Verkeersmodel Ede - Wageningen

Transcriptie

1 Verkeersmodel Ede - Wageningen technische rapportage bouw model 2012 en 2030 Gemeente Ede April 2014 concept

2 Verkeersmodel Ede - Wageningen technische rapportage bouw model 2012 en 2030 dossier : BB registratienummer : MO-AF versie : 2 classificatie : Gemeente Ede April 2014 concept HaskoningDHV Nederland B.V. Niets uit dit bestek/drukwerk mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt d.m.v. drukwerk, fotokopie, microfilm of op welke andere wijze ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van HaskoningDHV Nederland B.V., noch mag het zonder een dergelijke toestemming worden gebruikt voor enig ander werk dan waarvoor het is vervaardigd. Het kwaliteitssysteem van HaskoningDHV Nederland B.V. is gecertificeerd volgens ISO 9001.

3 INHOUD BLAD 1 INLEIDING Aanleiding Projectorganisatie Leeswijzer 2 2 UITGANGSPUNTEN VERKEERSMODEL EDE - WAGENINGEN Verkeersmodel op hoofdlijnen Modeljaren en modelperioden Verkeersmodelmodel Ede en NRM Oost Nederland als basis Studiegebied Toekomstscenario RC Type verkeersmodel en modelpakket Ritgeneratie Distributie Doorgaand en extern verkeer Toedelingstechniek Beleidsinstellingen 12 3 MODELINVOER BASISJAAR Wegennet Zone-indeling Sociaal economische gegevens Ritgeneratie basisjaar 16 4 RESULTATEN BASISJAAR Model voor kalibratie Toedeling na kalibratie Resultaten basisjaar 22 5 MODELINVOER Wegennet Sociaal economische gegevens BEREKENINGEN RESULTATEN Ritproductie Nieuwe locaties en nieuwe infrastructuur 25 7 HERIJKING VAN VERKEERSMODEL EDE WAGENINGEN 26 8 COLOFON 27 MO-AF

4 1 INLEIDING 1.1 Aanleiding Door nieuwe inzichten in toekomstige ontwikkelingen en beleid is het vigerende verkeersmodel, met als basisjaar 2005 en toekomstjaar 2020, gedateerd en is er binnen de gemeente behoefte aan een actualisatie. Het nieuwe basisjaar is 2012 en het planjaar Met het oude verkeersmodel zijn diverse studies uitgevoerd, waaronder detailberekeningen voor spoorzone-west. Tijdens deze studie kwam naar voren dat voor specifieke vraagtukken meer detail wordt gevraagd met betrekking tot verplaatsingen over korte afstanden gerelateerd aan scholen, supermarkten en het centrum van de stad. Daarnaast was er de behoefte aan een duurzaam model dat jaren mee kan, o.a. door stroomlijning van processen, continue check en evt. herijking, Verder een nieuwe methodiek zodat voor een willekeurig toekomstjaar berekeningen kunnen worden gedaan. Voor milieuberekeningen is dit belangrijk.. Door de substantiële uitbreiding van de verplaatsingsmotieven en grootschalige aanpassingen aan functies en modelinstellingen kan eigenlijk niet meer worden gesproken van een actualisatie van het verkeersmodel, maar hebben de werkzaamheden meer het karakter gekregen van de bouw van een compleet nieuw verkeersmodel. Dit mede, doordat het verkeersmodel is gebouwd in de nieuwe modelomgeving AIMSUN. Het nieuwe model heeft de naam Verkeersmodel Ede Wageningen gekregen. 1.2 Projectorganisatie In opdracht van de gemeente Ede ) en begeleid door een projectgroep waarin ook de gemeente Wageningen ) was betrokken, heeft Royal HaskoningDHV in 2013 het verkeersmodel van Ede geactualiseerd. Als externe auditor heeft Tom Thomas van de Universiteit Twente bijdragen geleverd. 1.3 Leeswijzer In deze rapportage worden de technische specificaties van de actualisatie van het verkeersmodel gedocumenteerd. Hoofdstuk 2 gaat in op de uitgangspunten van het verkeersmodel Ede. In dit hoofdstuk worden deze uitgangspunten nader toegelicht. Hoofdstuk 3 beschrijft de invoer van het model voor het basisjaar 2012 waaronder de infrastructuur, de sociaal-economische gegevens en de modelinstellingen. De rekenprocessen die leiden tot het resultaat van het verkeersmodel voor 2012 en de resultaten zelf worden in hoofdstuk 4 beschreven. In hoofdstuk 5 wordt de invoer van het model voor het prognosejaar 2030 beschreven en hoofdstuk 6 beschrijft de resultaten. MO-AF

5 2 UITGANGSPUNTEN VERKEERSMODEL EDE - WAGENINGEN Voor de opbouw van het model is gebruik gemaakt van het vigerende model Ede met als basisjaar 2005 en prognosejaar 2020 en het Nederlands Regionaal Model (NRM) Oost-Nederland 2012 met als basisjaar 2004 en prognosejaren 2020 en 2030 volgens het WLO-scenario Regional Communities (RC). Het Verkeersmodel Ede - Wageningen kent de volgende specificaties: Verkeersmodel Studiegebied Begrenzing Modelgebied gemeenten Ede en Wageningen noord: Barneveld- Apeldoorn (de A1) oost: Arnhem Zutphen (de A50) zuid: Neder Betuwe Buren, Tiel (de A15, Waal) west: Zeist (A27 en A28) Vervoerwijzen Personenauto en vrachtauto (unimodaal) Motieven woon-werk / werk-woon woon-winkel / winkel-woon (winkel=detailhandel) woon-supermarkt/supermarkt-woon woon-centrum/centrum-woon woon-basisschool/basisschool-woon woon-hoger onderwijs/hoger onderwijs-woon zakelijk overig vracht Modelpakket AIMSUN 8.0 Basisjaar 2012 Planjaar 2030 (gebaseerd op het RC scenario) Periode Gemiddeld uur ochtendspitsperiode OS (07:00 09:00 uur) Gemiddeld uur avondspitsperiode AS (16:00 18:00 uur) Gemiddeld uur restdag periode RD Etmaal gemiddelde werkdag Tabel 1: modelspecificaties In onderstaande paragrafen worden deze specificaties nader toegelicht. 2.1 Verkeersmodel op hoofdlijnen De invoer van het verkeersmodel bestaat uit een geschematiseerd wegennet met kenmerken als lengte, de wettelijk toegestane snelheid, de capaciteit en de kruispunttypen. Daarnaast zijn de zone-indeling en de bijbehorende de sociaal-economische gegevens als inwoners, leerlingplaatsen en arbeidsplaatsen belangrijke invoergegevens evenals de modelparameters als onder andere ritgeneratiefactoren en distributiefuncties. Op basis van bovenstaande gegevens worden met het verkeersmodel berekend: MO-AF

6 het aantal aankomsten en vertrekken; de hoeveelheid verplaatsingen; de relaties tussen de gebieden (zones) waar de verplaatsingen plaatsvinden (herkomst- en bestemmingstabel); de routes waarover het verkeer wordt afgewikkeld. Bij de routekeuze wordt rekening gehouden met de rijsnelheid, de reisafstand en de ondervonden vertragingen door bijvoorbeeld verkeerslichten of het feit dat een berekende verkeersintensiteit de capaciteit van bepaald wegvak nadert. Het verkeersmodel is getoetst aan verkeerstellingen en is daarop in het kalibratieproces gecorrigeerd. Op deze wijze is een model voor het basisjaar 2012 gemaakt die de situatie op straat benadert. Een model blijft echter te allen tijde een vereenvoudiging van de werkelijke situatie. Na de bouw van het basisjaarmodel zijn de ontwikkelingen tot en met het jaar 2030 in het verkeersmodel ingevoerd. Hieronder wordt onder meer verstaan: de algemene mobiliteitsontwikkelingen, maar ook de ruimtelijke ontwikkelingen zoals wijzigingen in de infrastructuur, nieuwe woonlocaties en bedrijventerreinen. Op dezelfde wijze voor het basisjaar zijn met de uitgangspunten voor 2030 de verkeersintensiteiten voor het planjaar berekend. Verondersteld mag worden dat correcties die in de kalibratie zijn berekend binnen randvoorwaarden ook voor de toekomstige situatie gelden. Na het verwerken van de kalibratiecorrecties in de HB-tabellen en het toedelen aan de netwerken is het model gereed en beschikbaar voor nadere analyses. Het model 2030 geeft resultaten in de vorm van prognoses van de toekomstige verkeersstromen, informatie over de herkomsten en bestemmingen van die verkeersstromen en de verhouding tussen intensiteit en capaciteit op de verschillende wegvakken. Met het model kan onderzocht worden wat de effecten zijn van eventuele nieuwe verkeersmaatregelen of wijzigende plannen voor woongebieden of bedrijventerreinen. Bovenstaande beschrijving is algemeen. In het kader hieronder is verkeersmodeltechnisch in- en output per stap nader beschreven. Ritgeneratie auto en vracht o In: Ritgeneratiefactoren per motief en sociaal-economische gegevens o Uit: aankomsten en vertrekken per motief Distributie 1 auto en vracht o In: aankomsten en vertrekken per motief en distributiefuncties o In: doorgaand verkeer matrix en externe aankomsten en vertrekken o Uit: Alles-Of-Niets weerstandsmatrix, Herkomst-Bestemmingstabel auto en vracht Toedeling Volume Average 30 iteraties o In: Alles of niets weerstandsmatrix, Capacity Restraint functies wegvakken en kruispuntweerstanden, GT-factoren, 75% HB-matrices uit distributie 1 o Uit: Weerstandenmatrix uit toedeling matrix 75% Distributie 2 auto o In: aankomsten en vertrekken per motief, distributiefuncties en Weerstandenmatrix 75% o In: doorgaand verkeer matrix en externe aankomsten en vertrekken o Uit: HB-tabel auto Toedeling Volume Average Multi User Class (MUC) na 2 e distributie o In: Capacity Restraint functies wegvakken en kruispuntweerstanden, GT-factoren, matrices vracht en matrix auto uit distributie 2 MO-AF

7 o Uit: Belaste netwerken na voor-kalibratie (a priori) Kalibratie auto en vracht o In: HB-tabellen en telcijfers o Uit: correctiematrix en gekalibreerde HB-tabellen Toedeling Volume Average MUC na kalibratie 30 iteraties o In: gekalibreerde HB-tabellen o Uit: Belaste netwerken na kalibratie In de volgende paragrafen wordt uitgebreider ingegaan op de uitgevoerde werkzaamheden. 2.2 Modeljaren en modelperioden Modeljaren Het nieuwe model heeft als basisjaar 2012 en als prognosejaar Modelperioden Het model beschrijft het ochtendspitsuur, avondspitsuur en restdaguur voor een gemiddelde werkdag. Op basis van deze drie perioden worden de etmaalintensiteiten voor een gemiddelde werkdag berekend. Ochtend- en avondspitsuur Het ochtend- respectievelijk avondspitsuur is een gemiddeld uur van de periode :00 uur en uur. Restdaguur De restdag is de periode buiten beide spitsen. De gemiddelde restdaguurintensiteit is bepaald door de 20- uurs intensiteit voor de periode buiten de spitsen te delen door 12,5. Wegvakbelasting etmaal Voor een aantal toepassingsmogelijkheden waaronder bijvoorbeeld vraagstukken rond geluidshinder en luchtkwaliteit is een etmaalbelasting wenselijk. Aanvullend is er daarom een formule opgesteld conform NRM-methodiek om op basis van de drie maatgevende modellen tot een etmaalwaarde te komen. De etmaalperiode betreft een sommatie van de ochtendspits, avondspits en restdag, vermenigvuldigd met een vastgestelde ophoogfactor. De formule luidt als volgt: Etmaalbelasting werkdag = 2*OS + 2*AS + 12,5*RD Waarbij OS = wegvakbelasting ochtendspitsuur AS = wegvakbelasting avondspitsuur RD = wegvakbelasting restdaguur MO-AF

8 2.3 Verkeersmodelmodel Ede en NRM Oost Nederland als basis Voor de actualisatie van het model is gebruik gemaakt van: - het vigerende model Ede Dit model vormt de basis voor het gemeentelijk deel van het verkeersmodel: de gemeentes Ede en Wageningen. Ook de gemeentes Veenendaal en Rhenen zijn in dit model in detail opgenomen. - het NRM Oost Nederland Het netwerk en de zone-indeling van dit model vormt de basis voor het gebied buiten de gemeentes Ede en Wageningen, Veenendaal en Rhenen Het netwerk is, evenals de zone-indeling en de daarbij behorende sociaal economische gegevens geactualiseerd naar het nieuwe basisjaar De zone indeling is nieuw en er is een polygonenbestand beschikbaar van de zones (bijlage 1D). 2.4 Studiegebied Vanuit het NRM Oost-Nederland is een uitsnede gemaakt van het modelgebied. Dit gebied wordt aan de noordzijde begrensd door de A1 (Barneveld-Apeldoorn), aan de oostzijde door de A50 (Arnhem-Zutphen), aan de zuidzijde door de A15 (Waal) en aan de westzijde door de A27 en A28 (Zeist-Amersfoort). Externe voedingspunten zijn uit het NRM Oost Nederland overgenomen. In deze uitsnede is het bestaande verkeersmodel Ede (gemeente Ede, Wageningen, Veenendaal en Rhenen) gehangen. Dit deel is fijnmaziger dan het NRM. De reden voor een uitsnede model (en niet een model waar heel Nederland in gemodelleerd is) is een afweging tussen een niet te groot model om zodoende acceptabele rekentijden te behouden en een niet te klein model om daarmee goed de bovenregionale verkeersstromen en keuzes mee te kunnen nemen welke van belang zijn voor het model Ede - Wageningen. Het feitelijke studiegebied van het model omvat de gemeente Ede en de gemeente Wageningen. Binnen dit gebied is de zone-indeling en de wegenstructuur fijn van opzet. De gemeenten Rhenen en Veenendaal en delen van de gemeente Renswoude en Scherpenzeel die ook onderdeel uitmaakten van het oude model Ede zijn ook gedetailleerd ingebracht, maar maken geen deel uit van het studiegebied aangezien deze gebieden in kalibratie in minder detail en aandacht voor routevorming is meegenomen. De rest van het modelgebied vormt een schil rond om het studiegebied. Deze schil bevat de gemeenten Veenendaal, Rhenen, Renswoude, Oosterbeek, Neder-Betuwe, Utrechtse Heuvelrug, Scherpenzeel en Barneveld. Studies in deze gemeenten kunnen uitgevoerd worden met het model Ede/Wageningen maar de resultatenzijn minder nauwkeurig dan in het studiegebied. Dit (model)gebied is in principe mee gemodelleerd om het verkeer van en naar het studigebied beter te modelleren In figuur 1 is het modelgebied met daarbinnen het studiegebied aangegeven. MO-AF

9

10 2.6 Type verkeersmodel en modelpakket Het model Ede - Wageningen is gemaakt in AIMSUN8.0 Expert en is unimodaal opgebouwd. Het model beschrijft het auto- en vrachtverkeer (motorvoertuigen), waarbij personenauto s en vrachtauto s simultaan worden toegedeeld aan het wegennetwerk. 2.7 Ritgeneratie In de ritgeneratie worden vertrekken en aankomsten per zone berekend. Aan de hand van de sociaaleconomische gegevens is het aantal aankomsten en vertrekken berekend. De aantallen aankomsten en vertrekken zijn onderscheiden naar motief. Ten opzichte van het vorige verkeersmodel Ede zijn er een paar nieuwe motieven toegevoegd. Het verkeersmodel Ede-Wageningen berekent de volgende motieven: woon-werk / werk-woon woon-winkel / winkel-woon woon-supermarkt / supermarkt-woon (nieuw) woon-centrum / centrum-woon (nieuw) woon-basisschool/basisschool-woon (nieuw) woon-hoger onderwijs/hoger onderwijs-woon (nieuw) Zakelijk Overig Vracht In tabel 8 zijn de productie- en attractiefactoren per motief weergegeven. In het verkeersmodel wordt verder rekening gehouden met parkeerrestricties (zie paragraaf 3.4). In de centrumgebieden zijn de zones gekoppeld aan grote parkeerlocaties. Parkeertarieven zijn verdisconteerd in de weerstandsberekening (zie paragraaf 2.8) 2.8 Distributie Distributie In de volgende rekenstap zijn de herkomst- en bestemmingstabellen (HB-tabellen) voor de verschillende motieven en de verschillende dagdelen geschat. In de distributie worden de aankomsten en vertrekken uit de ritgeneratie aan elkaar gekoppeld. Dit vindt plaats per motief op basis van distributiefuncties met behulp van het zwaartekrachtmodel. Daarbij worden voor de auto de verdelingen van alle berekende vertrekken en aankomsten over alle mogelijke relaties bepaald. Het uiteindelijke resultaat zijn herkomst- en bestemmingstabellen voor de verschillende motieven en dagdelen. De weerstand tussen twee zones is belangrijke input voor de distributie. Deze weerstand wordt berekend aan de hand van tijd en kosten over het netwerk (wegen en kruispunten). Ze vormen samen de gegeneraliseerde tijd, de gewogen optelsom van reistijden, verliestijden, rijkosten en andere kosten (parkeren, eventueel tol). In stedelijke netwerken is naast de wegvakcapaciteit ook de capaciteit van kruispunten belangrijk. In de routevorming en weerstandberekening in het model wordt rekening gehouden met zogenaamde kruispuntweerstanden. De kruispuntweerstand is afhankelijk van de hoeveelheid verkeer dat gebruik maakt van het kruispunt en is mede afhankelijk van de vormgeving van het kruispunt. Voor de vormgeving MO-AF

11 is het noodzakelijk om een aantal basisgegevens van de kruispunten in te voeren wat betreft de voorrangsregeling en de lay-out rotonde of VRI (inclusief opstelstroken). Kruispuntmodellering wordt voor alle dagdelen toegepast. In bijlage 1F is een voorbeeld gegeven van de kruispuntmodellering. De extra weerstand als gevolg van de parkeertarieven worden meegenomen in de weerstandsberekening. Deze berekening is als volgt opgebouwd: GT ij = T ij + VoD / VoT * D ij + PC ij / VoT Waarin GT ij de gegeneraliseerde tijd tussen i en j T ij de totale reistijd tussen i en j in minuten inclusief vertragingen op wegvakken en kruispunten VoD de Value of Distance, de prijs van afstand in /km VoT de Value of Time, de prijs van tijd in /minuut D ij de afstand tussen i en j in km de gemiddelde parkeerkosten in /rit tussen i en j (eventueel ook tol) PC ij De distributie is in twee stappen uitgevoerd. In de eerste stap worden de personenautomatrices berekend op basis van een Alles-Of-Niets weerstandenmatrix. In de tweede stap worden deze matrices berekend op basis van een weerstandenmatrix die is berekend in een MSA toedeling met 30 iteraties van de 75% matrices uit de eerste distributie. In deze 2 e distributie wordt daardoor, zoals ook in werkelijkheid plaats vindt, rekening gehouden met vertragingen. Na de distributieberekening wordt de doorgaand verkeermatrix, die afgeleid is uit het NRM (zie 2.9), toegevoegd aan de HB-tabellen uit die distributie. Voor het vrachtverkeer is dezelfde werkwijze toegepast. 2.9 Doorgaand en extern verkeer Doorgaand verkeer is verkeer dat het model inkomt en weer uitrijdt op de randen zonder dat het een herkomst of bestemming heeft in het model zelf. Dit is lange afstandsverkeer gezien de grootte van het model. Extern verkeer is verkeer van en naar het modelgebied. De herkomst en of bestemming van het verkeer is buiten het modelgebied en is dus ook aangesloten op de rand van het model. In figuur 2 is aangegeven welke deel van de HB-matrix wordt bepaald door de gegevens uit het modelgebied en welk deel door het NRM. MO-AF

12

13

14

15 Verder zijn de ontwikkelingen van de gemiddelde brandstofprijzen van belang. Deze geven het volgende beeld: Brandstofprijs/km 0,092 0,068 Parkeertarief/u 1,60 1,60 Tabel 3: Autokosten in (prijspeil 2010) Voor het gedrag is ook de reistijdwaardering in monetaire eenheden ( Value-of-Time of VoT) belangrijk. Deze ontwikkelt zich als volgt: Value-of-time 10,84 12,77 Tabel 4: Reistijdwaardering per uur (prijspeil 2010) De beleidsinstellingen worden uiteindelijk vertaald naar invoer en coëfficiënten van het model, parameters van de gedragsmodellen. Ze vormen belangrijke generieke uitgangspunten waarmee de prognoses in brede zin beïnvloed worden, ze werken door op vele of zelfs alle onderdelen van het verkeers- en vervoersbeeld voor een planjaar. In deze geaggregeerde zwaartekrachtsmodellering worden alle weerstanden samengebracht in gegeneraliseerde tijden of kosten door de monetaire waarden van reiskosten om te rekenen in tijd of andersom. Daarbij speelt de value-of-time een centrale rol als omrekenfactor tussen tijd en geld Afstandsfactor 0,507 0,321 Tabel 5: Weging afstand in km t.o.v. tijd in minuten MO-AF

16

17

18 Voor de WERV gemeentes en delen van Resnwoude en Scherpenzeel is in beginsel de zone-indeling uit het vigerende verkeersmodel Ede overgenomen. Binnen de gemeentes Ede en Wageningen zijn op aangeven van deze gemeentes verfijningen van de zonering doorgevoerd, waardoor het studiegebied met circa 350 zones is uitgebreid. In de overige gemeentes is de zone-indeling van het NRM overgenomen. De zone-indeling met wegennet van het studiegebied is opgenomen in figuur Sociaal economische gegevens De sociaal-economische gegevens voor het basisjaar 2012 zijn per verkeerszone aangeleverd door de gemeente Ede. Naast inwoners, percentage werkenden, arbeidsplaatsen (onderscheiden naar arbeidsplaatsen detailhandel/winkels en overige arbeidsplaatsen) en leerlingenplaatsen zijn ook andere kenmerken aan zones toegekend: aantal woningen, de huishoudgrootte, parkeerrestricties en het autobezit. In de tabel 6 is voor de gemeentes Ede en Wageningen (het studiegebied) en de overige gemeentes (het invloedsgebied) het aantal inwoners, leerlingenplaatsen en arbeidsplaatsen (full time) vermeld Zones Inwoners Leerlingplaatsen Arbeidsplaatsen Hoger Industrie + # Basis onderwijs Winkel Handel Overig Totaal Ede Wageningen Overig Totaal Tabel 6 : sociaal-economische gegevens 2012 De sociaal-economische gegevens van de zones buiten het studiegebied zijn aangeleverd door de gemeente Ede. De sociaal-economische gegevens per zone zijn voor het studiegebied opgenomen in de bijlage Ritgeneratie basisjaar In de ritgeneratie zijn vertrekken en aankomsten voor de interne zones berekend. Hierbij is gebruik gemaakt van de ritproduktie- en attractie coëfficiënten (ritgeneratiefactoren) voor de verschillende motieven die worden onderscheiden en de sociaal-economische gegevens die van invloed zijn op het betreffende motief. De ritgeneratiefactoren zijn ook onderscheiden naar stedelijkheidsgraad. Hierbinnen is nog onderscheid gemaakt naar de mate van parkeerbeperkingen van niet restrictief 1,0, weinig restrictief 0,9 en restrictief 0,8. MO-AF

19 Gebied stedelijkheid factor parkeren factor 1 niet stedelijk 1,20 niet restrictief 1,00 2 weinig stedelijk 1,10 niet restrictief 1,00 3 stedelijk 1,00 niet restrictief 1,00 4 sterk stedelijk 0,90 niet restrictief 1,00 5 zeer sterk stedelijk 0,80 niet restrictief 1,00 6 niet stedelijk 1,20 weinig restrictief 0,90 7 weinig stedelijk 1,10 weinig restrictief 0,90 8 stedelijk 1,00 weinig restrictief 0,90 9 sterk stedelijk 0,90 weinig restrictief 0,90 10 zeer sterk stedelijk 0,80 weinig restrictief 0,90 11 niet stedelijk 1,20 restrictief 0,80 12 weinig stedelijk 1,10 restrictief 0,80 13 stedelijk 1,00 restrictief 0,80 14 sterk stedelijk 0,90 restrictief 0,80 15 zeer sterk stedelijk 0,80 restrictief 0,80 Tabel 7: Stedelijksgraden en parkeerbeperkingen In de tabel 8 is aangegeven met welke motieven in het verkeersmodel rekening is gehouden en welke sociaal-economische gegevens gebruikt zijn bij de berekening van de auto vertrekken en aankomsten voor het betreffende motief. Het aantal aankomsten en vertrekken wordt gecorrigeerd op basis van het autobezit per zone gerelateerd aan een gemiddeld autobezit voor het hele model en een elasticiteitsfactor van 34%. Voor vrachtverkeer is gerekend met één motief. Bij de berekening van de vrachtauto vertrekken en aankomsten wordt gebruik gemaakt van arbeidsplaatsen industrie en handel en resterende arbeidsplaatsen. Motief Sociaal-economische gegevens Coëfficiënten/etmaal woon-werk / werk-woon Werkers en arbpl. Totaal 0,44 woon-supermarkt/supermarktwoon woon-winkel / winkel-woon (winkel=detailhandel) woon-centrum/centrum-woon woonbasisschool/basisschool-woon woon-hoger onderwijs/hoger onderwijs-woon Huishouden/m2 vloer opp. 0,3 0,55 Huishouden/arbpl.detailhandel (niet in het centrum) Huishouden/arbpl.detailhandel in centrum 0,125 0,83 0,83 0,125 Kind < 12/leerlingplaatsen BO 0,175 1,245 Studenten/ leerlingplaatsen HO en MBO 0,5 0,55 0,3 0,83 0,125 0,125 0,83 1,245 0,175 Zakelijk Werkers/overige arbpl. 0,05 0,03 Overig Inwoners/overige arbpl. 0,44 Vracht Arb industrie en handel/arbeidspl resterend 0,8 0,165 Tabel 8 :onderscheiden motieven en seg s die hierop van invloed zijn MO-AF

20 ochtend avond restdag woon-werk 54% 4% 42% werk-woon 1% 52% 47% woon-supermarkt 3% 15% 82% supermarkt-woon 1% 21% 78% woon-detailhandel 4% 15% 81% detailhandel-woon 0% 23% 77% woon-centrum 5% 15% 80% centrum-woon 0% 20% 80% woon-basisschool 75% 0% 25% basischool-woon 0% 0% 100% woon-hoger onderwijs 54% 4% 42% hoger onderijs-woon 1% 52% 47% zakelijk 13% 16% 71% overig 12% 14% 74% vracht 11% 11% 78% Tabel 9: Dagdeelfactoren per motief Balanceren Na het berekenen van het aantal vertrekken en aankomsten is gebleken dat het totaal aantal berekende aankomsten niet gelijk is aan het totaal aantal vertrekken mede als gevolg van het verkeer van en naar de poorten (NRM). Dat is geen goede basis voor het latere distributieproces, omdat daarin alle vertrekken moeten worden gekoppeld aan aankomsten. Deze totalen moeten dus aan elkaar gelijk gemaakt worden. De wijze van balanceren van de dagdelen is gekoppeld aan de motieven, waarbij de woningkant wordt vastgehouden en de niet woningkant wordt gecorrigeerd met een balanceerfactor. Voor de motieven zakelijk en overig worden voor elke zone de aankomsten en vertrekken even sterk aangepast, zodat het totaal precies op het gemiddelde van de oorspronkelijke totalen uitkomt. MO-AF

21

22

23 Een methode die veel wordt toegepast om de kalibratie te beoordelen is de T-toets. 1 Deze methodiek geeft eenvoudig inzicht in en een snelle beoordeling van het berekeningsresultaat (op basis van het resultaat van de berekende intensiteit en ingevoerde telling). Een T-waarde heeft het voordeel dat de beoordeling minder rigide is bij lagere absolute aantallen dan het hanteren van vaste afwijkingspercentages. De T-toets is een combinatie tussen de absolute en relatieve afwijking tussen modelwaarde en telling. Algemeen gangbaar is de volgende waardering van T-waarden T< 3,5 Modelwaarde past goed bij de tellingen 3,5<T<4,5 Àfwijking is kritisch T>4,5 Significante afwijking tussen modelwaarde en telling Hierbij gelden de volgende criteria voor de T-waarde ten minste 80% een T-waarde lager dan 3,5 ten minste 95% van detellingen een T-waarde lager dan 4,5 T-waarden Avondspits Ochtendspits Restdaguur aantal randvoorwaarden % % % T<3,5, geen relavante afwijking % % % 3,5 < T < 4,5, grensgebied 58 10% 59 11% 34 7% T> 4,5 relevante afwijking 15 3% 11 2% 6 1% Tabel 11: Overzicht T-waarden per modelperiode Naast de T-toets is het resultaat van de kalibratie ook beoordeeld in een workshop. Door middel van selected links is inzicht gekregen in routekeuzes van verkeer op wegvakken. Om het kalibratieresultaat te verbeteren zijn een aantal kruispunten aangepast en zijn snelheden op wegvakken gewijzigd om sluipverkeer tegen te gaan of routekeuzes te beïnvloeden. Het resultaat na de kalibratie geeft een model 2012 dat een verkeersbeeld voor de dagdelen berekend wat de situatie op straat weergeeft: het Verkeersmodel Ede Wageningen voor 2012 is plausibel. Er zijn nog steeds een aantal aandachtpunten, die in een nieuwe actualisatie extra aandacht zullen krijgen. In bijlage 6 zijn deze punten opgenomen. De correctie die nodig is geweest om van de synthetische HB-tabel (na distributie) naar de getoetste HBtabel te komen, wordt later ook toegepast op de uitkomsten van de distributie in het prognosejaar. Uitgangspunt daarbij is dat fouten/aanpassingen in het toetsingsjaar in het prognosejaar op dezelfde relaties zullen optreden. Etmaal Synthetisch Gekalibreerd Kalibratie effect Productie Attractie Productie Attractie Productie Attractie Gemeente Ede ,6% 3,9% Gemeente Wageningen ,2% -7,2% totaal ,8% 1,6% Tabel 12: Etmaal verplaatsingen synthetisch en gekalibreerd In bijgaande tabel 12 zijn de ritgeneraties voor Ede en Wageningen weergegeven voor het etmaal. 1 Formule van de t-toets; T = ln[(xb -Xw)2/Xw] waarbij T = afwijking; Xw= het waargenomen aantal en Xb= het berekende aantal. MO-AF

24 De eerste kolom betreffen de synthetische producties en attracties, dus voor kalibratie. De tweede kolom geeft de vertrekken en aankomsten aan na kalibratie. De derde kolom laat zien welke invloed de kalibratie heeft op de ritgeneraties. Het kalibratie-effect is beperkt. De regio wijkt niet zoveel af van gemiddeld Nederland. Ede genereert een kleine 4% meer autoritten per dag, Wageningen rond 6% minder. De reducties in Wageningen gelden voor de woon-werk spitsen; wellicht dat juist hier de grote aantallen studenten leiden tot minder autoritten. 4.3 Resultaten basisjaar De belaste netwerken (motorvoertuigen) voor de het ochtend- en avondspitsuur, het restdaguur en het etmaal 2012 zijn opgenomen in bijlage 2. MO-AF

25 5 MODELINVOER Wegennet 2030 Binnen het studiegebied is voor het planjaar 2030 door de gemeente Ede en Wageningen aangegeven welke infrastructurele projecten in 2030 zullen zijn gerealiseerd en moeten worden opgenomen in het wegennetwerk. Gemeente Ede: Parklaan (inclusief aanpassingen van de aansluitingen hierop) van de Dreeslaan via de Edeseweg naar de N224 als ontsluitingsweg voor de Veluwse Poort (Ede-Oost) Tunnel Hakselsweg in spoorzone West Rondweg de Klomp (incl verbinding naar de Ravelijn in Veenendaal. ontsluiting Kazerneterreinen. Ontsluiting oud Enka-terrein en nieuwe woonwijk, ontsluiting Kernhem langs A30 afsluiting Veenendaalseweg knip Bovenbuurtweg N224 aan de noordzijde van Ede geheel 2x2 Gemeente Wageningen Aansluiting Kortenoord en Bioscience park In de toedelingsplots zijn de belangrijkste netwerkverschillen terug te vinden. In het netwerk buiten het studiegebied zijn de infrastructuurontwikkelingen uit het NRM Oost Nederland netwerk voor 2030 meegenomen, waarbij bijvoorbeeld de doortrekking van de A15 (VUIA A15) naar de A12 in is opgenomen. Voor het hoofdwegennet zijn de volgende aanpassingen gedaan ten opzichte van het netwerk 2012: Wegverbreding A12 Ede Grijsoord: van 2x2 naar 2x3 Wegverbreding A50 tussen Valburg en Ewijk: van 2x2 naar 2x3 Wegverbreding A28 Utrecht Amersfoort: van 2x2 naar 2x3 Tidal flow Rijnbrug (1+1+1) 5.2 Sociaal economische gegevens 2030 Om voor verschillende planjaren berekeningen te kunnen doen heeft de gemeente Ede voor alle verkalrende variabelen (SEGS) per zone per jaar groeifactoren aangeleverd. In deze groeifactoren zijn in het studiegebied de volgende belangrijkste ontwikkelingen meegenomen: Gemeente Ede: Ede Oost o Kazerneterreinen inwoners Mauritskazerne, o Enka terrein Kernhem De Klomp arbeidsplaatsen MO-AF

26 Ontwikkeling Industrieterrein BT A12. Gemeente Wageningen: Kortenoord Wageningen University & Research centre o Campus o Born Oost Bio Science park In het modelgebied zijn de sociaal-economische gegevens voor het planjaar eveneens geleverd door de gemeente Ede. Als uitgangspunt is hiervoor de socio-data van het TM -scenario gehanteerd. Dit programma sloot het beste aan bij de groei vanaf 2004 (BIJLAGE). In de tabel 13 is voor de gemeentes Ede en Wageningen (het studiegebied) en de overige gemeentes (het invloedsgebied) het aantal inwoners, leerlingenplaatsen en arbeidsplaatsen vermeld. Tevens is hierbij de groei ten opzichte van 2012 aangegeven Zones Inwoners Leerlingplaatsen Arbeidsplaatsen Hoger # Basis onderwijs Winkel Ind+Handel Overig Totaal Ede Wageningen Overig Totaal groei t.o.v Ede 0,0% 11,1% 5,7% 21,4% 13,0% 10,8% 18,3% 16,5% Wageningen 0,0% 10,7% -12,5% 26,3% 3,4% 2,4% 5,9% 5,6% Overig 0,0% 3,5% -8,4% 16,1% -42,4% 0,7% 19,8% 11,4% Totaal 0,0% 5,1% -6,2% 21,0% -31,7% 2,4% 18,5% 11,9% Tabel 13: socio-data 2030 (en procentuele groei tov. 2012) De sociaal-economische gegevens per zone zijn voor het studiegebied opgenomen in bijlage 1 MO-AF

27 6 BEREKENINGEN RESULTATEN Ritproductie Naar 2030 toe is er een groei van het aantal verplaatsingen in het studiegebied. Tabel 14 geeft voor Ede en wageningen de toename in het aantal riteindes voor de verschillende dagdelen. Avondspits Ochtendspits Restdag Riteind/per dagdeel (1 uur) in 2030 Productie Attractie Productie Attractie Productie Attractie Gemeente Ede Gemeente Wageningen Toename tov 2012 Gemeente Ede Gemeente Wageningen Tabel 14: socio-data 2030 (en procentuele groei tov. 2012) 6.2 Nieuwe locaties en nieuwe infrastructuur In een werksessie met de gemeente Ede heeft er voor een aantal nieuwe locaties (o.a. Mauritskazerne en bedrijventerrein de Klomp) een globale controle plaatsgevonden van het verkeer van en naar deze nieuwe locaties. Uit deze controle is gebleken dat de in vergelijking met gangbare kentallen (CROW) de juiste hoeveelheid verkeer wordt gegenereerd. De nieuwe woningbouwlocatie (voorheen Mauritskazerne) gaat uit van 1197 woningen. Uitgaande van een huishoudgrootte van 2,2 betekent dit 2634 inwoners. Het model berekent voor een werkdagetmaal 3686 verplaatsingen per dag. Uitgaande van kentallen van het CROW, waarbij het gebeid getypeerd wordt als een gebeid buiten het centrum met een hoge dichtheid (kental 3,1 verplaatsingen per woning) worden 3711 verplaatsingen per dag verwacht. Hier zit het model goed bij in de buurt. Voor De Klomp als nieuw bedrijventerrein tegen Veenendaal aan gelegen aan de westzijde van de gemeente Ede is uitgegaan van 1460 arbeidsplaatsen. Het model berekent 5163 verplaatsingen per dag. Uitgaande van de kentallen van het CROW waarbij gemiddeld voor kantoren/bedrijven wordt uitgegaan van 3,5 verplaatsingen per dag worden 5110 verplaatsingen per dag berekend. Ook hier berekent het model het aantal verplaatsingen conform de beschikbare kentallen. MO-AF

28 7 HERIJKING VAN VERKEERSMODEL EDE WAGENINGEN Het verkeersmodel Ede Wageningen is zo opgezet dat herijking van het model op efficiënte wijze uitgevoerd kan worden. De gemeente Ede heeft procedures opgezet zodat de SEGS en tellingen op snelle en efficiënte wijze aangeleverd kunnen worden (zie bijlage 4 en 5). A. Herijken basisjaar naar actuele situatie door bijkalibreren op nieuwe telcijfers bij beperkte veranderingen (jaarlijkse controle) B. Aanpassen prognoses vanuit origineel basisjaar om nieuwe plannen voor de toekomst door te rekenen (project) C. Actualisatie model vanuit nieuwe SEG s en tellingen basisjaar en nieuwe prognose (om de 4 à 5 jaar) A: Herijken basisjaar Als er grote verschillen ontstaan tussen verkeerstellingen en het wegvakbelastingen in het basisjaar dan wordt het basisjaar bijgesteld cq geherijkt. Als criterium wordt aangehouden een wijziging van minimaal 5 tellocaties met meer of minder dan 20% verkeer. Hierbij wordt tevens gekeken naar een mogelijke verklaring van de groei c.q. daling van het verkeer (verkeerscirculatiemaatregelen en of uitbreiding woonwijken en bedrijventerreinen. De herijking bestaat uit het bijkalibreren met behulp van de nieuwe telcijfers en groei en verkeersafwikkeling wordt beoordeeld. Het herijken van het basisjaar is nuttig voor het onderhouden van een betrouwbaar beeld van de huidige situatie en heeft geen invloed op de prognoses voor B: Aanpassen prognoses Als er nieuwe of gewijzigde plannen voor infrastructuur en ruimtelijke ontwikkelingen in Ede en Wageningen wordt alleen het prognosejaar aangepast. Dit is geen regulier herijking maar een projectmatige herijking. Hiervoor worden aanpassingen aan de SEG s en netwerk gedaan op basis van de actuele ontwikkelingen planvorming. Vervolgens worden nieuwe prognoses opgesteld vanuit het oorspronkelijk basisjaar. De plausibiliteit van de veranderingen en de consistentie wordt beoordeeld. C: Actualisatie basisjaar en prognosejaar Om de vier a vijf jaar is het nodig om het volledige model te actualiseren. De nieuwste NRM-bestanden, nieuwe sets SEG s voor ede en wageningen, netwerken, tellingen en andere (beleids)instellingen worden herzien. Er wordt een nieuw basisjaar ontwikkeld inclusief kalibratie en brede evaluatie. Tevens worden nieuwe prognoses opgesteld en beoordeeld op plausibiliteit en consistentie. Deze actualisatie is nodig om de kwaliteit van het verkeersmodel weer op gewenst niveau te brengen en nieuwe inzichten (in de manier van het modelleren van onderdelen zoals de motieven etc.) toe te kunnen passen MO-AF

29 8 COLOFON Opdrachtgever : Gemeente Ede Project : Verkeersmodel Ede - Wageningen Dossier : BB Omvang rapport : 27 pagina's Auteur : Bijdrage :,, Interne controle : Projectleider : Projectmanager : Datum : 30 april 2014 Naam/Paraaf : MO-AF

30 Transport & Asset Management Laan 1914 nr EX Amersfoort Postbus BC Amersfoort T (088) F (088) E info@rhdhv.com W

31 Bijlagen (digitaal) 1. Inputgegevens 2012 en A 1B 1C 1E 1F 1G 1H Kaarten met zone ID s SEGS2012 naar zone ID Polygonenbestand zones modelgebied Voorbeeld Kruispuntmodellering Distributiefuncties Aanpassingen aankomsten en vertrekken SEGS 2030 naar zone ID 2. Belast netwerk en T-toets plots A Belast netwerk avondspitsuur B Belast netwerk ochtendspitsuur C Belast netwerk etmaal werkdag D T-toets avondspitsuur E T-toets ochtendspitsuur F T-toets restdaguur Belast plots 2030 en verschil met A Belast netwerk avondspitsuur B Belast netwerk ochtendspitsuur C Belast netwerk etmaal werkdag D Verschil avondspitsuur 2030 t.o.v E Verschil ochtendspitsuur 2030 t.o.v F Verschil restdaguur 2030 t.o.v Handleiding aanleveren SEGS 5. Handleiding verkeerstellingen 6. Aandachtspunten herijking Gemeente Ede/Verkeersmodel Ede - Wageningen bijlage 0 MO-AF

32 Gemeente Ede/Verkeersmodel Ede - Wageningen bijlage 0 MO-AF