Optimalisatie van het multimodale vervoersnetwerk in de Randstad, rekening houdend met meerdere doelstellingen

Transcriptie

1 Optimalisatie van het multimodale vervoersnetwerk in de Randstad, rekening houdend met meerdere doelstellingen Ties Brands, Gijs van Eck en Daniel Sparing 06/11/2013 1

2 Aanleiding onderzoek Duurzame bereikbaarheid van de Randstad (NWO) Strategy towards a Sustainable and Reliable Multimodal Transport system in the Randstad (SRMT). Samenwerking tussen UT, TU Delft, VU en UvA Duurzaamheidsdoelstellingen bereiken door verschuiving van autoverplaatsingen naar OV verplaatsingen, fietsverplaatsingen of multimodale verplaatsingen Binnen stedelijke kernen: fiets en OV goed alternatief Tussen stedelijke kernen: auto vaak veruit het snelste (behalve centrum centrum) 06/11/2013 2

3 Oplossingsrichting: multimodale ritten Combineer de voordelen van verschillende modaliteiten Auto of fiets om gebieden te ontsluiten OV om grotere afstanden af te leggen en binnensteden te bereiken P+R: Uitwisseling tussen auto en OV Station: Uitwisseling tussen fiets en OV OV-fiets: Overstap van OV op fiets aan bestemmingskant (Trein-) Taxi: Overstap van OV op auto aan bestemmingskant 06/11/2013 3

4 Samenhang projecten en presentaties vandaag Universiteit Twente, Ties Brands: toepassen optimalisatietechniek. Ontwerpen van een optimaal netwerk, rekening houdend met de reactie van de gebruiker TU Delft, Gijs van Eck: gedetailleerde modellering van het keuzegedrag van de reiziger. Hierdoor wordt het beter mogelijk de effecten van multimodale maatregelen te evalueren (P&R, nieuwe stations) TU Delft, Daniel Sparing: toetsing van de spoorcapaciteit van de gemaakte ontwerpen 06/11/2013 4

5 Evaluatie van grootschalige multimodale transportsystemen KIVI NIRIA - Jaarcongres Sustainable Mobility - November 6, Eindhoven Gijs van Eck G.vanEck@TUDelft.nl

6 Multimodaal Transport Model Netwerk optimalisatie (Selectie ontwerpvariabelen) Netwerk evaluatie Transport model (Voorspelling gebruik netwerk) Netwerk layout

7 Overzicht Presentatie 1. Multimodaliteit 2. Relevantie 3. Complexiteit 4. Model raamwerk

8 1. Multimodaliteit

9 1. Multimodaliteit Multimodale verplaatsing: Verplaatsing waarbij meerdere vervoerwijzen gebruikt worden waartussen een overstap plaatsvindt Voordelen voor de reiziger / stedelijk gebied: Meer reisalternatieven en grotere bereikbaarheid Eenvoudiger om activiteiten te combineren Beter benutten voordelen vervoerswijzen Robuuster netwerk bij verstoringen

10 1. Multimodaliteit Cijfers op basis van relatie-type: Percentage multimodaal Niet stedelijke kernen Regio 20 Cijfers op basis van hoofdvervoerwijze: Trein: 92 % Bus: 35 % Tram en metro: 44 % Stedelijke kernen Stadscentra Niet stedelijke kern Stedelijke kern Stadscentrum

11 2. Relevantie

12 2. Relevantie Maatschappelijk Oplossingsrichting: Verschuiving naar meer duurzame vervoerwijzen beperkt door inflexibele karakter openbaar vervoer Potentie multimodaliteit - Betere integratie tussen de vervoerswijzen - Benutting van de kracht van elke vervoerswijze - Verschuiving naar meer duurzame vervoerswijzen - Individueel en collectief optimum dichter bij elkaar - Duurzamer transport systeem

13 2. Relevantie Praktisch Duurzamer netwerk / Grotere bereikbaarheid Multimodale beleidsinstrumenten Overstaplocaties Synchronisatie openbaar vervoer Multimodale reisinformatie Verdichten rondom knooppunten

14 2. Relevantie Wetenschappelijk Bestaande aanpakken: 1. Vooraf specificeren vervoerwijzeketens 2. Geintegreerde network representatie Tekortkomingen: Voldoen niet aan multimodale eisen Beperkte gedragsmatige onderbouwing Parameters niet uitwisselbaar

15 3. Complexiteit

16 Aantal en structuur van reisalternatieven THUIS 1. Volledigheid van de keuzeset Inclusief combinaties van vervoerswijzen 2. Realisme binnen de keuzeset Prive-transport is niet altijd beschikbaar 3. Compositiegebonden eigenschappen Eigenschappen kunnen afhankelijk zijn van de compositie van een route ACTIVITEIT

17 Attractiviteit van de alternatieven en de keuze daar tussen 1. Samenhang route- en vervoerswijze Geintegreerde vervoerswijze- en routekeuze IC STATION 2. Perceptie, voorkeuren en kennis Grotere verschillen in keuzegedrag 3. Correlatie tussen alternatieven Overlap in infra, vervoerswijze en service IC STATION 4. Compositiegebonden preferentie Voorkeuren kunnen afhankelijk zijn van compositie van een alternatief

18 Interactie tussen vraag en aanbod 1. Relatie openbaar vervoer en auto P+R locaties P+R 2. Capaciteitsbeperkingen Behalve wegen en voertuigen ook op parkeergelegenheid voor auto (en fiets) 3. Kwaliteit overstappen P+R, aansluitingen, loopafstanden, etc.

19 4. Model- Raamwerk

20 4. Model- Raamwerk Modelcomponenten 1. Geintegreerd netwerk 2. A-priori keuzeset generatie 3. Modellering keuzegedrag 4. Demand-supply interactie

21 4. Model Raamwerk Flexibel Efficient Modulair Biedt ruimte aan multimodale eisen Tijd, vraag, en aanbod varieren in detailniveau Optimale invulling modelcomponenten Eenvoudige implementatie nieuwe methoden

22 Evaluatie van grootschalige multimodale transportsystemen KIVI NIRIA - Jaarcongres Sustainable Mobility - November 6, Eindhoven Gijs van Eck G.vanEck@TUDelft.nl

23 Doelstellingen te bereiken door netwerkoptimalisatie Bereikbaarheid: gemiddelde reistijd Ruimtegebruik in binnensteden door parkeren Klimaat: CO2 uitstoot Kosten: exploitatiesaldo 06/11/

24 Case studie: Stadsregio Amsterdam 06/11/

25 Verkeersvraag Totale vraag gegeven Overgenomen uit Venom verkeersmodel Stadsregio Amsterdam Gebaseerd op het GE2020 scenario 06/11/

26 Ontwerpvariabelen Nieuwe stations Nieuw IC stations Nieuwe P&R locaties Frequenties van buslijnen Frequenties van sprinters 06/11/

27 Mogelijke stations Mogelijke IC stations Haarlem Zuid Halfweg Amsterdam Geuzenveld Heemstede Aerdenhout Amsterdam Nieuw-Sloten Duivendrecht Hoofddorp

28 Mogelijke Park and Ride Velsen Zuid Halfweg Amsterdam Geuzenveld Buikslotermeerplein Zuiderzeeweg Schiphol Noord Amstelveen Oranjebaan

29 Frequentie van buslijnen IJmuiden Amsterdam Sloterdijk Zaanse Schans Amsterdam Centraal Zaandam Amsterdam Centraal Zandvoort Amsterdam Marnixstraat Schiphol Amsterdam Sloterdijk Haarlem Amsterdam Zuid Haarlem Amsterdam Bijlmer Amsterdam Bijlmer - IJburg

30 Frequentie van treinlijnen (sprinters) Uitgeest Amsterdam Bijlmer Uitgeest Amsterdam Centraal Uitgeest Amsterdam Centraal Zandvoort Amsterdam Centraal Zandvoort Amsterdam Bijlmer Almere Amsterdam Centraal Uitgeest Schiphol Almere Schiphol Uitgeest Bijlmer Almere Bijlmer Hilversum Schiphol Hilversum Amsterdam Centraal

31 Resultaten: samenhang doelfuncties reistijd en CO2 uitstoot 06/11/

32 Resultaten: samenhang doelfuncties ruimtegebruik en kosten 06/11/

33 Resultaten: relatie met beslisvariabele: bus 176 tussen Haarlem en Amsterdam Zuid 06/11/

34 Bus Amsterdam Bijlmer - IJburg Effectieve maatregel: in alle Pareto oplossingen aanwezig

35 Uitgeest Amsterdam Bijlmer Ineffectieve maatregel: in slechts enkele Pareto oplossingen aanwezig

36 Resultaten: sterke bijdrage aan doelstellingen Oplossingen met een kortere gemiddelde reistijd, hebben Duivendrecht niet als IC station Oplossingen met een kortere gemiddelde reistijd, hebben P+R Zuiderzeeweg (aan tram 26 richting Ijburg) in gebruikt Duivendrecht als IC station draagt wel bij aan CO2 reductie, en P+R Zuiderzeeweg juist niet Heemstede Aardenhout als IC station draagt bij aan reductie van ruimtegebruik 06/11/

37 Resultaten: toetsing capaciteit spoorinfrastructuur Een gekozen oplossing heeft per treindienst een frequentie en per treindienst een lijst met stations waar gestopt wordt Afhankelijk van de status van een station: Intercity station, sprinter station of niet bestaand station De vraag is of dit binnen de huidige (geplande) infrastructuur haalbaar is 06/11/

38 Conclusie Optimalisatieraamwerk toegepast op praktijkcase, onder randvoorwaarden van: Gedrag reiziger door het multimodale netwerk Beschikbaarheid voldoende capaciteit spoorinfrastructuur Speelruimte binnen de CO2 uitstoot is 1,5% voor dit type multimodale maatregelen Speelruimte voor de gemiddelde reistijd is 1,0% Raamwerk geeft mogelijkheid om relaties te leggen tussen doelen Mogelijkheid om relatie te leggen tussen beslisvariabelen en doelen 06/11/

39 Treindienstregeling geoptimaliseerd voor stabiliteit op netwerkniveau

40 Huidige treindienstregelingmodellen Ontwikkelen dienstregeling INPUT: netwerkschema frequenties lijnen optimaliseren voor bijv.: rijtijd treinen reistijd reizigers wachttijd kosten Stabiliteitsanalyse INPUT: dienstregeling Uitrekenen van stabiliteitsindicators e.g. minimum cyclustijd OUTPUT: schatting van stabiliteit OUTPUT: haalbare dienstregeling

41 Ons model Ontwikkelen dienstregeling Stabiliteitsanalyse INPUT: netwerkschema frequenties lijnen optimaliseren voor: Minimale cyclustijd OUTPUT: Haalbare dienstregeling OUTPUT: Schatting van stabiliteit

42 Het spoorwegnetwerk als een graaf: Evenementen en processen Evenementen -Vertrek (D) -Aankomst -Passage (T) Processen -Halteertijd ( dwell ) -Rijtijd ( run ) -Volgtijd ( infra ) run dwell run D A D A infra infra infra infra D run T run A Station A Station B Station C

43 Optimalisatiemodel Variabelen: Cyclustijd T Event tijden x i : 0 x i <T Procestijden w ij : l ij w ij u ij <T Proces markings z ij {0,1} Constraint: w ij =x j -x i +z ij T T Doelfunctie: mint A A A D D

44 Optimalisatiemodel A A T + A D INPUT: netwerkschema frequenties lijnen D D T optimaliseren voor minimale cyclustijd A A OUTPUT: Haalbare dienstregeling Schatting van stabiliteit A T D D D

45 Toepassingen van het optimalisatiemodel Haalbaarheid van een dienstregeling met verhoogde frequenties Effecten van nieuwe stations / nieuwe infrastructuur Analyse van verschillende haltepatronen Koppelen aan een microscopisch model voor input volg- en rijtijden, validatie van output

46 Case Study: De SAAL corridor

47 effect van een nieuw station (Almere Poort) 13,5% meer capaciteitsgebruik

48 effect van nieuwe infrastructuur 25% minder capaciteitsgebruik

49 capaciteitswinst door skip-stop haltepatroon 4,7% 18% reservetijd

50 Contact Ties Brands: Gijs van Eck: Daniel Sparing: 06/11/