Nye modeller for rutevalg

Trafikmodeller består ofte to hovedtrin: Først beregnes antallet af ture (turproduktion) fordelt mellem destinationer (turfordeling) og på transportmidler (modal-split), og derefter fordeles turene på trafiknettet ved hjælp af en rutevalgsmodel (på engelsk: traffic assignment). Igennem det sidste år er forskellige problemer ved rutevalgsmodeller blevet diskuteret i forbindelse med konkrete modelarbejder (bl.a. i Ingeniøren). Her er det blandt andet blevet påpeget, at modellerne beregnede trafikmængder, der var større end vejenes kapacitet (manglende kapacitetsafhængighed) og at det var urealistisk, at alle trafikanter benytter samme rute (manglende stokastik). I denne artikel diskuteres i afsnit 2, hvordan trafikanter vælger rute, mens afsnit 3 diskuterer, hvilke eksisterende typer rutevalgsmodeller, der bedst beskriver dette. Denne diskussion bygger på Nielsen (1996), men kan også ses som en fortsættelse af et noget bredere indlæg ved sidste års trafikdage (Nielsen, 1995). Derefter præsenteres i afsnit 4 en nyudviklet rutevalgsmodel, der både tager hensyn til trafikanternes manglende kendskab til trafiknettet (den traditionelle stokastik) og til deres forskellige præferencer (f.eks. valg af korteste versus hurtigste rute). Det vises i afsnit 5, at den nye modeltype leder til en mere virkelighedsnær modellering af rutevalg, og derved til mere troværdige resultater af trafikmodelarbejder. De teoretiske diskussioner i artiklen underbygges i afsnit 6 med afprøvninger på forskellige fuldskala trafik- modeller, mens afsnit 7 peger på fremtidige forskningsbehov

System convergence in transport models: algorithms efficiency and output uncertainty

Transport models most often involve separate models for traffic assignment and demand. As a result, two different equilibrium mechanisms are involved, (i) the internal traffic assignment equilibrium, and (ii) the external equilibrium between the assignment model and the demand model. The objective of this paper is to analyse convergence performance for the external loop and to illustrate how an improper linkage between the converging parts can lead to substantial uncertainty in the final output. Although this loop is crucial for the performance of large-scale transport models it has not been analysed much in the literature. The paper first investigates several variants of the Method of Successive Averages (MSA) by simulation experiments on a toy-network. It is found that the simulation experiments produce support for a weighted MSA approach. The weighted MSA approach is then analysed on large-scale in the Danish National Transport Model (DNTM). It is revealed that system convergence requires that either demand or supply is without random noise but not both. In that case, if MSA is applied to the model output with random noise, it will converge effectively as the random effects are gradually dampened in the MSA process. In connection to DNTM it is shown that MSA works well when applied to travel-time averaging, whereas trip averaging is generally infected by random noise resulting from the assignment model. The latter implies that the minimum uncertainty in the final model output is dictated by the random noise in the assignment model

Vurdering af letbaneprojekter i Hovedstadsområdet

Igennem årene har der været undersøgt flere forskellige letbanealternativer for Københavnsområdet. Fælles for undersøgelserne har været, at projekterne – med de givne forudsætninger, trafikmodeller og samfundsøkonomiske metoder – har vist sig at have en moderat, ringe eller endog negativ samfundsøkonomi. Omvendt har letbaner haft sin sejrsgang i Europa, med anlæg af et meget stort antal nye letbaner i franske byer, og i mere moderat omfang i bl.a. tyske, italienske og svenske byer. Ge-nerelt udtrykker disse byer sig meget positivt om deres nye letbaner. Så hvad er årsagen til den dårlige performance af de danske projekter? Er det simpelthen fordi, at letbaner ikke er en velegnet løsning i København? Eller er det den planlægningsmetodik, der anvendes, der er problematisk?Artiklen søger med udgangspunkt i eksisterende officielle udredninger såvel som en pulje af studenterprojekter ved CTT at diskutere disse forhold. Der er ikke som sådan tale om en videnskabelig udredning af de mange projekter, men mere forfatternes indtryk og vurderinger efter at have læst et stort antal offentlige udredninger om letbaner, samt efter at have rettet mange års studenterrapporter på bachelor, kursus og kandidat (afgangsprojekt) niveau. I alt indgår 33 primære referencer og 21 studenterprojekter som grundlag for artiklen

Simulering af passagerforsinkelser på jernbaner

Artiklen beskriver forskellige gængse metoder til opgørelse af passagerernes forsinkelser i jernbanedrift. Metoderne beskrives startende fra de simpleste 0. generations opgørelsesmetoder for (tog-) og passagerforsinkelser, hvorefter de mere avancerede 1. – 3. generations passagerforsinkelsesmodeller præsenteres. De forskellige metoder til opgørelse af passagerforsinkelser sammenlignes og de forskellig metoders fordele og ulemper beskrives.Efter præsentation af de forskellige metoder til opgørelse af passagerforsinkelser beskrives det hvordan 1. – 3. generations passagerforsinkelsesmodeller kan kombineres med jernbanesimuleringssoftware således at det ud over opgørelser af forsinkelser i eksisterende køreplaner (og infrastruktur) er muligt at forudsige passagerforsinkelser. Derved er modellerne et nyttigt redskab ved vurdering af robustheden af fremtidige køreplaner, kapacitetsudvidelser, ny infrastruktur samt gener ved sporarbejder og anden vedligehold.For at vurdere forskellene mellem 3. generations passagerforsinkelsesmodeller og tidligere generationer præsenterer artiklen simuleringer af driften på S-banen, og både togenes og passagerernes forsinkelser evalueres.Resultaterne viser, at der er stor forskel på togregularitet og passagerregularitet – passagererne bliver generelt mere forsinket end togene som følge af uregelmæssigheder i driften. Der er imidlertid stor forskel på om man beregner passagerernes forsinkelser med en 1., 2. eller 3. generations passagerforsinkelsesmodel, da passagererne i 1. generations passagerforsinkelsesmodeller antages at have fuldt kendskab til forsinkelser (også de fremtidige), hvilket ikke er tilfældet for passagerforsinkelsesmodeller af 3. generation. I 2. generationsmodeller antages passagererne at kende sandsynlighederne for forsinkelser, men ikke de konkrete forsinkelser. Artiklen konkluderer på baggrund af resultaterne at 3. generations passagerforsinkelsesmodeller giver et mere præcist billede af passagerforsinkelserne end passagerforsinkelsesmodeller af 1. og 2. generation. Og eftersom 3. generations passagerforsinkelsesmodeller ikke er vanskeligere eller mere datatunge tidligere generationer af passagerforsinkelsesmodeller anbefales det at der benyttes de mere præcise 3. generations passagerforsinkelsesmodeller i fremtidige analyser. &nbsp