OV-chipkaartdata geeft verkeersmodel Metropoolregio Rotterdam Den Haag kwaliteitsimpuls​ 

Benieuwd naar de ontwikkeling en uitgangspunten van het verkeersmodel voor MRDH?

Belang van OV-chipkaartdata 

Door de verstedelijkingsopgave in binnensteden en vergrote aandacht voor brede welvaart, wordt het goed kunnen modelleren van openbaar vervoer de afgelopen jaren steeds belangrijker. Eerder werden verkeersmodellen ‘gekalibreerd’ op een select aantal locaties waarvan de aantallen reizigers waren geteld. Om een nauwkeurig beeld te geven van verkeersstromen in het ov, en zo in de effecten van maatregelen, werken we sinds 2020 samen met Translink (de centrale verwerker van OV-chipkaartdata in Nederland) aan het ontsluiten en verwerken van OV-chipkaartdata. Een complex proces waarbij privacy van groot belang is.  

Samen hebben we dit proces de afgelopen jaren verder geoptimaliseerd, waarbij we vooral focusten op het kunnen gebruiken van de reispatronen (ook wel verplaatsingsgedrag genoemd) die liggen opgeslagen in OV-chipkaartdata. Die reispatronen zijn van grote meerwaarde voor verkeersmodellen zoals die van de metropoolregio Rotterdam Den Haag (het V-MRDH3.0). Door deze data mee te nemen in de modellering van verplaatsingsgedrag, is het verplaatsingsgedrag beter gemodelleerd zodat betere beleidsbeslissingen genomen kunnen worden. 

Regionale bijstelling reispatronen 

Aangezien reispatronen zelf een van de randvoorwaarden van het verkeersmodel voor de MRDH waren, hebben we deze meegenomen in de bouw van het basisjaar 2020 (periode net voor corona). Hiervoor hebben we de door het verkeersmodel berekende verplaatsingen (tussen bijvoorbeeld Den Haag en Zoetermeer) zo goed mogelijk geoptimaliseerd op basis van OV-chipkaartdata. Deze ‘bijstelling’ op basis van daadwerkelijk gemeten data vergroot de bruikbaarheid van het verkeersmodel enorm. Een zo goed mogelijke modellering van verplaatsingsgedrag van reizigers tussen gebieden is namelijk van groot belang om goede beleidsbeslissingen te kunnen nemen.  

Doorrekening met én zonder OV-chipkaartdata 

Om inzicht te geven in de effecten van het gebruik van OV-chipkaartdata, hebben we het V-MRDH 3.0 zowel met als zonder deze data doorgerekend. 

Doorrekening Rotterdam:

• Zonder het gebruik van OV-chipkaartdata berekende het model voor de metrolijnen aan de west- en zuidwestzijde van Rotterdam te veel reizigers. Voor de treinverbindingen richting noord en oost geldt juist een onderschatting (zie afbeelding hieronder).

• Met het gebruik van OV-chipkaartdata neemt het aantal binnenstedelijke OV-verplaatsingen in Rotterdam met 15% toe, vooral door toename van het metrogebruik. Op diverse tram- en metroverbindingen zijn voornamelijk lagere intensiteiten te zien. Het totaal aantal verplaatsingen van buiten de stad naar Rotterdam blijft ongeveer gelijk na gebruik van de data.

Doorrekening Den Haag: 

• Zonder het gebruik van OV-chipkaartdata berekende het model te weinig reizigers op het spoor tussen Den Haag en Zoetermeer en op de verbinding Den Haag – Leiden en Leiden – Rotterdam (zie afbeelding hieronder). 

• Met het gebruik van OV-chipkaartdata neemt – in tegenstelling tot Rotterdam - het aantal binnenstedelijke OV-verplaatsingen in Den Haag juist af met 8%. Het totaal aantal verplaatsingen van buiten de stad naar Den Haag neemt juist toe met 16%. 

Door OV-chipkaartdata te gebruiken, sluit het verkeersmodel beter aan bij de opgenomen reizigerstellingen. Het aandeel tellingen dat na de toepassing goed overeenkomt met de intensiteiten stijgt hierdoor namelijk met ruim 30%. 

Toepassing op modelprognoses 

Op basis van de OV-chipkaartdata is de verplaatsingsmatrix van het V-MRDH 3.0 aangepast. Deze is vervolgens als input gebruikt voor het bijstellen van intensiteiten op de gebruikte spoorwegen en tram-, metro- en buslijnen (baanvakkalibratie met behulp van tellingen op doorsnedes). Het totale effect van de OV-chipkaartdata en deze baanvakkalibratie is vervolgens gebruikt als kalibratie-effect voor de prognoses uit het model. Zo zorgen we ervoor dat de prognosejaren 2030 en 2040 van het V-MRDH3.0 ook op de juiste manier worden bijgesteld. Ook het effect van thuiswerken (als gevolg van corona) op reizigersstromen is hierbij meegenomen.  

Betere aansluiting bij werkelijkheid door OV-chipkaartdata 

Werken met gemeten databronnen als OV-chipkaartdata verhoogt de beschrijvende waarde van verkeersmodellen. Zowel de intensiteiten als de verplaatsingspatronen uit het model sluiten hierdoor beter aan bij de werkelijkheid.  

Juist gebruik en interpretatie van data uit een verkeersmodel is essentieel, zeker bij OV-chipkaartdata. Hoewel de gebruikte data in de basis een volledige set aan OV-verplaatsingen per werkdag zijn, ontbreken er ook verplaatsingen in de set. Denk aan missende verplaatsingen door verkeerd in-/uitchecken, foute registratie, zwartrijden, papieren kaartjes en vakantieperiodes.  

Om toch op een realistisch totaal aantal OV-verplaatsingen uit te komen, is in dit geval de dataset opgehoogd op basis van informatie van andere gemeten databronnen (tellingen en enquête-data vanuit ODiN). Door maatwerk en het gecombineerd gebruiken van de databronnen, zijn de relatieve patronen van de OV-chipkaartdata goed overgenomen en sluiten deze zo goed mogelijk aan bij het totaal aantal gemaakte verplaatsingen.  

Betere beleidsbeslissingen 

Dit project bewijst wat de meerwaarde is van OV-chipkaartdata voor verkeersmodellen zoals die van de metropoolregio Rotterdam Den Haag (het V-MRDH3.0). Door deze data mee te nemen in de modellering, is het verplaatsingsgedrag beter gemodelleerd zodat betere beleidsbeslissingen genomen kunnen worden. 

Opdrachtgever: Metropoolregio Rotterdam Den Haag
Jaar: 2023 

In samenwerking met Translink