Provincie Limburg laat zes nieuwe verkeersmodellen ontwikkelen: één provinciebreed model en vijf regionale ‘verfijningsmodellen’. De multimodale, tour-based modellen worden alle ontwikkeld binnen hetzelfde programma en zijn onderling gekoppeld. Limburg kiest hiermee voor consistentie. De auteurs De Romph, Hoen en Van Genugten, allen nauw betrokken bij de bouw van de set modellen, vertellen over de mogelijkheden van de aanpak.
Enkele jaren geleden nog maar waren alleen grootschalige modellen als LMS en NRM tour-based. Voor de regionale en gemeentelijke schaal zetten we vooral zwaartekrachtmodellen in. Maar het modellenlandschap in Nederland is behoorlijk in beweging. De zwaartekrachtaanpak bijvoorbeeld raakt langzaamaan uit de gratie. Veranderende beleidsvragen, meer interesse in fiets en openbaar vervoer en technologische innovaties als autonome auto’s en MaaS hebben ertoe geleid dat ook bij de kleinschaliger modellen steeds vaker tours het uitgangspunt zijn.1Vervoerregio Amsterdam en gemeente Amsterdam hebben de aanpak van het NRM geadopteerd als basis voor hun modellen. Groningen, Lelystad en provincie Utrecht kozen voor tour-based modellen met persoonstypes. In Almere worden individuele reizigers gemodelleerd. TNO experimenteert in de regio Rotterdam/Den Haag eveneens met een aanpak met individuen.
Provincie Limburg koos eind 2020 ook voor die lijn. We kregen als Royal HaskoningDHV de opdracht om één provinciaal model en vijf regionale ‘verfijningsmodellen’ te bouwen – maar wel allemaal tour-based. Voor de provincie was een belangrijk pre dat de zes modellen, hoewel van verschillende schaalgrootte, door die aanpak onderling consistent kunnen blijven.
Eén netwerk, meerdere lagen
De modellen worden nog dit jaar afgerond: de oplevering staat voor eind 2021 gepland. We ontwikkelen de modellen met de software Aimsun Next. We hebben binnen dit programma met behulp van OpenStreetMap en GTFS-data één netwerk opgebouwd dat alle wegen, fietspaden en ov-lijnen in Limburg omvat. Daarna zijn een aantal ‘modellagen’ gedefinieerd, waarin kan worden aangegeven welke infrastructuur moet worden meegenomen in welk modelscenario. Met deze systematiek kunnen we bijvoorbeeld voor het provinciale model een wat grover netwerk aanhouden. De verfijningsmodellen zijn gedetailleerd in het studiegebied en worden naar buiten toe grover. Zo werkt elk model op het juiste detailniveau en blijven de rekentijden binnen de gestelde grenswaarden.
Voor de zonering geldt iets soortgelijks. Het provinciale model zal met vrij grove zones werken; de regionale modellen hanteren binnen het studiegebied een fijnmazige zonering, terwijl daarbuiten de zones grover worden en er uiteindelijk gerekend wordt met aggregaties van zones.
Voordelen van de tour-based aanpak
Zoals gezegd heeft Limburg ook voor tour-based gekozen. Bij deze methodiek zijn de activiteiten die mensen maken het uitgangspunt. De tours (ketens) betreffen ritten naar locaties om deze activiteiten uit te voeren. Elke tour is dus een reis langs een of meer activiteiten – werk, de supermarkt, de sportschool – die altijd thuis begint en eindigt. De reizigers worden in verschillende persoonstypes verdeeld, naar leeftijd of inkomen bijvoorbeeld, met elk hun eigen reiskenmerken.2De data voor deze invulling komen uit bronnen als CBS (bevolking), DUO (onderwijs), vestigingsregister (bedrijven) en OpenStreetMap (bijzondere locaties, zoals supermarkten). Denk aan de onderverdeling naar leeftijd: die bepaalt mede of er naar school of juist naar werk wordt gereisd.
De tour-based aanpak biedt een aantal interessante voordelen. Door naar ketens te kijken, zorg je allereerst voor samenhang over de motieven, de modaliteiten en de dagdelen heen. Bij een zwaartekrachtmodel worden die elementen min of meer los van elkaar gemodelleerd. Dat leidt onder meer tot het euvel dat bijvoorbeeld het aantal ritten dat op een bepaalde dag bij een winkelzone aankomt, zomaar groter kan zijn dan het aantal ritten dat diezelfde dag uit de zone vertrekt – en dat is weinig reëel. Omdat het tour-based model van een ketenverplaatsing uitgaat, die thuis begint en diezelfde dag ook thuis eindigt, zal die ene winkelzone over de dag heen evenveel aankomende als vertrekkende reizigers kennen.
Een sterk punt is ook dat het model logische locatiekeuzes maakt voor de activiteiten, zoals boodschappen doen. De keuze waar die boodschappen worden gedaan, hangt bij tour-based modellen niet slechts af van het vertrekpunt en de attractievariabele van de supermarkten (hoe gewild is een winkelgebied?), maar ook van de volgende locatie in de reisketen. Bij een keten thuis-werk-winkel-thuis zal de gekozen winkellocatie dus altijd ergens op de route werk-thuis liggen.
Ook de modaliteit speelt een rol bij de locatiekeuze: met de fiets kies je nu eenmaal een andere winkellocatie dan met de auto. En die modaliteit hangt weer mede af van de complete keten: als iemand normaliter met de auto naar werk reist en het boodschappen doen is onderdeel van een keten met ‘werk’ erin, dan is de modaliteit voor de boodschappen vanzelf ook auto.
Dan nog een ander kenmerk, dat samenhangt met het feit dat het Limburgse tour-based model met persoonstypes werkt: de aanpak is deterministisch. Veel agent-based modellen maken gebruik van trekkingen, met als gevolg dat elke run andere resultaten oplevert. Dat maakt een agent-based model minder geschikt voor het vergelijken van verschillende scenario’s. Bij een deterministisch model is elke run exact dezelfde – en je weet daardoor zeker dat verschillen tussen scenariovarianten het gevolg zijn van de interventie die is doorgevoerd en niet van stochastiek.
Nieuwe mogelijkheden
Met een tour-based model zijn de resultaten dus een stuk logischer en samenhangender. Maar de aanpak biedt daarnaast een aantal nieuwe kansen, die we in de toekomst ook zullen benutten in het Limburg-model.
Zo kun je met de tour-aanpak multimodale verplaatsingen modelleren: op een locatie waar een activiteit wordt uitgevoerd, kan van modaliteit worden gewisseld. Dit vereist overigens wel een aanpassing van het locatie- en vervoerswijzemodel.
Verder is het mogelijk om tijdens een rit van activiteit naar activiteit meerdere modaliteiten te gebruiken. Een verplaatsing van huis naar werk zou dan als volgt kunnen zijn: met het ov naar het station en vanaf daar verder met de ov-fiets. Deze multimodaliteitsslag vereist een apart ‘voor- en natransport model’. Daarbij worden de ritten die gemaakt worden met het ov gesplitst in verschillende voor- en natransportvarianten. Met deze methodiek is het ook relatief eenvoudig om hubs te introduceren in het model.
Dankzij persoonstypes die we opnemen in het tour-based model kunnen we in de toekomst ook gedrag beter modelleren. Dat we onderscheid maken naar bijvoorbeeld leeftijdsklasse, zorgt al voor evident betere beschrijvingen van gedrag: iemand van zestien maakt immers andere reizen (school, sportvereniging) dan iemand van 46 (werk, supermarkt, horeca). Maar het gebruik van persoonstypes opent ook mogelijkheden om een fenomeen als thuiswerken mee te nemen. We kunnen bijvoorbeeld de verschillende types een ‘thuiswerkfactor’ meegeven. Voor een kantoorbaan zal die factor zwaarder wegen dan voor iemand met een industriebaan.
100% consistentie
Het mooie is dat de voordelen en extra mogelijkheden die we kort hebben aangestipt, voor álle zes Limburgse modellen gelden – ze zijn immers op dezelfde leest geschoeid. Misschien belangrijker nog is dat we de modellen zo ook inhoudelijk makkelijker kunnen koppelen. We gebruiken de uitkomsten van het provinciale model bijvoorbeeld als uitgangspunt voor de vijf verfijningsmodellen op regionaal niveau. Die verfijningsmodellen bepalen op basis van gedetailleerde productie/attractie-gegevens en gedetailleerde reistijden een verdeling van de ritten naar regionaal niveau, die we weer terugkoppelen naar het grote model. En alle modellen worden ook op zowel provinciaal als regionaal niveau gekalibreerd.3Voor de kalibratie gebruiken we NDW-data, lokale telgegevens, ov-chipkaartdata, NS-stationsdata en OViN/ODiN-data. Zo realiseren we 100% consistente modellen, waarbij de provinciale en regionale berekeningen naadloos op elkaar aansluiten.
_____
De auteurs
Erik de Romph, Sander Hoen en William van Genugten zijn respectievelijk strategisch adviseur verkeersmodellen, projectleider verkeersmodel Limburg en senior verkeersmodelspecialist bij Royal HaskoningDHV.
Grensoverschrijdend verkeer
Grensoverschrijdend verkeer speelt in Limburg een belangrijke rol. Om deze stromen goed in het model te krijgen, werkt de modelbouwer Royal HaskoningDHV samen met een Duitse en een Belgische partner voor het verkrijgen van de juiste data uit deze regio’s. In de meeste modellen wordt voor het grensoverschrijdend verkeer een extra grensweerstand in het model ingebracht. In het model van Limburg wordt deze component niet op een wegvak geplaatst, maar als aparte component in de kostenfunctie meegenomen. Deze component wordt geschat met behulp van TomTom Origin Destination Analysis-data, omdat deze databron als een van de weinige grensoverschrijdend verkeer kan volgen.
