Algemene methodiek rekenmodel

In het conceptueel model is een onderscheid gedefinieerd tussen de ruimtelijke component en de verkeerscomponent. Dit onderscheid is ook in het rekenmodel aangehouden omdat het de richting is van de belangrijkste causaliteit van het onderwerp, namelijk „een ruimtelijk gebruik

REKENMODEL

Twee mogelijke modelmethodieken

In dit onderzoek zijn twee verschillende aanpakken bekeken om het rekenmodel invulling te geven. Deze zijn schematisch weergegeven in figuur 23. In de eerste aanpak wordt op basis van een door de gebruiker ingevoerde projectplanning de ruimtelijke situatie bepaald van de gewenste tussenjaren. Deze ruimtelijke situatie bestaat dan uit socio-economische gegevens, zoals inwonersaantallen en werkplekken. Op basis van deze gegevens wordt voor ieder tussenjaar de vier stappen van het klassieke vierstapsverkeersmodel doorlopen (ritgeneratie, -distributie, vervoerswijzekeuze en routekeuze, zie ook paragraaf 2.2) waarmee de HB-matrices worden bepaald en toegedeeld. Deze aanpak komt overeen met de globale methodiek zoals deze in het schema van figuur 22 is te zien. Omdat de ritgeneratie en -distributie vrij omvangrijke rekenstappen zijn, is gekeken of het mogelijk is om deze stappen los te trekken van het verkeersmodel en te werken met vooraf bepaalde HB-matrices. Door in het ruimtelijk model niet eerst de socio-economische gegevens te bepalen, maar te werken met bewerkingen in HB-matrices, is het model te versimpelen en kunnen de ritgeneratie- en ritdistributiestap in het verkeersmodel worden overgeslagen. De effecten die de projectplanning op de ruimtelijke situatie heeft wordt dan direct verwerkt in de HB-matrices. Door uit te gaan van HB-matrices waar reeds een vervoerswijzekeuze is verwerkt is het mogelijk om ook de stap waarin de Modal Split (vervoerswijzekeuze) wordt bepaald over te slaan. Een voordeel van deze methodiek is dat gebruik wordt gemaakt van een reeds gevalideerde HB-matrix.

Figuur 23 - Verschillende aanpakken van modelindeling

Het omzeilen van de ritgeneratie, -distributie en vervoerswijzekeuze in de tweede aanpak versnelt weliswaar de rekenmethode, maar zorgt er ook voor dat in het model wordt ingeleverd aan kwaliteit van de resultaten die in de ritgeneratie en ritdistributie worden toegevoegd. Om toch de eigenschappen van de ritgeneratie- en ritdistributiestap te kunnen meenemen is een uitbreiding nodig op de methode van aanpak 2.

Ruimtelijk model op basis van HB-matrices

In de tweede aanpak worden de effecten van de herontwikkeling direct vertaald naar veranderingen in de HB-matrix door het bepalen van groeifactoren. De aanwezigheid van bijvoorbeeld meer of minder bewoners in een gebied als gevolg van de herontwikkeling vertaalt zich dan naar een vermeerdering of vermindering van het aantal ritten van en naar dit gebied. De ene rit is echter de andere rit niet (bijvoorbeeld door het reismotief of geografische verschillen) en deze verschillen in ritsoorten worden normaal gesproken bepaald met behulp van de ritgeneratie-, ritdistributie- en vervoerswijzekeuzemodellen. Om toch recht te doen aan deze verschillen is het mogelijk om de berekening uit te voeren per reismotief in plaats van alle ritten op een hoop te gooien. Op deze manier blijven belangrijke kenmerken van de vervoerspatronen voor de verschillende reismotieven behouden. Om dit te verduidelijken een kort voorbeeld:

In een woonwijk wordt voor een herontwikkeling een winkelcentrum afgebroken. Als je geen onderscheid in reismotieven maakt is te beargumenteren dat een bepaald deel van de ritten van en naar het winkelcentrum zal verdwijnen in dat gebied. Op basis van, bijvoorbeeld, kentallen over ritgeneratie is te achterhalen hoe groot het aandeel winkelverkeer is op het totaal. Echter is dan nog niet bekend of dit de korte ritten naar naastgelegen woonwijken betreffen of HB-relaties naar verder gelegen gebieden. Door onderscheid te maken in reismotief is een veel specifiekere aanpassing te maken aan de HB-matrices. In dit specifieke geval van een winkelcentrum zou enkel de HB-matrix voor het woon-winkelmotief worden aangepast aan het verdwijnen van de winkelvoorzieningen en eventueel de woon-werkmatrix voor het verdwijnen van de werkplekken in het winkelcentrum. De distributieverschillen van beide matrices worden dan automatisch meegenomen.

Toedeling So.Ec.-Data

Projectplanning Functies Generatie Distributie ModalSplit Toedeling

HB-Matrices Projectplanning Functies Aanpak 1 Aanpak 2 Verkeersstromen Verkeerstromen

Door onderscheid te maken in reismotieven2 komt de modelindeling van aanpak 2 er als volgt uit te zien (figuur 24).

Figuur 24 - Uitgebreidere modelindeling aanpak 2

Dan rest nog een tweede punt dat moet worden bepaald; hoe worden de matrices veranderd op basis van veranderingen van de ruimtelijke situatie in een tussenjaar? Er zijn twee methodes bekeken. Allereerst is het mogelijk om als uitgangspunt de HB-matrices te nemen die corresponderen met de situatie vóór de herontwikkeling. Door de ritaantallen van herkomsten en bestemmingen in deze HB-matrices aan te passen met de ruimtelijke veranderingen wordt voor tussenjaren een nieuwe HB-matrix verkregen. Het is dan echter van belang om de veranderingen in absolute vorm te bepalen en te vertalen naar ritaantallen om zo de nieuwe HB-matrices te verkrijgen. Dit is echter vrij complex en vereist weer een grotere diepgang in ritgeneratie en distributie.

Een andere mogelijkheid is om niet alleen uit te gaan van een HB-matrix van de beginsituatie maar ook van de eindsituatie. Bij ingrijpende (her)ontwikkelingsprojecten is het in Nederland nodig om door middel van een verkeersmodel inzicht te geven in verkeerstromen bij de eindsituatie. Hiermee wordt gecontroleerd of de infrastructuur in de toekomst nog voldoet qua capaciteit en veiligheid en of er wordt voldaan aan de eisen voor uitstoot en geluid. Met deze toekomstmodellering zijn zowel de matrices van de begin- als de eindsituatie beschikbaar. Samen met de netwerken van beide jaren geven de HB-matrices een betrouwbaar beeld van de ritpatronen in de begin- en eindsituatie. Door (per HB-relatie) slim te interpoleren tussen deze matrices kan een matrix worden verkregen voor een tussenjaar waarbij ook veranderingen in de distributie tussen de begin- en eindsituatie worden meegenomen. Ook dit kan dan weer per motief worden uitgevoerd zodat de methode wordt uitgebreid zoals te zien is in figuur 25.

Figuur 25 – Modelindeling met behulp van interpolatie tussen matrices (aanpak 2) Een nadeel van deze methode is dat extreme projectspecifieke situaties niet (of moeilijk) kunnen worden meegenomen. Wat er met dergelijke situaties wordt bedoeld, wordt toegelicht in het volgende voorbeeld:

In een gebied dat wordt herontwikkeld liggen twee woonwijken („A‟ en „B‟) met elk hun eigen (winkel)voorzieningen. Als door de herontwikkeling de winkelvoorzieningen in wijk „A‟ tijdelijk gesloten zijn kan worden verwacht dat de bewoners van wijk „A‟ tijdelijk hun inkopen in wijk „B‟ gaan doen. Door enkel te interpoleren tussen de begin- en eindsituatie is deze verschuiving van distributie niet te genereren. De eindsituatie is immers dat de bewoners van wijk „A‟ hun inkopen

Toedeling Overig matrix Woon-winkel matrix Woon-werk matrix Verkeersstromen Functies Projectplanning Woon-werk matrix Woon-winkel matrix HB -matrix sta rtsitua tie HB -matrix eindsituati e ^{Toedeling Verkeersstromen} Functies Projectplanning Overig matrix

REKENMODEL

plaatsvinden door de herontwikkeling krijgen dan alternatieve bestemming. Een probleem dat hierbij komt kijken is dat moet worden geschat hoeveel ritten er nog wel en niet meer worden gemaakt. Daarnaast is er ook nog een verschuiving mogelijk in de vervoerswijzekeuze, omdat er bijvoorbeeld verder moet worden gereisd naar de nieuwe bestemming. In de literatuur is weinig over de veranderingen van vervoerswijzekeuze in deze specifieke situaties geschreven. Uit de verdiepende studie blijkt dat dit effect wel degelijk plaatsvindt (zie bijvoorbeeld paragraaf 4.1.3), maar omdat het niet met een voldoende kwantitatieve basis is te onderbouwen is het verder niet meegenomen in het rekenmodel.

Keuze modelmethodiek

Ondanks de genoemde nadelen van de interpolatiemethode is op basis van bruikbaarheid en verwachte resultaten de keuze gemaakt voor de tweede aanpak. Daarnaast heeft meegespeeld dat voor de case „Via Breda‟ de gemeente Breda het verkeersmodel ter beschikking heeft gesteld dat zowel de oorspronkelijke als de uiteindelijke situatie bevat, inclusief de HB-matrices.

Op basis van deze aanpak wordt in paragraaf 5.3 de ruimtelijke component van het rekenmodel verder uitgewerkt. Voor het verkeersdeel van het rekenmodel wordt gebruik gemaakt van de uitgebreide kennis die binnen de verkeerskunde beschikbaar is over het modelleren van verkeer. De verkeerskundige methodieken die passen bij het beoogde type verkeersmodellering (op macroniveau) zijn reeds in paragraaf 2.2 behandeld. De basis vormt het klassieke vierstapsmodel waarmee op basis van socio-economische data, ruimtelijke kenmerken en een verkeersnetwerk de verkeersstromen over het verkeersnetwerk kunnen worden berekend. Aangezien er gebruik wordt gemaakt van de beschreven interpolatiemethode is het niet nodig om de ritgeneratie, -distributie en vervoerswijzekeuze te modelleren. De verkeerscomponent van het model dient dus enkel de HB-matrix van een tussenjaar toe te delen op het desbetreffende netwerk van dat tussenjaar. In paragraaf 5.3.6 is de verkeerscomponent van het rekenmodel verder uitgewerkt. Tenslotte is het aan te bevelen om gebruik te maken van HB-matrices die het drukste uur beschrijven in plaats van bijvoorbeeld etmaalmatrices. Door te werken met HB-matrices van het drukste uur onderzoek je de maatgevende situatie en is het niet nodig om achteraf extra berekeningsslagen te moeten uitvoeren om bruikbare I/C-verhoudingen te kunnen bepalen.