Dat.Mobility: Verkeersmodellering is hevig in transitie

“Onze verkeersmodellen, die grotendeels dateren uit de jaren 50 en 60, geven geen antwoord meer op actuele vragen als: welk effect heeft de e-step op het ov-gebruik of MaaS op mobiliteit en de modal shift?”, zo start Stefan de Graaf, data- en modelspecialist bij Dat.Mobility. Dus? “Een nieuwe generatie modellen is in ontwikkeling, de oude worden gepushed op wat ze nog wel kunnen en er zijn tussenoplossingen.” Anders gezegd, de wereld van data en verkeersmodellering is hevig in transitie.

Tekst Nettie Bakker

Er zijn drie ontwikkelingen te onderscheiden in verkeersmodellen. De eerste ontwikkeling is in de actuele data die modellen leveren ten behoeve van beleidsinformatie en beleidsbeslissingen. De data die nu relevant zijn, worden deels buiten de modellen om geleverd en zijn deels in afwachting van een nieuwe generatie modellen.

De Graaf: “Als het gaat om actuele data over de huidige situatie, maken we steeds meer gebruik van gemeten data uit mobiele bronnen, anders dan het verkeersmodel. Nu mobiliteitsbeleid zich meer op specifieke gebieden en vervoerswijzen concentreert, merken we dat traditionele modellen op dit detailniveau te weinig betrouwbare informatie leveren. De gemeenten Breda en Helmond werken nu bijvoorbeeld aan een nieuwe mobiliteitsvisie en willen daarvoor gedetailleerd weten hoe mensen zich door hun stad verplaatsen. Maar die vraag beantwoord je niet met modellen of een enkele bron van gemeten data, want elke vorm heeft zijn voor- en nadelen. De kracht zit in de combinatie.”  

Puzzel
"Vooruitlopend op de input voor de nieuwe generatie modellen en voor het tussentijds beantwoorden van actuele vragen, zetten we nu volop in op een nationaal verplaatsingsmodel onder de naam ‘Mobiliteitsspectrum Nederland’. Dit fuseert big-data uit bijvoorbeeld Mobiele Telefoniedata, GPS-travel surveys en de OV-chipkaart en vult enkel de lacunes nog modelmatig in. We benutten hiermee de kracht van diverse databronnen in combinatie met modellen om ze beter inzetbaar te maken in beleidsprocessen. Door het toevoegen van toekomstige nieuwe databronnen neemt het detailniveau alleen maar toe. Dit mobiliteitsspectrum kun je daarmee zien als een puzzel waarvan de omvang gelijk blijft, maar de stukjes steeds kleiner worden. Dat maakt het mogelijk om steeds meer antwoorden te geven op steeds meer vragen."

"Een van de inputbronnen voor het mobiliteitsspectrum is het Nederlands Verplaatsingspanel. Dit is een groeiend panel van op dit moment zo’n 7000 mensen, waarvan de verplaatsingen 365 dagen per jaar worden gemeten. Dit illustreert de transitie naar nieuwe databronnen. Veel huidige modellen baseren zich nog op het verplaatsingsonderzoek ODiN dat van 30.000 respondenten de verplaatsingen meet op één dag in het jaar. Zo ga je steeds meer weten en wordt de data rijker en rijker." 

Inzicht in de vragen van nu 
"Een tweede ontwikkeling in het verkeersmodel is het berekenen van scenario’s. Wat is de impact van een investering in mobiliteitsmaatregelen? Het traditionele model gaat hiervoor uit van gemiddelde reizen van de gemiddelde Nederlander. Nu willen we individuele ketenreizen als uitgangspunt nemen voor modelberekeningen. Op die modellen wordt momenteel hard gestudeerd. Zo experimenteert de gemeente Rotterdam samen met TNO met een nieuw soort model dat individueel verplaatsingsgedrag simuleert en wij doen dat samen met de gemeente in Almere. Deze ‘agent-based’-modellen die dus vanuit een relevanter uitgangspunt werken, kunnen ons inzicht geven in de vragen van nu, zoals: welk effect heeft MaaS op het mobiliteitsgedrag van mensen? Dit proces is niet triviaal, maar er worden momenteel grote stappen gezet. De komende tijd gaan we op dit vlak grote veranderingen tegemoet."
 
"We behelpen ons nu nog met de bestaande modellen door ze waar mogelijk van nieuwe input te voorzien. Dit vergt vooral goed nadenken over welke beleidsuitgangspunten op lokaal niveau relevant zijn. Zo zitten WLO-scenario’s (Toekomstverkenning Welvaart en Leefomgeving-red.) die je als uitgangspunt wil nemen, zelf nog vol met aannames. Denk aan: De brandstofprijs wordt goedkoper en daardoor wordt er meer gereden, maar tegelijkertijd beperken veel gemeentelijke overheden de parkeercapaciteit in steden wat juist weer een druk legt op autorijden. Die laatste ontwikkeling zit vaak niet standaard in de input van de modellen. Wat je eigenlijk wil is maatschappelijke trends in het model vertalen naar fijnmaziger trends in mobiliteitsbeleid, die per gemeente kunnen verschillen. Modellen worden daarmee pas echt gebruikt zoals ze eigenlijk bedoeld zijn: het verkennen van meerdere mogelijke toekomstscenario’s."
 
"De derde ontwikkeling is dat we analyses op basis van data en modellen moeten overbrengen naar integrale antwoorden op beleidsvragen. Daar komt een stuk vormgeving en visualisatie bij kijken, want je kunt een beleidsambtenaar niet alleen voorzien van data. Het duizelt dan al snel. Daarom is het visualiseren en overbrengen van de informatie net zo belangrijk als de generatie en verwerking van de data. Die vinden we in nieuwe webbased technieken. Deze vormen van visualisatie en storytelling trekken de modellen bovendien uit de black-boxhoek en dat maakt het allemaal transparanter voor de ontvanger. Daarmee verschuift het werkveld steeds meer van enkel ‘rekenen’ tot veel meer adviseren en uitleggen. En dat moet ook, want voor data alleen wil niemand betalen, wel voor data ten behoeve van kennisontwikkeling, beleidsondersteuning, inzichten en adviezen."