ETH-onderzoekers hebben aangetoond dat we de structuur van stedelijke wegennetwerken kunnen gebruiken om hun verkeerscapaciteit te voorspellen. Met deze informatie kunnen stads- en transportplanners kwantificeren hoe veranderingen de verkeersvolumes zullen beïnvloeden.

Mensen die met de auto pendelen, zullen een idee hebben van wat "verkeerscapaciteit" betekent, vanuit hun eigen ervaring:als een stroom auto's 's morgens vroeg een stad binnenrijdt, de verkeersstroom neemt aanvankelijk toe - totdat een kritiek punt wordt bereikt in termen van het aantal voertuigen op de weg. Vanaf nu, elke extra auto vermindert de doorstroming, en voertuigen komen tot stilstand of vormen een file. Dit kritieke punt vertegenwoordigt de verkeerscapaciteit van een stad, of het mogelijke maximale verkeersvolume.

Het aantal voertuigen dat een wegennet kan ondersteunen, verschilt van stad tot stad, en de factoren die deze verschillende verkeerscapaciteiten beïnvloeden, waren voorheen niet gekwantificeerd. ETH-onderzoekers onder leiding van Kay Axhausen, Hoogleraar Verkeers- en Transportplanning, en professor Monica Menendez (nu aan de New York University Abu Dhabi) hebben nu miljarden verkeersmetingen gebruikt om een ​​reeks regels te onthullen waarmee we gemakkelijk het kritieke aantal voertuigen kunnen inschatten, en bij uitbreiding, de verkeerscapaciteit van het wegennet van een stad.

Analyse van verkeersgegevens van 41 steden

Voor hun studie in het tijdschrift Wetenschappelijke rapporten , de onderzoekers keken naar miljarden voertuigobservaties van stationaire verkeersdetectoren in 41 steden over de hele wereld, waaronder Tokio en Los Angeles, evenals talrijke Europese hubs zoals Parijs, Londen, Zürich, Bazel, Bern en Luzern. Nadat de wetenschappers de enorme datasets hadden vereenvoudigd en in een bruikbare vorm hadden gebracht, ze begonnen met het berekenen van de individuele verkeerscapaciteit van elke stad. Ze richtten zich op auto's, uitdrukkelijk andere vormen van vervoer uit te sluiten.

Vervolgens vergeleken ze de verkeerscapaciteiten van de steden en zochten ze naar kenmerken die de onderlinge verschillen konden verklaren. Als resultaat, ze ontdekten dat bepaalde topologische kenmerken met betrekking tot het wegennet en het busnetwerk ongeveer 90 procent van de verschillen in verkeerscapaciteit die ze tussen de verschillende steden waarnamen, konden verklaren.

Vier karakteristieke netwerkvariabelen

De onderzoekers onder leiding van Axhausen en Menendez identificeerden vier factoren die het wegennet van een stad bepalen en uiteindelijk de verkeerscapaciteit bepalen:de dichtheid van het wegennet (gemeten in kilometers rijstroken per oppervlakte), en de redundantie van het netwerk bij het verschaffen van alternatieve routes om een ​​bepaalde bestemming te bereiken. Ook de frequentie van verkeerslichten was van invloed, evenals de dichtheid van bus- en tramlijnen die concurreren met het autoverkeer voor zowel ruimte als doorgangsrechten (zoals seinvoorrang of busbanen, een gemeenschappelijk gezicht in Zürich).

"Deze vier factoren, allemaal afgeleid van bus/tramnetwerken en het wegennet, zijn verbazingwekkend nauwkeurig in het verklaren van de verschillen in capaciteit die we van stad tot stad zien, " legt Axhausen uit. Deze bevindingen stelden hen in staat een theorie te bevestigen waar ze lang over hadden nagedacht, ontleend aan eerdere simulaties en een kleine hoeveelheid empirische gegevens:dat, afhankelijk van de voertuigdichtheid in verschillende steden, verkeersvolumes gedragen zich op een vergelijkbare manier en volgen dezelfde patronen.

"Dit betekent dat we de infrastructuur van een stad kunnen gebruiken om het kritieke punt te voorspellen, en bij uitbreiding, de verkeerscapaciteit van het netwerk, " legt Lukas Ambühl uit, een doctoraatsstudent in de groep Verkeerstechniek en een van de eerste auteurs van het onderzoek.

De ideale infrastructuur berekenen

Een leek zou het nogal voor de hand liggend vinden dat de vorm van een netwerk gekoppeld is aan de verkeerscapaciteit. Echter, de transportexperts van ETH vinden het allesbehalve vanzelfsprekend dat een systeem zo chaotisch als een stedelijk vervoersnetwerk, met duizenden deelnemers die allemaal onafhankelijk handelen, werkelijk in alle onderzochte steden hetzelfde patroon zou volgen. Daarom zijn ze bijzonder gefascineerd door dit eenvoudige model.

De resultaten zijn ook van praktisch belang:stedenbouwkundigen kunnen nu hun verwachtingen kwantificeren over hoe geplande investeringen of bouwwerkzaamheden de verkeerscapaciteit van hun netwerk zullen verbeteren of beperken. Bijvoorbeeld, het aanleggen (of verwijderen) van rijstroken verandert de dichtheid van het netwerk, terwijl een belangrijke brug die door renovatiewerkzaamheden onbruikbaar is geworden, de redundantie ervan vermindert. En als vervoerders het openbaar vervoer vaker laten rijden, er zullen meer bussen op de wegen rijden.

Echter, de auteurs wijzen ook op de beperkingen van de studie. Ze leggen uit dat het monster, in 41 steden, was klein, en dat de meeste van deze steden in Europa lagen. In aanvulling, ze hebben geen gedetailleerde verkenning gedaan van de manier waarop verkeerslichten op kruispunten werden gecontroleerd. Eindelijk, het onderzoek richtte zich alleen op infrastructuur, vragen van de vraag buiten beschouwing latend, zoals hoe forenzen reageren op een veranderde verkeerssituatie.

Ondanks dit, de resultaten kunnen steden helpen om hun ideale infrastructuur te creëren. "Ons nieuwe begrip van verkeerscapaciteit binnen stedelijke netwerken zal de files misschien niet voorgoed wegnemen. het zal waarschijnlijk een sleutelrol spelen bij het verbeteren van de vervoerssituatie, " legt Axhausen uit.