Posts in category Nederlands

Nieuwe lessen over de potentie van Fiets en OV

Het combineren van fiets en openbaar vervoer is een duurzame oplossing voor de (mobiliteits)uitdagingen in zowel stedelijke gebieden als daarbuiten. Er is een revival van de fiets gaande en ook hoogwaardig openbaar vervoer rukt op. De keten van fiets mét openbaar vervoer combineert de voordelen van beide systemen: De fiets zorgt voor fijnmazige ontsluitingen van herkomst en bestemmingen, is milieuvriendelijk en stimuleert een gezonde leefstijl. Voor wat betreft OV neemt de kwaliteit de laatste jaren sterk toe door de introductie van hoogwaardig OV (HOV): snelle, frequente en betrouwbare bus- tram- en metrolijnen met een hoog comfortniveau. Voorbeelden zijn R-Net, Randstadrail en Q-Link. De halteafstanden van deze systemen zijn relatief hoog, waardoor de fiets een belangrijke rol speelt in de gebiedsontsluiting.
Om het succes van de fiets en OV verder uit te bouwen is kennis nodig over hoe de mobilist zich nu en in de toekomst beweegt: Wat zijn de succesfactoren, welke voorwaarden spelen een rol en waarom worden bepaalde keuzes gemaakt, bijvoorbeeld. Dit paper laat de resultaten zien van vier TU Delft onderzoeken op dit gebied. Belangrijkste, nieuwe inzichten zijn bijvoorbeeld dat het invloedsgebied van HOV haltes tot 4x groter is ten opzichte van “gewoon’’ OV. Verder blijkt dat treinreizigers bereid zijn ca. 6 min. extra te fietsen naar een station waar ze een directe trein kunnen nemen naar hun bestemming (in plaats van met een overstap). Tot slot blijkt dat de huidige groep fiets-OV’ers in te delen is in 7 groepen, waarvan de middle-aged male professionals de grootste zijn en de gepensioneerden de kleinste. De resultaten zijn de basis voor verder onderzoek en toepassing om te komen tot een optimaal Fiets-OV netwerk.

Lees het hele CVS paper HIER

Inzicht in kosten van vertragingen

Menno Yap, PhD student in het TRANS-FORM project, vertelt over zijn onderzoek in het AD:

Special Issue Stedelijk OV Tijdschrift Vervoerwetenschap

Onze steden worden steeds belangrijker. Tegen 2050 woont ca. 70% van de totale wereldbevolking in ‘de’ stad. Het wordt een grote uitdaging voor ons allen om die steden leefbaar en economisch vitaal te houden. Openbaar vervoer (OV) speelt een essentiële rol bij deze uitdaging. Goede bereikbaarheid van de economische en sociale kerngebieden is een absolute voorwaarde voor het succes van een stad en OV is daarbij een onmisbare schakel. In dit special issue “Stedelijk OV” presenteren wij u een verzameling wetenschappelijke artikelen die helpt om het OV en daarmee de stad tot een succes te (blijven) maken. Stuk voor stuk wetenschappelijk onderzoek – direct toepasbaar voor een praktisch vervolg in beleid, planning en/of uitvoering.

Lees meer: Voorwoord special issue

Fiets én OV: ‘The best of both worlds’

Naast de inmiddels gangbare combinatie fiets en trein, bieden met name de combi’s fiets en stedelijke rail en fiets en HOV-busvervoer nog veel potentieel. Data-onderzoek van Goudappel Coffeng en TU Delft toont aan dat de combinatie fiets en een OV-modaliteit voordelen biedt aan een brede groep stakeholders. Waarom is dit relevant en hoe zit de gebruikersdynamiek van fiets en OV eigenlijk in elkaar?

Lees het artikel in Verkeerskunde

Monitoren van kwaliteit en beleving van multimodale OV ketens voor betere prognoses

De bereikbaarheid van steden staat onder druk. Door de toename van bewoners, bedrijven en bezoekers is de verwachting dat de stedelijke bereikbaarheid verder onder druk komt te staan. Tot voorkort was het niet goed mogelijk om de kwaliteit (reistijd, betrouwbaarheid en beleving) van de gehele OV deur-tot-deur reis en de first en last mile te meten. Deze inzichten zijn essentieel om het effect van ontwikkelingen en maatregelen in te schatten.

Samen met het ministerie van I en M en de Metropoolregio Amsterdam hebben we een werkmethode ontwikkeld en toegepast om de kwaliteit van de gehele deur-tot-deur reis te beoordelen. In de eerste maanden van 2016 is een pilot voor de werkmethode uitgevoerd tussen Amsterdam en Haarlem. In deze pilot is de kwaliteit (reistijd, betrouwbaarheid en beleving) van de deur-tot-deur reis onderzocht met bestaande data (OV-chipkaart en NDOV) en direct vanuit de reiziger (enquêtes en apps). Met een nieuw ontwikkelde tool is met behulp van open data van zowel het stedelijke als landelijke OV (bijv. GVB en NS) inzicht gekregen in de geleverde kwaliteit. Met behulp van een nieuwe app zijn inzichten verkregen in ketenverplaatsingen, zoals fiets-OV.

De methodiek en nieuwe tooling heeft bewezen de benodigde inzichten op te leveren. Daarnaast blijkt uit de pilot onder meer dat:
– de combinatie van gegevens een goede werkmethode oplevert voor auto, OV, fiets en combinaties daartussen en voor de gehele deur-tot-deur reis (inclusief first en last mile).
– de objectieve en subjectieve waarde van reistijd, betrouwbaarheid en beleving per stukje van de reis regelmatig van elkaar verschillen. Zo wordt een betrouwbare en gemiddeld snelle OV-reis toch beleefd als lage kwaliteit.

De resultaten van de pilot zijn veelbelovend voor verdere ontwikkeling en toepassingen.

Bekijk de Platos presentatie HIER

Inzichten in dynamische effecten van openbaar vervoer door combinatie van statische en dynamische OV modellen

Steden worden steeds populairder om te wonen, werken en te recreëren. Deze trek naar de stad legt steeds meer druk op de hoogwaardige OV-assen in en van/naar de stad. Naast snelheid en frequentie zijn betrouwbaarheid en drukte belangrijke kwaliteitsaspecten voor zowel reiziger als vervoerder. Om deze OV-assen hoogwaardig en efficiënt te kunnen (blijven) exploiteren zijn inzichten in te verwachte effecten van nieuwe ontwikkelingen en maatregelen essentieel. Afgelopen decennium zijn er grote stappen gezet op het gebied van OV modellering. Er zijn goede, statische modellen beschikbaar voor OV prognoses. Desondanks is voor beter inzicht in bijvoorbeeld toekomstige betrouwbaarheid en drukte behoefte aan een meer dynamische modelomgeving, zonder het hoge detailniveau van microsimulatie. TU Delft en Goudappel zijn daarom een verkenning gestart naar toepassing van dynamische OV toedelingsmodellen, (agent-based, mesoscopisch). De basis hiervoor, BusMezzo, is ontwikkeld door KTH Stockholm en wordt daarnaast ook al via TU Delft toegepast in Nederlandse studies.

Deze verkenning richt zich op het modelleren van openbaar vervoer met zowel OmniTRANS, de modelleringsoftware voor het gros van de regionale en stedelijke modellen in Nederland, als BusMezzo, een dynamisch simulatiemodel voor OV toedeling. Het doel van dit project is om te verkennen in hoeverre een dynamisch model waarde kan toevoegen ten opzichte van een statisch model, en welke stappen genomen moeten worden om deze modellen met elkaar te laten communiceren. Naast theoretische analyse is een case studie van de metro van Amsterdam uitgevoerd.

BusMezzo is in staat om elk voertuig en elke reiziger individueel te simuleren en kan daarmee de volledige interactie tussen reiziger en voertuig meenemen in de toedeling. De impact van crowding wordt volledig gemodelleerd, door het toepassen van volume-afhankelijke halteertijden, denied boarding, en door reizigers ervaren reistijd als gevolg van discomfort in drukke voertuigen. Hiermee ontstaat een verrijking ten opzichte van statische modellen.

Een wederzijdse uitwisseling van input en output data tussen de beide modellen is mogelijk. Het ligt voor de hand om een tweetrapsraket te maken van beide modellen, waarbij de kracht van beiden wordt gecombineerd. Hiermee kunnen meer en betere inzichten worden verkregen voor verwachte effecten van ontwikkelingen en/of OV maatregelen. Daarmee wordt een grote verbeterslag in prognoses en bijv. kostenbaten-analyses gemaakt.

Bekijk de Platos presentatie HIER

Het verbeteren van de last-mile in een OV reis met automatische voertuigen

De last-mile in een openbaar vervoer (OV) reis is een van de meest hinderlijke gedeelten van een reis per OV. Hierdoor is het OV veelal niet in staat om te kunnen concurreren met de auto. De oorzaak kan deels worden gevonden in het gebrek aan flexibiliteit en de lage snelheden die de veelal conventionele vervoersmiddelen op de last-mile kenmerken. Recente technologische ontwikkelingen maken innovatieve vraaggestuurde vervoersconcepten met zelfrijdende voertuigen mogelijk. Deze zijn onafhankelijk van vaste infrastructuur en zouden ideaal op de last-mile ingezet kunnen worden, om zo het diffuse patroon en lage vervoersvolume efficiënt te bedienen.

Om de vervoerwaarde en de prestatie van een vraaggestuurd vervoersysteem met zelfrijdende voertuigen op de last-mile te bepalen is als case: Station Delft-Zuid – TU Delft gekozen. Bij een vervoerwaarde studie met dergelijke innovatieve techniek wordt verwacht dat psychologische factoren, naast de puur instrumentele aspecten, expliciet een rol spelen in de vervoerwijzekeuze van reizigers. Het meenemen van deze preferenties is daarom van belang, teneinde de vervoerwaarde niet substantieel te over- of onderschatten. In dit paper zijn de uitkomsten van twee onderzoeken gecombineerd, een instrumenteel onderzoek (simulatiemodel + enquête) naar de vervoerwaarde van een systeem van zelfrijdende voertuigen en een stated preference (SP)-experiment om de invloed van diverse psychologische factoren op de vervoerwaarde te bepalen.
De resultaten laten zien dat er een aanzienlijke vervoerwaarde bestaat voor zelfrijdende voertuigen op de last-mile, te weten 57% van de steekproefpopulatie. Met het simulatiemodel zijn diverse ITS maatregelen gesimuleerd, deze maatregelen omvatten wijzigingen in de netwerkstructuur, voertuiggedrag en het reizigersgedrag.
De prestatie van het last-mile systeem, bleek veelal positief beïnvloedt te worden door bovenstaande maatregelen. Effecten werden gemeten in een vergroting van de systeemcapaciteit, een reductie van de gemiddelde wachttijd ofwel van de gemiddelde reistijd. Het parallel toepassen van deze maatregelen realiseert een aantrekkelijkere concurrentiepositie ten opzichte van de conventionele vervoerswijzen. De meest kenmerkende maatregel, het strategisch plaatsen van voertuigen, op locaties voorafgaand aan het ontstaan van vervoersvraag laat een reductie in de gemiddelde wachttijd van 40% zien.
Uit het SP-experiment blijkt dat de attitudes ‘duurzaamheid’ en ‘vertrouwen’ de twee belangrijkste aspecten zijn in de vervoerwijzekeuze, terwijl de in-voertuigtijd niet minder negatief wordt ervaren dan in een door de reiziger gereden carsharing systeem. Dit suggereert dat de gebruikelijk genoemde voordelen van zelfrijdende voertuigen wellicht nog niet worden ervaren door de reiziger van vandaag, en illustreert het belang om hier aandacht aan te schenken voor een succesvolle implementatie van zelfrijdende voertuigen.

Lees het CVS paper HIER

Zie de CVS presentatie HIER

Waar liggen kansen voor OV: datafusie GSM en chipkaart

De grootste uitdaging van de openbaar vervoer sector is om tegemoet te komen aan de verscheidenheid aan reispatronen, en de bijbehorende behoeften en preferenties, van reizigers. Het beter matchen van vraag en aanbod levert zowel een kwaliteitssprong als kostenreductie op en heeft dus alle aandacht. Bestaande databronnen helpen, maar zijn nog niet afdoende. De combinatie van nieuwe bronnen biedt echter hoopgevende resultaten. Door een innovatieve methodiek kunnen GSM- en anonieme chipkaartdata gecombineerd worden om de OV potentie in kaart te brengen.

Bestaande onderzoeken (zoals OViN) geven informatie over de totale reisbehoefte en de ruimtelijke spreiding hiervan. Deze huishoudsurveys bieden veelal echter geen inzicht in de spreiding van deze reisbehoefte over de tijd. Een nieuwe methodiek om GSM- met anonieme OV chipkaartdata te koppelen, geeft die inzichten wel. Door middel van deze datafusie kunnen zowel de ruimtelijke als temporele patronen van OV gebruik vergeleken worden met de totale ruimtelijke en temporele reispatronen. Dit geeft inzicht in de (mis)match van vraag en aanbod in ruimte én tijd. Ideaal dus als eerste stap voor het verbeteren van deze match: OV potentie kan zo worden opgespoord.
Deze methode is toegepast in een case study in Rotterdam om te onderzoeken of het huidige OV bedieningsinterval voldoende aansluit bij de latente vraag. De resultaten demonstreren dat er potentie is om het OV bedieningsinterval zowel in de vroege ochtend als in de late avond uit te breiden. In de vroege ochtend, juist voordat het OV wordt opgestart, kan een uur-tot-uur toename in bezoekersaantallen van 33% tot zelfs 88% worden waargenomen in diverse delen van de Rotterdamse regio. Dit illustreert de potentiële vraag voor extra openbaar vervoer aanbod in de vroege ochtend. Op vergelijkbare wijze is deze analyse uitgevoerd voor het OV aanbod in de late avond.
Deze innovatieve methode van datafusie is van grote toegevoegde waarde te zijn gebleken ter ondersteuning van OV planning. Deze datafusie methode kan ook eenvoudig worden toegepast op andere herkomst-bestemmingsdata.

Lees het CVS paper HIER

Betrouwbare OV netwerken: Reizigersperspectief centraal dankzij anonieme chipkaartdata

Voor het openbaar vervoer is betrouwbaarheid een kwaliteitsfactor van belang.
Terwijl we een beetje vertraging met de auto wel oké vinden, is elk minuutje
dat een bus, trein of tram te laat arriveert, er echt één te veel. Vervoerders en
openbaarvervoerautoriteiten zijn dan ook continu op zoek naar mogelijkheden
om de betrouwbaarheid te verbeteren. Maar hoe bepaal je eigenlijk of
een maatregel werkt? Wat is een goede maat voor betrouwbaarheid? In
deze bijdrage maken we een boeiend uitstapje naar de wereld van haltes,
overstappen en OV-chipkaarten.

Lees het artikel uit NM magazine HIER
Lees het uitgebreide wetenschappelijke artikel HIER

Trambonus hoort in strategische planning

Kiezen we voor de bus of voor de tram? Bij de introductie van nieuwe ov-lijnen is de systeemkeuze altijd een belangrijk discussiepunt.

Lees het artikel in OV magazine HIER

© 2011 TU Delft