Posted in 2015

Kosten en baten van robuustheid en comfort in OV modellen

Verstoringen in het openbaar vervoer hebben een grote impact op reizigers. Zowel reizigers, overheden als politiek hechten daarom veel belang aan robuust openbaar vervoer. Ondanks dit belang was tot nu toe niet bekend wat de (maatschappelijke) kosten van verstoringen in het OV zijn. Bij mogelijke maatregelen ter verbetering van OV robuustheid zijn vaak alleen de kosten bekend, terwijl de maatschappelijke robuustheidsbaten ervan tot op heden onbekend waren.
Wij hebben een methodologie ontwikkeld waarmee we, ondersteund door OV verkeersmodellen, de maatschappelijke kosten van onrobuust OV, en de maatschappelijke baten van robuustheids–maatregelen, kunnen kwantificeren. Wij bekijken OV robuustheid vanuit een reizigersperspectief. Tot op heden wordt robuustheid door wetenschap en praktijk vaak per vervoerder, of per netwerkniveau, benaderd. Wij richten ons echter op robuustheid van multi-level OV netwerken, waarbij we alle OV netwerkniveaus, alle OV modaliteiten van alle vervoerders integraal analyseren. Door simulatie van verstoringen in een multi-level OV model kunnen we in kaart brengen in hoeverre het totale OV netwerk in staat is om, vanuit de reiziger bezien, een verstoring op een bepaald netwerkniveau op te vangen.
Een belangrijk aspect bij grote verstoringen in het OV is het gereduceerde comfort op alternatieve routes. Door een verstoring kan grote drukte ontstaan op resterende routes die in het multi-level netwerk beschikbaar zijn, wat leidt tot verminderd reiscomfort, en waarbij reizigers soms zelfs niet met het eerste voertuig meekunnen. Dit comfort- en capaciteitseffect wordt tot op heden nauwelijks meegenomen in OV verkeersmodellen. Recente ontwikkelingen in het softwarepakket OmniTRANS maken het echter mogelijk om deze effecten mee te nemen bij het modelleren van verstoringen, waardoor de maatschappelijke kosten van discomfort gekwantificeerd kunnen worden. Het niet meenemen van deze post kan leiden tot substantiële onderschattingen van de maatschappelijke kosten van verstoringen.
Onze methodologie kwantificeert, door nieuwe toepassingen van OV verkeersmodellen, naast de kosten ook de baten van mogelijke robuustheidsmaatregelen. Hiermee ondersteunt en rationaliseert onze methodologie besluitvorming van vervoerders en OV autoriteiten.

De presentatie vind je hier: Platos 2015

Short Courses in Public Transport Planning

A practical guide to strategic and operations planning, network design, economic, appraisal methods, data collection, performance measurement, market forecasting and priority for bus, tram and rail services. in association with the Delft University of Technology, Dept. Transport&Planning, Institute of Transport Studies Monash University Iand Transport Research Centre, University of Auckland.

The first succesful trainings were held 26 January to 30 January, 2015 in Delft.

Part I
A practical guide to operations planning, market forecasting and economic appraisal methods for the development of bus and tram services. Key issues addressed at this short course are: Frequency determination; Timetable development; Vehicle scheduling; Demand forecasting; Service reliability management: Financial and economic appraisal of transit route development projects: Performance measures.

Part II
A practical guide to strategic and operations planning, network design, data collection, performance measurement and priority design for bus, tram and rail services. Key issues addressed at this short course are: Strategic perspectives; Network and route design; Data collection and analysis; Interaction with land-uses; Route choice and passenger flow forecasting; Priority for on-road public transport; Operations planning and crew scheduling; Network structure analysis.

Find more information here

Nieuw boek: Investeren in de stad; lessen uit 47 light rail projecten

Dit boek is een pleidooi voor investeren in de stad door middel van hoogwaardig OV, en in het bijzonder light rail. De economische en sociale betekenis van steden is groter dan ooit, terwijl het belang van duurzame ontwikkeling in toenemende mate wordt onderkend. Stedelijke bereikbaarheid per rail of met hoogwaardig busvervoer biedt bij uitstek mogelijkheden voor de totstandkoming van succesvolle steden. Dergelijke steden zijn goed bereikbaar, hebben een hoge ruimtelijke kwaliteit en hun economie gedijt binnen optimale infrastructurele condities. Succesvol ontsloten en verbonden met hun omgeving kunnen deze steden hun sociale barrières slechten en met hun infrastructuur uitstootvrije, duurzame mobiliteit faciliteren.

In Nederland is de afgelopen jaren gewerkt aan een reeks stedelijke OV-projecten. Met wisselend succes. Veel nieuwe stedelijke railinfrastructuur is gerealiseerd, maar veel projecten zijn ook mislukt, soms zelfs na jarenlange voorbereiding. In dit boek worden 47 casussen tegen het licht gehouden, waaronder drie grote projecten in Nederland: RandstadRail in de stedelijke regio van Rotterdam en Den Haag, Uithoflijn in Utrecht en de Groningse RegioTram. Uit het slagen en falen van deze projecten zijn lessen te leren waaraan geen enkele bestuurder, politicus, ambtenaar en wetenschapper zich kan onttrekken.

Het boek ‘Investeren in de stad. Lessen uit 47 light rail projecten’ van Rob van der Bijl, Bert Bukman en Niels van Oort is een uitgave van Milete Media.
Het geïllustreerde boek telt 174 pagina’s en kost € 34,50. Het is te bestellen via robvanderbijl@gmail.com

Light rail implementation: success and failure aspects of Dutch light rail projects

Light rail has been successfully implemented in many urban regions worldwide. Although light rail has been a proven transport concept in many cities, there is much debate on the (societal) cost-benefit ratio of these systems. In addition to the success stories, several light rail projects were not that successful or even failed. In recent years, many light rail plans have been cancelled in The Netherlands, some after many years of planning and some even after the start of the tendering process or during trial operation. We want to know why this happened, so we will be able to support future design and decision making. This paper describes our research aiming at the answer to the question: what are the success and failure factors of light rail planning based on the Dutch experiences? This research has been performed as a survey, in which we investigated five projects, being light rail projects in the Netherlands (and one reference project in France) that either succeeded or failed in different project stages. The main conclusion is that several, multidisciplinary factors make a success or failure out of a light rail project. Projects do not fail just because a lack of funding, small political support or technical obstacles only. Rather than that, a combination of factors causes projects to fail. Subsequently, projects will only be successful if they are based on more than one success factor. Just a high potential ridership or political support is for instance not enough to guarantee a project to succeed.

Read the paper: TRB2015

Short term ridership prediction in public transport by processing smart card data

Public transport operators are exposed to massive data collection from their smart card systems. In the Netherlands, every passenger needs to check in and to check out, resulting in detailed information on the demand pattern. In buses and trams, checking in and checking out takes place in the vehicle, providing good information on route choice. This paper explores options for using this smart card data for analysis and performing what-if analyses by using transport planning software. This new generation of transport demand models, based on big data, is an addition to the existing range of transport demand models and approaches. The intention is to provide public transport operators with a simple (easy to build) model to perform these what-if analyses. The data is converted to passengers per line and an OD-matrix between stops. This matrix is assigned to the network to reproduce the measured passenger flows. After this step, what-if analysis becomes possible. With fixed demand, line changes can be investigated. With the introduction of an elastic demand model, changes in level of service realistically affect passenger numbers. This method was applied on a case study in The Hague. We imported the smart card data into a transport model and connected the data with the network. The tool turned out to be very valuable for the operator to gain insights into the effect of small changes.

Read the paper: TRB 2015

© 2011 TU Delft