Multimodaal goederenmodel brengt goede

Het kenniscentrum Verkeer en Vervoer
van het Verkeerscentrum heeft samen
met een consortium van bedrijven een
multimodaal goederenmodel ontwikkeld.
Dit goederenmodel is een aangepast
vierstapsmodel met gebruik van logistieke
knooppunten. De analyse van de
goederenstromen geeft gedetailleerde
informatie over de huidige en toekomstige
situatie van het goederenverkeer zoals het
aandeel van elke vervoerswijze.
n dit strategisch model kunnen makkelijk
aanpassingen gemaakt worden zodat
ook een andere dan de huidige toestand
gesimuleerd kan worden. Een vergelijking
van beide situaties geeft weer wat het
effect is van die verandering.
Dana Borremans, Rene Grispen,
Hans-Paul Kienzler, Katia Organe,
Eddy Peetermans, Pieter Van
Houwe, David Zillhardt
Multimodaal goederenmodel
I
n dit artikel tonen we na een beschrijving van dit goederenmodel enkele voorbeelden van analyses van de
goederenstromen in de huidige situatie. Tenslotte vergelijken we deze resultaten met opgemeten waarden.
Multimodaal goederenmodel
Het multimodaal goederenmodel is een aangepast
vierstapsmodel. Net als in een klassiek vierstapsmodel
maakt dit model gebruik van tripgeneratie, distributie, vervoerswijzekeuze en routekeuze. Tussen de vervoerswijzekeuze en de routekeuze gebeuren echter
nog twee extra stappen, namelijk een logistiek model
en een voertuigmodel. Dit model heeft als studiege-
28 | Het Ingenieursblad 6/2008
bied Vlaanderen en omvat een netwerk voor quasi heel
Europa. Binnen het studiegebied volgt de zonering de
arrondissementen (NUTS3). Daarbuiten wordt de zonering minder verfijnd naarmate men verder verwijderd
is van het studiegebied. In een eerste stap wordt per
zone vastgelegd hoeveel ton goederen, opgedeeld in
10 klassen, er geproduceerd (productie, vertrek) en
verbruikt (attractie, aankomst) worden aan de hand
van allerhande gegevensbronnen [1] voor het basisjaar
2004. Vervolgens worden deze vertrekken en aankomsten aan elkaar gekoppeld (distributie) via een zwaartekrachtmodel. Men kalibreert het distributiemodel met
behulp van geobserveerde patronen zoals de goederenstromen per afstandsklasse. Figuur 1 toont een vergelijking tussen de synthetische herkomst-bestemmingsma-
brengt goederenstromen in kaart
trix opgesplitst in afstandsklassen en de geobserveerde
waarden. Hieruit blijkt dat de kalibratie enkel de intrazonale verplaatsingen bijstuurt.
Voor alle verplaatsingen van de zo bekomen herkomst-bestemmings-matrices wordt dan een vervoerswijze gekozen. De mogelijke vervoerswijzen
zijn vrachtwagens, treinen en schepen (binnenvaart).
Voor elke verplaatsing wordt het vervoermiddel met
de kleinste veralgemeende reiskost gekozen. In deze
veralgemeende reiskost zitten zowel rij- en rusttijden,
wachttijden als transportkosten zoals brandstof- en
reserveringskosten.
De resultaten hiervan worden gedesaggregeerd naar
het gemeenteniveau binnen België met behulp van
tewerkstellings- en bevolkingsgegevens.
Men bekomt dan per vervoerwijze en per goederenklasse een herkomst-bestemmingsmatrix met het aantal vervoerde ton. De tien matrices die de hoeveelheid
goederen tussen locaties weergeven met de vrachtwagen als vervoermiddel, worden opgesplitst in een matrix
met verplaatsingen die rechtstreeks van oorsprong naar
bestemming gaan en een matrix die voor hun verplaatsing via een logistiek knooppunt passeren. De opsplitsing wordt bepaald aan de hand van de capaciteit
van het logistieke knooppunt, de kost van de directe
verplaatsing en de kost van de indirecte route via het
logistieke knooppunt. Daarna wordt de hoeveelheid
goederen omgezet in het aantal vrachtwagens/schepen/treinen. Hierbij wordt rekening gehouden met de
beladingsgraad en de kans op lege terugritten. Beide
6/2008 Het Ingenieursblad
| 29
Transport & Logistiek
Weg
Spoor/spoor + andere modus
Binnenvaart
Mira-T
2000
Mira-T
2006
Goederenmodel
2004
77%
79%
80%
8%
8%
6%
15%
13%
14%
Tabel 1: Overzicht van het aandeel van elke vervoerswijze in het goederenmodel en
in het indicatorrapport van MIRA-T[4].
variabelen hangen af van het vervoermiddel, de afstand,
het soort goederen en de productiviteit en vraag aan de
herkomst- en bestemmingskant.
Tenslotte gebeurt de laatste stap: deze vrachtwagens/
schepen/treinen worden toegedeeld op het netwerk.
Voor iedere verplaatsing wordt de veralgemeende reiskost geminimaliseerd. In een iteratief proces wordt
gezocht naar een netwerkevenwicht waarbij geen enkele
vervoerder de veralgemeende reiskost kan doen dalen
door een andere route te kiezen.
De modelresultaten zijn de goederenstromen op dagbasis over de weg, het spoor en het water.
Validatie
Een eerste versie van dit goederenmodel is in 2007 ontwikkeld. Momenteel wordt dit volop gevalideerd in samenwerking met het Steunpunt voor Goederenstromen [2].
Een eerste test van het model bestaat erin modelresultaten van de huidige toestand te vergelijken met opgemeten waarden. Het Gemeentelijk Antwerpse Havenbedrijf
voerde een meetcampagne uit op 21 juni 2006 waarbij men met camera’s op de invalswegen van en naar
de haven het aantal vrachtwagens telde [3]. Hieronder
maken we een vergelijking met de modelresultaten voor
twee van die meetplaatsen. Het inkomend havenverkeer
dat op het gemeenschappelijke stuk E34-E313 rijdt, werd
opgemeten als zijnde 29% van het totale zware vrachtverkeer op die plaats. Het goederenmodel berekent voor
deze waarde 28%. Het uitgaande transitverkeer aan de
grenspost van de E17 te Rekkem werd opgemeten als
zijnde 39% van het totale zware vrachtverkeer op die
Analyse goederenstromen
De analyse van deze goederenstromen levert gedetailleerde informatie op over de huidige, maar vooral over
de toekomstige situatie van het vrachtverkeer.
Markante vaststelling bij de huidige situatie: op de snelwegen van en naar Antwerpen heeft ruim een vijfde
van het zware vrachtverkeer geen herkomst of bestemming in België, maar passeert er gewoon. Ook: ruim een
derde van het zwaar vrachtverkeer betreft de in- of uitvoer van goederen (zie figuur 2). Aangezien in dit model
de goederenstromen met verschillende vervoerswijzen in
kaart worden gebracht (zie figuur 3), kunnen we ook
het aandeel van elke vervoerswijze afleiden. Hieruit leren
we dat 80% van het goederenverkeer over de weg verloopt. 14% van de goederen wordt getransporteerd met
behulp van de binnenvaart. Het spoor vervoert de overige 6% van de goederen.
Figuur 1: Vergelijking van geobserveerde en gemodelleerde
goederenstromen per afstandsklasse. Door deze curven is
ook een veelterm gefit. De afstand is in logaritmische schaal
getoond. (a) Vóór de kalibratie van de distributie. Het model
onderschat de goederenstromen op kleine afstand zwaar. Dit
komt voor een groot deel door de intrazonale verplaatsingen.
(b) Na de kalibratie van de distributie.
Het Verkeerscentrum
Het Verkeerscentrum is een afdeling van het
Departement Mobiliteit en Openbare Werken van de
Vlaamse overheid. In het kenniscentrum Verkeer en
Vervoer van deze afdeling is een team van modelexperts aan de slag om de doorstroming van het verkeer
te simuleren. Tot nu toe lag de nadruk op personenvervoer. Hiervoor beschikt men over vijf zelfontwikkelde multimodale provinciale verkeersmodellen
alsook over een Vlaams multimodaal verkeersmodel.
Met het goederenmodel dat in dit artikel beschreven
wordt, kan men voortaan ook het aandeel voor de
verschillende vervoerswijzen van het goederenverkeer in kaart brengen. Al deze modellen zijn voortdurend in ontwikkeling.
30 | Het Ingenieursblad 6/2008
In/Uitvoer
34%
Transit
21%
Binnenland
(excl. Haven)
17%
Haven
Binnenland
14%
Haven
Buitenland
14%
Figuur 2: Aandeel zwaar vrachtverkeer ingedeeld volgens
transitverkeer, inlands verkeer en in/uitvoer op de radiale
hoofdwegen rond Antwerpen.
Transport & Logistiek
Een klassiek vierstapsmodel is een statisch verkeersmodel dat een inschatting van de verkeersstromen maakt in vier stappen, nadat het gebied
dat gemodelleerd wordt ingedeeld is in zones. Eerst
bepaalt men hoeveel mensen/goederen er vertrekken en aankomen in elke zone (stap1: tripgeneratie).
Vervolgens koppelt men deze vertrekken en aankomsten aan elkaar tot verplaatsingen (stap 2: distributie). Als derde stap wordt voor deze verplaatsingen
het vervoermiddel gekozen. In de vierde en laatste
stap wordt deze verplaatsing die met dat bepaald
vervoermiddel gebeurt, op het netwerk uitgezet en
wordt er een route gekozen.
plaats. Hier geeft het model 37% als resultaat.
In het indicatorrapport van Mira-T 2007 [4] wordt de
evolutie van het aandeel van de verschillende vervoerswijzen van 1990 tot 2006 beschreven. Deze beschreven
waarden worden in tabel 1 vergeleken met de resultaten
uit het goederenmodel.
In al deze voorbeelden komen de opgemeten waarden
goed overeen met de modelresultaten.
Deze overeenkomsten geven een eerste indicatie voor
de betrouwbaarheid van de modelresultaten. Toch moet
het model nog verder gevalideerd worden en zijn er nog
diverse punten waarop het model kan uitgebreid worden. Zo zou het bijvoorbeeld interessant zijn om over te
schakelen van herkomst-bestemmingsmatrices op dagbasis naar matrices op uurbasis.
Eenmaal de modelresultaten voldoende getoetst en
gevalideerd zijn, kunnen allerlei scenario’s gesimuleerd
worden. De aanpassingen van de huidige toestand die
ingebouwd worden in de scenario’s, kunnen concrete
maatregelen zijn, zoals een snelheidsbeperking of een
verbod voor vrachtwagens op een bepaalde snelweg.
Ook beleidsmaatregelen op lange termijn kunnen gesimuleerd worden eens er een referentiescenario voor de
toekomstige situatie, vb. 2020 opgebouwd is. Dit referentiescenario omvat een prognose over de variabelen
die vrachtverkeer beïnvloeden zoals economische groei,
bevolking en tewerkstelling wanneer men de huidige
evolutie van die variabelen doortrekt met een onveranderd beleid.
Het zwaartekrachtmodel
In een zwaartekrachtmodel hebben de verplaatsingen met het grootste ‘nut’ de grootste kans om
gekozen te worden. Hierbij wordt het nut bepaald
door het omgekeerde van de veralgemeende reiskost
en de aantrekkingskracht, de ‘massa’ van een zone,
nl. het aantal ton dat er toekomt. Deze massa wordt
bepaald door de vraag naar goederen in die zone. De
naamgeving gebeurde naar analogie met de fysische
zwaartekracht, waar de aantrekking het grootst is
tussen grote massa’s op kleine afstand van elkaar.
Figuur 3: Deel van het modelnetwerk. De breedte van de lijnen geeft de hoeveelheid
vrachttransport weer voor het verkeer over de weg (rood), het spoor (zwart) of het
water (donkerblauw). De schaal is voor de drie vervoerswijzen anders, dus deze
figuur geeft geen beeld over het aandeel van de verschillende vervoerswijzen.
Een logistiek knooppunt wordt gedefinieerd als
een overgangspunt waar de goederen veranderen
van voertuig en waar een reorganisatie van de vracht
gebeurt. Dit hoeft niet gepaard te gaan met een verandering van vervoerswijze.
Wanneer men de modelresultaten voor de veranderde
toestand vergelijkt met de modelresultaten voor de huidige toestand of het referentiescenario, kan men een
inschatting maken van het effect van de gesimuleerde
maatregel. In dit model zal vooral een verandering in
routekeuze of vervoerswijzekeuze tot uiting komen.
Besluit
Het multimodaal goederenmodel dat de Vlaamse overheid ontwikkeld heeft, is een aangepast vierstapsmodel dat gebruik maakt van logistieke knooppunten. De
modelresultaten zijn de goederenstromen op dagbasis
over de weg, het spoor en het water. Men kan zowel
de huidige situatie als fictieve, toekomstige situaties
simuleren. De analyse van de goederenstromen van de
huidige toestand geeft een gedetailleerd beeld over het
goederenverkeer in Vlaanderen. Wanneer men een fictieve situatie simuleert die slechts in één maatregel verschilt van de huidige situatie, geeft de vergelijking van
de goederenstromen voor beide situaties het effect van
die maatregel weer. Dit effect situeert zich vooral in een
verandering van vervoerswijzekeuze of routekeuze.
Momenteel is een eerste versie van het goederenmodel
ontwikkeld, maar deze wordt nog volop gevalideerd. Een
eerste validatietest omvat het vergelijken van de model-
6/2008 Het Ingenieursblad
| 33
Transport & Logistiek
resultaten voor de huidige toestand met opgemeten
waarden. Dit levert goede overeenkomsten, wat een eerste indicatie is voor de betrouwbaarheid van het model.
Referenties
[1] TRM Euro, Internationale matrix van het - Franse statistisch bureau
op NUTS0 niveau Nationaal Instituut voor Statistiek (NIS) op NUTS3
niveau
[2] Steunpunt Goederenstromen, Universiteit Antwerpen, Prinsstraat 13,
2000 Antwerpen
[3] Vrachtwagentelling 2006, Gemeentelijk Havenbedrijf Antwerpen
[4]M. Bossuyt, J. Brouwers, C. De Geest, H. Degans, S. Overloop, B.
Peeters, L. Stalpaert, B. Tieleman, H. Van Hooste,
R. Van Loon, E. Vander Putten, S. Janssens, M. Stevens, M. Van
Steertegem, Milieurapport Vlaanderen MIRA-T 2007 - Indicatorrapport
VMM
De gegevens uit dit rapport zijn op hun beurt gehaald bij de Federale
Overheidsdienst (FOD) Mobiliteit, het Nationaal Instituut voor Statistiek
(NIS), Nationale Maatschappij van de Buurtspoorwegen (NMBS),
34 | Het Ingenieursblad 6/2008
Promotie Binnenvaart Vlaanderen (PBV) en het Vlaamse Instelling voor
Technologisch Onderzoek (VITO).
Voor het verschaffen van gegevens om dit goederenmodel te onderbouwen, konden we beroep doen op de volgende instanties: POM Antwerpen,
POM Vlaams-Brabant, POM Oost-Vlaanderen, POM West-Vlaanderen,
POM Limburg, het Havenbedrijf Antwerpen, NMBS B-Cargo, Dienst
Promotie Binnenvaart, Waterwegen en Zeekanaal NV, Havenbedrijf Gent
GAB, Steunpunt voor Goederenstromen, Vlaams Instituut voor Logistiek
en de Maatschappij van de Brugse Zeevaartinrichtingen (MBZ).
De auteurs:
Dana BORREMANS, Rene GRISPEN, Katia ORGANE, Eddy PEETERMANS
zijn werkzaam op het departement MOW, Verkeerscentrum, Vlaamse
Overheid.
Pieter VAN HOUWEwerkt bij MINT NV.
Hans-Paul KIENZLER en David ZILLHARDT zijn werkzaam bij K+P
Transport Consultants.
n