Staking buschauffeurs: dé oplossing voor stedelijke bereikbaarheidsproblemen?

Datablogs

Je staat met je auto te wachten op groen bij een kruispunt. Eindelijk is jouw (lange) rij aan de beurt. Zou je het halen? Driewerf nee: een bus die van de andere kant kom, breekt jouw groen vroegtijdig af. Ben je mooi klaar mee! Mooie regeling misschien voor het ov, maar wat doet dat wel niet met de doorstroming?

Een hele goede vraag, die zich ook maar lastig laat beantwoorden. Je kan immers niet aan het ov vragen om een paar dagen hun voorrang bij het verkeerslicht op te geven, zodat jij kan kijken wat dat met de doorstroming doet. Maar wacht, eind juni staakte het streekvervoer. Biedt dat geen ideaal vergelijkingsmateriaal?

Case Utrecht

Geen ideaal materiaal, wel interessant. Belangrijkste ‘maar’ is dat het niet rijden van bussen iets anders is dan wel rijden maar geen voorrang krijgen.

Toch besluiten we er een paar dataruns op te wagen. We gebruiken daarbij floating car data (data afkomstig van bijvoorbeeld smartphones in auto’s) van de belangrijkste wegen in de stad Utrecht. Utrecht wordt al jaren bestuurd door een ov-minnend college en bussen en trams krijgen dan ook op menig kruispunt alle hulp van de verkeersregelingen. Dat gaat ten koste van de groentijd van het overige verkeer.

Gedurende de staking van het streekvervoer reden er in Utrecht nog steeds bussen en trams, maar het waren er in ieder geval aanzienlijk minder. Dat betekent vanzelf dat er ook minder ov-voorrang werd verleend. Wat deed dat met de doorstroming?

Datacheck1: Snelheden vergelijken

We checken eerst wat er die dag is gebeurd met de gemiddelde snelheid, de doorstroming. We vergelijken daartoe de stakingsdonderdag met een ‘normale’ donderdag: het gemiddelde van de twee donderdagen ervoor en één donderdag erna. Wat blijkt? Op 7% van de onderzochte wegvakken is de snelheid op de stakingsdag hoger dan je op basis van de normale variatie zou verwachten. Maar daartegenover staat dat op 14% van de wegvakken de snelheid juist lager ligt. Per saldo heeft de streekvervoer staking het verkeer in Utrecht dus geen goed gedaan.

Dit is goed te zien in figuur 1. Duidelijk is dat op donderdag 28 juni het verkeer op méér plekken onder de 20 km/u (rood) rijdt.

Figuur 1. Gemiddeld snelheidsbeeld op een normale donderdag (links) en op de stakingsdonderdag (rechts)
Beeld: NDW
Figuur 1. Gemiddeld snelheidsbeeld op een normale donderdag (links) en op de stakingsdonderdag (rechts)

Hoe is dat te verklaren: minder ov-verstoringen op het kruispunt en toch lagere snelheden? Het antwoord laat zich raden: als er geen bussen rijden, pakken meer mensen de auto – en dat doet het effect van geen ov-onderbrekingen bij verkeerslichten kennelijk flink teniet.

Datacheck 2: Netwerkprestatie

Mmm, zo weten we nog steeds niet wat sec die ov-voorrang doet met de doorstroming. Wat nu? We graven dieper en onderzoeken de netwerkprestatie. We gebruiken hiervoor het zogenaamde netwerk fundamenteel diagram. In zo’n diagram zetten we de hoeveelheid verkeer in het netwerk (voertuigen per uur) af tegen de dichtheid (voertuigen per km). Omdat we met floating car data geen zicht hebben op de precieze hoeveelheid verkeer maar wel weten wanneer het druk is en wat de snelheid van het verkeer is, gebruiken we in onze Utrecht-case een afgeleide vorm van de hoeveelheid verkeer (‘drukte’) en een afgeleide dichtheid.

Met deze aanpak krijg je een schuine berg. Nu geldt dat hoe beter een netwerk benut wordt, hoe hoger de top van deze berg ligt. De toestand van het netwerk kan worden afgelezen aan de hand van de locatie op de berg. Links onderin is er nog weinig verkeer en kan het verkeer hard doorrijden, terwijl rechts bovenin en aan de onderkant het verkeer vertragingen ondervindt.

Figuur 2. Afgeleid netwerk fundamenteel diagram
Beeld: NDW
Figuur 2. Afgeleid netwerk fundamenteel diagram

In figuur 2 geven de zwarte punten het diagram van een normale Utrechtse donderdag weer. De groene punten betreffen de stakingsdonderdag. We zien dat het linkergedeelte van de grafiek voor de groene en zwarte punten vergelijkbaar is: het netwerk presteert bij weinig belasting hetzelfde. Verder zien we een aantal groene punten onder de lijn. Dit zijn opeenvolgende minuten waarbij de snelheid in een deel van het netwerk erg laag was en er dus veel vertraging was – precies wat we in onze eerste datacheck vaststelden. Interessanter is dat we ook bij de top, bij veel drukte dus, een paar kleine verschillen zien: daar liggen de groene punten (stakingsdag) juist iets hoger dan op een normale donderdag. Dit betekent dat bij dezelfde dichtheid het netwerk net meer verkeer aankan (hogere drukte) tijdens de streekvervoerstaking dan op een normale donderdag. Dat duidt erop dat tijdens de piekuren, net als jij in een lange rij bij het kruispunt staat, het netwerk inderdaad beter functioneert als het ov minder vaak voorrang krijgt op de kruispunten.

Conclusie

Conclusie van onze dataruns: ov-voorrang op de kruispunten heeft een licht negatief effect op het functioneren van het netwerk, in ieder geval in de drukke perioden van de dag. Is dat negatief genoeg om voorrang voor het ov maar af te schaffen? Nee, want datacheck 1 heeft laten zien dat gerommel met het ov tot meer verkeer op de weg leidt, met meer vertraging als gevolg. Nu is een ov-staking wel heel drastisch gerommel, maar op de wat langere termijn kan het afschaffen van ov-voorrang tot een soortgelijk effect leiden: als het ov minder vlot doorrijdt, wordt het mogelijk minder aantrekkelijk en gaan meer mensen met de auto – en zijn automobilisten alsnog slechter uit. Denk daar maar over na als de bus weer eens voorglipt!

Reactie toevoegen

U kunt hier een reactie plaatsen. Ongepaste reacties worden niet geplaatst. Uw reactie mag maximaal 2000 karakters tellen.

* verplichte velden

Uw reactie mag maximaal 2000 karakters lang zijn.

Reacties

Er zijn nu geen reacties gepubliceerd.