Merge remote-tracking branch 'origin/main' into kmt_UpdateOldRunOutputs

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matsim-vsp · Feb 20, 2024 · cde5aac · cde5aac
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diff --git a/src/main/R/KiDdata.R b/src/main/R/KiDdata.R
@@ -0,0 +1,363 @@
+library(lubridate)
+library(tidyverse)
+library(ggplot2)
+library(dplyr)
+setwd("C:/Users/Ricardo/git/shared-svn/studies/countries/de/KiD_2002/Daten")
+Fahrten <- read.csv2("KiD_2002_(Einzel)Fahrten-Datei.txt", header = TRUE, sep = "\t", dec = ".")
+Ketten <- read.csv2("KiD_2002_Fahrtenketten-Datei.txt", header = TRUE, sep = "\t", dec = ".")
+Fahrzeug <- read.csv2("KiD_2002_Fahrzeug-Datei.txt", header = TRUE, sep = "\t", dec = ".")
+#View(Fahrten_mit_Wirtschaftszweig)
+#head(Fahrten_mit_Wirtschaftszweig, 10)
+
+filter_Wirtschaftszweig <- c("all")
+filter_Wirtschaftszweig <- c("A", "B")                                    # Beschäftigte Primärer Sektor
+filter_Wirtschaftszweig <- c("F")                                         # Beschäftigte Bau
+filter_Wirtschaftszweig <- c("C", "D", "E" )                              # Beschäftigte Sekundärer Sektor (ohne Bau)
+filter_Wirtschaftszweig <- c("G")                                         # Beschäftigte Handel
+filter_Wirtschaftszweig <- c("I")                                         # Beschäftigte Verkehr und Nachrichten
+filter_Wirtschaftszweig <- c("H", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "Q")      # Beschäftigte Tertiärer Sektor
+filter_Wirtschaftszweig <- c("P")                                         # privater Verkehr
+
+filter_verkehrsmodell <- c("all")
+filter_verkehrsmodell <- c("2", "3", "4")                                 # commercialPersonTraffic
+filter_verkehrsmodell <- c("1")                                           # goodsTraffic
+
+filter_vehicleTypes <- c(1,2)                                             # Kraftrad + PKW
+filter_vehicleTypes <- c(3, 4, 5)                                         # LKW bis  3,5 t Nutzlast,über 3,5 t Nutzlast und Sattelzugmaschinen
+filter_vehicleTypes <- c()
+
+filter_Gesamtgewicht <- c("all")
+
+filter_Gesamtgewicht <- c(0, 2800)                                        # vehTyp1
+createStopDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+filter_Gesamtgewicht <- c(2800, 3500)                                     # vehTyp2
+createStopDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+filter_Gesamtgewicht <- c(3500, 7500)                                     # vehTyp3
+createStopDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+filter_Gesamtgewicht <- c(7500, 12000)                                    # vehTyp4
+createStopDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+filter_Gesamtgewicht <- c(12000, 100000)                                  # vehTyp5
+createStopDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+
+bins <- c(0,30,60,90,120,180,240,300,360,420,480,540,600,720,840,Inf)
+bins <- c(0,10,20,30,40,50,60,75,90,105,120,150,180,240,300,420,540,660,780,900,Inf)
+bins <- c(0,60,120,180,240,300,360,420,480,540,600,660,720,780,840,Inf)
+
+createTourStartDistribution(Fahrten, Fahrzeug, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+createStopDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+createTourDurations(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins)
+
+######################################           TourStartZeit            ##############################
+
+createTourStartDistribution <- function(Fahrten, Fahrzeug, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins) {
+  Fahrten_mit_Wirtschaftszweig <- Fahrten %>%
+    right_join(Fahrzeug, by = 'K00') %>%
+    filter(F07b == 1 & F04 != "-1:-1") %>%
+    mutate(stunde_start =  as.integer(format(as.POSIXct(F04, format = "%H:%M"), format = "%H"))) %>%
+    select(K00,F04,stunde_start, K19b, K01, K03, F07a) 
+
+  if (!is.null(filter_vehicleTypes)){
+    Fahrten_mit_Wirtschaftszweig <- Fahrten_mit_Wirtschaftszweig %>%
+      filter(K01 %in% filter_vehicleTypes)
+  }
+  if ("all" %in% filter_Wirtschaftszweig == FALSE){
+    Fahrten_mit_Wirtschaftszweig <- Fahrten_mit_Wirtschaftszweig %>% 
+      filter(K19b %in% filter_Wirtschaftszweig)
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_verkehrsmodell == FALSE){
+    Fahrten_mit_Wirtschaftszweig <- Fahrten_mit_Wirtschaftszweig %>% 
+      filter(F07a %in% filter_verkehrsmodell)
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_Gesamtgewicht == FALSE){
+    Ketten_Aufenthaltsdauer <- Ketten_Aufenthaltsdauer %>% 
+      filter(K03 >= as.integer(filter_Gesamtgewicht[1])) %>%
+      filter(K03 < as.integer(filter_Gesamtgewicht[2]))
+  }
+
+  startzeiten_Beginn = data.frame(K00 = integer(0), K19b = character(0), stunde_start = integer(0))
+  for(i in 1:nrow(Fahrten_mit_Wirtschaftszweig)) {
+    row <- Fahrten_mit_Wirtschaftszweig[i,]
+    if(row$K00 %in% startzeiten_Beginn$K00){
+      row_existing <- startzeiten_Beginn[startzeiten_Beginn$K00 == row$K00,]
+      if (row$stunde_start < row_existing$stunde_start){
+        startzeiten_Beginn[startzeiten_Beginn$K00 == row$K00,] <- row$stunde_start
+      }
+    }else {
+      startzeiten_Beginn <- startzeiten_Beginn %>%
+        add_row(K00 = row$K00, K19b = row$K19b, stunde_start = row$stunde_start)
+      }
+  }
+  result_mean <- round(mean(startzeiten_Beginn$stunde_start), digits = 2)
+
+  nameWirtschaftsklasse <- nameWirtschaftsklasse(filter_Wirtschaftszweig)
+  nameVerkehrsmodell <- nameVerkehrsmodell(filter_verkehrsmodell)
+  nameGesamtgewicht <- nameGesamtgewicht(filter_Gesamtgewicht)
+
+#  ggplot(data = startzeiten_Beginn, aes(x = stunde_start)) +
+#    geom_bar() +
+#    labs (title = paste("Verteilung der Fahrtbeginn WV",nameWirtschaftsklasse),
+#          x = "Anzahl Wegestarts pro Zeitintervall",
+#          tag = paste("Mean: ", toString(result_mean))) +
+#    theme(plot.margin = margin(1, 4, 1, 1, "lines"),
+#          plot.tag.position = c(.9,.9),
+#          plot.tag = element_text(hjust =0, size=15))
+
+  ggplot(data = startzeiten_Beginn, aes(x = stunde_start, y = after_stat(count)/sum(after_stat(count))*100)) +
+    geom_bar() +
+    geom_text(stat='count', aes(label = round(after_stat(count)/sum(after_stat(count))*100, 1), vjust = -0.5)) +
+    labs (title = paste("Fahrtbeginn",  nameVerkehrsmodell, nameWirtschaftsklasse, nameGesamtgewicht),
+          y = "Anteil in Prozent",
+          x = "Zeitintervall",
+          tag = paste("Mean: ", toString(result_mean))) +
+    theme(plot.margin = margin(1, 4, 1, 1, "lines"),
+          plot.tag.position = c(.9,.9),
+          plot.tag = element_text(hjust =0, size=15))
+}
+
+######################################           Aufenthaltsdauern            ##############################
+
+createStopDurations <- function(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins) {
+
+  #Filter Fahrzwecke. Wenn in Tour min. Fahrt den Zweck "1" Transport von Gütern hat, wird die Tour zum GoodsTransport gezählt
+  fahrzeug_Fahrzweck = data.frame(K00 = integer(0), F07a = integer(0))
+  Fahrten_dienstlich <- Fahrten %>%
+    filter(F07b == 1)
+  for(i in 1:nrow(Fahrten_dienstlich)) {
+    row <- Fahrten_dienstlich[i,]
+    if (row$K00 %in% fahrzeug_Fahrzweck$K00){
+      if(row$F07a == 1){
+        fahrzeug_Fahrzweck[fahrzeug_Fahrzweck$K00 == row$K00,]$F07a <- row$F07a
+      }
+    }
+    else{
+      fahrzeug_Fahrzweck <- fahrzeug_Fahrzweck %>%
+        add_row(K00 = row$K00, F07a = row$F07a)
+    }
+  }
+
+  Ketten_Aufenthaltsdauer <- Ketten %>%
+    right_join(fahrzeug_Fahrzweck, by= 'K00') %>%
+    right_join(Fahrzeug, by = 'K00') %>%
+    filter(T07 == 1) %>%
+    filter(T03 > 0) %>%
+    mutate(Anzahl_Stops = as.integer(T06 - 1)) %>%
+    mutate(Aufenthalt_pro_Stop = as.integer(round(T03 / Anzahl_Stops, digits = 0))) %>%
+    filter(Aufenthalt_pro_Stop != 0) %>%
+    select(K00, Aufenthalt_pro_Stop, Anzahl_Stops, K01, K03, K04, H01, T03, T06, F07a)
+
+
+  if (!is.null(filter_vehicleTypes)){  
+    Ketten_Aufenthaltsdauer <- Ketten_Aufenthaltsdauer %>%
+      filter(K01 %in% filter_vehicleTypes)
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_Wirtschaftszweig == FALSE){
+    Ketten_Aufenthaltsdauer <- Ketten_Aufenthaltsdauer %>% 
+      filter(H01 %in% filter_Wirtschaftszweig)
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_verkehrsmodell == FALSE){
+    Ketten_Aufenthaltsdauer <- Ketten_Aufenthaltsdauer %>% 
+      filter(F07a %in% filter_verkehrsmodell)
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_Gesamtgewicht == FALSE){
+    Ketten_Aufenthaltsdauer <- Ketten_Aufenthaltsdauer %>% 
+      filter(K03 >= as.integer(filter_Gesamtgewicht[1])) %>%
+      filter(K03 < as.integer(filter_Gesamtgewicht[2]))
+  }
+
+  Stopp_Dauern = data.frame(StopDauer = integer(0), Nutzlast = integer(0))
+  for(i in 1:nrow(Ketten_Aufenthaltsdauer)) {
+    row <- Ketten_Aufenthaltsdauer[i,]
+    for(i in 1:row$Anzahl_Stops) {
+      Stopp_Dauern <- Stopp_Dauern %>%
+        add_row(StopDauer = row$Aufenthalt_pro_Stop, Nutzlast = row$K03)
+    }
+  }
+
+  result_mean <- round(mean(Stopp_Dauern$StopDauer), digits = 2)
+
+  Stopp_Dauern$bins <- cut(Stopp_Dauern$StopDauer,breaks = bins,include.lowest = TRUE)
+  Stopp_Dauern$binsNutzlast <- cut(Stopp_Dauern$Nutzlast,breaks = c(0,2800,3500,7500,12000,100000),include.lowest = TRUE)
+  nameWirtschaftsklasse <- nameWirtschaftsklasse(filter_Wirtschaftszweig)
+  nameVerkehrsmodell <- nameVerkehrsmodell(filter_verkehrsmodell)
+  nameGesamtgewicht <- nameGesamtgewicht(filter_Gesamtgewicht)
+
+#  ggplot(data = Ketten_Aufenthaltsdauer, aes(x = bins)) +
+#    geom_bar() +
+#    labs (title = paste("Verteilung der Stopp-Dauern ", nameWirtschaftsklasse),
+#          x = "Anzahl Wegestarts pro Zeitintervall in Minuten",
+#          tag = paste("Mean: ", toString(result_mean))) +
+#    theme(plot.margin = margin(1, 4, 1, 1, "lines"),
+#          plot.tag.position = c(.9,.9),
+#          plot.tag = element_text(hjust =0, size=15))
+
+  ggplot(data = Stopp_Dauern, aes(x = bins, y = after_stat(count)/sum(after_stat(count))*100)) +
+    geom_bar() +
+    #geom_bar(aes(fill = binsNutzlast), position="dodge", labels()) +
+    #theme(legend.position = "bottom") +
+   # geom_col(position = "dodge") +
+    geom_text(stat='count', aes(label = round(after_stat(count)/sum(after_stat(count))*100, 1), vjust = -0.5)) +
+    labs (title = paste("Stopp-Dauern im", nameVerkehrsmodell, nameWirtschaftsklasse, nameGesamtgewicht),
+          y = "Anteil in Prozent",
+          x = "Zeitintervall in Minuten",
+          tag = paste("Mean: ", toString(result_mean), "min")) +
+    theme(plot.margin = margin(1, 4, 1, 1, "lines"),
+          plot.tag.position = c(.9,.9),
+          plot.tag = element_text(hjust =0, size=15))
+}
+
+######################################           Tour-Dauern            ##############################
+
+createTourDurations <- function(Ketten, Fahrzeug, Fahrten, filter_Wirtschaftszweig, filter_vehicleTypes, filter_verkehrsmodell, filter_Gesamtgewicht, bins) {
+
+  #Filter Fahrzwecke. Wenn in Tour min. Fahrt den Zweck "1" Transport von Gütern hat, wird die Tour zum GoodsTransport gezählt
+  fahrzeug_Fahrzweck = data.frame(K00 = integer(0), F07a = integer(0))
+  Fahrten_dienstlich <- Fahrten %>%
+    filter(F07b == 1)
+  for(i in 1:nrow(Fahrten_dienstlich)) {
+    row <- Fahrten_dienstlich[i,]
+    if (row$K00 %in% fahrzeug_Fahrzweck$K00){
+      if(row$F07a == 1){
+        fahrzeug_Fahrzweck[fahrzeug_Fahrzweck$K00 == row$K00,]$F07a <- row$F07a
+      }
+    }
+    else{
+      fahrzeug_Fahrzweck <- fahrzeug_Fahrzweck %>%
+        add_row(K00 = row$K00, F07a = row$F07a)
+    }
+  }  
+
+  Ketten_TourDauer <- Ketten %>%
+    right_join(fahrzeug_Fahrzweck, by= 'K00') %>%
+    right_join(Fahrzeug, by = 'K00') %>%
+    filter(T01 != -1) %>%
+    filter(T07 == 1) %>%
+    select(K00, K19b, K01, T04, T01, T07, F07a)
+
+  if (!is.null(filter_vehicleTypes)){
+    Ketten_TourDauer <- Ketten_TourDauer %>%
+      filter(K01 %in% filter_vehicleTypes) 
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_Wirtschaftszweig == FALSE){
+    Ketten_TourDauer <- Ketten_TourDauer %>% 
+      filter(K19b %in% filter_Wirtschaftszweig)
+  }
+
+  if ("all" %in% filter_verkehrsmodell == FALSE){
+    Ketten_TourDauer <- Ketten_TourDauer %>% 
+      filter(F07a %in% filter_verkehrsmodell)
+  }
+  tourDauern = data.frame(K00 = integer(0), K19b = character(0), tourStart = character(0), tourEnde = character(0))
+
+  for(i in 1:nrow(Ketten_TourDauer)) {
+    newRow <- Ketten_TourDauer[i,]
+    if(newRow$K00 %in% tourDauern$K00){
+      row_existing <- tourDauern[tourDauern$K00 == newRow$K00,]
+      newRowTourStart <- as.POSIXct(newRow$T04, format = "%H:%M")
+      newRowTourEnde <- newRowTourStart + minutes(newRow$T01)
+      testrow_existingtourEnde <- row_existing$tourEnde
+      existingTourEnd <- as.POSIXct(row_existing$tourEnde, format = "%H:%M")
+      if (newRowTourEnde > existingTourEnd){
+        tourDauern[tourDauern$K00 == newRow$K00,]$tourEnde <- format(newRowTourEnde, format = "%H:%M")
+      }
+    }else {
+      thisTourStart <- as.POSIXct(newRow$T04, format = "%H:%M")
+      thisTourEnde <- thisTourStart + minutes(newRow$T01)
+      thisTourDuration <- difftime(thisTourEnde, thisTourStart, units = "mins")
+      tourDauern <- tourDauern %>%
+        add_row(K00 = newRow$K00,
+                K19b = newRow$K19b,
+                tourStart = format(thisTourStart, format = "%H:%M"),
+                tourEnde = format(thisTourEnde, format = "%H:%M"))
+    }
+  }
+  tourDauern <- tourDauern %>%
+    mutate(tourDauer = as.integer(difftime(as.POSIXct(tourDauern$tourEnde, format = "%H:%M"),
+                                           as.POSIXct(tourDauern$tourStart, format = "%H:%M"),
+                                           units = "mins")))
+  result_mean <- round(mean(tourDauern$tourDauer), digits = 2)
+
+  tourDauern$bins <- cut(tourDauern$tourDauer,breaks = bins,include.lowest = TRUE)
+
+  nameWirtschaftsklasse <- nameWirtschaftsklasse(filter_Wirtschaftszweig)
+  nameVerkehrsmodell <- nameVerkehrsmodell(filter_verkehrsmodell)
+
+#  ggplot(data = tourDauern, aes(x = bins)) +
+#    geom_bar() +
+#    labs (title = paste("Verteilung der Tour-Dauern ", toString(filter_Wirtschaftszweig)),
+#          x = "Anzahl Wegestarts pro Zeitintervall",
+#          tag = paste("Mean: ", toString(result_mean), "min")) +
+#    theme(plot.margin = margin(1, 4, 1, 1, "lines"),
+#          plot.tag.position = c(.9,.9),
+#          plot.tag = element_text(hjust =0, size=15))
+
+  ggplot(data = tourDauern, aes(x = bins, y = after_stat(count)/sum(after_stat(count))*100)) +
+    geom_bar() +
+    geom_text(stat='count', aes(label = round(after_stat(count)/sum(after_stat(count))*100, 1), vjust = -0.5)) +
+    labs (title = paste("Tour-Dauern WV", nameWirtschaftsklasse, nameVerkehrsmodell),
+          y = "Anteil in Prozent",
+          x = "Zeitintervall",
+          tag = paste("Mean: ", toString(result_mean), "min")) +
+    theme(plot.margin = margin(1, 4, 1, 1, "lines"),
+          plot.tag.position = c(.9,.9),
+          plot.tag = element_text(hjust =0, size=15))
+}
+
+##################### Helper functions ##########################
+
+nameWirtschaftsklasse <- function(filter_Wirtschaftszweig) {
+  if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("A", "B"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "im Primären Sektor"
+  }else if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("F"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "im Bau Sektor"
+  }else if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("C", "D", "E"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "im Sekündären Sektor (ohne Bau)"
+  }else if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("G"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "im Sektor Handel"
+  }else if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("I"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "im Sektor Verkehr und Nachrichten"
+  }else if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("H", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "Q"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "im Tertiären Sektor"
+  }else if(identical(filter_Wirtschaftszweig, c("all"))){
+    nameWirtschaftsklasse <- "aller Sektoren"
+  }else{
+    nameWirtschaftsklasse <- toString(filter_Wirtschaftszweig)
+  }
+}
+
+nameVerkehrsmodell <- function(filter_verkehrsmodell) {
+  if(identical(filter_verkehrsmodell, c("1"))){
+    nameVerkehrsmodell <- "im kleinräumigen Güterverkehr"
+  }else if(identical(filter_verkehrsmodell, c("2", "3", "4"))){
+    nameVerkehrsmodell <- "im kleinräumigen Personenwirtschaftsverkehr"
+  }else if(identical(filter_verkehrsmodell, c("all"))){
+    nameVerkehrsmodell <- "im kleinräumigen Personenwirtschafts- und Güterverkehr"
+  }else{
+    nameVerkehrsmodell <- toString(filter_verkehrsmodell)
+  }
+}
+
+nameGesamtgewicht <- function(filter_Gesamtgewicht) {
+  if(identical(filter_Gesamtgewicht, c(-1, 0))){
+    nameGesamtgewicht <- "(Pkw, Kombi, Lieferwagen (Lkw bis 2,8 t Gesamtgewicht))"
+  }else if(identical(filter_Gesamtgewicht, c(0, 2800))){
+    nameGesamtgewicht <- "(bis 2,8t)"
+  }else if(identical(filter_Gesamtgewicht, c(2800, 3500))){
+    nameGesamtgewicht <- "(2,8 - 3,5t)"
+  }else if(identical(filter_Gesamtgewicht, c(3500, 7500))){
+    nameGesamtgewicht <- "(3,5 - 7,5t)"
+  }else if(identical(filter_Gesamtgewicht, c(7500, 12000))){
+    nameGesamtgewicht <- "(7,5 - 12t)"
+  }else if(identical(filter_Gesamtgewicht, c(12000, 100000))){
+    nameGesamtgewicht <- "(>12t)"
+  }else if(identical(filter_Gesamtgewicht, c("all"))){
+    nameGesamtgewicht <- "(alle Fahrzeugtypen)"
+  }else{
+    nameGesamtgewicht <- parse(filter_Gesamtgewicht[1], "-", filter_Gesamtgewicht[2])
+  }
+}
diff --git a/...in/java/org/matsim/vsp/SmallScaleCommercialTraffic/ExtractLongDistanceFreightTraffic.java b/...in/java/org/matsim/vsp/SmallScaleCommercialTraffic/ExtractLongDistanceFreightTraffic.java
@@ -67,6 +67,6 @@ public static void main(String[] args) throws Exception {
 		}
 		PopulationUtils.sampleDown(population, samplePopulationTo/inputPopulationSample);
 		PopulationUtils.writePopulation(population, outputPath.toString() + "/berlin_longDistanceFreight_"+(int)(samplePopulationTo*100)+"pct.xml.gz");
-		new File (outputPath.toString() + "/extracted-population.xml.gz").delete();
+		assert (new File (outputPath.toString() + "/extracted-population.xml.gz").delete());
 	}
 }
diff --git a/...java/org/matsim/vsp/SmallScaleCommercialTraffic/RunCreateSmallScaleCommercialTraffic.java b/...java/org/matsim/vsp/SmallScaleCommercialTraffic/RunCreateSmallScaleCommercialTraffic.java
@@ -99,7 +99,8 @@ public static void main(String[] args) throws IOException {
 
         if (includeExistingModels) {
             new GenerateSmallScaleCommercialTrafficDemand().execute(
-                    configPath,                    "--sample", sampleSize,
+                    configPath,
+                    "--sample", sampleSize,
                     "--jspritIterations", jspritIterations,
                     "--creationOption", selectedCreationOption,
                     "--landuseConfiguration", selectedLanduseConfiguration,