Busbehoefte op basis van OV-chipkaartdata

De invoering van de OV-chipkaart heeft geleid tot een nauwkeurig inzicht in het reisgedrag van reizigers. Hoewel niet alle gegevens beschikbaar zijn om privacy en concurrentie overwegingen, bied de beschikbare informatie veel onderzoeksmogelijkheden. Wanneer het mogelijk is om het verplaatsingsgedrag van busreizigers nauwkeurig te voorspellen met modellen, kunnen vervoerders hier gebruik van maken voor het ontwerpen van hun lijnennet en de dienstregeling. De vraag is of het mogelijk is om met de beschikbare OV-chipkaartdata en andere databronnen het reisgedrag van busreizigers nauwkeurig te beschrijven. Daarnaast is het de vraag hoe generiek dit reisgedrag is. Deze paper gaat in op deze vragen. Met behulp van OV-chipkaartdata en sociaaleconomische en ruimtelijke data is een unimodaal vierstapsmodel ontwikkeld. Er is gebruik gemaakt van OV-chipkaartdata van Breda en Tilburg, beschikbaar gesteld door Veolia Transport. Daarnaast is data van onder andere het CBS en DUO gebruikt. De modellen zijn ontwikkeld voor Breda en vervolgens toegepast op Tilburg om de generaliseerbaarheid van de modellen te testen. De resultaten van het onderzoek zijn veelbelovend. De ritproductie en –attractie in Breda bleek heel goed overeen te komen met de werkelijkheid met een R2 van ruim boven de 0,9 voor zowel productie als attractie. Ook de gekalibreerde distributiefunctie geeft een zeer goed resultaat in Breda. De uiteindelijke toedeling van de reizigersdistributie wijkt ongeveer 5% af van de waarnemingen. Ook het toepassen van het Breda model in Tilburg geeft vrij goede resultaten. De ritproductie en –attractie hebben beiden een R2 van ruim boven de 0,9. De resultaten zijn iets minder goed dan bij toepassing in Breda, maar nog altijd behoorlijk goed. Ook toepassing van het distributiemodel geeft een zeer goed resultaat. De toedeling van de reizigersdistributie wijkt ongeveer 12% af van de waarnemingen. Op basis van dit onderzoek kan geconcludeerd worden dat er met de OV-chipkaart data mogelijk is om een vrij nauwkeurig unimodaal model te ontwikkelen. Aangezien in dit onderzoek slechts twee steden zijn beschouwd is verder onderzoek noodzakelijk. Uiteindelijk zou dit moeten leiden tot een tool waarmee vervoerders inzicht krijgen in het reisgedrag van hun passagiers

Busbehoefte op basis van OV-chipkaartdata

De invoering van de OV-chipkaart heeft geleid tot een nauwkeurig inzicht in het reisgedrag van reizigers. Hoewel niet alle gegevens beschikbaar zijn om privacy en concurrentie overwegingen, bied de beschikbare informatie veel onderzoeksmogelijkheden. Wanneer het mogelijk is om het verplaatsingsgedrag van busreizigers nauwkeurig te voorspellen met modellen, kunnen vervoerders hier gebruik van maken voor het ontwerpen van hun lijnennet en de dienstregeling.\ud \ud De vraag is of het mogelijk is om met de beschikbare OV-chipkaartdata en andere databronnen het reisgedrag van busreizigers nauwkeurig te beschrijven. Daarnaast is het de vraag hoe generiek dit reisgedrag is. Deze paper gaat in op deze vragen.\ud \ud Met behulp van OV-chipkaartdata en sociaaleconomische en ruimtelijke data is een unimodaal vierstapsmodel ontwikkeld. Er is gebruik gemaakt van OV-chipkaartdata van Breda en Tilburg, beschikbaar gesteld door Veolia Transport. Daarnaast is data van onder andere het CBS en DUO gebruikt. De modellen zijn ontwikkeld voor Breda en vervolgens toegepast op Tilburg om de generaliseerbaarheid van de modellen te testen.\ud \ud De resultaten van het onderzoek zijn veelbelovend. De ritproductie en –attractie in Breda bleek heel goed overeen te komen met de werkelijkheid met een R2 van ruim boven de 0,9 voor zowel productie als attractie. Ook de gekalibreerde distributiefunctie geeft een zeer goed resultaat in Breda. De uiteindelijke toedeling van de reizigersdistributie wijkt ongeveer 5% af van de waarnemingen.\ud \ud Ook het toepassen van het Breda model in Tilburg geeft vrij goede resultaten. De ritproductie en –attractie hebben beiden een R2 van ruim boven de 0,9. De resultaten zijn iets minder goed dan bij toepassing in Breda, maar nog altijd behoorlijk goed. Ook toepassing van het distributiemodel geeft een zeer goed resultaat. De toedeling van de reizigersdistributie wijkt ongeveer 12% af van de waarnemingen.\ud \ud Op basis van dit onderzoek kan geconcludeerd worden dat er met de OV-chipkaart data mogelijk is om een vrij nauwkeurig unimodaal model te ontwikkelen. Aangezien in dit onderzoek slechts twee steden zijn beschouwd is verder onderzoek noodzakelijk. Uiteindelijk zou dit moeten leiden tot een tool waarmee vervoerders inzicht krijgen in het reisgedrag van hun passagiers

Evacuation a serious game for preparation

Mass evacuation is a measure to reduce possible loss of life in the case of potential disasters. Planning for mass evacuation is only useful if these plans are tested and evaluated by government and the public in reality or in simulated events. As a result, any prior experience is likely to be outdated by the next incident, because social structures, public perceptions, perception of decision makers, emergency planning and infrastructure all change over time and based on the previous experience. Especially in the Netherlands mass evacuation in the case of large-scale flooding is once-in-a-lifetime experience or less event because of the high protection level for flooding. The use of serious gaming is an alternative to gather required experience of conduction an evacuation in several events. This article describes the development of a serious game for mass evacuation, as well as experiences gathered from exercises using SPOEL. Finally is concluded that it is possible to evaluate emergency planning for evacuation and develop realistic experience through exercises using SPOEL, in an effort to compensate the gap in experience because of a lack of real life mass-evacuation experience