Visualisatie GOVI data. Niels van Oort (Goudappel Coffeng / TU Delft) Arthur Scheltes (TU Delft)

Transcriptie

1 Visualisatie GOVI data Niels van Oort (Goudappel Coffeng / TU Delft) Arthur Scheltes (TU Delft)

2 Introductie Wie zijn we Aanleiding GOVI Tool Goudappel Case Haarlem met voorbeelden Overige voorbeelden visualisatie van Big Data Vragen & Discussie

3 Wie zijn we Niels van Oort Adviseur OV Goudappel Assistant professor TU Delft Data, MKBA s en modellen voor beter OV Arthur Scheltes Student Transport & Planning TU Delft Stage bij Goudappel Coffeng (sep 14 nov 14) Geinterresseerd in OV, Big Data en Visualisaties

4 Aanleiding Uitdagingen Kosten staan onder druk: lijnen schrappen, frequenties verlagen? Reiziger eist hogere kwaliteit Onderbouwing strategische investeringen Nieuwe databronnen beschikbaar Voertuigen: GOVI Reizigers: OV chipkaart Missie Data Informatie Kennis Verbeteringen

5 GOVI Tool Goudappel Coffeng Primaire doel GOVI: aansturing van DRIS Goede bijvangst: database met gerealiseerde dienstregeling Te gebruiken voor analyse van navolging dienstregeling en kwaliteit van dienstuitvoering Tool ontwikkeld om GOVI data om te zetten in leesbare informatie Inmiddels toegepast in o.a. Utrecht, Amsterdam, Den Haag, Schiphol en Groningen/Drenthe Gebaseerd op promotieonderzoek TU Delft Inzicht in: Knelpunten op straat Knelpunten in dienstregeling Potentie verbeteringen (lagere kosten, meer reizigers, maatschappelijke baten)

6 6% Aanleiding stage 27% stoppen halteren rijden 67% GOVI data bevat veel waardevolle informatie om het OV te verbeteren Hoe deze (grote hoeveelheid) waardevolle informatie om te zetten naar grafische informatie om deze begrijpbaar te maken? Data omvormen naar vormen en kleuren

7 Visualisatiestudie Bevindingen geteste software pakketten Indicatoren voor visualisatie GOVI data bepaald Diverse software pakketten beoordeeld op een aantal aspecten Voor GOVI data bieden GIS(achtige) programma s en MS Office (Power Map) meeste perspectief In GOVI data ontbreken haltecoordinaten -> tooltje gemaakt om deze te verkrijgen Stappenplan visualisatie opgesteld (van data tot plaatje)

8 Case Haarlem introductie Lijnen 175, 176, 177 worden omgezet naar R-Net en moeten voldoen aan R-Net kernwaarden voor wat betreft betrouwbaarheid, snelheid en reistijd. Gemeenschappelijke route in Haarlem Problemen geconstateerd op A9 en in Haarlem GOVI tool gebruikt voor algemene analyse, vervolgens op probleemgebieden ingezoomd

9 Case Haarlem - Punctualiteitspatronen Punctualiteitpatronen gemeenschappelijke haltes in Haarlem 01 Station 150,0 07 Burg. Reinaldapark 06 Schipholweg/Europaweg 120,0 90,0 60,0 30,0 0,0 02 Raaksbrug 03 Stadschouwburg 05 Rustenburgerlaan 04 Tempeliersstraat Punctualiteit lijn 175 Punctualiteit lijn 176 Punctualiteit lijn 177

10 Case Haarlem - Punctualiteitspatronen Vertrekpunctualiteit lijn :00-09:00 Richting heen 01 Station 19 Bijlmer ArenA160,0 18 Holterbergweg 140,0 120,0 17 de Entrée 100,0 80,0 60,0 16 Ventweg 40,0 20,0 0,0 15 J. van Ruisdaelweg 02 Raaksbrug 03 Stadschouwburg 04 Tempeliersstraat 05 Rustenburgerlaan 06 16:00 17:00 Vertrekpunctualiteit halte Binnenhof 18:00 7:00 500,0 400,0 300,0 200,0 100,0 0,0 8:00 9:00 10:00 14 Brug/Hoger Einde 07 Burg. Reinaldapark 13 Brug/Amsteldijk 12 Bankrashof 11 Oranjebaan 08 Busstation 09 Binnenhof 10 Stadstuinen 15:00 11:00 Vertrekpunctualiteit Dienstregeling 1 Minuutlijn 2 Minuutlijn 14:00 Vertrekpunctualiteit Nullijn 1 Minuutlijn 12:00 2 Minuutlijn 3 Minuutlijn 13:00

11 Snelheidsverschil [km/h] Case Haarlem Snelheid op deeltraject 20 Snelheidsverschil ten opzichte van maximaal toegestane snelheid op 15 deeltraject (tussen 2 haltes / govi datapunten) Direct inzicht in waar winst te behalen is 0 -Meerderemaximum snelheden binnen 1 deeltraject -5 VERSCHIL IN SNELHEID DIENSTREGELING / GOVI DATA Halte nr.

12 Case Haarlem - Conclusies Grootste problemen in Haarlem en op A9 -> veroorzaakt door grote reizigersstromen en verkeersdrukte Treden op per overheersende spitsrichting waarbij in de ochtendspits de grootste problemen voorkomen. Lijnen voldoen nog niet aan R-Net kernwaarden (in de spits), ook de nieuwe lijnvoering zal daar naar verwachting weinig aan veranderen. Enkele haltes worden opgeheven en frequenties gaan omhoog, echter geen verdere infrastructurele maatregelen Interressant om naar een eventuele lijnvoering over de N232 (naast A9) Aanzienlijk lagere verkeersintensiteiten gedurende de spits. Betrouwbaarheid van GOVI data sterk afhankelijk van haltedichtheid en aggregatieperiode. Hoeveelheid datapunten GOVI data gelijk aan hoeveelheid haltes -> introduceren van extra waypoints

13 OV-HALTE COORDINATEN TOOL GOVI data bevat geen haltecoordinaten Hoop handwerk om in dataset openov.nl op te zoeken Grafische User Interface voor gemakkelijk gebruik Tool leest GOVI bestand Koppelt haltes (GOVI) aan coordinaten (Haltebestand) Koppeling via stopcode (8 cijfers) Uitvoer per richting (heen = 0, terug =1) Uitvoer in Excel formaat Geschikt voor snelle toepassingen, zoals Excel Power Maps. Geschikt voor standalone gebruik. (MRE)

14 OV-Chipkaartdata Visualisatie zeer geschikt voor het tonen van de grootte van reizigersstromen tussen verschillende halteparen door middel van het toepassen van filters Een soortgelijke visualisatie is ook mogelijk met GOVI data, zoals bijvoorbeeld vertragingen tussen halte paren.

15 Koppeling chipkaart aan model HB patronen per periode van de dag (bijv. ochtend-en avondspits) Fictieve data

16 Visualisatie smartcard USA Checkin en checkuit tijd irt dienstregeling

17 Combinatie dienstregeling en chipkaart Bezetting per uurblok Verhouding vraag en aanbod Fictieve data

18 MS-OFFICE EXCEL Power Map Power Map: geschikt voor het snel en simpel weergeven van data op een kaartbeeld. Erg toegankelijk, herkent coordinaten in dataset direct (lat/lon, PC4, straat, plaats, provincie, land) Een beperkt aantal visualisatiemogelijkheden (hierdoor simpel in gebruik) Mogelijkheid tot het maken van filmpje met diverse effecten Mogelijkheid tot het gebruik van diverse lagen om data over elkaar heen te leggen Voorbeeldvideo!

19 Niels van Oort E: T: Arthur Scheltes E: T: LI: nl.linkedin.com/in/arthurscheltes