Transcriptie

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Masterplan Antwerpen Modelvalidatie Studierapport Modelvalidatie Provinciaal Verkeersmodel Antwerpen versie Evaluatierapport Referentie document index Datum EGT E9 11/02/2013 Opgesteld door Peter Corens Geverifieerd door Jan Dumez TV EIS Grontmij TECHNUM - Coveliersstraat Antwerpen Tel Acceptatie BAM NV Beheersmaatschappij Antwerpen Mobiel Rijnkaai Antwerpen Tel Fax info@bamnv.be

18 Revisiestatus: Versie Datum Opmerking E9 D8 D7 D6 C5 B4 B3 A2 11/02/ /01/ /12/ /11/ /10/ /09/ /09/ /08/2012 Negende uitgave, toevoegen eindconclusie en beperkte herformulering Achtste uitgave, projecthistoriek en doel nota Zevende uitgave, nog eens nieuwe versie /12/2012 Zesde uitgave, met nieuw opgeleverde versie /11/2012 en 21/11/2012 Vijfde uitgave, volledige analyse definitief opgeleverde versie dd 22/10/2012 Vierde uitgave, uitbreiding met avondspits modelversie dd 7/9 Derde uitgave; gebaseerd op modelversie dd 28/08/2012 Eerste uitgave Opgesteld: Afd. / Discipline Functie Naam Technum Modelexpert Peter Corens

19 INHOUDSTAFEL 1. INLEIDING PROJECTHISTORIEK DOEL VAN DE NOTA SAMENVATTING... ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED. 5. MATRIXANALYSES PRODUCTIE/ATTRACTIECIJFERS Ochtendspits Avondspits Conclusie MODAL SPLIT AUTO-AANDEEL Ochtendspits Avondspits Conclusie MODAL SPLIT OV-AANDEEL Ochtendspits Avondspits Conclusie VERGELIJKING MET TELLINGEN EVALUATIE GEBRUIKTE TELLINGEN Dubbele tel-id s in netwerk Dubbele tel-id s in teldatabanken Spreiding van de tellingen Conclusie...Error! Bookmark not defined Effect op gebruik van het model...error! Bookmark not defined AFWIJKINGEN TEN OPZICHTE VAN TELLINGEN GEH-WAARDES Globaal Per voertuigklasse Per linktype Per Gordel Confidentie van de tellingen Effect op gebruik van het model SCHELDEKRUISINGEN Effect op gebruik van het model PUNTSGEWIJZE VERGELIJKING OCHTENDSPITS Personenwagens Afrit Schijnpoort Afrit Borgerhout Oprit Jan van Rijswijcklaan Vaartkaai Groenendaallaan/Straatsburgbrug Kaaien N49a E34/E313 stadinwaarts Aansluiting R1-E E19 stadinwaarts Desguinlei R

20 Zurenborgbrug & Borsbeekbrug Verrebroekstraat (N451) te Vrasene Vrachtverkeer Rooseveltplaats R2 (Liefkenshoektunnel) Lichte vracht AVONDSPITS Personenwagens Afrit Schijnpoort Afrit Borgerhout Complex Groenendaallaan Complex Berchem Oprit Jan van Rijswijcklaan Leien Groenendaallaan/Straatsburgbrug Aansluiting R1-E Afrit E313 Wommelgem Desguinlei R Kennedytunnel Linkeroever zuid Verrebroekstraat (N451) te Vrasene Zware vrachtwagens R Singel (R10) Oprit Leugenberg richting Nederland CONCLUSIE EFFECT OP HET GEBRUIK VAN HET MODEL NETWERKFOUTEN KRUISPUNT AAN AFRIT KRUIBEKE A12 NOORD AAN COMPLEX EKEREN VERGELIJKING PROVINCIAAL VERKEERSMODEL ANTWERPEN VERSIE SCHELDEKRUISINGEN Intensiteiten SLA s Conclusie MATRICES CONCLUSIE CONCLUSIES: GEBRUIK VAN HET MODEL BIJLAGEN GEH-WAARDES PER LINKTYPE OCHTENDSPITS GEH-WAARDES PER LINKTYPE AVONDSPITS MATRICES SCHELDEKRUISEND VERKEER MODELVERSIE Bestaande toestand (2007) PAE Ochtendspits Avondspits Bestaande toestand (2007) Vrachtwagens Ochtendspits Avondspits Toekomstscenario 2020 PAE Ochtendspits Avondspits Toekomstscenario 2020 Vrachtwagens Ochtendspits Avondspits MATRICES SCHELDEKRUISEND VERKEER MODELVERSIE Bestaande toestand (2009) PAE... 57

21 Ochtendspits Avondspits Bestaande toestand (2009) Vrachtwagens Ochtendspits Avondspits Toekomstscenario 2020 PAE Ochtendspits Avondspits Toekomstscenario 2020 Vrachtwagens Ochtendspits Avondspits FIGUREN Figuur 1: Productie- (links) en attractiecijfers (rechts) voor de ochtendspits. Grijs: <=2500, blauw >2500, groen>5000, oranje>10000, rood> Figuur 2: Productie- (links) en attractiecijfers (rechts) voor de avondspits. Grijs: <=2500, blauw >2500, groen>5000, oranje>10000, rood> Figuur 3: Bevolking (links) en tewerkstellingsplaatsen (rechts) per district. Grijs: <=10000, blauw >10000, groen>25000, oranje>50000, rood> Figuur 4: Bevolkingsaantallen per zone van het provinciaal model Antwerpen. Grijs<=100, Blauw>100, Groen>500, Oranje>1000, Rood> Figuur 5: Procentueel aandeel autobestuurders voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=40%, Blauw>40%, Groen>50%, Oranje>60%, Rood>75% Figuur 6: Procentueel aandeel autobestuurders voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=40%, Blauw>40%, Groen>50%, Oranje>60%, Rood>75% Figuur 7: Procentueel aandeel OV-reizigers voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=10%, Blauw>10%, Groen>15%, Oranje>20%, Rood>30% Figuur 8: Procentueel aandeel OV-reizigers voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=10%, Blauw>10%, Groen>15%, Oranje>20%, Rood>30% Figuur 9: Locatie van de telposten in het netwerk Antwerpen. Enkel de blauwe posten hebben een telwaarde toegewezen gekregen vanuit de teldatabase, de rode niet. In transparant rode overlay zijn enkele voor het Oosterweelproject belangrijke zones aangeduid waarvoor (haast) geen tellingen beschikbaar zijn Figuur 10: Illustratie van de verschillende gordels rond Antwerpen Figuur 11: Weergave van de GEH-waarden voor de zware vrachtwagens tijdens de avondspits. Alle blauwe links bevinden zich in Gordel 2 (Haven), de lichtgroene zijn tellingen met een GEH onder de vijf. Geel: GEH 5-10, Oranje: GEH 10-20, Rood: GEH> Figuur 12: Overzicht van de GEH-waarde per telpost voor de ochtendspits. Legende: Groen: GEH<5, Geel: 5<GEH<10, Oranje: 10<GEH<20, Rood: GEH> Figuur 13: Telling (zwart) versus modelwaarde (blauw) voor personenwagens in de knoop E34-N49a. In het rood is telkens de GEH weergegeven. Groene links hebben een GEH van lager dan vijf, gele een tussen vijf en tien, oranje tussen tien en twintig Figuur 14: Telling (zwart) versus modelwaarde (blauw) voor personenwagens langsheen de E313. In het rood is telkens de GEH weergegeven. Felgroene links hebben een GEH van lager dan vijf, gele een tussen vijf en tien, oranje tussen tien en twintig Figuur 15: Getelde (zwart) en gemodelleerde (blauw) personenwagenintensiteiten op de E19. In het rood de GEH Figuur 16: Telling (zwart) versus modelwaarde (blauw). In het rood is telkens de GEH weergegeven. Groene links hebben een GEH van lager dan vijf, gele een tussen vijf en tien, oranje tussen tien en twintig Figuur 17: Vrachtintensiteiten in de omgeving van de Rooseveltplaats Figuur 18: Overzicht van de GEH-waarde per telpost voor de avondspits. Legende: Groen: GEH<5, Geel: 5<GEH<10, Oranje: 10<GEH<20, Rood: GEH> Figuur 19: detail afrit Kruibeke, de lange voorsorteerstroken zijn duidelijk te zien. (bron: Google maps) Figuur 20: Netwerk aan de oprit Leugenberg met aanduiding van het foutief gecodeerde segment Figuur 21: Illustratie van de verschillende gordels rond Antwerpen

22 TABELLEN Tabel 1: GEH-verdeling van alle tellingen samen. De verschillen tussen ochtend- en avondspits blijken klein Tabel 2: GEH-waarden opgedeeld naar voertuigklasse. De vrachtwagens scoren beduidend beter dan de personenwagens Tabel 3: Gemiddelde GEH-waarden voor de verschillende linktypes en voertuigklassen in beide spitsen. De linktypes 7 en 8 bevatten niet voldoende telgegevens om zinvolle uitspraken over te doen. (linktypes 4 en 6 bevatten geen tellingen) Tabel 4: Percentielverdeling van de GEH voor de personenwagens Tabel 5: Percentielverdeling van de GEH voor de vrachtwagens Tabel 6: GEH-verdeling voor de avondspits en de linktypes een en twee de overige grafieken zijn in bijlage terug te vinden. De rode lijn geeft het 85 e percentiel weer voor de personenwagens er zijn minder vrachttellingen beschikbaar dan personenwagentellingen, waardoor deze lijnen vroeger stoppen. De grafieken zijn afgetopt op 30 om de schalen vergelijkbaar te houden Tabel 7: Definitie van de zes 'gordels' Tabel 8: GEH-waarden voor de personenwagens, opgedeeld naar gordel en spitsperiode Tabel 9: GEH-waarden voor de vrachtwagens, opgedeeld naar gordel en spitsperiode Tabel 10: GEH-waarden opgesplitst volgens voertuigklasse en confidentie van de telling waarmee vergeleken wordt Tabel 11: Vergelijking tussen tel- en modelwaarden voor de verschillende Schelde-overgangen voor de ochtendspits Tabel 12: Vergelijking tussen tel- en modelwaarden voor de verschillende Schelde-overgangen voor de avondspits Tabel 13: Vergelijking tussen de intensiteiten op de Scheldekruisingen in de beide modelversies Tabel 14: Verschillen in PAE-intensiteiten tijdens de ochtendspits tussen modelversie en op de Schelde-overgangen Tabel 15: Verschillen in PAE-intensiteiten tijdens de avondspits tussen modelversie en op de Schelde-overgangen Tabel 16: Verschillen in vrachtintensiteiten tijdens de ochtendspits tussen modelversie en op de Schelde-overgangen Tabel 17: Verschillen in vrachtintensiteiten tijdens de avondspits tussen modelversie en op de Schelde-overgangen Tabel 18: Relatieve verschuivingen in de matrix van het Scheldekruisende verkeer (in PAE) tijdens de ochtendspits Tabel 19: Relatieve verschuivingen in de matrix van het Scheldekruisende verkeer (in PAE) tijdens de avondspits Tabel 20: Relatieve verschuivingen in de matrix van het Scheldekruisende vrachtverkeer tijdens de ochtendspits Tabel 21: Relatieve verschuivingen in de matrix van het Scheldekruisende vrachtverkeer tijdens de avondspits Tabel 22: Verschillen in de personenwagenmatrices van de beide modelversies, voor de ochtendspits Tabel 23: Verschillen in de personenwagenmatrices van de beide modelversies, voor de avondspits Tabel 24: Verschillen in de vrachtwagenmatrices van de beide modelversies, voor de ochtendspits Tabel 25: Verschillen in de vrachtwagenmatrices van de beide modelversies, voor de avondspits

23 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 1. Inleiding Voor de planning en het ontwerp van de Oosterweelverbinding gebruiken de BAM en zijn partners (EGT, Rots) frequent verkeerscijfers om de nodige inschattingen te kunnen maken. Hiervoor worden de provinciale verkeersmodellen van de Vlaamse overheid gebruikt, aangezien zij de best beschikbare prognoses vormen van de toekomstige verkeersstromen. Tot nog toe zijn de gebruikte cijfers afkomstig van versie van het provinciaal verkeersmodel Antwerpen, die specifiek opgemaakt was met het oog op het evalueren van het Masterplan Antwerpen. Intens gebruik van deze modelversie heeft echter verschillende onvolmaaktheden aan het licht gebracht, vooral op vlak van het gebruikte modelnetwerk. Het wegennetwerk evolueert natuurlijk permanent, waardoor ook het modelnetwerk niet kan achterblijven. Bovendien zijn in de loop der tijd de uitgangspunten voor de 2020-situatie veranderd, waardoor het tijd wordt vooraleer een definitief ontwerp op te leveren en te bouwen om over te schakelen op een nieuwe modelversie, Bovendien bood dit de gelegenheid om het model Antwerpen weer in lijn te brengen met de normale gang van zaken en verdere ontwikkelingen aan de Vlaamse Provinciale Modellen, die ondertussen eveneens naar een nieuwe versie zijn overgegaan. Hierbij zijn verschillende aanpassingen in de modelstructuur doorgevoerd, zoals het aanpassen van het aanbod van De Lijn en het doorvoeren van een beperkte verbetering van het P+R-model. Dit biedt ook de mogelijkheid, met zo recent mogelijke basisgegevens (netwerken, socio-demografische gegevens, ) te werken. De versie wordt door het Verkeerscentrum onder andere gebruikt voor de doorrekeningen van de PlanMER voor de Oosterweelverbinding en vele andere planningsprocessen in en om Antwerpen. Naast de interne validatie van het Verkeerscentrum wordt deze nieuwe versie ook door BAM (in de persoon van EGT) gevalideerd. Dit laat toe, meer specifiek in te zoomen op kritieke zones voor het Oosterweel-project. Dit document beschrijft de resultaten van de uitgevoerde analyses en signaleert eventuele verbeteringen in functie van de bruikbaarheid van het verkeersmodel voor de verschillende analyses. In een eerste deel zal vooral aandacht besteed worden aan de validatie van de bestaande situatie: bevat deze realistische waarden, hoe verhouden de intensiteiten in het model zich tot getelde intensiteiten,? Dit zowel op een geaggregeerde, gebiedsdekkende manier als ingezoomd op enkele belangrijke locaties. Hierbij wordt niet enkel actief op zoek gegaan naar eventuele afwijkingen ten opzichte van de tellingen, maar worden deze eveneens meteen gekaderd: op welk (soort) gebruik van het model hebben deze opmerkingen een noemenswaardig effect. Vervolgens is er ook aandacht voor een vergelijking met de vorige modelversie (3.5.3+), die door de BAM een jaar lang intensief gebruikt is geweest in allerhande planningsprocessen. Op basis hiervan kunnen conclusies getrokken worden in verband met de onderlinge inwisselbaarheid van beide modelversies en de mogelijkheid om conclusies die getrokken werden op basis van de oude versie, over te nemen. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 7/58

24 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 2. Projecthistoriek Deze nota is het (eind)resultaat van een half jaar lang validatietraject voor de nieuwe modelversie. De eerste interne versie van deze nota dateert van augustus De verschillende ontwikkelingsversies van het model werden telkens kritisch bekeken. Opvallende (voornamelijk puntsgewijze) aandachtspunten werden in de verschillende voorgaande werkversies van deze nota telkens geduid en er werd waar dit eenduidig mogelijk bleek een oplossingsrichting voorgesteld. Het Verkeerscentrum bracht deze opmerkingen telkens in rekening samen met hun eigen validatie-inspanningen. Dit parallelle traject liet toe reeds vele verbeteringen door te voeren aan het model. In de volgende versies van de nota werden telkens deze aandachtspunten verwijderd die opgelost werden op basis van de bemerkingen van EGT in de voorgaande nota. Zo werd een probleem met de vrachtkalibratie verholpen, werd de tol in de Liefkenshoektunnel herbekeken en werden verschillende netwerkproblemen (ondermeer in Antwerpen Centrum, op Linkeroever, in de zone Groenendaallaan en langsheen de snelwegen) gecorrigeerd. Ook het telnetwerk werd uitgezuiverd, onder andere op basis van de bevindingen van EGT. Na dit meer iteratieve en interactieve proces volgde dan eind november de oplevering door het Verkeerscentrum van de definitieve versie van het model. Deze werd weer in detail bestudeerd door EGT, waarbij de focus begrijpelijkerwijze lag op de voordien opgemerkte punten. Ook de rest van het model werd natuurlijk aan een grondige controle onderworpen, met ook aandacht voor meer algemene evaluatietechnieken die de waarde het globale model trachten te vatten. Verschillende van de opmerkingen werden dan ook reeds vroeger geformuleerd, maar kunnen blijkbaar moeilijk opgelost worden. Op basis van deze uiteindelijke nota en de erin opgeworpen aandachtspunten heeft het Verkeerscentrum verschillende antwoorden geformuleerd op de verschillende punten. Deze behelzen veelal een nuancering of duiding van de vastgestelde aandachtspunten. Mede op basis hiervan werd er een uiteindelijke conclusie getrokken met betrekking tot het gebruik van het model. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 8/58

25 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 3. Doel van de nota EGT heeft van BAM formeel de opdracht om een validatie uit te voeren van de meest recente versie van het provinciaal verkeersmodel Antwerpen. In de projectdefinitie is sprake van een validatie update nieuwe modelcijfers 2012, bestaande uit: Inschatten van de doeltreffendheid van de infrastructuur met betrouwbaarheidsniveau s van de verkeerscijfers Inschatten van de onzekerheden op de tolinkomsten Inschatten van de benodigde marges op de ontwerpparameters. Inschatten van de marges op de conclusies in de MER procedures Het doel van deze nota is dan ook uitdrukkelijk van op basis van objectieve gegevens een inschatting te maken van de nauwkeurigheid van het model. Met andere woorden: waarvoor kan het model gebruikt worden, waarvoor niet en welke aandachtspunten zijn er voor het gebruik ervan? Dat hierbij voornamelijk de nadruk zal liggen op de gedetecteerde probleempunten, lijkt onvermijdelijk; deze zullen specifiek hun weerslag hebben op de toepasbaarheid van het model. Deze focus biedt bovendien de mogelijkheid om specifiek op deze negatieve punten te werken, waardoor het model verbeterd kan worden. Als dusdanig moet deze nota dan ook als oplossings- en dus toekomstgericht aanzien worden: hij geeft wenken tot verbetering van de voorliggende modelversie. In deze nota zal dus, voornamelijk op basis van vergelijking met telgegevens, op zoek gegaan worden naar mogelijke elementen die het gebruik van de kwantitatieve gegevens uit de verkeersmodellen beperken, en manieren om daarmee om te gaan. Het gebruik van het verkeersmodel wordt hier in de ruime zin geïnterpreteerd, gebaseerd op het vroegere gebruik van de vorige modelversies door de BAM. Dit omhelst verschillende niveaus, waarvan er hier enkele opgesomd worden: - het gebruik als strategische tool om grote lijnen uit te zetten; - meer gedetailleerde cijfers genereren als input voor de verschillende milieu-disciplines in een MERprocedure; - het nagaan van effecten van de verschillende scenario s op het financiële plaatje; - het gebruik van de intensiteiten op de R1 als basis voor het praktische ontwerp van de infrastructuur; - het gebruik van de intensiteiten op de afritten als basis voor het ontwerp van de aansluitingen op het onderliggende wegennet. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 9/58

26 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 4. Matrixanalyses In dit hoofdstuk worden de in het model versie gebruikte matrices geanalyseerd. Het gaat hier om de matrices voor de bestaande toestand, of de situatie 2009 voor het model De matrices die ons door het verkeerscentrum aangeleverd werden, dateren van 14 en 15 oktober Productie/attractiecijfers De verplaatsingsmatrices werden geaggregeerd om een zinvolle visualisatie en evaluatie mogelijk te maken van de opgenomen verplaatsingen. Met name de totale productie en attractie van de geaggregeerde zones werd bekeken. In de figuren hieronder wordt telkens het totale aantal verplaatsingen in beeld gebracht Ochtendspits Figuur 1: Productie- (links) en attractiecijfers (rechts) voor de ochtendspits. Grijs: <=2500, blauw >2500, groen>5000, oranje>10000, rood> Avondspits Figuur 2: Productie- (links) en attractiecijfers (rechts) voor de avondspits. Grijs: <=2500, blauw >2500, groen>5000, oranje>10000, rood> Conclusie Opvallend is de relatief lage productie en attractie van de haven, vooral dan op Linkeroever. Hoewel de zones erg groot zijn en veel activiteiten bevatten, blijken ze minder verplaatsingen te genereren dan de (veel kleinere) centrumzones. Dit wordt enerzijds verklaard door de lage densiteit in arbeidsplaatsen in de haven, ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 10/58

27 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie maar zeker ook door het shiftensysteem dat voor veel activiteiten geldt: de verplaatsingspieken van de havenactiviteiten liggen buiten de traditionele spitsen. Verder valt ook het hoge aantal vertrekkende verplaatsingen op van de zone binnen de Leien tijdens de avondspits, waar er tijdens de ochtendspits net minder verplaatsingen vertrekken dan in de zones van de rest van het centrum. Dit zou verklaard kunnen worden door een groot aantal tewerkstellingsplaatsen en een (relatief bekeken) laag aantal bewoners. Onderstaande figuren bevestigen deze aanname. Figuur 3: Bevolking (links) en tewerkstellingsplaatsen (rechts) per district. Grijs: <=10000, blauw >10000, groen>25000, oranje>50000, rood>75000 Hieruit blijkt eveneens dat de districten 32 (Merksem-Deurne-Noord), 41 (Stabroek-Kapellen-Brasschaat) en 43 (Wommelgem-Borsbeek-Mortsel-Boechout-Ranst) erg grote bevolkings- en tewerkstellingscijfers vertonen. District 32 blijkt een pak denser (zeker wat bevolking betreft) dan de andere districten van gordel 3, waar district 43 ook groter is dan zijn gordelgenoten. Wanneer gekeken wordt op niveau van de zones van het provinciaal model (zie onderstaande figuur), dan blijkt dit district 43 echter erg heterogeen: haast alle bevolking is geconcentreerd in Mortsel en Borsbeek. Hiermee zal rekening gehouden moeten worden bij de interpretatie van aggregatiegegevens van deze zone. Het zijn immers net deze polen die dicht bij het stedelijk gebied liggen of er eigenlijk nog net toe behoren, de grootte van de gehele zone zorgt dan ook voor een enigszins vertekend beeld. Ook in district 41 blijkt een grote concentratie in Maria-ter-Heide en het centrum van Brasschaat, met minder bewoning eromheen. Figuur 4: Bevolkingsaantallen per zone van het provinciaal model Antwerpen. Grijs<=100, Blauw>100, Groen>500, Oranje>1000, Rood>2000. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 11/58

28 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 4.2. Modal split Auto-aandeel Ochtendspits Figuur 5: Procentueel aandeel autobestuurders voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=40%, Blauw>40%, Groen>50%, Oranje>60%, Rood>75% Avondspits Figuur 6: Procentueel aandeel autobestuurders voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=40%, Blauw>40%, Groen>50%, Oranje>60%, Rood>75% Conclusie Opvallend is dat het autogebruik (zowel productie als attractie) tijdens de avondspits hoger ligt dan tijdens de ochtendspits, vooral in gordels vier en vijf, maar ook in de haven. Het percentage autobestuurders tijdens de avondspits is er grosso modo tien procent hoger dan tijdens de ochtendspits, wat niet meteen erg logisch lijkt voor havengebied. De klassieke redenen voor een hoger aantal verplaatsingen (meer ketenverplaatsingen en niet-pendelverplaatsingen) lijken hier immers minder voor de hand liggend. Naast het grote verschil tussen ochtend- en avondspits, is het tweede opvallende punt het hoge autogebruik in de haven. Gezien de lange afstanden en het karige OV-aanbod lijkt dit logisch. Hier tegenover staat het lage aandeel auto s (voornamelijk tijdens de ochtendspits) dat vertrekt in Zwijndrecht of aankomt in Linkeroever. Wellicht spelen de verliezen op de Schelde-overgangen en de beperkte (nabije) bestemmingen op linkeroever zelf hierin een rol. Ook het stadscentrum binnen de Leien blijkt, niet onlogisch, een relatief laag aandeel auto s te produceren of aan te trekken, waarbij het centrumgebied binnen de Leien nog beter scoort met een auto-aandeel van onder de 50% voor de werkverplaatsingen (attractie tijdens ochtendspits, productie s avonds). ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 12/58

29 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 4.3. Modal split OV-aandeel Ochtendspits Figuur 7: Procentueel aandeel OV-reizigers voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=10%, Blauw>10%, Groen>15%, Oranje>20%, Rood>30% Avondspits Figuur 8: Procentueel aandeel OV-reizigers voor de productie (links) en attractie (rechts). Grijs<=10%, Blauw>10%, Groen>15%, Oranje>20%, Rood>30% Conclusie In lijn met de cijfers voor het autoverkeer blijkt OV een (centrum)stedelijke aangelegenheid, en vooral iets van de ochtendspits. Buiten de ring geraakt het OV dikwijls niet aan een aandeel van boven de 10% en al helemaal niet boven de 15%. Ook valt het hoge aandeel OV-attractie op voor de zone Linkeroever. In de vierde gordel valt de zone Wommelgem-Borsbeek-Mortsel-Boechout-Ranst op, die in beide spitsen een lager OV-aandeel bereikt dan de omliggende zones, ook deze die verder van Antwerpen liggen. De heterogeniteit van deze zone speelt hier wellicht een rol; het kan verwacht worden dat de meer stedelijke delen als Borsbeek en Mortsel wel een hoger OV-aandeel laten zien, aangezien hier bijvoorbeeld nog hoogfrequente tramlijnen rijden, waar dit in het verder afgelegen gebied (Ranst, Wommelgem) niet het geval is. Ook het hogere OV-aandeel in Lier, Zandhoven, Malle en Mechelen kan wellicht verklaard worden door het ruimere aanbod, toch zeker voor de stedelijke gebieden die een eigen stedelijk busnetwerk hebben. Voor Malle lijkt het busaanbod langs de N112 een mogelijke verklaring voor het hogere OV-aandeel, voor Zandhoven speelt wellicht de aanwezigheid van sneldiensten op de E313 en de E34 een rol. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 13/58

30 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie 5. Vergelijking met tellingen 5.1. Evaluatie gebruikte tellingen In de provinciale verkeersmodellen worden vele tellingen gebruikt om de door het model berekende verplaatsingsmatrices bij te sturen waar nodig. De bronnen van deze tellingen zijn erg divers: zowel het nieuwe meetsysteem met dubbele tellussen als het wat oudere VERA-telnetwerk worden gebruikt, aangevuld met model (provincie)specifieke telgegevens op interessant geachte bijkomende wegsegmenten. Deze drie datasets worden ook als drie afzonderlijke teldatabanken aan het model aangeboden Dubbele tel-id s in netwerk In het modelnetwerk staat op de getelde links telkens een unieke code die de telpost aanduidt. Bij het opmaken en aanpassen van het netwerk dient dan ook de nodige aandacht besteed te worden aan een correcte codering van deze tel-id s, wat niet vanzelfsprekend is gezien het grote aantal opgenomen tellingen (om en bij de duizend voor het model Antwerpen). Ook in de laatst opgemaakte modelversie blijken enkele fouten geslopen te zijn, waardoor er enkele tel- ID s meermaals voorkomen in het netwerk (veroorzaakt door het splitsen van een link waarop een telling gecodeerd stond). Beide resulterende delen krijgen dan deze telling toebedeeld, waardoor in het ganse kalibratieproces de waarde van de telling vergroot wordt. Voor zover een beperkte screening kon aanwijzen, lijkt dit echter niet erg problematisch; het betreft veelal kleinere wegen die geen grote invloed zullen uitoefenen op de gehele matrix Dubbele tel-id s in teldatabanken Ook in de drie verschillende teldatabanken blijken meerdere tel-id s voor te komen die in meer dan één databank zitten. Tellingen met een verschillend jaartal of een verschillende confidentie worden hier niet onder verstaan, aangezien het logisch is dat hiervoor gewoon de meest recente of meest betrouwbare tellingen geselecteerd worden. Het is op dit ogenblik niet duidelijk voor EGT op welke manier hier in het model mee omgegaan wordt, waardoor het moeilijk is om het gebruik van telgegevens te valideren. Er lijken vier types dubbele waardes voor te komen: 1. Een reeks tel-id s die, zoals de Westerscheldetunnel in Nederland (Telposten 2300 en 2301), zowel in de modelspecifieke database voorkomen als in deze van het nieuwe meetsysteem. Het lijkt er op dat de tellingen uit de modelspecifieke database steeds voorrang krijgen op de andere, maar het is niet duidelijk op welke manier de consistentie van dit systeem bewaakt wordt/kan worden. Voor de Westerscheldetunnel lijkt in elk geval de juiste telling gekozen, hoewel deze een lagere confidentie had als zijn evenknie uit de teldatabase van het nieuw meetsysteem. 2. Een hele reeks dubbels zit ook in de standaard PAE-databank. In dit geval komt de tel-id meestal zelfs drie maal voor in de databank, voor hetzelfde jaar: een keer met een lagere confidentie (600) en twee keer met een hogere (800). In de (enkele) gecontroleerde gevallen bleek de telling met de lagere confidentie flink af te wijken van de andere twee waardes, die slechts beperkt van elkaar verschilden. In het model lijkt een van deze twee laatste gekozen te zijn. Op basis waarvan is niet duidelijk, wellicht degene die bovenaan in de databaselijst stond 3. Andere telposten ( bijvoorbeeld, een afrit van de E17 aan Sint-Niklaas) komen twee maal voor in de PAE_NM-database. De beide entries hebben voor zover nagegaan dezelfde confidentie en hetzelfde teljaar gecodeerd, maar verschillen significant in de spitswaarden (verschillen tot meer dan 200 personenwagens en 30 vrachtwagens). Waarop de keuze voor een van deze telposten gebaseerd is, is weerom niet duidelijk. In totaal gaat het hier over een dertigtal telposten. De grote verschillen tussen de beide instanties van de ID maken dit toch verdacht. 4. Een vierde type betreft tellingen die dubbel voorkomen in al dan niet verschillende databases, maar die niet in het netwerk Antwerpen voorkomen. Dit omdat de teldatabases gebruikt worden voor alle verschillende provinciale modellen. Op de validatie van het model Antwerpen hebben deze vanzelfsprekend weinig impact, maar het blijft een aandachtspunt. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 14/58

31 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie Spreiding van de tellingen Het modelnetwerk gaat verschillende modelversies mee. Telkens worden er fouten gecorrigeerd, verfijningen uitgevoerd en wijzigingen op het terrein opgenomen in de nieuwe bestaande toestand. Ook de telposten worden niet telkens weer vanaf nul opnieuw gecodeerd. Dit heeft als gevolg dat er verschillende tel-id s in het netwerk staan die niet langer gebruikt worden. De (vaste) telpost die er aanwezig was, is opgeheven, het betrof een incidentele telling die ondertussen te oud geworden is om te gebruiken of bij controle van de telgegevens in de database bleken de intensiteiten niet geloofwaardig. Het is dan ook logisch dat er, zoals getoond wordt in onderstaande figuur, verschillende telposten zijn die geen telwaarde toegewezen krijgen omdat deze telposten niet langer in de teldatabase opgenomen zijn. Figuur 9: Locatie van de telposten in het netwerk Antwerpen. Enkel de blauwe posten hebben een telwaarde toegewezen gekregen vanuit de teldatabase, de rode niet. In transparant rode overlay zijn enkele voor het Oosterweelproject belangrijke zones aangeduid waarvoor (haast) geen tellingen beschikbaar zijn. Deze figuur toont wel dat door deze niet-opname van oudere of minderwaardige tellingen er geen gebiedsdekkend netwerk van getelde assen voorhanden is. Zo zijn er blijkbaar geen betrouwbare tellingen in het havengebied (enkel op de R2) of in het stadscentrum (Kaaien, Leien, Noorderlaan, ook weinig op de Singel) en moeten ook de radiale assen richting Antwerpen (N148, N1, N10, ) het haast zonder kalibratietellingen stellen. Ook de R11, die deze assen verbindt, is erg karig bedeeld. Bovendien zijn er hier verschillende tellingen verwijderd, terwijl andere, die van dezelfde telcampagne uit 2005 lijken te stammen, behouden zijn. De redenen hiervoor zijn onduidelijk Effect op gebruik van het model Een consistente en voldoende gebiedsdekkende teldataset uitbouwen en up-to-date houden is niet vanzelfsprekend en het Verkeerscentrum is zich hiervan bewust. Er zijn dan ook reeds stappen gezet in de richting van de uitbouw van een samenhangend en doordacht netwerk van tellingen, maar tot op heden blijkt dit niet geheel in gebruik. Hierdoor is onvermijdelijk de kwaliteit van de gebruikte teldata eerder wisselvallig te ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 15/58

32 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie noemen, aangezien ze eerder een amalgaam van beschikbare tellingen vormen dan een doordacht samengestelde dataset. Gezien de complexiteit van het huidige systeem, met drie databases met telgegevens en een evoluerend netwerk waarin de tel-id s gecodeerd staan, is het bovendien niet verwonderlijk dat er verschillende slordigheden in de teldataset sluipen. Dit is wellicht niet eenvoudig te vermijden en de tijdens deze screening gedetecteerde onnauwkeurigheden (dubbele tel-id s in het netwerk of in de databases) lijken over het algemeen geen al te grote impact te zullen hebben op de modelresultaten. Uitzondering hierop zijn de dubbele ID s in de PAE_NM-database, aangezien hier grotere verschillen tussen de twee instanties van eenzelfde tel-id op te merken vallen. De concrete effecten van het voorkomen van dubbele tel-id s vallen wellicht erg mee: zoals gezegd zijn de afwijkingen klein, net als het aantal punten waar dit voorkomt. Het effect van het gebrek aan een sluitend telnetwerk valt moeilijk in te schatten. Er zijn echter van verschillende, ook soms belangrijke gebieden geen gegevens beschikbaar om de kwaliteit van het model na te gaan. Bovendien bestaat de kans dat de modelresultaten hier in de praktijk meer afwijken van de situatie op het terrein; op andere locaties werd het model immers door de kalibratie bijgestuurd om de beschikbare tellingen te benaderen, terwijl dit hier niet gebeurd is. Dit blijkt onder andere uit de vaststellingen in de omgeving van de Groenendaallaan, zie Concreet wil deze bevinding zeggen dat er best lokale validaties (en/of een bijkomende kalibratie van de matrix) gebeurt voor detailanalyses in deze zones, bijvoorbeeld voor het leveren van input voor ontwerpprocessen. Voor het bestuderen van milieu-effecten van verschillende scenario s binnen het Oosterweelproject lijken deze opmerkingen niet erg van tel. Bij het genereren van exacte kwantitatieve gegevens voor het berekenen van bvb emissies van polluenten en geluid dient natuurlijk rekening gehouden te worden met een zekere foutenmarge van het model op dit onderliggende wegennet. Een invloed op het financiële plaatje van het Oosterweelproject wordt niet meteen verwacht Afwijkingen ten opzichte van tellingen GEH-waardes Globaal Wanneer van alle tellingen de GEH-waarde 1 berekend wordt, kan reeds een eerste inschatting gemaakt worden van de fit van het model. In de literatuur wordt er meestal van uitgegaan dat voor een statisch model, 85% van de tellingen een GEH-waarde moet vertonen van niet meer dan 5 om van een goed fittend model te kunnen spreken. Een belangrijke opmerking hierbij is wel dat deze maat natuurlijk sterk beïnvloed wordt door de gebruikte tellingen en locaties. In het geval van het provinciaal verkeersmodel Antwerpen dat, zoals in paragraaf aangegeven werd, niet over een gestructureerd, logisch opgebouwd en gebiedsdekkend netwerk van tellingen beschikt, kan dit van belang zijn. Zo kan het voorkomen dat de zone die niet goed gesimuleerd wordt, disproportioneel veel tellingen bevat, waardoor de resultaten van deze analyse vertekend worden. De vooropgestelde criteria gaan echter wel uit van dergelijke teldataset, en dienen dan ook met de nodige omzichtigheid behandeld te worden. Wanneer nu van alle in het model opgenomen tellingen tijdens zowel ochtend- als avondspits de GEH berekend wordt, blijkt het 85 e percentiel op 5.2 te liggen. Het standaard criterium wordt dan ook net niet gehaald. Wanneer gekeken wordt naar de grenswaarde van 5, blijkt 84% van de tellingen hier onder te vallen, wat wel dicht in de buurt komt van de 85%-grens. Tussen de beide bestudeerde spitsen blijkt er weinig verschil te zijn, al scoort de ochtendspits net een beetje beter dan de avondspits, waardoor de GEH-waarde van het 85 e percentiel hier net wel onder de vijf duikt. Gezien de bovenstaande opmerking in verband met de locaties van de voorhanden zijnde tellingen, kan echter 1 GEH-waarde: een door het UK Higways Agency ontwikkelde en gebruikte maat voor de vergelijking van twee datasets met verkeersvolumes, zoals een set telwaarden en de overeenkomstige modelresultaten. Ze is verwant aan een chi-kwadraatstest, maar valt eerder te bekijken als een empirische dan een puur statistische formule. Inherent aan deze parameter is dat hij toelaat verschillen te evalueren in een erg ruim bereik (van enkele tientallen op op- en afritten tot enkele duizenden op snelwegen), met een enkele parameter. Meer info op (p71 geeft het 85%-criterium voor individuele tellingen, voor cordons moeten alle (of haast alle) cordons een GEH onder de 5 vertonen). Dit criterium wordt algemeen gebruikt in het V.K. bij de validatie van strategische modellen, maar ook daarbuiten wordt het toegepast. Onder andere modellen in Denemarken, Ierland, Australië en Nieuw Zeeland werden eraan getoetst. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 16/58

33 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie toch besloten worden dat het 85%-critierium quasi gehaald wordt en er dus van een redelijke match gesproken kan worden tussen tellingen en model. Tabel 1: GEH-verdeling van alle tellingen samen. De verschillen tussen ochtend- en avondspits blijken klein. Dit is echter de waarde voor alle tellingen samen: alle vervoerswijzen, linktypes en gordels. Mogelijk zijn er verschillen op te merken wanneer hiernaar gedifferentieerd wordt Per voertuigklasse Wanneer de drie voertuigklassen afzonderlijk bekeken worden, blijkt er een groot verschil te zijn tussen de personenwagens en de vrachtwagens. De verschillen tussen lichte en zware vrachtwagens zijn dan weer beperkter, al is er daar ook nog wel een verschil op te merken en scoort zware vracht het beste van de drie voertuigklassen. In het algemeen scoren de vrachtwagens veel beter dan de personenwagens ze halen het 85%-criterium wel (92% van de GEH-waarden is kleiner dan 5). De tellingen van de personenwagens daarentegen worden slechts in 69% van de gevallen voldoende benaderd voor een GEH onder de 5, goed voor 570 telposten waarvoor een hogere GEH opgemeten wordt, haast vier keer meer dan voor elk van de categorieën vrachtwagens (ongeveer 150 telposten). Dit uit zich ook in de gemiddelde GEH-waarde, die voor personenwagens 4,4 bedraagt, voor zware vracht 1,8 en voor lichte vracht 2,2. Tabel 2: GEH-waarden opgedeeld naar voertuigklasse. De vrachtwagens scoren beduidend beter dan de personenwagens Per linktype Totaal OSP ASP 99.9e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Percentiel waarde % 85.2% 82.7% Aantal tellingen > Hoogste waarde PW VRZ VRL 99.9e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Percentiel waarde % 92.0% 90.8% Aantal tellingen > Hoogste waarde Het valt te verwachten dat het linktype een belangrijke invloed heeft op de fit van de tellingen. Een statisch model als de provinciale verkeersmodellen is immers in eerste instantie gericht op het correct in beeld brengen van grote stromen op snel- en secundaire wegen. De lokale wegen verzorgen eerder de voeding van deze grotere assen dan dat het model de bedoeling heeft ze zelf correct te modelleren. Uit de onderstaande tabel blijkt echter dat de gemiddelde GEH-waarde op snelwegen net hoger is dan deze op op- en afrittencomplexen of secundaire wegen. Voor personenwagens liggen de waardes rond de 4,5 voor linktypes 1, 2 en 3. In het specifieke Antwerpse geval kan dit verklaard worden door de hoge congestiegevoeligheid van de snelwegen omheen de stad: in een statisch model wordt met de exacte filevorming geen rekening gehouden, waardoor de intensiteiten op gecongesteerde snelwegen in het model overschat worden. De betere waarde voor de op- en afritten (zeker voor vrachtwagens) bevestigt dat deze afwijkingen niet noodzakelijk problematisch zijn; de voeding van het onderliggende wegennet gebeurt correcter. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 17/58

34 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie Ook hier valt trouwens weer op dat de vrachtwagens fundamenteel betere GEH-waardes laten optekenen dan de personenwagens. Voor deze laatste klasse blijkt de gemiddelde GEH-waarde enkel voor op- en afritten en voor kleinere secundaire wegen onder de 4 te zakken. Het lijkt er dus op dat het provinciaal model voor wat de personenwagens betreft, globaal gezien geen goede benadering vormt van de getelde intensiteiten op geen van de linktypes. De waarden uit het statische model kunnen met andere woorden niet klakkeloos gebruikt worden voor kwantitatieve analyses. Tabel 3: Gemiddelde GEH-waarden voor de verschillende linktypes en voertuigklassen in beide spitsen. De linktypes 7 en 8 bevatten niet voldoende telgegevens om zinvolle uitspraken over te doen. (linktypes 4 en 6 bevatten geen tellingen) PW VRZ VRL LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 LT 7 LT 8 Gemiddelde GEH # telposten Gemiddelde GEH # telposten Gemiddelde GEH # telposten Deze gemiddelde waarden geven echter slechts een beperkt beeld van de ganse verdeling van de GEHwaarden. Daarom werd er ook een meer gedetailleerde analyse opgemaakt, waarbij voor beide spitsen afzonderlijk de verdeling van de GEH-waarden werd onderzocht. Dit gebeurde door het berekenen van verschillende percentielen van de GEH-dataset. Zoals reeds vermeld zou het 85 e percentiel minder dan 5 moeten bedragen om van een goede overeenkomst te kunnen spreken tussen model en tellingen. Ter volledigheid werden nog enkele andere percentielen (net er boven en net er onder), de mediaan (het 50 e percentiel) en het percentage tellingen dat een kleinere GEH dan 5 genereerde weergegeven, en dit telkens voor de drie voertuigklassen en de vier linktypes waarop voldoende tellocaties beschikbaar waren. Zoals uit onderstaande tabel blijkt, blijft het personenwagenverkeer slecht scoren: niet enkel varieert het 85 e percentiel voor de verschillende linktypes tussen de zeven en de negen, ook het 80 e percentiel benadert de 5 nog niet (behalve voor LT 5). De mediaan ligt, met een maximum van 3,5, hier echter wel telkens onder. De resultaten voor beide spitsen zijn weer gelijklopend, al lijkt de ochtendspits iets beter te scoren dan de avondspits. Tabel 4: Percentielverdeling van de GEH voor de personenwagens. PW - OSP LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 PW - ASP LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Mediaan Percentiel waarde % 70.8% 71.5% 78.4% Percentiel waarde % 65.9% 67.3% 71.8% Aantal tellingen > Aantal tellingen > Hoogste waarde Hoogste waarde Voor vrachtwagens ziet het plaatje er een stuk beter uit: enkel voor snelwegen wordt in de avondspits het criterium niet gehaald. Bovendien zakt, voor de overige linktypes, hier ook het 90 e percentiel onder de grenswaarde van 5. De mediane waarde ligt in sommige gevallen zelfs onder de 1, en komt nergens boven de 2,5. De vrachtintensiteiten worden dus blijkbaar wel goed gesimuleerd. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 18/58

35 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie Tabel 5: Percentielverdeling van de GEH voor de vrachtwagens. VRL - OSP LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 VRL - ASP LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Mediaan Percentiel waarde % 96.1% 90.3% 92.0% Percentiel waarde % 94.3% 93.4% 93.3% Aantal tellingen > Aantal tellingen > Hoogste waarde Hoogste waarde VRZ - OSP LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 VRZ - ASP LT 1 LT 2 LT 3 LT 5 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Mediaan Percentiel waarde % 95.7% 94.0% 97.5% Percentiel waarde % 94.3% 91.8% 96.2% Aantal tellingen > Aantal tellingen > Hoogste waarde Hoogste waarde Naast deze tabulaire waarden kan nog iets dichter ingezoomd worden op de gegevens door de verdeling telkens in een grafiek weer te geven, zoals hieronder gebeurd is. Hieruit spreken dezelfde conclusies: de modelitensiteiten voor vrachtwagens benaderen de tellingen een stuk beter dan de personenwagens en de snelwegen vertonen een minder goede match dan de overige linktypes. Wat ook opvalt, is dat de 50% beste tellingen blijkbaar erg gelijkaardig scoren als de vrachttellingen, maar dat in de andere helft de verschillen met de vrachttellingen erg snel oplopen. Tabel 6: GEH-verdeling voor de avondspits en de linktypes een en twee de overige grafieken zijn in bijlage terug te vinden. De rode lijn geeft het 85 e percentiel weer voor de personenwagens er zijn minder vrachttellingen beschikbaar dan personenwagentellingen, waardoor deze lijnen vroeger stoppen. De grafieken zijn afgetopt op 30 om de schalen vergelijkbaar te houden. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 19/58

36 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie Per Gordel Om op een zinvolle manier matrices en geaggregeerde netwerkvariabelen te kunnen evalueren, werd het verkeersmodel ingedeeld in zes gordels, grosso modo concentrisch rond Antwerpen gelegen. De uitzondering hierop is gordel twee, die de haven omvat. Onderstaande tabel en kaart tonen de concrete uitwerking van deze zones. Tabel 7: Definitie van de zes 'gordels'. Nummer Zone Kleur in kaartje 1 Centrum en Linkeroever Geel 2 Haven (Linker- en rechteroever) Lichtgroen 3 Zone R11 (tussen Singel en ruwweg de R11) Paars 4 Agglomeratie Antwerpen (Schoten Kontich Beveren) Blauw 5 Brecht Lier Mechelen Sint-Niklaas Oranje 6 De rest van het model Wit Figuur 10: Illustratie van de verschillende gordels rond Antwerpen. Het kan ook verwacht worden dat de verschillende gordels, met telkens een ander karakter, verschillen op vlak van het benaderen van de telwaarden. Dit wordt in onderstaande tabel onderzocht voor de personenwagens. Wat opvalt, is dat de tellingen in de haven het best benaderd worden: het 85 e percentiel benadert de grenswaarde van 5, de mediane waarde is de kleinste van alle gordels en ook de maximale waarde is de laagste. Kanttekening hierbij is wel dat het slechts om 35 tellocaties gaat. Verder blijken de tellingen het minst gereproduceerd te kunnen worden in het centrum (gordel 1, binnen de R1, met de R1 voor het grootste gedeelte inbegrepen). Het percentage telposten dat een GEH laat optekenen van minder dan vijf is met amper 55% het laagste van alle gordels en ook de mediane waarde en het 85 e percentiel scoren slecht. De overige vier gordels scoren ergens tussen deze beide eerste twee en erg gelijkaardig. Tijdens de avondspits genereert gordel 3 (tussen R1 en R11) nog wel minder goede waarden. ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 20/58

37 VERTROUWELIJK EN NIET VOOR VERSPREIDING Modelvalidatie Tabel 8: GEH-waarden voor de personenwagens, opgedeeld naar gordel en spitsperiode. PW - OSP 1 - Centrum 2 - Haven 3 - R Agglo 5 - Lier/Mechelen 6 - Overig 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Percentiel waarde % 82.1% 71.4% 75.9% 71.5% 72.7% Aantal tellingen > Hoogste waarde PW - ASP 1 - Centrum 2 - Haven 3 - R Agglo 5 - Lier/Mechelen 6 - Overig 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Percentiel waarde % 68.8% 59.2% 71.1% 71.0% 69.4% Aantal tellingen > Hoogste waarde Voor de vrachtwagens komt een ander patroon aan het licht: zo blijken de intensiteiten van de lichte vrachtwagens net beter gesimuleerd te worden in het centrum dan in de overige zones op de haven na, die weer het beste scoort. Steeds meer dan 85% van de telposten heeft een GEH-waarde van minder dan vijf, voor de meeste gordels zelfs meer dan 90%. De kwaliteit van de fit blijkt af te nemen naarmate er verder van het centrum gekeken wordt. De zware vrachtwagens vertonen soortgelijke waardes tijdens de ochtendspits, al scoort het centrum hier minder goed en de meer perifere gordels wat beter. Er zijn in het centrum echter nog steeds 90% van de tellingen met een waarde kleiner dan vijf. De mediaan ligt voor alle gordels rond de 1. Tijdens de avondspits liggen de waarden van de meeste gordels in dezelfde lijn als tijdens de ochtendspits, maar iets hoger. Uitzondering hierop is gordel 2, de Haven. Hier bedraagt het 85 e percentiel haast 9 en is slechts 45% van de waarden kleiner dan 5. Tabel 9: GEH-waarden voor de vrachtwagens, opgedeeld naar gordel en spitsperiode. VRL - OSP 1 - Centrum 2 - Haven 3 - R Agglo 5 - Lier/Mechelen 6 - Overig 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Percentiel waarde % 94.6% 94.1% 84.5% 87.1% 89.6% Aantal tellingen > Hoogste waarde VRL - ASP 1 - Centrum 2 - Haven 3 - R Agglo 5 - Lier/Mechelen 6 - Overig 99e Percentiel e Percentiel e Percentiel e Percentiel Mediaan Percentiel waarde % 94.3% 92.2% 94.3% 86.4% 91.7% Aantal tellingen > Hoogste waarde ons kenmerk EGT Modelvalidatie modelversie Definitief versie E9 datum 11/02/2013 pagina 21/58