Antonin- een model voor de regio Parijs 5 maart 2014 Platos Colloquium - Jan Gerrit Tuinenga

Antonin ANTONIN = ANalyse des Transports et de l’Organisation des Nouvelles INfrastructures Multimodaal verkeersmodel voor de Ile-de-France regio (Groot Parijs): Gedesaggregeerd model gebaseerd op een huishoudens enquete (EGT) Level-of-service, matrixbewerkingen en toedelingen in Cube Voyager Model wordt bijna 20 jaar gebruikt voor berekenen van vervoersvraag voor m.n. OV door de Syndicat des Transports d’Ile-de-France (STIF) STIF is vervoersauthoriteit voor de regio Ile-de-France met focus op OV investeringen

Ile-de-France Inwoners: 11,5 mln in regio 2.1 mln in Parijs (75) Bevolkingsdichtheid: 980 inw/km2 (regio) (vgl Randstad) 21.000 inw/km2 (75) (plm. 4 x Amsterdam)

Parijs Gebied binnen de Boulevard Périphérique 20 arrondissements Verdeeld in 80 quartiers Verdeeld in 357 model zones (1805 zones in IdF)

Een schema van Antonin Scenario Enquête EGT Zonale data Netwerken Welke vervoer-wijzen kan ik gebruiken? Ophoging van de enquête Rijbewijs en autobezit Level-of-service Tour generatie Motor en OV abonnementen bezit Tour frequentie Motief en aantal verplaatsingen? Combinatie vd modellen Vervoerwijze en bestemmingskeuze Waarheen en waarmee maak ik de verplaatsingen? Reistijdstip Discreet keuze model Pivot procedure Via welke route? Proces Toedelingen

Enquête Globale des Transports EGT huishoudensenquête Gehouden in 1976, 1983, 1991, 1997, 2001/2 en 2009-2011 Enquête 2001/02 : Steekproef van 10,500 huishoudens 25,000 personen (6 jaar en ouder) Enquête 2009-2011: Steekproef van 18,000 huishoudens 40,000 personen (5 jaar +) 150,000 verplaatsingen Voor OV incl. route: in- / uitstaphalte OV lijn

Enkele cijfers uit de EGT (1) Autogebruik daalt in stedelijke gebieden en stijgt daar buiten Afname rijbewijsbezit jonge mannen Kleiner verschil in rijbewijsbezit tussen mannen en vrouwen

Enkele cijfers uit de EGT (2)

Openbaar Vervoer in IdF OV lijnen en openbaar vervoerwijzen:

Metro

OV routes in Antonin- Antonin 1 (jaren ‘90) en Antonin 2 (sinds 2007) Vervoerwijzekeuze via ketens van OV sub modi: Trein/RER – voortransport lopen Trein/RER – voortransport auto Métro – voortransport lopen Métro – voortransport auto Bus – voortransport lopen Trein/RER/Métro – voortransport lopen Trein/RER/Métro – voortransport auto Trein/RER/Bus – voortransport lopen/auto Métro/Bus – voortransport lopen/auto Trein/RER/Métro/Bus – voortransport lopen/auto Voordelen: Gedesagregeerde modellen voor keuze van OV sub modi Verschillende routes mogelijk (multi-routing binnen elke combinatie) Nadelen: Lange runtijden (uitcoderen van alle mogelijkheden) Weinig flexibel voor nieuwe OV sub modi (bijv. Tzen)

OV routes in Antonin- Antonin 3 (in ontwikkeling) Eén OV vervoerwijze in gedesaggregeerde modechoice model OV vervoerwijzekeuze en route keuze in toedeling Voordelen: Meer flexibiliteit voor nieuwe OV vervoerwijzen Eenvoudiger en sneller toe te passen Crowding effecten doorrekenen Maar wel: ‘inregelen’ van LOS – MD model – Toedeling belangrijk: Parameters voor afweging lopen, wachten, reizen, overstappen Spreiding over OV sub modi en routes Consistentie tussen MD – LOS/Toedeling

‘Inregelen’ van LOS – MD model – Toedeling: Route parameters Afweging tussen wachttijd, looptijd, in-vehicle tijd, vervoerwijze voorkeur, overstappen, etc Geschat door per verplaatsing in EGT afweging te maken van gekozen OV route met mogelijke andere OV routes / sub modi

‘Inregelen’ van LOS – MD model – Toedeling: Route parameters - resultaten Na schatting en toepassing in Cube Voyager kalibratie ervan nodig ivm verschil tussen routekeuze van Schatting (logit) en Cube Voyager (logit plus heuristiek) Hierdoor parameters bepaald die bij toepassing goed de OV vervoerwijzekeuze in de EGT representeren: Afweging tussen lopen en wachten Vervoerwijze voorkeuren In vehicle tijd parameters per vervoerwijze Opstap en overstap penalty per / tussen vervoerwijze(n)

‘Inregelen’ van LOS – MD model – Toedeling: Spreiding over alternatieve routes Spreiding generiek ingesteld via voorbeelden van mogelijke routes Spreiding via gebruikersklassen op onderscheid in geschatte routekeuze parameters: Geslacht (man / vrouw) Leeftijd ( 0-24, 25-34, 35-54, 55+) Motief (woon-werk, zakelijk, opleiding, overig) Tijdstip (binnen en buiten spitsen) Geslacht en tijdstip niet onderscheidend Motief en leeftijdsklassen heel licht onderscheid Behalve ouderen: Duidelijke voorkeur voor bovengrondse vervoerwijzen (Roltrappen, complexiteit, etc)

‘Inregelen’ van LOS – MD model – Toedeling: Consistentie Antonin 1 en 2: LOS: ervaringsparameters MD-model: geschatte parameters Toedeling: ervarings (=LOS) parameters Antonin 3: LOS: geschatte parameters MD-model: schattingen obv composite cost Toedeling: geschatte (=LOS) parameters Composite costs: Logsum van de route alternatieven tezamen waarin de geschatte LOS parameters opgenomen zijn Eerste MD schattingsresultaten laten betere fit zien voor composite cost dan generalised cost

Een schema van Antonin Scenario Enquête EGT Zonale data Netwerken Welke vervoer-wijzen kan ik gebruiken? Ophoging van de enquête Rijbewijs en autobezit Level-of-service Tour generatie Motor en OV abonnementen bezit Tour frequentie Motief en aantal verplaatsingen? Combinatie vd modellen Vervoerwijze en bestemmingskeuze Waarheen en waarmee maak ik de verplaatsingen? Reistijdstip Discreet keuze model Pivot procedure Via welke route? Proces Toedelingen

Route keuze parameters – Resultaten (concept)   User class Segment Age 54- Age 55+ In-vehicle time factor Train 0.83 RER Metro 0.91 Tram Bus RATP (Paris) 1.00 Bus RATP (Banlieu) Bus Optile Walk time factor  1.34 Wait time factor 1.38 Boarding penalty (mins) 7.25 6.00 10.40 7.22 11.62 2.00 9.70 6.28 12.47 Extra transfer to RER / Metro -1.47 Overstap penalty (mins) Naar: Van: Train RER Metro Tram Bus RATP (Paris) Bus RATP (Banlieu) Bus Optile 3.91 2.68 2.36 5.10 1.06 0.00 8.72 10.43 9.70 5.97 8.05 3.30

Voorbeeld (gebruikersklasse) Route A: metro 3 + 5 Route B: Bus 64 Reistijd Lopen & wachten <55 jaar 55+ Route A 6+14 min 15 ½ min 73% 44% Route B 38 min 7 ½ min 27% 56%

Conclusie OV Vervoerwijzekeuze in toedeling Geeft meer mogelijkheden voor nieuwe OV modi, crowding etc Nadruk op toedeling maakt schatting van routekeuze parameters belangrijker Consistentie LOS - MD model – toedeling belangrijk Route keuze parameters schatten : Goede match met enquête waarnemingen van de routes Onderscheiden van gebruikersklassen: verschillen in voorkeur voor bepaalde vervoersmodaliteiten of afwegingen lopen-wachten Gebruikersklasse “Ouderen” geeft een duidelijk verschil bij toename aantal ouderen groter effect op verdeling over OV modi Consistentie LOS - MD model – toedeling: Logsum (composite cost) geeft betere fit dan generalised cost

Antonin