Transportmodeller for byområderMuligheter for kobling av statiske og dynamiske modeller for å beregne trafikkavvikling og reisetider i byområder
Teknologidagene 2016
Børge Bang, Sjefingeniør Trafikkseksjonen Region midt
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Innhold
● Litt om ulike modelltyper og deres egenskaper
● Bakgrunn for tema: Utfordringer med dagens strategiske modeller i byområder
● Vurdering av hvordan etterspørselsmodeller og trafikkavviklingsmodeller kan kombineres
● Alternative løsninger for en forbedret strategisk modell
Transportmodeller for byområder
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Kilder for denne presentasjonen
Transportmodeller for byområder
● Evaluation of methods for calculating traffic assignment and travel times in congested urban areas with strategic transport modelsFlügel S, Flötteröd G, Kwong C K, Steinsland CTØI rapport 1358/2014
● Verktøy til transportanalyser i byTørset T, Meland S, Levin T, Haug T og Norheim BSINTEF rapport A23560/2012
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Klassisk 4-trinns-modell
Transportmodeller for byområder
Trip Generation Trip Distribution
Mode Choice Traffic Assignment
P
i
iAi
Pj
Aj
j
Tiji
jTji
Tijk
Tijl
Tijls
Tijlt
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Struktur og dataflyt i dagens RTM
Figur hentet fra TØI sin rapport.
Transportmodeller for byområder
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Forenklet oversikt over modelltyper
Egenskaper
Makro
•ÅDT / YDT
•Trafikkstrømmer
•Kapasitet knyttet til lenker
•Turproduksjon-Turfordeling-Reisemiddelvalg-Nettfordeling
•RTM (Regional Transport Modell)
Meso
•Timetrafikk
•Individuelle kjøretøy med aggregert atferd
•Kapasitet knyttet til kryss, og kapasitet er et resultat
•Kun nettfordeling og rutevalg
Mikro
•Timetrafikk
•Individuelle kjøretøy med individuell/detaljert atferd
•Kapasitet knyttet til kryss, og kapasitet er et resultat
•Stokastisk
•Kun nettfordeling og rutevalg
Transportmodell
Trafikkmodell
Trafikkmodell
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Modellhierarki
Tidshorisont
Deta
ljeri
ngsgra
d
5 10 15 20
Strategiske modeller - MakroCUBE, Emme
Driftsorienterte modeller - MikroAimsun, VISSIM
Taktiske modeller - MesoAimsun, (CONTRAM)
Tradisjonell anvendelse
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Modellhierarki – Komplekse problemstillinger
Ny trend
Kompleksitet
Deta
ljeri
ngsgra
d
Strategiske modeller - MakroCUBE, Emme
Driftsorienterte modeller -MikroAimsun, VISSIM
Taktiske modeller - MesoAimsun, (CONTRAM)
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Modellhierarki – Delvis integrerte modeller
Ny trend
Kompleksitet
Deta
ljeri
ngsgra
d
Strategiske modeller - MakroCUBE, Emme
Driftsorienterte modeller -MikroAimsun, VISSIM
Taktiske modeller - MesoAimsun, (CONTRAM)
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Modellhierarki – Helt integrerte modeller
Ny trend
Kompleksitet
Deta
ljeri
ngsgra
d
Strategiske modeller - MakroCUBE, Emme
Driftsorienterte modeller -MikroAimsun, VISSIM
Taktiske modeller - MesoAimsun, (CONTRAM)
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Hvorfor er de strategiske modellene utilstrekkelige i byområder?
● De strategiske modellene er statiske– Kø og forsinkelser i byene oppstår pga rushtoppene.
Dvs trafikkvariasjon over tid.
● De strategiske modellene er lenkebasert– Forsinkelsene i by er relatert til avvikling i kryss.
● De strategiske modellen bruker VDF for å predikere reisetid og forsinkelse (VDF=Volume Delay Functions)
– Modellene fanger ikke opp kø og tilbakeblokkeringer fra flaskehalser
– Modellen gir for stor trafikk på belastede lenker
Modellene gir for dårlige og unøyaktige estimat av reisetid Dette kan få store konsekvenser for resultatene…
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Utfordringer for strategiske modeller i byområder
Reisetid
Rutevalg
Trafikk-
volum
og kø
Feltbruk
Signalplaner Kryssutforming
Trafikantatferd
Etterspørsel
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Oversikt over alternative utforminger av sentrale elementer i en transportmodell
Figur hentet fra TØI sin rapport. (Tallene henviser til relaterte kapitler i TØI sin rapport)
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Viktige momenter å ta hensyn til ved kobling av etterspørselsmodell og trafikkavviklingsmodell
● Datastruktur
– Form og struktur på etterspørsel
– Konsistent nettverksstruktur
● Representasjon av tid
– Statisk vs dynamisk
– Tidsoppløsning
● Modellopløsning
– Makro-Meso-Mikro
● Representasjon av usikkerhet
– Stokastisk vs deterministisk
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Vurdering av kobling mellom modeller med ulik tidsrepresentasjon og oppløsning
Tabellen er hentet fra TØI sin rapport.
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Evaluering av trafikkavviklingsmodeller for forskjellige analysehensikter
Tabellen er hentet fra TØI sin rapport.
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Evaluering av trafikkavviklingsmodeller for generelle modellegenskaper
Tabellen er hentet fra TØI sin rapport.
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Beholde dagens modell uten vesentlige enderinger
Etterspørsels-
modell
Trafikkavviklings-
modell
Alternative løsninger for en ny strategisk modell
• Statisk• Aggregert (makroskopisk)
• Statisk• Makroskopisk
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Forbedre dagens modeller
Etterspørsels-
modell
Trafikkavviklings-
modell
Alternative løsninger for en ny strategisk modell
• Bedre tidsoppløsning• Mere dynamikk• ?
• Maler for forsinkelse i kryss• Kvasidynamisk rutevalg• ?
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Bytte ut dagens trafikkavviklingsmodell
Etterspørsels-
modell
Trafikkavviklings-
modell
Alternative løsninger for en ny strategisk modell
• Statisk• Aggregert (makroskopisk)
• Dynamisk• Meso eller mikro
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Etablere en helt ny strategisk modell
Etterspørsels-
modell
Trafikkavviklings-
modell
Alternative løsninger for en ny strategisk modell
• Dynamisk• Aggregert (makroskopisk) eller
disaggregert (mikroskopisk)
• Dynamisk• Meso eller mikro
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Alternative løsninger for en ny strategisk modell
● Forbedring/videreutvikling av eksisterende modell– Bedre tidsoppløsning og dynamikk– Introdusere maler for forsinkelser for ulike kryss og
svingebevegelser– Kvasidynamisk rutevalg– ?
● Koble sammen ulike modeller– Koble etterspørselsmodellen med en dynamisk
trafikkavviklingsmodell (Sverige: IHOP)
● Kombinere alternativene over
● Utvikle og spesifisere en helt ny modell– Dynamisk mikro- eller makrobasert etterspørselsmodell– Meso- eller mikrobasert trafikkavviklingsmodell
– TØI anbefaler en mikrobasert etterspørselsmodell med en mesoskopisk trafikkavviklingsmodell
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø
Veien videre…
● Norge er ikke alene om å ha disse utfordringene…
● Konsekvensene av valget kan få stor betydning
– Vi bør skynde oss langsomt
● Vi bør diskutere metodikk og praktiske konsekvenser før vi tenker på verktøy
● Hvilken løsning har man valgt andre land, og hvilke erfaringer har man gjort der?
● Gjennomføre en eller flere piloter?
● Endringen kan foregå i flere trinn!
21.09.2016 Bedre by – folk og biler i kø