Wikia



De provincie Zuid-Holland heeft een pilot uitgevoerd, om te onderzoeken of het mogelijk is om met gegevens van telefonerende automobilisten inzicht te verkrijgen in de verkeersdrukte op delen van het provinciale wegennet. TNO heeft deze pilot geëvalueerd. Dit artikel beschrijft de resultaten uit het evaluatieonderzoek van TNO.

InleidingEdit

Zuid-Holland wil dynamisch verkeersmanagement toepassen op het provinciale wegennet. Om inzicht te krijgen in de kwaliteiten van verschillende monitoringsystemen, heeft de provincie in 2005 bij Alphen aan den Rijn en in het Westland proeven gedaan met twee inwinsystemen: de ene op basis van een radarsysteem (Roadside Radar), de andere op basis van het rijgedrag van bellende automobilisten (Floating Car Data beschikbaar via het MTS-systeem). Mobile Traffic Services (MTS) is een FCD-systeem van LogicaCMG dat het verkeer monitoord op basis de verplaatsingen van mobiele telefoons van de provider Vodafone. Met de twee systemen is verkeersinformatie ingezameld over het noordelijke deel van de N207 en het zuidelijke deel van de N206. De pilot met Roadside Radar wordt in een apart artikel van dit handboek besproken. Dit artikel gaat over de evaluatie van het Floating Car Data systeem door TNO. Een vergelijking van reistijdschattingen met MTS en Monica is opgenomen in het artikel Vergelijking reistijdschattingen met MTS en MoniCa.

Ter controle van het MTS-systeem zijn op alle trajecten camera’s met kentekenherkenning geplaatst. Naast de kwalitatieve aspecten is ook gekeken naar de toepasbaarheid van het systeem voor dynamisch verkeersmanagement, de onderhoudsprognose en het werken met verkeersmodellen.

Kwaliteit en betrouwbaarheidEdit

Weergave reistijdenEdit

Het wegennet in en rond Alphen aan den Rijn kent een vrij klassiek gebruikspatroon. Het merendeel van de trajecten kent geen spitsverkeer en kenmerkt zich door relatief constante reistijden. Het MTS-systeem registreert deze reistijden over het algemeen vrij goed. Ruim de helft van de gemeten waarnemingen wijkt minder dan 15 procent af trajectreistijden die door het kentekenherkenningssysteem werden gemeten. Dit is gemiddeld een reistijdafwijking van ongeveer een minuut. Indien de grens van afwijking naar 30 procent wordt verlegd, blijkt dat vrijwel 80 procent van de MTS-waarnemingen binnen deze grens vallen.

Leerervaringen

Op het traject met een hoge verkeersintensiteit (Alphen aan den Rijn richting Leimuiden) blijkt het MTS-systeem in de dalperiode voor zo'n 78 procent van de waarnemingen een te hoge reistijd te genereren. Met een correctie in de programmatuur kan het aantal overschattingen sterk worden gereduceerd.

Het MTS-systeem genereert reistijden op basis van elementaire wegvakken, de zogenaamde DSEG’s. Door koppeling van de reistijden is het systeem in staat om reistijden op te bouwen voor verscheidende trajecten.

SpitsperiodenEdit

Drie van de twaalf trajecten in de pilot kennen een duidelijke spitsperiode gedurende de ochtenduren. Aangezien in spitsperioden de reistijden onderhevig zijn aan fluctuaties, is het belangrijk om in deze perioden de reistijden goed weer te geven. Gesteld kan worden dat het MTS-systeem in alle situaties de files herkent. Ingezoomd op deze file-waarnemingen wordt gesteld dat:

  • de file opbouw over het algemeen vertraagd wordt weergegeven;
  • de file afbouw over het algemeen goed wordt weergegeven;
  • in meer dan 80 procent van de gevallen een te lage reistijd wordt weergegeven;
  • 33 procent van de waarnemingen minder dan 15 procent afwijkt van de feitelijke reistijden in de spits;
  • 67 procent van de waarnemingen minder dan 30 procent afwijkt van de feitelijke situatie;
  • op één meetdag na, de maximale reistijdvertraging redelijk goed is weergegeven.

Op het traject met de meest duidelijke spits (N207 Alphen aan den Rijn –Leimuiden) valt op, dat het MTS-systeem in twee van de drie gecontroleerde spitsperioden een vertraagde melding weergeeft. In de derde periode wordt een te lage reistijden weergegeven. De gemiddelde absolute afwijking bedraagt voor dit traject 28 procent in de spits. Dit komt neer op een MTS-reistijd van 11 minuten ten opzichte van een gemiddelde spitsreistijd van 15 minuten.

Leerervaringen

De vertraagde weergave van de file-opbouw kan volgens de leverancier voorkomen worden, indien er wordt geclusterd naar kortere belangrijke verkeerskundige intervallen.

BeschikbaarheidEdit

Ten aanzien van de beschikbaarheid kan worden gesteld dat het MTS-systeem over het algemeen goed scoort op de relatief drukke trajecten en minder goed scoort op de relatief rustige trajecten. Het MTS-systeem levert op de rustige trajecten minder vaak reistijden dan het kentekenherkenningssysteem. Op deze trajecten biedt MTS in 30 procent van de gevallen een reistijd, wat neerkomt op één waarneming per 20 minuten. Ten opzichte van de kentekenherkenningswaarnemingen leverde het MTS-systeem op de rustige trajecten voor de verschillende tijdsintervallen in circa 50 procent van de gevallen geen tijdswaarnemingen op, waar de kentekenherkenning wel een reistijd registreerde.

Het effect van een relatief lage beschikbaarheid van reistijden voor rustige trajecten is op zich niet hinderlijk, als het gaat om het inschatten van de reistijden op deze trajecten. Het ligt voor de hand dat de reistijden op dergelijke trajecten niet aan fluctuaties onderhevig zijn. Voor het detecteren van eventuele incidenten is het echter wel van belang dat de beschikbaarheid relatief hoog is.

Het gemeentelijk traject door Alphen aan den Rijn heeft een beperkt aantal reistijden opgeleverd (in iets meer dan de helft van de intervallen). Op de overige trajecten worden door het MTS-systeem beschikbaarheidpercentages van 61 tot 83 procent gehaald.

In de spits presteert MTS beduidend hoger: 70 procent tegenover 51 procent buiten de spits. Op werkdagen ligt de beschikbaarheid nog hoger. Op deze dagen worden zowel binnen als buiten de spits zeer hoge (85 tot 100 procent) beschikbaarheidpercentages gescoord.

Toepasbaarheid MTS voor operationeel verkeersmanagementEdit

Voor de toepassing dynamisch verkeersmanagement (DVM) is om te beginnen de kwaliteit van de gegevens van belang. Daarnaast is de reactietijd van de meetsystemen belangrijk, bijvoorbeeld op files en incidenten. Hoe eerder een wegbeheerder wordt geïnformeerd over afwijkingen in de verkeersstroom, hoe sneller kan worden ingegrepen.

Met name incidenten kunnen op elk willekeurig wegvak ontstaan. Aangezien het MTS-systeem meet op relatief kleine elementaire wegvakken, kan worden gesteld dat een goed werkend MTS-systeem in staat moet zijn om incidenten te herkennen. Belangrijke voorwaarden hierbij zijn echter wel dat de bemeten wegvakken niet te groot zijn én dat er een minimaal aantal waarnemingen (penetratiegraad) dient te worden gehaald. Alleen dan kan met zekerheid worden gesteld of er daadwerkelijk sprake is van een incident op een bepaalde locatie.

Uit de evaluatie blijkt dat het huidige MTS-systeem incidenten op het provinciale wegennet niet binnen twintig minuten waarneemt. Het waarnemen dat zich ergens een file vormt, is een belangrijk verkeersmanagementaspect. Uit de pilot blijkt dat het MTS-systeem weliswaar alle files waarneemt, maar dat ten aanzien van de fileopbouw een na-ijl effect optreedt. Het systeem geeft de file-afbouw wel goed weer.

Leerervaringen Indien de verkeerskundige intervallen klein worden gehouden en de penetratiegraad voldoende groot is, is een goed werkend MTS-systeem in staat om incidenten of vertragingen die zich aandienen, vrij goed en tijdig waar te nemen.

Toepasbaarheid MTS voor strategisch verkeersmanagementEdit

Voor strategisch verkeersmanagement helpen de data helpen om inzicht te krijgen in waar zich de knelpunten in het netwerk voordoen. De gegevens kunnen worden gebruikt om netwerkconcepten te ontwikkelen en bij studies in het kader van bijvoorbeeld gebiedsgericht benutten (GGB). De gegevens kunnen worden gebruikt voor het vaststellen van de huidige situatie voor onder meer beleidsdoeleinden, maar ook voor de evaluatie van genomen [[verkeersmonitoring voor ontwikkeling en evaluatie van maatregelen|maatregelen]].

Toepasbaarheid MTS voor modeltoepassingenEdit

Voor verkeersmodellen bestaat de belangrijkste invoer uit de definities van het netwerk en de verkeersvraag. Bij de definities van het netwerk gaat het vooral om informatie over de knopen in het netwerk, de schakels, de capaciteiten en de snelheden op deze schakels, het aantal rijstroken, et cetera. De definitie van de verkeersvraag wordt gegeven in herkomst-bestemmingstabellen.

MTS-data lijkt hier vooral nuttig om de snelheden in het netwerk op een juiste manier te modelleren. Immers, met deze databron is het bijvoorbeeld mogelijk de free flow snelheid op een weg nauwkeurig te bepalen. Hiaten in de data zijn hierbij niet heel erg problematisch, zolang de gegevels gemiddeld maar voldoende betrouwbaar blijven.

Voor het bepalen van de herkomst-bestemmingsmatrices liggen er mogelijkheden als aanvulling op bestaande methoden om herkomst-bestemmingsmatrices (HB) te schatten. Er wordt momenteel onderzoek gedaan naar de mogelijkheden om een mobiele beller anoniem de gehele dag te volgen, waardoor bestaande HB-schattingsmethoden behoorlijk kunnen worden verbeterd.

Toepasbaarheid MTS voor beheer en onderhoudEdit

De intensiteiten van het wegverkeer in combinatie met het aandeel vrachtverkeer zijn maatgevend voor het beheer en onderhoud van het wegennet. De MTS-gegevens kunnen geen goede inschatting opleveren van de feitelijke verkeersintensiteit, omdat de penetratiegraad niet uit de MTS-waarnemingen kan worden afgeleid. Uitspraken over het vrachtverkeer kunnen eveneens niet worden gedaan. De conclusie is dat het MTS-systeem geen toegevoegde waarde biedt voor beheer en onderhoud.

Aanbevelingen en leerervaringen MTSEdit

Het MTS-systeem is een relatief nieuw systeem en zal effectiever worden naarmate er meer ervaring wordt opgedaan op verschillende wegen. De programmatuur kan zodoende beter worden ingeregeld en worden afgestemd op verschillende wegtypen. Het provinciaal verkeerssysteem is onder meer vanwege de (geregelde) kruispunten beduidend complexer dan het verkeerssysteem op het hoofdwegennet. De werking van het MTS-systeem kan wellicht nog worden verbeterd, indien de afstemming van het systeem op het gedrag van het verkeer op het provinciale wegennet verder wordt geoptimaliseerd. Het clusteren naar korte verkeerskundige intervallen zal bijdragen tot het verkrijgen van een betere weergave van de feitelijke spitsopbouw.

Voor de toepassing voor dynamisch verkeersmanagement is het van belang meer inzicht te krijgen in de reactietijd van het systeem. Belangrijke aandachtspunten hierbij vormen de penetratiegraad van het systeem, het effect van niet-bellende automobilisten en het belgedrag van mensen in verschillende omstandigheden. Het is namelijk denkbaar dat automobilisten in situaties van incidenten vaker gaan bellen, hetgeen gunstig is voor het MTS-systeem.

De MTS-pilot van de provincie Zuid-Holland heeft overall gezien bijgedragen aan het verhogen van het inzicht in de wijze waarop verkeersinformatie kan worden ingewonnen op andersoortige wegen dan het hoofdwegennet. Vanwege de complexe verkeersstromen is het geen sinecure om op het onderliggend wegennet met relatief beperkte middelen tot hoogwaardige inwinsystemen te komen. Naarmate meer inzicht wordt verkregen in het verkeerskundige gedrag op het onderliggend wegennet, zal het MTS-systeem in staat zijn resultaten weer te geven die meer in lijn zijn met de feitelijke situatie.

BronnenEdit

de Jong, Klunder, Oldenburger, Versteegt en Baan, Evaluatie Floating Car Data en Road Side Radar Zuid-Holland, TNO Mobiliteit en Logistiek, maart 2006

Openstaande vragenEdit

Geen specifieke openstaande vragen. Aanvullingen zijn welkom.

Ad blocker interference detected!


Wikia is a free-to-use site that makes money from advertising. We have a modified experience for viewers using ad blockers

Wikia is not accessible if you’ve made further modifications. Remove the custom ad blocker rule(s) and the page will load as expected.

Around Wikia's network

Random Wiki