt am 9.12.2019) eingezeichneten Abstellpositionen
können beliebig in andere
Standplatzkategorien umgewidmet werden
, solang die entsprechenden Flächen hierfür
ausreichend sind.
• Für die Positionen auf dem
Vorfeld 5
wird die
gleiche Nutzbarkeit
angenommen
wie
für das
Vorfeld 4
. Folglich entfallen in der Prognose auch Umschleppungen zwischen den beiden
Vorfeldern.
Umschleppungen
, welche im Analysejahr stattfinden, werden nach Möglichkeit in der Prog-
nose
vermieden
sofern die zusätzlichen Positionen (auf dem Vorfeld 5) dies erlauben.
• Als
Kernzeit
wird die Zeit am Bemessungstag
zwischen 00:30 und 03:30 Uhr
bezeichnet.
(Diese Definition wird benötigt bei der Auswahl des Verkehrs, der auf der Erweiterung des
Vorfelds 2 bzw. auf dem Vorfeld 1 zu positionieren ist.)
4.6.2
Ergebnisse Prognosenullfall
Von den 87 benötigten und im Planungsfall nachfragegerecht realisierbaren gleichzeitigen Flug-
zeugabstellungen in der Bemessungsnacht lassen sich im Prognosenullfall unter den in Kap.
4.6.1 genannten Randbedingungen auf allen geeigneten Vorfelder nur 75 in dem in Abb. 4-13
gezeigten Flugzeugmix realisieren, davon 49 Abstellungen auf Vorfeld 4 und 4 auf Vorfeld 5.
0
5
10
15
20
25
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
Code C
Code D
Code E (A330)
Code E (B777)
Prognostizierte
Flugzeugabstellungen
auf Vorfeld 4 und 5
Prognosenullfall
davon:
Abb. 4-13: Flugzeugabstellungen am Bemessungstag auf dem Vorfeld 4 & 5 im Prognosenull-
fall im zeitlichen Tagesverlauf nach Flugzeugkategorien

image
55
Die 75 Positionen verteilen sich wie folgt auf die Vorfelder:
14 Positionen auf dem Vorfeld 1
8 Positionen auf dem Vorfeld 2
49 Positionen auf dem Vorfeld 4
4 Positionen auf dem Vorfeld 5
Dies geht, differenziert nach Flugzeugkategorien aus der folgenden Tabelle 4-5 hervor.
Vorfeld 4
Realisierbare Abstellungen:
8 Code C
15 Code D
20 Code E
6 Code E+/F
49 Summe
Vorfeld 5
Realisierbare Abstellungen:
0 Code C
0 Code D
4 Code E
0 Code E+/F
4 Summe
Vorfeld 2
Realisierbare Abstellungen:
1 Code C
3 Code D
2 Code E
2 Code E+/F
8 Summe
Vorfeld 1
Realisierbare Abstellungen:
6 Code C
2 Code D
1 Code E
5 Code E+/F
14 Summe
Vorfeld 4
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
13 Code C
19 Code D
28 Code E
18 Code E+/F
78 Summe
Vorfeld 5
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
0 Code C
0 Code D
4 Code E
0 Code E+/F
4 Summe
Vorfeld 2
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
3 Code C
0 Code D
2 Code E
0 Code E+/F
5 Summe
Vorfeld 1
Hier sind keine DHL
Abstellungen vorgesehen.
Summe
Benötigte Abstellpositionen
am Bemessungstag:
16 Code C
19 Code D
34 Code E
18 Code E+/F
87 Summe
Summe
Realisierbare Abstellungen:
15 Code C
20 Code D
27 Code E
13 Code E+/F
75 Summe
Maximal realisierbare Abstellungen
Prognosenullfall
(Randbedingungen Kap. 4.6.1)
Zum Vergleich: Nachfragegerechte Abstellungen gemäß
Planungsfall
(siehe Tab. 4-4)
Tab. 4-5:
Übersicht über die im Planungsfall nachfragegerecht möglichen und im Prognose-
nullfall maximal realisierbaren gleichzeitigen Flugzeugabstellungen
Folglich können die am Bemessungstag erforderlichen Abstellungen nicht alle positioniert wer-
den. Es besteht ein
Nachfrageüberhang von 12 Abstellpositionen,
wobei unter Berücksichti-
gung des Flugzeuggrößenwachstums der Überhang hinsichtlich der benötigten Pierlänge für
Abstellpositionen deutlich größer ist. Dieser Überhang kann am Standort Leipzig/Halle nicht
realisiert werden und muss woanders stattfinden oder entfallen.
Weiter ist zu beachten, dass das Vorfeld 1 ausschließlich für Abstellungen von Flügen außer-
halb des Nachsprungs geeignet ist und hierfür lange und aufwendige Umschleppungen erforder-
lich sind. Dies betrifft 14 Flugzeuge. Dieses Vorfeld wird heute schon in einzelnen Fällen für die

image
56
nicht zeitkritischen Abstellungen von Flugzeugen im KEP-Verkehr genutzt
20
. Am Vorfeld 1 be-
stehen aber in jedem Falle ausreichende Kapazitäten, um die dort vorwiegend abgefertigten
Passagierflugzeuge abzustellen
21
.
Die nicht zu bewältigenden Nachtabstellungen haben erhebliche
Auswirkungen auf das Flug-
bewegungsaufkommen
. Gegenüber dem Planungsfall, wo 31.200 Flugzeuge im KEP-Verkehr
abgefertigt werden können, sind es im Prognosenullfall nur 27.300 Flugzeuge (siehe Tab. 4-6).
abgefertigte Flugzeuge in 1000
2018
2032
Planungsfall
Prognosenullfall
Kontinentalverkehr
19,0
23,7
21,2
Interkontinentalverkehr
3,3
7,5
6,1
Summe
22,3
31,2
27,3
Tab. 4-6:
Im KEP-Verkehr abzufertigende Flugzeuge im Planungsfall und im Prognosenullfall
(in 1000)
Neben dem insgesamt niedrigeren Verkehr im Prognosenullfall gibt es auch Unterschiede bei
der Flugzeugstruktur zwischen Prognosenullfall und Planungsfall. Bei letzterem ist ein größerer
Anteil großer Flugzeuge zu (siehe Abb. 4-14).
20
2018 gingen insgesamt 21 Flugbewegungen des KEP-Verkehrs von diesem Vorfeld aus bzw. dieses Vorfeld wurde
nach der Landung von 16 Flugzeugen aufgesucht. Am Bemessungstag fanden 2018 keine Flugzeugabstellungen im
KEP-Verkehr am Vorfeld 1 statt.
21
Gemäß Abb. 4-12 sind 17 Abstellpositionen vorhanden, davon 1 für Code C, 2 für Code D, 9 für Code E und 5 für
Code F. Benötigt werden 6 für Code C, 2 für Code D, 1 für Code E und 5 für Code E+. Bei variabler Abstellung –
größere Positionen (z.B. für Code E) sind auch für kleinere Flugzeuge (z.B. Code C) nutzbar und bei nebeneinander-
liegenden Positionen können mehr Flugzeuge unter Einhaltung der vorgeschriebenen Mindestabstände abgestellt
werden (z.B. 3 Code C Flugzeuge auf 2 benachbarten Code E Positionen). Insgesamt finden bei der durch den KEP-
Verkehr im Prognosenullfall ermittelten, realisierbaren Nutzung des Vorfeldes 1 noch 10 Passagierflugzeuge der im
Passagierverkehr in Leipzig-Halle fast ausschließlich genutzten Kategorie C Platz. Derzeit werden nur wenige Pas-
sagierflugzeuge (im Mittel 1 bis 2) nachts abgestellt.

image
image
image
image
57
Planungsfall
Prognosenullfall
• Neben einem geringeren
Aufkommen ist im
Prognosenullfall der Anteil
großer Flugzeuge etwas
kleiner als im Planungsfall
(geringere Konnektivität
führt zu geringeren
Frachtmengen auf vielen
Relationen).
B747
B777
z.B.
A330
B777
z.B.
B777
B767
A306
z.B.
B767
B757
B737
z.B.
B737
19.0
A321
3.3
23.7
7.9
0
5
10
15
20
25
Kont
IK
Kont
IK
2018
2032
Abstellungen DHL
(alle Vorfelder)
Code C - S 5.2 ( z.B. B737, A321)
Code D - S 5.2 (z.B. B757)
Code D - S 6.1 (z.B. B767, A306)
Code E - S 6.1 (z.B. B777, A330)
Code E - S 7 (z.B. B747)
[in Tsd.]
Flottenzusammensetzung:
(Airport Ref. Code - AzD-Klasse)
B747
B777
z.B.
A330
B777
z.B.
B777
B767
A306
z.B.
B767
B757
B737
z.B.
B737
A321
19.0
3.3
21.7
6.6
0
5
10
15
20
25
Kont
IK
Kont
IK
2018
2032
Abstellungen DHL
(alle Vorfelder)
Code C - S 5.2 ( z.B. B737, A321)
Code D - S 5.2 (z.B. B757)
Code D - S 6.1 (z.B. B767, A306)
Code E - S 6.1 (z.B. B777, A330)
Code E - S 7 (z.B. B747)
[in Tsd.]
Flottenzusammensetzung:
(Airport Ref. Code - AzD-Klasse)
B747
B777
z.B.
A330
B777
z.B.
B777
B767
A306
z.B.
B767
B757
B737
z.B.
B737
A321
19.0
3.3
20.9
6.1
0
5
10
15
20
25
Kont
IK
Kont
IK
2018
2032
Abstellungen DHL
(alle Vorfelder)
Code C - S 5.2 ( z.B. B737, A321)
Code D - S 5.2 (z.B. B757)
Code D - S 6.1 (z.B. B767, A306)
Code E - S 6.1 (z.B. B777, A330)
Code E - S 7 (z.B. B747)
[in Tsd.]
Flottenzusammensetzung:
(Airport Ref. Code - AzD-Klasse)
B747
B777
z.B.
A330
B777
z.B.
B777
B767
A306
z.B.
B767
B757
B737
z.B.
B737
19,0
A321
3,3
23,7
7,5
0
5
10
15
20
25
Kont
IK
Kont
IK
2018
2032
Flugbewegungen
DHL
(alle Vorfelder)
Code C - S 5.2 ( z.B. B737, A321)
Code D - S 5.2 (z.B. B757)
Code D - S 6.1 (z.B. B767, A306)
Code E - S 6.1 (z.B. B777, A330)
Code E - S 7 (z.B. B747)
[in Tsd.]
Flottenzusammensetzung:
(Airport Ref. Code - AzD-Klasse)
B747
B777
z.B.
A330
B777
z.B.
B777
B767
A306
z.B.
B767
B757
B737
z.B.
B737
A321
19,0
3,3
21,2
6,1
0
5
10
15
20
25
Kont
IK
Kont
IK
2018
2032
Flugbewegungen
DHL
(alle Vorfelder)
Code C - S 5.2 ( z.B. B737, A321)
Code D - S 5.2 (z.B. B757)
Code D - S 6.1 (z.B. B767, A306)
Code E - S 6.1 (z.B. B777, A330)
Code E - S 7 (z.B. B747)
[in Tsd.]
Flottenzusammensetzung:
(Airport Ref. Code - AzD-Klasse)
Abb. 4-14: Flottenstruktur im Prognosenullfall im Vergleich zum Planungsfall und zum Basis-
jahr
Im Prognosenullfall können 80 % des für den Planungsfall berechneten
Frachtumschlags
reali-
siert werden. Aufgrund des ausgeprägten marktgerechten
Flugzeuggrößenwachstums
steigt
die Flugbewegungsanzahl gegenüber 2018 nur um 23 % gegenüber 41 % im Planungsfall (sie-
he Abb. 4-15).
Erwartete Entwicklung des Flugbewegungsaufkommens von DHL in Leipzig:
2018: 44.949
2032 - Engpassfrei: 63.367 (+41 %)
2032 - Prognosenullfall: 55.260 (+23 %)
Mittlere jährliche
Zuwachsraten DHL in LEJ
2018-2032:
Prognosenullfall
(vgl. Planungs fall)
Gesamt
+1.5 % p.a.
(+2.5 % p.a.)
Außereuropa
+4.4 % p.a.
(+6.1 % p.a.)
Europa
+0.7 % p.a.
(+1.5 % p.a.)
ø
Deutschland
+1.5 % p.a.
(+2.6 % p.a.)
2018
44,9
2032
55,3
0
10
20
30
40
50
60
70
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Flugbewegungen
DHL in LEJ
[in Tsd.]
nach Regionen:
+23%
(+1.5%p.a.)
Abb. 4-15: Entwicklung der Flugbewegungen von DHL im Prognosenullfall
Gegenüber heute (2018) kann im Prognosenullfall aufgrund des Einsatzes größerer Flugzeuge
bis 2032 mit einem Wachstum der
Frachtentwicklung
von 69 % gegenüber 2018 gerechnet
werden (durchschnittliches Wachstum von 3,8 % p.a., siehe Abb. 4-16).

image
58
Erwartete Entwicklung des Frachtumschlags von DHL in Leipzig:
2018: 1.161 Tsd. t
2032 - Planungsfall: 2.453 Tsd. t (+ 111 %)
2032 - Prognosenullfall: 1.962 Tsd. t (+ 69 %)
Mittlere jährliche
Zuwachsraten DHL in LEJ
2018-2032:
Prognosenullfallfall
(vgl. Nachfrageprognose)
Gesamt
+3.8 % p.a.
(+5.5 % p.a.)
Außereuropa
+4.7 % p.a.
(+6.6 % p.a.)
Europa
+3.3 % p.a.
(+4.8 % p.a.)
ø
Deutschland
+3.3 % p.a.
(+4.8 % p.a.)
2018
1.161
2032
1.962
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
2010
2015
2020
2025
2030
Außereuropa
Europa
Deutschland
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
Aus-und Einladungen
DHL in LEJ
[in Tsd. t]
nach Regionen:
+69%
(+3.8%p.a.)
Abb. 4-16: Entwicklung des Frachtumschlags von DHL im Prognosenullfall
Durch die dargestellte Methodik lassen sich auch die angenommenen bzw. erforderlichen Flug-
zeug-Umschleppungen für den Bemessungstag quantifizieren. Die folgende Tab. 4-7 zeigt, dass
im Prognosenullfall in der Bemessungsnacht 28 Umschleppungen erfolgen müssen, um die für
diesen Fall prognostizierten Verkehrsmengen bewältigen zu können
22
. Rund 60 % der Um-
schleppungen betreffen Großraumflugzeuge.
Umschleppungen
zwischen
Ist-Situation
Planungsfall
Prognosenullfall
2018
2032
2032
Vorfeld 5 und Vorfeld 4
4
0
0
Vorfeld 2 und Vorfeld 4
2
0
0
Vorfeld 1 und Vorfeld 4
0
0
28
Gesamtzahl
6
0
28
Tab. 4-7:
Flugzeug-Umschleppungen am Bemessungstag
22
Es kann davon ausgegangen werden, dass künftig zwischen den benachbarten Vorfeldern 4 und 5 und auch zwi-
schen den Vorfeldern 2 und 4 keine Flugzeug-Umschleppungen erforderlich sind, weil hier der Frachttransport
von/zum Umschlagzentrum aufgrund der geringen Entfernungen mit Trolleys erfolgen kann. Einzelne Umschleppun-
gen aus betrieblichen Gründen, z.B. Flugzeug-Tausch, Wartungsereignis, Überführungsflug, sind jedoch weiterhin
zu erwarten.

image
59
4.7
Zusammenfassung der verkehrlichen Wirkung der Vorfelderweiterung
Zusammenfassend kann für die Prognose des KEP-Verkehrs festgestellt werden:
• Für den Fall, dass das Vorfeld 4 nicht wie geplant erweitert wird, muss basierend auf der
Prognose für das Jahr 2032 Verkehr abgewiesen werden.
Planungsfall
(mit Erweiterung)
Für den Fall, dass das Vorfeld 4 erweitert wird, kann das gesamte prognostizierte Frach-
tumschlagwachstum realisiert werden.
Prognosenullfall (
ohne Erweiterung)
Ohne Erweiterung kann nur 80 % der prognostizierten Nachfrage realisiert werden. Zu-
sätzlich ist in diesem Fall von betrieblichen Nachteilen auszugehen (zahlreiche, z.T. auf-
wendige Umschleppungen sind erforderlich).
In Tab. 4-8 sind die wichtigsten verkehrlichen Kennziffern zur nachfragegerechten Vorfelderwei-
terung gegenüber dem durch Engpässe geprägten Prognosenullfall zusammenfassend darge-
stellt.
Planungsfall
Prognosenullfall
Differenz
(=Nachfrage)
(ohne Vorfelderwei-
terung)
(ohne Vorfelder-
weiterung abzu-
weisender Ver-
kehr)
gleichzeitige Flugzeugab-
stellungen in der Bemes-
sungsnacht (maximal)
87
75
12
Flugbewegungen
KEP-Verkehr
63.367
55.260
8.107
umgeschlagene Tonnen
KEP-Verkehr (1000)
2.453
1.962
491
Tab. 4-8:
Übersicht über die verkehrlichen Wirkungen der Vorfelderweiterung

image
60
5
NACHFRAGEPROGNOSE FÜR DIE ÜBRIGEN VERKEHRSSEGMENTE
Da für die Fluglärmberechnungen der gesamte Flugverkehr zu betrachten ist, wurde auch für die
übrigen Verkehrssegmente, nämlich Personenverkehr, übriger Luftfrachtverkehr und sonstiger
Flugverkehr eine Prognose für 2032 durchgeführt.
Da diese Segmente durch die Vorfelderweiterung voraussichtlich nicht betroffen sind, weil sie
auf anderen Flächen des Flughafens abgewickelt werden, wird hier keine Differenz zwischen
Planungsfall (mit Vorfelderweiterung) und Prognosenullfall berücksichtigt.
Schwerpunkt bei der Prognose der übrigen Verkehrsarten ist der Passagierverkehr (Kapitel 5.2).
Zum übrigen, nicht für das Vorfeld 4 relevante Luftfrachtaufkommen sowie zur sonstigen Luft-
fahrt werden nur einige sachgerechte Annahmen zur Verkehrsentwicklung getroffen.
5.1
Allgemeine Vorgehensweise
Es wurden zwei hauptsächliche Arbeitsschritte durchgeführt, wie schematisch in Abb. 5-1 ge-
zeigt ist:
(1)
die eigentliche
Nachfrageprognose
(links in der Abb. 5-1)
(2)
die darauf aufbauende
Flugbewegungsprognose
, aus welcher die detaillierte Struktur
nach Verkehrsarten, Flugzeugmustern und Zeitbereichen abgeleitet wurde (rechts in der
Abb. 5-1)
Historische Daten
Flugbücher LEJ
Flugbuch LEJ 2018
- Verkehrsstrukturen
- zeitl. Strukturen
- Flugzeugmix
Fluggastbefragung LEJ 2017
- Q/Z-Märkte
- Reisezwecke
- Airline Cluster
Nachfrageprognose
Flugbewegungsprognose / DES-Input
Marktprognose ITP 2017-2032
- Q/Z-Märkte
- Reisezwecke
- Airline Cluster
Andere Segmente (ohne KEP)
(Cargo – GA)
Hochrechnung
LEJ Paxe 2032
Luftverkehrsprognose
2032 LEJ
Hochrechnung Stufe 1
Nachfrage 2032
Trends / absehbare
Entwicklungen
Airlines/Flotten
Hochrechnung Stufe 2:
Veränderungen Airlines /
Flottenmix
Datenaufbereitung
1.2
1.1
2.1
1.4
1.3
2.5
2.6
2.4
1.5
2.3
2.2
Abb. 5-1:
Grundlegender Untersuchungsansatz andere Verkehrsarten als KEP

image
61
Zu (1)
Luftverkehrsprognose:
Hier wurde die
aktuelle Fluggastbefragung 2017
des Flughafens Leipzig/Halle (Box 1.1 in Abb.
5-1) auf das Prognosejahr 2032 anhand aktualisierter Marktprognosen unseres Hauses
23
, seg-
mentspezifisch nach
Quelle-Zielmärkten (z.B. Nordeuropa, Iberische Halbinsel - die Marktprognosen liegen auf
der Basis differenzierter Regressionsanalysen für ca. 25 Teilmärkte deutschlandweit vor und
werden ständig in unserem Hause fortgeschrieben)
Reisezwecken (Geschäft, Privat)
Airline Cluster (Linie, Low-Cost, Leisure)
hochgerechnet. Dies ist wesentlich abgesicherter, als Zuwachsraten vorhandener Prognosen,
z.B. Airbus, ACI, nur pauschal zu berücksichtigen, weil sich die Segmente unterschiedlich entwi-
ckeln und in Leipzig/Halle anders "besetzt" sind als bei anderen Flughäfen (z.B. überproportio-
naler Touristikverkehr sowie Messeverkehr).
Bei den andern Nachfragesegmenten, Cargo-Verkehr und General Aviation (GA), wurden zu-
züglich von Zeitreihenanalysen die konkreten Planungen von Fluggesellschaften am Flughafen
Leipzig/Halle berücksichtigt (Box 1.4) und damit eine abgestimmte Luftverkehrsprognose er-
zeugt (Box 1.5).
Zu (2)
Flugbewegungsprognosen / DES-Input:
Der zweite Strang des eingesetzten Verfahrens ist wie oben beim KEP-Verkehr (siehe 4) die
Hochrechnung des kompletten Flugbuchs für das Basisjahr 2018
. Die Flugbucheintragun-
gen des Gesamtjahres, also alle Flüge mit Abflug-/Ankunftszeit, Flugzeugtyp, Flugnummer, Her-
kunft/Destination, Anzahl Passagier (Box 2.1) wurden anhand der Prognose (Box 1.5) je Ver-
kehrssegment aus Verkehrsart, Quelle-/ Zielregion und AirlineCluster segmentspezifisch hoch-
gerechnet.
23 z.B.: Intraplan Consult GmbH: Aktualisierung der Datengrundlagen zum landseitigen Verkehr am Standort Flughafen
Frankfurt Main, im Auftrag der Fraport AG, 2018
Intraplan Consult GmbH und ARC: Planfeststellungsverfahren Flughafen Köln/Bonn - Verkehrsprognose für den
Flughafen Köln/Bonn für das Jahr 2030, im Auftrag der Flughafen Köln/Bonn GmbH, 2016
Intraplan Consult GmbH: Luftverkehrsprognose STR 2030--‘35 --’40, im Auftrag der Flughafen Stuttgart GmbH, zur
Zeit in Arbeit
Intraplan Consult GmbH, BVU Beratergruppe Verkehr + Umwelt: Verkehrsverflechtungsprognose 2030 Los 3: Erstel-
lung der Prognose der deutschlandweiten Verkehrsverflechtungen unter Berücksichtigung des Luftverkehrs, im Auf-
trag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur, 2014

image
62
Dies erfolgte in zwei Stufen:
a)
Basishochrechnung
: Marktentwicklung, durch aus der Nachfrageprognose abgeleitete
Zuwachsfaktoren je Segment (Box 2.2)
b)
Änderung des Flugzeugmix aufgrund Flottenentwicklung (abgeleitet aus Trends und Pla-
nungen bei den Airlines – Box 2.4) und Flugbelegungsprüfung (Trends aus historischen
Daten (Box 2.3) durch
Hochrechnung Stufe 2
(Box 2.5).
Aus den hochgerechneten Daten wurden dann die angeforderten Datenaggregate (Starten/
Landen je Flugzeugkategorie, Tag/Abend/Nacht und Flugrouten für die sechs verkehrsreichsten
Monate als Input für die lärmphysikalischen Berechnungen (DES) abgeleitet (Box 2.6).
Die Vorteile dieser Methodik der Flugbuchhochrechnung sind folgende:
Da die zeitliche Hochrechnung des Verkehrs stark abhängig von der Verkehrsart, dem
Marktsegment und dem Airline Cluster ist, können hier
Struktureffekte
berücksichtigt wer-
den: die zeitliche Verteilung über das Jahr kann sich ändern (z.B. geringerer oder stärkerer
Anteil der sechs verkehrsstärksten Monate am Jahresverkehr), der Nachtverkehrsanteil kann
sich ändern, usw.
Dasselbe gilt für den
Flugzeugmix
, der sich nicht einheitlich über alle Märkte und Verkehrs-
arten ändert, sondern sich sehr unterschiedlich entwickeln kann.
5.2
Prognose des Passagierverkehrs in Leipzig/Halle
5.2.1
Historische Entwicklung Passagierverkehr
Im Passagierverkehr in Leipzig/Halle (siehe Abb. 5-2) wurde seit Mitte/Ende der Neunziger Jah-
re nur ein geringes Wachstum realisiert.
Seit 2016
gibt es allerdings ein
signifikantes Wachs-
tum der Passagierzahlen
(2017: +7,8 %; 2018 + 8,7 %).

image
63
2018
2,6
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
1995
2000
2005
2010
2015
Gesamt
(inkl. Sonst u.
Transit, einf.
gez.)
Linie und
Charter
Fluggäste
LEJ
[in Mio.]
Datenquelle:
1995-2018 ADV
Abb. 5-2:
Entwicklung der Passagierzahlen in Leipzig/Halle seit 1995
5.2.2
Marktprognose/Marktmodell Passagierprognose
Methodische Basis für die Prognose des Passagierverkehrs in Leipzig/Halle ist die
Marktprog-
nose
2032. Diese basiert auf einem abgesicherten Verkehrsmodell, das in den jeweiligen Stän-
den für einige wichtige deutsche Flughäfen eingesetzt wurde.
24
Das Prinzip des Modells bzw. der Marktprognose besteht aus fünf methodischen Schritten:
(1)
Analyse der Verkehrsentwicklung 1995 bis 2015 zwischen Deutschland und weltweiten
Quell-/Zielregionen als
abhängige
Variable.
(2)
Analyse der Wirtschaftsentwicklung sowie Preisentwicklung 1995 bis 2015 nach Quell-/
Zielregionen, sowie Berücksichtigung zusätzlicher Treiber für Verkehrsstromverlagerun-
gen als
unabhängige
Variable.
(3)
Aufstellen von linearen
Regressionsfunktionen
je Teilmarkt mit (1) als abhängige und
(2) als unabhängige Variable.
(4)
Annahmen
zur künftigen Wirtschafts- und Preisentwicklung, ersteres differenziert nach
Quell-/Zielgebieten (feinräumig), letzteres pauschal, sowie Einschätzung der künftigen
24
z.B.: Intraplan Consult GmbH: Luftverkehrsprognose für den Flughafen Frankfurt Main, im Auftrag der Fraport AG,
23. Oktober 2014
Intraplan Consult GmbH und ARC: Planfeststellungsverfahren Flughafen Köln/Bonn - Verkehrsprognose für den
Flughafen Köln/Bonn für das Jahr 2030, im Auftrag der Flughafen Köln/Bonn GmbH, 2016
Intraplan Consult GmbH: Verkehrsprognose Flughafen Stuttgart, im Auftrag der Flughafen Stuttgart GmbH, Dezem-
ber 2015; Luftverkehrsprognose Stuttgart 2030--‘35 --’40, im Auftrag der Flughafen Stuttgart GmbH, zur Zeit in Arbeit

image
64
Angebotsentwicklung in Nahost/Türkei, sowie bei der Bahn im innerdeutschen Passagier-
verkehr.
(5)
Berechnung
der Verkehrsaufkommen 2032 durch Anwendung der Regressionsfunktio-
nen aus (3) und Einsetzen der Annahmen aus (4).
Die vom statistischen Bundesamt (StatBA) erfassten Verkehrsströme für Passagiere
25
doku-
mentieren das tatsächlich je Quell- und Zielland beförderte Passagieraufkommen. Hierbei steht
die
Passagierverkehrsentwicklung
je Quelle-Ziel-Relation in direktem Zusammenhang mit der
Wirtschaftsentwicklung
in den jeweiligen Regionen. Zusätzlich spielt die
Ticketpreisentwick-
lung
eine wichtige Rolle, die als regional differenzierte Erlösentwicklungen aller im Verband
Europäischer Fluggesellschaften (Association of European Airlines, AEA) organisierten Luftver-
kehrsgesellschaften vorliegt
26
.
Neben der Ticketpreisentwicklung wurden als weitere relevante Einflussgrößen strukturelle Ver-
änderungsprozesse identifiziert, welche die Verkehrsentwicklung in einzelnen Teilmärkten prä-
gen: Der innerdeutsche Luftverkehr befindet sich unter anderem infolge
gezielter Angebots-
entwicklungen der Bahn
in einer zunehmenden
Konkurrenzsituation mit dem Schienenper-
sonenfernverkehr
. Weiterhin verlagern sich Passagierströme Richtung Asien/Fernost aufgrund
von strategischen Angebotsentwicklungen von Airlines und Hub-Strukturen im
Nahen Osten
und der Türkei
.
Als konsistente Datengrundlage zur Analyse der
weltweiten Wirtschaftsentwicklung
wurden
länderspezifische Werte des Bruttoinlandsproduktes (BIP) der Weltbank und andere Quellen
(siehe oben, Kap. 2 zur Cargo-Marktprognose) verwendet. Sie sind als Kaufkraftparitäten mit
konstanten Wechselkursen auf Basis des US-Dollar als Vergleichswährung angegeben und
somit bezüglich Inflationseffekten und Wechselkursschwankungen bereinigt. Die Daten wurden
anhand der jährlichen Wachstumsraten mit anderen Datenquellen (OECD und Eurostat) abge-
glichen und verifiziert.
Um zusätzlich den
Einfluss der Ticketpreise
auf die Luftverkehrsentwicklung zu erfassen, wur-
de die Entwicklung der durchschnittlichen Erlöse (Yield, YIE) pro verkauften Passagierkilometer
aller im Verband europäischer Fluggesellschaften (Association of European Airlines, AEA) orga-
nisierter Luftverkehrsgesellschaften analysiert. Die Erlöse lagen zum Analysezeitpunkt inflations-
25
Statistisches Bundesamt, Fachserie 8, Reihe 6, jährlich: Ein- und Aussteiger nach Streckenziel/ Streckenherkunft
von / nach Deutschland
26
AEA (Association of European Airlines), Summary of Traffic and Airline Results, S.T.A.R., jährlich, fortgeschrieben
auf Basis der regional differenziert ausgewiesenen Umsatzentwicklung im Geschäftsbericht der Deutschen Lufthan-
sa 2015

image
65
und wechselkursbereinigt (Basis 2011) für die verschiedenen Luftverkehrsmärkte weltweit vor.
Sie wurden auf Basis der regional differenziert ausgewiesenen Umsatzentwicklung im Ge-
schäftsbericht ausgewählter Airlines bis zu dem für die Passagierprognose berücksichtigten
Basisjahr 2017 fortgeschrieben.
Aus Flughafensicht wirken sich zudem Passagierstromverlagerungen sowohl national infolge
von Angeboten des
Schienenpersonenfernverkehrs
als auch international insbesondere infol-
ge von Drehkreuzen im Nahen Osten und in der Türkei spürbar auf die Entwicklung des Passa-
gieraufkommens in Deutschland aus. So zeigt sich im Schienenpersonenfernverkehr (SPFV) ein
wachsendes Angebot, zunehmende Akzeptanz und weiterhin starkes Konkurrenzpotenzial in
Bezug auf den innerdeutschen Flugverkehr. Während das Verkehrsaufkommen zwischen
Deutschland und den Drehkreuzflughäfen Dubai, Abu Dhabi und Doha im
Nahen Osten
in Ver-
bindung mit Umsteigemöglichkeiten Richtung Asien/Fernost seit über zehn Jahren kontinuierlich
starke Zunahmen verzeichnet, zeigt sich an den stark zunehmenden Passagierzahlen von
Deutschland nach Istanbul die offensive Angebotspolitik von
Turkish Airlines
an ihrem Dreh-
kreuzflughafen.
Die Vorgehensweise bei der Datenanalyse ist zusammenfassend in Abb. 5-3 gezeigt.
Um die Korrelation der Passagierverkehrsentwicklung zwischen einer Quell- und einer Zielregion
als abhängiger Variable mit der Wirtschaftsentwicklung in Quell- und Zielregion sowie weiteren
Einflussgrößen (Ticketpreisentwicklung und Treiber für Passagierstromverlagerungen) auf der
jeweiligen Relation als unabhängige Variablen quantitativ zu beschreiben und dabei die Spezifi-
ka der jeweiligen Märkte differenziert zu analysieren, wurden die Regressionsfunktionen nicht
insgesamt, sondern
je Teilmarkt
(Kombination einer Quell- mit einer Zielregion) aufgestellt (sie-
he Tab. 5-1).

image
66
Analyse
1995-2015
Pax-Aufkommen
im Schienen-
fernverkehr
Bruttoinlands-
produkt
Verkehrs-
ströme
weltweit
Daten:
StatBA
Daten: BMVI, ViZ
Daten: Weltbank
Erlöse aus
Ticketverkauf
Daten: AEA
Pax-Aufkommen
ab DE Richtung
BoGu-Hubs
1)
Daten: StatBA
Passagierentwicklung – Rest der Welt
Passagierentwicklung – Asien/Fernost
Passagierentwicklung – innerdeutsch O&D
2)
Flugh.
Passagierentwicklung – innerdeutsch Hub-Flugh.
1) BoGu: Bosporus and Gulf-Airlines – zusammenfassende Abkürzung für die aufstrebenden Fluggesellschaften aus
den geografischen Regionen Bosporus (Turkish Airlines) und dem Golf von Arabien (Emirates, Etihad, Qatar
Airways)
2) O&D Flugh = Quell- und Ziel-Flughafen
Abb. 5-3:
Analyse der Passagierströme im Stützzeitraum seit 1995

image
67
EIN- UND AUSSTEIGER DEUTSCHLAND (1995-2015)
Quell- / Zielregion
Kon-
Analyse-
Airline Yield-Entwicklung
Passagierstrom-
stante Daten
BIP Region 1
x1
BIP Region 2
x2
Passenger Yields - Real
x3
verlagerungen
x4
a1
a2
a3
a4
b
Zeitraum
von-bis
Deutschland Hub
BIP Deutschland BIP Deutschland
YIE Domestic
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.9238 0.9238 0.0000 -0.3968 -0.4760 1995-2015
Deutschland O&D
BIP Deutschland BIP Deutschland
YIE Domestic
SPFV PKM (Subst durch Bahn) 0.4614 0.4614 -0.2441 -0.6084 0.9841 1995-2015
Nordeuropa
BIP Deutschland BIP Nordeuropa
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6285 0.6285 -0.2734 0.0000 0.0000 1995-2015
Irland
BIP Deutschland
BIP Irland
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.8751 0.3664 -0.2871 0.0000 0.0000 1995-2015
Vereinigtes Königreich Großbritannien und
BIP
Nordirland
Deutschland
BIP Vereinigtes Königreich Großbritannien und
YIE Cross-border
Nordirland
Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.5507 0.5507 -0.1235 0.0000 0.0000 1995-2015
BENELUX
BIP Deutschland
BIP BENELUX
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.5578 0.5578 -0.2060 0.0000 0.0000 2002-2015
Frankreich
BIP Deutschland
BIP Frankreich
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6075 0.6075 -0.1547 0.0000 0.0000 1995-2015
Österreich
BIP Deutschland
BIP Österreich
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6735 0.6735 -0.3121 0.0000 0.0000 1995-2015
Schweiz (Confoederatio Helvetica)
BIP Deutschland
BIP Schweiz (Confoederatio Helvetica)
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6979 0.6979 -0.2692 -0.1174 0.0000 1995-2015
Iberische Halbinsel
BIP Deutschland
BIP Iberische Halbinsel
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.3031 0.3031 -0.1448 0.0000 0.4749 1995-2015
Italien (mit Malta)
BIP Deutschland
BIP Italien (mit Malta)
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6606 0.6606 -0.3304 0.0000 0.0000 1995-2015
Südosteuropa
BIP Deutschland
BIP Südosteuropa
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
1.0931 0.0000 -0.1661 0.0000 0.0000 1995-2015
Türkei
BIP Deutschland
BIP Türkei
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.2796 0.2796 0.0000 0.4075 0.0000 1995-2015
Baltikum
BIP Deutschland
BIP Baltikum
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.5893 0.5893 -0.2959 0.0000 0.0000 1995-2015
Russische Föd. (EU)
BIP Deutschland
BIP Russische Föd. (EU)
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6483 0.6483 -0.2385 0.0000 0.0000 1995-2015
restl. GUS-Europa
BIP Deutschland
BIP restl. GUS-Europa
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6355 0.6355 -0.2624 0.0000 0.0000 1995-2015
Polen
BIP Deutschland
BIP Polen
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6448 0.6448 -0.2965 0.0000 0.0000 1995-2015
Tschechische Republik und Slowakei
BIP Deutschland
BIP Tschechische Republik und Slowakei
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
1.2222 1.2222 0.0000 0.0000 -1.2661 1995-2015
Ungarn
BIP Deutschland
BIP Ungarn
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6532 0.6532 -0.2113 0.0000 0.0000 1995-2015
Bulgarien und Rumänien
BIP Deutschland
BIP Bulgarien und Rumänien
YIE Cross-border Europe
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.5774 0.5774 -0.2483 0.0000 0.0000 1995-2015
Nordamerika
BIP Deutschland
BIP Nordamerika
YIE North Atlantic
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.6303 0.6303 -0.2664 0.0000 0.0000 1995-2015
Mittelamerika
BIP Deutschland
BIP Mittelamerika
YIE Mid Atlantic
PAX DE <-> BoGu Hubs
1.2295 1.2295 -0.1839 0.0000 -1.3275 2007-2015
Südamerika
BIP Deutschland
BIP Südamerika
YIE South Atlantic
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.7893 0.7893 0.0000 0.0000 -0.5969 1995-2015
Nordafrika
BIP Deutschland
BIP Nordafrika
YIE Europe-North Africa
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.4199 0.4199 0.0000 0.0000 0.2228 1995-2015
Zentralafrika
BIP Deutschland
BIP Zentralafrika
YIE Europe-Sub Saharan Africa PAX DE <-> BoGu Hubs
0.5337 0.5337 0.0000 0.0000 0.0492 1995-2015
Südafrika
BIP Deutschland
BIP Südafrika
YIE Europe-Sub Saharan Africa PAX DE <-> BoGu Hubs
0.9344 2.0012 -0.0354 -0.7398 -1.1635 1995-2015
Golfstaaten
BIP Deutschland
BIP Golfstaaten
YIE Europe-Middle East
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.1880 0.1880 -0.2270 0.8128 0.0000 1995-2015
Nahost Mittelmeeranrainer
BIP Deutschland
BIP Nahost Mittelmeeranrainer
YIE Europe-Middle East
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.7307 0.7307 0.0000 0.0000 -0.5251 1995-2015
China (mit Hong Kong)
BIP Deutschland
BIP China (mit Hong Kong)
YIE Europe-Far East Australasia PAX DE <-> BoGu Hubs
0.9439 0.9439 -0.3238 -0.5224 0.0000 1995-2015
GUS-Asien und Fernost Rest
BIP Deutschland
BIP GUS-Asien und Fernost Rest
YIE Europe-Far East Australasia
PAX DE <-> BoGu Hubs
0.8259 0.8259 0.0000 -0.1894 -0.4906 1995-2015
Indien
BIP Deutschland
BIP Indien
YIE Europe-Far East Australasia PAX DE <-> BoGu Hubs
1.0885 1.0885 -0.3548 -0.7015 0.0000 1995-2015
Südostasien und Australien / Pazifik
BIP Deutschland
BIP Südostasien und Australien / Pazifik
YIE Europe-Far East Australasia
PAX DE <-> BoGu Hubs
1.9206 1.9206 0.0000 -1.6757 -1.0517 1995-2015
unabhängige Variablen
Regressions-
regionale Wirtschaftsentwicklung
koeffizienten
Tab. 5-1:
Regressionsfunktionen der Ein- und Aussteiger von und nach Deutschland im Zeitraum 1995 bis 2015

image
image
image
68
Zum
Nachweis der Modellgüte
wurde dem Bestimmtheitsmaß für jede unabhängige Variable
auch die Modellgüte über den F-Test und den Signifikanzwert (p-Wert) nachgewiesen. Somit
kann auch der Erklärungsgehalt in Form der relativen Einflussstärke der einzelnen Variablen
dargestellt werden (siehe Tab. 5-2).
Nachweis der Modellgüte
Regressionsmodell für
Plausibilitätsprüfung
Quell- / Zielregion
relative Einflusstärke der Variablen
F-Test
a1
a2
a3
a4
Deutschland Hub
0.72
OK
> 0.99 > 0.99
- > 0.99
Deutschland O&D
0.75
OK
0.91
0.91
0.84
0.86
Nordeuropa
0.98
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Irland
0.89
OK
0.97
0.75 > 0.99
-
Vereinigtes Königreich Großbritannien und
0.95Nordirland
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
BENELUX
0.81
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Frankreich
0.93
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Österreich
0.99
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Schweiz (Confoederatio Helvetica)
0.97
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
0.65
Iberische Halbinsel
0.90
OK
0.97
0.97 > 0.99
-
Italien (mit Malta)
0.97
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Südosteuropa
0.84
OK
> 0.99
- > 0.99
-
Türkei
0.92
OK
> 0.99 > 0.99
- > 0.99
Baltikum
0.93
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Russische Föd. (EU)
0.94
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
restl. GUS-Europa
0.87
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Polen
0.94
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Tschechische Republik und Slowakei 0.80
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Ungarn
0.88
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Bulgarien und Rumänien
0.97
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Nordamerika
0.88
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
-
Mittelamerika
0.81
OK
> 0.99 > 0.99
0.63
-
Südamerika
0.79
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Nordafrika
0.47
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Zentralafrika
0.74
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
Südafrika
0.97
OK
0.91 > 0.99
0.21 > 0.99
Golfstaaten
1.00
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99 > 0.99
Nahost Mittelmeeranrainer
0.92
OK
> 0.99 > 0.99
-
-
China (mit Hong Kong)
0.95
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
0.99
GUS-Asien und Fernost Rest
0.89
OK
> 0.99 > 0.99
-
0.91
Indien
0.80
OK
> 0.99 > 0.99 > 0.99
0.96
Südostasien und Australien / Pazifik
0.80
OK
> 0.99 > 0.99
- > 0.99
Bestimmt-
Signifikanzniveau der
heitsmaß
Regr.-koeffizienten (p-Wert)
BIP DE
BIP QZ
YIE
Pax-Strom
Tab. 5-2:
Kenngrößen zum Nachweis der Modellgüte
Als übergeordnete Kennzahl lässt sich die Qualität der linearen Approximation durch das Be-
stimmtheitsmaß
ausdrücken (Wertebereich 0…1). Ist
, dann kennzeichnet dies einen
perfekten linearen Zusammenhang der Regressionsvariablen. Das in Tab. 5-2 für jede Regres-
sion je Teilmarkt ausgewiesene Bestimmtheitsmaß zeigt, dass bei nahezu allen wichtigen Luft-
verkehrsmärkten ein
erreicht wird. Nur die Teilmärkte Mittel- und Südamerika sowie
Nordafrika weisen aufgrund ihrer besonderen strukturellen Gegebenheiten und einer Vielzahl
zusätzlicher, hier nicht im Modell erfasster Einflussgrößen geringere Bestimmtheitsmaße auf.

69
Das Signifikanzniveau der gewählten Regressionskoeffizienten erreicht in den meisten Fällen
'Werte über 0,99 und belegt somit auch rein statistisch eine sehr hohe Modellgüte.
Abb. 5-4 zeigt die Gegenüberstellung der tatsächlichen Passagierverkehrsentwicklung in
Deutschland mit einer auf Basis der Regressionsergebnisse hergeleiteten Passagieraufkom-
mensentwicklung zur Veranschaulichung der Qualität der linearen Approximation. Hierbei wird
die gute Übereinstimmung von Regressionsergebnis und Statistik offensichtlich.
0
50
100
150
200
250
1995
2000
2005
2010
Ein- und
Aussteiger
in Deutschland
[in Millionen]
Vergleich:
Statistik
Regression
2014
Abb. 5-4:
Gegenüberstellung der tatsächlichen Passagierverkehrsentwicklung Deutschlands
mit einer auf Basis der Regressionsergebnissen hergeleiteten Passagieraufkom-
mensentwicklung zur Veranschaulichung der Qualität der linearen Approximation
Die ermittelten Regressionsfunktionen für die Teilmärkte werden nun eingerechnet, indem für
die jeweiligen "Prognosetreiber" (statistisch: unabhängige Variable) entsprechende aus wirt-
schaftlichen Studien abgeleiteten Annahmen eingesetzt wurden (siehe Abb. 5-5).

70
Prognose
Prämissen
Analyseergebnis:
Regressions-
funktionen
Prognose der
Wirtschaftsentwicklung
(Bruttoinlandsprodukt je Land)
Daten: konsolidierte Wirtschaftsprognose
auf Basis HWWI ‘13, OECD ‘14, IWF ‘14
Entwicklungs-
erwartung
BoGu-Airlines
verschiedene
Quellen
künftige Passagierströme
Entwicklung der
Passagierströme
(nur bei relevanten
Asien-Relationen)
Ticketpreis-
entwicklung
Prognose-
annahme
Erwartete
Attraktivität
Bahn
Prognose-
annahme
(innerdeutsch)
Abb. 5-5:
Anwendung des Modells zur Marktprognose des Passagierverkehrs
Die auf aggregiertem Niveau (Verkehrsströme von/nach Deutschland) vorliegenden Ergebnisse
wurden in feinräumige
Quelle-Ziel-Matrizen
(Deutschland: Kreise, Ausland: Regionen) über-
führt. Dabei wurden die auf der Basis der Fluggastbefragung und weiterer Quellen
27
vorhande-
ner Quelle-Ziel-Matrizen für das Analysejahr hochgerechnet. Die regionale Varianz ergibt sich
dabei
a)
aus der unterschiedlichen Quelle-Ziel-Struktur der Flugreisen je Region (Basis deutsch-
landweite ADV-Fluggastbefragung)
b)
aus der Varianz des Bevölkerungs- und Wirtschaftswachstums je Region.
Aus der feinräumigen Quelle-Ziel-Matrix Analyse wird damit eine Quelle-Ziel-Matrix Prognose
erstellt.
27
Intraplan Consult GmbH, BVU Beratergruppe Verkehr + Umwelt: Verkehrsverflechtungsprognose 2030 Los 3: Erstel-
lung der Prognose der deutschlandweiten Verkehrsverflechtungen unter Berücksichtigung des Luftverkehrs, im Auf-
trag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur, 2014

image
image
image
image
image
image
image
image
71
5.2.3
Einsatz der Marktprognose für die vorliegende Prognose
Der Einsatz der Marktprognose für die vorliegende Fluggastprognose für den Flughafen
Leipzig/Halle ist in Abb. 5-6 gezeigt.
Aktualisierung
der Marktprognose auf
2017 - 2032
je Q/Z Markt
je Reisezweck
je Airline Cluster
Quelle-Ziel-Matrix 2017
Quelle-Ziel-Matrix 2032
je Kreis in D – Auslands-
region
Hochrechnungsfaktoren
2032 : 2017
Fluggastbefragung LEJ 2017
Q/Z Markt
Reisezweck
Airline Cluster
landseitige Region
Hochrechnung LEJ 203
Paxe LEJ 2032
Q/Z Markt
Airline Cluster
Input für Flugbewegungs-
prognose
1
2
3
4
8
7
6
5
Abb. 5-6:
Einsatz der Marktprognose für die Passagierprognose LEJ 2032
Demnach wurde die Marktprognose auf den Zeitraum 2017 – 2032 aktualisiert (Box 1 in Abb.
5-6), und zwar
je Quell-/Zielmarkt
je Reisezweck
je Airline Cluster (Box 2),

72
so dass eine Quelle-Ziel-Matrix 2017 in der Differenzierung nach Kreisen in Deutschland und
Auslandsregionen
28
vorlag (Box 3).
Daraus wurden Hochrechnungsfaktoren 2032 zu: 2017 abgeleitet (Box 4), und zwar in der Glie-
derung, die auch in der
aktuellen Fluggastbefragung 2017 für den Flughafen Leipzig/Halle
(Box 5) verfügbar ist:
Quelle-Ziel-Matrix
landseitige Region
Reisezweck
Airline Cluster.
Differenziert nach diesen Segmenten erfolgte die Hochrechnung der Fluggastbefragung 2017
auf 2032 anhand der aktualisierten Marktprognose (Box 6), woraus sich wiederum Aggregate
bilden ließen (Box 7), die für die Flugbewegungsprognose (Flugbuchhochrechnung, siehe
Kap.5.1) geeignet sind (Box 8).
Ausgangshypothese bei dieser Vorgehensweise ist, dass sich die
Flughafenwahl
zwischen den
benachbarten Flughafenstandorten nicht wesentlich ändert. Angesichts der relativ solitären Lage
des Flughafens Leipzig/Halle, der auch keine überregionale Umsteigefunktion erfüllt, ist diese
Annahme sachgerecht.
5.2.4
Prognoseprämissen
Konsistent zu den Annahmen bei der Prognose der Luftfracht (siehe Kapitel 2) wurden bei der
Wirtschaftsentwicklung
2018 bis 2032, dem wichtigsten Prognosetreiber, in Anlehnung an
OECD
29
und PwC
30
regionale Zuwachsraten für das Bruttoinlandsprodukt (BIP) angenommen:
in Deutschland:
1,3 % p.a.
im übrigen Europa: 1,9 % p.a.
Welt:
3,5 % p.a.
28
Vgl. Gebietseinteilung gemäß Bundesverkehrswegeplanung; Intraplan Consult GmbH, BVU Beratergruppe Verkehr
+ Umwelt: Verkehrsverflechtungsprognose 2030 Los 3: Erstellung der Prognose der deutschlandweiten Verkehrsver-
flechtungen unter Berücksichtigung des Luftverkehrs, im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale
Infrastruktur, 2014
29
OECD Economic Outlook 103, 2018
30
PwC, The World in 2050 – Will the shift in global economic power continue?, London 2017

73
Diese Daten liegen in der Ausgangsquelle nach Staaten, ggf. Staatengruppen differenziert vor;
sie wurden auf der Basis differenzierter regionaler Daten zur Vergangenheitsentwicklung fein-
räumig aufbereitet.
Bei der
Bevölkerungsentwicklung
2018 bis 2032 wurde auf Basis der 13. Koordinierten Bevöl-
kerungsvorausberechnung (KBV) des Statistischen Bundesamtes für Deutschland eine nahezu
konstante Bevölkerung angenommen (2018: 83,0 Mio. und 2032: 82,9 Mio. Einwohner).
Hinsichtlich der
Luftverkehrspreise
2018 bis 2032 wurden real, also inflationsbereinigt, kon-
stante Preise angenommen. Zwar wurden weitere Kostensenkungen durch Produktivitäts- und
Treibstoffeffizienzsteigerungen erwartet, aber es ist bei einem zum Teil ruinösen Wettbewerb
von einer Marktkonsolidierung auszugehen. Außerdem ist davon auszugehen, dass das
Emis-
sionshandelssystem ETS
aus klimapolitischen Gründen tendenziell zu einer Erhöhung der
Treibstoffkosten führt.
Das Schengen-Abkommen gilt unverändert und auch andere
regulatorische Rahmenbedin-
gungen
wie Flugverbote, Kerosinbesteuerung, usw. wurden nicht unterstellt. Abgesehen vom
BREXIT wurde bei EU-Mitgliedschaft ein Status Quo angenommen. Grundsätzliche Änderungen
bei den internationalen Luftverkehrsabkommen wurden nicht berücksichtigt.
Standortspezifisch für Leipzig/Halle wurde angenommen, dass es keine Änderungen der Be-
triebszeiten und keine grundsätzlichen Änderungen bei den nach Lärm und Tag/Nacht gestaffel-
ten Start- und Lande-Entgelten gibt. Engpässe wurden nicht angenommen.
5.2.5
Ergebnisse Passagierverkehr
Mit der gezeigten Methodik ergibt sich für den Flughafen Leipzig/Halle ein luftseitiges Aufkom-
men von 4,0 Mio. Passagieren im Jahr 2032. Dies entspricht einem durchschnittlich jährlichen
Wachstum von 3,2 % gegenüber 2018.

74
2018
2.6
2032
4.0
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
1995
2005
2015
2025
Gesamt
(inkl. Sonst u.
Transit, einf.
gez.)
Linie und
Charter
Fluggäste
LEJ
[in Mio.]
Datenquelle:
1995-2018 ADV
Prognose - Intraplan
Abb. 5-7:
Historische Entwicklung der Fluggastzahlen
31
und marktbasierte Prognoseerwar-
tung
In Tab. 5-3 ist die Entwicklung nach luftseitigen Teilmärkten (hier Herkunft/Endziel) gezeigt.
Reiseherkunft/-ziel
2018
2032
2032:2018
nach Endziel
Fluggäste
Aufk.-Anteil Fluggäste
Aufk.-Anteil WT
WT p.a.
(inkl. Transit)
[in Mio.]
[%]
[in Mio.]
[%]
[%]
[%]
Deutschland
0,47
18,2%
0,55
13,9%
18%
1,2%
Europa
1,62
62,8%
2,26
57,0%
40%
2,4%
Außereuropa
0,49
19,0%
1,16
29,3%
138%
6,4%
Gesamt
2,57
3,98
55%
3,2%
Deutschland
0,47
18,2%
0,55
13,9%
18%
1,2%
Nordeuropa
0,01
0,5%
0,01
0,3%
10%
0,7%
Westeuropa
0,26
10,0%
0,36
9,1%
40%
2,4%
Südeuropa
0,69
27,0%
0,86
21,6%
24%
1,5%
Südosteuropa
0,49
19,0%
0,79
20,0%
63%
3,5%
Osteuropa
0,16
6,4%
0,23
5,9%
43%
2,6%
Nordamerika
0,02
0,9%
0,05
1,2%
111%
5,5%
Mittelamerika
0,01
0,4%
0,02
0,6%
156%
6,9%
Südamerika
0,01
0,4%
0,02
0,5%
129%
6,1%
Nordafrika
0,33
12,7%
0,73
18,4%
124%
5,9%
Zentralafrika
0,00
0,2%
0,01
0,3%
140%
6,5%
Südafrika
0,02
0,8%
0,08
1,9%
257%
9,5%
Nahost
0,03
1,1%
0,08
2,1%
183%
7,7%
Fernost
0,06
2,5%
0,16
4,2%
161%
7,1%
Australien/ Ozeanien
0,00
0,1%
0,00
0,1%
189%
7,9%
Gesamt
2,57
3,97
54%
3,2%
Datenquellen: Aufkommen 2018 - Flugbuch LEJ 2018, Struktur 2018 - Fluggastbefragung LEJ 2017, Prognose - Intraplan Consult GmbH 2019
Tab. 5-3:
Passagieraufkommen Leipzig/Halle 2032 nach luftseitigen Regionen (Herkunft -
Endziel)
31
bis 2014 erkennbar: Aufkommen Trooping Charter

75
Das Gros des Aufkommens wird auch künftig auf das europäische Ausland entfallen (Anteil am
Passagieraufkommen ca. 63 %). Der innerdeutsche Verkehr steigt von 0,5 auf 0,6 Mio. Passa-
giere (ohne Zubringerverkehr, der vor allem Frankfurt Main und München betrifft). Der Außereu-
ropaverkehr wächst von 0,5 auf 1,2 Mio. Passagiere, vor allem nach Nordafrika.
Das landseitige Aufkommensgebiet von Leipzig/Halle bezieht sich zu knapp die Hälfte auf das
Land Sachsen. Aus Sachsen-Anhalt kommen 29 %, aus Thüringen 11 bis 12 %. Die anderen
Regionen spielen eine relativ kleine Rolle (siehe Tab. 5-4).
Einzugsgebiet
2018
2032
2032:2018
nach Bundesländern
Fluggäste
Aufk.-Anteil Fluggäste
Aufk.-Anteil WT
WT p.a.
(nur Lokalaufkommen)
[in Mio.]
[%]
[in Mio.]
[%]
[%]
[%]
Sachsen
1,26
49,0%
1,93
48,4%
53%
3,1%
Sachsen-Anhalt
0,75
29,3%
1,15
28,7%
52%
3,0%
Thüringen
0,29
11,4%
0,48
12,0%
62%
3,5%
Brandenburg
0,07
2,9%
0,12
3,1%
63%
3,5%
übrige
0,15
0,1%
0,26
6,5%
68%
3,8%
Gesamt
2,57
3,98
55%
3,2%
Datenquellen: Aufkommen 2018 - Flugbuch LEJ 2018, Struktur 2018 - Fluggastbefragung LEJ 2017, Prognose - Intraplan Consult GmbH 2019
Tab. 5-4:
Passagieraufkommen Leipzig/Halle 2032 nach landseitigen Aufkommensgebieten
(Bundesländer)
5.2.6
Passagierflugbewegungen
Wie bei der Ermittlung der Flugbewegungen im Cargo-Verkehr (siehe oben Kap. 3) ist zentraler
Baustein der Flugbewegungsprognose die
Flugbuchhochrechnung
, bei der gleichzeitig in ei-
nem konsistenten Verfahren die Grundlagen für die nach
Flugzeugbewegungen,
Zeitbereichen (6 Monate, Tag/Abend/Nacht)
Starten/Landen und Abflug-/Landestrecken
differenzierten Prognosedaten erzeugt werden. Und zwar wird der gesamte je einzelne Flugbe-
wegung des Jahres 2018 differenzierte Datensatz mit den Merkmalen
geplante/tatsächliche Abflug- und Ankunftszeit (Datum/Uhrzeit)
Airline/Flugnummer
Verkehrsart

76
Flugzeugtyp
Herkunft/Destination des Fluges
Anzahl Passagiere
hochgerechnet, so dass ein "fiktives Flugbuch" für das Prognosejahr 2032 vorliegt (siehe oben in
Abb. 5-1).
Noch nicht berücksichtigt bei dieser Hochrechnung sind Änderungen bei den Flotten der Airlines
und des aufkommensabhängigen Flugzeug-Einsatzes. So ist ein proportionales Wachstum der
Flugbewegungen zu den Passagierzahlen nicht zu erwarten, sondern die Airlines versuchen, die
Flugbelegungen
durch entsprechenden
Flugzeugeinsatz
und ggf.
Änderung der Flugzeug-
flotten
zu optimieren. Dies wird in Hochrechnungsstufe 2 ("Flugzeugtausch") simuliert, wobei
bekannte Planungen der Airlines und Entwicklungen anhand Vergangenheitsanalysen berück-
sichtigt wurden. Wichtig ist dabei, dass dieser "Flugzeugtausch" nicht je einzelne Bewegung,
sondern für ganze Flugserien (Flugnummern, Flugketten) über das Jahr erfolgt, weil dies auch in
der Praxis so erfolgt und Auslastungen nicht je Einzelereignis optimiert werden können.
Durch diesen Hochrechnungsschritt werden die Flugbewegungszahlen gegenüber Hochrech-
nungsschritt 1 im Rahmen der realistischen Möglichkeiten reduziert. Dabei ergeben sich zum
Teil andere Flugzeugkategorien bzw. Lärmklassen nach der AzD.
Die Anzahl der
Flugbewegungen im Passagierverkehr
steigt nach diesen Berechnungen von
derzeit unter 23 Tausend auf rund 30 Tsd. Flugbewegungen. Die Anzahl der Passagiere/Flug
(Flugbelegung) steigt von 113 auf 132; das heißt ein Großteil des Wachstums wird über größere
Flugzeuge bewältigt (siehe Tab. 5-5).
Flugbewegungen Passagierflug
vorhandene Prog. und aktuelle Erwartung Fluggäste
Flugbew.
Flugbelegung
Jahr
Referenz
(P in Mio.)
(FB in Tsd.) (Pax/FB)
2018
ITP 2019
Analyse
2,57
22,71
113
Zuwachs ggü. 2006:
+0,79% p,a,
-1,31% p,a,
2032
ITP 2019
Prognose
3,97
29,82
133
Zuwachs ggü. 2018:
+3,15% p,a,
+1,96% p,a,
Tab. 5-5:
Übersicht Prognose des Passagierverkehrs (Fluggäste, Flugbewegungen, Flugbe-
legung)

77
5.3
Übriger Flugverkehr und Flugzeugmix
Beim nicht der DHL zuzuordnenden
Cargo-Verkehr
gibt es konkrete Anmeldungen zweier Airli-
nes, die hier gesondert berücksichtigt und in den Datensatz, und zwar gleichermaßen für den
Prognosenullfall wie für den Planungsfall, aufgenommen wurden:
• 20 Flugbewegungen wöchentlich mit Standardflugzeugen (B737) im Europaverkehr (davon
50 % nachts)
• 100 Flugbewegungen wöchentlich mit Großraumflugzeugen (B747, B777) im Interkontinen-
talverkehr (davon 40 % nachts)
Die Abstellungen dieser Flugzeuge erfolgt auf dem in Norden des Flughafens gelegenen beste-
henden bzw. bedarfsgerecht ausgebauten Vorfeld 3, haben also mit der geplanten Vorfelderwei-
terung am Vorfeld 4 nichts zu tun. Die Flugbewegungen sind aber zur korrekten Abbildung des
Gesamtverkehrs zu berücksichtigen.
Beim
sonstigen Verkehr
(einschl. der Versorgungsflüge der Bundeswehr) wurde daher im We-
sentlichen das Aufkommen und die Struktur des Basisjahres 2018 auch für 2032 angenommen.
Jedoch wurde die am Flughafen geplante Produktion der Flugzeuge der Baureihe DO 328 durch
eine begrenzte Anzahl von Flugbewegungen für diesen Typ berücksichtigt (Luftfahrzeugklasse P
2.1, Annahme: 100 Flugbewegungen in den verkehrsstärksten 6 Monate).
Abgesehen von den genannten spezifischen Annahmen wurden bei den verbleibenden Flugbe-
wegungen wie im Passagierverkehr absehbare Änderungen bei der Flugzeugstruktur berück-
sichtigt und bei der Flugbuchhochrechnung berücksichtigt. So ist z.B. davon auszugehen, dass
bestimmte Flugzeugmuster aufgrund ihres Alters ausgeflottet bzw. durch neuere Muster ersetzt
werden.
Der
Flugzeugmix
für den Passagier- und sonstigen Verkehr (d.h. ohne DHL) ändert sich, wie in
Abb. 5-8 gezeigt. Demnach nimmt vor allem der Verkehr mit Standard-Flugzeugen (S 5.2, vor
allem Airbus A319 – 321, Boeing 737, sowie Embraer 190/195/Airbus A220) zu. Zu beachten
sind auch die vorerwähnten zusätzlich geplanten Flüge zweier Frachtfluggesellschaften.

78
0
10
20
30
40
50
60
20182032
20182032
20182032
20182032
20182032
20182032
20182032
20182032
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Gesamt
Hub-
Anb.
regelm.
O&D
sonstiger
O&D
übrige
Paxflüge
Versorg.-
flüge
Nur
Fracht
GA /
übrige
S 8
S 7
S 6.3
S 6.2
S 6.1
S 5.3
S 5.2
S 5.1
S 3.2
P-MIL 2
P 2.2
P 2.1
P 1.4
P 1.3
P 1.1
P 1.0
H
Flugbewegungen
(nicht-DHL)
nach Verkehrssegm.
[in Tsd.]
differenziert nach
AzD-Gruppen:
Abb. 5-8:
Verkehrsstrukturen des übrigen nicht-DHL-Verkehrs
32
nach AzD-Gruppen 2018
und nachfragebasiert abgeleitete Entwicklungserwartung für 2032 je Verkehrsseg-
ment
33
32
für Versorgungsflüge und GA/übrige Flugbewegungen wurde der Status Quo fortgeschrieben, sofern diese nicht mit
den Entwicklungen des Passagier- und Frachtflugverkehrs zusammenhängen (z.B. Überführungsflüge, etc.)
33
Hier unterschieden: „Hub-Anb.“ = Linienflüge Passagierverkehr; „regelm. O&D“ = regelmäßige (mindestens
5/Woche) Linienflüge Passagierverkehr Punkt-Punkt; „sonstiger O&D“ = Passagierverkehr Linienflüge (mindestens
1/Woche) Punkt-Punkt; „übrige Paxflüge“ = saisonal verkehrende Passagierflüge (weniger als 1/Woche); „Ver-
sorg.flüge“ = militärische Versorgungsflüge; „Nur Fracht“ = reine Frachtflüge; “GA/übrige“ = General Aviation und
sonstige Flugbewegungen

79
6
GESAMTERGEBNISSE (FLUGBEWEGUNGEN)
Die Flugbewegungszahlen steigen im
Prognosenullfall
(ohne Vorfelderweiterung) insgesamt
von 79,2 Tsd. im Jahr 2018 auf 109,9 Tsd. im Jahr 2032 (siehe Tab. 6-1), also um 38,8 %. Im
Planungsfall
kommen noch einmal
8,1 Tsd. Flugbewegungen
hinzu, die erst durch die Vorfel-
derweiterung ermöglicht werden. Die übrigen Verkehrssegmente (sonst. Frachtverkehr, Passa-
gierverkehr, sonstiger Verkehr) bleiben von der Vorfelderweiterung unberührt.
Flugbewegungen 2018
2032
2032
nach Flugart
Analyse
Prognose-
nullfall
Planungsfall
Passagierflug
22.713
29.816
29.816
Nur Fracht
45.795
69.018
77.125
- davon KEP
44.950
55.260
63.367
Versorgungsflüge
1)
2.453
2.453
2.453
sonstiges
8.257
8.599
8.599
Gesamt
79.218
109.886
117.993
Gesamt ohne KEP
34.268
54.626
54.626
1) Versorgungsflüge der Bundeswehr in die Gebiete mit Truppenstationierungen (z.B. Mali, Afghanistan)
Tab. 6-1:
Zusammenfassung der in der Prognose erwarteten Flugbewegungszahlen aller
Segmente (Jahreswerte)
Gravierender sind aber die Auswirkungen auf den
Flugzeugmix
. Hier ergeben sich Änderungen
• zwischen dem
Istzustand 2018
und dem
Prognosejahr 2032
(vor allem KEP-Verkehr, z.T.
auch im Passagierverkehr)
• zwischen
Prognosenullfall
und
Planungsfall
(nur KEP--Verkehr)
vor allem hinsichtlich des verstärkten Einsatzes großer Flugzeuge (siehe unten Tab. 6-2).
Die Flugbewegungsprognose wurde nun für die lärmphysikalischen Untersuchungen bzw. das
hierzu zu erstellende
Datenerfassungssystem DES
detailliert aufbereitet und zwar
Flugbewegungen für die sechs verkehrsreichsten Monate
differenziert nach Tag (6:00 – 21:59) und Nacht, letztere aufgeteilt nach erster Nachthälfte
(22:00 – 1:59) und zweite Nachthälfte (2:00 – 5:59)
differenziert nach von der Bauart abhängigen Fluglärmklassen nach der Anleitung zur Be-
rechnung von Fluglärm (AzB)

80
differenziert nach Starts und Landungen
Als zusätzliche Differenzierung wurde für die in einem separaten Gutachten erfolgte Aufstellung
des DES noch nach Verkehrsregionen unterschieden, um eine Zuordnung nach Flugrouten zu
erleichtern bzw. um hier Konsistenz zu den Nachfrageprognosen zu garantieren. Als weitere
Differenzierung wurden die im Anhang gezeigten Tabellen intern noch nach Verkehrsarten
(KEP-Verkehr, übriger Frachtverkehr, Passagierverkehr, sonstiger Verkehr) unterschieden, um
eine Zuordnung der Flugbewegungen auf Flughafenbereiche zu erleichtern, was für die Boden-
lärmberechnungen von Bedeutung ist.
Diese Berechnungen waren aufgrund der Tatsache, dass ein wesentlicher Bestandteil der Prog-
nosemethode die Flugplanhochrechnung eines ganzen Jahres darstellt, abgesichert und konsis-
tent zu sämtlichen Berechnungen möglich.
Darunter ist auch die Erfassung der für die Lärmberechnungen maßgeblichen
sechs verkehrs-
stärksten Monate
(siehe Abb. 6-1).
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
Jan Feb Mrz Apr Mai Jun
Jul Aug Sep Okt Nov Dez
Flugbewegungen
LEJ 2018
pro Monat
Datenquelle:
Flugbuch LEJ
sechs verkehrsreichste Monate:
Mai bis Oktober
Anzahl Flugbewegungen:
42 525
Anzahl Tage:
184
Prognosenullfall:
ohne Erweiterung von Vorfeld 4
Planungsfall:
mit Erweiterung von Vorfeld 4
Abb. 6-1:
Sechs verkehrsreichste Monate in Leipzig/Halle 2018

81
Die
wesentlichen Kennziffern für die Flugbewegungen
in den Planfällen, hier für die sechs
verkehrsstärksten Monate, sind in Tab. 6-2 gezeigt.
2018
2032
2032
Differenz
Verhältn.
Prognose-
nullfall (P0)
Planungsfall
(PF)
PF-P0
PF : P0
Flugbewegungen gesamt
42.525
59.098
62.986
3.888
6,6
davon Tag
22.413
33.046
34.568
1.522
4,6
davon Nacht
20.112
26.052
28.418
2.366
9,1
davon Großraumflugzeuge
12.834
29.529
34.527
4.998
16,9
davon Standardflugzeuge
21.803
20.533
19.374
-1.159
-5,6
davon kleinere Flugzeuge
7.888
9.036
9.085
49
0,5
Tag Großraumflugzeuge
4.802
11.602
13.379
1.777
15,3
Tag Standardflugzeuge
10.045
12.786
12.514
-272
-2,1
Tag kleinere Flugzeuge
7.566
8.658
8.675
17
0,2
Nacht Großraumflugzeuge
8.032
17.927
21.148
3.221
18,0
Nacht Standardflugzeuge
11.758
7.747
6.860
-887
-11,4
Nacht kleinere Flugzeuge
322
378
410
32
8,5
Anmerkungen:
Großflugzeuge ab AzB Klasse 6.1 sowie S 3.2, Standardflugzeuge: AzB Klasse S 5.2, S5.3, kleinere Flug-
zeuge bis S 5.1, ohne S 3.2;
Daten noch nicht für DES abgeglichen (keine Normierung auf 180
Tage, kein Ausgleich Starten-Landen)
Tab. 6-2:
Kennziffern der Flugbewegungen 2032 in Leipzig/Halle für die sechs verkehrs-
reichsten Monate
Demnach steigt im Planungsfall das Flugbewegungsaufkommen insgesamt um 6,6 %. Da die
Maßnahme ausschließlich den KEP-Verkehr betrifft, der überwiegend nachts stattfindet, ist die
Steigerung nachts mit 9,1 % deutlich größer. Davon ist der Anstieg bei den Großraumflugzeu-
gen mit 18 % am stärksten, da diese durch die Vorfelderweiterung besonders profitieren, wäh-
rend in der Engpasssituation im Prognosenullfall z.T. kleinere Flugzeuge eingesetzt werden
(müssen).

82
ANHANG
Detaillierte Aufbereitung der Flugbewegungsdaten für die sechs verkehrsstärksten Monate
-
Analyse 2018
-
Prognosenullfall 2032
-
Planungsfall 2032

image
83
H
P 1.0
P 1.1
P 1.3
P 1.4
P 2.1
P 2.2 P-MIL 2
S 1.2
S 3.2
S 5.1
S 5.2
S 5.3
S 6.1
S 6.2
S 6.3
S 7
S 8
Summe
Gesamt
209
54
22
690
589
2.917
0
20
0
156
3.387
21.701
102
10.575
0
334
1.764
5
42.525
davon
Tag 06:00-21:59
(ATAD)
194
54
22
663
566
2.694
0
20
0
142
3.353
9.943
102
2.975
0
322
1.359
4
22.413
davon
Departure
nördlich
0
0
0
0
1
20
0
1
0
0
9
3
1
0
0
0
1
0
36
nord-westlich
1
1
0
7
10
28
0
0
0
2
69
244
1
487
0
2
160
0
1.012
süd-westlich
1
0
0
1
8
39
0
0
0
0
103
982
0
133
0
8
36
0
1.311
südlich
0
0
0
8
6
416
0
0
0
3
71
667
2
8
0
2
12
1
1.196
süd-östlich
0
0
0
2
14
23
0
0
0
53
32
1.663
47
795
0
5
324
1
2.959
östlich
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
1
3
0
0
0
0
1
0
8
nord-östlich
0
0
0
0
1
6
0
7
0
2
9
93
0
1
0
0
56
0
175
innerdeutsch
92
26
11
315
248
794
0
2
0
11
1.389
1.294
0
320
0
146
47
0
4.695
davon
Arrival
nördlich
0
0
0
2
1
19
0
0
0
0
10
11
0
2
0
0
4
0
49
nord-westlich
0
0
0
7
5
38
0
1
0
1
52
254
1
200
0
3
233
0
795
süd-westlich
1
0
1
4
5
50
0
1
0
0
102
844
0
44
0
6
12
0
1.070
südlich
0
0
0
12
3
402
0
0
0
2
74
535
2
34
0
1
20
0
1.085
süd-östlich
0
1
0
3
15
25
0
1
0
54
45
2.049
47
611
0
4
206
0
3.061
östlich
0
0
0
0
0
6
0
0
0
0
2
54
0
0
0
0
0
0
62
nord-östlich
0
0
0
0
0
12
0
1
0
4
5
95
0
26
0
0
198
0
341
innerdeutsch
99
26
10
302
249
813
0
6
0
10
1.380
1.152
1
314
0
145
49
2
4.558
davon
erste Nachthälfte 22:00-01:59
(ATAD)
12
0
0
15
10
130
0
0
0
9
31
6.790
0
4.176
0
8
181
1
11.363
davon
Departure
nördlich
0
0
0
0
0
10
0
0
0
0
0
38
0
39
0
0
0
0
87
nord-westlich
0
0
0
1
1
11
0
0
0
0
1
857
0
57
0
0
8
0
936
süd-westlich
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
2
337
0
181
0
0
5
0
528
südlich
0
0
0
1
0
6
0
0
0
0
1
69
0
0
0
0
8
0
85
süd-östlich
0
0
0
0
0
5
0
0
0
2
1
134
0
101
0
0
38
1
282
östlich
0