Datagestuurde verkeersplanning en -uitvoering.

In moderne steden draait verkeer niet langer alleen om wegdekken, kruispunten of het aantal rijstroken; het is een datagedreven verhaal geworden.

Wanneer zachte infrastructuur en instellingen compatibel zijn, kunnen steden de verkeersdoorstroming continu verbeteren door middel van zachte oplossingen, zonder volledig afhankelijk te zijn van harde investeringen. (Op de foto: Een kruispunt in de stad. Foto: THANH LAN)

Elke menselijke beweging, elke voertuigrit, elke stedelijke gebeurtenis genereert een stroom aan gegevens die het ritme en de dynamische structuur van de stad weerspiegelen.

Verander je perspectief op de gegevens.

Wanneer stedelijke gebieden sneller groeien dan hun fysieke infrastructuur kan meegroeien, en elke knelpunt maatschappelijke kosten met zich meebrengt, is de enige effectieve aanpak voor planning en beheer het beschouwen van verkeer als twee parallelle lagen: de fysieke laag die we zien; en de datalaag die we moeten begrijpen. Dit leidt tot een nieuw principe: alle fysieke verkeersplanning moet gebaseerd zijn op een diepgaand begrip van datastromen; en alle fysieke knelpunten moeten worden opgelost met behulp van data voordat er überhaupt aan uitbreiding of nieuwbouw gedacht kan worden.

Als we de data negeren en alleen met het blote oog observeren, zal het verkeer er altijd uitzien als een chaotische, onvoorspelbare reeks. Maar wanneer datastromen van camera's, IoT, GPS, digitale kaarten, openbaar vervoer en stedelijke infrastructuur worden geïntegreerd, zien we een ander beeld. De fysieke verkeersstroom wordt in feite gevormd door data over gedrag: wie gaat waarheen, op welk tijdstip, via welke route en met welke reden; wat is de basisdrukte, wat zijn seizoensschommelingen; wat zijn de echte knelpunten en wat zijn slechts lokale verschijnselen.

Data helpt ons onderscheid te maken tussen oorzaak en gevolg; anders plannen we gemakkelijk op basis van de oppervlakte, terwijl we de onderliggende problemen negeren. Moderne transportplanning kan daarom niet langer vertrouwen op statische enquêtes of lineaire modellen, maar moet gebaseerd zijn op dynamische data-analyse, in realtime en over lange termijnen.

Nadat de gegevens zijn verzameld en gestandaardiseerd, is de volgende stap het modelleren van bewegingsgedrag en het simuleren van planningsscenario's. Microsimulatie- en multi-agentmodelleringstechnologieën maken het mogelijk om na te bootsen hoe honderdduizenden voertuigen elke seconde met elkaar interageren. Deze modellen verifiëren hoe een nieuwe route, een aangepast knooppunt of een speciale busbaan domino-effecten teweegbrengt. Met andere woorden, data verschuift de planning van een speculatieve naar een gevalideerde fase. Pas wanneer opties in een digitale omgeving zijn gesimuleerd en bewezen, kan de stad met vertrouwen fysieke investeringsbeslissingen nemen en fouten voorkomen die decennialang gevolgen kunnen hebben.

Zelfs met een goede planning kent de fysieke infrastructuur echter beperkingen. Een weg kan niet zomaar verbreed worden, een brug kan niet in een paar maanden gebouwd worden en de overheidsbudgetten laten niet toe dat elke knelpunt wordt aangepakt. Data speelt hier opnieuw een belangrijke rol als zachte infrastructuur, die de capaciteit van de harde infrastructuur omvat en versterkt.

Wanneer datagestuurde voorspellingssystemen knelpunten 10 tot 30 minuten voordat ze ontstaan ​​kunnen identificeren, kunnen steden subtiele ingrepen doorvoeren: verkeerslichtcycli aanpassen, rijstroken omdraaien, groene lichten instellen, de verkeersstroom op afstand reguleren via digitale kaarten of alternatieve routes rechtstreeks op de telefoon van burgers voorstellen. Deze maatregelen zijn effectief omdat ze gedrag en vraag beïnvloeden – twee factoren die de verkeersstroompatronen bepalen. Studies tonen zelfs aan dat als slechts 10 tot 15% van de pendelaars hun reistijd of routekeuze verandert, knelpunten kunnen worden opgelost zonder ook maar één meter weg vrij te maken.

We moeten ons richten op zachte oplossingen.

De kern van de zaak is dat data niet alleen helpt bij directe operationele processen, maar ook de basis vormt voor vraagbeheer op de lange termijn. Tokio (Japan) vermindert files niet door nieuwe wegen aan te leggen, maar door treinkaartjes per uur te analyseren en de dienstregeling aan te passen om de vraag te spreiden. Singapore gebruikt ERP om de vraag te verdelen op basis van prijs. Seoul (Zuid-Korea) gebruikt AI om de verkeerslichtcycli te optimaliseren en zo de druk op kruispunten te verminderen zonder de infrastructuur uit te breiden. Los Angeles (VS) beheert 4.500 kruispunten vanuit één datacenter. Kopenhagen (Denemarken) gebruikt fiets- en meteorologische gegevens om langzaam verkeer voorrang te geven tijdens de spits. Deze steden laten allemaal zien dat het oplossen van knelpunten met behulp van data veel effectiever en goedkoper is dan het bouwen van fysieke infrastructuur.

Om data daadwerkelijk als zachte infrastructuur te laten fungeren, hebben steden een uniforme data-architectuur nodig: een Urban Mobility Data Hub als centrale hub; een Digital Twin voor transportsimulatie en -testen; een AI Traffic Engine voor realtime optimalisatie; en intelligente transportsystemen (ITS) voor continue dataverzameling. Daarnaast moeten instellingen zich aanpassen: het verplichten van het gebruik van data en simulatie in de planning, het verplichten van data-uitwisseling tussen instanties en transportbedrijven, het standaardiseren van API's en het opzetten van testomgevingen voor nieuwe modellen voor verkeersorganisatie.

Wanneer zachte infrastructuur en instellingen compatibel zijn, kunnen steden de verkeersdoorstroming continu verbeteren door middel van zachte oplossingen, zonder uitsluitend te hoeven investeren in harde infrastructuur. Door data te gebruiken voor de aansturing van slimme verkeerslichten, flexibele rijstrooktoewijzing, waarschuwingssystemen en routeaanbevelingen, kunnen steden niet alleen de verkeersdrukte verminderen, maar ook de veiligheid bij extreme weersomstandigheden verbeteren – iets wat harde infrastructuur alleen niet kan bereiken.

Al het bovenstaande leidt tot één eenduidige conclusie: transport is niet langer een race om wegen aan te leggen, maar een race om de datastroom te beheersen en te organiseren. Fysieke infrastructuur vormt de basis, maar data-infrastructuur is de capaciteit. Steden die data beheersen, beheersen hoe mensen zich verplaatsen, vermijden de maatschappelijke kosten van files, verhogen de economische efficiëntie en verbeteren de levenskwaliteit. Daarom moet transportplanning in moderne steden gebaseerd zijn op een diepgaand begrip van de datastroom; en alle fysieke knelpunten moeten met behulp van data worden aangepakt voordat er überhaupt aan uitbreiding gedacht kan worden.

Bron: https://baodanang.vn/quy-hoach-van-hanh-giao-thong-bang-du-lieu-3314724.html