Posts in category Presentations

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

Spoorcollege: stedelijke rail

Het Nederlandse spoorwegennet van 1839 – 2039 (zowel voor reizigers als goederen) met Maurits van Witsen, Max Philips en Niels van Oort

Niet alleen in de samenleving, maar ook in onze sector gaan de ontwikkelingen in een hoog tempo. Niet alleen door de komst van computergestuurde auto’s en ‘Internet of Things’ maar ook door de ontwikkeling van het, deels gedecentraliseerde spoorwegennet, de veranderende goederenstromen, de klimaatveranderingen en de steeds wijzigende relatie van de overheid met de vervoerbedrijven. De leden van Railforum kijken regelmatig vooruit. We verkennen verschillende scenario’s en stellen gezamenlijk toekomstbeelden op. Maar hoe goed zijn we op de hoogte van de historische achtergronden?

Maurice Adams zei ooit: “Wie de ogen sluit voor het verleden, is blind voor de toekomst”.
Dus vandaar dat Railforum in samenwerking met de NVBS, conform de Spoorcolleges tijdens de SpoorParade in 2014, vier bijeenkomsten organiseert waar diverse experts lezingen geven. Accent ligt op de geschiedkundige context van, en een doorkijk naar nieuwe ontwikkelingen. Aansluitend is er ruimte voor vragen en is er een netwerkborrel. Bij het uitnodigen letten we extra op de vier verschillende generaties in onze sector, zodat specifieke kennis en de historische context daarvan wordt overgedragen aan de bouwers van onze toekomst.

Zie de slides HIER

en een kort verslag van OV-PRO HIER

International rail summit 2016: Big Data and rail

Big Data also enter the railway industry. Board computers, passenger smart cards and cell phones provide valuable data to enhance design of networks and timetables. Big Data supports the improvement of transport models and cost benefit analyses (CBAs). An example of success was the approval of a new light rail in Utrecht, the Netherlands. It was not common use to consider reliability benefits explicitly, but in this case they were responsible for the positive cost benefit ratio.

Find my presentation at the Railsummit 2016 HERE

Rail summit website

New generation of public transport models: predicting ridership by smartcard data

In the public transport industry we observe the rise of a new generation of transport demand models. We applied Dutch smart card data for analysis of passenger volumes and routing and performed what-if analyses by using existing transport planning software. We focused specifically on public transport operators by providing them relative simple (easy to build, low calculation time) models to perform these what-if analyses. The data, including transfer information, 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. The effects of line changes on route choice can already be investigated when fixed demand is assumed. However, by introducing an elastic demand model the realism of the modeled effects is improved, because network changes induce changes in level of service, which affects the demand for public transportation. This elastic demand model 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 effects of small network changes.
In addition to this basic model, we also applied a capacity constrained assignment method. The most important aspects on which passengers base their choice for public transport travelling are the perceived travel time, costs, reliability and comfort. Despite this importance, comfort is often not explicitly considered when predicting demand. The case study results indicate that not considering capacity and comfort effects can lead to a substantial underestimation of effects of certain measures aiming to improve public transport. This means that benefits of measures that reduce crowding for both passengers and operators can now be quantified and incorporated in the decision-making process. We also illustrate that this extended modelling framework can be applied in practice, requiring short calculation times and leading to better predictions of public transport demand.

Find our ETC 2015 presentation HERE

Robustness of multi-level public transport networks: A methodology to quantify robustness from a passenger perspective

Despite the importance of robust public transport networks, this topic has not been considered from a full passenger perspective yet in scientific literature and practice. To our best knowledge, this study is the first in which both exposure to large, non-recurrent disturbances and impact of these disturbances are analysed in a systematic and realistic way. Contrary to single-level network perspectives, we considered the integrated, total multi-level public transport network which remains available when a disturbance occurs. We developed a new methodology to identify the most vulnerable links in the multi-level public transport network and to quantify the societal costs of non-robustness of these vulnerable links. Besides, applying our methodology enables quantification of the robustness benefits of robustness measures, next to the costs of such measures. Therefore, our methodology can support and rationalize the decision-making process of public transport operators and authorities regarding the implementation of different robustness measures.

Read the full paper: INSTR2015-Yap et al.

Find our presentation: INSTR2015 Presentation Yap et al.

Urban Mobility Lab

Op 28 mei 2015 organiseerde CROW-KpVV in de Galgenwaard in Utrecht de eerste landelijke bijeenkomst over het benutten van data in het openbaar vervoer. Het doel van deze onafhankelijke kennisdag was om te laten zien welke toepassingsmogelijkheden er zijn voor data die beschikbaar is. Zo kan slim gebruik hiervan overheden helpen bij het nemen van beleidsbeslissingen en beheren van een concessie. Daarnaast kunnen verschillende regio’s van elkaar leren door data te koppelen en te vergelijken. Er liggen kortom volop kansen op het gebied van datagebruik in het ov.

Niels van Oort, assistant professor ov aan de TU Delft, vertelde tijdens het plenaire deel over hoe Amsterdam als levend mobiliteitslaboratorium fungeert. Hoe kunnen we alle voetgangers-, fiets-, auto- en OV-data verzamelen, combineren en visualiseren om te komen tot een beter begrip en kennis van het totale mobiliteitssysteem? In een verdiepende deelsessie stonden de mogelijkheden voor het ov centraal: wat kunnen we leren over het ov door gebruik te maken van databronnen als GSM, GOVI en OV-chipkaart?

Bekijk hier de presentatie: Urban Mobility Lab

Transport Thursday: Investing in cities

In recent years, state-of-the-art public transport, including light rail, has seen strong worldwide growth. Increasing numbers of different types are emerging, both on the drawing board and on the streets. What lessons can we learn from all of these ideas and projects? Rob van der Bijl, Bert Bukman and Niels van Oort conducted research into 47 light-rail projects in the Netherlands and elsewhere and wrote a book on this entitled, ‘Investeren in de stad. Lessen uit 47 light rail projecten ‘ (‘Investing in the city. Lessons from 47 light-rail projects’). On this special Transport Thursday, they will be sharing their most important lessons and experiences (from decision-making through to operation) in achieving successful state-of-the-art public transport, a key driver in our new smart cities.

Check our presetation: Transport Thursday Van Oort 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

Data driven optimisation of public transport

Presentation at EMTA meeting at TfL in London:
Feedforward mechanisms in public transport; How data improves service quality and increases efficiency.

Find the presentation HERE

© 2011 TU Delft