Toepassingen van het FEATHERS activiteitengebaseerd. Prof. dr. ir. Tom Bellemans

Transcriptie

1 Toepassingen van het FEATHERS activiteitengebaseerd transport model Prof. dr. ir. Tom Bellemans

2 Overzicht Situering Activiteiten-gebaseerde (AB) modellen AB toepassingen FEATHERS Vlaanderen Beleidsscenario s Telewerken Verkeersveiligheid Verkeersgerelateerde luchtvervuiling Impact elektrische voertuigen op grid Conclusies 2

3 Situering Geobserveerde dag activiteiten en verplaatsingen: Lunch 12u, Te voet 12.50u, Te voet 7.30u, OV Werk 16.40u, OV Thuis 22u, Auto 19u, Auto Familie bezoek 3

4 Situering Trip-gebaseerd model: - Geïsoleerde trips - Geen relaties tussen trips Werk Werk Te voet, 2X Lunch OV, 2X Thuis Thuis Auto, 2X Familie bezoek 4

5 Situering Tour-gebaseerd model: -Trips die thuis (of op werk) starten of aankomen worden apart gemodelleerd - Geen relaties tussen tours Lunch Te voet Te voet OV Werk OV Thuis Thuis Auto Familie bezoek Auto 5

6 Situering Activiteiten-gebaseerd model: Lunch 12u, Te voet 12.50u, Te voet 7.30u, OV Werk 16.40u, OV Thuis 22u, Auto 19u, Auto Familie bezoek 6

7 Activiteiten-gebaseerde modellen Activiteiten-gebaseerd model -Verkeersvraag afgeleid uit activiteiten uitgevoerd door personen in studiegebied - Deelname aan activiteiten in tijd en ruimte - Beperkingen: -Spatiaal -Temporeel -Spatiaal-temporeel -Huishoudelijk -Institutioneel 7

8 AB data noden Geografische data studiegebied (Vlaanderen) Zonering + attributen Transportnetwerk (auto, bus, trein) Populatie data Kenmerken van de te simuleren populatie (microsimulatie) Gegevens om het AB model te kalibreren Bevraging in Vlaanderen (activiteit & verplaatsingsdagboekjes, OVG) 8

9 Geografische data studiegebied Attributen per zone: Locatie gegevens: Urbanisatie graad Aantal werknemers Aantal schoolgaande kinderen Aantal werknemers volgens sector Aantal huishoudens Aantal parkeer plaatsen 9

10 Geografische data studiegebied Transportnetwerk gegevens: Netwerk gegevens: Free floating auto reistijd Auto reistijd tijdens AM piek (als percentage van FF auto reistijd) Auto reistijd tijdens PM piek (als percentage van FF auto reistijd) Trein reistijd (inclusief op- en afstap) Trein opstap en afstap tijd (als percentage van totale trein reistijd) Trein reisafstand (inclusief op- en afstap) BTM reistijd (inclusief op- en afstap) BTM opstap + afstap reistijd (als percentage van totale BTM reistijd) Tariefzones OV 10

11 Populatie data studiegebied Populatie gegevens: Beschrijving huishouden: Locatie: 2215 Leeftijd GH: SEC: > bv. klasse 3 # personen: 2 Kinderen: Kinderen <6 year Aantal auto s: 1 Beschrijving individu: Locatie: 2215 Werk status: Voltijds Geslacht: Man Leeftijd: Rijbewijs: Ja Beschrijving individu: Locatie: 2215 Werk status: Halftijds Geslacht: Vrouw Leeftijd: Rijbewijs: Ja 11

12 Toedeling AB verkeersvraag FEATHERS simulatie Segmentatie / Werk, 65+ (D)TA Verkeersvraag Verkeersaanbod Terugkoppeling : kennis & ervaring Vergrijzing Telewerken Scenarios Brandstofprijs LOS OV 12

13 13 FEATHERS Vlaanderen: Scenario s

14 Aantal trips FEATHERS Vlaanderen Aantal trips per uur per motief Andere activiteiten Touren Vrije tijd Sociale activiteit Diensten Shoppen Brengen/halen Werken Thuis Uur 14

15 FEATHERS Vlaanderen vtgkm per trip motief 9% 34% 15 7% 14% Work Transit Touring 11% 2% Social Shopping Services Other 6% Leisure Home 6% Freight 3% 3% 5% Bring/get

16 FEATHERS Vlaanderen Analyse van verplaatsingen Modus Locatie Tijdstip Trips for werk activiteiten in Brussel 16 Trips voor alle activiteiten in Vlaanderen

17 Billion person-km Scenario s Vlaanderen 18 Feathers Exposure for "Car Driver & Motorcycle" Feathers Base year (2007) Teleworking (2007) Fuel Cost (2007) LOS Public Transportation (2007) Aging Population (2020) CDMC CDMC CDMC CDMC CDMC CDMC CDMC CDMC Male Male Male Male Female Female Female Female

18 Billion person-km Scenario s Vlaanderen 3 Feathers Exposure for "Public Transportation" 2,5 2 1,5 1 Feathers Base year (2007) Teleworking (2007) Fuel Cost (2007) LOS Public Transportation (2007) Aging Population (2020) 0,5 0 BTMT BTMT BTMT BTMT BTMT BTMT BTMT BTMT Male Male Male Male Female Female Female Female

19 Beleidsscenario: Telewerken Methode van Mokhtarian (1998): In studie gebied: personen mét rijbewijs x 210 km per week Variabele Definitie Resultaat E C Het aantal werknemers tijdens een gemiddelde werk dag Proportie van werknemers dat kan/wil telewerken F Gemiddelde telewerken frequentie 0.36 O D α V P Het verwachte aantal telewerkers tijdens een gemiddelde werk dag Gemiddelde heen en terug thuis-werk afstand tijdens een niet-telewerken werk dag Proportie van het aantal telewerken opportuniteiten die een thuis-werk trip elemineert De totaal geëlimineerde thuis-werk afstand tijdens een gemiddelde werk dag De netto reductie in vkms als proportie van de totale vkms tijdens een gemiddelde werk dag km km -1.6 % 19

20 Beleidsscenario: Telewerken FEATHERS: Basis scenario and Telewerken scenario OD Aggregatie 7 dagen x 24 uren 168 ODs 20

21 Beleidsscenario: Telewerken Simulatieresultaten scenario: Basis scenario Telewerken Dag vkm (10^9) vkm (10^9) Verschil Maandag % Dinsdag % Woensdag % Donderdag % Vrijdag % Zaterdag % Zondag % Alle dagen % 21

22 Verkeersveiligheid Voorbeeld: geboserveerde en verwachte aantal crashes voor Zones in Vlaanderen 22

23 Verkeersgerelateerde luchtvervuiling NO x emissies per trip motief (ism VITO) 4% 8% Work 7% 1% 4% Transit Touring Social 45% 4% 2% 2% 3% Shopping Services Other Leisure Home 20% Freight Bring/get 23

24 Verkeersgerelateerde luchtvervuiling Jaarlijkse gemiddelde NO2 concentraties (ism VITO) 24

25 Impact elektrische voertuigen op grid EV worden opgeladen via elektrische grid Vermogensvraag = f(activiteiten, verplaatsingen) Gemodelleerde gegevens AB model: - Activiteiten - Locatie - Timing (start, stop, duur) - Trips - Modus (EV?) - Afstand - Timing 25

26 Impact elektrische voertuigen op grid Auto gebruikers partitionering: 10% EV 50% BEV / 50% PHEV 50% BEV / 50% PHEV 10% BEV / 90% PHEV 50% 50% 26

27 Impact elektrische voertuigen op grid 4 verschillende laadscenario s: Early Low Tariff : 22:00h - 07:00h Uniform Low Cost : tussen 22:00h - 07:00h Last Home Always at Home 3:00-07:00 Slapen 07:00-08:00 Thuis T 08:15-17:00 Werken T 17:15-20:00 Thuis T 20:15-23:00 Sporten T 23:15-03:00 Thuis 23:00-3:00 Slapen 27

28 Impact elektrische voertuigen op grid Vermogensvraag voor opladen van EV ifv beschikbare tijd: 28

29 Conclusies AB modellen Verkeersvraag gebaseerd op activiteiten Microsimulatie Toepassingen Beleidsscenario s voor Vlaanderen Telewerken Verkeersveiligheid Verkeersgerelateerde luchtvervuiling Impact elektrische voertuigen op grid 29

30 Contactinformatie Meer informatie: Prof. Dr. Ir. T. Bellemans IMOB-UHasselt Wetenschapspark 5 bus Diepenbeek Tel Tom.Bellemans@UHasselt.be 30