Het kenniscentrum Verkeer en Vervoer van het Verkeerscentrum heeft samen met een consortium van bedrijven een multimodaal goederenmodel ontwikkeld. Dit goederenmodel is een aangepast vierstapsmodel met gebruik van logistieke knooppunten. De analyse van de goederenstromen geeft gedetailleerde informatie over de huidige en toekomstige situatie van het goederenverkeer zoals het aandeel van elke vervoerswijze. n dit strategisch model kunnen makkelijk aanpassingen gemaakt worden zodat ook een andere dan de huidige toestand gesimuleerd kan worden. Een vergelijking van beide situaties geeft weer wat het effect is van die verandering. Dana Borremans, Rene Grispen, Hans-Paul Kienzler, Katia Organe, Eddy Peetermans, Pieter Van Houwe, David Zillhardt Multimodaal goederenmodel In dit artikel tonen we na een beschrijving van dit goederenmodel enkele voorbeelden van analyses van de goederenstromen in de huidige situatie. Tenslotte vergelijken we deze resultaten met opgemeten waarden. Multimodaal goederenmodel Het multimodaal goederenmodel is een aangepast vierstapsmodel. Net als in een klassiek vierstapsmodel maakt dit model gebruik van tripgeneratie, distributie, vervoerswijzekeuze en routekeuze. Tussen de vervoerswijzekeuze en de routekeuze gebeuren echter nog twee extra stappen, namelijk een logistiek model en een voertuigmodel. Dit model heeft als studiegebied Vlaanderen en omvat een netwerk voor quasi heel Europa. Binnen het studiegebied volgt de zonering de arrondissementen (NUTS3). Daarbuiten wordt de zonering minder verfijnd naarmate men verder verwijderd is van het studiegebied. In een eerste stap wordt per zone vastgelegd hoeveel ton goederen, opgedeeld in 10 klassen, er geproduceerd (productie, vertrek) en verbruikt (attractie, aankomst) worden aan de hand van allerhande gegevensbronnen [1] voor het basisjaar 2004. Vervolgens worden deze vertrekken en aankomsten aan elkaar gekoppeld (distributie) via een zwaartekrachtmodel. Men kalibreert het distributiemodel met behulp van geobserveerde patronen zoals de goederenstromen per afstandsklasse. Figuur 1 toont een vergelijking tussen de synthetische herkomst-bestemmingsma- 28 Het Ingenieursblad 6/2008
brengt goederenstromen in kaart trix opgesplitst in afstandsklassen en de geobserveerde waarden. Hieruit blijkt dat de kalibratie enkel de intrazonale verplaatsingen bijstuurt. Voor alle verplaatsingen van de zo bekomen herkomst-bestemmings-matrices wordt dan een vervoerswijze gekozen. De mogelijke vervoerswijzen zijn vrachtwagens, treinen en schepen (binnenvaart). Voor elke verplaatsing wordt het vervoermiddel met de kleinste veralgemeende reiskost gekozen. In deze veralgemeende reiskost zitten zowel rij- en rusttijden, wachttijden als transportkosten zoals brandstof- en reserveringskosten. De resultaten hiervan worden gedesaggregeerd naar het gemeenteniveau binnen België met behulp van tewerkstellings- en bevolkingsgegevens. Men bekomt dan per vervoerwijze en per goederenklasse een herkomst-bestemmingsmatrix met het aantal vervoerde ton. De tien matrices die de hoeveelheid goederen tussen locaties weergeven met de vrachtwagen als vervoermiddel, worden opgesplitst in een matrix met verplaatsingen die rechtstreeks van oorsprong naar bestemming gaan en een matrix die voor hun verplaatsing via een logistiek knooppunt passeren. De opsplitsing wordt bepaald aan de hand van de capaciteit van het logistieke knooppunt, de kost van de directe verplaatsing en de kost van de indirecte route via het logistieke knooppunt. Daarna wordt de hoeveelheid goederen omgezet in het aantal vrachtwagens/schepen/treinen. Hierbij wordt rekening gehouden met de beladingsgraad en de kans op lege terugritten. Beide 6/2008 Het Ingenieursblad 29
Tabel 1: Overzicht van het aandeel van elke vervoerswijze in het goederenmodel en in het indicatorrapport van MIRA-T[4]. Mira-T 2000 Mira-T 2006 Goederenmodel 2004 Weg 77% 79% 80% Spoor/spoor + andere modus 8% 8% 6% Binnenvaart 15% 13% 14% variabelen hangen af van het vervoermiddel, de afstand, het soort goederen en de productiviteit en vraag aan de herkomst- en bestemmingskant. Tenslotte gebeurt de laatste stap: deze vrachtwagens/ schepen/treinen worden toegedeeld op het netwerk. Voor iedere verplaatsing wordt de veralgemeende reiskost geminimaliseerd. In een iteratief proces wordt gezocht naar een netwerkevenwicht waarbij geen enkele vervoerder de veralgemeende reiskost kan doen dalen door een andere route te kiezen. De modelresultaten zijn de goederenstromen op dagbasis over de weg, het spoor en het water. Validatie Een eerste versie van dit goederenmodel is in 2007 ontwikkeld. Momenteel wordt dit volop gevalideerd in samenwerking met het Steunpunt voor Goederenstromen [2]. Een eerste test van het model bestaat erin modelresultaten van de huidige toestand te vergelijken met opgemeten waarden. Het Gemeentelijk Antwerpse Havenbedrijf voerde een meetcampagne uit op 21 juni 2006 waarbij men met camera s op de invalswegen van en naar de haven het aantal vrachtwagens telde [3]. Hieronder maken we een vergelijking met de modelresultaten voor twee van die meetplaatsen. Het inkomend havenverkeer dat op het gemeenschappelijke stuk E34-E313 rijdt, werd opgemeten als zijnde 29% van het totale zware vrachtverkeer op die plaats. Het goederenmodel berekent voor deze waarde 28%. Het uitgaande transitverkeer aan de grenspost van de E17 te Rekkem werd opgemeten als zijnde 39% van het totale zware vrachtverkeer op die Analyse goederenstromen De analyse van deze goederenstromen levert gedetailleerde informatie op over de huidige, maar vooral over de toekomstige situatie van het vrachtverkeer. Markante vaststelling bij de huidige situatie: op de snelwegen van en naar Antwerpen heeft ruim een vijfde van het zware vrachtverkeer geen herkomst of bestemming in België, maar passeert er gewoon. Ook: ruim een derde van het zwaar vrachtverkeer betreft de in- of uitvoer van goederen (zie figuur 2). Aangezien in dit model de goederenstromen met verschillende vervoerswijzen in kaart worden gebracht (zie figuur 3), kunnen we ook het aandeel van elke vervoerswijze afleiden. Hieruit leren we dat 80% van het goederenverkeer over de weg verloopt. 14% van de goederen wordt getransporteerd met behulp van de binnenvaart. Het spoor vervoert de overige 6% van de goederen. Het Verkeerscentrum Het Verkeerscentrum is een afdeling van het Departement Mobiliteit en Openbare Werken van de Vlaamse overheid. In het kenniscentrum Verkeer en Vervoer van deze afdeling is een team van modelexperts aan de slag om de doorstroming van het verkeer te simuleren. Tot nu toe lag de nadruk op personenvervoer. Hiervoor beschikt men over vijf zelfontwikkelde multimodale provinciale verkeersmodellen alsook over een Vlaams multimodaal verkeersmodel. Met het goederenmodel dat in dit artikel beschreven wordt, kan men voortaan ook het aandeel voor de verschillende vervoerswijzen van het goederenverkeer in kaart brengen. Al deze modellen zijn voortdurend in ontwikkeling. Figuur 1: Vergelijking van geobserveerde en gemodelleerde goederenstromen per afstandsklasse. Door deze curven is ook een veelterm gefit. De afstand is in logaritmische schaal getoond. (a) Vóór de kalibratie van de distributie. Het model onderschat de goederenstromen op kleine afstand zwaar. Dit komt voor een groot deel door de intrazonale verplaatsingen. (b) Na de kalibratie van de distributie. In/Uitvoer 34% Transit 21% Binnenland (excl. Haven) 17% Haven Buitenland 14% Haven Binnenland 14% Figuur 2: Aandeel zwaar vrachtverkeer ingedeeld volgens transitverkeer, inlands verkeer en in/uitvoer op de radiale hoofdwegen rond Antwerpen. 30 Het Ingenieursblad 6/2008
Een klassiek vierstapsmodel is een statisch verkeersmodel dat een inschatting van de verkeersstromen maakt in vier stappen, nadat het gebied dat gemodelleerd wordt ingedeeld is in zones. Eerst bepaalt men hoeveel mensen/goederen er vertrekken en aankomen in elke zone (stap1: tripgeneratie). Vervolgens koppelt men deze vertrekken en aankomsten aan elkaar tot verplaatsingen (stap 2: distributie). Als derde stap wordt voor deze verplaatsingen het vervoermiddel gekozen. In de vierde en laatste stap wordt deze verplaatsing die met dat bepaald vervoermiddel gebeurt, op het netwerk uitgezet en wordt er een route gekozen. Het multimodaal goederenmodel dat de Vlaamse overheid ontwikkeld heeft, is een aangepast vierstapsmodel dat gebruik maakt van logistieke knooppunten. De modelresultaten zijn de goederenstromen op dagbasis over de weg, het spoor en het water. Men kan zowel de huidige situatie als fictieve, toekomstige situaties simuleren. De analyse van de goederenstromen van de huidige toestand geeft een gedetailleerd beeld over het goederenverkeer in Vlaanderen. Wanneer men een fictieve situatie simuleert die slechts in één maatregel verschilt van de huidige situatie, geeft de vergelijking van de goederenstromen voor beide situaties het effect van die maatregel weer. Dit effect situeert zich vooral in een verandering van vervoerswijzekeuze of routekeuze. Momenteel is een eerste versie van het goederenmodel ontwikkeld, maar deze wordt nog volop gevalideerd. Een eerste validatietest omvat het vergelijken van de modelplaats. Hier geeft het model 37% als resultaat. In het indicatorrapport van Mira-T 2007 [4] wordt de evolutie van het aandeel van de verschillende vervoerswijzen van 1990 tot 2006 beschreven. Deze beschreven waarden worden in tabel 1 vergeleken met de resultaten uit het goederenmodel. In al deze voorbeelden komen de opgemeten waarden goed overeen met de modelresultaten. Deze overeenkomsten geven een eerste indicatie voor de betrouwbaarheid van de modelresultaten. Toch moet het model nog verder gevalideerd worden en zijn er nog diverse punten waarop het model kan uitgebreid worden. Zo zou het bijvoorbeeld interessant zijn om over te schakelen van herkomst-bestemmingsmatrices op dagbasis naar matrices op uurbasis. Eenmaal de modelresultaten voldoende getoetst en gevalideerd zijn, kunnen allerlei scenario s gesimuleerd worden. De aanpassingen van de huidige toestand die ingebouwd worden in de scenario s, kunnen concrete maatregelen zijn, zoals een snelheidsbeperking of een verbod voor vrachtwagens op een bepaalde snelweg. Ook beleidsmaatregelen op lange termijn kunnen gesimuleerd worden eens er een referentiescenario voor de toekomstige situatie, vb. 2020 opgebouwd is. Dit referentiescenario omvat een prognose over de variabelen die vrachtverkeer beïnvloeden zoals economische groei, bevolking en tewerkstelling wanneer men de huidige evolutie van die variabelen doortrekt met een onveranderd beleid. Het zwaartekrachtmodel In een zwaartekrachtmodel hebben de verplaatsingen met het grootste nut de grootste kans om gekozen te worden. Hierbij wordt het nut bepaald door het omgekeerde van de veralgemeende reiskost en de aantrekkingskracht, de massa van een zone, nl. het aantal ton dat er toekomt. Deze massa wordt bepaald door de vraag naar goederen in die zone. De naamgeving gebeurde naar analogie met de fysische zwaartekracht, waar de aantrekking het grootst is tussen grote massa s op kleine afstand van elkaar. Figuur 3: Deel van het modelnetwerk. De breedte van de lijnen geeft de hoeveelheid vrachttransport weer voor het verkeer over de weg (rood), het spoor (zwart) of het water (donkerblauw). De schaal is voor de drie vervoerswijzen anders, dus deze figuur geeft geen beeld over het aandeel van de verschillende vervoerswijzen. Een logistiek knooppunt wordt gedefinieerd als een overgangspunt waar de goederen veranderen van voertuig en waar een reorganisatie van de vracht gebeurt. Dit hoeft niet gepaard te gaan met een verandering van vervoerswijze. Wanneer men de modelresultaten voor de veranderde toestand vergelijkt met de modelresultaten voor de huidige toestand of het referentiescenario, kan men een inschatting maken van het effect van de gesimuleerde maatregel. In dit model zal vooral een verandering in routekeuze of vervoerswijzekeuze tot uiting komen. Besluit 6/2008 Het Ingenieursblad 33
resultaten voor de huidige toestand met opgemeten waarden. Dit levert goede overeenkomsten, wat een eerste indicatie is voor de betrouwbaarheid van het model. Referenties [1] TRM Euro, Internationale matrix van het - Franse statistisch bureau op NUTS0 niveau Nationaal Instituut voor Statistiek (NIS) op NUTS3 niveau [2] Steunpunt Goederenstromen, Universiteit Antwerpen, Prinsstraat 13, 2000 Antwerpen [3] Vrachtwagentelling 2006, Gemeentelijk Havenbedrijf Antwerpen [4] M. Bossuyt, J. Brouwers, C. De Geest, H. Degans, S. Overloop, B. Peeters, L. Stalpaert, B. Tieleman, H. Van Hooste, R. Van Loon, E. Vander Putten, S. Janssens, M. Stevens, M. Van Steertegem, Milieurapport Vlaanderen MIRA-T 2007 - Indicatorrapport VMM De gegevens uit dit rapport zijn op hun beurt gehaald bij de Federale Overheidsdienst (FOD) Mobiliteit, het Nationaal Instituut voor Statistiek (NIS), Nationale Maatschappij van de Buurtspoorwegen (NMBS), Promotie Binnenvaart Vlaanderen (PBV) en het Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek (VITO). Voor het verschaffen van gegevens om dit goederenmodel te onderbouwen, konden we beroep doen op de volgende instanties: POM Antwerpen, POM Vlaams-Brabant, POM Oost-Vlaanderen, POM West-Vlaanderen, POM Limburg, het Havenbedrijf Antwerpen, NMBS B-Cargo, Dienst Promotie Binnenvaart, Waterwegen en Zeekanaal NV, Havenbedrijf Gent GAB, Steunpunt voor Goederenstromen, Vlaams Instituut voor Logistiek en de Maatschappij van de Brugse Zeevaartinrichtingen (MBZ). De auteurs: Dana BORREMANS, Rene GRISPEN, Katia ORGANE, Eddy PEETERMANS zijn werkzaam op het departement MOW, Verkeerscentrum, Vlaamse Overheid. Pieter VAN HOUWEwerkt bij MINT NV. Hans-Paul KIENZLER en David ZILLHARDT zijn werkzaam bij K+P Transport Consultants. n 34 Het Ingenieursblad 6/2008