Designing Robust Road Networks: A general design method applied to the Netherlands

The Dutch road network is, like many other road networks in the world, congested in the morning and evening peaks. The locations of congestion are quite often the same; this makes it relatively easy to take the delay of this regular congestion into account when planning a trip. However, as a result of disturbances, also unexpectedly large delays occur. If no measures are taken, the Dutch road network, especially in major urban areas, is becoming more and more vulnerable to disturbances like incidents. This PhD study proposes a framework for robustness analysis that includes definitions, indicators and a set of measures that can be applied to make the road network robust against incidents. Furthermore, a method is developed by which robust road networks can be designed given these measures. The method combines expert knowledge with advanced modelling techniques. The quality of the method is proven by applying it to a small test network. Finally, this thesis shows how the method can be applied to a large realistic network of Amsterdam and surroundings. The practical value of the research appears from the fact that parts of it have already been used in projects for the ANWB, Verkeer en Waterstaat, de Raad voor Verkeer en Waterstaat, DVS, de stadregio Amsterdam en Bart Egeter Advies. This research is supported by the TU Delft, TNO, NGI, Transumo and TRAIL.Transport & PlanningCivil Engineering and Geoscience

Een eigen blik op de weg: Een vergelijking tussen objectief wetenschappelijk onderzoek en de weergave van dit onderzoek in de media

Onlangs heeft de Nederlandse media veel aandacht besteed aan een herontwerp van het Nederlandse wegennetwerk. Dit herontwerp is gemaakt om de behoefte aan infrastructuur te scheten. Bovendien kan een vergelijking met het bestaande netwerk inzichten geven in de punten waarop het netwerk verbeterd kan worden. Verschillende kranten en nieuwsrubrieken hebben over het herontwerp van het wegennetwerk geschreven. Waar in het begin de krantenartikelen nog volledig en correct waren, verdween bij de latere stukken al snel de nuance en werden ook de feiten niet altijd meer correct weergegeven. De vele reacties die daarop volgden van ministeries, verkeerskundigen milieuorganisaties en vooral particulieren waren heel divers. Hoe komt dit? Hoe erg is dit? Deze twee vragen worden beantwoord door enkele discussiepunten uit te lichten. Een voorbeeld van een punt waar veel misverstand over bestaat is de vraag of in het herontwerp nog file staat. Eén van de bladen kopte met “Nooit meer file” en in een andere nieuwsrubriek was te lezen “Van files komen we nimmer-te-nooit-niet-never-af”. Beide uitspraken waren gebaseerd op hetzelfde onderzoek. Het objectieve antwoord op deze vraag is dat in het herontwerp nog steeds files staan, omdat het financieel gezien niet optimaal is om het wegennetwerk te dimensioneren op een relatief korte periode van de dag waarop het heel druk is. Dit is een duidelijk voorbeeld van hoe feiten verkeerd kunnen worden weergegeven in de media. Misverstanden over de gebruikte terminologie en over het doel van het herontwerp zijn mogelijke oorzaken hiervan. Daarnaast beschrijven veel mensen hun eigen interpretatie van de resultaten van het onderzoek als de waarheid. Deze interpretatie wordt veelal niet getoetst bij de onderzoekers. Uit het feit dat de resultaten van het onderzoek regelmatig foutief worden weergegeven concluderen we dat expertise vereist is om de resultaten van het onderzoek goed te interpreteren. Het is vervelend dat artikelen niet altijd volledig en correct zijn, maar er zijn voldoende mogelijkheden om dit achteraf te corrigeren. Degenen die echt geïnteresseerd zijn, zullen uiteindelijk altijd contact opnemen met de onderzoekers en het is dan wel dankzij de media dat ze met het onderzoek in aanraking zijn gekomen.Transport en PlanningCivil Engineering and Geoscience

A methodology for road traffic resilience analysis and review of related concepts

Major and minor disturbances can have a considerable impact on the performance of road networks. In this respect, resilience is considered as the ability of a road section to resist and to recover from disturbances in traffic flow. In this contribution, an indicator is presented, the Link Performance Index for Resilience (LPIR), which evaluates the resilience level of individual road sections in relation to a wider road network. The indicator can be used to detect poorly resilient road sections and to analyse which underlying road and traffic characteristics cause this non-resilience. The method adds to related concepts such as robustness and vulnerability by also considering recovery from congestion events explicitly and by focussing on everyday operational traffic situations rather than just on disasters or major events. The LPIR is demonstrated in an experimental case on a real network in which the effectiveness of the method is demonstrated.Transport and Plannin

Quantifying the full reliability benefits of road network improvements

Transport and PlanningCivil Engineering and Geoscience

De toekomst voorspeld in de toekomst: Files realistisch gemodelleerd

Maatregelen die effect hebben op het verkeer zijn vaak ingrijpend, of hebben het doel ingrijpend te zijn. Daarnaast kennen dergelijke maatregelen vaak hoge kosten. Het kunnen inschatten van de verkeerseffecten van een maatregel is daarom erg belangrijk, en wereldwijd is er inmiddels een jarenlange ontwikkeling gaande in voorspellingsmethoden voor verkeerseffecten. Als de effecten van de maatregel goed voorspeld worden, kan gekozen worden voor de meest efficiënte oplossing. Het toepassen van prognosemodellen is een veel gebruikte methode om inzicht te krijgen in de effecten van maatregelen in het wegennet. Maar elk prognosemodel bevat zijn eigen representatie van de werkelijkheid, dus welk model kan nu het beste gebruikt worden? George Box verwoordde dit in 1979 als volgt: “All models are wrong, some are useful”. Bekend is dat statische en macroscopisch-dynamische verkeersmodellen verschillende resultaten berekenen in zwaarbelaste netwerken. Dit is bijvoorbeeld het gevolg van het feit dat statische modellen de file in de bottleneck plaatsen, in plaats van ervoor, zoals dat in de realiteit gebeurt. Het heeft echter ook te maken met de mate waarin de modellen rekening houden met terugslag van files. In dit paper wordt aangetoond dat de modelkeuze van invloed kan zijn op de informatie die voor beleidsbeslissingen (zoals de aanleg van nieuwe infrastructuur) beschikbaar is. Drie verschillende vormen van filemodellering binnen dynamische modellen zijn vergeleken: - een variant met verticale wachtrijen in het knelpunt, - een variant met horizontale wachtrijen voor het knelpunt, - een LTM-variant (LTM=Link Transmission Model) met eveneens een horizontale wachtrij voor het knelpunt, maar met een nauwkeurigere modellering van de op- en afbouw van files dan in de vorige variant. Alle drie de vormen van filemodellering zijn nauwkeuriger dan de filemodellering in de traditionele statische modellen. In dynamische modellen wordt bij alle drie de vormen van filemodellering de ontwikkeling in de tijd gemodelleerd. Bij statische modellen gebeurt dit niet. De LTM-variant geeft van deze drie vormen de opbouw en afbouw van files het meest realistisch weer. Dit blijkt onder andere uit een vergelijking die gemaakt is met een praktijksituatie. In een voorbeeld voor de regio Haaglanden is aangetoond dat de verschillende vormen van filemodellering andere filelocaties aanwijzen. Dit betekent dat de verschillende modeltypen ook andere investeringslocaties aanwijzen en dat de evaluatie van infrastructuurmaatregelen dus ook tot verschillende kosten-batensaldo’s zal leiden. Bij het nemen van infrastructurele maatregelen en bij het bepalen van de effecten hiervan moet dus goed nagedacht worden over de modelkeuze.Transport en PlanningCivil Engineering and Geoscience

Hoe kwetsbaar is het Nederlandse wegennetwerk?

Verstoringen op de weg, zoals incidenten, kunnen tot onverwacht grote vertragingen van soms wel meer dan een uur per persoon leiden. Dit geeft aan dat het wegennet kwetsbaar (niet robuust) is. In 2009 heeft Rijkswaterstaat een begrippenkader en indicatoren voor robuustheid opgesteld (Snelder et al., 2009). Hierbij is robuustheid gedefinieerd als de mate waarin een wegsysteem zijn functie kan behouden bij verstoringen, opdat er voor de weggebruiker geen onverwacht groot reistijdverlies optreedt. Als indicator is de extra reistijd als gevolg van verstoringen gekozen. Dit paper gaat in op de vraag hoe deze indicator kan worden geoperationaliseerd. Operationalisering betekent enerzijds dat de indicator uit data moet kunnen worden afgeleid en anderzijds dat de indicator met behulp van een model moet kunnen worden uitgerekend. De methode voor data-analyse staat centraal in dit paper. Hierbij is zowel naar de kans op incidenten gekeken als naar het gevolg. Een uitgebreide analyse van verschillende incidentdatabases geeft aan wat de kans is op verschillende soorten incidenten op verschillende wegen. Het blijkt dat wanneer gekeken wordt naar type wegvak, het incidentrisico voor een afrit het hoogst is, daarna volgen de oprit, weefvak/splitsing en het normale wegvak. Voor de normale wegvakken geldt in grote lijnen dat het incidentrisico afneemt naar gelang het aantal rijstroken toeneemt. Een kwaliteitstoets van de gevonden waarden geeft aan dat het noodzakelijk is om meer verklarende factoren voor het al dan niet optreden van een incident te vinden. Naast de kans op incidenten is het gevolg van belang. Incidenten hebben netwerkbrede effecten. Een incident kan tot file en dus vertraging op de weg zelf (1) en op andere wegen (2) leiden. Daarnaast wordt reistijdverlies geleden door mensen die besluiten om te rijden (3) en door extra files op de alternatieve routes (4). Tot slot kunnen kijkfiles optreden (5), zijn stroomafwaarts van het incident effecten te meten (6) en kan vraaguitval optreden (7). Dit paper beschrijft een methode waarmee op basis van twee nieuwe innovatieve data-analyse tools een nauwkeurige inschatting kan worden gemaakt van effect 1, 2, 5 en 6. Aan de hand van enkele voorbeelden wordt duidelijk gemaakt hoe de methode werkt. Bovendien zijn de geaggregeerde resultaten van een analyse van een deel van de incidenten die in 2009 plaatsvonden weergegeven. Hieruit blijkt onder andere dat het niet meenemen van fileterugslageffecten bij incidenten waarbij een maatregel is genomen (bijvoorbeeld het afkruisen van een rijstrook) kan leiden tot een onderschatting van 35% van het reistijdverlies.Transport & PlanningCivil Engineering and Geoscience

Quantifying the impact of adverse weather conditions on road network performance

Adverse weather conditions regularly lead to severe congestion and large travel time delays on road networks all over the world. Different climate scenarios indicate that in the future adverse weather conditions are likely to become more frequent, last longer and will be more extreme. Although climate mitigation measures are being taken, it remains important to investigate how adverse weather events will affect the performance of the road network in the future. The main objective of this paper is to give an overview of how the impact of adverse weather conditions and adaptation measures on road network performance can be quantified. A literature review has been performed to show what is empirically known about the impact of adverse weather conditions on the road network performance. Furthermore, available methods to quantify the impact of adverse weather conditions and adaptation measures on the road network performance for future situations are reviewed. As an example, a case study for the municipality of Rotterdam has been carried out that shows how a combination of models can be used to analyse which links in the road network are most vulnerable for increasingly severe local weather related disturbances. The results of the case study allow local authorities to decide whether or not they need to take adaptation measures

Nietsdoen is geen optie: Methodes voor het bepalen van de robuustheid van wegennetwerken

Verkeersnetwerken in verstedelijkte gebieden zijn kwetsbaar voor onvoorspelbare gebeurtenissen zoals incidenten. Het komt nu bijvoorbeeld al regelmatig voor dat een klein incident tot file op meerdere wegen leidt en dat het uren duurt voordat deze file weer is opgelost. In de nabije toekomst zal naar verwachting de gemiddelde impact van incidenten groter worden, omdat de belasting op de weg groter wordt en daardoor de reservecapaciteit in het netwerk per tijdstap en over de tijd afneemt. Niets doen is dus geen optie. Verschillende maatregelen kunnen genomen worden om de robuustheid van het wegennetwerk te vergroten. Om het effect van deze maatregelen in te kunnen schatten is het van belang om robuustheid te kunnen kwantificeren. In dit paper is daarom een overzicht gegeven van verschillende in Nederland gebruikte definities, indicatoren en meetmethodes voor robuustheid. Uit het overzicht blijkt dat er nog geen eenduidige beslissing is genomen over welke definities, indicatoren en meetmethodes het best gebruikt kunnen worden. Het is zelfs de vraag of een keuze gemaakt kan worden tussen alle indicatoren, omdat ze immers allemaal een ander aspect van robuustheid laten zien. In praktijk zal echter toch altijd gekozen moeten worden. Bij de keuze van indicatoren en methodes is het van belang dat zoveel mogelijk aspecten van robuustheid beschouwd worden. Fileterugslag en alternatieve routes zijn de twee belangrijkste aspecten hiervan. Bij voorkeur moeten de indicatoren en methodes rekening kunnen houden met de ontwikkeling van files over de tijd in de situatie met en zonder verstoring. De mate van file en de locatie van de file zijn hierbij van belang. Dit betekent dat de te gebruiken methode met fileterugslag rekening moet kunnen houden. De aanwezigheid en het gebruik van alternatieve routes zijn het tweede belangrijke aspect. Tot op heden is het echter heel lastig om dit goed te modelleren, omdat weinig bekend is over het gebruik van alternatieve routes bij verstoringen. Het is daarom aan te bevelen om meerdere vormen van routekeuze toe te passen, om een zo goed mogelijk beeld te krijgen van de range waarin de resultaten kunnen liggen. In de toekomst zullen de methodes voor het kwantificeren van robuustheid verder uitgewerkt moeten worden om goed onderbouwde beslissingen te kunnen nemen over de te nemen maatregelen om de robuustheid van het wegennetwerk te vergroten.Transport & PlanningCivil Engineering and Geoscience

Netwerk Transmissie Model

Het Netwerk Transmissie Model is een nieuw dynamisch model dat het verkeer zonegewijs doorrekent. Grote voordeel van die aanpak is de hoge rekensnelheid: in luttele seconden rekent het model een complete spits door. In deze bijdrage vertellen de onderzoekers Knoop, Tamminga en Snelder over de theorie, de principes en de eerste ervaringen.Transport & PlanningCivil Engineering and Geoscience

Comparison of link-level robustness indicators

Much of the delay in transport networks is caused by incidents. Many indicators are developed to determine vulnerable parts of a network without simulating the network flows with an incident on each of the links. This paper lists indicators proposed in literature and cross compares them. Their values for all links on three networks of different sizes are computed. Among others, the order and the cross correlation of the indicators is compared. For one network the effects are also fully computed, running one simulation per blocked link. Different vulnerability indicators rank the links differently. None of the indicators produces a result similar to the full computation. We conclude that the listed indicators are complementary.Transport and PlanningCivil Engineering and Geoscience