Analysing improvements to on-street public transport systems: a mesoscopic model approach

Light rail transit and bus rapid transit have shown to be efficient and cost-effective in improving public transport systems in cities around the world. As these systems comprise various elements, which can be tailored to any given setting, e.g. pre-board fare-collection, holding strategies and other advanced public transport systems (APTS), the attractiveness of such systems depends heavily on their implementation. In the early planning stage it is advantageous to deploy simple and transparent models to evaluate possible ways of implementation. For this purpose, the present study develops a mesoscopic model which makes it possible to evaluate public transport operations in details, including dwell times, intelligent traffic signal timings and holding strategies while modelling impacts from other traffic using statistical distributional data thereby ensuring simplicity in use and fast computational times. This makes it appropriate for analysing the impacts of improvements to public transport operations, individually or in combination, in early planning stages. The paper presents a joint measure of reliability for such evaluations based on passengers’ perceived travel time by considering headway time regularity and running time variability, i.e. taking into account waiting time and in-vehicle time. The approach was applied on a case study by assessing the effects of implementing segregated infrastructure and APTS elements, individually and in combination. The results showed that the reliability of on-street public transport operations mainly depends on APTS elements, and especially holding strategies, whereas pure infrastructure improvements induced travel time reductions. The results further suggested that synergy effects can be obtained by planning on-street public transport coherently in terms of reduced travel times and increased reliability

Capacity constrained accessibility of high-speed rail

This paper proposes an enhanced measure of accessibility that explicitly considers circumstances in which the capacity of the transport infrastructure is limited. Under these circumstances, passengers may suffer longer waiting times, resulting in the delay or cancellation of trips. Without considering capacity constraints, the standard measure overestimates the accessibility contribution of transport infrastructure. We estimate the expected waiting time and the probability of forgoing trips based on the M/GB/1 type of queuing and discrete-event simulation, and formally incorporate the impacts of capacity constraints into a new measure: capacity constrained accessibility (CCA). To illustrate the differences between CCA and standard measures of accessibility, this paper estimates the accessibility change in the Beijing–Tianjin corridor due to the Beijing–Tianjin intercity high-speed railway (BTIHSR). We simulate and compare the CCA and standard measures in five queuing scenarios with varying demand patterns and service headway assumptions. The results show that (1) under low system loads condition, CCA is compatible with and absorbs the standard measure as a special case; (2) when demand increases and approaches capacity, CCA declines significantly; in two quasi-real scenarios, the standard measure overestimates the accessibility improvement by 14–30 % relative to the CCA; and (3) under the scenario with very high demand and an unreliable timetable, the CCA is almost reduced to the pre-BTIHSR level. Because the new CCA measure effectively incorporates the impact of capacity constraints, it is responsive to different arrival rules, service distributions, and system loads, and therefore provides a more realistic representation of accessibility change than the standard measure

Disruption analytics in urban metro systems with large-scale automated data

Urban metro systems are frequently affected by disruptions such as infrastructure malfunctions, rolling stock breakdowns and accidents. Such disruptions give rise to delays, congestion and inconvenience for public transport users, which in turn, lead to a wider range of negative impacts on the social economy and wellbeing. This PhD thesis aims to improve our understanding of disruption impacts and improve the ability of metro operators to detect and manage disruptions by using large-scale automated data. The crucial precondition of any disruption analytics is to have accurate information about the location, occurrence time, duration and propagation of disruptions. In pursuit of this goal, the thesis develops statistical models to detect disruptions via deviations in trains’ headways relative to their regular services. Our method is a unique contribution in the sense that it is based on automated vehicle location data (data-driven) and the probabilistic framework is effective to detect any type of service interruptions, including minor delays that last just a few minutes. As an important research outcome, the thesis delivers novel analyses of the propagation progress of disruptions along metro lines, thus enabling us to distinguish primary and secondary disruptions as well as recovery interventions performed by operators. The other part of the thesis provides new insights for quantifying disruption impacts and measuring metro vulnerability. One of our key messages is that in metro systems there are factors influencing both the occurrence of disruptions and their outcomes. With such confounding factors, we show that causal inference is a powerful tool to estimate unbiased impacts on passenger demand and journey time, which is also capable of quantifying the spatial-temporal propagation of disruption impacts within metro networks. The causal inference approaches are applied to empirical studies based on the Hong Kong Mass Transit Railway (MTR). Our conclusions can assist researchers and practitioners in two applications: (i) the evaluation of metro performance such as service reliability, system vulnerability and resilience, and (ii) the management of future disruptions.Open Acces

Passengers’ choices in multimodal public transport systems : A study of revealed behaviour and measurement methods

The concept of individual choice is a fundamental aspect when explaining and anticipating behavioural interactions with, and responses to, static and dynamic travel conditions in public transport (PT) systems. However, the empirical rounding of existing models used for forecasting travel demand, which itself is a result of a multitude of individual choices, is often insufficient in terms of detail and accuracy. This thesis explores three aspects, or themes, of PT trips – waiting times, general door-to-door path preferences, with a special emphasis on access and egress trip legs, and service reliability – in order to increase knowledge about how PT passengers interact with PT systems. Using detailed spatiotemporal empirical data from a dedicated survey app and PT fare card transactions, possible cross-sectional relationships between travel conditions and waiting times are analysed, where degrees of mental effort are gauged by an information acquisition proxy. Preferences for complete door-todoorpaths are examined by estimation of full path choice models. Finally, longitudinal effects of changing service reliability are analysed using a biennial panel data approach. The constituent studies conclude that there are otherexplanatory factors than headway that explain waiting times on first boarding stops of PT trips and that possession of knowledge of exact departure times reduces mean waiting times. However, this information factor is not evidentin full path choice, where time and effort-related preferences dominate with a consistent individual preference factor. Finally, a statistically significant on-average adaption to changing service reliability is individual-specific andnon-symmetrical depending on the direction of reliability change, where a relatively large portion of the affected individuals do not appear to respond to small-scale perturbations of reliability while others do, all other thingsbeing equal

Ein Simulationsmodell für Öffentlichen Personennahverkehr mit regelbasiertem Verkehrsmanagement

Das Projekt Computer Aided Traffic Scheduling (CATS) zielte bisher auf den Entwurf und die Entwicklung von Methoden und Softwarewerkzeugen zur Generierung, Simulation und Bewertung von Stadtbahnfahrplänen, um Verkehrsplaner während der taktischen Planungsphase zu unterstützen. Im Zuge der Arbeit am Projekt entstand der Wunsch nach einem Simulationsmodul, das zur Abbildung von multi-modalem Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) in der Lage ist und Verkehrsplaner nicht nur während der taktischen Planungsphase, sondern auch während des operativen Betriebs unterstützen kann. Im Zuge dieser Arbeit werden Ziele aus drei Bereichen bearbeitet: Zunächst wird ein Optimierungsmodul zur Generierung von Fahrplänen mit hoher Serviceregularität für multi-modale Verkehrssysteme entworfen und entwickelt, das zusätzlich die Möglichkeit bietet Interdependenzen innerhalb und zwischen Verkehrsmodi, wie bspw. Umsteigeverbindungen, zu berücksichtigen. Um eine Anwendbarkeit der resultierenden Fahrpläne im täglichen Betrieb zu gewährleisten, besteht außerdem die Möglichkeit bereits während der Optimierung von Verkehrsplanern formulierte ökonomische, betriebliche und politische Bedingungen zu berücksichtigen. Anhand beispielhafter Anwendungen des Optimierungsmoduls auf Modelle künstlicher Nahverkehrsnetze sowie auf ein Modell des Kölner Busnetzes aus dem Jahr 2001 wird seine Korrektheit und Leistungsfähigkeit nachgewiesen. Weiterhin wird ein neues ereignisbasiertes, mesoskopisches Simulationsmodul für multi-modalen ÖPNV entworfen und entwickelt, das zur Evaluation der Güte eingesetzter Fahrpläne verwendet werden kann. Die einzelnen Bestandteile des Moduls sind so gestaltet, dass zukünftige Erweiterungen, wie z.B. neue Verkehrsmodi, auf einfache Art und Weise möglich sind. Durch theorie- und funktionsbezogene Validierungen anhand von Modellen eines künstlichen Busnetzes sowie des Kölner Stadtbahnnetzes aus dem Jahr 2001 wird die Korrektheit des Simulationsmodells nachgewiesen und gezeigt, dass es auch bei Verwendung sehr spärlicher Datengrundlagen noch plausibles Verhalten aufweist. Die Leistungsfähigkeit des Simulationsmoduls wird anhand von beispielhaften Laufzeituntersuchungen nachgewiesen. Das Simulationsmodul wird daraufhin um die Möglichkeit erweitert selbstständig Maßnahmen des Verkehrsmanagements anstoßen zu können, um Anwenderinnen in die Lage zu versetzen unterschiedliche Verkehrsmanagementstrategien evaluieren zu können. Die Korrektheit der implementierten Verfahren wird beispielhaft anhand einiger Anwendungen auf Modelle künstlicher und realer Verkehrsnetze nachgewiesen. Zuletzt wird die Anwendbarkeit des resultierenden Gesamtprogrammpakets anhand eines typischen Anwendungsfalls für das Kölner Gesamt-ÖPNV-Netz aus dem Jahr 2001 nachgewiesen. Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in Kontext, Motivation und Ziele (Kapitel 1), woraufhin eine Einführung in das Gebiet der Fahrplanerstellung für den ÖPNV, sowie eine kurze Besprechung ausgewählter aus der Literatur bekannter Optimierungsmodelle folgt (Kapitel 2). Auf Basis zweier dort besprochener Modelle wird anschließend ein neues Optimierungsmodell zur Fahrplangenerierung für multi-modale ÖPNV-Systeme vorgestellt (Kapitel 3). Die zur Lösung des Optimierungsmodells entworfene Softwareanwendung wird dabei anhand einiger Beispielanwendungen auf ihre Korrektheit und Leistungsfähigkeit untersucht. Darauf folgend werden einige allgemeine Simulationsverfahren sowie diverse in der Literatur zu findende speziell für Verkehrssysteme entwickelte Simulationsmodelle besprochen (Kapitel 4), bevor ein neues Simulationsmodell zur Abbildung von multi-modalen ÖPNV-Systemen vorgestellt wird (Kapitel 5). Die Korrektheit und Leistungsfähigkeit der resultierenden Simulationsanwendung wird durch beispielhafte Anwendungen auf Modelle künstlicher und realer Nahverkehrssysteme untersucht. Im Anschluss wird das Simulationsmodell um die Möglichkeit erweitert selbstständig regelbasierte Verkehrsmanagementmaßnahmen einzuleiten. Dazu erfolgt zunächst eine kurze Einführung in die Grundlagen des Verkehrsmanagements im Nah- und Fernverkehr sowie eine Besprechung ausgewählter in der Literatur zu findender Ansätze (Kapitel 6), bevor die eigentlichen Erweiterungen des Modells besprochen werden (Kapitel 7). Ausgewählte Erweiterungen des Simulationsmodells werden dabei anhand weiterer Beispielanwendungen auf ihre Korrektheit und Plausibilität untersucht. Nach Abschluss der Einzeluntersuchungen, wird die Anwendbarkeit des Gesamtprogrammpakets abschließend demonstriert, indem ein typischer Anwendungsfall für ein Modell des gesamten ÖPNV-Netzes der Stadt Köln aus dem Jahr 2001 besprochen wird (Kapitel 8). Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung des Erreichten und einem Ausblick auf weitere Forschungsmöglichkeiten (Kapitel 9)