Eindpunten als beginpunt voor een betrouwbaar OV

Vergelijkbare documenten
Sneller reizen door langer stilstaan

Een beter OV begint met een beter bestek

Betrouwbaar meten van betrouwbaarheid

Betrouwbare modellen door onbetrouwbaar OV

Betrouwbaar OV door integrale beheersing

Betrouwbaarheid in stedelijk openbaar vervoer in relatie tot tactische en strategische planning

Verkeersmodellen verrijken met onbetrouwbaarheid OV vanuit een reizigersperspectief. Niels van Oort. TU Delft / Goudappel Coffeng 1

Regelmaatprognose bij het netwerkontwerp van stedelijk openbaar vervoer

Simulatie op het spoor ProRail Vervoer en Dienstregeling. Dick Middelkoop

Fiets en OV. Danique Ton PhD: Keuzegedrag van Fietsers en Voetgangers. Niels van Oort Assistant Professor: Openbaar Vervoer. #FietsOV #SUMS2017

Wat kunnen trein- en tramexploitatie van elkaar leren?

Aantal HSL-reizigers groeit fors: een succes en een uitdaging

Vertragingen op het spoor op het spoor

Reizigerseffecten van onbetrouwbaar OV in maatschappelijke kostenbatenanalyses. Niels van Oort. TU Delft / Goudappel Coffeng 1. Robert van Leusden

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

Betrouwbaarheid van OV in verkeersmodellen

Robuust openbaar vervoer vanuit een reizigersperspectief

Nieuwe data voor (nieuwe) OV modellen

Concessiemonitor MRDH - Juni 2016

Nieuwe data voor (nieuwe) OV modellen

Voorstellen Vervoerplan Rail 2016

Exploitatieanalyse tijdens infrastructuurontwerp De HTM Rail Simulatie Suite

De vergeten baten van light rail

Robuuster, goedkoper en beter openbaar vervoer door gebruik van GOVI-data

Concessiemonitor MRDH - December 2015

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - november 2016

Inzichten in gebruik van en reizigersvoorkeuren voor de combinatie fiets en openbaar vervoer. Niels van Oort

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - juli 2016

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - augustus 2016

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - september 2016

Vragen. Andrew Switzer. SRMT Project 2: Het bevorderen van verdichting rondom knooppunten

GEGEVENSSET GEPUBLICEERD BIJLAGE 1 ND-OV. Dyn. Aankomststaat. Dyn. Vertrekstaat DVS AR-NU

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - januari 2017

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - december 2016

Behoefte van de reiziger centraal

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - maart 2017

Kritische Prestatie Indicatoren Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - oktober 2016

De hyperspits biedt kansen voor een betere spreiding binnen de spits. Thijs van Daalen. Nederlandse Spoorwegen 1. Niels Janssen

Concessiemonitor MRDH - April 2016

Concessiemonitor MRDH - Maart 2016

KWALITEITSINDICATOREN BESCHIKBAARHEID VAN DE TOEGANG TOT HET DISTRIBUTIENET

Big Data en OV Beeld plaatsen ter grootte van dit kader

Stand van zaken leveranciersmarkt trams. Hans van Rooden 14 juni 2017

Concessiemonitor Stadsregio Rotterdam - Augustus 2015

Urban Mobility Lab Amsterdam: Begrijpen hoe mobiliteit werkt

Lange termijn spooragenda

Fiets en OV: Delftse inzichten

Concessiemonitor MRDH - September 2015

Effecten. Zuidvleugel

Concessiemonitor Stadsregio Rotterdam - Februari 2015

Er zijn een paar overall -conclusies te trekken als alle data, inclusief de financiering met elkaar vergeleken worden.

Kritische prestatie indicatoren. Benchmarkrapportage. maart Benchmarkrapportage

Reistijdbetrouwbaarheid in strategische vervoersmodellen: Buffer tijd versus standaarddeviatie

GEGEVENSSET GEPUBLICEERD BIJLAGE 1 ND-OV. Dyn. Aankomststaat. Dyn. Vertrekstaat DVS AR-NU

Kritische prestatie indicatoren. Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - februari Benchmarkrapportage

Kritische prestatie indicatoren. Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - oktober Benchmarkrapportage

GEGEVENSSET GEPUBLICEERD BIJLAGE 1 ND-OV. Dyn. Aankomststaat. Dyn. Vertrekstaat DVS AR-NU

Kritische prestatie indicatoren. Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - mei Benchmarkrapportage

Verkenning kwaliteitsverbetering OV met multimodale OV-chipkaartdata

Matching public transport networks to land-use patterns

Concessiemonitor MRDH - Mei 2016

KPI trendrapportage 2017

Concessiemonitor MRDH - Februari 2016

Concessiemonitor MRDH - November 2015 (herzien)

Figuur 1: CO 2-emissie vliegreizen 2015

Simulatie op het spoor ProRail Vervoer en Dienstregeling. Dick Middelkoop

De klantwaardering over onze basis dienstverlening heeft een plafond bij het rapportcijfer 7

Aanleveren dienstregeling (KV1)

Aanleveren dienstregeling (KV1)

Aanleveren dienstregeling (KV1)

Aanleveren dienstregeling (KV1)

Aanleveren dienstregeling (KV1)

Alle zitplaatsen zonder staanplaatsen plus 100% klapzittingen

CT2710 Transport & Planning Sommencollege delen 1 en 2

Kosten en baten van robuustheid en comfort in OV modellen

Inhoudsopgave. Inleiding 3 Concept 3 Onderzoek 3 Conclusie 7 Bijlage 8 Bronnen

Gemiste kansen in het openbaar vervoer

Vergezichten in het OV Trends in mobiliteit, voorbij de hype

Concessiemonitor Stadsregio Rotterdam - Juli 2015

Toelichting op het besluit: Instemming van vijf topeisen voor de nieuwe voertuigen:

KPI Benchmarkrapportage

Inhoud. Railverkeersmanagement. Deming circle. Deming circle. Deming circle in spoorwegsector. De spoorwegsector

KPI Benchmarkrapportage

Concessie Haaglanden Regio Veolia Transport Vervoerplan 2016

Concessiemonitor MRDH - Januari 2016

Excellent OV naar de Uithof: Capaciteits- en betrouwbaarheidsverbetering door tram in Utrecht

Kritische prestatie indicatoren. Benchmarkrapportage. kwaliteit datastromen reisinformatie - november Benchmarkrapportage

Effecten van Mobility Mixx voor de BV Nederland

Concessiemonitor MRDH - April 2015

Wijzigingen dienstregeling 2019 Zuid-Holland Noord

Een eenvoudig, robuust en duurzaam spoorsysteem. Jan Koning, 6 november 2013, KIVI NIRIA Jaarcongres, TU Eindhoven

EEN TREINVERTRAGING ZIT IN EEN KLEIN HOEKJE. Resultaten punctualiteitanalyse casestudy Rotterdam-Dordrecht

April Effecten van salderen tussen handhavingspunten

OEI, IK GROEI! Over de groei van OV in de zuidelijke Randstad

PROJECTNUMMER D ONZE REFERENTIE D

verkeer veilige veiligheid verbindingen BIJLAGE 6: TAG CLOUDS MOBILITEIT staat stad stiptheid stress tijd tram trein treinen uur veilig

Rapportage Schaduwonderzoek vragenlijst OV-Klantenbarometer Vergelijking oude en nieuwe vragenlijst

SabiMIS. Prestaties OV inzichtelijk dankzij DRIS. [ing K. Pot, Keypoint Consultancy,

Concessiemonitor MRDH - Juli 2016

Concept wijzigingsvoorstellen dienstregeling 2012

Transcriptie:

Eindpunten als beginpunt voor een betrouwbaar OV Niels van Oort HTM Personenvervoer Afdeling Vervoersontwikkeling E-mail: N.van.Oort@HTM.net Rob van Nes TU Delft Faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen Transport and Planning E-mail: R.vanNes@tudelft.nl Bidrage aan het Colloquium Vervoersplanologisch Speurwerk 19 en 20 november 2009, Antwerpen 1

Samenvatting Eindpunten als beginpunt voor een betrouwbaar OV Het bieden van betrouwbaar (rail) openbaar vervoer (OV) is een belangrike taak voor OV bedriven en autoriteiten. Dit artikel beschrift de uitkomsten van onderzoek naar mogelikheden om de betrouwbaarheid al in de planningsfases van de infrastructuur te vergroten. Specifiek is gekeken naar de inrichting van eindpunten en de invloed daarvan op de operationele kwaliteit. Naast eindpunten is dit ook van toepassing voor bisturingsinfrastructuur, die gebruikt kan worden tidens calamiteiten. Deze maken het mogelik linen in te korten in geval van blokkade van de infrastructuur. Drie verschillende, veel voorkomende eindpunten zin onderzocht op capaciteit en het effect op betrouwbaarheid. De eindpunten verschillen in het aantal wissels en de locatie van het fysieke keerproces (voor of na het perron). Ook het aantal keersporen varieert. Voor verschillende frequenties en bezettiden (bestaande uit halteren, keren en riden) is de vertraging per voertuig voor elke eindpuntvariant berekend. Hierbi is expliciet rekening gehouden met spreiding in de aankomsten van voertuigen, zoals in de praktik ook voorkomt. De analyse geeft de mogelikheid om voor een nieuwe raillin het meest geschikte eindpunt te selecteren. Daarnaast laat het zien dat het expliciet rekening houden met spreiding in de dienstuitvoering andere uitkomsten geeft dan slechts een statische analyse. In stedelik OV is capaciteitsmanagement nog niet heel gebruikelik, maar toenemende frequenties en grote spreiding maken dit wel noodzakelik. Al bi de planning van infrastructuur dient de operationele kwaliteit expliciet meegenomen te worden, rekening houdend met de dynamiek van de (toekomstige) uitvoering. Op die manier worden eindpunten het beginpunt van een betrouwbare dienstuitvoering. 2

1. Inleiding Het bieden van betrouwbaar OV is een belangrike taak van OV bedriven. De focus van dit paper ligt op de betrouwbaarheid van de dienstuitvoering van tram en light rail: in hoeverre komt de uitvoering overeen met de geplande dienstregeling. De aandacht voor deze betrouwbaarheid neemt toe: ICT ontwikkelingen maken meer mogelik op zowel onderzoeksgebied als in de uitvoering (biv. gedetailleerde management rapportages, exploitatie beheerssystemen, etc. [1,5,9,10]). Zowel in de wetenschappelike wereld als in de praktik ligt de focus van het vergroten van de betrouwbaarheid voornamelik op de uitvoering. Relatief weinig aandacht wordt besteed aan het vergroten van de betrouwbaarheid tidens de planningsfases. Betrouwbaarheid is zelden een expliciet doel, maar vaak slechts een uitkomst van zowel netwerk- als dienstregelingsontwerp [6]. Dit paper focust op de infrastructuurplanningsfase en in het bizonder het ontwerp van eindpunten. Weinig onderzoek is beschikbaar over het effect van eindpuntconfiguratie op de betrouwbaarheid van de dienstregeling, hoewel herkend wordt dat capaciteitsmanagement belangriker wordt in stedelik OV [7]. Daarentegen worden er via contracten wel steeds meer eisen gesteld aan de betrouwbaarheid. In dit paper wordt voor drie veel voorkomende eindpuntvarianten geschetst wat het effect is van deze ontwerpen op de betrouwbaarheid van de dienstuitvoering, bi verschillende frequenties. Deze resultaten zin ook bruikbaar voor bisturingsinfrastructuur, die bivoorbeeld kort keren mogelik maakt. 2. BETROUWBAARHEID IN STEDELIJK OV 2.1 Betrouwbaarheid meten Binnen de OV sector is punctualiteit (de (gemiddelde) afwiking van de dienstregeling) een veelgebruikte indicator om de betrouwbaarheid uit te drukken. Een andere, veelgebruikte indicator is het percentage voertuigen dat een afwiking van de dienstregeling binnen een bepaalde bandbreedte heeft (biv. tussen 1 minuut te vroeg en 3 minuten te laat). In hoogfrequente systemen is een focus op intervallen en regelmaat meer wenselik, omdat reizigers aselect op de halte arriveren en de exacte dienstregeling minder relevant is. Hoewel bovengenoemde variabelen een indruk geven van de betrouwbaarheid, ligt de focus toch vooral op de voertuigen en niet op de effecten voor de reiziger. Om deze effecten beter in beeld te krigen is een verschuiving van focus nodig [8]. Een geschikte indicator hiervoor is de extra reistid, als gevolg van spreiding. Gebruik makend van actuele reizigers- en voertuigdata kan berekend worden wat de extra reistid is, ten opzichte van de in de dienstregeling beloofde dienstuitvoering. Recent onderzoek in de V.S. [2,3,11] pleit daarnaast ook voor het expliciet meenemen van de 95- percentielwaarde bi het berekenen van de extra reistid. Reizigers zullen immers op basis van hun ervaringen deze tid, die in 5% van de reizen wordt overschreden, meenemen in hun reisbudget om niet te laat te arriveren op de bestemming. Deze extra tid ten opzichte van de gemiddelde waarde wordt Reliability Buffer Time genoemd (RBT). Deze indicator is naast de extra reistid van toegevoegde waarde voor het in kaart brengen van de betrouwbaarheid. 3

2.2 Betrouwbaarheid berekenen Als de actuele reizigers- en voertuigdata beschikbaar is, kan de extra reistid en RBT berekend worden. Vergeliking 1 wordt gebruikt om de afwiking van de dienstregeling te berekenen. De vergelikingen 2 en 3 maken het mogelik om de extra reistid en RBT te berekenen. Met vergeliking 4 en 5 kan de gemiddelde extra reistid per reiziger op de lin berekend worden, waarbi gewogen wordt naar aantal instappers per halte. Met behulp van gewichten voor tidscomponenten (relatief aan de reistid in het voertuig) wordt ten slotte in vergeliking 6 de totale extra reistid per reiziger berekend. p = D D (1) werkelik drgl i, i, i, werkelik wacht H werkelik 2 T = *( cv( H ) ) (2) 2 RBT = T T (3) wacht 95% wacht wacht i, T wacht wacht = α * T (4) RBT wacht n wacht = α * RBT (5) = 1 extra wacht wacht T = θ * T + θ * RBT (6) halte RBT waarin: p i, = Punctualiteit van voertuig i op halte (referentie) D werkelik = Werkelike vertrektid van voertuig i op stop (referentie) i, D = Geplande vertrektid van voertuig i op halte drgl i, i = Ritnummer = Haltenummer wacht T = Extra wachttid voor voertuig i op halte i, wacht RBT = Reliability Buffer Time op halte extra T = Gemiddelde extra wachttid per reiziger H drgl = Gepland interval H werkelik α = Werkelik interval = Aandeel reizigers dat instapt op halte θ halte = Relatieve tidswaardering van wachttid op de halte (t.o.v. ritid) θ RBT = Relatieve tidswaardering van Reliability Buffer Time (t.o.v. ritid) 4

2.3 Effect van op tid vertrekken Stipt vertrek aan de beginpunten is van essentieel belang voor een betrouwbare dienstuitvoering op de hele lin. In Den Haag is een case studie uitgevoerd naar het effect van op tid vertrekken van trams op de extra reistid voor alle reizigers onderweg. Vergeliking 7 en 8 zin gebruikt om de nieuwe punctualiteit op de lin uit te rekenen, indien het vertrek op het beginpunt 100% punctueel is. D = D p werkelik _ nieuw werkelik i, i, i,1 (7) p = D D nieuw werkelik _ nieuw drgl i, i, i, (8) waarin: D = werkelike vertrektid van voertuig i op halte (nieuwe case) werkelik _ nieuw i, Na deze herberekening van de stiptheid wordt een nieuwe extra reistid per reiziger berekend, gebruik makend van vergelikingen 2-6. Hierbi is aangenomen dat er geen extra versterkend effect optreedt van vertragingen op de lin (klontering van voertuigen [4]). Hierdoor wordt het effect van op tid vertrekken licht onderschat. Voor een aantal tramlinen in Den Haag zin bovenstaande berekeningen gemaakt om inzicht te geven in het effect van stipt vertrek voor reizigers op de hele lin. Tabel 1 laat de kenmerken van de linen zien en in figuur 1 zin de resultaten te zien. Reizigers- en voertuigdata van april 2007 (ochtendspits) is gebruikt en geanalyseerd. Door verschillende punctualiteitskenmerken van de linen is het effect per lin verschillend. Tabel 1: Kenmerken linen Lin Richting Interval [min.] Lengte [km] 1 Delft (DT) 10 20 2 Leidschendam (LD) 8 13 9 Scheveningen (SN) 5 14 11 Station Hollands Spoor (HS) 10 8 12 Station Hollands Spoor (HS) 8 7 15 Moerwik (MW) 8 17 17 Statenkwartier (ST) 8 16 5

120 100 Werkelik vertrek eindpunt Stipt vertrek eindpunt 80 Extra reistid [s] 60 40 20 0 Lin 1 DT Lin 2 LD Lin 9 SN 15 ri MW Lin 11 ri HS Lin 12 ri HS Lin 17 ri ST Lin en richting Figuur 1: Effect van op tid vertrekken bi het beginpunt op gemiddelde extra reistid per reiziger Figuur 1 laat duidelik zien dat een punctueel vertrek tot een sterke afname van extra reistid per reiziger leidt. Dit punctueel vertrek kan naast een goede discipline van bestuurders ook gefaciliteerd worden door een goed ontwerp van het eindpunt, waarbi voldoende capaciteit wordt geboden en minimale hinder optreedt a.g.v. congestie. Het volgende hoofdstuk presenteert een analyse van het effect van eindpuntontwerp op vertrekpunctualiteit. 3. EINDPUNTVARIANTEN EN -EIGENSCHAPPEN Rail eindpunten kunnen op verschillende manieren worden ontworpen: op de wereld zin honderden verschillen ontwerpen te vinden. De belangrikste keuze bi het ontwerp is of er voor een keerlus of tailtrack wordt gekozen. Hoewel keerlussen vaak meer ruimte nodig hebben, is de capaciteit (het aantal voertuigen dat per uur kan worden afgehandeld) van dit type over het algemeen groot. Wanneer tweerichting voertuigen worden gebruikt en ruimte schaars is, wordt vaak gekozen voor een tailtrack. Het nadeel van deze eindpunten is dat vergeleken met een keerlus de capaciteit meestal lager ligt. Dit paper beschrift onderzoek naar tailtracks en zoomt in op het capaciteitsvraagstuk. Figuur 2 laat drie meest voorkomende tailtrack eindpunten zien met daarbi de verschillende processen die plaatsvinden op het eindpunt. Er is sprake van geen, één of twee tailtracks achter de perrons. Bi type A keren de voertuigen aan het perron, terwil dat bi type B en C achter het perron gebeurt. Bi deze laatste twee varianten komen de voertuigen op een ander perron aan dan waar ze vertrekken. Bi type A gebeurt dit op hetzelfde spoor. Naast het mogelik maken om te keren worden de eindpunten ook gebruikt om voertuigen te stallen. Eén voertuig kan bi type A gestald worden, hoewel er dan nog maar één spoor gebruikt kan worden om te keren. Bi type B is er geen mogelikheid voor het stallen van voertuigen zonder het keerpoces te blokkeren. Bi type C is plaats voor één gestald voertuig. Het keerproces verandert dan overigens in type B. Extra opstelplaatsen kunnen o.a. gecreëerd worden door het verlengen van het perronspoor 6

(type A) of tailtrack (type B en C). Om de duidelik te vergroten voor reizigers en het maximaliseren van flexibiliteit is gekozen voor eilandperrons. Deze drie types zin de basisvormen, uiteraard zin combinaties of alternatieve ontwerpen ook mogelik. Voertuig lengte Voertuig lengte A B C Keren Keren Halteren/ keren vertrek aankomst Uitstap -pen Instappen Instappen Uitstap -pen vertrek vertrek aankomst aankomst A* B C* * De andere tailtrack kan ook voor keren gebruikt worden Figuur 2: Drie veel gebruikte eindpunttypen (boven) en bibehorende processen (onder) De capaciteit van het eindpunt wordt o.a. door infrastructuurelementen bepaald. Daarnaast spelen ook dienstregelingsaspecten een rol bi de prestatie van het eindpunt. De belangrikste zin: - Aantal linen; - Frequentie; 7

- Afstemming van linen, in het geval van meerdere linen; - Verdeling van aankomsttiden van voertuigen; - (Buffer in) de keertid; - Aflosprocedure bestuurder (blift de bestuurder op het voertuig of wordt er afgelost, wat de looptid van de ene cabine naar de andere bespaart). In dit onderzoek zin de tidselementen op het eindpunt gecombineerd tot bezettid. Deze tid bestaat voor type A uit (zie ook figuur 2): Ritid naar perron De tid die nodig is om vanaf de aankomst bi de wissels naar het perron te riden. Deze tid wordt bepaald door zowel voertuig- als infrastructuurkarakteristieken. Perrontid De tid tussen aankomst naast het perron en het moment van gereedheid voor vertrek (rekening houdend met de dienstregeling en afspraken met het personeel). In het algemeen bestaat deze tid uit: - Technische keertid De tid om het voertuig startklaar te maken in de andere richting (biv. looptid bestuurder, inlogtid). - Pauze De tid die een bestuurder heeft om te rusten e.d. (indien er niet wordt afgelost). - Onvermidelik stationnement De tid die nodig is om weer precies in de cadans van de dienstregeling te vertrekken. Deze tid ontstaat als de totale omlooptid niet precies een veelvoud is van het interval. - Halteertid De tid om reizigers in- en uit te laten stappen. Ritid vanaf perron De tid die nodig is om vanaf het perron voorbi de wissels te riden. Deze tid wordt bepaald door zowel voertuig- als infrastructuurkarakteristieken Voor eindpunttype B en C bestaat de bezettid bestaat uit: Ritid naar perron De tid die nodig is om vanaf binnenkomst op het eindpunt naar het perron te riden. Uitstaptid De tid om reizigers te laten uitstappen Ritid naar tailtrack De tid die nodig is om van het perron naar de tailtrack te riden. Deze tid wordt bepaald door zowel voertuig- als infrastructuurkarakteristieken. Tailtracktid De tid tussen aankomst op de tailtrack en het moment van gereedheid voor vertrek (rekening houdend met de dienstregeling en afspraken met het personeel). In het algemeen bestaat deze tid uit: - Technische keertid De tid om het voertuig startklaar te maken in de andere richting (biv. looptid bestuurder, inlogtid). 8

- Pauze De tid die een bestuurder heeft om te rusten e.d. (indien er niet wordt afgelost). - Onvermidelik stationnement De tid die nodig is om weer precies in de kadans van de dienstregeling te vertrekken. Deze tid ontstaat als de totale omlooptid niet precies een veelvoud is van het interval. Ritid vanaf tailtrack De tid die nodig is om van de tailtrack naar het perron te riden. Deze tid wordt bepaald door zowel voertuig- als infrastructuurkarakteristieken. Instaptid De tid om reizigers te laten instappen. Ritid vanaf perron De tid om vanaf het perron het eindpunt te verlaten. Belangrik om hierbi op te merken dat sommige processen geliktidig kunnen plaatsvinden. Dit leidt tot een verkorting van de bezettid. Bi type A is dit bivoorbeeld het halteren en technisch keren. Bi type B en C kunnen de pauze en het onvermidelik stationnement gecombineerd worden met het instappen. 4. Invloed van eindpunten op betrouwbaarheid 4.1 Rekenmodel eindpunten Om de invloed van het ontwerp van eindpunten op de betrouwbaarheid van de dienstuitvoering te berekenen is er een rekenmodel ontwikkeld. Het model genereert voertuigen, daarbi rekening houdend met zowel de dienstregeling als de spreiding in aankomsten. Bi aankomst wordt een toets uitgevoerd of er ruimte is op de sporen van het eindpunt. Zo niet, dan wordt de wachttid berekend totdat er ruimte is. Op het perronspoor en de tailtracks wordt zowel het halteren als het keren gesimuleerd. De output van het model is de vertraging die opgelopen wordt per voertuig als gevolg van capaciteitstekort. Zonder extra maatregelen (biv. extra buffer in keertid) leidt deze vertraging tot een vertraagd vertrek van het voertuig met de gevolgen voor reizigers op de lin van dien. In het vorige hoofdstuk is een case studie gepresenteerd met de effecten hiervan. Figuur 3 laat de stappen van het model zien. Dit schema laat zien dat bi eindpunttype C drie wachtrien zin, terwil type A en B er slechts twee kennen. Als er geen perronspoor beschikbaar is, moet het voertuig wachten in wachtri 1 (bi het aankomstpunt). Wachtri 2 is op het perronspoor en ontstaat als een voertuig niet verder kan door de bezetting van het wissel door een aankomend voertuig (type A) of omdat er geen tailtrack beschikbaar is (type B en C). Als een voertuig de rechter tailtrack van type C wil verlaten en een ander voertuig ridt al naar de linker tailtrack (en daarmee het kruiswissel bezet), ontstaat wachtri 3. Om dit conflict te voorkomen heeft het de voorkeur om de linker tailtrack te gebruiken. Analoog hierin is ook het linker perronspoor bi type A te prefereren. 9

Aankomst Binnenriden Aankomst Binnenriden Perronspoor beschikbaar? Ja Nee Wachten in wachtri 1 Riden naar perron Perron beschikbaar? Nee Wachten in wachtri 1 Halteren (uitstappen) Aankomst Ja Binnenriden Riden naar perron Tailtrack beschikbaar? Nee Wachten in wachtri 2 Halteren (uitstappen) Ja Perronspoor beschikbaar? Ja Nee Wachten in wachtri 1 Tailtrack beschikbaar? Nee Wachten in wachtri 2 Riden naar tailtrack Keren Riden naar perron Ja Keren (+ in- en uitstappen) Riden naar tailtrack Wissel beschikbaar? Nee Wachten in wachtri 3 Ja Keren Riden naar perron Wissel beschikbaar? Nee Wachten in wachtri 2 Halteren (instappen) Halteren (instappen) Ja Vertrekken Vertrekken Vertrekken Eindpunttype A Eindpunttype B Eindpunttype C Figuur 3:Simulatie stappen voor drie eindpunttypen (A= geen tailtracks, B= 1 tailtrack en C= 2 tailtracks) 4.2 Input en Output van het rekenmodel De volgende input is gebruikt als input voor de analyse. Het model is 30 maal gerund voor een spitsuur met verschillende waarden voor deze variabelen om de vertraging per voertuig te berekenen. Frequentie: 4 tot 24 voertuigen per uur per richting; Bezettid: 60 tot 600 s. (zie hoofdstuk 3 voor uitgebreide beschriving); De waarden voor θ in vergeliking 6 zin [BRON]: θ stop θ = 1.5 en RBT = 0.7 Aankomstpatroon: Het aankomstpatroon van voertuigen is gebaseerd op constante intervallen met een dienstregelingsafwikingsverdeling, zoals te zien is in figuur 4. 10

0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 `` -60-30 0 30 60 90 Afwiking [s] Figuur 4: Spreiding in aankomst De output van het model is de gemiddelde vertraging per voertuig als gevolg van congestie op het eindpunt. Deze vertraging wordt berekend door de vertragingen bi de verschillende wachtrien te wegen met het aantal gepasseerde voertuigen. 4.3 Prestaties van eindpuntvarianten In dit onderzoek zin de drie genoemde basis eindpuntvarianten kwantitatief onderzocht op vertragingen. Om tidens de ontwerpfase inzicht te bieden in deze vertragingen en dus de uiste keuze mogelik te maken zin er grafieken gegenereerd, die voor verschillende combinaties van variabelen de vertraging inzichtelik maken. Dit is te zien in figuur 5, 6 en 7. In deze figuren is de vertraging weergegeven als functie van de bezettid en frequentie. In deze figuur is ook de statische bezetting te zien: de groene cirkel toont de 50% bezetting en de rode de 100%. De statische bezetting is een indicatie van de benutting van het eindpunt, uitgaande van een 100% stipte uitvoering. Een 100% statische bezetting geeft aan dat het eindpunt vol is. Gem vertr. [s] 0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 100-120 120-140 140-160 160-180 24 20 16 12 8 Frequentie [vtg/hr] 4 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 Bezettid [s] Figuur 5: Gem. vertraging als functie van bezettid en frequentie (geen tailtracks, eindpunttype A) De resultaten van de analyse voor het eindpunt zonder tailtracks is te zien in figuur 5. Te zien is dat bi een lage frequentie de vertragingen bina beginnen bi een statische bezetting van 50%, terwil bi een toenemende frequentie dit pas bi een hogere 11

statische bezetting is. Een bezettid lager dan 240 s. creëert nooit een vertraging, maar bi een toenemende bezettid neemt de vertraging snel toe, met name als de frequentie boven de 16 voertuigen per uur uitkomt. Een bezettid van 420 s. leidt tot substantiële vertragingen bi dit eindpunt bi hogere frequenties dan 8 voertuigen per uur. Avg Delay [s] 0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 100-120 120-140 140-160 160-180 24 20 16 Frequentie 12 [vtg/hr] 8 4 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 Bezettid [s] Figuur 6: Gem. vertraging als functie van bezettid en frequentie (1 tailtrack, eindpunttype B) Bi een eindpunt met één tailtrack is het verschil tussen de 50% en 100% statische bezetting klein (zie figuur 6). Door de beperkte keermogelikheden ontstaat er meer vertraging dan bi de andere twee onderzochte typen. Onder de 120 s. bezettid zin er geen vertragingen te verwachten. Boven deze waarde neemt de vertraging snel toe; met name bi een frequentie boven de 16 voertuigen per uur. In het algemeen begint de vertraging op te lopen voor elke frequentie als de 75% statische bezetting wordt overschreden. Bi een frequentie van 4 of lager zin er geen vertragingen te verwachten bi dit eindpuntontwerp. Gem vertr. [s] 0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 100-120 120-140 140-160 160-180 24 20 16 Frequentie 12 [vtg/hr] 8 4 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 Bezettid [s] Figuur 7: Gem. vertraging als functie van bezettid en frequentie (2 tailtracks, eindpunttype C) 12

De resultaten van het type met twee tailtracks (figuur 7) laten zien dat dit de beste eindpuntconfiguratie is, zeker voor hogere frequenties. Onder een bezettid van 240 s. is er geen vertraging te verwachten, noch voor frequenties onder de 12 voertuigen per uur. Bi een overschriding van de 90% statische bezetting neemt de vertraging echter snel toe met een toenemende bezettid. 4.4 Invloed van aankomstpatroon en aantal linen op vertraging Deze paragraaf presenteert het effect van een grotere aankomstspreiding op de gemiddelde vertraging. De berekeningen zin gemaakt voor een frequentie van 12 voertuigen per uur. Figuur 8 laat een nieuwe, grotere aankomstspreiding zien dan in de vorige analyse is gebruikt. Actuele data van RandstadRaillin 4 in Den Haag is hiervoor gebruikt. Figuur 9 toont het effect van deze grotere spreiding, afgezet tegen de resultaten uit de voorgaande analyse. 18% 16% 14% 12% Kans [%] 10% 8% 6% 4% 2% 0% -180-150 -120-90 -60-30 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 Dienstregelingsafwiking [s] Figuur 8: Spreiding in aankomsten, sterk gespreid Geen tailtrack Ref 1 Tailtrack Ref 2 Tailtracks Ref Geen Tailtracks Grotere afwiking 1 Tailtrack Grotere afwiking 2 Tailtracks Grotere afwiking 300 240 Gem. vertraging /vtg [s] 180 120 60 0 0 100 200 300 400 500 600 Bezettid [s] Figuur 9: Effect van aankomstpatroon op gem. vertraging per voertuig per eindpunttype 13

Figuur 9 laat zien dat de grotere spreiding tot grotere vertragingen leidt. De toename is gemiddeld ongeveer 20 s. Bi de eindpunten met 1 of 2 tailtracks begint er bi een lagere bezettid al vertraging op te treden. Dit laat zien dat de aankomstspreiding dus ook een belangrike rol speelt in de analyse van de prestaties van een eindpunt. In de praktik wordt dit echter niet vaak expliciet meegenomen. Naast de aankomstspreiding kan het aantal linen ook van invloed zin op de resultaten (bi een gelikblivende totale frequentie). Voor een totale frequentie van 12 voertuigen per uur is het effect van 1 of 2 linen bekeken. Beide linen hebben dezelfde aankomstspreiding (figuur 4) en zin niet optimaal afgestemd. Als de linen wel afgestemd zin, is er geen verschil tussen één of twee linen, doordat de aankomstspreiding gelik is. In figuur 10 zin de resultaten te zien. 300 Geen Tailtracks Ref Geen Tailtracks, 2 Linen 1 Tailtrack Ref 1 Tailtrack, 2 Linen 2 Tailtracks Ref 2 Tail tracks 2 Lines 240 Gem. vertraging/vtg [s] 180 120 60 0 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 Bezettid [s] Figuur 10: Effect van aantal linen op gem. vertraging per voertuig per eindpunttype Figuur 10 laat zien dat de opgelopen vertraging groter is, wanneer er sprake is van twee linen dan wanneer één lin met gelike, totale frequentie, het eindpunt aandoet. Naast een toename in vertraging, neemt de bezettid waarbi vertragingen ontstaan af. Deze analyse laat zien dat naast de totale frequentie ook het aantal linen en hun (onderlinge) afstemming belangrik zin voor het beoordelen van het functioneren van een eindpuntontwerp. 5. Conclusies Betrouwbaarheid is een belangrike kwaliteitsindicator voor stedelik OV. Onbetrouwbare OV diensten verlengen de reistid en verlagen dus de aantrekkelikheid van OV ten opzichte van andere modaliteiten. Dit artikel laat het effect zien van het ontwerp van eindpunten op de betrouwbaarheid van de uitvoering. Betrouwbaarheid wordt niet vaak expliciet meegenomen bi ontwerp van eindpunten of keerpunten voor bisturing, rekening houdend met de dynamiek van de (toekomstige) uitvoering. Dit artikel presenteert de resultaten van een kwantitatief onderzoek naar dit effect met behulp van grafieken, die kunnen helpen om de kwaliteit van een nieuw ontworpen eindpunt te 14

bepalen. De gemiddelde vertraging per voertuig wordt voor de drie belangrikste eindpunten getoond als functie van het aantal voertuigen per uur en de bezettid van het eindpunt. Ook de invloed van de spreiding in aankomstpatroon en het aantal linen wordt gepresenteerd. Deze analyse laat zien dat het expliciet rekening houden met spreiding in de uitvoering tot andere uitkomsten leidt dan slechts een statische berekening. Hoewel deze vertragingen (deels) kunnen worden opgevangen door dienstregelings- en operationele maatregelen, kan een aanpassing van het eindpunt een efficiëntere en/of effectievere manier zin om de betrouwbaarheid te vergroten. In stedelik OV is capaciteitsmanagement nog niet heel gebruikelik, maar toenemende frequenties en grote spreiding maken dit wel noodzakelik. Op die manier worden eindpunten het beginpunt van een betrouwbare dienstuitvoering. Dit onderzoek is uitgevoerd in samenwerking met HTM Personenvervoer en TU Delft. Dit onderzoek is verder mogelik gemaakt door Transport Research Centre Delft. Meer informatie is te vinden op: http://www.htm.net/pages/def/532.html Referenties 1. Hickman, M., Evaluating the Benefits of Bus Automatic Vehicle Location (AVL) Systems. Hoofdstuk 5 in D. Levinson and D. Gillen (eds.), Assessing the Benefits and Costs of Intelligent Transportation Systems, Kluwer: Boston, 2004. 2. Frumin, M., D. Uniman, N.H.M. Wilson, R. Mishalani, J. Attanucci, Service Quality Measurement in Urban Rail Networks with Data from Automated Fare Collection Systems. Presented at CASPT conference, Hong Kong, 2009. 3. Furth, P. G. and T.H.J. Muller, Service Reliability and Hidden Waiting Time: Insights from Automated Vehicle Location Data. In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1995, Transportation Research Board of the National Academies, 2006, pp. 79-87. 4. Heap, R.C. and T.H. Thomas, The modelling of platooning tendencies in public transport. In Traffic Engineering and Control, Vol. 8 (9), 1976, pp. 360-362. 5. Oort, N. van en M.R. Post, RandstadRail: Kwaliteitssprong in operationele kwaliteit door exploitatiebeheersing. In: Bundeling van bidragen aan het Colloquium Vervoersplanologisch Speurwerk, pp. 743-761, Antwerpen, 2005. 6. Oort, N. van en R. van Nes, Betrouwbaarheid in stedelik openbaar vervoer in relatie tot tactische en strategische planning. Bidrage CVS, 2006. 7. Oort, N. van en V.A. Weeda, Xpert+Xpert=3: Wat kunnen trein- en tramexploitatie van elkaar leren?. Bidrage CVS, 2007. 8. Oort, N. van en J.W. Boterman, Betrouwbaar meten van betrouwbaarheid. Bidrage Colloquium Oog voor de reiziger, Railforum, 2009. 9. Pangilinan, C., Bus supervision deployment strategies and the use of Real-Time AVL for improved bus service reliability. Presented at 87th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C., 2008. 10. Strathman, J.G, T.J. Kimpel, K.J. Dueker, R.L. Gerhart en S. Callas, Evaluation of transit operations: data applications of Tri-Met s automated Bus Dispatching System. Transportation, 29, 2002, pp. 321 345. 11. Uniman, D. Service quality measurement using afc smart card data - a framework for the London underground. Master's thesis, MIT, Boston, 2009. 15