MINT 1. CONTEXT EN OBJECTIEVEN 5 2. ALGEMENE MODELOPZET 7 3. DETAILPROCESSEN 14

P768 Modelondersteuning Ontwikkeling 2007 Nota 24.4 : Modelopbouw MM v3.4

2

1. CONTEXT EN OBJECTIEVEN ______________________________________ 5 2. ALGEMENE MODELOPZET _______________________________________ 7 2.1. Modelsysteem in Cube Scenario Manager en Application Manager_____________ 7 2.2. Algemene modelstructuur _____________________________________________ 10

3. DETAILPROCESSEN____________________________________________ 14 3.1. Voorbereiding – NETWERKEN __________________________________________ 14 3.1.1. Initialiseren netwerk – deel 1, rekenvolgorde 1 _______________________________ 14 3.1.2. Initialiseren netwerk – deel 2, rekenvolgorde 2 _______________________________ 16 3.1.3. Extraheren tellingen auto, rekenvolgorde 3 __________________________________ 20 3.1.4. Extraheren modelspecifieke tellingen auto, rekenvolgorde 4 _____________________ 20 3.1.5. Extraheren tellingen OV, rekenvolgorde 5 ___________________________________ 21 3.1.6. Opladen tellingen op het netwerk, rekenvolgorde 6 ____________________________ 21 3.1.7. Bijvoegen filelinks – deel 1, rekenvolgorde 7 _________________________________ 22 3.1.8. Bijvoegen filelinks – deel 2, rekenvolgorde 8 _________________________________ 23 3.1.9. Activeren kruispunten en afslagverboden, rekenvolgorde 9______________________ 23 3.1.10. Transformeren naar Trips OV-netwerk, rekenvolgorde 10 _______________________ 25 3.1.11. Valideren modelnetwerk in Trips, rekenvolgorde 11 ___________________________ 25 3.1.12. Opbouwen Trips OV-netwerk, rekenvolgorde 12 ______________________________ 26 3.1.13. Opmaken OV-lijnen, rekenvolgorde 13 _____________________________________ 26 3.2. 3.2.1. 3.2.2. 3.2.3.

Voorbereiding – INITIALISATIE__________________________________________ 27 Opmaken afstandenmatrix, rekenvolgorde 1 _________________________________ 27 Bijwerken diagonaal, rekenvolgorde 2 ______________________________________ 28 Initialiseren van de hulpmatrices, rekenvolgorde 3_____________________________ 29

3.3. 3.3.1. 3.3.2. 3.3.3. 3.3.4. 3.3.5. 3.3.6.

Eerste vervoerwijzekeuze – MODE CHOICE 1______________________________ 35 Kost LV, rekenvolgorde 1________________________________________________ 36 Kost OV, rekenvolgorde 2 _______________________________________________ 36 Kost Auto, rekenvolgorde 6 ______________________________________________ 37 Logit Mchoice 1, rekenvolgorde 7 _________________________________________ 37 Reset Loop, rekenvolgorde 3_____________________________________________ 37 Plaatsen feedback punt, rekenvolgorde 4 ___________________________________ 38 Februari 2008

MINT Mobiliteit in zicht


3

3.3.7. Uitvoeren loop, correcte selectie automatrix, rekenvolgorde 5____________________ 38 3.3.8. Opmaken average HW-matrix en opslaan laatste HW-PREV, rekenvolgorde 8 ______ 38 3.3.9. Controle vraag-aanbodevenwicht, rekenvolgorde 9____________________________ 40 3.3.10. Keuze re-iteratie, rekenvolgorde 10 ________________________________________ 44 3.3.11. Plaatsen continue punt, rekenvolgorde 11 ___________________________________ 44 3.4. Kostenberekening Langzaam Verkeer – MODE CHOICE 1 – KOSTEN LV _______ 45 3.5. Kostenberekening Openbaar Vervoer – MODE CHOICE 1 – KOSTEN OV _______ 46 3.6. Kostenberekening Auto – MODE CHOICE 1 – KOSTEN AUTO ________________ 52 3.7. 3.7.1. 3.7.2. 3.7.3.

Eerste vervoerwijzekeuzeproces – MODE CHOICE 1 – LOGIT MCHOICE 1 ______ 63 Extractie kostenmatrices modi, rekenvolgorde 1 ______________________________ 65 Extractie correcte parameters, rekenvolgorde 2_______________________________ 66 Uitvoeren MNL keuzemodel motieven Werk, School, Winkel, Recreatief en Overig, rekenvolgordes 3 tot en met 7 ____________________________________________ 67 3.7.4. Sommeren over de modi, rekenvolgorde 8 __________________________________ 70 3.7.5. Rapportage directe vervoerwijzekeuze en triplengteverdeling, rekenvolgorde 9 ______ 70 3.7.6. Detailrapportage per motief, rekenvolgorde 10 _______________________________ 72 3.8. 3.8.1. 3.8.2. 3.8.3. 3.8.4.

Opmaken routepaden voor kalibratie – PADEN ____________________________ 75 Opmaken paden auto, rekenvolgorde 1_____________________________________ 76 Voorbereiden synthetische matrices en tripends, rekenvolgorde 2 ________________ 77 Opmaken paden OV, rekenvolgorde 3______________________________________ 78 Afdrukken screenlines auto en OV, rekenvolgorde 4 ___________________________ 79

3.9. 3.9.1. 3.9.2. 3.9.3. 3.9.4. 3.9.5. 3.9.6.

Uitvoeren binaire matrixkalibratie – KALIBRATIE___________________________ 79 Kalibreren autoverplaatsingen, rekenvolgorde 2 ______________________________ 81 Kalibreren OV-verplaatsingen, rekenvolgorde 4_______________________________ 83 Opmaken vervoerwijze-correctiematrix, rekenvolgorde 6 _______________________ 83 Uitvoeren massacorrectie, rekenvolgorde 7__________________________________ 85 Overzetten gekalibreerde automatrix naar HW-PREV, rekenvolgorde 8 ____________ 85 Rapportage verschuiving tripverdeling, rekenvolgorde 9 ________________________ 85

3.10. Tweede vervoerwijzekeuze – MODE CHOICE 2_____________________________ 89 3.11. Tweede vervoerwijzekeuzeproces – MODE CHOICE 2 – LOGIT MCHOICE 2 _____ 90 3.11.1. P+R-bestand _________________________________________________________ 92 3.11.2. Principe P+R modellering _______________________________________________ 93 Februari 2008



4

3.11.3. Stuurmechanisme P+R berekening ________________________________________ 95 3.11.4. P+R scriptmodellering __________________________________________________ 97 3.12. Vervoerwijze-correctie – VV CORRECTIE ________________________________ 101 3.12.1. Vervoerwijzekeuze-correctie, rekenvolgorde 1_______________________________ 103 3.12.2. Nacorrigeren motiefmatrices, rekenvolgorde 2_______________________________ 105 3.12.3. Sorteren van geobserveerde mode-patronen, rekenvolgorde 3__________________ 105 3.12.4. Opbouwen matrices mode-patronen, rekenvolgorde 4 ________________________ 106 3.12.5. Rapportage directe mode choice en triplengte na correctie, rekenvolgorde 5 _______ 107 3.12.6. Bijvoegen manueel gedefinieerde verplaatsingspatronen per mode, rekenvolgorde 6 107 3.13. Toedelen en rapportage – TOEDELEN___________________________________ 108 3.13.1. Opladen autoverplaatsingen, rekenvolgorde 1_______________________________ 109 3.13.2. Opschonen netwerk en rapportage, rekenvolgorde 2 _________________________ 109 3.13.3. Transformeren OV-matrix, rekenvolgorde 3_________________________________ 114 3.13.4. Opladen OV-verplaatsingen, rekenvolgorde 4 _______________________________ 115 3.13.5. Uitdumpen OV-netwerk naar Voyager, rekenvolgorde 5 _______________________ 116 3.13.6. Afdrukken rapportage OV, rekenvolgorde 6_________________________________ 116 3.13.7. Rapporteren OV-performanties, rekenvolgorde 7 ____________________________ 120 3.13.8. Combineren auto- en OV-attributen, rekenvolgorde 8 _________________________ 121 3.13.9. Validatie autotellingen, rekenvolgorde 9 ___________________________________ 122 3.13.10. Validatie OV-tellingen, rekenvolgorde 10________________________________ 125 3.14. Finaliseren en opmaken van resultaten – OPLEVERING ____________________ 127

Februari 2008



5

1. CONTEXT EN OBJECTIEVEN Het Multimodaal Model v3.4 is een strategisch multimodaal verkeersmodel voor de provincies in Vlaanderen, maar kan ook ingeschakeld worden voor verwante deelgebieden. MM v3.4 omhelst enerzijds een modelstructuur en anderzijds een datasysteem waarin zowel algemene als modelspecifieke gegevensbronnen worden verzameld en beheerd. Het voorgestelde strategische model hanteert de vijf modi autobestuurder, autopassagier, openbaar vervoer, fiets en te voet. Park and ride wordt optioneel mee aangeboden. De modi zware en lichte vrachtwagen worden in de netwerkmodellering mee opgenomen. Het model beslaat de periode van een uur. Via de selectie van de juiste vraagmatrices is elk uur van een normale werkweekdag te modelleren. De verplaatsingsmotieven zijn werk, school, winkel, recreatief-sociaal bezoek en overig. Het zwaartepunt van het model richt zich op een onderbouwd vervoerwijzekeuzemodel, met variabele parkeerkosten en autobeschikbaarheid. Er wordt een degelijk vraag-aanbod evenwichtsmechanisme ingebouwd, dat stabiliteit van het vraagmodel garandeert. Het netwerkmodel voor de auto betreft een evenwichtstoedeling met geavanceerde kruispuntmodellering. Openbaar vervoer incorporeert geen congestiemodellering. Het modelinstrument is opgebouwd in Cube Voyager. Het geheel wordt in een polyvalente Catalog bewaard om gemakkelijk meerdere modellen met dezelfde modelstructuur door te rekenen en te beheren. De modelstructuur wordt door een procesmanager onderhouden. Er wordt getracht om in zoverre mogelijk alle deelprocessen en –technieken in de Voyager scripttaal op te bouwen. Voor OVmodellering wordt echter nog steeds de Trips-software gehanteerd, en voor enkele processen wordt teruggevallen op specifiek ontwikkelde applicaties in VB-code (Visual Basic) die naadloos in de proces-flow worden ingepast. Februari 2008



6

De in dit document voorgestelde MM v3.4-structuur betreft het ontwikkelmodel. Er wordt een getrapte methodiek gevolgd, waarbij de kalibratie van auto en OV als structureel onderdeel wordt ingeschoven. MM v3.4 is dan ook geen direct rekenmodel, maar wel het instrument waarin de noodzakelijke evenwichten voor elk strategisch model worden opgebouwd, én de noodzakelijke parametrizatie uitgevoerd wordt. Aldus vormt het samen met de module BasMAT v3.4 het basismodel van elk opgeleverd strategisch verkeersmodel. Op zich integreert MM v3.4 dan ook een proces dat de noodzakelijke data-doorkoppeling met het feitelijke, en afgeleide, rekenmodel verzekert. Voorliggend rapport beschrijft de modelopbouw in detail, en rapporteert de gevolgde algoritmes en keuzeprocessen.

Februari 2008



7

2. ALGEMENE MODELOPZET De modelstructuur en de data worden zo opgebouwd dat het eenvoudig is om verschillende strategische modellen met dit instrument te beheren. Voor een aantal parameters kan er makkelijk een andere waarde gekozen worden naargelang het geselecteerde model. 2.1.

Modelsysteem in Cube Scenario Manager en Application Manager Het modelinstrument bestaat uit een overvloed aan rekenprocessen en –technieken, die binnen een CAD-structuur worden beheerd. Deze flowchart-opmaak vergemakkelijkt de opbouw en het onderhoud van de algoritmes, en ondersteunt het gegevensbeheer, waardoor de ontwikkelaar zich kan richten op de meer strategische en inhoudelijke kenmerken van het modelinstrument. Bovendien biedt deze flowchartopzet een leesbaar en duidelijk overzicht over het functioneren van het model. Daarnaast ondersteunt de Scenario Manager het gebruik van verschillende verkeersmodellen binnen één identieke modelstructuur. Dit hulpmiddel laat toe om met behulp van zogenaamde Sleutels de modelspecifieke data en gegevens (bv bestandslocaties, parameters) zo te coderen dat bij wisselen van verkeersmodel de correcte en modelspecifieke verwijzingen in de modelstructuur en flowchart geïntegreerd worden. De figuur op de volgende bladzijde toont de gehele opzet van het modelinstrument, met een focus op de manier waarop een set weerhouden Sleutels in de modelstructuur wordt geïntegreerd. Het venster dat zich linksboven bevindt, toont een overzicht van de opgenomen scenario’s. Het is mogelijk om aparte Sleutels in te stellen voor elk scenario. Het is noodzakelijk te wijzen op de ‘erf-functionaliteit’ van deze Sleutels in deze scenariostructuur: kinderen van scenario’s erven de waardes van de Sleutels van de ouders,

Februari 2008



8

tenzij ze specifiek overschreven worden. Deze scenario-specifieke instellingen worden in het Sleutel-venster (‘Keys’), linksonder, in het vet weergegeven. Grosso modo worden de Sleutels in drie niveaus ingedeeld: systeemspecifiek, model-specifiek en periode-specifiek. Systeem-specifieke sleutels worden eenmalig voor alle modellen ingesteld. Meestal gaat het hier om instellingen die te maken hebben met bestands- en systeemlocaties. Op deze manier kunnen volledige modelinstrumenten eenvoudig migreren tussen PComgevingen. Model-specifieke Sleutels verschillen per model, zoals de naam, basisparameters, ... Periode-specifieke Sleutels onderscheiden binnen een model de verschillende gemodelleerde tijdstippen en eventuele uitzonderingen op evenwichtssituaties. MM v3.4 tracht het aantal Sleutels te beperken om zo de modelopbouw te stroomlijnen. Uiteindelijk worden tien Sleutels weerhouden, met volgende inhoud: Scen. Name: de naam van het Scenario, zoals deze bovenaan in het Scenario-overzicht wordt opgegeven. Om deze reden is deze Sleutel logischerwijze steeds periode-specifiek, en dus visueel in het vet weergegeven; Basislocatie: folder-verwijzing met de basislocatie van het gehele modelsysteem. Deze Sleutel is verplicht systeemspecifiek, en wordt gezet op het hoogste niveau, zijnde bij variant genaamd Scenarios. Deze folderverwijzing eindigt op een backslash ‘\’, zodat de scriptcodes duidelijk naar folders verwijzen. Wanneer het volledige modelsysteem migreert, dient enkel deze Sleutel bijgewerkt te worden om het volledige instrument te laten functioneren; Provincie: drieletter-code, in hoofdletters. Hiermeer wordt het model gekenmerkt. In verschillende algemene, niet-modelspecifieke datasets wordt naar velden verwezen via deze modelsuffix. Deze Sleutel is dan ook modelspecifiek, en de standaard opgenomen suffixen zijn ANT, OVL, LIM,

Februari 2008



9

WVL, VLB en VLA. Deze drieletter-code wordt ook als naam van een subfolder gebruikt bij de opname van modelspecifieke databestanden; Zones: getal met als waarde het aantal zones die het specifieke model bevat. In vele gevallen is deze parameter uit een modelmatrix of –netwerk af te leiden, maar dit is niet altijd het geval. Deze modelspecifieke Sleutel moet dan ook opgenomen worden; Uur: dit getal is periodespecifiek, en duidt op de uurperiode die in het betreffende scenario gemodelleerd wordt. Deze aanduiding betreft het begin van de uurperiode, zo duidt een Sleutel 17 op een modelperiode van 17 tot 18 uur (avondspits). Deze Sleutel wordt met twee karakters geschreven, zodat de ochtendspitsperiode de waarde ‘08’ heeft; VA-Evenwicht Perc05, VA-Evenwicht Perc02 en VA-Evenwicht Vlag-5: deze Sleutels stellen de grenzen van het Vraag-Aanbodevewicht in. Idealiter zijn ze systeemspecifiek, en ingesteld op respectievelijk 90, 80 en 85 procent. Echter, sommige modellen, of periodes in deze modellen, hebben door hun labiele congestieopbouw uitgesproken problemen met dit Vraag-Aanbod evenwicht, waardoor de modelontwikkelaar kan beslissen om modelspecifiek deze criteria minder scherp te stellen, of zelfs voor één bepaalde periode andere grenzen op te geven; Kalibratie-Jaar: deze Sleutel geeft een aanduiding van het Jaartal waarin de verkeerstellingen moeten worden opgenomen in de kalibratie van de mode auto. Verschillende basisjaren worden in aparte databanken met tellingen opgenomen in de brondata. Deze Sleutel is modelspecifiek. Door de afwijkende manier van datastapeling voor OV heeft deze Sleutel geen effect op de jaarkeuze van telgegevens voor het OV; ExtraRapportage: deze Sleutel betreft een vlag die, indien gelijk aan 1, het vervoerwijzekeuzeproces in verder detail rapporteert om de parametrizatie te ondersteunen. Deze bijkomende rapportage is tamelijk tijdrovend, waardoor het aangewezen is om deze functie uit te schakelen wanneer de ontwikkelaar het VraagAanbodevenwicht afstelt (sleutel op 0 zetten). Al naargelang het niveau kunnen meer of minder Sleutels ingevuld zijn, maar het is belangrijk te realiseren dat het systeem enkel kan doorrekenen wanneer voor het Februari 2008



10

geselecteerde scenario alle Sleutels ingevuld zijn. Het is in feite ook logisch om het model enkel te laten rekenen met een zogenaamde ‘kleinkind’: het rootniveau Scenarios, noch het modelniveau, bijvoorbeeld Antwerpen, verduidelijkt een periode, en kan niet doorrekenen aangezien de modelstructuur focust op een uurmodel. Het middelste venster geeft een overzicht van de bouwblokken van de modelstructuur. Dit venster kan gebruikt worden om te navigeren binnen de modelstructuur. Er moet voor gezorgd worden geen meervoudige modelstructuren te openen: bij dubbelklikken op een bouwblok, opent deze in een nieuw venster, en is er fysisch een tweede, initieel analoog, script geopend, waardoor wijzigingen in het script de kans lopen te ontdubbelen. 2.2.

Algemene modelstructuur Het schema op de volgende bladzijde geeft een overzicht van de volledige flowchart van de MM v3.4 modelstructuur. Het gehele ontwerpmodel incorporeert acht structurele onderdelen, waarbij een ontdubbeling van het vraagmodel voor en na kalibratie opgenomen is. In grote lijnen kunnen volgende fasen worden afgelijnd: Voorbereiding: in deze fase worden de essentiële modeldata getransformeerd naar specifieke rekenbestanden waarmee zowel het netwerkmodel als het vraagmodel kunnen functioneren. Hierin zijn de onderdelen NETWERK enerzijds voor netwerkvoorbereiding, en INITIALISATIE anderzijds voor het vraagmodel, apart opgenomen. De resulterende bestanden en resultaten worden deels scenariospecifiek bijgehouden. Ze worden, indien ze van structureel belang zijn, ook bij de modelresultaatbestanden bewaard. Een suffix voor de modelperiode wordt dan toegevoegd; Eerste vervoerwijzekeuze: deze fase voert het vraagmodel uit. De vervoerwijzekeuze wordt in evenwicht gebracht met het netwerkmodel. In deze fase worden de kosten voor alle opgenomen modi berekend en uitgezet in een logit-keuzemodel. Als resultaat volgen de eerstelijns synthetische modematrices voor alle modi, alsook de detailrapporten over de relevante keuzes;

Februari 2008



Februari 2008

11



12

Kalibratie: de kalibratie is volledig geïntegreerd in het voorliggende ontwikkelmodel. Voorgaande modelsystemen vereisten een heen- en terugkoppeling, maar deze werkwijze bleek in de praktijk zeer foutgevoelig. In de huidige methodiek vormt de kalibratiefase een overgang van de eerste iteratie van het vraagmodel naar de tweede en finale iteratie. De resultaten van de kalibratie omvatten dan ook in de eerste plaats een massacorrectie die de initiële motiefpatronen bijsturen aan de hand van de volumegegevens van de kalibratie. In tweede instantie is het een correctiesysteem dat de vervoerwijzekeuze bijstuurt, waarbij de massa’s ongewijzigd blijven. Het onderdeel PADEN bereidt het kalibratievraagstuk voor, waarbij de tellingen geëxtraheerd worden en afgelijnd worden tegen over de trajecten voor auto en OV. Het onderdeel KALIBRATIE zelf voert de binaire matrixschatting uit. Daarnaast worden de basismotiefmatrices aangepast aan de absolute kalibratie-bijsturing via de massacorrectie; Tweede vervoerwijzekeuze: deze fase herneemt het vraagmodel, dat in wezen identiek verloopt aan de eerste vervoerwijzekeuze, met in plaats van de basismotiefmatrices hier de massagecorrigeerde motiefmatrices als vertrekpunt. Dezelfde keuzeparameters worden gehanteerd, en voor de modi langzaam verkeer en OV worden de initiële kostenmatrices gebruikt. Het vraag-aanbodevenwicht in deze fase omvat dan ook enkel de kostenherberekening voor de mode auto. In deze fase kunnen in feite de vervoerwijzekeuze-parameters niet meer aangepast worden. Is dit toch noodzakelijk, dan moet het ontwikkelmodel hernomen worden vanaf de eerste vervoerwijzekeuze; Vervoerwijze-correctie: uit de kalibratie-fase wordt, naast de feitelijk reeds uitgevoerde massacorrectie, ook een vervoerwijze-correctie overgenomen. Deze correctie verschuift op relatieniveau verplaatsingen tussen de modematrices, zonder de totale verplaatsingsvolumes aan te passen, en dit volgens de bijsturingen van de modale kalibratie. In deze fase is het ook mogelijk om modelspecifieke geobserveerde modale relatiepatronen te overschrijven in de synthetische resultaten; Toedelen, rapportage en oplevering: de laatste fase van het ontwikkelmodel voert de uiteindelijke netwerktoedelingen uit, waarbij een standaardrapportage uitgevoerd wordt. Op zich zijn deze resultaten enkel nodig ter validatie van de modelopbouw en – resultaten. De feitelijke berekeningen en inhoudelijke resultaatanalyses moeten immers in het rekenmodel te gebeuren, ook voor de basissituatie. Belangrijker is het onderdeel OPLEVERING waarbinnen de noodzakelijke datasets worden afgeleid om Februari 2008



13

het praktische rekenmodel correct te voeden. Deze stap levert dus een structurele koppeling tussen het ontwerpmodel en het rekenmodel. Dit garandeert een volledige en versie-stabiele oplevering van de noodzakelijke rekenbestanden.

Februari 2008



14

3. DETAILPROCESSEN In dit hoofdstuk wordt per fase en onderdeel dieper ingegaan op de algoritmes, scripts en keuzeprocessen. Elk onderdeel wordt inhoudelijk-technisch voldoende gedetailleerd om een volledig inzicht te krijgen in alle mechanismen. De technische scriptvertaling wordt echter niet volledig beschreven, aangezien de ontwikkelaar deze in de eigenlijke modelstructuur kan raadplegen. 3.1.

Voorbereiding – NETWERKEN In dit onderdeel worden de invoerbestanden die betrekking hebben op alle aanbodsnetwerken voorbereid op de verdere modelverwerking. In vele gevallen zijn bijkomende acties nodig om de vereiste informatie naar werkbare modelbestanden te transformeren, of zijn tests noodzakelijk om foutieve invoer in verdere berekeningen te voorkomen. Het onderdeel NETWERKEN behandelt het OV en het multimodale autonet apart omwille van de nog gehanteerde TRIPS-programmatuur voor OV. De figuur op de volgende bladzijde geeft een overzicht van alle modules die in dit onderdeel uitgevoerd worden.

3.1.1.

Initialiseren netwerk – deel 1, rekenvolgorde 1 In het multimodale netwerk is een set periodegevoelige attributen als vrij attribuut opgeslagen. In vorige versies werd voor elk attribuut een aparte opname per uur voorzien, maar dit resulteerde in onoverzichtelijke gegevenssets.

Februari 2008



15

Deze vrije velden hebben op wegvakniveau een technische opbouw in de volgende vorm: BEGINUUR-EINDUUR, met zowel beginuur als einduur een tweecijferige code. Dat attribuut geldt dan voor deze periode. Zo betekent een verbodsveld voor autoverkeer ingevuld als 16-18 dat op deze weg geen auto’s mogen passeren tussen vier en zes ’s avonds. Het is duidelijk dat de meeste invullingen de waarde 01-24 zullen krijgen. Volgende attributen worden op deze manier gecodeerd:

Februari 2008



16

VERBOD_PW: verbodsveld voor personenwagens, ingevuld volgens uurformaat voor de geldende periode; VERBOD_OV: verbodsveld voor OV, enkel van toepassing voor de automatische generatie van OV-netbestanden; VERBOD_VZ en VERBOD_VL: verbodsvelden voor respectievelijk zware en lichte vrachtwagens. Een variante invulling volgt eenzelfde opbouw, maar incorporeert nog aparte informatie over de omvang van het attribuut, waar het in de vorige context om een eenvoudige ja-neen boolean gaat. Dit formaat volgt de vorm BEGINUUREINDUUR:WAARDE, waarbij de opgegeven waarde geldt voor de vermelde periode, bijvoorbeeld 07-09:4.2 betekent een tol van 4.2 EURO tussen 7 uur en 9 uur. Volgende wegvakattributen worden op deze manier opgenomen: TOL_PW: tol in EURO voor personenwagens voor de opgegeven periode; TOL_VZ en TOL_VL: tol in EURO voor respectievelijk zware en lichte vrachtwagens; P_KOST: parkeerkost in EURO voor personenwagens; P_CAP: beschikbare parkeercapaciteit voor personenwagens voor de opgegeven periode. De eerste module extraheert uit het invoernetwerk aparte rekenvelden met daarin de beschreven attributen voor de geselecteerde periode uit het scenario, en zal deze met het prefix RUN_ opnemen in het rekennetwerk. Een bijkomend rapportje geeft een overzicht van alle gevonden waardes, en dit per wegvak en voor alle uren van de dag ter controle. 3.1.2.

Initialiseren netwerk – deel 2, rekenvolgorde 2 Uit de initieel ingevulde attributen voor het geselecteerde rekenuur, kunnen een hele set andere attributen afgeleid worden. Deze worden als aparte attributen gecodeerd Februari 2008


17


voor verdere modelberekening. Daarnaast worden enkele beschermingen uitgevoerd. Volgende attributen worden afgeleid:

controles

en

Snelheid of RUN_SPEED: de V85-snelheid wordt niet direct in het modelnetwerk gecodeerd, eerder wordt gekeken naar een set relevante wegvakattributen van waaruit de V85-snelheid wordt afgeleid. In eerste instantie wordt deze snelheid voor alle netwerklinks op 10 km/h gezet. Voor de niet-snelweg autowegvakken wordt vervolgens een lineaire samenstelling uitgevoerd op de attributen URBAN, ENKELRICHT, RIJSTROKEN en VERKEERSFC. Het attribuut RIJSTROKEN wordt gelijk gesteld aan 0 bij aanwezigheid van 1 rijstrook, en aan 1 bij meer dan 1 rijstrook, en deze waarde wordt in de tijdelijke variabele _LANEFLAG gestoken. V85 = 2.83 + 12.88 x URBAN + 2.44 x ENKELRICHT + 11.33 x _LANEFLAG + 13.46 x VERKEERSFC Voor autosnelwegen wordt de snelheid afgeleid van het snelwegtype. Standaard wordt 120 km/h voorzien, op autosnelwegen waarvan de eerste letter van het naamveld een ‘R’ is, wordt de snelheid op 110 km/h gezet, aangezien het hier ringwegen betreft. Op- en afritten alsook verkeerswisselaar worden door hun linktypeattribuut op 85 km/h gezet. Wanneer een wettelijk afgedwongen snelheid gecodeerd werd op het behandelde wegvak, onder attribuut V_WET, wordt de V85 RUN_SPEED hieraan gelijk gezet. Een RUN_SPEED groter dan 130 of kleiner dan 10 km/h wordt gelijkgesteld met deze waarde. Snelheidsbeeld of RUN_LINKCLASS: het snelheidsbeeld geeft een indicatie rond de relatie tussen de snelheid en de verzadiging op het wegvak. In totaliteit werden ruim 40 snelheidscurves opgemaakt, waarmee elk wegvak gekoppeld wordt via de maatgevende attributen. Analoog aan de snelheid, wordt elke netwerklink gekoppeld aan snelheidsbeeld of RUN_LINKCLASS 50, die een vlakke curve, of géén invloed van verzadiging op snelheid, voorstelt. Voor niet-snelweg autowegvakken wordt vervolgens de curve geselecteerd op basis van de attributen URBAN, ENKELRICHT, RIJSTROKEN en VERKEERSFC, waarbij ook hier een tijdelijke variabele _LANEFLAG het al dan niet aanwezig zijn van meerdere rijstroken voorstelt.

Februari 2008



18

Snelheidsbeeld = 54 – 12 x URBAN – 6 x ENKELRICHT – 3 x _LANEFLAG – VERKEERSFC Voor autosnelwegen worden de eerste vijf snelheidsbeelden voorzien. Autosnelwegen met meer dan twee rijstroken krijgen code 1, autosnelwegen met twee rijstroken de code 2, en ringwegen, ongeacht het aantal rijstroken, krijgen de code 3. Op- en afritten en verkeerswisselaars krijgen de code 4 voor snelheidsbeeld. Snelheidsbeeld 5 wordt momenteel niet meer gehanteerd. Capaciteit of RUN_CAPACITY: de capaciteit wordt berekend als een eenvoudig product van het aantal rijstroken met de rijstrookcapaciteit. Wanneer geen specifieke codering in het attribuut STROOKCAP wordt gevonden, wordt de standaardstrookcapaciteit gehanteerd. Deze is op zich afhankelijk van het type link, waarbij voor autosnelwegen de rijstrookcapaciteit op 2.100 pae/h wordt begroot, voor wisselaars en open afritten op 1.900, voor lagere ordewegen op 1.800 pae/h. Voor gemeentelijke straten wordt bij LINKTYPE 7 de strookcapaciteit 1.400 pae/h, en voor LINKTYPE 8 1.200 pae/h genomen. Indien een opgegeven STROOKCAP kleiner dan 600 of groter dan 2.500 pae/h is, wordt deze gelijk gesteld aan voormelde drempelwaarde. De resulterende RUN_CAPACITY wordt in het buitengebied, gekenmerkt door STUDIEGEB gelijk aan 3, verdubbeld voor autosnelwegen en opgehoogd met 70 procent voor andere wegvakken, teneinde een capaciteitsoverschot te voorzien in die gebieden waar het netwerk minder gedetailleerd wordt opgenomen. Weegfactoren tijd, afstand en tol voor de drie modi: in de uiteindelijke toedelingsmodules wordt de gegeneraliseerde weerstand voor auto, zware vracht en lichte vracht samengesteld als een weging van reistijd, afstand en tolkosten. Deze componenten moeten afgewogen worden tegenover elkaar om een juiste dimensionering en onderlinge uitwisselbaarheid te bekomen. Deze weegfactoren zouden in de toedelingmodules kunnen ingeschakeld worden, maar het is programmatechnisch efficiënter om deze weegfactoren als specifiek linkattribuut op te nemen. Deze attributen worden respectievelijk gecodeerd als RUN_CT voor de weegfactor voor tijd, RUN_CD voor afstand, en RUN_CF voor de tolkosten. Voor de drie modi auto, zware vracht en lichte vracht volgt respectievelijk een bijkomend suffix _PW, _VZ en VL. In totaal worden per link dan ook 9 weegfactoren gezet.

Februari 2008


19


De weegfactoren voor tijd worden afhankelijk gemaakt van het linktype, aangezien het soort weg ook de perceptie van tijd beïnvloedt. Anderzijds worden de weegfactoren voor afstand en tol voor alle wegtypes identiek gehouden. Standaard Linktype 1 Linktype 2 Linktype 3 Linktype 4 Linktype 5 Linktype 6 Linktype 7 Linktype 8

CT_PW CD_PW 1.000 0.640 1.000 0.640 1.000 0.640 1.000 0.640 1.100 0.640 1.000 0.640 1.200 0.640 1.300 0.640 1.500 0.640

CF_PW 8.333 8.333 8.333 8.333 8.333 8.333 8.333 8.333 8.333

CT_VZ 1.000 1.000 1.100 1.320 1.500 1.380 1.520 1.840 2.000

CD_VZ 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150

CF_VZ 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562

CT_VL 1.000 1.000 1.100 1.260 1.380 1.270 1.450 1.600 1.750

CD_VL 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150

CF_VL 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562 1.562

De weegfactoren voor tijd worden standaard als dimensiebepalend gezet voor de gegeneraliseerde weerstand, wat impliceert dat deze gegeneraliseerde weerstand in minuten zal uitgedrukt blijven. De andere componenten dienen dan met behulp van hun weegfactoren naar tijdsminuten getransformeerd te worden. Over de linktypes wordt deze weegfactor tijd groter gezet, wat betekent dat de perceptie van een reisminuut op een hoger linktype minder positief is, en dit resulteert in een gewenst routegedrag dat lagere linktypes bevoordeelt. Dit effect is het sterkst bij zwaar vrachtverkeer, het licht vrachtverkeer heeft de factoren tussen de personenwagen en het zware vrachtverkeer in. De weegfactoren voor afstand zetten in feite de kilometerkost om in gegeneraliseerde minuten. Deze transformatie omhelst een kostprijs per kilometer, een tijdswaardering en eventueel een bezettingsgraad. In formulevorm:

CD = (Kostprijs_km x 60) / (bezettingsgraad x tijdswaardering_uur) Met een kostprijs van 7.68 Eurocent per kilometer, een gemiddelde bezettingsgraad van 1.2, en een tijdswaardering van 6 Euro per uur, komt dit voor de auto op 0.640. Voor zowel zware als lichte vrachtwagens wordt gerekend met een tijdswaardering van 38.42 Euro per uur, en een kilometerkost van 9.605 Eurocent per kilometer. In

Februari 2008



20

beide gevallen wordt de bezettingsgraad op 1 gehouden. Er moet wel opgemerkt worden dat de tijdswaardering afhankelijk is van het verplaatsingsmotief. De weegfactoren voor tolkosten omvat de directe omrekening van monetaire eenheden naar minuten, en is in praktijk het inverse van de tijdswaardering. Ook in dit geval wordt de bezettingsgraad mee in rekening genomen:

CF = 60 / (bezettingsgraad x tijdswaardering_uur) Met dezelfde cijfers als voorheen, bekomt men 8.333 gegeneraliseerde minuten per Euro voor personenwagens, en 1.562 minuten per Euro voor zware en lichte vrachtwagens. 3.1.3.

Extraheren tellingen auto, rekenvolgorde 3 Deze rekenmodule leidt uit de algemene teldatabank de noodzakelijke tellingen af die op het netwerk moeten geladen worden. Twee Sleutels bepalen hier de feitelijke waarden. Dankzij de Sleutel voor het kalibratiejaar, die verwijst naar het jaar waarvoor tellingen uit de algemene teldatabank genomen worden, kan men makkelijk kiezen tussen, in de huidige versie, 2003 en 2006. Daarnaast wordt in het script de correcte kolom van de databank gebruikt door te verwijzen naar het correcte uur, dat door de Sleutel Uur aangegeven wordt. De algemene teldatabank bevat confidenties voor de tellingen per uurwaarde. Deze worden in praktijk slechts in uitzonderlijke gevallen aangepast, en daarom zal het script naar de algemene telconfidentie verwijzen wanneer de uurspecifieke confidentie niet ingevuld wordt.

3.1.4.

Extraheren modelspecifieke tellingen auto, rekenvolgorde 4 Naast de algemene teldatabank is het mogelijk om per model een specifieke teldatabank te voorzien, waarbinnen meer gedetailleerde of incidentele tellingen worden opgenomen. Deze modelspecifieke teldatabank heeft dezelfde opbouw als de algemene teldatabank. Er wordt wel verwacht dat het identificatienummer van de Februari 2008



21

modelspecifieke tellingen onder de 7.000 blijft, en op die manier niet interfereert met de algemene tellingen. De specifieke teldatabank wordt op een gelijkaardige manier getransformeerd naar de relevante modeltellingen, met inbegrip van beide Sleutels zoals hierboven gedefinieerd. Een bijkomend onderdeel vervolledigt de naam van de telling, en gebruikt hiervoor een eerder omslachtige techniek waarbij tekst tijdelijk omgevormd wordt naar numerische waarden, aangezien de scripttaal niet direct toelaat om tekstvelden te behandelen. 3.1.5.

Extraheren tellingen OV, rekenvolgorde 5 Naast teldatabanken voor de personenwagen wordt ook een algemene OVteldatabank opgenomen in het verkeersmodel. Deze databank verschilt van de autotellingen in het feit dat ze op zich geen jaartal voorstelt. OV-tellingen worden incidenteel uitgevoerd, waardoor er teruggevallen moet worden op de meest recente tellingen die beschikbaar zijn. Deze OV-databank stapelt dan ook een set tellingen, waarbij elke telrecord een jaartal meekrijgt. Door deze stapeling is het mogelijk dat één telpost meermaals voorkomt in de OV-teldatabank, maar dan wel met verschillende jaartallen. Deze module heeft dan ook een gelijkaardige functionaliteit, maar doet dit met een bijkomende stap waarbij enkel de meest recente telling, gelijk of ouder dan de opgegeven jaartal-Sleutel, overgenomen wordt.

3.1.6.

Opladen tellingen op het netwerk, rekenvolgorde 6 Vanuit de drie teldatabanken worden de tellingen, correct voor het gekozen tijdstip en jaartal, op het netwerk opgeladen. Deze module doorloopt een complex script om diverse bijkomende functionaliteiten toe te laten. De respectievelijke telidentificaties in het netwerk voor auto en OV worden bijgehouden in de attributen TELID_PAE en TELID_OV, en het betreft hier volledige Februari 2008



22

tekstvelden. Op deze manier kunnen op wegvakken meer dan één telidentificaties opgenomen worden. Dit vereist daarom een groot stuk script waarin het opgegeven tekstveld getransformeerd wordt naar één, twee of maximaal drie individuele telidentificaties. Van daaruit wordt de totale code uitgevoerd voor alle aparte tellingen identiek. Deze module verrijkt het netwerk met in totaal 5 bijkomende attributen. Voor de autotellingen worden de velden RUN_SCR_PW en RUN_CNF_PW toegevoegd, waarin respectievelijk de autotelling én de lokale confidentie van deze telling gerapporteerd worden. In dit kader is het belangrijk aan te stippen dat zowel de algemene telling als de modelspecifieke telling identiek behandeld worden, vandaar ook de aanwijzing om de respectievelijke telidentificaties niet te laten overlappen. Belangrijk is verder dat de combinatie van verschillende tellingen op één link enkel mogelijk is voor combinaties van enkel algemene of enkel specifieke tellingen: combinaties waarbij een algemene telling met een specifieke telling samengevoegd worden, kunnen niet correct vertaald worden op het netwerk. Voor het OV worden twee gelijkaardige velden RUN_SCR_OV en RUN_CNF_OV opgemaakt, met daarin dezelfde inhoud, zijnde de tellingen en de confidentie. Een vijfde veld betreft een tekstveld TELNAAM. Dit veld verrijkt het netwerk met een begrijpelijke en omvattende naamgeving, waarbij voor de autotellingen de naam uit de teldatabank wordt overgenomen, en voor het OV eenzelfde naam, maar met prefix ‘OV_’. Bij wegvakken waar zowel een auto- als een OV-telling op voorzien worden, wordt enkel de naam, of namen, van de autotelling overgenomen. 3.1.7.

Bijvoegen filelinks – deel 1, rekenvolgorde 7 In de kruispuntmodellering van Voyager worden geen weefzones meer aangeboden, zoals bij de Trips-kruispuntmodellering mogelijk was. Nochtans is het belangrijk om op de autosnelwegen, complexen en opritten, een vorm van bijkomende vertraging te voorzien bovenop de normale wegvakvertraging gebaseerd op verzadigingsgraad. De normale wegvakvertraging bepaalt wel de snelheid in functie van de saturatie, maar biedt geen soelaas voor ‘korte’ wegvakken waar door een overschrijding van de

Februari 2008



23

capaciteit de snelheid zeer laag wordt, maar niet resulteert in een noemenswaardige tijdsvertraging omdat dit wegvak te kort is. Daarom wordt het principe van filelinks toegevoegd, waar een verticale directe vertraging toegevoegd wordt. Deze techniek checkt voor elke autosnelweglink of het aangeboden aantal rijstroken overeen komt met het aantal toegevoerde rijstroken. Wanneer bijvoorbeeld een enkelstrook oprit op een driestrooks autosnelweg toekomt, heeft de stroomafwaartse link in se één rijstrook tekort om het toekomende verkeer zonder vertraging af te wikkelen. Op wegvakken waarbij één of meerdere rijstroken tekort gerapporteerd worden, wordt achteraf een bijkomende tijdsvertraging opgeteld als de capaciteit ter plaatse overschreden wordt. Deze module, in combinatie met de volgende module, inventariseert automatisch deze filelinks op basis van toekomend en vertrekkend aantal rijstroken op de autosnelwegknopen. Dit eerste onderdeel inventariseert van elke autosnelwegknoop met meer dan één toekomende arm, het aantal toekomende rijstroken. 3.1.8.

Bijvoegen filelinks – deel 2, rekenvolgorde 8 Deze module combineert de informatie vanuit de vorige module met het eigenlijke modelnetwerk. Voor elke autosnelweglink wordt gecontroleerd of voor de startknoop het aantal toekomende rijstroken werd weggeschreven. Dit aantal wordt vervolgens vergeleken met het eigen aantal rijstroken. Wanneer er te weinig rijstroken zijn, wordt dit tekort weggeschreven in het net in het attribuut RUN_CAPRES.

3.1.9.

Activeren kruispunten en afslagverboden, rekenvolgorde 9 Dit onderdeel van het modelinstrument betreft een specifiek geschreven extern rekenproces, genaamd VYACTIVE. Deze externe applicatie werd ontwikkeld en geïntegreerd omdat de noodzakelijke functie niet rechtstreeks in de Voyager scripttaal kan gecodeerd worden.

Februari 2008



24

De kruispuntmodellering in Voyager hanteert twee bestanden met een eigen invulling. Enerzijds is er een turnpenalty bestand, waarin de afslagverboden op directe wijze kunnen gecodeerd worden, met daarbij de hantering van van-via-naar knopen als afslag. Daarnaast is er het junction intersection databestand, waarin meer geavanceerde kruispuntdefinities worden opgenomen. Bij deze definities wordt het type kruispunt opgenomen, in praktijk optimaal te kiezen tussen two-way stop-controlled HCM, fixed signals geometric HCM, adaptive signals geometric HCM en empirical roundabouts. Hierbij dienen een ruime set kenmerken beschreven te worden, zoals opstelstroken, combinatie van stroken, vaste of variabele fasering, verboden afslagen, randomness constanten, ... In praktijk is het duidelijk dat afslagverboden waar een volledige kruispuntdefinitie voorzien wordt, niet meer in het turnpenalty bestand moeten opgenomen worden. Enkel op die knopen waar een geïsoleerd afslagverbod nodig is en geen bijkomende regeling voor andere afslagen, wordt een aparte opname in het turnpenalty bestand voorzien. Het manueel opmaken van alle kruispuntdefinities is aangewezen, maar dit is in praktijk een oeverloze taak. Om deze reden voorziet de Scenario Manager 3 in een procedure die automatisch de best mogelijke definitie opstelt, en dit in de twee type bestanden junction intersection data en turnpenalty. De modelpiloot kan van hieruit steeds aanpassingen, bewerkingen en toevoegingen maken die een correctere kruispuntmodellering toelaten. Om het onderscheid te maken tussen zogenaamde manuele en automatische definities, worden de automatische kruispunten als disabled afgekruisd, en de automatische afslagverboden op set 2 gedefinieerd. Bij handmatige aanpassing van zowel kruispuntdefinities als afslagverboden staan de standaardwaarden op enabled en set 1, waardoor bij normaal gebruik er steeds een onderscheid gemaakt kan worden bij verder databeheer, en dit zowel manueel als automatisch. Bij de feitelijke doorrekening is dit onderscheid niet gewenst, en moeten alle definities ingeschakeld worden. De applicatie VYACTIVE zorgt er voor dat alle kruispuntdefinities in het junction intersection databestand ingeschakeld worden, dus ook de automatische, én dat alle afslagverboden in het turnpenalty bestand op set 2 gezet worden, dus ook de manuele. Met deze instellingen kan vervolgens correct gemodelleerd worden. Februari 2008



3.1.10.

25

Transformeren naar Trips OV-netwerk, rekenvolgorde 10 Het multimodale verkeersmodel wordt gecodeerd in de Voyager scripttaal aangezien deze aanzienlijke voordelen biedt boven de voorgaande software Trips. Desondanks wordt voorlopig het OV-model in grote lijnen nog steeds in deze Trips-modules uitgevoerd. Dit betekent dat bepaalde databestanden vanuit het vrije en flexibelere Voyager-formaat moeten getransformeerd worden naar de Trips-syntaxis. In dit proces worden bovendien nog enkele ingrepen doorgevoerd die vereist zijn om een degelijke OV-modellering toe te laten. In deze module wordt het basis-multimodale netwerk ‘geopend’ naar alle rijrichtingen. Het OV-model van Trips zal zelf voor-, na- en tussentransport te voet simuleren, en gebruikt daarvoor het volledige netwerk. In het basisnet zitten echter een hele set straten als enkelrichting getekend, en dit stelt voor voetgangers problemen. Het script zal daarom alle gevonden enkelrichtingslinks ontdubbelen naar beide richtingen. Een bijkomende functie schakelt alle gangbare linktypes aan en voegt een tijdelijk attribuut SELECTED toe. Indien in een verder proces toegepast, worden die links die dit attribuut aangeschakeld hebben mogelijks geometrisch vereenvoudigd.

3.1.11.

Valideren modelnetwerk in Trips, rekenvolgorde 11 Deze module betreft ook een externe applicatie VYPTL. Deze applicatie werkt op zich ook met een scriptbestand. Het noodzakelijke Trips-netwerk heeft de beperking tot maximaal 50.000 knopen, en sommige multimodale Voyager-netwerken klokken duidelijk hoger af. In dit geval kan deze applicatie een geometrische vereenvoudiging doorvoeren, waarbij ze in eerste instantie alle vormpunten wegneemt, indien het linkattribuut SELECTED aangevinkt is, en een hernummering onder de 50.000 doorvoert. Voor de huidige strategische modellen is deze stap niet nodig, en het script blijft dan ook leeg. In dit geval kopieert deze applicatie enkel de invoerbestanden voor verdere modelverwerking.

Februari 2008



3.1.12.

26

Opbouwen Trips OV-netwerk, rekenvolgorde 12 Na de voorgaande controles en uitbreidingen zal deze module het feitelijke netwerk hercoderen in Trips-formaat. Hierbij worden de nodige parameters die het netwerk beschrijven, zoals aantal zones, maximum aantal knopen en links, ... overgenomen.

3.1.13.

Opmaken OV-lijnen, rekenvolgorde 13 Deze finale module transformeert tenslotte het OV-bestand vanuit een ASCII-formaat naar het noodzakelijke Trips-formaat. In deze stap worden de opgegeven OV-lijnen gevalideerd tegenover het onderliggende netwerk, en wordt de volledige trajecten afgepast over de netwerklinks. Deze module geeft een fatale fout wanneer het OV-net niet perfect past op het multimodale basisnet. Dit wordt meestal veroorzaakt door kleinere netwerkaanpassingen. Het logbestand rapporteert de exacte fouten in de lijnvoering, maar dikwijls betreft het hier een complex en moeilijk rapport.

Februari 2008



3.2.

27

Voorbereiding – INITIALISATIE Dit sub-blok werkt de voorbereidingsfase af en richt zich op de opmaak van hulpmatrices die essentiële kenmerken uit de vraagdata extraheert. De figuur op de volgende bladzijde geeft een overzicht van alle modules die in dit onderdeel uitgevoerd worden.

3.2.1.

Opmaken afstandenmatrix, rekenvolgorde 1 Voor verscheidene modelfuncties, zoals de rapportage, dient de exacte verplaatsingsafstand voor elke relatie als invoer. Deze afstanden worden telkens vanuit het basisnetwerk afgeleid, en kunnen dus variëren wanneer belangrijke schakels bijkomen of wegvallen.

De afstandenmatrix wordt afgeleid uit een één-stapstoedeling volgens de trajectkeuze van het personenvervoer over de weg. Deze is dus niet gelijk aan de gevlogen reisafstand, maar ook niet aan de kortst mogelijke afstand over het net. Er wordt Februari 2008



28

geopteerd om de beste personenwagenroute te nemen, welke eventueel iets langer maar wel sneller in tijd is. Deze beste route is dan ook een gewogen kost die afstand, tijd en tol combineert, en dit volgens de weegfactoren zoals bij de netwerkinitialisatie werd beschreven. In het toedelingscript worden de door Voyager vereiste linkvariabelen gelijkgesteld aan DISTANCE, RUN_LINKCLASS, RUN_CAPACITY en RUN_SPEED. Deze netwerkvariabelen werden ook in de netwerkinitialisatie correct gezet. De linktijd wordt afgeleid vanuit de afstand en de snelheid. Bepaalde wegvakken worden uitgeschakeld voor routing, namelijk de linktypes 9, 17, 18 en 20 en die links waar een specifiek verbod voor personenwagens gecodeerd werd, weergegeven door linkattribuut RUN_VERBOD_PW. Een interne en tijdelijke variabele LW.COST_HW wordt verrekend volgens de voorgestelde gegeneraliseerde weerstand, en deze wordt geminimaliseerd om de beste route te selecteren. Over deze route, of pad, wordt de pure afstand opnieuw gemeten en in een afstandenmatrix van alle zones naar alle zones bewaard. Er wordt geen fileopbouw gesimuleerd in dit toedelingscript, de gemeten en resulterende afstand geldt in wezen dan ook op een volledig onbelast netwerk, en beschrijft de ‘ideale autoroute’. 3.2.2.

Bijwerken diagonaal, rekenvolgorde 2 Een kostenberekening kan vanuit een toedeling géén intrazonale meting verrichten, aangezien hier geen verplaatsing voor kan toegedeeld worden. Een bijkomende berekening is dan ook nodig om deze intrazonale afstanden te kunnen rapporteren. Deze module zoekt vanuit elke zone de dichtstbijgelegen andere zone, en stelt de intrazonale afstand gelijk aan 42.7% van de afstand naar deze zone. Deze fractie werd als gemiddelde berekend voor een ronde vorm van een modelzone.

Februari 2008



3.2.3.

29

Initialiseren van de hulpmatrices, rekenvolgorde 3 Zoals eerder gesteld, worden in de rest van het modelproces een hele set bijkomende en ondersteunende matrices gebruikt. Deze module maakt één matrixbestand op, waarbinnen in totaal 16 matrixtabellen opgenomen worden. Op deze manier wordt het beheer van deze hulpmatrices efficiënter, maar dit bestand kan regelmatig een belangrijke omvang krijgen. Tabel 1, afstand: de hiervoor berekende afstandenmatrix wordt ongewijzigd in het hulpmatrices-bestand overgenomen. Tabellen 2-6, studiegebiedmatrices: in vele gevallen is rapportage, of evenwichtsonderzoek, enkel nodig in een bepaalde relatie met het studiegebied. Deze tabellen bieden alle vormen van deze relaties aan. De zonering wordt onderverdeeld naar direct studiegebied als onderwerp van de modelevaluaties en berekeningen, invloedsgebied als omgeving die niet direct ter studie ligt, maar wel een invloed heeft op de modellering in het studiegebied, en als laatste het buitengebied. Volgende figuur illustreert deze indeling voor het model van Antwerpen.

Februari 2008



30

De verschillende studiegebiedmatrices coderen per ij-relatie met een 1 of 0 of die relatie thematisch gezien tot de gewenste studiegebiedrelatie behoort. De intrastudiegebied matrix beschouwt enkel die relaties die zowel vertrekken als aankomen in het studiegebied. De van-studiegebied matrix neemt alle relaties op die vertrekken in het studiegebied, de naar-studiegebied matrix enkel de relaties die er aankomen. De feitelijke studiegebied matrix neemt alle ij-relaties op die binnen, van of naar het studiegebied gaan. De extra-studiegebied matrix is de inverse van de studiegebied matrix, en bevat alle relaties die naar herkomst of bestemming niets met het studiegebied te maken hebben. Dit wordt schematisch voorgesteld in volgende figuur.

Februari 2008


31


Studiegebied matrix

Intra-studiegebied matrix

Van-studiegebied matrix

Naar-studiegebiedmatrix

Extra-studiegebiedmatrix

1 ... s s+1 ... t

1 ... s s+1 ...

met het studiegebied lopend van zone 1 tot en met zone s, en het invloedsgebied en het buitengebied lopen vanaf zone s+1 tot en met zone t

t

Merk op dat er buiten het studiegebied in deze fase geen onderscheid gemaakt wordt tussen studiegebied en buitengebied. Het modelscript haalt de benodigde zonale data uit een SDG-databank die door BasMAT opgemaakt wordt, en waarin voor elke zone de typologie opgenomen is. Tabel 7, grensmatrix: bepaalde processen houden rekening met het overschrijden van een landsgrens. De gehanteerde zonering kent een zonale code toe al naargelang het gewest waarin de zone ligt, gaande van Vlaanderen over Brussel tot Wallonië. Buitenlandse zones hebben geen gewestcode. Een ij-relatie die zowel vertrekt als Februari 2008



32

aankomt in België krijgt de grenscode 0. Een grensoverschrijdende relatie met België krijgt een code 1, en een relatie die zowel start- als eindpunt in het buitenland heeft, krijgt een grenscode 2. Tabellen 8-10, parkeerweerstanden: voor het correct begroten van de weerstand voor het autoverkeer speelt de parkeerweerstand een grote rol. Er wordt, analoog aan de reisweerstand van de auto, ook hier een gewogen combinatie gemaakt van parkeerzoektijd en financiële parkeerkosten. Deze twee variabelen zijn opnieuw zonale invoerdata die in een door BasMAT aangereikte SDG-databank worden meegegeven. Voor elke ij-relatie wordt voor enerzijds de parkeerzoektijd en anderzijds de parkeerkost dan ook het gemiddelde gemaakt van de respectievelijke waarden aan de herkomstkant en de bestemmingskant. Op zich is deze veralgemening zeer benaderend, maar in het voorliggend zonaal geaggregeerd strategisch model is geen perfecte parkeermodellering mogelijk. Vanuit deze optiek wordt de uitmiddeling over begin- en eindzone als voldoende beschouwd. De finale gegeneraliseerde parkeerweerstand sommeert de parkeerzoektijd met de parkeerkost die via een tijdswaardering van 9 Euro per uur naar minuten getransformeerd wordt. Tabellen 11-15, autobeschikbaarheidsmatrices per motief: het vervoerwijzekeuzemodel houdt rekening met de beschikbaarheid van een wagen voor de betreffende verplaatsing. Om deze reden zal deze module voor de 5 motieven een autobeschikbaarheids-percentage berekenen per ij-relatie. Deze berekening houdt rekening met een aantal zonale socio-demografische gegevens, namelijk de totale bevolking, het aantal wagens en het aantal leasewagens. Het vervoerwijzekeuzemodel houdt rekening met autobeschikbaarheid eerder dan bezit, en daarom dient een herrekening te gebeuren. Er kan een functioneel verband gelegd worden tussen beschikbaarheid en autobezit per inwoner. Een eerste berekening formuleert per motief dan als volgt het autobezit per inwoner: Bez Werk = Aantal_Auto’s / (Bevolking – Aantal_Leasewagens)

Februari 2008



33

Bez School, Winkel, Recreatief, Overig = Aantal_Auto’s / Bevolking Met een onder- en bovengrens van respectievelijk 0.14 en 0.70 auto’s per inwoner. Wanneer mathematisch dit autobezit niet kan berekend worden, wordt deze op 0.67 gezet. De autobeschikbaarheid per motief wordt als volgt berekend: AB Werk = 1.22 x Bez Werk – 0.87147 x Bez Werk ² + 0.0535 AB School = 1.22 x Bez School – 0.87147 x Bez School ² + 0.0535 AB Winkel = 3.38 x Bez Winkel – 2.4143 x Bez Winkel ² - 0.4 AB Recreatief = 3.38 x Bez Recreatief – 2.4143 x Bez Recreatief ² - 0.4 AB Overig = 3.38 x Bez Overig – 2.4143 x Bez Overig ² - 0.4 Voor de autobeschikbaarheid wordt opnieuw een ondergrens van 0.01 en een bovengrens van 0.99 auto’s ter beschikking per inwoner ingevoerd. Om voor elke ij-relatie een goede inschatting te maken van de autobeschikbaarheid, wordt per motief nagekeken wat de massa van de richting van de trip is: dit komt tegemoet aan het feit dat bijvoorbeeld voor het motief werk in de ochtendspits het merendeel van de verplaatsingen van de huiskant vertrekken, en dat de autobeschikbaarheid van de herkomstzone dus de belangrijkste is. ’s Avonds ligt dit anders, en dient voor het motief werk de autobeschikbaarheid van de bestemmingszone, in casu thuis, genomen te worden. In plaats, dus, van een eenvoudige uitmiddeling van de autobeschikbaarheid van herkomst en bestemming, wordt er dus een richtingsfactor vooropgesteld: AB ij Motief = AB i Motief x RF Motief, Uur + AB j Motief x ( 1 – RF Motief, Uur) Met de volgende richtingsfactoren per motief:

Februari 2008



Motief\Uur Werk School Winkel Recreatief Overig

0-9 0.90 0.98 0.60 0.50 0.60

10-14 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50

34

15-23 0.10 0.02 0.40 0.50 0.40

Tabel 16, captive automatrix: het vervoerwijzekeuzeproces wordt sterk beïnvloed door het wel of niet beschikbaar hebben van een bedrijfswagen. Er wordt in dit keuzemodel vanuit gegaan dat de personen die een bedrijfswagen ter beschikking hebben, voor hun werkverplaatsing in feite geen afweging meer maken, maar vast de auto kiezen. Daarom wordt een bepaald deel van de woonwerk-verplaatsingen voor het keuzeproces afgeroomd, en direct toegekend aan de mode auto. Deze matrix bevat voor elke ij-relatie dit aandeel vast autogebruikers, en deze aandelen worden opnieuw afgeleid van de zonale socio-demografische gegevens, namelijk het aantal leasewagens en het aantal werkzamen. Het aandeel vaste autogebruikers is dan eenvoudig: Captive Auto = Aantal leasewagens / Aantal werkzamen Resultaten boven 1 en onder 0 worden afgeschermd. Identiek aan de autobeschikbaarheid wordt eenzelfde richtingsfactor toegepast als voorheen beschreven: Captive Auto ij = 0.95 x (Captive Auto i x RF Werk, Uur + Captive Auto j x ( 1 - RF Werk, Uur)) De term 0.95 wordt gehanteerd omdat verondersteld wordt dat 5 procent van de betrokken personen om één of andere reden voor die specifieke verplaatsing toch een modale afweging maakt.

Februari 2008



3.3.

35

Eerste vervoerwijzekeuze – MODE CHOICE 1 In dit onderdeel wordt een eerste volledige vervoerwijzekeuze uitgevoerd. Dit houdt de kostberekening van alle relevante modi in, alsook een vraag-aanbod evenwichtsloop om de wisselwerking tussen congestie en autogebruik correct te modelleren.

Februari 2008



36

Op de voorgaande figuur is de algemene structuur van dit terugkoppelmechanisme duidelijk af te leiden. Volgende technische bespreking verduidelijkt eerst dit koppelmechanisme en de hoofdblokken, in de daarop volgende paragrafen worden de subonderdelen zelf uiteen gezet. Om redenen van transparantie wordt niet altijd de model-rekenvolgorde in de paragrafen aangehouden, eerder worden de thematisch aansluitende rekenmodules samen behandeld. 3.3.1.

Kost LV, rekenvolgorde 1 Dit onderdeel berekent de weerstandsmatrices voor het langzaam verkeer, zijnde fiets en te voet. Omdat deze modi weinig of geen wisselwerking kennen tussen vraag en aanbod, wordt deze kostenberekening niet mee in het terugkoppelmechanisme opgenomen.

3.3.2.

Kost OV, rekenvolgorde 2 Analoog aan het voorgaande onderdeel, worden hier de verschillende kostcomponenten en –weerstanden berekend voor het openbaar vervoer. Ook dit onderdeel zit niet mee in het terugkoppelmechanisme. Deze opname kan wenselijk zijn wanneer een bijkomende functionaliteit in de modellen wordt opgenomen die toelaat om de doorstroomsnelheid van OV-lijnen mee te laten variëren met de autocongestie. Momenteel wordt deze techniek echter niet gebruikt door gebrek aan volledige data over deze reissnelheden. Een tweede reden om deze kostberekening wel op te nemen in het terugkoppelmechanisme zou liggen bij het gebruik van interne OV-crowding technieken, waarbij de aantrekkelijkheid van het OV zelf afhankelijk gemaakt wordt van de bezetting, of verzadiging, op de voertuigen. Ook deze crwoding-techniek wordt om strategische redenen momenteel niet ingeschakeld. Door het niet uitvoeren van bovenstaande twee extra functionaliteiten, is er geen wisselwerking tussen gebruik van OV of auto tegenover de weerstanden van het OV, en is het dus efficiënter om dit onderdeel niet te laten itereren. Februari 2008



3.3.3.

37

Kost Auto, rekenvolgorde 6 In deze sub-blok worden de kostcomponenten voor het autoverkeer, via een congestietoedeling, berekend. Aangezien hier wel degelijk en belangrijke wisselwerking tussen feitelijk gebruik enerzijds en kwaliteit van het net anderzijds wordt vastgesteld, zit dit onderdeel binnen het terugkoppelmechanisme.

3.3.4.

Logit Mchoice 1, rekenvolgorde 7 In dit sub-blok wordt de feitelijke vervoerwijzekeuze uitgevoerd, waarbij via een multinomiaal logitmodel de weerstanden van de betrokken modi worden vergeleken, en de vraagmatrices per motief verdeeld worden over deze modi. Het is hier ook evident dat dit onderdeel, als kern van het volledige keuzeproces, ook in terugkoppelmechanisme opgenomen wordt.

3.3.5.

Reset Loop, rekenvolgorde 3 De verschillende pilot-modules betreffen steeds de processturingen, en onderhouden in dit geval het terugkoppelmechanisme. Deze terugkoppeling volgt het principe dat er vraag-aanbodevenwicht is wanneer aan één of meerdere evenwichtscriteria voldaan wordt. In dat geval zal de processturing de terugkoppeling verlaten. Praktisch gezien gaat het model hier in een lus, die enkel kan verlaten worden door deze lus af te breken. Om dit te bereiken, zijn enkele kleine technische ingrepen noodzakelijk. Deze specifieke module herzet het iteratienummer opnieuw op 1. Om het terugkoppelmechanisme makkelijker in evenwicht te laten komen, wordt een techniek van opeenvolgende uitmiddeling of demping voorzien. Deze techniek heeft steeds het iteratienummer nodig, en logischerwijze wordt deze initieel telkens terug op 1 gezet. Dit nummer bevindt zich in een compact bestandje genaamd ‘Iteratie.DAT’.

Februari 2008



3.3.6.

38

Plaatsen feedback punt, rekenvolgorde 4 Praktisch gezien begint hier de lus, en dit wordt in de processturing bereikt door hier een zogenaamd proceslabel te plaatsen. Automatisch zal het terugkoppelmechanisme telkens naar dit punt in het proces terugspringen, tenzij elders de lus gebroken wordt. Merk op dat het herzetten van het iteratienummer vóór dit proceslabel geplaatst wordt, logischerwijze wordt enkel in de eerste iteratie het nummer op 1 gezet.

3.3.7.

Uitvoeren loop, correcte selectie automatrix, rekenvolgorde 5 Het vraag-aanbodevenwicht beoogt een juiste wisselwerking tussen autoweerstand en autogebruik, het is daarom evident dat de resulterende automatrix uit het vervoerwijzekeuzeproces opnieuw vooraan gevoed wordt aan het kostberekeningsproces. Het vraag-aanbodprincipe omhelst dan ook een iteratieve afweging of de laatst berekende automatrix een dusdanige kwaliteit van het netwerk oplevert die op zich resulteert in een identieke automatrix. Deze matrixmodule zorgt voor een correcte kopiëring van de automatrix die door de kostenberekening gebruikt wordt: bij de eerste iteratie wordt vertrokken van een zogenaamde ‘HW-prev.MAT’, een zo betrouwbare mogelijke inschatting van de automatrix, bij opeenvolgende iteraties wordt telkens vertrokken van de laatste poging.

3.3.8.

Opmaken average HW-matrix en opslaan laatste HW-PREV, rekenvolgorde 8 Deze module voert de opeenvolgende uitmiddeling of demping uit, waardoor het gehele terugkoppelmechanisme sneller in evenwicht kan komen. Daarnaast wordt steeds de laatst berekende automatrix als ‘HW_Prev.MAT’ weggeschreven. Deze matrix is de laatste ‘beste poging’, en door deze bij te houden kan gegarandeerd worden dat wanneer de hele lus een volgende keer opstart, het mechanisme kan vertrekken van de laatste vorige poging, en dus in één stap in evenwicht kan komen. Een laatste functie van deze module is de iteratieteller één ophogen, zodat in de lus de demping toeneemt. Februari 2008


39


Het principe van demping kan eenvoudig schematisch weergegeven worden. Wanneer de vraag-aanbodsevenwicht lus géén demping zou opnemen, riskeert men diverse effecten zoals oscillatie of, erger, opslingering:

Auto HB Met:

Auto HB

Auto HB

Auto HB

Kostenberekening auto Vervoerwijzekeuze

Een automatrix met eerder weinig autoverplaatsingen, resulteert in een laagbelast, en dus hoogkwalitatief en aantrekkelijk, autonetwerk. Hierdoor wordt de mode auto aantrekkelijker, en zullen er meer verplaatsingen met de auto gebeuren, dit betekent een eerder grote automatrix. Deze grote massa zorgt voor een druk, en weinig aantrekkelijk netwerk, waardoor de vervoerwijzekeuze nu mikt naar een kleiner aantal. Deze, in dit voorbeeld, zeer kleine automatrix geeft een zeer laag belast netwerk, op zijn beurt aanleiding tot zeer veel nieuwe autoverplaatsingen, ... Deze vorm van opslingering is eerder zeldzaam, maar toont wel het gebrek aan van een rechttoe-rechtaan inen uitkoppeling van resultaten. In de meeste gevallen treedt een vorm van oscillatie op waarbij de automatrix niet tot een evenwicht komt, maar telkens groter en kleiner wordt, en als het ware rond de evenwichtsmatrix heen oscilleert. Om deze reden wordt in de methode van opeenvolgende uitmiddeling of demping een tussenstap gezet die het hele proces naar een evenwicht dwingt. Volgens dit principe wordt per iteratie niet enkel de laatste poging gehanteerd, maar eerder een gewogen gemiddelde van deze laatste stap met alle voorgaande stappen. Men kan aantonen dat op deze manier het vraag-aanbod naar een stabiel evenwicht geduwd wordt, op voorwaarde dat de relatie tussen vraag en aanbod monotoon omgekeerd evenredig is. Dit laatste kenmerk kan gegarandeerd worden door gebruik te maken van vervoerwijzekeuze-functies die dit gewenste karakter hebben. De opeenvolgende uitmiddeling neemt dan een volgende formulevorm aan: Februari 2008


40


HB n, uitgemiddeld = (HB n + (n-1) x HB n-1) / n Het hele proces kan dan schematisch voorgesteld worden als:

Auto HB HB-1

Auto HB-2

Auto HB-2’

Auto HB-3

(2-1)x[HB-1] + [HB-2] 2

Met:

Auto HB-3’ (3-1)x[HB-2’] + [HB-3] 3

Kostenberekening auto Vervoerwijzekeuze Matrixdemping via opeenvolgende uitmiddeling

Eenzelfde lage automatrix geeft een laagbelast netwerk, en resulteert, in de tweede iteratie, in een aanzienlijk grotere automatrix. De uitmiddeling voor de tweede iteratie zal nu het gemiddelde van deze twee automatrices nemen, en met deze uitgemiddelde automatrix opnieuw de kosten berekenen. Dit netwerk is nog steeds zwaarder belast, maar minder zwaar dan in het geval enkel de laatste poging zou doorgerekend zijn. Dit netwerk resulteert opnieuw in een automatrix van iteratie 3, die deze keer opnieuw uitgemiddeld wordt, en dit keer voor één derde meetelt, tegenover twee derde van de voorlaatste poging. Het is duidelijk dat deze manier van werken de ‘stapgrootte’ van de opeenvolgende iteraties steeds kleiner maakt, en uiteindelijk inherent naar een stabiele opeenvolging van iteraties streeft. Recapitulerend is het dan ook evident dat steeds de voorlaatste automatrix wordt opgeslagen, om bij een volgende doorrekening niet telkens doorheen het hele proces te gaan. 3.3.9.

Controle vraag-aanbodevenwicht, rekenvolgorde 9 Het voorgestelde terugkoppelmechanisme wordt uitgevoerd als een lus, maar moet logischerwijze ook een uitstappunt hebben. Het is evident dat dit uitstappunt optreedt wanneer het resultaat van een bepaalde iteratie gelijk is aan het resultaat van de vorige iteratie. Aangezien het voorliggende vervoerwijzekeuzeproces een vraagmodel Februari 2008



41

is, komt dit overeen met de stelling dat de automatrices van twee opeenvolgende iteraties gelijk zijn. Gegeven de enorme omvang van het verkeersmodel, en de verhoogde precisie van de individuele matrixcellen, is het echter onmogelijk om twee identieke matrices te bekomen. Deze module heeft dan ook tot taak om te onderzoeken in hoeverre twee opeenvolgende automatrices met elkaar overeenkomen, en deze in een set objectieve score-indicatoren te rapporteren zodat een volgende stap kan beslissen of er voldoende evenwicht is om uit het koppelmechanisme te breken. De meest eenvoudige parameters komen neer op globale matrixtotalen, maar deze bieden te weinig inzicht in de variatie binnen de matrices. Het is daarom evident om de vergelijkingsindicatoren te richten op alle afzonderlijke cellen. Enkel die ij-relaties die als herkomst en/of bestemming een zone in het studiegebied hebben, worden bekeken. Praktisch betekent dit dat alle betrokken automatrices vóór analyse vermenigvuldigd worden met de studiegebied-matrix uit de voorbereide hulpmatrices. Volgende individuele indicatoren worden op celniveau opgemaakt: Absoluut verschil: Auto n – Auto n-1 Kwadratisch verschil: (Auto n – Auto n-1)² Relatief verschil: Auto n / Auto n-1 Absoluut procentueel verschil: 100 x ((Auto n / Auto n-1) – 1) Gewogen procentueel verschil: (100 x ((Auto n / Auto n-1) – 1)) x Auto n Significantievlag: ln((Abs(Auto n – Auto n-1)1.5 ) / Auto n-1) Voor al deze celresultaten wordt een gecumuleerd totaal bijgehouden, zodat op generiek niveau enkele ‘matrix-totale scores’ kunnen opgemaakt worden. Voor de significantievlag, het absoluut procentueel verschil én het gewogen procentueel verschil wordt ook een frequentieverdeling bijgehouden.

Februari 2008



Totaal auto current Totaal auto previous Totaal aantal waarnemingen

276 636.0 276 482.1 10 291 275.0

Absoluut verschil Afwijking Totaal kwadratisch verschil Totaal relatief verschil

154.0 0.1 620.3 11 222 088.4

Gemiddeld absoluut verschil Gemiddeld kwadratisch verschil Gemiddeld relatief verschil

0.0000 0.0078 1.0904

Gemiddelde procentuele afwijking Gemiddelde gewogen procentuele afwijking

0.0293 0.5734

Overzicht distributie procentuele verschillen Klasse Tussen 0% en 2% Tussen 2% en 5% Tussen 5% en 10% Tussen 10% en 20% Tussen 20% en 50% Tussen 50% en 100% Groter dan 100%

Aantal cellen 10 241 900 35 466 9 321 3 517 842 136 93

% Aantal verplaatsingen % auto current 99.5 249 904 90.3 0.3 22 596 8.2 0.1 3 221 1.2 0.0 810 0.3 0.0 100 0.0 0.0 5 0.0 0.0 1 0.0

Overzicht verdeling significantievlaggen Klasse Kleiner dan -5 Tussen -5 en -2.75 Tussen -2.75 en -1.25 Tussen -1.25 en 0 Tussen 0 en 3 Groter dan 3

Aantal cellen 10 277 879 13 074 317 5 0 0

% Aantal verplaatsingen % auto current 99.9 265 606 96.0 0.1 10 099 3.7 0.0 896 0.3 0.0 35 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0

42

Bovenstaande tabel geeft een voorbeeld voor een volledige rapportage van de vergelijking tussen de laatste en voorlaatste iteratie. Voor ruim 10,000,000 waarnemingen, of matrixcellen, worden de totalen op ongeveer 276,500 afgeklokt, waarbij de laatste, of huidige, iteratie zo’n 150 autoverplaatsingen meer telt dan de vorige iteratie.

Februari 2008



43

Andere indicatoren vermelden dit totale verschil, alsook een afwijking van 0.1 %, een verwaarloosbaar gemiddeld kwadratisch verschil, een gemiddelde procentuele afwijking van 0.03%, en wanneer dit gewogen wordt naar verplaatsingen van 0.57%. Voorgaande indicatoren geven een totaalbeeld, maar zijn niet altijd voldoende informatief om de twee matrices als ‘gelijk’ te beoordelen. De verdere distributies geven daarom meestal een beter idee. Voor ruim 99% van de cellen noteren we tussen de laatste twee iteraties een afwijking van minder dan 2%, voor net geen 230 cellen bedraagt de procentuele afwijking meer dan 50%. Wanneer we deze waarneming afwegen tegenover het aantal verplaatsingen, wordt een nog duidelijker inzicht gekregen: iets meer dan 90% van de autoverplaatsingen zit op relaties waarvoor een afwijking van minder dan 2% geldt. Voor slechts 1 verplaatsing is de relatieve afwijking tussen twee iteraties groter dan 100%. Analoog aan de procentuele verdeling, wordt ook een verdeling van de significantievlaggen uitgezet. Op 412 cellen na is deze vlag kleiner dan -2.75, wat stelt dat voor deze cellen geen significante afwijking optreedt tussen de twee laatste iteraties. Wanneer ook hier gewogen wordt naar verplaatsingen, en dus niet enkel op aantal cellen gescoord wordt, komt nog steeds 96% van de verplaatsingen uit op een niet significante afwijking. Deze resultaten worden door de module in een apart rapport weggeschreven. De laatste functie van deze module betreft dan het zetten van een bepaalde variabele die bepaalt of men het terugkoppel-mechanisme moet hanteren of niet. Op basis van de set indicatoren hierboven vermeld, worden 3 criteria vooropgesteld waarbij aan alle moet voldaan worden: •

Het aandeel gewogen waarnemingen met een significantievlag van minder dan -5 moet hoger dan 85% zijn;

•

Het aandeel gewogen waarnemingen met een gewogen procentuele afwijking van minder dan 5% moet hoger zijn dan 90%;

Februari 2008



•

44

Het aandeel gewogen waarnemingen met een gewogen procentuele afwijking van minder dan 2% moet hoger zijn dan 80%.

Deze grenzen van respectievelijk 85, 90% en 80% zijn als Sleutels opgenomen in de modelstructuur en kunnen, indien nodig, door de modelontwikkelaar verzacht worden bij labiele modellen. Wanneer aan alle drie voorwaarden voldaan wordt, wordt een interne modelvariabele LOOP op 0 gezet, anders blijft deze op 1 staan. 3.3.10.

Keuze re-iteratie, rekenvolgorde 10 De enige functie van deze module is het herrichten van het modelproces op basis van de waarde van de variabele LOOP, die door de voorgaande module gezet wordt. Wanneer deze variabele op 1 staat, wordt het modelproces terug gestuurd naar het feedback punt dat in rekenvolgorde 4 werd geplaatst. Inhoudelijk betekent dit dat er geen vraag-aanbodevenwicht bereikt werd, en er een bijkomende iteratie nodig is, en dit vanuit de rapportage omtrent de afwijking tussen de twee laatste automatrices. Wanneer deze variabele op 0 staat, wordt het koppelmechanisme verbroken en wordt het modelproces doorgestuurd naar de volgende module.

3.3.11.

Plaatsen continue punt, rekenvolgorde 11 Analoog aan de module met rekenvolgorde 4, biedt deze module een proceslabel waar naartoe gesprongen wordt bij voldoende evenwicht binnen de iteraties. Wanneer het modelproces hier aankomt, is automatisch het terugkoppelmechanisme verbroken.

Februari 2008



3.4.

45

Kostenberekening Langzaam Verkeer – MODE CHOICE 1 – KOSTEN LV Her vervoerwijzekeuzeproces incorporeert de afweging van verplaatsingsweerstanden van de opgenomen modi. Dit betekent dat voor elke modus een volledig beeld moet gekwantificeerd worden via een meting van alle herkomsten naar alle bestemmingen.

Als eerste worden de kosten voor het langzaam verkeer opgebouwd. In deze slag worden zowel de modi te voet als met de fiets simultaan verrekend, aangezien ze eenzelfde routetechniek volgen, en in praktijk enkel de directe snelheid verschilt. Op deze manier is de kost voor te voet een fractie van de kost voor de fiets. Het eerste script berekent de tijden afstandskosten voor alle HB-paren, waarbij de routing verloopt op een gewogen som van reistijd, in minuten, en reisafstand, in kilometers: kost fiets = α . Tijd + β . Afstand Met de tijdsfactor α op 1.00, en de afstandsfactor β op 0.15, leidt dit tot een zeer sterke voorkeur voor de kortste route in tijd. In feite speelt deze verhouding geen cruciale rol, aangezien de reistijd omgekeerd evenredig is met de afstand: gegeven de vaste reissnelheid van 15 km/h voor het fietsverkeer, komt deze kostfunctie neer op een, in afstand, kortste routeberekening. Of met andere woorden, er is geen Februari 2008



46

interne diversificatie van reistijd tegenover afstand, zoals bij gemeentelijke modellen wel mogelijk is. Linktypes 17, 18 en 20, zijnde spoorbanen voor tram, metro en trein én stationsconnectoren, worden niet opgenomen in de routeberekening. Autosnelwegen kunnen op deze manier wel als route opgenomen worden, maar ze krijgen een intrinsieke weging van 500, waardoor ze volledig onaantrekkelijk worden, tenzij er manifest geen andere route gevonden kan worden. Deze laatste situatie komt logischerwijze zeer regelmatig voor in het buitengebied. Deze toedeling betreft een enkelstapstoedeling, waarbij geen congestievorming en rerouting optreedt. Zowel de tijd, afstand als gegeneraliseerde kost worden voor alle HB-koppels bewaard. Bij deze kostenmeting blijft traditioneel de diagonaal ongemeten, aangezien geen inwendige route kan gevormd worden. Deze intrazonale relatie is echter meer dan belangrijk, en wordt in een volgend script daarom gelijk gesteld aan een fractie van, voor de betrokken herkomst, de tijd en afstand tot de dichtst bijgelegen andere zone: kost fiets, intrazonaal = 0.67 . MINKOST fiets ( i - 1 .. n) kost te voet, intrazonaal = 0.67 . MINKOST te voet ( i - 1 .. n) 3.5.

Kostenberekening Openbaar Vervoer – MODE CHOICE 1 – KOSTEN OV Analoog worden de gegeneraliseerde kosten, en de aparte kostcomponenten, voor de OV-relaties over alle herkomst-bestemmingsparen berekend. Hiertoe wordt de module MVPUBM gehanteerd. Dit onderdeel van het modelinstrument verloopt nog steeds via een Trips-module, waardoor bepaalde voorgaande processen noodgedwongen een ouderwetser en minder flexibel formaat hanteerden. De kostenmeting voor alle HB-paren verloopt gelijkaardig: volgens een gegeneraliseerde kostenmaat, als gewogen sommatie over diverse componenten, Februari 2008



47

wordt voor elke relatie een route gemeten, en vervolgens worden voor deze route de componenten afzonderlijk gerapporteerd in een kostenmatrix.

De gegeneraliseerde kost wordt opgebouwd door een weging van de volgende componenten: •

Reistijd op het voertuig, in minuten. Deze reistijd cumuleert de reistijden op alle voertuigen over het hele traject. Weegfactor α;

•

Reistijd voor-, na- en tussentransport, in minuten. Deze ‘staptijd’ somt alle tijden van het traject op die niet op een OV-voertuig zit. Weegfactor β;

•

Wachttijd in minuten. Deze wachttijd betreft de gecombineerde wachttijd, zijnde die effectieve wachttijd die de gebruiker ervaart wanneer alle diensten beschouwd worden die de reiziger sneller bij de bestemming brengt. Weegfactor δ;

•

Psychologische opstapkost, uitgedrukt in strafminuten, als product van een weegfactor γ en het aantal opstappen;

Februari 2008


48


•

Psychologische overstapkost, uitgedrukt in minuten, als product van een weegfactor η en het aantal overstappen. Deze weegfactor is afhankelijk van het type overstap, vastgesteld door de twee betrokken submodi van het OV;

•

Ticketkost, vertaald naar minuten via een weegfactor λ. De ticketkost wordt berekend via een vaste opstapkost en een afstandsafhankelijke reiskost. Andere kostmechanismen zijn mogelijk, maar het blijft onmogelijk om twee aparte systemen in één modelrun te combineren. Het is duidelijk dat de weegfactor λ overeenkomt met een tijdswaardering.

De totale gegeneraliseerde kost wordt dan voluit geschreven als: kost OV = α . ReisT + β . VNTT + δ . WachtT + γ . #Opstappen + η . #Overstappen + λ . TicketKost Binnen het openbaar vervoer worden verschillende submodi gebruikt, teneinde de voornoemde weegfactoren te kunnen diversifiëren en bepaalde percepties of voorkeuren te kunnen toepassen. Volgende submodi worden gedefinieerd, in combinatie met hun respectievelijke weegfactoren: Submode Weegfactor α Reistijd δ Wachttijd γ Opstapkost λ Tijdswaardering

1 Trein 1.00 1.40 1.00 0.992

2 Tram 1.00 1.50 1.00 0.992

3 Bus 1.05 1.50 1.50 0.992

4 10 Metro (Buitengebied) 1.10 1.00 1.60 1.50 2.00 1.00 0.992 0.992

Het voor-, na- en tussentransport wordt gediversifieerd al naargelang linktype eerder dan submode:

Februari 2008


49


Linktype 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 32

β 2.00 2.00 1.75 1.75 1.65 1.65 1.50 1.40 1.65

Voor de overstapkosten wordt een gecombineerde weging voorzien: η Submode 1 2 3 4 10

Trein Tram Bus Metro (Buitengebied)

1

2

3

4

10

Trein

Tram

Bus

Metro

(Buitengebied)

2.0 3.0 3.0 4.0 4.0

3.0 2.5 3.0 4.0 4.0

3.0 3.0 3.0 4.0 4.0

4.0 4.0 4.0 4.0 4.0

4.0 4.0 4.0 4.0 4.0

In bepaalde gevallen wordt, om redenen van efficiëntie, de gemeten component geschaald en wordt de weegfactor ook gebruikt om deze schaling te corrigeren. Zo worden de ticketkosten in tienden van een cent gemeten, en moeten opstap- en overstapkosten met een factor 100 vermenigvuldigd worden. De kostenberekening hanteert voor de wachttijd-berekening zogenaamde wachtcurves: het Trips OV-datamodel is interval-gebaseerd eerder dan direct tijdsgebaseerd, of, met andere woorden, opeenvolgende OV-diensten worden niet afzonderlijk met alle aparte tijdstabellen opgenomen. De gevolgde methodiek neemt deze informatie op door een lijn een intervaltijd mee te geven, waarbij duidelijk gemaakt wordt in welke tijdscadans opeenvolgende diensten verreden worden. Op basis van een intervaltijd kan een mathematisch gemiddelde wachttijd berekend worden door simpelweg dit interval te hanteren, uitgaande van een temporeel evenredig verdeeld aankomstpatroon van reizigers.

Februari 2008


50


35.00 30.00 25.00

Wachttijd (min

In de praktijk wordt vastgesteld dat bij laagfrequent OV dit evenredig patroon niet voorkomt, maar dat reizigers de werkelijke tijdsschema’s raadplegen en hun aankomstpatroon afstemmen. Om die reden wordt een getrapte verrekening van intervaltijd naar wachttijd gevolgd:

Wachtcurve Halvering

20.00 15.00 10.00 5.00 Interval (min) 0.00 0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

Bij een één-uurs-frequentie zal volgens de wachtcurve de wachttijd beperken tot gemiddeld 17.5 minuten, terwijl de standaardprocedure dit zou optrekken naar 30 minuten. De intervalgebaseerde modelberekening verklaart trouwens het ‘ongemak’ waarmee de strategische modellen infrequent landelijk vervoer behandelen, en limiteert de modelleringmogelijkheden betreffende aansluitingen. Naast de wachtcurves integreert de berekening ook nog het submode-choice proces, wat neerkomt op een getrapt keuzeproces voor de OV-lijnen: in eerste Februari 2008



51

instantie kiest de reiziger een optimale submode voor de (deel)-trip uit de set van alternatieven trein, tram, bus en metro. Vanuit deze keuze wordt de wachttijd dan berekend over die mogelijke lijnen voor de bewuste (deel-)trip in de gekozen mode. Deze techniek zorgt ervoor dat het keuzemodel efficiënter reageert, en bijvoorbeeld op lange trajecten geen overbodige concurrentie tussen de grote submodi laat spelen. Dit vereist wel een overwogen opdeling in submodi, met die premisse dat ze voldoende onderscheidend moeten zijn. Het resultaat van deze kostenberekening is een set kostcomponent-matrices voor alle HB-paren met daarin de, waar mogelijk ongewogen, volgende indicatoren: •

Totale gewogen reistijd, zijnde de gewogen sommatie op basis waarvan de routekeuze verloopt, in minuten;

•

Totale afstand, OV en non-transit, in kilometer;

•

Totale voor-, na- en tussentransporttijd in minuten;

•

Totale afstand non-transit in kilometer;

•

Totale in-voertuigtijd in minuten;

•

Totale gemiddelde wachttijd in minuten;

•

Totaal aantal opstappen;

•

Totale ticketkost, in eurocent.

Zoals bij de andere kostberekeningstechnieken wordt ook hier de diagonaal niet ingevuld, aangezien een meting van een zone naar zichzelf onmogelijk is. De volgende twee processen leiden opnieuw deze intrazonale kosten af. De aangenomen techniek om vanuit de betreffende zone de minimale kost naar een andere bestemming te zoeken, en hier een fractie van te nemen, blijft gevolgd, maar door de opname van de aparte deelkostcomponenten, schuilt hier een gevaar. Zo kan bijvoorbeeld de minimale in-voertuigtijd vanuit zone i naar zone x gelden, en de Februari 2008



52

minimale wachttijd naar zone y. Of anders geformuleerd, de ‘beste OV-rit’ die naar een bepaalde bestemmingszone meet, hoeft niet noodzakelijk de beste keuze te zijn voor de deelcomponenten apart. Wanneer dan deze techniek voor alle aparte component-kostmatrices toegepast wordt, worden de intrazonale metingen foutief voorgesteld. Het is hier dan zaak om de intrazonale kost gelijk te stellen aan de gefractioneerde kost voor één, zijnde de beste, bestemming. In een eerste proces wordt daarom voor elke zone vastgesteld welke bestemmingszone de beste gegeneraliseerde bereikbaarheid heeft. Deze relatie wordt in een tweede blok dan aangehouden om van die trip ook de kostcomponent voor de intrazonale relatie te zetten. Volgende fracties, of waar relevant aannames, worden voorzien: In-voertuig reistijd OV, intrazonaal = 0.7 . MIN-IVT OV ( i - 1 .. n) Wachttijd OV, intrazonaal = 1.0 . MIN-WT OV ( i - 1 .. n) #Opstappen OV, intrazonaal = 1.0 . MIN-OPS OV ( i - 1 .. n) Voor-, Na-, Tussentransporttijd OV, intrazonaal = 0.7 . MIN-VNTT OV ( i - 1 .. n) Merk op dat voor de andere kostcomponenten geen intrazonale waarden berekend worden, omdat deze componenten toch niet direct ingeschakeld worden in de keuzeprocessen. 3.6.

Kostenberekening Auto – MODE CHOICE 1 – KOSTEN AUTO Als derde vervoerwijze worden de kosten voor het autoverkeer gemeten. In tegenstelling tot de vorige twee meetprocessen, wordt hier een congestietoedeling uitgevoerd aangezien de te hanteren reistijden en –afstanden voor de specifieke modelperiode moeten gemeten worden. Dit betekent dat een volledige toedeling met gepaste verplaatsingsmatrices voor auto en vracht noodzakelijk is. Deze toedeling omvat een multiclass evenwichtstoedeling met volume averaging, met inbegrip van kruispuntmodellering. Het verkeer wordt in drie categorieën toegedeeld, Februari 2008



53

waarbij elke gebruikersklasse een eigen routekeuze en –parameters meeneemt. De drie klassen betreffen auto, zware vrachtwagen en lichte vrachtwagen.

Februari 2008



54

Naast de verplaatsingsmatrices, gebruikt het toedelingsproces dan ook nog een kruispuntdefinitie-bestand, én een bestand met de afslagverboden, en logischerwijze het netwerk dat de nodige voorbereidingen bevat vanuit de voorgaande processen. De evenwichtstoedeling omvat een capacity restraint procedure, waarbij na elke iteratie de reistijden op de wegvakken én de verliestijden aan de kruispunten, worden herberekend op basis van het aantal passerende voertuigen en de afwikkelingscapaciteit. Hiertoe worden enerzijds een set speedflow-curves gehanteerd, en anderzijds de HCM2000-regels. Per iteratie kunnen dus andere routes gevolgd worden als deze een lagere gewogen kost geven. De toedeling wordt in evenwicht beschouwd als geen enkele verkeersdeelnemer, zonder medewerking van anderen, voor zijn traject een route kan vinden die ‘goedkoper’ is dan de route die hij volgt, zoals geformuleerd door Wardrop. De methode van opeenvolgende uitmiddeling, of volume averaging, maakt deze zoektocht naar een evenwichtssituatie efficiënter. Per iteratie wordt alle verkeer volgens de beste route toegedeeld en gecombineerd met de volumes uit vorige iteraties. Deze gecombineerde volumes worden gebruikt om het netwerk opnieuw te verrijken met reistijden en verliestijden. Wanneer niet voldaan wordt aan een gedefinieerd gebruikersevenwicht, wordt een volgende iteratie uitgevoerd. In formulevorm: Vol i = (Vol (vorige combinatie) . (i-1) + Vol (huidige toedeling)) / i T i = T 0 . (1 + a . (Vol i / C) b) Met: Vol i : Volume op een wegvak of afslagbeweging bij iteratie i; Vol (vorige combinatie) : Totale volume zoals die uit de vorige iteratie resulteerde, op zich een combinatie van vorige iteraties; Vol (huidige iteratie) : Het volume zoals in de laatste enkelvoudige iteratie volgens alles-ofniets toegedeeld;

Februari 2008


55


T i : Reistijd of verliestijd van een wegvak of afslagbeweging; T 0: Initiële of freeflow reistijd of verliestijd van een wegvak of afslagbeweging C: Capaciteit van een wegvak of afslagbeweging; a en b: sturingsvariabelen voor de vertragingscurve, afhankelijk van de weg- of kruispuntkarakteristieken. Als voorbeeld, met een standaard wegvak met capaciteit 1.500 PAE per uur en een freeflow reistijd van 2 minuten, en een klassieke BPR-curve met sturingsvariabelen 1.2 en 4 Iteratie 1 2 3 4 5

Vol (huidige iteratie) 1200.0 150.0 980.0 750.0 550.0

Vol (Vorige combinatie) 0.0 1200.0 675.0 776.7 770.0

Vol i 1200.0 675.0 776.7 770.0 726.0

T0 2 2 2 2 2

C 1500 1500 1500 1500 1500

a 1.2 1.2 1.2 1.2 1.2

b 4 4 4 4 4

Ti 2.98 2.10 2.17 2.17 2.13

Op een vrij of leeg net worden in de eerste instantie 1200 PAE over dit wegvak gestuurd. Gecombineerd levert dit, logischerwijze, dezelfde 1200 PAE op die gebruikt worden voor de vertragingsberekening. Voor de volgende iteratie wordt daarom een reistijd van 2.98 minuten opgesteld, een vertraging van bijna één minuut. Hierdoor is dit wegvak voor de tweede iteratie minder aantrekkelijk, en komen er in deze iteratie slechts 150 PAE over. Gecombineerd komt dit op 675 PAE, en een afgeleide reistijd van 2.10 minuten. Opnieuw aantrekkelijker komen er in de derde iteratie terug 980 PAE over de betrokken weg, gecombineerd naar 776.7 PAE en een reistijd van 2.17 minuten. De oefening gaat in dezelfde optiek verder, en het is duidelijk dat de opeenvolging van uitmiddelingen het gecombineerde volume stabiliseert en dempt, waardoor ook de reistijden stabieler worden, en opeenvolgende stappen gradueel dichter bij een gemiddelde, en naar verwachting ideale, hoeveelheid streeft.

Februari 2008



56

Deze techniek streeft, normaliter, naar evenwicht. Het is aan te tonen dat dit evenwicht theoretisch moet bereikt worden wanneer de afzonderlijke vertragingen elkaar niet beïnvloeden én de vertragingscurven monotoon stijgen. In het voorliggende proces worden de kruispuntvertragingen ook opgenomen, en deze vertragingsfuncties voldoen niet helemaal aan deze vereisten, aangezien afslagvertragingen intern beïnvloed worden door conflicterende bewegingen, waardoor deze perfecte evenwichtsgarantie niet voldaan wordt. Praktijk toont echter dat bij voldoende iteraties een bruikbaar evenwicht bereikt wordt. De definiëring van deze evenwichtstoestand blijft dan een belangrijk punt, aangezien er een eenduidig criterium moet geformuleerd worden waaraan moet voldaan zijn om de iteraties te hanteren, en het bekomen resultaat als stabiel beschouwd kan worden. Verschillende technieken zijn mogelijk, waarvan de meest klassieke het procentuele verschil meet tussen de totale verliestijden of kosten tussen twee opeenvolgende iteraties. Wanneer dit bijvoorbeeld onder de 3 procent komt, kan men stellen dat de gesommeerde reistijd tussen twee opeenvolgende iteraties slechts met 3 procent verschuift. In voorgaand voorbeeld zou dit criterium na iteratie 4 de toedeling hanteren, indien, natuurlijk, dit wegvak de enige link zou zijn in het netwerk! Er zijn echter ook andere criteria die gehanteerd kunnen worden, waarvan een set volumeafhankelijke, die het meest bruikbaar zijn. Absolute vergelijking van het gemiddelde van opeenvolgende volumes op de wegvakken en afslagbewegingen, of gelijkaardig een relatieve vergelijking, geeft een idee over evenwicht dat meer op de verkeersmassa gericht is dan op de kosten. In dezelfde familie hoort de techniek die tussen twee opeenvolgende iteraties het aantal wegvakken en afslagbewegingen telt waarvoor geldt dat de volumes met minder dan een vooropgezet percentage verschillen. Deze laatste wordt in voorliggende toedeling gehanteerd, en evenwicht wordt verondersteld bereikt te zijn wanneer minstens 99 procent van alle wegvakken en afslagbewegingen in het studiegebied en invloedsgebied hoogstens 2 procent verschil in volume kennen tussen twee opeenvolgende iteraties. Om te garanderen dat duidelijk op dit criterium gemikt wordt, worden de andere criteria, die eventueel vroeger zouden ingrijpen, uitgeschakeld. Merk op dat wegvakken en afslagbewegingen in het buitengebied niet in deze afweging opgenomen worden, hoewel ze wel participeren in het capacity restraint proces. Februari 2008


57


Om oneindige oscillaties tussen iteraties te voorkomen, wordt een maximum aantal iteraties gezet op 99.

Snelheid (km/uur)

jcmkjsd

De speedflow-curves en hun specifieke vorm, worden door het attribuut LINK_CLASS op de wegvakken bepaald. Zoals eerder gesteld, wordt deze automatisch gebaseerd op, voor autosnelwegen, het exacte linktype, naam en aantal rijstroken, en voor de overige wegen op het aantal rijstroken, enkelrichting, gebiedstype en bebouwing. De speedflow-curves voor de autosnelwegen hebben een functionele vorm gebaseerd op het onderzoek van Akçelik, waarvan de parameters werden vastgelegd op basis van een uitgebreide set stroommetingen binnen het Verkeerscentrum Antwerpen. Deze curven worden getoond in onderstaande figuur. 140

A-weg, 3+ rijstroken

120

A-weg, 2 rijstroken A-weg, ring

100

A-weg, wisselaar 80

A-weg, op-afrit

60 40 20 0 30%

50%

70%

90%

110%

130%

Verzadigingsgraad

De curven voor de overige wegen volgen de klassieke BPR-vorm, waarbij variatie al naargelang voormelde kenmerken wordt ingebouwd gebaseerd op ervaring uit het Engelse DoT. Enkele voorbeelden van deze curven worden getoond in de figuur op de volgende bladzijde.

Februari 2008


zeaez


58

100

Snelheid (km/uur)

90 80

landelijk, gescheiden richtingen, 2 of meer rijstroken per richting, stroomfunctie

70 60 50 40

suburbaan, dubbelrichting, 1 rijstrook per richting, gemengde functie

30 20

urbaan, dubbelrichting, 1 rijstrook per richting, gemengde functie

10 0 30%

50%

70%

90%

110%

130%

Verzadigingsgraad

Volledig ‘platte’ curven worden ook voorzien om een ongevoeligheid voor de snelheid tegenover het gebruik van het wegvak te coderen. In een interne initialisatiefase worden een eerste keer de noodzakelijke attributen opgesteld. Dit omvat het verduidelijken van die attributen die de afstand, linkklasse, capaciteit, freeflow snelheid en tijd voorstellen. De Voyager scripttaal kent een set voorgedefinieerde attribuutnamen die de evenwichtstoedeling zal gebruiken, en bijgevolg worden bestaande, of door voorgaande processen bijgevoegde, attributen hieraan gelijk gesteld. Verder worden bepaalde wegcategorieën, afzonderlijk voor de drie gebruikerklassen, uitgeschakeld voor gebruik in de routering door ze in een linkgroep te definiëren. Het gaat hier om alle linktypes hoger dan 8, als zijnde niettoegankelijke wegvakken voor gemotoriseerd vervoer. Op gelijkaardige manier worden afzonderlijk wegvakken die met een lokaal verbod per gebruikersklasse zijn gekenmerkt, aan dezelfde linkgroepen toegekend zodat ze buiten de routering vallen. Daarnaast wordt voor de snelheid voor vrachtverkeer een maximumwaarde opgegeven, waardoor in de capacity restraint procedure deze nooit boven dit maximum kan uitkomen voor de gebruikersklassen lichte en zware vrachtwagen. Dit maximum bedraagt 90km/uur voor snelwegen en 70km/uur op niet-snelwegen. Als laatste initialisatiestap wordt per gebruikersklasse de gegeneraliseerde kost, die bij de routering geminimaliseerd dient te worden, gedefinieerd als: Februari 2008



59

kost auto = α . Tijd + β . Afstand + δ . (Tol + Parkeerkost) + γ . Queuing-verlies + λ . Parkeerverlies kost vracht, zwaar = α . Tijd + β . Afstand + δ . (Tol + Parkeerkost) + γ . Queueing-verlies + λ . Parkeerverlies kost vracht, licht = α . Tijd + β . Afstand + δ . (Tol + Parkeerkost) + γ . Queuing-verlies + λ . Parkeerverlies De weegfactoren α, β, δ, γ en λ zijn afhankelijk van de wegvakkenmerken, en werden dor een voorbereidend proces correct gezet. Ze waarderen de kostcomponenten relatief tegenover elkaar. De kostcomponenten zelf worden uit het netwerk afgeleid, waarbij in de initialisatiefase Tijd, Queueingverlies en Parkeerverlies gelijkgesteld worden aan respectievelijk de freeflow-tijd en nul. Doorheen de iteratiestappen zullen deze componenten automatisch aangepast worden volgens hun regels. De eigenlijke toedelingfase valt uiteen in de twee deelfasen padenopbouw en capacity restraint. De deelfase padenopbouw definieert voor de afzonderlijke gebruikersklassen eenvoudig welk attribuut moet gehanteerd worden om de ‘goedkoopste route’ te vinden. Daarna laadt deze deelfase de geselecteerde verplaatsingsmatrix op met het geselecteerd wegvakvolume en afslagbewegingsvolume. De overeenkomende linkgroep wordt hier uitgeschakeld. Merk op dat in deze fase nog geen kostenmatrix of aparte componenten per gebruikersklasse worden opgemeten: deze meting wordt uitgesteld naar een volgend modelproces. De volgende deelfase capacity restraint verduidelijkt de te hanteren techniek en criteria, in dit geval volume averaging met maximaal 99 iteraties en de evenwichtscriteria 99 en 2 procent, zoals voorheen vermeld. Hierbij wordt ook geformuleerd op welke manier de gebruikersklassen moeten gecombineerd worden voor de saturatieberekening noodzakelijk in de speedflow-curves en verliestijdberekening. Voor wegvakken en afslagbewegingen worden het aantal personenauto-equivalenten, basis voor deze saturatie, als volgt samengesteld: Vol gecombineerd, wegvak = 1 . Vol auto + 2.0 . Vol vracht,zwaar + 1.5 . Vol vracht,licht Vol gecombineerd, afslagbeweging = 1 . Vol auto + 3.0 . Vol vracht,zwaar + 2.0 . Vol vracht,licht Februari 2008



60

Deze deelfase wordt na elke iteratie opnieuw doorlopen, en de attributen die per iteratie variëren, moeten hier dan ook opnieuw gedefinieerd worden. De gecongesteerde reissnelheid en –tijd worden automatisch via de speedflow-curves en HCM2000-functies aangepast, alle afgeleide aanpassingen worden opnieuw uitgeschreven. Op deze plaats wordt dan ook in eerste instantie de Queueingverliestijd opgebouwd: deze verliestijd ondersteunt de verliestijdberekening op autosnelwegen door weefzones, bovenop de pragmatische vertraging ten gevolge van het gebruik. In een voorgaand proces werden die wegvakken die praktisch één of meer rijstroken tekort hebben om alle inkomende rijstroken één-op-één op te vangen, gemarkeerd. Voor deze wegvakken wordt nu een eenvoudige verticaal queueing-proces opgemaakt wanneer het gecombineerde volume aan verkeer de capaciteit overschrijdt: Queueingverlies = 60 . (Vol gecombineerd / Capaciteit - 1) Wanneer bijvoorbeeld een massa verkeer dubbel zo groot als de capaciteit dit wegvak wenst te passeren, wordt een bijkomende verliestijd van één uur voorzien. Het voordeel van deze verticale stapeling van verliestijd is dat ze identiek functioneert voor alle passerende voertuigen, dus ongeacht de (weef)arm waarlangs ze dit filepunt benaderen, én dat ze onafhankelijk is van de lengte van het wegvak. Naast het queueingverlies wordt ook een Parkingverliestijd berekend. Wanneer fysische parkeerwegvakken, die feitelijke parkings voorstellen, opgenomen zijn via een beperkte parkeercapaciteit, wordt hier gelijkaardig een verticale verliestijd opgebouwd als volgt: Parkingverlies = 100 . (Vol gecombineerd / ParkeerCapaciteit)6 Logischerwijze wordt de gegeneraliseerde kost voor elke gebruikersklasse opnieuw opgebouwd volgens dezelfde formulering als voorheen, maar de iteratie-afhankelijke componenten, gericht op tijd, worden op deze manier dynamisch opgenomen. Zoals reeds vermeld, wordt in dit proces de kostenmeting niet uitgevoerd. Praktijk leert dat kruispuntvertragingen zeer hoog kunnen ‘opslingeren’. Voor de feitelijke routekeuze, en het volledige iteratieproces, heeft dit technische voordelen door het feit Februari 2008



61

dat overbelaste bewegingen aanzienlijk gehinderd worden en snel genoeg andere routes gezocht worden. Voor de echte meting van de reistijden kan dit echter een probleem vormen. Daarom wordt de evenwichtstoedeling helemaal afgewerkt zonder kostenmeting, en wordt het resulterende toegedeelde netwerk met daarbij de gecongesteerde rijen verliestijden bewaard. Een volgend proces zal deze bewaarde verliestijden analyseren en waar nodig beperken: in het resulterende afslagverbodbestand worden de verliestijden per beweging ook, statisch, gerapporteerd. Merk op dat technisch gezien een negatieve verliestijd staat voor een verbod. Dit bestand wordt ingelezen en wanneer een verliestijd voor een afslagbeweging wordt gerapporteerd boven een bepaalde drempelwaarde, wordt deze afgetopt en weer weggeschreven:

∀ T afslagbeweging > 10: T afslagbeweging, afgetopt = 10 + (T afslagbeweging – 10) 0.36 Het resultaatbestand is een gelijkaardig afslagverbodbestand dat opnieuw kan gebruikt worden voor een toedeling. Van hieruit wordt dan ook een extra iteratie als meetstap uitgevoerd. Deze toedeling is een stuk eenvoudiger, aangezien ze geen iteratief proces uitvoert: ze vertrekt van een netwerk in evenwicht uit het voorgaande proces, maar meet nog één maal alle routes en rapporteert deze in componentmatrices. Het volledige script van deze toedeling is dan ook een compacte weergave van de volledige toedeling, waarbij alle verwijzingen die het capacity restraint proces ondersteunen, verwijderd worden. De initialisatiefase stelt enkel de belangrijkste attributen in. De freeflow-tijd gehanteerd in de eerste, en hier enige, iteratie wordt hier gelijk gesteld aan de congestietijd. Ook het volledige kruispuntmodel wordt niet opgeladen aangezien het niet noodzakelijk is voor de berekening van de verliestijden. Dit wordt vervangen door de directe opname van de, afgetopte, verliestijden gerapporteerd in het afslagverbodbestand. De kostenfunctie wordt identiek opgesteld, en slechts een pad wordt berekend, en door het gebruik van dezelfde attributen uit het resultaat netwerk én door het feit dat evenwicht bereikt werd, is deze route en de gemeten kosten gelijkaardig.

Februari 2008



62

Dit gevolgde pad per HB-koppel wordt gemeten naar de aparte kostcomponenten. Het volgende worden in aparte matrices bewaard: •

Gecongesteerde reistijd op de wegvakken in minuten;

•

Volledige gecongesteerde reistijd, op wegvakken én met inbegrip van de verliestijden aan kruispunten, in minuten;

•

Reisafstand in kilometer;

•

Totaal betaalde tol over het traject, in EURO;

•

De queueingverliestijd over het traject, in minuten;

•

De parkeerzoektijd in minuten;

•

De Parkeerkost, in EURO.

Deze kostenmatrix wordt verder aangevuld met volgende bijkomende componenten: •

Niet-gecongesteerde reistijd, in minuten. Deze reistijden volgen uit de BASMAT-module, waar ze gelijkaardig berekend werden met een minimale belastingsmatrix;

•

Verliestijd tegenover freeflow-situatie, in minuten. Dit is het verschil tussen bovenstaande niet-gecongesteerde reistijd en de volledige gecongesteerde reistijd.

Ook in dit volledige proces moet de intrazonale kost worden bijgewerkt aangezien deze niet direct kan gemeten worden. Gegeven het feit dat de kostcomponenten apart opgeslagen worden in de kostenmatrices, moet ook hier op basis van de gegeneraliseerde kostwaarde de ‘beste’ niet-intrazonale relatie vanuit elke zone worden opgezocht. Per kostcomponent wordt vervolgens volgende afrekening gemaakt: Onbelaste reistijd auto, intrazonaal = 0.85 . MIN-OT auto ( i - 1 .. n) Februari 2008



63

Extra gecongesteerde reistijd auto, intrazonaal = 0.85 . MIN-ECT auto ( i - 1 .. n) Queueingverliestijd auto, intrazonaal = 0.85 . MIN-QT auto ( i - 1 .. n) Parkeerzoektijd auto, intrazonaal = 0.95 . MIN-PT auto ( i - 1 .. n) Afstand auto, intrazonaal = 0.85 . MIN-Afstand auto ( i - 1 .. n) Tol auto, intrazonaal = 1.00 . MIN-Tol auto ( i - 1 .. n) Parkeertol auto, intrazonaal = 1.00 . MIN-Parkeertol auto ( i - 1 .. n) 3.7.

Eerste vervoerwijzekeuzeproces – MODE CHOICE 1 – LOGIT MCHOICE 1 Binnen het vraag-aanbodevenwichtsproces vormt de feitelijke vervoerwijzekeuze de kern van de zaak. Voorheen werd het terugkoppelmechanisme verduidelijkt, alsook de aparte metingen voor de opgenomen vervoersmodi. In dit onderdeel worden alle databestanden en tussenresultaten gecombineerd. Op de volgende bladzijde geeft het stroomschema het gehele proces duidelijk weer. Kort samengevat worden in eerste instantie de verschillende opgemeten kostenmatrices gecombineerd naar één bestand met daarin alle noodzakelijke, en door het vervoerwijzekeuzeproces gehanteerde, kostcomponenten per mode. De vervoerwijzekeuzeparameters worden om redenen van efficiëntie centraal bewaard in een Excel-bestand, maar ze dienen vertaald te worden naar een parameterlijst die direct door de Voyager-modules kunnen gelezen worden. Vervolgens wordt voor de vijf motieven werk, school, winkel, recreatief en overig de feitelijke vervoerwijzekeuze uitgevoerd in telkens één enkel proces. Deze resultaten worden over de modi gesommeerd naar globale vervoerwijzematrices die gehanteerd kunnen worden in de verdere toedelingen. De resultaten worden ook nageanalyseerd, en gerapporteerd op diverse thema’s, waarbij de ontwikkelaar kan kiezen of een detailrapport per motief noodzakelijk is om de fijnafstemming van de parameters te onderbouwen.

Februari 2008



Februari 2008

64



3.7.1.

65

Extractie kostenmatrices modi, rekenvolgorde 1 De opgemeten kostenmatrices voor langzaam verkeer, OV en auto worden in deze stap samengevat in één output matrixbestand. Niet alle opgemeten kostcomponenten zijn relevant voor het vervoerwijzekeuzeproces, en kunnen dus achterwege gelaten worden. Andere componenten worden gecombineerd tot de nodige indicator voor het vervoerwijzekeuzeproces. Daartoe wordt als vierde inputmatrix de hulpmatrix, zoals voorheen opgebouwd, mee opgenomen. De volgende componenten worden opgesteld en bewaard: Reistijd auto (of bestuurder), zijnde de som van de in-voertuigtijd auto, de extra verliestijd ten gevolge van congestie, de queueingverliestijd op autosnelwegen, de parkeerverliestijd en parkeerzoektijd; •

Reisafstand auto;

•

Directe financiële kost auto, zijnde de som van eventuele tolgelden en parkeerkosten;

•

Reistijd passagier, deze wordt gelijkgesteld aan de reistijd voor de bestuurder;

•

In-voertuigtijd OV;

•

Wachttijd OV;

•

Aantal opstappen OV;

•

Voor-, na- en tussentransporttijd OV;

•

Reistijd fiets;

•

Reistijd te voet.

Het is hier duidelijk dat niet alle componenten worden overgenomen, zo bijvoorbeeld ontbreken reisafstand voor fiets en te voet. Gegeven het feit dat deze componenten correleren met de reistijd, via een universeel opgegeven snelheid, bieden deze Februari 2008



66

componenten geen meerwaarde in het vervoerwijzekeuzeproces. Bijkomende overstapkost voor OV wordt om eenzelfde reden achterwege gelaten. Bijkomend wordt in dit proces ook de beschikbaarheid van een bepaalde mode opgenomen, aangezien deze wel of niet beschikbaarheid essentieel is in een gezond vervoerwijzekeuzeproces. Deze beschikbaarheid betreft een booleaanse variabele, die wanneer een mode niet gebruikt kan worden voor een bepaalde relatie op 0 gezet wordt. Er wordt in deze stap van uit gegaan dat de modi autobestuurder en – passagier steeds beschikbaar zijn. In het eigenlijke vervoerwijzekeuzeproces wordt een specifieke maat voor autobeschikbaarheid opgenomen. Voor de andere modi gelden volgende criteria: •

Fiets is onbeschikbaar wanneer de reistijd langer duurt dan 60 minuten;

•

De mode te voet is onbeschikbaar wanneer de reistijd langer duurt dan 45 minuten;

•

OV is onbeschikbaar wanneer op de specifieke relatie géén opstappen werden gevonden. Dit betekent dat de trip dusdanig kort is, dat de verplaatsing volledig in voor/natransport gemaakt wordt;

•

OV is onbeschikbaar wanneer op de specifieke relatie meer dan 4 opstappen moeten genomen worden;

•

OV is onbeschikbaar wanneer op de specifieke relatie een voor-, na- en tussentransporttijd gemeten wordt die groter is dan 60 minuten.

De resulterende matrices worden bewaard en gehanteerd door de volgende processen. 3.7.2.

Extractie correcte parameters, rekenvolgorde 2 De parameters die door het vervoerwijzekeuzeproces gehanteerd worden, worden opgelijst en bewerkt in een CSV-bestand dat eenvoudig onderhouden kan worden in Excel. De Voyager-scripttaal vereist een specifiek bestandsformaat om intern de Februari 2008



67

meeste vrijheid te hebben rond parametergebruik. Dit proces transformeert het parameterbestand naar het juiste en meest efficiënte formaat. Tegelijkertijd wordt de uurselectie uitgevoerd: afhankelijk van de modelperiode worden andere parameters gebruikt. Initieel verschilden deze parameters over de periodes ochtendspits, avondspits, daluur en restdag. Vanaf modelversie 3.4 echter zijn deze parameters dezelfde voor alle periodes, en is, technisch gezien, deze selectie niet meer noodzakelijk. Er wordt geopteerd om deze keuzetechniek te blijven behouden om redenen van flexibiliteit. Het resultaatbestand is een zogenaamd LOOKUP-bestand waarin voor de 5 motieven telkens 16 keuzeparameters worden opgelijnd. 3.7.3.

Uitvoeren MNL keuzemodel motieven Werk, School, Winkel, Recreatief en Overig, rekenvolgordes 3 tot en met 7 Het vervoerwijzekeuzeproces gebeurt met een multinomiaal logitmodel met de verplaatsingsmodi als alternatieven en een geparametrizeerde som van de diverse kostcomponenten als utiliteiten. De vorm van de keuzemodellen, met inbegrip van hantering van beschikbaarheidsindicatoren, verloopt identiek voor de 5 motieven, enkel de parameters, de kostcomponenten en de totale te verdelen verplaatsingsmassa’s variëren naar inhoud. Daarom wordt de onderstaande beschrijving van het keuzemodel voor alle motieven samen uiteen gezet. Het logit keuzemodel stelt volgende regels op: #Vpl bestuurder,m,ij = #Vpl m,ij . exp(Ut bestuurder,m,ij) / LogSom m,ij #Vpl passagier,m,ij = #Vpl m,ij . exp(Ut passagier,m,ij) / LogSom m,ij #Vpl OV,m,ij = #Vpl m,ij . exp(Ut OV,m,ij) . OV-Besch ij / LogSom m,ij #Vpl fiets,m,ij = #Vpl m,ij . exp(Ut fiets,m,ij) . FietsBesch ij / LogSom m,ij #Vpl te voet,m,ij = #Vpl m,ij . exp(Ut te voet,m,ij) . TeVoetBesch ij / LogSom m,ij

Februari 2008



68

Met m motieven Werk, School, Winkel, Recreatief en Overig, voor het HB-paar vanuit zone i naar zone j. De booleaanse variabelen OV-Besch ij, FietsBesch ij en TeVoetBesch ij hebben de waarde 0 of 1, al naargelang criteria uit de voorbereidingsfase van de componentmatrices. Bij onbeschikbaarheid voor de respectievelijke modi OV, fiets en te voet, wordt het hele product gelijk aan 0. Merk op dat dit niet hetzelfde is als de utiliteit voor de betreffende mode op 0 te zetten. De autobeschikbaarheid wordt als continue maat tussen 0 en 100 procent gehanteerd in de feitelijke utiliteitsberekening per mode zelf. De utiliteiten worden dan als volgt gedefinieerd: Ut bestuurder,m,ij = cte1 bestuurder,m + β2 . Tijd bestuurder,ij + β3 . Afstand bestuurder,ij + β4 . Tol bestuurder,ij + δ . AutoBesch m,ij Ut passagier,m,ij = cte5 passagier,m + β6 . Tijd passagier,ij Ut OV,m,ij = cte7 bestuurder,m + β8 . IVTijd OV,ij + β9 . WTijd OV,ij + β10 . Boardings OV,ij + β11 . VNTTijd OV,ij - δ . AutoBesch m,ij Ut fiets,m,ij = cte12 fiets,m + β13 . Tijd fiets,ij - δ . AutoBesch m,ij Ut te voet,m,ij = cte14 te voet,m + β15 . Tijd te voet,ij - δ . AutoBesch m,ij Op deze manier bestaat de utiliteit uit een gewogen som van de voor de modi relevante componenten. Deze som omvat om te beginnen een constante factor, deze bepaalt op zich de afscheiding tegenover de andere modi, en komt neer op een vaste maat voor alle ongemeten of foutief gemeten indicatoren of componenten, én de verstoringsterm. De andere factoren betreffen telkens een indicator, of component, en het relatieve gewicht van die indicator in de som, zijnde de parameter. Positieve parameters duiden op een indicator die rechtstreeks lieert met de aantrekkelijkheid, negatieve parameters wijzen op een onaantrekkelijke indicator. De absolute omvang van de parameter bepaalt de mate van ingrijpen van de indicator. Een grote parameter betekent dat de bijhorende indicator een grote impact heeft op de utiliteit van de mode. Binnen eenzelfde mode stellen de parameters ook de uitwisselbaarheid van de indicatoren voor. De component autobeschikbaarheid komt in elke utiliteitsfunctie voor, én heeft eenzelfde parameter: op zich vormt deze daarom een off-set tussen de modi, waar Februari 2008


69


een hoge autobeschikbaarheid een positief effect heeft op de utiliteit voor de bestuurder, neutraal voor de passagier en negatief voor de andere, concurrerende modi. De totale LogSom is dan gelijk aan: LogSom m,ij = exp(Ut bestuurder m,ij) + exp(Ut passagier m,ij) + exp(Ut OV m,ij) . OV-Besch ij + exp(Ut fiets m,ij) . FietsBesch ij + exp(Ut te voet m,ij) . TeVoetBesch ij Dezelfde nulfactoren treden hier op wanneer de beschikbaarheden voor OV, fiets of te voet op 0 komen. Het is ook duidelijk dat deze beschikbaarheden niet motiefafhankelijk zijn, ze zijn voor alle motieven ofwel 0 ofwel 1 voor een bepaalde set parameters. De autobeschikbaarheid daarentegen is wel afhankelijk van het motief, en is bovendien geen boolean. Onderstaande tabel geeft een overzicht van de gehanteerde parameters. Cte1 β2 β3 β4 Cte5 β6 Cte7 β8 β9 β10 β11 Cte12 β13 Cte14 β15 δ

Werk School Winkel Recreatief Overig -0.150 -1.350 -0.280 -0.700 -0.100 -0.016 -0.033 -0.016 -0.017 -0.014 -0.039 -0.050 -0.043 -0.052 -0.038 -0.090 -0.090 -0.100 -0.100 -0.100 -1.750 -0.250 -1.900 -1.500 -1.600 -0.065 -0.040 -0.060 -0.048 -0.055 -1.300 0.650 -2.100 -1.400 -1.600 -0.020 -0.021 -0.030 -0.026 -0.024 -0.067 -0.068 -0.100 -0.084 -0.080 0.110 0.120 0.120 0.120 0.120 -0.032 -0.035 -0.050 -0.048 -0.042 0.370 1.350 0.530 0.250 -0.200 -0.130 -0.062 -0.129 -0.146 -0.195 1.500 2.300 2.750 2.750 1.500 -0.225 -0.120 -0.190 -0.170 -0.300 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100

Bestuurder Constante Tijd Afstand Tol Passagier Constante Tijd OV Constante In-voertuigtijd Wachttijd Boardings Voor-, na- en tussentransport Fiets Constante Tijd Te voet Constante Tijd Autobeschikbaarheid

Deze parameters werden geschat op basis van het gestapeld Onderzoek Verplaatsingsgedrag, waarbij meerdere recordsets, na uitfiltering van hun gewichten, werden samengenomen teneinde een grotere sampleset te bekomen. De Februari 2008



70

verschillende modellen schatten statistisch voldoende significant, en de bekomen parameters hebben algemeen plausibele tekens en waardes. Opvallend is de positieve waarde van de parameter voor boardings, hoewel deze logischerwijze negatief moet zijn. Dit heeft te maken met de methodiek waarop Trips de overstapweerstand meet, die op zich een som is van deze boarding-straf én opnieuw een volledige gemiddelde wachttijd op de lijn waarop overgestapt wordt. Technisch gezien overschat de componentmeting hierdoor de overstappen, door een meestal te zware (her)wachttijd aan te rekenen. De parameterschatting compenseert dit met een positieve boarding-waardering. In globo zal een overstap steeds een bijkomende negatieve utiliteit laten optekenen, enkel bij lijnen die een frequentie hebben die hoger ligt dan 20 diensten per uur, treedt een totale toename van utiliteit op. Wanneer technisch gezien de logsom leeg blijft, worden alle verplaatsingen voor de betreffende relatie aan de mode bestuurder toegewezen. Het resultaat van de vijf vervoerwijzekeuzeprocessen zijn de mode-motiefmatrices. 3.7.4.

Sommeren over de modi, rekenvolgorde 8 In de uiteindelijke toedelingen worden alle motieven samen op het netwerk gezet. Daarom worden de vijf mode-motiefmatrices over de modi gesommeerd, om te resulteren in aparte HB-tabellen voor bestuurder, passagier, OV, fiets en te voet. Dit proces bewaart de automatrix ook apart in een voorgaand Trips-formaat om een verder proces de kans te geven om het vraag-aanbodevenwicht te toetsen.

3.7.5.

Rapportage directe vervoerwijzekeuze en triplengteverdeling, rekenvolgorde 9 Het volledige proces wordt generiek gerapporteerd om een overzicht te krijgen rond modale keuze per motief, absolute verplaatsingsaantallen en gemiddelde verplaatsingsafstanden. Deze analyses worden steeds in relatie met het directe studiegebied opgebouwd, en incorporeren dus alle verplaatsingen binnen, van en

Februari 2008


71


naar het studiegebied. De verplaatsingen die hier niet aan voldoen, worden niet mee verwerkt naar modale verdeling noch triplengtes. De vijf mode-motiefmatrices vormen logischerwijze de invoer, en om efficiëntieredenen worden de voorgaande gesommeerde modematrices mee opgenomen om het aantal interne bewerkingen binnen de perken te houden. Daarnaast worden de hulpmatrices, die tijdens de initialisatiefase werden opgemaakt, mee opgenomen om zowel de afstandenmatrix als de studiegebiedmatrix te capteren. De selectie van verplaatsingen in relatie met het studiegebied kan met interne selectiecriteria uitgevoerd worden, maar het is technisch efficiënter om alle benodigde verplaatsingsmatrices te vermenigvuldigen met de studiegebiedmatrix, en vervolgens alle rapportages en analyses op de hele matrices uit te voeren. Onderstaande tabellen illustreren de resultaten van een voorbeeld: Vervoerwijzekeuze Bestuurder Passagier OV Werk 178 781 16 408 School 9 589 47 456 Winkel 25 138 3 030 Recreatief 10 953 4 967 Overig 74 482 11 335 Totaal 298 942 83 196

24 308 32 209 647 1 028 2 236 60 428

Gemiddelde verplaatsingsafstand Bestuurder Passagier OV Werk 24.4 17.4 School 8.5 25.1 Winkel 11.3 9.2 Recreatief 16.5 21.8 Overig 10.3 8.3 Totaal 19.0 20.5

29.6 22.6 10.6 19.3 10.2 24.8

Fiets 23 901 70 622 8 965 2 368 9 531 115 389

Fiets

Te voet Totaal % Bestuurder % Passagier 7 900 251 299 71.14 6.53 187 175 27 300 5.12 25.35 10 490 48 270 52.08 6.28 24 189 4 873 45.28 20.53 8 011 105 595 70.54 10.73 58 573 616 528 48.49 13.49

Te voet 2.6 3.6 2.4 2.4 1.2 3.1

% OV 9.67 17.21 1.34 4.25 2.12 9.80

% Fiets 9.51 37.73 18.57 9.79 9.03 18.72

% Te voet 3.14 14.59 21.73 20.14 7.59 9.50

Totaal 0.6 0.9 0.7 0.7 0.5 0.7

21.6 12.2 7.2 13.2 8.5 15.1

Voor de vervoerwijzekeuze worden alle mode-motiefverplaatsingen gesommeerd en gerapporteerd, met daarbij ook de totalen van zowel modi als motieven. Van deze absolute massa’s worden ook de modale aandelen gerapporteerd.

Februari 2008



72

Van al deze verplaatsingen wordt ook de gemiddelde verplaatsingsafstanden berekend, en dit ook per motief en mode. Voor deze analyse volgen ook de gesommeerde deelresultaten. Deze rapportage geeft een generieke analyse van de totale verplaatsingsmassa’s en biedt een waardevol inzicht in de globale mobiliteit gerelateerd aan het studiegebied. Tijdens de ontwikkeling van het modelinstrument is dit rapport essentieel om de tuning van de diverse parameters te valideren en controleren. In grote lijnen moet ze aansluiten bij geobserveerde analyses uit onderzoeken verplaatsingsgedrag. Een beperkte mate van afwijking hiervan wordt natuurlijk toegelaten, aangezien een verscheidenheid aan observaties intern een aanzienlijke marge vertonen, en bovendien regionale verschillen niet uit te sluiten zijn. Daarenboven is het niet wenselijk het modelinstrument te overfitten en als dusdanig minder waardevol en flexibel te laten. 3.7.6.

Detailrapportage per motief, rekenvolgorde 10 Het voorgaande generieke rapport geeft een goed globaal overzicht voor het studiegebied, maar in sommige gevallen, en zeker bij de opbouw van het model, is er nood aan een diepergaande analyse per motief. Dit laatste proces voert deze detailrapportage uit indien de Sleutel rond ExtraRapportage op 1 staat. Dit proces is tamelijk tijdrovend, en wordt met deze sleutel aan en af gezet. Deze bijkomende rapportage werkt met dezelfde invoermatrices, maar rapporteert nu per motief in een apart bestand. In dit bestand worden de mode-motiefresultaten per afstandsklasse apart gerapporteerd. De segmentering wordt op 3 kilometer genomen. Op deze manier verkrijgt de modelontwikkelaar een beter inzicht in de impact van parameteraanpassingen, waarbij op verschillende soorten verplaatsingen kan gevalideerd worden. Volgende tabel geeft een idee van deze detailrapportage, hier voor het motief werk:

Februari 2008


73


Rapportage WERK Globaal Bestuurder Passagier OV 159 774 18 990 Zonder intrazonalen Bestuurder Passagier OV 153 455 17 911 Per afstandsklasse Bestuurder Passagier OV Intra 6 319 1 078 3 13 216 2 094 6 21 429 3 006 9 19 395 2 481 12 15 463 1 886 15 11 940 1 382 18 9 448 1 067 21 8 293 884 24 7 187 745 27 6 103 590 30 5 157 463 33 4 434 392 36 3 634 323 39 3 234 297 42 2 707 244 45 2 513 217 48 2 292 186 51 1 824 147 54 1 490 123 57 1 220 102 60 1 122 95 63 959 90 66 781 68 69 637 53 72 621 61 75 545 49 78 431 37 81 513 54 84 590 106 87 404 43 90 341 32 93 397 38 96 375 34 99 303 23 102 367 35 105 335 35 108 283 36 111 254 24 114 269 23 117 240 21 120 279 29 123 177 14 126 267 23 129 199 20 132 150 17 135 174 16 138 131 10 141 154 13 144 87 5 147 66 6 150 65 7 > 150 961 170

Februari 2008

Fiets 17 320

23 723

Te voet Totaal % Bestuurder % Passagier % OV 7 927 227 734 70.2 8.3

7.6

16 971

Te voet Totaal % Bestuurder % Passagier % OV 1 269 206 807 74.2 8.7

8.3

Te voet Totaal % Bestuurder % Passagier % OV 6 658 20 928 30.2 5.2 1 261 27 217 48.6 7.7 8 32 580 65.8 9.2 0 25 509 76.0 9.7 0 19 055 81.2 9.9 0 14 424 82.8 9.6 0 11 320 83.5 9.4 0 9 872 84.0 9.0 0 8 637 83.2 8.6 0 7 357 83.0 8.0 0 6 276 82.2 7.4 0 5 350 82.9 7.3 0 4 413 82.4 7.3 0 3 970 81.5 7.5 0 3 381 80.1 7.2 0 3 269 76.9 6.6 0 3 055 75.0 6.1 0 2 461 74.1 6.0 0 1 913 77.9 6.4 0 1 555 78.5 6.6 0 1 431 78.4 6.7 0 1 206 79.5 7.5 0 972 80.4 6.9 0 791 80.5 6.7 0 769 80.8 7.9 0 664 82.0 7.3 0 549 78.5 6.7 0 671 76.4 8.1 0 774 76.3 13.8 0 499 80.9 8.5 0 415 82.3 7.7 0 472 84.1 8.1 0 433 86.8 7.8 0 352 86.0 6.6 0 438 83.9 8.0 0 410 81.6 8.6 0 345 81.8 10.4 0 298 85.5 8.1 0 302 89.0 7.7 0 268 89.5 7.9 0 312 89.5 9.2 0 199 88.9 6.8 0 328 81.4 7.0 0 234 85.2 8.4 0 176 85.2 9.6 0 193 89.8 8.0 0 144 91.2 7.0 0 168 91.3 7.6 0 93 93.9 5.3 0 74 89.8 7.5 0 74 88.2 9.3 0 1 142 84.2 14.9

0.6 3.7 8.0 8.6 7.3 7.2 7.1 7.0 8.2 9.0 10.5 9.8 10.3 11.0 12.7 16.5 18.9 19.9 15.7 14.9 14.9 13.0 12.7 12.9 11.3 10.7 14.8 15.5 10.0 10.5 10.1 7.8 5.4 7.4 8.1 9.8 7.7 6.4 3.3 2.6 1.3 4.3 11.7 6.4 5.3 2.1 1.9 1.0 0.9 2.7 2.4 1.0

Fiets 17 200 Fiets 1 2 2 1 1

120 013 616 194 399 037 799 695 705 664 657 524 456 438 431 540 577 491 300 232 214 157 123 102 87 71 82 104 77 53 42 37 23 26 36 40 27 19 10 7 4 9 38 15 9 4 3 2 1 2 2 11

6 9 5 1

752 633 520 439 306 65 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

% Fiets

% Te voet 10.4

% Fiets

3.5 % Te voet

8.2

0.6

32.3 35.4 16.9 5.6 1.6 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

% Te voet 31.8 4.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

% Fiets


74


De globale resultaten in relatie tot het studiegebied worden herhaald, maar ze worden ook zonder de intrazonalen gerapporteerd. Daarnaast geeft de verdeling over afstandsklassen duidelijk weer waar welke mode succesvol is. In grafiekvorm wordt dit als volgt voorgesteld: 35 000

Aandeel

100.0 90.0

30 000 80.0 25 000

70.0

% Bestuurder % Passagier

60.0

Totale verplaatsingen

% OV % Fiets

50.0

% Te voet Totaal

40.0 30.0

20 000

15 000

10 000

20.0 5 000 10.0

150

144

138

132

126

120

114

108

102

96

90

84

78

72

66

60

0 54

48

42

36

24

18

12

6

Intra Februari 2008

30

Afstand (km)

0.0



3.8.

75

Opmaken routepaden voor kalibratie – PADEN Zoals gesteld vormt de matrixkalibratie een constructief onderdeel van het ontwikkelmodel. Deze kalibratiestap vertrekt van de synthetische verplaatsingsmatrices én een set tellingen, of andere partiële observaties. Om deze tellingen te kunnen koppelen met HB-paren moet dit proces ook gevoed worden met routepaden, die duidelijk maken wie waar passeert. In dit onderdeel van het verkeersmodel worden deze routepaden apart opgebouwd, en dit voor de te kalibreren modi auto en OV. Fiets en te voet worden niet gekalibreerd, het vrachtverkeer wordt in een afzonderlijk instrument gekalibreerd.

De routepaden worden opgebouwd door een extra toedeling uit te voeren waarin deze routes opgeslagen worden. Aangezien een set processen binnen de kalibratie Februari 2008



76

op het Trips-platform draaien, moeten ook hier enkele transformatieslagen gemaakt worden. 3.8.1.

Opmaken paden auto, rekenvolgorde 1 De automatrix die in het eerste vervoerwijzekeuzeproces opgebouwd werd, wordt in deze stap opnieuw toegedeeld, en dit volgens identiek dezelfde werkwijze als de eerste kostenberekening die in een voorgaand hoofdstuk werd besproken. Kort samengevat, het betreft eenzelfde evenwichtstoedeling met kruispuntvertragingen, en dit simultaan voor de drie gebruikersklassen auto, zware en lichte vrachtwagen. Volume averaging wordt toegepast om naar een evenwicht te werken waarbij 95 procent van de wegvakken minder dan 3 procent verschuiving in volume hebben tegenover een voorgaande stap. Aan de invoerkant worden dan ook dezelfde bestanden gehanteerd, weliswaar in deze stap met een gefinaliseerde synthetische automatrix. Aan de outputkant worden hier logischerwijze geen kostenmatrices weggeschreven. De code daarrond wordt dan ook weggelaten. In de plaats daarvan worden de gecumuleerde paden voor het autoverkeer bewaard in een zogenaamd interceptbestand. Een bijkomende regel code specificeert daarom op welk linkattribuut de betreffende tellingen opgenomen zijn. Vanuit de initialisatie werd de informatie vanuit de teldatabanken op het attribuut RUN_SCR_PW gezet. De uiteindelijk resulterende toedeling wordt op zich niet weerhouden. In het proces wordt ook een automatisch telpostbestand afgeleid op basis van het voornoemde linkattribuut. Dit bestand is bruikbaar in de uiteindelijke kalibratie, maar ontbreekt de nodige flexibiliteit van invulling, en dus wordt het in een verder proces opnieuw naar de nodige vereisten opgebouwd. Hoewel zoals gesteld geen kostenberekening wordt uitgevoerd, wordt er wel een meting uitgevoerd om te bepalen welke HB-paren hun uiteindelijke verplaatsing maken zonder een telling te passeren. Dit gebeurt door een kostenskim uit te voeren op hetzelfde linkattribuut als de tellingen, zijnde RUN_SCR_PW. Wanneer, over alle Februari 2008



77

iteraties heen, een bepaalde HB-relatie geen enkele telling passeert, zal deze cel in de resultaatmatrix 0 zijn. De cellen die wel een waarde krijgen, geven dan inhoudelijk een sommatie van gepasseerde tellingen, op zich is deze waarde betekenisloos. De 0-cellen echter geven een indicatie voor die cellen in de verplaatsingsmatrix die met behulp van matrixkalibratie in feite niet zouden mogen bijgewerkt worden. In de volgende stap wordt daartoe de nodige actie ondernomen. 3.8.2.

Voorbereiden synthetische matrices en tripends, rekenvolgorde 2 Het kalibratieproces combineert alle mogelijke gegevens om de verplaatsingsmatrices zo goed mogelijk te laten aansluiten met een set observaties. Het betreft hier een confrontatie van een synthetische verplaatsingsmatrix, telgegevens en productieattractie gegevens per zone. In de meeste gevallen zitten er tegenstrijdigheden in deze datasets, ten gevolge van meetfouten, variabiliteit in verkeer, tekortkomingen of vereenvoudigingen in theorie, en dergelijke. Bij de afstemming van deze onderling tegenstrijdige data wordt getracht om zo weinig mogelijk af te wijken van alle sets, of, andersom, zo goed mogelijk ‘tussen’ de data te gaan liggen. Hiertoe moet het proces wel een indicatie hebben van de betrouwbaarheid van alle data. In sommige gevallen is de éne observatie degelijker dan de andere, en is het dus belangrijker om goed aan te sluiten bij die observatie dan bij de andere observaties. Deze betrouwbaarheid wordt meegenomen als een ‘confidentie niveau’, die op zich mathematisch als een gewicht bij de bijhorende data wordt beschouwd. De waarden van deze confidentieniveaus zijn op zich niet relevant, aangezien het om gewichten gaat, is hun onderlinge verhouding van betekenis. Deze waarden variëren normaal tussen 10, voor weinig of minder betrouwbaar, en 800, voor zeer betrouwbaar en relevant in het kalibratieproces. Nog grotere waarden betekenen in feite dat deze waarde wordt ‘vastgespijkerd’ en er niet van afgeweken mag worden. In deze stap worden deze confidentie-niveaus voor de verplaatsingsmatrices én de tripends opgemaakt. Als invoer worden de verplaatsingsmatrices voor auto en OV genomen, en deze worden over de rijen en kolommen gesommeerd tot zonale Februari 2008



78

productie- en attractielijsten. Op deze manier worden ze ook afgedrukt, waarbij een confidentie niveau voor zowel productie als attractie van 20 voor auto en 200 voor OV worden gehanteerd. Ook voor alle cellen van de verplaatsingsmatrix wordt een bijhorende confidentiematrix opgebouwd. Standaard krijgt een cel een confidentie niveau van 10. De intrazonalen krijgen een niveau van 2000 aangezien we niet wensen dat deze cellen door de kalibratie worden aangepast: geen enkele telling voor auto noch OV kan hieromtrent informatie aanreiken, dus is het aangewezen om deze cellen te blokkeren. Een gelijkaardige redenering wordt voor de autokalibratie doorgetrokken, en die HBparen, of cellen, waarvoor geldt dat ze geen telling passeren, krijgen een confidentie niveau van 2000, of met andere woorden, ze worden geblokkeerd in de matrixkalibratie. Als output worden de synthetische verplaatsingsmatrices verrijkt met hun confidentie niveaus, en worden ze bovendien weggeschreven in een Trips-formaat, aangezien de matrixkalibratie hier op rekent. Daarnaast worden de PA-lijsten met daarin ook de confidentie niveaus bewaard. 3.8.3.

Opmaken paden OV, rekenvolgorde 3 Identiek aan de padenopbouw voor auto, wordt voor het OV ook een toedeling uitgevoerd volgens de principes zoals voorheen uiteen gezet. Ook hier komt de kostenberekening te vervallen, maar wordt een padenbeschrijving voor alle gemodelleerde OV-verplaatsingen bewaard. Waar dus het kostberekeningsproces geen verplaatsingsmatrix als invoer nodig heeft, maar automatisch alle HB-paren berekent, heeft dit proces wel degelijke deze dataset nodig. Aangezien dit proces door MVPUBM, een Trips-module, wordt uitgevoerd, moet de verplaatsingsmatrix in het oudere formaat aangereikt worden. Het resultaatbestand van het vorige proces wordt hier dan ook voor gebruikt.

Februari 2008



79

Alle instellingen en alle opties die relevant zijn voor de routekeuze zijn identiek aan de voorgaande kostenberekening. Zoals gezegd worden de opties die de kostberekening sturen uitgeschakeld. In de plaats daarvan wordt de optie om de paden weg te schrijven geactiveerd. Dit wegschrijven wordt zo uitgevoerd dat enkel voor die relaties waarvoor feitelijke verplaatsingen opgenomen zijn, de routepaden bewaard worden. Dit bestand kan uitzonderlijk groot worden, en het is dus aangewezen om zo efficiënt mogelijk deze set routes op te bouwen. 3.8.4.

Afdrukken screenlines auto en OV, rekenvolgorde 4 Het derde thema dat de kalibratie meeneemt betreft de feitelijke vaktellingen voor auto en OV. Deze tellingen werden vanuit de teldatabanken bij de initialisatie van het netwerk als linkattribuut opgenomen. In dezelfde stap werd ook het confidentie niveau bepaald en weggeschreven. In dit proces worden uit het netwerk de nodige screenlinebestanden weggeschreven in het correcte formaat. Per regel volgt een telling met een uniek nummer dat hier automatisch opgemaakt wordt, alsook de starten eindknoop van het betreffende wegvak en de confidentie. Zoals eerder aangehaald kan de padenberekening voor de auto dit bestand ook automatisch opmaken, maar net de flexibiliteit inzake de nummering én de confidentie is daarin niet aanwezig.

3.9.

Uitvoeren binaire matrixkalibratie – KALIBRATIE Het feitelijke kalibratieproces vindt plaats in een afzonderlijke blok. In dit proces worden de berekende synthetische verplaatsingsmatrices voor auto en OV bijgestuurd op basis van geobserveerde wegvak- en reizigerstellingen. De resulterende gekalibreerde matrices worden op zich niet direct overgenomen aangezien dit verdere scenariowerking zou limiteren. Er worden zogenaamde vervoerwijze-correcties en massacorrecties opgemaakt die in latere doorrekeningen het ingrijpen van het kalibratieproces nabootsen bij scenario’s.

Februari 2008



80

Het totale proces neemt een aanzienlijke tijd in beslag en er wordt gestreefd naar het maximaal benutten van cluster-technieken om bepaalde processen parallel te laten doorrekenen. De kalibratiemodule ANALYST laat niet toe om intraproces te clusteren, maar het is technisch mogelijk om een multistep clustering in te bouwen. De 3 sturingsmodules PILOT regelen deze werkwijze: •

Bij de start van de MDP cluster, rekenvolgorde 1, wordt een aparte rekeneenheid opgestart. Deze rekeneenheid, of knoop, voert alle processen en modules uit tot aan een specifieke volgende scriptregel die deze knoop opnieuw afsluit. Het basisrekenproces, van waaruit deze MDP cluster gestart wordt, springt op zichzelf naar dezelfde vermelde scriptregel, om van daaruit verder te rekenen;

Februari 2008



•

De selectie van het subproces, rekenvolgorde 3, bevat deze specifieke scriptregel waarmee de aparte clusterknoop afsluit, en waarnaar het basisrekenproces automatisch springt;

•

Bij het einde van de MDP cluster wordt een controle uitgevoerd of zowel de knoop als het basisrekenproces correct afgewerkt werden vooraleer verder te gaan met de berekeningen.

81

Praktisch gezien splitst het sequentiële rekenproces hier in twee, de ene rekeneenheid neemt de kalibratie van de auto voor zijn rekening, de andere rekeneenheid voert de OV-kalibratie uit. Eén van deze twee rekeneenheden blijft de controle van deze parallelle berekening houden, en zal er voor zorgen dat de twee aparte rekeneenheden netjes afwerken vooraleer opnieuw sequentieel verder te lopen. Deze cluster parallelle verwerking biedt voordelen wanneer de parallelle processen ongeveer evenwaardig zijn, én het PC-platform deze manier van werken kan opnemen. Dit laatste is mogelijk bij degelijke multiprocessor machines en voldoende werkgeheugen. 3.9.1.

Kalibreren autoverplaatsingen, rekenvolgorde 2 Deze module voert de feitelijke binaire matrixkalibratie uit. In dit proces worden alle mogelijke gegevens met elkaar gecombineerd en geconfronteerd, waarbij alle data opgelijnd wordt met eigen confidentie niveaus. Mathematische afweging via kleinste kwadraat foutafweging van alle data leidt tot een meest plausibele verplaatsingsmatrix die de minste afwijking vertoont ten opzichte van alle aangereikte observaties. Dit betekent dus niet expliciet dat deze HB-matrix de absolute waarheid voorstelt! Zoals eerder beschreven, hanteert dit proces als invoer de synthetische matrix met alle berekende HB-paren voor de mode auto, alsook de zonale productieattractielijsten én de verkeerstellingen voor de betreffende periode. De routepaden worden gebruikt om de HB-matrixgegevens te verbinden met deze tellingen, waarbij een afwijking tegenover de tellingen vertaald wordt naar die HB-paren die volgens de routepaden langs deze telling passeren. Alle mogelijke gegevens worden, gewogen met hun respectievelijke confidentie niveaus, in een set vergelijkingen geschreven waarvan een objectieve functie afgeleid wordt die de totale afwijking kwantificeert. In Februari 2008



82

een iteratief proces wordt via een matrix van zoekvectoren getracht deze fout te minimaliseren. Een volledige theoretische beschrijving van dit proces kan terug gevonden worden in de handleiding van ANALYST. Het proces heeft slechts enkele parameters die bepalen wanneer dit iteratief zoekproces kan gestaakt worden en de eindresultaten voldoende nauwkeurig zijn. De getolereerde absolute afwijking binnen de objectieve functie tussen twee iteraties wordt op 0.01 gezet, waarbij het maximum aantal iteraties op 99.999 gezet wordt. Het is mogelijk om tijdens het iteratieve zoekproces de matrix van zoekvectoren opnieuw, en optimaler, te berekenen, maar dit kost zeer veel rekentijd. Deze hercalculatie wordt toegelaten per 9.999 iteraties. Normaliter wordt convergentie gedetecteerd voordat deze herberekening plaatsvindt. Als resultaat levert deze module de meest plausibel gekalibreerde automatrix op, die op zijn beurt in verdere processen behandeld wordt. Daarnaast volgen een set technische rapporten die de ontwikkelaar toelaten om de kwaliteit van het kalibratieproces te toetsen, én een verdere doorkalibratie toelaten om sneller op te starten. In vele gevallen is een totale analyse weinig toegankelijk, en leidt ze niet direct tot bruikbare verbeteringen in het proces. Eén van de rapporten die wel een direct hanteerbare toegevoegde waarde hebben, lijst in eerste instantie die observaties op die niet bijdragen tot het schattingsproces: in sommige gevallen passeren geen routes langs een opgegeven telling, en is het essentieel dat de modelontwikkelaar nakijkt of dit veroorzaakt wordt door een fout in de telling, het netwerk of de basis automatrix. Daarnaast wordt voor alle tellocaties een directe rapportage opgemaakt waarin het gemodelleerde verkeer wordt vergeleken met de telling én met de voorspelde stromen na kalibratie. Deze laatste meting geeft normaliter een idee over het succes van de kalibratie, en in hoeverre de gekalibreerde automatrix tegemoet komt aan deze tellingen. Er moet wel op gewezen worden dat dit een ‘statische’ vergelijking betreft, waarbij de gekalibreerde automatrix volgens de oude routepatronen zou toegedeeld worden. In het volledige modelinstrument worden deze routepaden logischerwijze terug vrij gegeven, en kunnen, door een andere congestieopbouw, de routepaden opnieuw verschillen, en de uiteindelijke verkeersvolumes opnieuw afwijken tegenover dit rapport.

Februari 2008



3.9.2.

83

Kalibreren OV-verplaatsingen, rekenvolgorde 4 Dit proces voert de schatting van de OV-verplaatsingsmatrix uit, en verloopt volledig identiek aan de autokalibratie, met dezelfde instellingen, technieken en rapportageformaten. Natuurlijk worden de inen uitvoerbestanden gekoppeld met de respectievelijke OVtegenhangers.

3.9.3.

Opmaken vervoerwijze-correctiematrix, rekenvolgorde 6 De kalibratie van de auto- en OV-verplaatsingsmatrices leidt tot een correctietechniek die ook bij scenario-oefeningen volledig kan gehanteerd worden. Deze techniek omvat een set doorgedreven bijsturingen én een ontdubbeling in twee thematisch verschillende correcties om te verzekeren dat generieke resultaten na minimale scenario-aanpassingen zo goed mogelijk overeen stemmen met de basisdoorrekeningen. Analyse van de kalibratiebijsturing verduidelijkt het gehele proces. Alle bewerkingen gebeuren op het niveau van de HB-relatie. Op een bepaalde HB-relatie, weergegeven door een individuele cel in de matrices, vertrekt het verkeersmodel met de informatie rond het aantal verplaatsingen in de gekozen modelperiode voor de 5 aparte motieven werk, school, winkel, recreatief en overig. Via het vervoerwijzekeuzeproces worden deze verplaatsingen herschikt naar 5 modematrices bestuurder, passagier, OV, fiets en te voet. Logischerwijze verandert hierdoor de totale massa niet. Na de kalibratie van de auto- en OV-matrices, worden deze twee celwaarden in de meeste gevallen gewijzigd, waardoor er, na sommatie over de modi, een onbalans optreedt. Deze onbalans wordt afgezonderd en als massacorrectie op de basis motiefmatrices beschouwd. Een andere verschuiving betreft de relatieve verhouding van auto tegenover OV, waar deze ratio voor en na kalibratie verschuift. Deze ratioverschuiving wordt als vervoerwijze-correctie meegenomen. In formulevorm geldt voor kalibratie volgende gelijkheid: Vol bestuurder,ij + Vol passagier,ij + Vol OV,ij + Vol fiets,ij + Vol te voet,ij = Vol werk,ij + Vol school,ij + Vol winkel,ij + Vol recreatief,ij + Vol overig,ij = Massa ij Februari 2008



84

Vol bestturder,ij / Vol OV,ij = Ratio basis,ij Kalibratie brengt voor de modi auto, of bestuurder, en OV een volgende verschuiving: Kal_Vol bestuurder,ij = Vol bestuurder,ij +∆_Vol bestuurder,ij Kal_Vol OV,ij = Vol OV,ij +∆_Vol OV,ij Sommering over de modi na kalibratie geeft: Kal_Vol bestuurder,ij + Vol passagier,ij + Kal_Vol OV,ij + Vol fiets,ij + Vol te voet,ij = Massa ij +∆_Vol bestuurder,ij+∆_Vol OV,ij De massacorrectie, als eerste correctietechniek, komt dan eenvoudig op: MassaCorrectie ij = ∆_Vol bestuurder,ij+∆_Vol OV,ij Deze massacorrectie wordt uiteindelijk relatief over alle basismotieven verdeeld, MC_Vol m,ij = Vol m,ij . ( 1 + MassaCorrectie ij / Massa ij ) Deze nieuwe massa-gecorrigeerde motiefmatrices vormen de aanzet voor een verdere doorrekening. Naast deze massacorrectie wordt de vervoerwijze-correctie verder toegepast. In dit onderdeel van het ontwikkelmodel, wordt enkel de massacorrectie afgewerkt, de feitelijke vervoerwijze-correctie volgt na een volgend vervoerwijzekeuzeproces, en wordt daar in meer detail behandelt. In dit onderdeel van het script worden de nodige voorbereidingen getroffen om beide correcties verder op uit te voeren. De vervoerwijze-correctie matrix bevat voor beide modi auto en OV zowel de synthetische als de gekalibreerde verplaatsingsmatrices, eerder dan een verrekening van deze sets. De massacorrectie matrix bevat het quotiënt van som van de gekalibreerde modematrices met de som van de synthetische modematrices. Wanneer deze laatste som gelijk is aan nul, wordt deze verhouding standaard gelijk gesteld aan 1.

Februari 2008



3.9.4.

85

Uitvoeren massacorrectie, rekenvolgorde 7 In deze stap wordt de feitelijke massacorrectie, zoals uiteen gezet in de vorige paragraaf, uitgevoerd. De basis motiefmatrices die uit BasMAT aangereikt worden, worden in dit proces vermenigvuldigd met de massacorrectie matrix uit de vorige module. In principe kunnen op deze manier verkeers- en reizigerstellingen de basis verplaatsingsmatrices bijsturen. De resultaatmatrix wordt als ‘massa-gecorrigeerde HB-matrix’ in het volgende proces van vervoerwijzekeuze gebruikt.

3.9.5.

Overzetten gekalibreerde automatrix naar HW-PREV, rekenvolgorde 8 De HW Previous matrix bevat steeds een beste schatting van het autoverkeer teneinde de toedeling voor kostenberekening en het bijhorende vraagaanbodevenwichts mechanisme te optimaliseren. Een goede automatrix zorgt voor correcte autokosten die op opnieuw leiden naar eenzelfde automatrix. In het eerste kostberekeningsproces, tijdens de initiële vervoerwijzekeuze, wordt vertrokken van een synthetische en best mogelijke automatrix. In deze fase van de modelvoering kan verwacht worden dat de automatrix op basis van kalibratie tegenover verkeerstellingen, op zich een best mogelijk beeld van de werkelijke belasting, en dus autokosten, biedt. Deze feitelijk gekalibreerde automatrix wordt met deze module dan ook als volgende startmatrix gekopieerd.

3.9.6.

Rapportage verschuiving tripverdeling, rekenvolgorde 9 Deze module voert, indien bijkomende rapportage gewenst is en de Sleutel rond ExtraRapportage op 1 staat, een analyse uit van de verschuiving in triplengteverdeling voor alle motieven voor en na de massa-correctie. Door de natuur van de kalibratie wordt verwacht dat voornamelijk die verplaatsingen gekalibreerd worden die het meeste kans maken om langs één of meerdere tellingen te lopen. Wanneer deze cellen bijgetrokken worden door kalibratie, tracht het proces dit te compenseren door andere cellen van of naar deze zone te laten bijspringen. We Februari 2008



86

We hebben vastgesteld dat voornamelijk lange verplaatsingen op een directe manier worden bijgestuurd door kalibratie, en dat als gevolg daarvan korte verplaatsingen, die meestal niet langs tellingen lopen, op een indirecte manier worden scheef getrokken. In het kalibratieproces worden deze korte verplaatsingen die niet langs een telling lopen vastgespijkerd met een hoge confidentie, zodat het kalibratieproces deze zal trachten stabiel te houden. Het blijft echter relevant om verschuivingen in de patronen ten gevolge van de massacorrectie te analyseren, om in ieder geval een beeld te krijgen van de globale impact van de kalibratie. Deze module verzorgt de rapportage per motief voor en na de massa-correctie, en lijst de triplengteverdeling in afstandsklassen van 3 kilometer op. Op de volgende pagina’s staan respectievelijk de absolute en relatieve triplengteverdelingen. Per motief, én voor de som van alle motieven, wordt een absoluut of relatief aandeel gerapporteerd van enerzijds de synthetische resultaten voor massa-correctie, en anderzijds de massa-gecorrigeerde resultaten na kalibratie. In bijhorend voorbeeld is het duidelijk dat in eerste instantie de massa-correctie het totaal aantal verplaatsingen met meer dan 3 procent doet dalen, en dat dit effect zich bijkomend manifesteert door de triplengtes in grote lijnen korter te maken, of andersom, dat de lange verplaatsingen weggekalibreerd worden, en dit ten voordele van de kortere verplaatsingen. Rechtstreekse conclusies rond tellingen is onmogelijk, maar bovengaande vaststellingen doen besluiten dat de synthetische volumes duidelijk naar beneden gekalibreerd werden, of andersom, dat de toedeling van de synthetische verplaatsingsmatrices auto en OV aanzienlijk boven de telwaardes ligt.

Februari 2008



87

Triplengteverdelingen Absolute aantallen SYNTHETISCH vs MASSA-CORRECTIE Afstandsklasse Alles SY Alles MC Werk SY Werk MC School SY School MC Winkel SY Winkel MC Recreatief Sy Recreatief MC Overig SY Overig MC Intrazonaal 84 792 84 926 15 679 15 705 3 143 3 147 31 819 31 870 18 383 18 411 15 769 15 793 3 83 903 83 282 19 087 18 942 6 155 6 092 31 408 31 227 15 505 15 373 11 749 11 660 6 73 592 70 815 24 823 23 825 5 049 4 904 22 555 21 501 12 267 11 927 8 898 8 712 9 50 123 48 587 20 543 19 528 3 333 3 157 11 874 11 865 8 523 8 390 5 850 5 687 12 36 367 34 716 16 225 15 750 2 329 2 240 7 138 6 463 6 437 6 231 4 239 4 056 15 27 770 26 120 13 125 12 787 1 546 1 483 5 005 4 309 4 998 4 693 3 097 2 862 18 21 497 20 011 10 508 10 062 1 147 1 095 3 561 3 077 3 944 3 666 2 338 2 120 21 17 376 16 113 8 854 8 426 830 805 2 752 2 372 3 214 2 929 1 726 1 587 24 14 784 13 491 7 661 7 189 766 751 2 152 1 765 2 801 2 525 1 405 1 266 27 12 636 11 800 6 744 6 610 611 597 1 820 1 494 2 348 2 130 1 114 972 30 10 914 10 127 5 858 5 553 528 583 1 592 1 362 2 035 1 800 902 833 33 9 412 8 538 5 162 4 774 425 441 1 335 1 163 1 780 1 539 712 623 36 7 524 6 781 4 174 3 862 349 361 908 714 1 521 1 343 573 503 39 6 749 6 443 3 948 3 882 344 467 705 578 1 287 1 136 466 381 42 5 965 6 111 3 565 3 817 380 516 561 452 1 127 1 036 333 292 45 5 411 5 268 3 451 3 438 348 377 441 378 915 851 257 224 48 5 151 4 738 3 317 3 075 448 464 369 269 813 746 206 185 51 4 244 3 953 2 778 2 580 334 382 274 214 682 619 177 158 54 3 378 3 309 2 125 2 026 350 454 195 202 567 501 142 127 57 2 843 2 743 1 819 1 783 261 245 183 180 481 455 99 80 60 2 490 2 488 1 541 1 540 297 278 139 155 424 430 91 86 63 2 157 2 025 1 338 1 328 248 189 180 145 326 302 66 62 66 1 864 1 775 1 184 1 163 168 159 175 141 289 264 49 48 69 1 466 1 498 968 1 012 105 102 107 111 241 234 47 40 72 1 265 1 220 848 831 105 90 53 44 225 217 35 39 75 983 1 032 647 704 62 73 57 39 188 191 29 25 78 951 1 005 641 668 79 100 48 42 157 158 26 37 81 837 952 587 709 64 67 20 21 150 140 18 15 84 759 1 037 535 775 52 79 30 35 129 136 15 13 87 658 707 504 528 30 42 16 16 95 104 14 17 90 596 675 417 486 60 58 9 7 93 100 18 24 93 589 598 420 438 60 62 9 7 91 80 10 11 96 571 672 450 552 18 19 16 17 80 77 8 7 99 469 496 380 397 15 30 10 6 56 55 9 8 102 526 570 429 481 32 24 6 4 52 55 7 7 105 507 618 384 491 56 57 8 7 54 56 7 6 108 451 495 381 424 22 23 4 4 39 37 6 7 111 417 439 333 354 23 17 13 18 39 39 11 11 114 381 389 293 297 41 36 6 13 35 36 7 7 117 354 431 295 364 17 16 7 4 31 39 5 8 120 334 387 267 314 14 9 9 6 35 41 9 17 123 327 332 276 288 20 19 7 4 22 20 3 1 126 333 286 277 241 24 15 9 11 18 15 5 3 129 273 289 233 258 15 11 3 4 20 15 2 1 132 191 158 162 129 11 11 2 1 15 16 2 2 135 188 180 158 155 12 14 2 1 14 10 3 1 138 217 257 187 232 13 13 3 1 12 9 3 2 141 164 200 140 175 9 8 3 2 9 11 3 3 144 121 139 109 129 9 7 0 0 4 3 0 0 147 105 90 90 76 8 9 2 1 3 3 2 1 150 126 141 106 113 10 16 2 7 6 4 2 2 > 150 1 392 1 199 1 215 1 043 91 93 25 16 36 24 26 22

Februari 2008



88

Triplengteverdelingen Procentuele verdeling SYNTHETISCH vs MASSA-CORRECTIE Afstandsklasse Alles SY Alles MC Werk SY Werk MC School SY School MC Winkel SY Winkel MC Recreatief Sy Recreatief MC Overig SY Overig MC Intrazonaal 16.7 17.3 8 8.3 10.3 10.4 24.9 26 19.9 20.6 26 26.9 3 16.6 17 9.8 10 20.2 20.1 24.6 25.5 16.7 17.2 19.4 19.9 6 14.5 14.4 12.7 12.5 16.6 16.2 17.7 17.6 13.2 13.4 14.7 14.9 9 9.9 9.9 10.5 10.3 10.9 10.4 9.3 9.7 9.2 9.4 9.7 9.7 12 7.2 7.1 8.3 8.3 7.6 7.4 5.6 5.3 7 7 7 6.9 15 5.5 5.3 6.7 6.7 5.1 4.9 3.9 3.5 5.4 5.3 5.1 4.9 18 4.2 4.1 5.4 5.3 3.8 3.6 2.8 2.5 4.3 4.1 3.9 3.6 21 3.4 3.3 4.5 4.4 2.7 2.7 2.2 1.9 3.5 3.3 2.8 2.7 24 2.9 2.7 3.9 3.8 2.5 2.5 1.7 1.4 3 2.8 2.3 2.2 27 2.5 2.4 3.5 3.5 2 2 1.4 1.2 2.5 2.4 1.8 1.7 30 2.2 2.1 3 2.9 1.7 1.9 1.2 1.1 2.2 2 1.5 1.4 33 1.9 1.7 2.6 2.5 1.4 1.5 1 1 1.9 1.7 1.2 1.1 36 1.5 1.4 2.1 2 1.1 1.2 0.7 0.6 1.6 1.5 0.9 0.9 39 1.3 1.3 2 2 1.1 1.5 0.6 0.5 1.4 1.3 0.8 0.7 42 1.2 1.2 1.8 2 1.2 1.7 0.4 0.4 1.2 1.2 0.5 0.5 45 1.1 1.1 1.8 1.8 1.1 1.2 0.3 0.3 1 1 0.4 0.4 48 1 1 1.7 1.6 1.5 1.5 0.3 0.2 0.9 0.8 0.3 0.3 51 0.8 0.8 1.4 1.4 1.1 1.3 0.2 0.2 0.7 0.7 0.3 0.3 54 0.7 0.7 1.1 1.1 1.1 1.5 0.2 0.2 0.6 0.6 0.2 0.2 57 0.6 0.6 0.9 0.9 0.9 0.8 0.1 0.1 0.5 0.5 0.2 0.1 60 0.5 0.5 0.8 0.8 1 0.9 0.1 0.1 0.5 0.5 0.1 0.1 63 0.4 0.4 0.7 0.7 0.8 0.6 0.1 0.1 0.4 0.3 0.1 0.1 66 0.4 0.4 0.6 0.6 0.6 0.5 0.1 0.1 0.3 0.3 0.1 0.1 69 0.3 0.3 0.5 0.5 0.3 0.3 0.1 0.1 0.3 0.3 0.1 0.1 72 0.2 0.2 0.4 0.4 0.3 0.3 0 0 0.2 0.2 0.1 0.1 75 0.2 0.2 0.3 0.4 0.2 0.2 0 0 0.2 0.2 0 0 78 0.2 0.2 0.3 0.4 0.3 0.3 0 0 0.2 0.2 0 0.1 81 0.2 0.2 0.3 0.4 0.2 0.2 0 0 0.2 0.2 0 0 84 0.1 0.2 0.3 0.4 0.2 0.3 0 0 0.1 0.2 0 0 87 0.1 0.1 0.3 0.3 0.1 0.1 0 0 0.1 0.1 0 0 90 0.1 0.1 0.2 0.3 0.2 0.2 0 0 0.1 0.1 0 0 93 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 0 0 0.1 0.1 0 0 96 0.1 0.1 0.2 0.3 0.1 0.1 0 0 0.1 0.1 0 0 99 0.1 0.1 0.2 0.2 0 0.1 0 0 0.1 0.1 0 0 102 0.1 0.1 0.2 0.3 0.1 0.1 0 0 0.1 0.1 0 0 105 0.1 0.1 0.2 0.3 0.2 0.2 0 0 0.1 0.1 0 0 108 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 111 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 114 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 117 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 120 0.1 0.1 0.1 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0 123 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 126 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 129 0.1 0.1 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 132 0 0 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 135 0 0 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 138 0 0.1 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 141 0 0 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 144 0 0 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 147 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 150 0 0 0.1 0.1 0 0.1 0 0 0 0 0 0 > 150 0.3 0.2 0.6 0.5 0.3 0.3 0 0 0 0 0 0

Februari 2008



3.10.

89

Tweede vervoerwijzekeuze – MODE CHOICE 2 Dit onderdeel voert de tweede volledige vervoerwijzekeuze uit. Dit proces is op zich gelijklopend aan het eerste vervoerwijzekeuzeproces buiten het feit dat voorafgaande processen het mogelijk maken om hier de totale motiefmatrices na kalibratie te gebruiken in plaats van de synthetische verplaatsingsmatrices uit BasMAT.

Verder worden enkele technische wijzigingen aangebracht om het proces te optimaliseren. Het iteratief proces rond vraag-aanbodevenwicht wordt ook hier opgenomen, maar gelijklopend aan het eerste vervoerwijzekeuzeproces, is het hier niet meer nodig om de kosten voor die modi waarvoor de kosten niet variëren met het gebruik ervan, opnieuw te berekenen. In het totale kostenberekeningproces ontbreekt hier dan ook de kostenberekeningen voor OV en langzaam verkeer. Februari 2008



90

Verder wordt het iteratieve proces hier opgestart met een andere startmatrix voor autoverplaatsingen, namelijk de gekalibreerde automatrix. Structureel verschilt dit proces dan ook niet verder van het eerste vervoerwijzekeuzeproces, en wordt er ook naar het voorgaande hoofdstuk verwezen voor alle details. 3.11.

Tweede vervoerwijzekeuzeproces – MODE CHOICE 2 – LOGIT MCHOICE 2 Ook dit proces waarbinnen de feitelijke berekeningen rond vervoerwijzekeuze uitgevoerd worden, is grotendeels gelijklopend. De 3 kostenmatrices voor de betrokken modi worden samengesteld, en per motief wordt een multinomiaal logitmodel doorgerekend. In dit geval zal, zoals gesteld, vertrokken worden van de massagecorrigeerde motiefmatrices. Het kleine deelscript waarbinnen de MNL-parameters worden afgeleid, is hier niet meer noodzakelijk aangezien opnieuw verwezen wordt naar de parameters uit het eerste proces. Het volledige stroomschema op de volgende pagina toont dan ook weinig aanpassingen.

Februari 2008



91

Wel verschillend is het feit dat in dit tweede, en uiteindelijk ook finale, vervoerwijzekeuzeproces ook de park-and-ride modellering mee opgenomen wordt. Om redenen van efficiëntie wordt dit proces bij de eerste vervoerwijzekeuze niet mee opgenomen. Dit heeft enkel een gelimiteerde impact op de totale auto- en OVkalibratie, en gegeven de beperkte en eerder lokale uurvolumes aan P+R verkeer, wordt dit als aanvaardbaar geacht.

Februari 2008


92


3.11.1.

P+R-bestand Het P+R-databestand omvat alle relevante data om de diverse P+R sites correct te modelleren. Onderstaande tabel geeft een voorbeeld aan de hand van het P+Rbestand voor het model Antwerpen. Naam Melsele Leeg Leeg Leeg Leeg Leeg Leeg Leeg Leeg Leeg

Zone 3321 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Kost Capaciteit 1.25 450 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16 0 0 0 0 0 0 0 0 0

130 0 0 0 0 0 0 0 0 0

166 0 0 0 0 0 0 0 0 0

303 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Invloedsgebied 962 974 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Lambda 0.11 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

De eerste kolom bevat de naam van de P+R site, kolom 2 lokaliseert deze site binnen een speciaal daartoe voorziene modelzone. De twee volgende kolommen bepalen de aantrekkelijkheid van de sites, en omvatten een parkeerkost als waardering in minuten voor het tijdverlies op deze P+R te gebruiken én een maximale capaciteit van de betrokken parking. De allerlaatste kolom bevat een perceptieparameter van het logit-keuzemodel. Grotere waardes duiden op een scherpe voorkeur voor de keuze van de P+R site wanneer deze voor de betrokken verplaatsing sneller is. Lagere waardes leiden tot een ongevoeliger keuzemodel. In totaal 10 kolommen worden gebruikt om het invloedsgebied van de P+R site af te bakenen. Dit invloedsgebied omvat die selectie van modelzones die een uiteindelijke ‘bestemming’ kunnen vormen voor de betreffende P+R site, of met andere woorden, die zones die vanuit de P+R site per OV kunnen bereikt worden. Deze selectie wordt opgegeven met zone-intervallen, waarbij elke oneven kolom een begin van interval, en elke even kolom een einde van een zone-interval voorstelt. In bovenstaande tabel kan de P+R site in Melsele, zone 3321, gebruikt worden om vanuit alle modelzones met de auto naar toe te rijden, en van daaruit per OV naar de zones 16 tot en met 130, 166 tot en met 303 en 962 tot en met 974. Dit komt in grote lijnen neer op het feit dat deze P+R dient om het ruime centrum van Antwerpen te bedienen.

Februari 2008



93

Wanneer dergelijk invloedsgebied niet voorzien wordt, laat het keuzemodel toe om de P+R site op een omgekeerde manier te gebruiken, waarbij bijvoorbeeld vanuit het centrum van Antwerpen met de auto naar de P+R site van Melsele gereden wordt, en daar vervolgens de bus genomen wordt tot in Sint-Niklaas. In praktijk zijn deze bewegingen mogelijk, maar vormen ze geen tot nauwelijks een aandeel in het totale P+R gebruik. Wanneer deze bewegingen modeltechnisch worden toegelaten, dienen de keuzeparameters dusdanig afgesteld te worden teneinde deze bewegingen te ontmoedigen dat de feitelijk toegelaten bewegingen stadinwaarts op hun beurt slecht gemodelleerd worden. 3.11.2.

Principe P+R modellering P+R modellering beschouwt het gebruik van een P+R site voor een verplaatsing als een afzonderlijke vervoerwijze of mode. Deze mode wordt in het klassieke vervoerwijzekeuzeproces niet rechtstreeks aangeboden, of anders gesteld, de vervoerwijze P+R komt niet in rechtstreekse concurrentie met de andere 5 modi. er bestuurd

P+R OV

i

j bestuurder

ier, sag Pas

OV

f te ts o , fie

t voe

Er wordt geopteerd om de keuze voor P+R pas na de volledige vervoerwijzekeuze uit te voeren, en deze te limiteren tot de resulterende autobestuurders. Praktisch betekent dit dat per motief voor elke verplaatsing een keuze gemaakt wordt uit de 5 beschikbare modi, en dat in het geval voor deze verplaatsing de mode rechtstreeks Februari 2008



94

als autobestuurder gekozen wordt, deze opnieuw de keuze krijgt uit rechtstreeks van herkomst i naar bestemming j met de auto of met de auto vanaf herkomst i naar de P+R zone en vanaf daar met het OV naar bestemming j. Dit keuzemodel beperkt zich dan tot twee modi, en is eenvoudig te schrijven als een logitmodel. Volgende formules gelden: C ij, bestuurder = Gegeneraliseerde kost ij,bestuurder C ij, P+R = Gegeneraliseerde kost iP,bestuurder + Kost P+R + Gegeneraliseerde kost Pj,OV Met i en j respectievelijk de herkomsten bestemmingszone, P de zone waarin de P+R site gelegen is. De kostenformules nemen hier de gemeten gegeneraliseerde kost voor de modi auto en OV op, eerder dan een verrekende weging van de aparte kostcomponenten per mode. De respectievelijke modules HIGHWAY en MVPUBM baseren hun interne routekeuze op deze gewogen verrekening van reistijd, afstand, ticketkost, wachten, overstappen, tol, ... en rapporteren deze totale gegeneraliseerde weerstand in kostminuten. Het P+R keuzemodel zou ook met een eigen toegepaste utiliteitsberekening op basis van de aparte kostindicatoren kunnen opgebouwd worden, maar data ontbreekt om deze aparte individuele parameters te schatten. Daarom wordt teruggegrepen naar deze gegeneraliseerde weerstand, die voor de ijrelatie alle aparte kostcomponenten in rekening neemt. Het keuzeproces beschouwt dus twee alternatieven, waarbij de P+R kost eenvoudig bestaat uit de kost om met de auto naar de P+R site rijden, vermeerderd met de kost om met het OV van deze site naar de bestemming te rijden én vermeerderd met een kost voor het eigenlijke gebruik van de P+R site: Kost P+R = Tijdverlies P+R + (5000 – Capaciteit P+R) / 500 De indicatoren Tijdverlies en Capaciteit komen uit het P+R-bestand. Uit voorzorg wordt de maximale capaciteit van een P+R site op 5000 begrensd. Het feitelijke gebruik van de P+R mode wordt dan als volgt berekend:

Februari 2008



95

#Vpl ij,P+R = #Vpl ij,bestuurder . ( exp(λ . C ij,P+R) / (exp(λ . C ij,P+R) + exp(λ . C ij,bestuurder))) Dit aandeel wordt van de mode rechtreeks als autobestuurder afgetrokken en op en correcte manier bij de auto- én OV-verplaatsingen opgeteld. Daartoe wordt deze P+R verplaatsing uiteengetrokken naar twee aparte trajecten, zijnde de autoverplaatsing van i naar P, en de OV-verplaatsing van P naar j. Deze aparte verplaatsingen worden terug opgeteld bij de volledige autobestuurder- en OV-matrix. Merk op dat door deze actie het totaal aan verplaatsingen, gesommeerd over de modi, kunstmatig toeneemt met een volume gelijk aan het aantal P+R gebruikers. Voorliggend proces wordt complexer bij meerdere P+R sites, aangezien deze onderling met elkaar in concurrentie kunnen komen. Er wordt geopteerd om deze verschillende P+R sites niet als bijkomende alternatieven in het logit-model mee op te nemen, maar om enkel per ij-relatie de beste P+R site over te houden, en deze kost te hanteren. In voorgaande formules wordt daarom het volgende gesteld: C ij,P+R = Min [C ij,P+R 1; C ij,P+R 2; ... ; C ij,P+R n] In de scripts moet daarom een bijkomend onderdeel komen dat in eerste instantie de beste P+R site zoekt, en vervolgens deze selectie memoriseert en achteraf correct toepast bij het verdelen van de inwaartse en uitwaartse beweging naar de P+R. 3.11.3.

Stuurmechanisme P+R berekening Technisch wordt binnen een P+R rekenblok een controle uitgevoerd om na te gaan of een volledig P+R rekenproces noodzakelijk is: dit rekenproces neemt aanzienlijke rekentijd in, en vele modeltoepassingen incorporeren géén P+R. Om deze reden wordt voor deze modellen dan ook volgende techniek ingebouwd om geen P+R berekening uit te voeren.

Februari 2008



96

In de eerste rekenmodule wordt het invoer P+R-bestand nagekeken op aanwezige en uit te voeren P+R berekeningen. Wanneer in dit P+R-bestand minstens 1 P+R site met een positieve zone gecodeerd staat, wordt een stuurvariabele aangeschakeld. Deze variabele stuurt in de tweede module het rekenproces ofwel naar module 3 wanneer P+R modellering nodig is, ofwel naar module 16 wanneer geen enkele P+R site opgenomen werd.

Februari 2008



97

In dit laatste geval worden de modematrices uit het vervoerwijzekeuzeproces eenvoudig gekopieerd naar de resultaat modematrices. Stuurmodules 15 en 18 verzorgen de logische loop van het stroomschema. 3.11.4.

P+R scriptmodellering Wanneer het P+R model geselecteerd is, wordt volgend rekenproces doorlopen:

Rekenmodule 4 verwerkt het basis P+R-bestand naar twee meer praktisch hanteerbare bestanden. Het directe databestand, met daarin het zonenummer, de parkeermoeite, de capaciteit en de perceptieparameter lambda wordt als een modeltechnisch tekstbestand weggeschreven zodat het als een efficiënte lookupfunctie kan gehanteerd worden in daaropvolgende modules. Dit proces wordt dan ook eenvoudig door het script uitgevoerd door de data te lezen en in gepaste vorm weg te schrijven. Bijkomend wordt een plafondwaarde ingevoerd voor de opgegeven capaciteit: wanneer deze boven de 5.000 plaatsen komt, wordt ze afgetopt op deze waarde. Het invloedsgebied van de P+R sites ligt ietwat complexer aangezien het in het P+R bestand als interval wordt opgegeven. De 5 mogelijke starten eindwaardes worden Februari 2008



98

eerst door het script gelezen en gememoriseerd voor de 10 mogelijke P+R sites. Vervolgens zal een index over alle zones in het model lopen en per zone testen of deze zone tussen een valabel begin- en eindpunt ligt. Indien dit het geval is, wordt deze zone als invloedszone van de betreffende P+R beschouwd. Het resultaatbestand hiervan is een zonelijst met per zone een 1 of 0 al naargelang deze zone tot het respectievelijke invloedsgebied behoort. Deze zonelijst kan achteraf eenvoudig als lookup-functie gebruikt worden. In rekenmodule 6 worden deze invloedsgebieden vertaald naar matrixformaat aangezien dit een praktische toepassing van zoneselectie toelaat: elke ij-relatie die volgens het invloedsprincipe van een P+R site toegelaten is, krijgt hierdoor de waarde 1, in het andere geval de waarde 0. Eenvoudige vermenigvuldiging met deze matrix zorgt dan intrinsiek voor de correcte selectie. Het script voor dit proces maakt van de opgegeven zonelijst een matrix door deze open te plooien over de kolommen. Merk op dat de inwaartse richting van de P+R beweging hierdoor wordt voorgesteld door de inverse van deze matrix: de selectie hiervoor betreft bestemmingen en niet de herkomsten. Rekenmodule 5 maakt de volledige kostenmatrix voor de mode P+R op zoals beschreven in het principe van de P+R modellering. Als invoer wordt in eerste instantie het verwerkte P+R bestand gehanteerd waarin alle informatie rond zonenummer, parkeermoeite en capaciteit wordt aangereikt. Daarnaast vormen de gegeneraliseerde kostenmatrices voor auto en OV de basisindicatoren. Een interne lus voert de berekening uit voor de 10 P+R sites afzonderlijk, waarbij de P+R kost op 0 wordt gezet voor niet-toegepaste P+R sites. Zoals in het principe beschreven, is de kost voor de P+R mode een samengestelde kost van en naar de P+R site met auto en OV. Technisch gezien betekent dit dat de respectievelijke auto- en OV-kosten voor een bepaalde ij-relatie niet zomaar kunnen samengenomen worden, maar dat ze naar rij en kolom moeten getransponeerd worden naar de juiste P+R zone. In deze context wordt vanaf hier een onderscheid gemaakt naar de twee richtingen van een P+R beweging: •

Inwaartse P+R beweging impliceert de autobeweging naar de P+R site, en de OV-beweging vanuit de P+R site;

Februari 2008



•

99

Uitwaartse P+R beweging draait dit om naar de OV-beweging naar de P+R site, en de autobeweging vanuit de P+R site.

Dit onderscheid vergemakkelijkt de volgende berekeningen en is in se noodzakelijk om een juiste toepassing van de opgegeven invloedsgebieden te kunnen hanteren. Praktisch komt deze opdeling neer op een correcte toepassing van rij- of kolomberekeningen, rechtstreeks gerelateerd aan herkomst of bestemming. De volgende rekenprocessen verlopen dan parallel voor de inwaartse en uitwaartse berekening. Rekenmodules 7, 9 en 11 zijn dan op zich identiek aan de modules 8, 10 en 12. In de rekenmodules 7 en 8 wordt het feitelijke keuzeproces uitgevoerd via een logitmodel zoals voorgesteld in de principes. Technisch worden voor alle ij-relaties intern de 10 P+R kostenmatrices ingelezen. Wanneer een P+R site niet opgenomen werd, wordt de kost hiervan op 999.999 gezet, zodat deze P+R site geen alternatief vormt. Vervolgens wordt voor elke ij-relatie het minimum gekozen van deze 10 mogelijke P+R sites. Daarbij wordt het nummer van deze P+R in een aparte matrix bijgehouden. Deze minimale P+R kost wordt vervolgens via het logit-model afgewogen tegenover de directe autokost, waaruit voor elke relatie een kans volgt om in plaats van de rechtstreekse autoverplaatsing deze trip via P+R te maken. Deze kans vermenigvuldigd met het aantal autogebruikers levert het absolute aantal P+R gebruikers op. De volgende stap hier verdeelt deze P+R verplaatsingen terug over de respectievelijke P+R sites die, zoals eerder berekend, voor de specifieke ij-relatie de minimum kost vormde. Als laatste worden de verplaatsingen in resulterende 10 P+R matrices vermenigvuldigd met de invloedsgebiedmatrices, waardoor enkel die P+R verplaatsingen mogelijk blijven die voorafgaand als mogelijk geselecteerd werden. Het resultaat van deze stappen is een P+R matrix met daarin de verplaatsingstabellen voor de 10 mogelijke P+R sites, en dit voor zowel de inwaartse als de uitwaartse beweging. Rekenmodules 9 en 10 delen de P+R verplaatsingen vervolgens op in de respectievelijke auto- en OV-trajecten, naar en van de P+R sites. De voorgaande P+R verplaatsingsmatrices bevinden zich inderdaad nog op ij-relatieniveau, en moeten, om ze te kunnen hanteren in een correcte auto- en OV-toedeling vertaald worden naar de Februari 2008



100

P+R zones. Praktisch moeten de P+R verplaatsingsmatrices gesommeerd worden over rijen en kolommen, en moeten deze zonetotalen vervolgens naar de kolom of rij van de bewuste P+R site gestuurd worden. In deze oefening is het van belang om correct en nauwkeurig met de inwaartse en uitwaartse richting en de herkomst en bestemmingskant van de P+R zone om te gaan. Het is in dit rijen kolomsommatie script moeilijk om opnieuw naar matrices over te gaan, en daarom wordt als resultaat een herkomst-bestemmingslijst naar en van de P+R sites afgedrukt. In de daarop volgende rekenmodules 11 en 12 worden deze lijsten dan opnieuw samengesteld naar volledige bewegingsmatrices voor auto en OV, waarbij de nummers van de P+R sites vervangen worden door hun respectievelijke zonenummers. Analoog aan de vorige processen is een zorgvuldig omgaan met inen uitbewegingen enerzijds, en herkomst en bestemming van de verplaatsingen anderzijds noodzakelijk. Resultaat van deze modules zijn toepasbare verplaatsingsmatrices voor auto en OV voor die verplaatsingen die via een P+R site lopen. Rekenmodule 13 neemt alle verplaatsingsmatrices op een correcte manier terug samen. In dit script wordt in eerste instantie de basis automatrix verminderd met de P+R modematrix, en vervolgens terug vermeerderd met die trajecten naar en van de P+R sites die fysisch in de plaats komen. De OV-matrix op zijn beurt wordt enkel vermeerderd met de analoge trajecten van en naar de P+R sites. De overige modematrices blijven logischerwijze ongewijzigd. Zoals reeds gesteld is het totale aantal fysische verplaatsingen door deze oefening gewijzigd, aangezien één P+R verplaatsing uiteen valt in één autoverplaatsingen en één OV-verplaatsing. De totale modematrix wordt dan ook opnieuw samengesteld. Als resultaat van dit proces volgen de finale modale verplaatsingsmatrices. Een finale rekenmodule 14 rapporteert het gebruik van de P+R sites. Dit script sommeert eenvoudig de 10 P+R verplaatsingsmatrices, en onderscheidt enkel de inwaartse en uitwaartse beweging. Opdeling naar de trajecten auto en OV is logischerwijze niet relevant. Voor het strategisch model Antwerpen wordt volgend rapport opgeleverd:

Februari 2008


101


P+R 1 IN: UIT:

P+R 2 205 30

P+R 3 0 0

P+R 4 0 0

P+R 5 0 0

P+R 6 0 0

P+R 7 0 0

P+R 8 0 0

P+R 9 0 0

P+R 10 0 0

0 0

De enige P+R site in Melsele wordt in de ochtendspits gebruikt door 205 bestuurders die ter plaatse de wagen achterlaten en met het OV verder reizen naar het centrum van Antwerpen. Anderzijds zouden 30 OV-reizigers aankomen en hun verplaatsing met de wagen verder zetten. 3.12.

Vervoerwijze-correctie – VV CORRECTIE Na de finale vervoerwijzekeuze wordt een laatste correctie uitgevoerd. Zoals eerder gesteld, omvat het kalibratieproces in eerste instantie een massacorrectie die de initiële motiefmatrices bijstuurt. In dat proces wordt een tweede correctie, zijnde de vervoerwijze-correctie niet uitgevoerd, maar voorbereid voor uitvoering nà de eigenlijke vervoerwijzekeuze. In deze fase dient deze bijkomende correctie uitgevoerd. Daarenboven wordt een onderdeel ingebouwd dat toelaat dat de modematrices nog bijgestuurd worden aan de hand van geobserveerde modepatronen, vanuit bijvoorbeeld modale HB-analyses, herkomstanalyses, ... Het principe van de vervoerwijze-correctie is dat het opgenomen vervoerwijzekeuzeproces, met zijn generieke keuzeparameters, niet volledig correct elk keuzeproces kan modelleren, en dat per ij-relatie mogelijkerwijze een deel van de verplaatsingen foutief ofwel bij auto ofwel bij OV wordt gerekend. Aan de hand van verkeerstellingen voor beide modi auto en OV zou deze fout moeten afgeleid worden. In formulevorm: #Vpl auto+OV = #Vpl auto + #Vpl OV = #Vpl auto, correct - #Vpl auto, foutief + #Vpl OV, correct + #Vpl OV, foutief Aangezien de totale massa gelijk moet blijven, geldt: #Vpl auto + #Vpl OV = #Vpl auto, correct + #Vpl OV, correct en bijgevolg #Vpl auto, foutief = #Vpl OV, foutief = #Vpl foutief

Februari 2008



102

Het foutieve aantal verplaatsingen #Vpl foutief is op zich dan niet meer dan het aandeel verplaatsingen dat foutief aan één van de twee modi werd toegekend, en bijgevolg moet verschuiven van de éne naar de andere mode. De gekalibreerde auto- en OVmatrices moeten tegenover de vervoerwijzekeuze gebaseerd op de massagecorrigeerde motiefmatrices dit aandeel per ij-relatie aanreiken. Algemeen volgt dit proces de volgende vorm:

Februari 2008



3.12.1.

103

Vervoerwijzekeuze-correctie, rekenvolgorde 1 Deze rekenmodule voert de feitelijke verschuiving tussen de modi bestuurder en OV uit op basis van de gekalibreerde modematrices. Invoer van dit proces omvat natuurlijk enerzijds de modematrices vanuit het tweede vervoerwijzekeuzeproces. Daarnaast wordt de vervoerwijze-correctiematrix uit het kalibratieproces overgenomen. Deze matrix bevat zowel de modematrices auto en OV vanuit het eerste vervoerwijzekeuzeproces alsook de eigenlijke gekalibreerde modematrices auto en OV. Volgende bewerkingen worden uitgevoerd: #Vpl VV2 = #Vpl auto,VV2 + #Vpl OV,VV2 zijnde de modematrices uit het finale keuzeproces #Vpl VV1 = #Vpl auto,VV1 + #Vpl OV,VV1 zijnde de modematrices uit het eerste keuzeproces #Vpl Kal = #Vpl auto,Kal + #Vpl OV,Kal zijnde de modematrices uit de kalibratie Het is duidelijk dat de totalen #Vpl VV1 en #Vpl VV2 hier niet per definitie gelijk zijn, aangezien de massacorrectie tussen beide vervoerwijzekeuzeprocessen ingegrepen heeft. Vervolgens: Aandeel auto,VV1 = #Vpl auto,VV1 / #Vpl VV1 Aandeel auto,Kal = #Vpl auto,Kal / #Vpl Kal Shift-Aandeel auto = Aandeel auto,Kal - Aandeel auto,VV1 Wanneer bovenstaande quotiënten onmogelijk zijn, wordt het aandeel auto volledig op 1 gezet. Bij de uiteindelijke correctie worden drempelwaarden ingevoerd teneinde de correctie niet buitensporig te laten ingrijpen indien massacorrectie een te grote bijsturing heeft veroorzaakt. Aan de hand van een significantievlag wordt een bovengrens opgesteld: Februari 2008



104

Significantievlag = ln (( #Vpl VV1 - #Vpl VV2 ) 2 / #Vpl VV2 ) Wanneer bovenstaande functie onmogelijk is, wordt de vlag op 0 gezet. Dit gebeurt wanneer de finale auto- en OV-matrices nul zijn, en wanneer de massacorrectie niet heeft ingegrepen en de gesommeerde totale van de eerste en finale vervoerwijzekeuze identiek zijn. De significantievlag geeft een waardering omtrent het afwijken van de twee totalen, waarden onder de 1 duiden op een niet-significant verschil tussen #Vpl VV1 en #Vpl VV2. Alle vlaggen kleiner dan 1 krijgende waarde 1 als ondergrens. De bovengrens voor bijsturing wordt dan: Bovengrens = exp ( 1 – Significantievlag ) / 2 ) In geval het berekende shift-aandeel in absolute waarde groter is dan deze berekende bovengrens in absolute waarde, wordt dit shift-aandeel aangepast: Shift-Aandeel = Bovengrens . ( Shift-Aandeel / abs ( Shift-Aandeel ) ) Deze bijsturing komt normaliter enkel tussen beide wanneer er een aanzienlijk verschil bestaat voor en na massacorrectie, bijvoorbeeld wanneer zeer kleine initiële waarden door de massa-correctie opgeslingerd worden. #Vpl auto,gecorrigeerd = #Vpl auto,VV2 + Shift-Aandeel . #Vpl VV2 #Vpl OV,gecorrigeerd = #Vpl OV,VV2 - Shift-Aandeel . #Vpl VV2 In bepaalde gevallen voert de correctie een te grote bijsturing uit waardoor één van beide modi negatief wordt. In dit geval wordt deze mode op 0 gezet en de andere mode opnieuw gedempt: #Vpl OV,gecorrigeerd = #Vpl OV, gecorrigeerd + #Vpl auto, gecorrigeerd wanneer #Vpl auto,gecorrigeerd < 0 #Vpl auto,gecorrigeerd = #Vpl auto, gecorrigeerd + #Vpl OV, gecorrigeerd wanneer #Vpl OV,gecorrigeerd < 0

Februari 2008



105

De gecorrigeerde modematrices worden samen met de andere modi passagier, fiets en te voet opnieuw gesommeerd naar een totale verplaatsingsmatrix en weggeschreven. 3.12.2.

Nacorrigeren motiefmatrices, rekenvolgorde 2 Om de nodige consistentie in rapportage te houden, is het noodzakelijk om de voorgaande correctie te verrekenen over de motief modematrices uit het finale vervoerwijzekeuzeproces. Er is geen manier om de uitgevoerde correctie over de modi auto en OV met precieze kennis over de motieven te verdelen. Daarom wordt de uitgevoerde modecorrectie evenredig verdeeld over de 5 motieven. Het resultaat van deze module omvat de 5 motief modematrices die overeen stemmen met de totale modematrices die achteraf toegedeeld worden op het netwerk.

3.12.3.

Sorteren van geobserveerde modepatronen, rekenvolgorde 3 Zoals gesteld is het mogelijk om exacte verplaatsingen uit observaties rechtstreeks in de modematrices in te brengen. Dit laat toe om bepaalde verplaatsingen exact op het netwerk te krijgen wanneer onderbouwde studies, analyses of onderzoeken voorhanden zijn, en een volledige weerslag hiervan in het model nodig is. Het mode-patroonbestand heeft de volgende vorm: ;H

B 45 6 8 74

Aantal 25 8 140 3

4 2.5 0 4

Mode 1 3 2 5

Kolommen 1 en 2 bevatten de informatie rond herkomst en bestemming. In kolom 4 wordt de vereiste mode opgegeven, genummerd van 1 tot en met 5 voor bestuurder, passagier, OV, fiets en te voet. Kolom 3 bevat het exacte aantal verplaatsingen dat in de modematrices moet opgenomen worden. Februari 2008



106

Deze laatste waarde overschrijft de celwaarde in de originele modematrix. Daardoor kunnen ook nulwaarden opgegeven worden wanneer dit vereist is. Het mode-patroonbestand wordt aangereikt in een eenvoudig CSV-formaat. Hierdoor kunnen externe databronnen het meest efficiënt gebruikt worden zonder de datavereisten onnodig groot te maken. Voyager vereist invoer van matrices uit tekstof CSV-formaat in een correct gesorteerde volgorde op herkomst en bestemming. Aangezien dit niet steeds verwacht kan worden uit een flexibel mode-patroonbestand, zal deze rekenmodule dit invoerbestand logisch sorteren. Als uitvoer volgen dan ook 5 geordende HB-tabellen per mode. Het script beschouwt het invoerbestand als een DBF-database, waardoor de interne hantering van variabelen eenvoudiger wordt. In eerste instantie worden alle records van het mode-patronenbestand ingelezen in 4 interne arrays die de 4 attributen voorstellen. Wanneer een specifieke nulwaarde voor het aantal verplaatsingen ingelezen wordt, wordt deze waarde gelijk gesteld aan -1 om achteraf het verschil te kunnen maken met een niet-opname. Wanneer alle records ingelezen zijn, worden de arrays gesorteerd op de combinatie herkomst en bestemming. Vervolgens worden 5 uitvoerlijsten opgesteld voor elke waarneming die in de arrays zitten. Als laatste wordt een afsluitende waarde bewaard aangezien de databehandeling van het stroomschema geen lege bestanden kan hanteren. Daarom wordt steeds een fictieve verplaatsing weggeschreven, zijnde een intrazonale verplaatsing van -99 in de hoogst voorkomende zone, en dit voor elke mode. 3.12.4.

Opbouwen matrices modepatronen, rekenvolgorde 4 Deze module leest de resultaatbestanden van de vorige stap in en beschouwt ze meteen als matrices. In de code dient daarom enkel een correcte inhoudelijke verwijzing naar de kolommen voor herkomst, bestemming en waarde opgenomen te worden. Het resultaat van deze module is dan ook 5 bijkomende vaste modematrices. De intrazonaal voor de laatste zone bedraagt -99. Wanneer bepaalde cellen op -1

Februari 2008



107

gecodeerd worden, betekent dit dat deze specifieke relatie in het verdere proces op 0 gezet moet worden. In de huidige provinciale basismodellen worden voorlopig nergens geobserveerde modepatronen opgenomen. Geobserveerde motiefpatronen, zoals de reizigers van de luchthaven Brussel Nationaal, worden in het voorgaande BasMAT-proces opgenomen, en komen daarom ook hier niet meer voor. 3.12.5.

Rapportage directe mode choice en triplengte na correctie, rekenvolgorde 5 Analoog aan de voorgaande keuzeprocessen wordt hier opnieuw een rapportage gemaakt rond vervoerwijzekeuze en triplengteverdeling. De rapportage, en het eindrapport, verloopt identiek. Dit rapport betreft het volledig finale generieke rapport, tegenover de rapportage uit het tweede vervoerwijzekeuzeproces omvat deze stap ook de vervoerwijze-correctie. Voorliggend rapport kan wat betreft absolute cijfers enkel verschillen op niveau van autobestuurder en OV, de andere modi moeten ongewijzigd blijven. Merk op dat zelfs een eventuele toevoeging van geobserveerde modepatronen dit rapport niet zal bijsturen, aangezien deze modepatronen pas na deze rapportage daadwerkelijk worden toegevoegd. Gegeven de aard van deze wijzigingen, is het ook niet opportuun dat deze patronen het totaalbeeld scheef trekken.

3.12.6.

Bijvoegen manueel gedefinieerde verplaatsingspatronen per mode, rekenvolgorde 6 Het laatste onderdeel voert de feitelijke samenvoeging van de gecorrigeerde modematrices met de eventuele geobserveerde modepatronen uit. Invoer voor dit proces zijn de twee sets modematrices, waarin dus de opdeling naar motieven niet langer van toepassing is. Het resultaat van deze stap zijn de finale modematrices. Wanneer de mode-patroonmatrices een positieve celwaarde noteren, overschrijft deze waarde de oorspronkelijke invulling in de gecorrigeerde modematrices. Wanneer de mode-patroonmatrix een waarde van -1 aangeeft, wordt die cel in de gecorrigeerde modematrix op nul gezet. De technische waarde van -99 in de mode-patroonmatrices wordt via deze regels niet mee overgenomen. Februari 2008



3.13.

108

Toedelen en rapportage – TOEDELEN Het voorlaatste onderdeel in het ontwikkelmodel betreft de toedeling op het netwerk van de modi auto en OV, en de daaraan gerelateerde prestatierapportages.

Overige modi worden niet op het netwerk opgeladen aangezien het niveau en bijhorende detailgraad van de basisnetwerken niet volledig toegespitst zijn voor bijvoorbeeld de modi te voet en fiets.

Februari 2008



3.13.1.

109

Opladen autoverplaatsingen, rekenvolgorde 1 Deze module voert de volledige toedeling uit van het gemotoriseerd verkeer, en behandelt bijgevolg de modi auto, zware en lichte vrachtwagen. In praktijk wordt een quasi identiek proces uitgevoerd als bij voorgaande modules die de kostenberekening van de auto uitvoeren: de routekeuze, congestiecurven, weegfactoren, capacity restraint methodiek en evenwichtscriteria zijn volledig dezelfde. Voor detailbespreking hiervan wordt dan ook naar een vorig hoofdstuk verwezen. De invoer van deze rekenmodule loopt ook identiek, natuurlijk wordt in deze finale fase de laatste gecorrigeerde modematrix voor de auto gehanteerd. Aan de uitvoerkant worden dezelfde bestanden aangereikt. De binaire en tekstuele kruispuntbestanden worden nu als finale resultaatbestanden beschouwd.

3.13.2.

Opschonen netwerk en rapportage, rekenvolgorde 2 Het resultaatnetwerk van de vorige toedelingmodule bevat een hele set resultaatattributen die op zich moeilijk interpreteerbaar, ofwel weinig relevant, ofwel lastig hanteerbaar zijn. Bovendien bevat dit netwerk nog steeds alle tijdelijke rekenattributen die voor een optimaal hanteerbare analyse enkel overlast zorgen. Daarom wordt een bijkomend proces opgestart dat het finale netwerk opschoont, gerichte en praktisch hanteerbare naamgeving introduceert en allerhande netwerk rapportages opmaakt. De tijdelijke rekenattributen in het modelnetwerk worden opnieuw verwijderd, of, indien ze een relevante aanvulling betekenen, getransformeerd naar een begrijpelijk attribuut. De feitelijke toedeling voegt bovendien een set resultaatattributen toe, die op zich weinig toegankelijk zijn. Ook deze resultaatattributen worden ofwel hernoemd en verwerkt, ofwel eenvoudig verwijderd. Volgende tabel geeft een overzicht van de opname van attributen en hun inhoudelijke opbouw:

Februari 2008


110


Attribuut DISTANCE LINKTYPE JURISDICT GEWEST STUDIEGEB VERKEERSFC RIJSTROKEN STROOKCAP CAPACITEIT HARMON FILELINKS V_WET V_FREEFLOW V_CONGEST VERTRAGING SATURATIE T_CONGEST TOL_PW TOL_VZ TOL_VL VERBOD_PW VERBOD_VZ VERBOD_VL VERBOD_OV P_KOST P_CAP TELLING_PW TELLING_OV RAPPORT NAAM TELNAAM PAE PERSONENWG VRACHTZ VRACHTL VOERTUIGEN

Bron, verwerking of hernoeming Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Aangevuld door INITIALISATIE, hernoeming van RUN_CAPACITY Overgenomen uit invoernetwerk Aangevuld door INITIALISATIE Overgenomen uit invoernetwerk Aangevuld door INITIALISATIE Afgeleid van toedeling, gelijk aan CSPD_1 als finale reissnelheid Afgeleid van toedeling, zijnde de verhouding van de V_FREEFLOW tegenover V_CONGEST Afgeleid van toedeling, gelijk aan VC_1 zijnde de verhouding van V_1 tegenover CAPACITY Afgeleid van toedeling, gelijk aan TIME_1 als finale reistijd Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Aangevuld door INITIALISATIE Overgenomen uit invoernetwerk Overgenomen uit invoernetwerk Aangevuld door INITIALISATIE Afgeleid van toedeling, gelijk aan V_1 als som van de gebruikersklassen mét gewichten Afgeleid van toedeling, gelijk aan V1_1 vanuit de eerste toedelingsmatrix Afgeleid van toedeling, gelijk aan V2_1 vanuit de eerste toedelingsmatrix Afgeleid van toedeling, gelijk aan V3_1 vanuit de eerste toedelingsmatrix Afgeleid van toedeling, gelijk aan de som van V1_1, V2_1 en V3_1

Eenheid km # pae/h pae/h km/h km/h km/h % % min min min min min min min min min pae/h voertuigen/h reizigers/h pae/h voertuigen/h voertuigen/h voertuigen/h voertuigen/h

Naast deze herorganisatie worden volgende rapporten verder opgemaakt door de nodige sommaties en verrekeningen uit te voeren.

Februari 2008



111

Het LINKRAPPORT noteert voor elk wegvak waarvoor het attribuutveld RAPPORT niet leeg is, een set kenmerken, met daarbij de naam die in dit attribuutveld wordt aangetroffen. Naam Kennedytunnel naar Gent Kennedytunnel naar A'pen

Van Naar Auto Vracht (zwaar) Vracht (licht) Voertuigen Pae/H Capaciteit Verzadiging Freeflow snelheid Congestie snelheid Vertragingsgraad 10722 10568 4850 775 158 5783 7067 6300 112 110 15 7.24 12359 10754 4332 974 55 5361 6865 6300 108 110 19 5.67

In het voorbeeld werd voor beide tunnelkokers van de Kennedytunnel het attribuut RAPPORT gecodeerd met de respectievelijke naam en richting. De rapportage bevat dan de exacte knoopnummers van de link, de intensiteiten van de afzonderlijke voertuigklassen en de nodige totale massa’s en de totale rijcapaciteit. Voorts toont het rapport dat beide richtingen meer dan 100 procent verzadigd zijn, en dat de uiteindelijke gemiddelde snelheid op de wegvakken van 110 km/h in vrije toestand terugvalt onder de 20 km/h. De vertragingsgraden van meer dan 5 betekenen dat het tijdsverlies oploopt tot meer dan vijf keer de normale reistijd. De netwerkperfomanties worden bewaard in het bestand NETPERFORMANTIES, waarvan onderstaande tabel een uittreksel toont: Netwerkperformanties afstand (km) Netwerkperformanties tijd (h) Pae/h A-Weg Nx(x)-weg Nxxx-weg Lokale wegen Pae/h A-Weg Nx(x)-weg Nxxx-weg Lokale wegen 1 1 653 3 307 16 876 7 112 1 24 60 301 210 2 77 414 8 055 14 609 9 362 2 805 129 258 269 3 67 1 709 8 461 10 659 3 0 31 182 311 4 65 372 19 138 34 446 16 956 4 1 232 264 661 431 5 115 793 7 536 27 427 11 588 5 1 140 123 473 285 6 30 316 1 269 39 183 9 119 6 325 14 543 156 7 133 084 68 285 55 702 20 333 7 1 450 958 903 392 8 67 063 5 203 9 081 3 325 8 690 71 147 63 9 50 305 0 1 294 14 971 9 487 0 25 225 10 32 540 12 632 1 801 556 10 714 286 29 14 11 62 160 43 020 68 601 151 575 11 718 728 1 126 13 712 12 48 458 35 469 20 860 12 384 12 564 506 355 305 13 170 498 83 951 68 821 28 660 13 2 383 1 216 1 117 648 14 21 941 0 18 597 7 579 14 219 0 225 129 ... ...

Februari 2008



112

Dit resultaat geeft een overzicht van het totale gebruik van het autonetwerk, gemeten in gepresteerde kilometers en uren. Deze rapportage onderscheidt zich naar jurisdictie die voor de wegvakken gecodeerd is. Een degelijke en zinvolle codering van dit attribuut, bijvoorbeeld naar arrondissement of concept, is dan ook aangewezen. Als tweede onderverdeling wordt het type autoverbinding opgenomen, waarbij thematisch onderscheiden wordt naar autosnelweg, hogere of lagere N-weg en gemeentelijke weg. Deze types komen praktisch overeen met respectievelijke linktypes 1 en 2 voor A-weg, 3 en 4 voor Nx(x)-weg, 5 en 6 voor Nxxx-weg en 7 en 8 voor de lokale wegen. In de cellen worden de volumes gesommeerd die binnen de respectievelijke linktypes en jurisdicties vallen: een waarde van 3.307 kilometer PAE in jurisdictie 1 op Nx(x)-wegen betekent dat in dit gebied op linktypes 3 en 4 de passerende voertuigen 3.307 kilometer afleggen. Deze maat is een product en kan dus het resultaat zijn van 300 auto’s die elk zo’n 11 kilometer afleggen, maar ook van 1500 zware vrachtwagens die elk slechts 2 kilometer door het gebied rijden. Deze rapportage wordt thematisch herhaald voor PAE, motorvoertuigen, personenwagens, en zware en lichte vrachtwagens. Per thema wordt het product tussen afstand en de voorgestelde voertuigklasse gemaakt en gesommeerd. Dit rapport geeft over het algemeen een goed inzicht in de totale prestaties op het net, wat een degelijke maat is voor het gebruik en belasting naar omgeving en milieu. Het derde rapport gaat verder in detail in op de performanties, en geeft een inzicht in de algemene afwikkelingskwaliteit van het netwerk in het studiegebied. In het bestand AFWIKKELINGSNIVEAU worden de prestaties gelijkaardig als in het vorige rapport gerapporteerd, maar nu niet per jurisdictie, maar per lokale verzadigingsgraad. De tabel op de volgende pagina illustreert het afwikkelingsniveau voor het model VlaamsBrabant. Opnieuw wordt dezelfde wegtypologie gebruikt, maar thematisch wordt hier enkel de kilometerperformantie opgegeven, niet de uurperformantie. In plaats van deze laatste wordt een directe maat van het wegennet opgegeven: voor de wegbeheerder is deze informatie interessanter aangezien ze een beeld geeft van de hoeveelheid van wegen die in een bepaalde verzadigingscategorie zitten. Uit de tabel halen we bijvoorbeeld dat in totaal net geen 197.000 PAE-km gepresteerd worden op Nxxx-wegen met een verzadiging tussen de 70 en 90 procent. Verder is ruim 100 kilometer van het hoofdwegennet (87 plus 17) oververzadigd.

Februari 2008



Verzadiging < 50% 50-70% 70-90% 90-100% 100-110% > 110%

113

(Pae/h*km) (km) A-Weg Nx(x)-weg Nxxx-weg Lokale wegen A-Weg Nx(x)-weg Nxxx-weg Lokale wegen 6 655 595 6 381 620 2 471 510 1 955 483 5 238 10 458 5 893 9 782 1 273 247 1 769 984 441 226 383 737 345 1 079 331 406 1 521 927 1 042 685 196 982 219 796 339 463 106 180 622 530 209 873 48 788 58 170 116 78 18 39 531 525 123 297 14 804 49 691 87 40 6 30 89 205 240 313 25 246 67 603 17 62 8 31

Het vierde bestand FILELINKS rapporteert de werking van het vertical-queueing proces bij de toedeling. Zoals reeds gesteld worden wegvakken op het hoofdwegennet die rijstroken te kort hebben om alle instromende rijstroken zonder belemmering af te wikkelen, onderworpen aan een bijkomende vertraging. Deze techniek werd uitvoerig besproken bij de toedelingtechniek van het gemotoriseerd verkeer. In deze stap wordt een oplijsting gemaakt van die wegvakken waar dit model ingegrepen heeft, en kan de impact ervan nagegaan worden. Van

Naar 4695 4767 4796 4818 4827 4886 5135 5275 5584 5638 5760 ...

4689 4739 4795 4808 20067 6998 5137 5276 5618 4994 5768

Rijstroken Stroken tekort PaeH Vertraging (min) 3 1 6317 0.16 2 1 4500 4.29 1 1 1582 7.80 1 1 1588 8.06 2 2 4266 0.94 1 1 1345 7.25 3 1 5468 0.76 1 1 1836 1.20 1 2 2803 33.43 1 1 2034 7.80 1 1 1937 1.17

De eerste twee kolommen verwijzen naar de A- en B-knoop van de betrokken wegvakken. De volgende twee kolommen rapporteren het aantal rijstroken op dit wegvak, én het aantal rijstroken dat ontbreekt om conflictloos dit wegvak binnen te rijden. Het aantal Pae/H dat alles samen op dit wegvak passeert, staat in de Februari 2008



114

voorlaatste kolom en aangezien enkel die wegvakken gerapporteerd worden waar het queueing-model ingrijpt, zal dit volume steeds boven de capaciteit van het wegvak zitten, en wordt in de laatste kolom de gemiddelde wachttijd voor alle betrokken voertuigen weergegeven. Wegvak 4767-4739 telt 2 rijstroken, maar heeft 3 instromende rijstroken. In totaliteit rijden 4.500 PAE/h over dit segment, wat boven zijn capaciteit zit. Als resultaat krijgt dit segment een bijkomende wachttijd van 4.29 minuten bovenop de standaard vertraging ten gevolge van de capacity restraint functie. Het laatste bestand SPEEDCLASS geeft een gelijklopend rapport als AFWIKKELINGSNIVEAU, maar inventariseert het netwerk per jurisdictie (rijen) en congestie-snelheid (kolommen). Er wordt ook een onderscheid gemaakt tussen de verschillende types weg. De congestiesnelheid wordt in categorieën van 10 km/h opgedeeld. De cellen zelf rapporteren de totale lengte van de wegvakken die aan de criteria voldaan. Jurisdictie 1 2 3 4 5 6 7 ...

A-wegen Nx(x)-wegen Nxxx-wegen Lokale wegen 0-10 10-20 20-30 30-40 ... 90-100 100-110 110-120 0-10 10-20 20-30 ... 0-10 ... 40-50 50-60 60-70 70-80 ... 0-10 10-20 20-30 ... 0.1 1.3 2.1 1.4 1.2 7.6 10.6 3.7 4.4 11.9 0.5 53.5 79.6 7.3 0.1 2.5 31.8 218.5 0.0 2.8 0.0 1.3 1.0 9.6 15.8 0.0 2.2 1.1 0.0 6.9 34.7 115.3 0.0 0.0 2.0 15.9 0.0 0.2 6.7 0.2 1.4 11.6 17.6 0.0 0.0 0.0 0.0 1.8 11.0 15.9 0.0 0.0 0.0 6.4 0.8 2.7 0.0 0.0 0.0 7.0 23.6 0.0 0.0 0.0 0.0 9.8 42.2 36.4 0.0 0.0 0.1 1.4 0.0 10.3 2.5 7.5 7.6 18.4 27.2 0.0 0.0 0.6 0.0 26.5 60.5 26.7 2.8 0.3 2.1 9.9 0.0 1.2 6.2 3.9 6.2 2.7 8.5 0.0 0.0 0.0 0.0 7.0 3.9 13.2 0.4 0.0 0.0 0.5 0.0 2.6 0.8 7.2 16.7 13.6 20.9 0.0 0.3 0.2 0.0 5.3 36.2 55.2 0.4 0.0 1.6 11.4

In het gebied met jurisdictie 1 is er 10.6 kilometer hoofdweg waar de snelheid op het belast netwerk tussen de 110 en 120 km/h ligt. In gebied 5 zijn er 60.5 kilometer Nxxxwegen waar de snelheid tussen 50 en 60 km/h ligt. Dit rapport is zeer uitgebreid, daarom wordt in de voorgestelde tabel een beperkte selectie getoond. 3.13.3.

Transformeren OV-matrix, rekenvolgorde 3 De modale verplaatsingsmatrices die vanuit de vervoerwijzekeuze en de correctie komen, zijn technisch opgemaakt in het Voyager-formaat. Zoals gesteld rekent het Februari 2008



115

OV-onderdeel van de modelstructuur nog onder het voorgaande Trips-platform dat strikte eisen stelt aan invoer-formaten. Daarom wordt in deze stap de OVverplaatsingsmatrix uit de totale modale verplaatsingsmatrix geselecteerd en onder het Trips-formaat apart weggeschreven, zodat het daaropvolgende toedelingsmodel de correcte HB-informatie kan hanteren. 3.13.4.

Opladen OV-verplaatsingen, rekenvolgorde 4 Analoog aan de voorgaande toedeling voor auto wordt in deze stap de resultaat OVmatrix toegedeeld op het OV-netwerk. De instellingen en opties zijn identiek aan een voormelde kostenberekening OV zoals deze in de eerste vervoerwijzekeuze uitgevoerd wordt, en er wordt dan ook verwezen naar voorgaande verduidelijkingen. Er zijn echter enkele bijkomende uitbreidingen. In eerste plaats hanteert de finale toedeling logischerwijze een HB-matrix als invoer, als uitvoer wordt enkel een toegedeeld OV-netwerk bewaard, opgedeeld in een pure OV-laag enerzijds en een verzamelende infrastructuur-laag anderzijds. In de sturingsopties van MVPUBM wordt aangeduid dat er een feitelijke toedeling verwacht wordt. De opties LOAD en ESM zorgen er voor dat de verplaatsingen over de volledige paden worden verdeeld waarbij alle valabele alternatieven een relatief aandeel krijgen. Ook het uitgebreid service model wordt ingeschakeld, waardoor deze set van alternatieven getrapt ingevuld wordt: een eerste keuze gaat over de sub-OVmodi, daarna wordt in de beste submode een reeks lijnen overgehouden. Bij de parameters moet een beladingsveld geselecteerd worden, en kunnen eventueel deze belading over verschillende velden worden verdeeld al naargelang de sub-OVmode. Bij de belading van de OV-matrix wordt een onderscheid gemaakt naar datalagen: de pure OV-laag omschrijft lijnverbindingen, belasting hier worden aan een lijn toegekend, waarbinnen ze tussen haltes op linkniveau worden opgeslagen. Een tweede laag is meer generiek en verliest de lijninfo, op de onderliggende infrastructuur wordt een gesommeerde OV-reizigersbelasting bewaard op linkniveau. Op een vak waar meerdere lijnen passeren, worden alle vervoerde reizigers bewaard. Hiertoe wordt een bijkomend linkattribuutveld opgegeven in de parameters. Ook hier kunnen deze attribuutvelden onderscheiden worden naar OV-sub-modi. Februari 2008



116

In de MM3.4 modelstructuur worden alle OV-verplaatsingen in passenger loading field 1 van de uitvoer OV-laag gestockeerd. Aangezien deze belastingen aan lijnen verbonden zijn, is een intelligente en gerichte bevraging achteraf steeds mogelijk. Op het infrastructuurnetwerk worden de belastingen opgeslagen in vier aparte velden, afhankelijk van het type OV, zijnde Trein, Tram, Bus en Metro. 3.13.5.

Uitdumpen OV-netwerk naar Voyager, rekenvolgorde 5 Het resulterend OV-netwerk uit de voorgaande toedeling betreft een binair Tripsbestand, dat op zich niet rechtstreeks grafisch kan voorgesteld worden in Cube. Daarom wordt in deze stap dit binaire netwerk terug naar een ASCII-tekstbestand getransformeerd. Dit bestand volgt een algemene open Voyager-opmaak, en laat toe om achteraf opnieuw de aparte lijnresultaten voor te stellen en bevragen.

3.13.6.

Afdrukken rapportage OV, rekenvolgorde 6 Het opgeladen lijnenbestand kan natuurlijk ook tabulair gerapporteerd worden. De module MVPUBR biedt ruime analysefunctionaliteiten aan op basis van het binaire Trips-resultaatnetwerk. In de optiesturing kunnen diverse thema’s aangevinkt worden die vervolgens in een CSV-bestand afgedrukt worden. Globaal genomen wordt een onderscheid gemaakt tussen directe lijnvoeringsinfo enerzijds en belastingen anderzijds, en dit op ofwel gedetailleerd lijnniveau apart of generiek over modi of maatschappijen heen. In de voorliggende modelstructuur worden twee hoofdstukken apart onderscheiden. In eerste instantie worden de lijnkenmerken per aparte lijn, mode en maatschappij geïnventariseerd. Dit onderdeel geeft in feite een cijfermatige samenvatting van het invoerbestand. In een eerste lijst wordt per lijn een overzicht gegeven van de meest relevante kenmerken:

Februari 2008


117


Line 1001 1002 1003 1004 1005 ... 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 ...

Name CR-1566 CR-1588 CR-2167 CR-2187 CR-2266 1H-A 1T-A 2H-A 2T-A 3H-A 3T-A 3T-B

Company Mode 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2

1 1 1 1 1 3 3 2 2 2 2 2

Headway Route TypeService Type Direction Code Total LengthTotal Time Seats/Veh Crush/Veh 60 1 2 1 34.57 47.03 0 0 60 1 2 1 34.57 46.99 0 0 60 1 2 1 53.99 74.12 0 0 60 1 2 1 53.99 75.12 0 0 60 1 2 1 74.78 98.12 0 0 20 20.63 7.53 7.63 6 6.37 60

1 1 1 1 1 1 1

2 2 2 2 2 2 1

1 1 1 1 1 1 1

24.15 21.09 18.03 18.03 20.52 20.52 1.81

49.97 53 37.87 38.98 37.99 40.98 6

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

Lijn 2003 betreft een bus van De Lijn, volgens mode en company, genaamd 2H-A. Ze kent een intervaltijd tussen ritten van zo’n 7.5 minuten. Route type, service type en direction code zijn typische Trips-codes die duiden op een circulaire en lineaire lijn, express of stop-service, en het feit of de lijn enkelrichting voorgesteld wordt of meteen de heen- en terugrichting opgeeft. De totale lengte van bus 2H-A bedraagt 18 kilometer, en één rit doet hier bijna 38 minuten over. De modelstructuur MM3.4 incorporeert geen crowd-model, dus info rond zit- en staanplaatsen wordt niet opgegeven. Na een volledig overzicht van alle lijnen volgt dan een samenvatting per modus en maatschappij over deze kenmerken:

Februari 2008



Company 1 2 3 4 5 6 7 8 10 9 Mode 1 2 3 4 10 5

Name NMBS DL-ANT DL-LIM DL-OVL DL-VLB DL-WVL MIVB TEC VTR Totals Name Trein Tram bus Metro VTR Totals

118

Number of Lines Total Route Length (units) Total Route Time (mins) Veh Dist/Hour (units) Veh Time/Hour (mins) Ave Veh Speed/Hour 373 23 262 24 225 23 262 24 225 57.6 362 7 802 13 992 15 283 27 971 32.8 184 4 391 6 318 5 398 7 874 41.1 378 7 263 16 949 9 157 23 004 23.9 283 7 916 12 877 12 569 21 076 35.8 312 5 875 9 724 7 884 14 068 33.6 130 1 308 4 828 8 241 29 120 17.0 359 1 686 4 963 1 686 4 963 20.4 14 2 219 1 661 2 219 1 661 80.2 2 395 61 721 95 537 85 699 153 961 33.4 Number of Lines Total Route Length (units) Total Route Time (mins) Veh Dist/Hour (units) Veh Time/Hour (mins) Ave Veh Speed/Hour 373 23 262 24 225 23 262 24 225 57.6 76 921 3 062 5 750 19 326 17.9 1 926 35 206 66 406 53 180 106 590 29.9 6 113 183 1 287 2 160 35.7 14 2 219 1 661 2 219 1 661 80.2 2 395 61 721 95 537 85 699 153 961 33.4

Voor de verschillende opgenomen maatschappijen en sub-OV-modi worden de belangrijkste attributen gesommeerd. In het model Oost-Vlaanderen zitten in totaal bijna 2400 OV-lijnen gecodeerd met de NMBS en De Lijn Oost-Vlaanderen als grootste grootste leveranciers. In totaal vormen de buslijnen een traject van ruim 35.000 kilometer op het gemodelleerde uur, op in totaal ruim 66.000 minuten of 1.100 uren. Met behulp van de frequentie kunnen we dit omzetten naar ritten. Dit geeft ons 53.000 voertuigkilometers, en ruim 100.000 voertuiguren. Quotiënt van deze twee resulteert in een gemiddelde voertuigsnelheid van net geen 30 km/h volgens de opgegeven busschema’s. Na het thema lijnkenmerken volgt een rapport met alle informatie rond belasting van de lijnen. Zoals in het vorig rapport worden deze kenmerken eerst voor elke lijn apart beschreven en nadien samengevat. Een eerste deel geeft een overzicht van het gebruik van elke lijn afzonderlijk. De volledige naam van de lijn in kwestie wordt nu weergegeven in plaats van het korte lijnnummer.

Februari 2008


119


Number 1001 1002 1003 1004 1005 ... 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 ...

Name BRUS.ZUID-DENDERMON. DENDERMON.-BRUS.ZUID EIGENBRAKEL-AALST AALST-EIGENBRAKEL ZOTTEGEM-AALST Hemiksem-Hoboken-Rij Hemiksem-Hoboken-Rij Hoboken-Linkeroever Hoboken-Linkeroever Merksem-Zwijndrecht Merksem-Zwijndrecht Merksem-Zwijndrecht

Mode

Direction Code 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1

3 3 2 2 2 2 2

1 1 1 1 1 1 1

Passenger Boardings Passenger Distance Passenger Time (mins) 554.5 13608.3 17480.8 184.4 1540.5 2384.3 212.3 3046 4121.2 418.6 5439 7751 334.8 5571.4 7187.8 161.5 197.5 1051.3 1016.6 1512.4 1333.5 0.2

912.3 1139.1 4394.1 5196 7813.7 7408.4 0.1

1950.3 3080.4 10344.8 9529 12233.4 11151.9 0.4

De trein Dendermonde-Brussel-Zuid (nr. 1002) telt over zijn hele lengte, én over alle ritten, in totaal 184 opstappers, die gezamenlijk ruim 1500 kilometer afleggen op bijna 2400 minuten. Een combinatie van deze cijfers leert ons dat een reiziger op deze lijn gemiddeld 8.4 kilometer reist aan een snelheid van bijna 39 km/h. Uit de invoergegevens blijkt nochtans dat deze trein zelf over zijn totale traject een gemiddelde snelheid haalt van ruim 44 km/h. Dit wijst erop dat het gebruik van deze trein niet volledig terug valt op het aanbod ervan, of vice versa. Ook van deze aparte lijnbelastingen wordt een samenvatting gemaakt per mode en maatschappij. Deze resultaten volgen in de tabel op de volgende pagina. Dit onderdeel heeft ook een gelijklopende opmaak. In totaal stappen ruim 130.000 reizigers op de trein in het gemodelleerde uur, en leggen ze bijna 5 miljoen kilometer af. Alles samengeteld komt dit neer op meer dan 8 miljoen manjaar! In deze tabel wordt de commerciële reizigerssnelheid wel direct gerapporteerd, de reiziger op de trein haalt een gemiddelde snelheid van ruim 60 km/h. Opvallend is dat de reizigers op de tram amper 20 km/h halen. Reizigers op de bus halen een significant hogere snelheid van ruim 30 km/h. Ook tussen de entiteiten van De Lijn liggen gevoelige verschillen, hierbij moet echter wel opgemerkt worden dat deze cijfers uit het model Oost-Vlaanderen komen, en dat daarom alle busverbindingen in het studiegebied in detail zijn opgenomen. In het buitengebied zullen de buslijnen minder veelvuldig opgenomen worden. Dit betekent dat meestal enkel de regio- of sneldiensten opgenomen worden. Februari 2008



Number 1 2 3 4 5 6 7 8 10 9 Number 1 2 3 4 10 5

120

Company Name Number of Lines Passenger Boardings Passenger Distance Passenger Time (mins) Ave Speed (/Hour) NMBS 373 132 920 4 714 019 4 414 476 64.1 DL-ANT 362 54 478 386 081 706 591 32.8 DL-LIM 184 22 850 376 574 499 793 45.2 DL-OVL 378 36 527 179 039 445 607 24.1 DL-VLB 283 35 353 287 222 522 205 33.0 DL-WVL 312 20 610 144 882 258 104 33.7 MIVB 130 42 404 160 197 401 197 24.0 TEC 359 5 297 11 906 38 935 18.3 VTR 14 0 1 1 44.1 Totals 2 395 350 437 6 259 920 7 286 910 51.5 Mode NameNumber of Lines Passenger Boardings Passenger Distance Passenger Time (mins) Ave Speed (/Hour) Trein 373 132 920 4 714 019 4 414 476 64.1 Tram 76 25 149 88 928 261 061 20.4 bus 1 926 171 460 1 360 187 2 448 881 33.3 Metro 6 20 907 96 786 162 496 35.7 VTR 14 0 1 1 44.1 Totals 2 395 350 437 6 259 919 7 286 916 51.5

Belangrijk op te merken blijft dat deze snelheden en reistijden in feite een direct resultaat zijn van de opgegeven reisschema’s uit ARI en HASTUS: wanneer deze doortochttijden foutief, onvolledig of al te optimistisch werden opgenomen, zullen de uiteindelijke rapporten te rooskleurig zijn. 3.13.7.

Rapporteren OV-performanties, rekenvolgorde 7 In deze module wordt de netwerklaag van de OV-toedeling bevraagd op dezelfde manier als bij de rapportage van de netperformanties voor het particulier vervoer. Dit betekent dat in het resultaatbestand OVPERFORMANTIES de reizigersvolumes op de linksegmenten gesommeerd worden naar afstands- en tijdsprestaties, en hier gestratifieerd naar jurisdictie enerzijds en sub-OV-type anderzijds:

Februari 2008



121

Netwerkperformanties passagiers (min) Netwerkperformanties afstand (km) Pass/h Trein Tram Bus Metro Pass/h Trein Tram Bus Metro 1 0 84 523 241 542 0 1 0 13 108 64 221 0 2 0 0 83 596 0 2 0 0 35 326 0 3 0 0 32 858 0 3 0 0 14 619 0 4 0 0 64 360 0 4 0 0 26 398 0 5 0 0 17 347 0 5 0 0 8 668 0 6 0 0 12 597 0 6 0 0 6 140 0 7 0 3 783 71 557 0 7 0 1 600 36 748 0 8 4 812 383 4 667 27 583 0 8 4 714 001 4 242 17 224 0 9 0 0 10 269 0 9 0 0 11 548 0 10 0 89 428 314 394 0 10 0 40 996 230 799 0 11 0 0 49 749 0 11 0 0 41 693 0 12 0 1 427 167 638 1 497 12 0 976 174 370 1 744 ... ...

In het gebied met jurisdictie 1 worden 13.000 passagierskilometer gepresteerd op de tram. 3.13.8.

Combineren auto- en OV-attributen, rekenvolgorde 8 Het resultaatnetwerk voor gemotoriseerd verkeer uit module 2 wordt in deze fase verder uitgebreid met de netwerk OV-resultaten om een volledig multimodaal netwerk te verkrijgen. Op basis van dit netwerk kunnen achteraf eenvoudige thematische netwerkkaarten opgemaakt worden. Dit netwerk op zich verliest de info rond enkelrichtingsstraten voor autoverkeer, aangezien de meeste van deze segmenten ontdubbeld werden voor het OV. Op zich is dit netwerk dan ook minder interessant voor pure analyse van de autoresultaten. Het resultaatnetwerk op zich zal de linkattributen met de belasting van de sub-OVmodi hernoemen en afronden naar hanteerbare termen TREIN, TRAM, BUS en METRO. Bovendien wordt een sommatie voor alle OV opgemaakt en bewaard onder het attribuut OV.

Februari 2008



3.13.9.

122

Validatie autotellingen, rekenvolgorde 9 In het basis-ontwerpmodel wordt een doorgedreven kalibratie uitgevoerd van het personen autoverkeer. Dit leidt naar bijgestuurde motiefmatrices én naar een bijtrekking van het vervoerwijzekeuzemodel via correctiematrices. Het is echter ook relevant om de uiteindelijke resultaat autotoedeling af te toetsen tegenover de tellingen die bij de kalibratie werden gehanteerd. In deze module worden de tellingen afgetoetst tegenover de autobelasting op die wegvakken waar een screenline ter kalibratie ligt. Deze aftoetsing gebeurt zowel op individueel wegvakniveau, en daarnaast ook in een samenvattend rapport. Telnaam NM1517 NM1515 40200 48076 48120+49118 42609 47096 47095 47092 42023 18004 48165 18025 48007 18026 47314 ...

Telling auto Toedeling Afwijking Abs. afwijking Rel. afwijking (%) RMSE Significantie 684 269 -415 415 -60.7 172 225 5.5 648 814 166 166 25.6 27 556 3.8 258 230 -28 28 -10.9 784 1.1 4 187 1 471 -2 716 2 716 -64.9 7 376 656 7.5 4 935 3 855 -1 080 1 080 -21.9 1 166 400 5.5 269 218 -51 51 -19.0 2 601 2.3 902 839 -63 63 -7.0 3 969 1.5 995 1 316 321 321 32.3 103 041 4.6 996 884 -112 112 -11.2 12 544 2.5 156 382 226 226 144.9 51 076 5.8 1 164 1 341 177 177 15.2 31 329 3.3 51 0 -51 51 -100.0 2 601 3.9 295 371 76 76 25.8 5 776 3.0 507 780 273 273 53.8 74 529 5.0 110 111 1 1 0.9 1 -4.7 1 003 1 373 370 370 36.9 136 900 4.9

Het eerste resultaatbestand lijst alle telposten op, te beginnen met de gecodeerde naam van de telpost. De eerste kolom bevat de autotelling die voor het gemodelleerde uur uit de teldatabank gehaald werd. Het uiteindelijke toedelingsresultaat staat in de tweede kolom. De volgende drie kolommen geven een directe indicatie van de afwijking: zowel de reële als de absolute afwijking zijn het verschil tussen telling en toedeling. De relatieve afwijking zet de reële afwijking af tegenover de telling. De kolom RMSE neemt het kwadraat van de reële afwijking, en Februari 2008



123

is een maat voor de kwaliteit van de totale fit van een model over de verschillende metingen heen. Deze RMSE wordt volledig gestuurd door absolute grootheden. Een kleine relatieve afwijking op een groot volume kan toch een grote absolute afwijking geven. Dit kan ten onrechte voor een slechte RMSE zorgen. Daarom wordt in de laatste kolom een significantievlag als benaderende hypothesetest opgenomen. Deze significantie wordt als volgt berekend: Significantie = ln ((TELLING – TOEDELING)² / TELLING) Waardes groter dan 3 tot 4 duiden normaliter op een significante afwijking tussen telling en toedeling. Deze test maakt een afweging tussen toegelaten grote verschillen bij grotere tellingen enerzijds en kleinere procentuele fouten op kleine tellingen anderzijds. In bovenstaand voorbeeld is duidelijk dat deze significantie een goed oordeel toelaat omtrent de afwijkingen: een afwijking van 122 auto’s op telling 47092 is volgens de significantievlag nog aanvaardbaar, en op een telling van 1.000 auto’s is dit inderdaad niet problematisch. Op telling 18025 zit een afwijking van 76 auto’s bij een telling van 300, wat resulteert in een beduidend slechtere significantie. Bovenstaande tabel geeft een uittreksel uit het model Oost-Vlaanderen, en de slecht gerapporteerde resultaten liggen allemaal buiten het studiegebied, de totale kalibratie voldoet wel aan de verwachtingen. Om dit algemeen beeld te vormen wordt een tweede samenvattend rapport opgemaakt. Dit rapport voert een set algemene statistische test uit over alle meetpunten, en probeert hierrond voldoende informatie te geven om een goed inzicht te krijgen in de kalibratie.

Februari 2008



Observaties

124

Totaal tellingen Totaal toedeling Totale afwijking Totale relatieve afwijking 556 533 478 537 447 3 969 0.7

Gem. afwijking Var. afwijking

7.1 334.3

Verdeling vlaggen Vlag Aantal observaties Distributie V: < 1 131 V: 1-3 137 V: 3-5 197 V: 5-7 87 V: > 7 4

23.6 24.6 35.4 15.6 0.7

Verdeling absolute afwijking Afwijking Aantal observaties Distributie A: < 5 224 A: 5-15 25 A: 15-30 27 A: 30-50 39 A: > 50 244

40.3 4.5 4.9 7.0 43.9

Verdeling relatieve afwijking Afwijking Aantal observaties Distributie R: < 5% 97 R: 5-10% 69 R: 10-20% 134 R: 20-50% 175 R: > 50% 81

17.4 12.4 24.1 31.5 14.6

Voor het autoverkeer werden 556 tellingen gebruikt. In het gemodelleerde uur zijn er 533.000 auto’s geteld op deze locaties samen. De toedeling benadert dit getal zeer goed: de gesommeerde afwijking is nog geen 4.000 auto’s, minder dan één procent. Per telling komt dit neer op amper 7 auto’s. De variantie ligt echter wel wat ruimer. Dit algemene resultaat wordt natuurlijk positief beïnvloed door het feit dat negatieve en positieve afwijkingen elkaar opheffen. Deze directe kencijfers vormen daarom Februari 2008



125

nauwelijks een volledige analyse. Daarom biedt de rapportage dan ook een bijkomend overzicht aan via een verdeling van de fouten op de drie niveaus absoluut, relatief en volgens significantie. Voor 131 tellingen, bijna een kwart, bedraagt de significantievlag minder dan 1, wat betekent dat de toedeling de telling bijna perfect benadert. Meer dan 80 procent van de tellingen kent een vlag kleiner dan 5, of andersom, slechts één op zes van alle tellingen vertoont een ernstige afwijking. Gelijkaardige verdelingen volgen voor de absolute en relatieve afwijking. Bij de absolute cijfers is een fenomeen te zien dat dikwijls tellingen volledig correct benaderd worden, ofwel een groot verschil vertonen. De relatieve verdeling vertoont een eenduidiger beeld, waar te zien is dat de mediaan van afwijking rond de 20 procent ligt. Maar het is hoe dan ook duidelijk dat de inzichten uit de significantievlaggen een correcte en meer bruikbare methode vormen om de kwaliteit van de kalibratie te beoordelen. 3.13.10.

Validatie OV-tellingen, rekenvolgorde 10 Naast de kalibratie van het autoverkeer wordt ook het OV gekalibreerd. De cijfers rond belasting werden in een voorgaande module ook op het netwerk getransponeerd, en kunnen volledig vergelijkbaar getoetst worden. De methodiek hier volgt volledig hetzelfde schema als bij de autotellingen, op de volgende pagina wordt enkel illustratief het generieke rapport opgenomen. De directe kencijfers zoals totale afwijking, absoluut én relatief, en de gemiddelde afwijking op de 538 tellingen geven hier op het eerste zicht een slechter resultaat als bij de autokalibratie. Studie van de verdeling van de significantievlaggen daarentegen toont aan dat de resultaten van de OV-toedeling beduidend dichter de tellingen benaderen: 86 procent van de tellingen heeft een significantievlag kleiner dan 3.

Februari 2008



Observaties 538 Gem. afwijking Var. afwijking

Totaal tellingenTotaal toedeling Totale afwijking Totale relatieve afwijking 181 645 168 709 -12 936 -7.1 -24 125.8

Verdeling vlaggen Vlag Aantal observaties Distributie V: < 1 304 V: 1-3 163 V: 3-5 65 V: 5-7 5 V: > 7 1

56.5 30.3 12.1 0.9 0.2

Verdeling absolute afwijking Afwijking Aantal observaties Distributie A: < 5 412 A: 5-15 78 A: 15-30 28 A: 30-50 15 A: > 50 9

76.6 14.5 5.2 2.8 1.7

Verdeling relatieve afwijking Afwijking Aantal observaties Distributie R: < 5% 119 R: 5-10% 95 R: 10-20% 139 R: 20-50% 110 R: > 50% 75

22.1 17.7 25.8 20.4 13.9

Februari 2008

126



3.14.

127

Finaliseren en opmaken van resultaten – OPLEVERING Het ontwikkelmodel MM3.4 neemt een laatste stap op die alle noodzakelijke bestanden voor verdere operationele toepassingen en doorrekeningen netjes oplevert.

Dit enkelvoudige onderdeel maakt één enkele gecentraliseerde opleveringsfolder aan en kopieert daarin 11 tussen- of resultaatbestanden aan de hand waarvan elk type doorrekening achteraf kan opstarten. Het gaat om volgende bestanden: Bestand Kosten_LV_{Uur}.MAT Kosten_OV_{Uur}.MAT Kosten_PW-2_{Uur}.MAT Kosten_PW-Leeg.MAT HulpMats_{Uur}.MAT SDG_DATA.DBF HW-Prev-2_{Uur}.MAT MC-HB_{Uur}.MAT Vracht_Class_{Uur}.MAT VVCorrectie_{Uur}.MAT Split-Mode_P+R_Corr_{Uur}.MAT

Omschrijving Weerstanden fiets en te voet Weerstanden OV, met alle deelcomponenten Weerstanden auto, met alle deelcomponenten in toegedeeld netwerk Weerstanden auto, op laagbelast netwerk Hulpmatrices zoals studiegebied, autobeschikbaarheid, ... Samenvatting van de SDG-data in de modelzonering Startmatrix autoverkeer, als beste eerste schatting Gecorrigeerde motiefmatrices Vrachtwagenmatrices voor licht en zwaar Correctiematrices Vervoerwijzekeuze voor auto en OV Uiteindelijke modematrices na vervoerwijzekeuze, P+R en correctie

De meeste bestanden zijn uniek voor het gemodelleerde uur, enkel de SDG’s en de onbelaste autokosten zijn generiek over de dag.

Februari 2008


MINT 1. CONTEXT EN OBJECTIEVEN 5 2. ALGEMENE MODELOPZET 7 3. DETAILPROCESSEN 14

Recommend Documents