Antonin- een model voor de regio Parijs 5 maart 2014

Transcriptie

1 Antonin- een model voor de regio Parijs 5 maart 2014 Platos Colloquium - Jan Gerrit Tuinenga

2 Antonin ANTONIN = ANalyse des Transports et de l Organisation des Nouvelles INfrastructures Multimodaal verkeersmodel voor de Ile-de-France regio (Groot Parijs): Gedesaggregeerd model gebaseerd op een huishoudens enquete (EGT) Level-of-service, matrixbewerkingen en toedelingen in Cube Voyager Model wordt bijna 20 jaar gebruikt voor berekenen van vervoersvraag voor m.n. OV door de Syndicat des Transports d Ile-de-France (STIF) STIF is vervoersauthoriteit voor de regio Ile-de-France met focus op OV investeringen 2

3 Ile-de-France Inwoners: 11,5 mln in regio 2.1 mln in Parijs (75) Bevolkingsdichtheid: 980 inw/km 2 (regio) (vgl Randstad) inw/km 2 (75) (plm. 4 x Amsterdam) 3

4 Parijs Gebied binnen de Boulevard Périphérique 20 arrondissements Verdeeld in 80 quartiers Verdeeld in 357 model zones (1805 zones in IdF) 4

5 Een schema van Antonin Scenario Enquête EGT Zonale data Netwerken Welke vervoerwijzen kan ik gebruiken? Ophoging van de enquête Rijbewijs en autobezit Motor en OV abonnementen bezit Tour frequentie Tour generatie Level-of-service Motief en aantal verplaatsingen? Combinatie vd modellen Discreet keuze model Proces Waarheen en waarmee maak ik de verplaatsingen? Via welke route? Vervoerwijzeen bestemmingskeuze Reistijdstip Pivot procedure Toedelingen 5

6 Enquête Globale des Transports EGT huishoudensenquête Gehouden in 1976, 1983, 1991, 1997, 2001/2 en Enquête 2001/02 : Steekproef van 10,500 huishoudens 25,000 personen (6 jaar en ouder) Enquête : Steekproef van 18,000 huishoudens 40,000 personen (5 jaar +) 150,000 verplaatsingen Voor OV incl. route: in- / uitstaphalte OV lijn 6

7 Enkele cijfers uit de EGT (1) 2,50 2,00 1,50 Aantal autoverplaatsingen Per persoon per dag Paris Cœur de métropole Autogebruik daalt in stedelijke gebieden en stijgt daar buiten 1,00 Agglomération centrale 0,50 Autres territoires 0, % Percentage rijbewijsbezit Vanaf 18 jaar Afname rijbewijsbezit jonge mannen 80% 60% 40% 20% Hommes Femmes Kleiner verschil in rijbewijsbezit tussen mannen en vrouwen 0%

8 Enkele cijfers uit de EGT (2) 8

9 Openbaar Vervoer in IdF OV lijnen en openbaar vervoerwijzen: 9

10 Metro 10

11 11

12 OV routes in Antonin- Antonin 1 (jaren 90) en Antonin 2 (sinds 2007) Vervoerwijzekeuze via ketens van OV sub modi: 1. Trein/RER voortransport lopen 2. Trein/RER voortransport auto 3. Métro voortransport lopen 4. Métro voortransport auto 5. Bus voortransport lopen 6. Trein/RER/Métro voortransport lopen 7. Trein/RER/Métro voortransport auto 8. Trein/RER/Bus voortransport lopen/auto 9. Métro/Bus voortransport lopen/auto 10. Trein/RER/Métro/Bus voortransport lopen/auto Voordelen: Gedesagregeerde modellen voor keuze van OV sub modi Verschillende routes mogelijk (multi-routing binnen elke combinatie) Nadelen: Lange runtijden (uitcoderen van alle mogelijkheden) Weinig flexibel voor nieuwe OV sub modi (bijv. Tzen) 12

13 OV routes in Antonin- Antonin 3 (in ontwikkeling) Eén OV vervoerwijze in gedesaggregeerde modechoice model OV vervoerwijzekeuze en route keuze in toedeling Voordelen: Meer flexibiliteit voor nieuwe OV vervoerwijzen Eenvoudiger en sneller toe te passen Crowding effecten doorrekenen Maar wel: inregelen van LOS MD model Toedeling belangrijk: Parameters voor afweging lopen, wachten, reizen, overstappen Spreiding over OV sub modi en routes Consistentie tussen MD LOS/Toedeling 13

14 Inregelen van LOS MD model Toedeling: Route parameters Afweging tussen wachttijd, looptijd, in-vehicle tijd, vervoerwijze voorkeur, overstappen, etc Geschat door per verplaatsing in EGT afweging te maken van gekozen OV route met mogelijke andere OV routes / sub modi 14

15 Inregelen van LOS MD model Toedeling: Route parameters - resultaten Na schatting en toepassing in Cube Voyager kalibratie ervan nodig ivm verschil tussen routekeuze van Schatting (logit) en Cube Voyager (logit plus heuristiek) Hierdoor parameters bepaald die bij toepassing goed de OV vervoerwijzekeuze in de EGT representeren: Afweging tussen lopen en wachten Vervoerwijze voorkeuren In vehicle tijd parameters per vervoerwijze Opstap en overstap penalty per / tussen vervoerwijze(n) 15

16 Inregelen van LOS MD model Toedeling: Spreiding over alternatieve routes Spreiding generiek ingesteld via voorbeelden van mogelijke routes Spreiding via gebruikersklassen op onderscheid in geschatte routekeuze parameters: Geslacht (man / vrouw) Leeftijd ( 0-24, 25-34, 35-54, 55+) Motief (woon-werk, zakelijk, opleiding, overig) Tijdstip (binnen en buiten spitsen) Geslacht en tijdstip niet onderscheidend Motief en leeftijdsklassen heel licht onderscheid Behalve ouderen: Duidelijke voorkeur voor bovengrondse vervoerwijzen (Roltrappen, complexiteit, etc) 16

17 Inregelen van LOS MD model Toedeling: Consistentie Antonin 1 en 2: LOS: ervaringsparameters MD-model: geschatte parameters Toedeling: ervarings (=LOS) parameters Antonin 3: LOS: geschatte parameters MD-model: schattingen obv composite cost Toedeling: geschatte (=LOS) parameters Composite costs: Logsum van de route alternatieven tezamen waarin de geschatte LOS parameters opgenomen zijn Eerste MD schattingsresultaten laten betere fit zien voor composite cost dan generalised cost 17

18 Een schema van Antonin Scenario Enquête EGT Zonale data Netwerken Welke vervoerwijzen kan ik gebruiken? Ophoging van de enquête Rijbewijs en autobezit Motor en OV abonnementen bezit Tour frequentie Tour generatie Level-of-service Motief en aantal verplaatsingen? Combinatie vd modellen Discreet keuze model Proces Waarheen en waarmee maak ik de verplaatsingen? Via welke route? Vervoerwijzeen bestemmingskeuze Reistijdstip Pivot procedure Toedelingen 18

19 Route keuze parameters Resultaten (concept) User class In-vehicle time factor Segment Age 54- Age 55+ Train RER Metro Tram Bus RATP (Paris) Bus RATP (Banlieu) Bus Optile Walk time factor Wait time factor Boarding penalty (mins) Train RER Metro Tram Bus RATP (Paris) Bus RATP (Banlieu) Bus Optile Extra transfer to RER / Metro Overstap penalty (mins) Van: Naar: Train RER Metro Tram Bus RATP (Paris) Bus RATP (Banlieu) Train RER Metro Tram Bus Optile Bus RATP (Paris) Bus RATP (Banlieu) Bus Optile

20 Voorbeeld (gebruikersklasse) Route A: metro Route B: Bus 64 Reistijd Lopen & wachten <55 jaar 55+ Route A 6+14 min 15½ min 73% 44% Route B 38 min 7 ½ min 27% 56% 20

21 Conclusie OV Vervoerwijzekeuze in toedeling Geeft meer mogelijkheden voor nieuwe OV modi, crowding etc Nadruk op toedeling maakt schatting van routekeuze parameters belangrijker Consistentie LOS - MD model toedeling belangrijk Route keuze parameters schatten : Goede match met enquête waarnemingen van de routes Onderscheiden van gebruikersklassen: verschillen in voorkeur voor bepaalde vervoersmodaliteiten of afwegingen lopen-wachten Gebruikersklasse Ouderen geeft een duidelijk verschil bij toename aantal ouderen groter effect op verdeling over OV modi Consistentie LOS - MD model toedeling: Logsum (composite cost) geeft betere fit dan generalised cost 21

22 Antonin 22