Smart mobility gaat het vervoer ingrijpend veranderen. Maar zet het de wereld ook op zijn kop? Zijn de verkeersproblemen van nu nog wel de problemen die we in 2040 moeten oplossen? Zeker is dat de snelle ontwikkelingen doorwerken in de capaciteit van het wegennet stelt beleidsmedewerker Henk van Mourik bij het Ministerie IenW. Hoe ga je om met deze effecten in je bereikbaarheidsproject?
Door uitwisseling van data wordt het verkeer steeds efficiënter. Dit gegeven roept vragen op over de bereikbaarheidsopgaven waaraan Rijkswaterstaat nu werkt, merkt Henk van Mourik. Wat zijn de gamechangers? En moeten we zelfs nog wel nieuwe wegen aanleggen? Vooral het zichtjaar 2040 is in de afwegingen relevant, legt Henk uit. ‘In aanlegprojecten en bij het analyseren van de problemen is 20 jaar vooruit kijken altijd het uitgangspunt. Dat smart mobility veranderingen met zich meebrengt voorzien we nu al en dit moet ook in de verkeersmodellen worden meegenomen.’
Lagere filekans
Een cruciale vraag is of verkeersmodellen nog voldoen voor de toekomstige opgaven. Hoewel de meningen erover verdeeld zijn, blijven de modellen volgens Henk hun kracht houden. ‘We moeten dan de huidige modellen wel blijven toerusten op systeemveranderingen’, vindt hij. ‘Wordt de zelfrijdende auto bijvoorbeeld gemeengoed? Dan betekent dit dat de connected auto’s dichter op elkaar kunnen rijden. De wegcapaciteit neemt dan toe met als gevolg dat er minder files ontstaan. Vervolgens hebben mensen door die lagere filekans de neiging om verder weg te gaan wonen. Het gevolg is dan dat de auto aantrekkelijker wordt voor woon-werkverkeer.’
Nieuw gedrag voorspellen
Alleen in een verkeersmodel komt dit soort informatie samen. Dit geeft een werkbare prognose van de filekans, zegt Henk. Ook met de zelfrijdende auto. ‘Je kunt het zien als knoppen waaraan je draait. Nemen de files door de zelfrijdende auto met 30% af? Dan zien we dat de automobiliteit met 8% toeneemt, waardoor de filekans toch weer toeneemt. Per saldo betekent het dat de files niet met 30% afnemen, maar dat ze dalen met 10%. Dát is de kracht van verkeersmodellen. Met de juiste gegevens zijn alle effecten van nieuwe ontwikkelingen in hun samenhang te berekenen.’
‘We moeten de huidige modellen wel blijven toerusten op systeemveranderingen’
Tijdwaardering
Andere vervoersvormen, zoals een zelfrijdende auto, kunnen aanleiding zijn voor nieuw gedrag. Zo kan volgens Henk de tijdwaardering van vervoer veranderen, doordat reizigers in de zelfrijdende auto hun eigen tijd kunnen indelen en hun werk al tijdens de reis begint. In de file staan wordt dan minder erg, met als gevolg dat de auto aantrekkelijker wordt. Tegelijkertijd neemt het voordeel van de trein weer af, omdat er een klein concurrentie-effect is.
Mobility as a Service
Een ander aspect van smart mobility is de opkomst van ‘Mobility as a Service’ (MaaS). In dit nieuwe mobiliteitsconcept hebben gebruikers geen eigen auto meer, maar regelen zij hun reis van deur tot deur met het gewenste vervoermiddel, bijvoorbeeld gedeeltelijk ingevuld met leenauto, ov en fiets. Henk: ‘Doordat dit concept nog in de kinderschoenen staat, is het lastig om te voorzien hoe mensen hierop reageren en hoeveel er daadwerkelijk gebruik van wordt gemaakt. Het inplannen van een reis wordt echt anders en valt niet meer op een bierviltje te berekenen. Door te draaien aan de diverse modelinvoeren, kunnen deze gegevens wél de gedragsreacties voorspellen. Evenals de samenhang daarvan in het totale mobiliteitssysteem.’
Verkeersgegevens analyseren
Verkeersmodellen zoals NRM’s (Nederlands Regionaal Model) groeien volgens Henk voortdurend mee met veranderingen. Zelf is hij betrokken bij de voorbereiding van de Nationale Markt- en Capaciteits Analyse (NMCA) 2021, bedoeld om het volgende kabinet van verkeersgegevens te voorzien. Hierin staat de vraag centraal: ‘Wat zijn de bereikbaarheidsopgaven tot 2040-2050 als we onze huidige plannen (MIRT) realiseren en verder niets meer zouden doen?’
‘Ons idee is dan dat je daarin al een analyse van de effecten van de zelfrijdende auto en Mobility as a Service kunt meegeven’, vertelt Henk. ‘Het zijn geen zekere ontwikkelingen, maar we geven dan wel antwoord op de vraag of, en in welke mate, de toekomstige bereikbaarheidsopgaven beïnvloed worden door dit soort smart-mobility-onderwerpen. Bij de NMCA2017 zagen we al dat de zelfrijdende auto geen gamechanger zou zijn, maar dat het effect ervan neerkomt op ongeveer 10% congestievermindering.’
Coronamaatregelen
Als Henk in projectorganisaties vertelt over hoe de verkeersmodellen werken, merkt hij dat mensen aan zijn lippen hangen om te horen over wat het een en ander kan betekenen voor hun project. Onzekerheden in de ontwikkelingen van het vervoer van personen en goederen blijven in projecten namelijk een bron van zorg. Neem de corona-uitbraak, ook een effect dat niemand heeft voorzien, zegt hij. ‘Misschien dat mensen door de coronamaatregelen inmiddels gewend zijn geraakt aan digitaal vergaderen en dat dit een blijvend effect heeft op thuiswerken. De apps om prettig mee te vergaderen kun je in dit verband zien als smart mobility.’
WLO-scenario’s
Het Centraal Planbureau (CPB) en het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) leveren data voor verkeersvoorspellingen. Zij maken de Welvaart en Leefomgeving (WLO)-scenario’s die in verkeersmodellen en projecten worden gebruikt. Ook daarin is niet sprake van 1, maar meerdere toekomstbeelden: een hoog groeiscenario met onder meer veel wereldhandel en hoge economische groei én een laag scenario. Henk merkt dat in tijden van economische hoogconjunctuur het lage groeiscenario vaak buiten beschouwing blijft. ‘Als verkeersdeskundige wijs ik er dan op dat dit WLO-laag er ook nog is en goeie cijfers bevat met minder optimistische prognoses. De WLO-laag kan bijvoorbeeld antwoorden geven op de vraag wat corona voor de prognoses betekent. Toch zie ik aan de reacties dat dat niet echt in ons systeem zit.’ In de NMCA´s geeft IenW het nieuwe kabinet altijd de bereikbaarheidsopgaven in een laag groeiscenario. Deze oplossingen zijn doorgaans no-regret maatregelen.
Heroverweging nodig?
Henk sluit niet uit dat de verkeerseffecten van smart mobility ooit tot heroverweging kunnen leiden in planprocedures. ‘We proberen heroverweging van lopende studies uiteraard te voorkomen, o.a. door al in de NMCA´s allerlei gevoeligheidsanalyses voor smart mobility uit te voeren. Als bepaalde ontwikkelingen wel snel blijken te gaan kan het nodig zijn.’ Op dit moment is daarvan volgens Henk nog geen sprake, omdat de ontwikkelingen nog te onzeker zijn.
Een typisch moment voor zulke overwegingen vindt hij de verkenningsfase. ‘Daarin worden van de verschillende hoofdvarianten de projecteffecten in meerdere scenario´s in beeld gebracht. Als bepaalde ontwikkelingen van smart mobility ´hard genoeg´ blijken, zijn verdere aanlegplannen nodig, bijvoorbeeld via een gevoeligheidsanalyse of zelfs als onderdeel van de basisprognoses.’ In de langlopende studies, die bij de aanleg van infrastructuur gebruikelijk zijn, is volgens hem een heroverweging niet aan de orde als de voorkeursbeslissing al wordt uitgewerkt in de planuitwerking. In dat stadium is het hoogste groeiscenario voor vervoer gebruikelijk, omdat investeringen in mitigerende maatregelen toekomstvast moeten zijn.
Een gegeven bij verkeersprognoses is volgens Henk dat je het nooit zeker weet. ‘Daarom moet je meerdere scenario’s gebruiken om de onzekere toekomst in beeld te brengen. Dit doen we al decennia en blijkt heel zinvol bij het nemen van beslissingen.’
Meer informatie: Henk.van.Mourik@minienw.nl
06 52 59 67 19
