Niels van Oort
Urban Mobility Lab: benut databerg
CROW-KpVV hield op 28 mei in Utrecht de eerste landelijke kennisdag over het benutten van data in het openbaar vervoer. Het delen van data levert veel op, maar is nog geen gemeengoed. Tijdens de bijeenkomst stond onder andere het Urban Mobility Lab in de schijnwerpers: een proeftuin vol data over vervoerpatronen in Amsterdam.
Lees het hele artikel: Urban Mobility Lab in OV Magazine
Data-driven public transport ridership prediction approach including comfort aspects
The most important aspects on which passengers base their choice whether to travel by public transport are the perceived travel time, costs, reliability and comfort. Despite its importance, comfort is often not explicitly considered when predicting demand for public transport. In this paper, we include comfort level in a modelling framework by incorporating capacity in the public transport assignment. This modelling framework is applied in the public transport model of HTM, the urban public transport operator of The Hague. The current transportation demand is directly derived from smart card data and future demand is estimated using an elasticity based approach. 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 (up to 30%). We also illustrate that this extended modelling framework can be applied in practice: it has a short computation time and leads to better predictions of public transport demand.
Check our presentation: Presentation CASPT2015
Read our full paper: Van Oort et al: Datadriven PT modelling CASPT2015
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
Opportunities and challenges for automated vehicles (individual, public and freight transport)
Since several years many developments regarding self-driving, automated vehicles (AVs) take place. Within the coming years it is expected that automated vehicles are becoming part of our transportation system. Therefore it’s becoming more and more important for policy makers to get insights into the state-of-the-art developments around AVs, in order to foster applications of AVs which are promising from a societal point of view and to take these developments into consideration during the decision-making process.
Definition and function of automation
Automation in this study refers to the transport system including all of its components, such as vehicles, drivers, users, infrastructure, information systems and applications. The level in which the driver is still ‘in the loop’ is used in order to discriminate between the different levels of vehicle automation: driver assistance (level 1), partial automation (level 2), conditional automation (level 3) and high/full automation (level 4).
In this study, our aim is to analyze strengths, weaknesses, opportunities and threats related to different applications of automation for autonomous private vehicles, freight transport and handling, and public transport. The potential of different applications of AVs in the Zuidvleugel in this study is strictly considered from a societal perspective (demand driven), in which AVs have a societal contribution to answer challenges the Zuidvleugel will face the upcoming years. Each application of automation is analyzed based on its functional ability to contribute to more agglomeration power of the Randstad Zuidvleugel, which in turn can improve the position of the Randstad Zuidvleugel relative to other European metropolitan areas.
Conclusions
We can conclude that a variety of (developments of) applications of automation exist in the Netherlands and worldwide regarding autonomous vehicles, freight and public transportation. We see several opportunities for the Zuidvleugel to benefit from these developments. Some of them are relevant for the short term (4 years), whereas other developments need more time to may be applied.
Read more: Essay TU Delft and Presentation workshop automated vehicles
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