Datablog NDW: zet de opleving door?
Deze week kijken we weer naar de meest recente ontwikkelingen op gebied van automobiliteit, vrachtverkeer en fietsmobiliteit. En als extraatje behandelen we een nieuwe NDW indicator: de reistijdbetrouwbaarheid.
Door: Bas Turpijn, NDW
Naast de NDW cijfers hebben we daarbij ook andere bronnen toegevoegd om de ontwikkelingen nader kunnen duiden.
Effecten automobiliteit
Aangezien we inmiddels best wel een behoorlijke tijdsreeks hebben ontwikkeld, is de opzet van de blog iets aangepast, maar de inhoud hetzelfde gebleven. Bij automobiliteit worden de volgende onderwerpen behandeld:
- Verkeersindex per uur van de dag
- Verkeersindex per provincie
- Verkeersintensiteiten per filetrajecten
Verkeersindex per uur van de dag
Figuur 1 toont de verkeersindex per netwerk over de dag heen voor de verschillende dinsdagen vanaf 3 maart (=100). Dan is de opgaande trend opnieuw duidelijk: sinds 24 maart, het dieptepunt met de grootste vraaguitval, zien we het autoverkeer geleidelijk toenemen. In de restdag (tussen 9.00 – 17.00) zien we op sommige momenten dat het verkeer alweer bijna ‘normale’ waarden laat zien. In de spitsen zien we nog steeds dat de vraaguitval erg groot is: op het dieptepunt was het ochtendspitsverkeer gehalveerd. Inmiddels zien we een vraaguitval van ca. 40%.
Figuur 1 Verkeersindex verschillende dinsdagen per netwerk over de dag, waarbij 3 maart = 100 (bron: NDW)
Om deze vraaguitval nader te duiden is het interessant te kijken naar de reismotieven per dagdeel. Het CBS voert jaarlijks een groot mobiliteitsonderzoek uit naar de aard en omvang van verplaatsingen: Onderweg in Nederland (OdiN). De meest recent gepubliceerde onderzoeksresultaten stammen weliswaar uit 2018. Als we deze doortrekken naar nu[1], zien we dat in de ochtendspits het woon-werkverkeer veruit het belangrijkste motief is. Aangezien een groot deel van de werknemers nog altijd vanuit huis werkt, is het dan ook logisch dat we in de spits periode de grootste dalingen zien.
Wat is dan het verkeer dat voor een opleving zorgt? Op basis van OdiN zouden we kunnen stellen dat dit vooral recreatief verkeer is. Ook het winkelend motief zal een behoorlijke bijdrage leveren: her en der zien we het ook alweer drukker worden in de winkelstraten
Figuur 2 Reismotieven van autoverplaatsingen per dagdeel op basis van OdiN (Bron: CBS, bewerkt door NDW)
Verkeersindex per provincie
De figuren 3 en 4 tonen de verkeersindex per provincie en netwerk (HWN – hoofdwegennet, OWN – onderliggend wegennet) op basis van de lussen in het netwerk voor de verschillende dinsdagen. Hierbij is nog steeds dinsdag 3 maart als referentie dag genomen, aangezien deze dag verkeerskundig vrij representatief was voor het verkeersbeeld.
Vorige week concludeerden we een voorzichtige opleving van het verkeer in de periode tussen de ochtendspits en de avondspits (9.00 – 17.00). Figuur 3 toont dat de stijgende trend zich op het HWN heeft doorgezet, maar ook dat de regionale verschillen groter zijn geworden. We hebben de provincies op basis van overeenkomend gedrag geprobeerd te clusteren met behulp van kleuren. Zo vertonen de provincies ten noorden van de IJssel een duidelijk lagere vraaguitval en tevens lijkt het herstel daar sneller te gaan.
We hadden al gezien dat, zeker in de spits, het woon-werk verkeer een belangrijk aandeel heeft in de vraaguitval. Figuur 5 toont de werkgelegenheid per provincie per sector. Een sector waar thuiswerken het meest makkelijk is, betreft de zakelijke dienstverlening. Utrecht en Noord-Holland kennen relatief veel werkgelegenheid in deze sector. Dit verklaart mogelijk waarom de vraaguitval in die provincies groter is. Overijssel daarentegen kent weer relatief minder werkgelegenheid in die sector, wat wellicht een verklaring is van de relatief lage vraaguitval daar.
Verder is voor de liefhebber ook de slotkoers van de AEX index toegevoegd aan figuur 3: zien we gelijkenissen?
Figuur 3 Index verkeersintensiteiten HWN per provincie, waarbij 3 maart = 100 (Bron: NDW) én de slotkoers van de AEX (bron: iex.nl)
Figuur 4 Index verkeersintensiteiten OWN per provincie, waarbij 3 maart = 100 (Bron: NDW)
Figuur 4 Index verkeersintensiteiten OWN per provincie, waarbij 3 maart = 100 (Bron: NDW)
Verkeersintensiteiten per filelocatie
Figuur 6 toont de absolute verkeersintensiteiten op enkele drukke locaties, gebaseerd op de ANWB file hitlijst. Ook op basis hiervan kunnen we stellen dat de opleving van het verkeer zich heeft doorgezet, al is de vraaguitval op deze (HWN) locaties nog altijd vrij groot. Figuur 7 toont de verschillen in etmaalintensiteiten tussen 3 maart en 28 april op een kaart.
Figuur 6 Absolute verschillen in etmaalintensiteiten alle verkeer voor alle richtingen tussen 3 maart en 28 april
Figuur 7 Afname in etmaalintensiteiten per beschouwde telpunt tussen 3 maart en 28 april
Effecten vrachtverkeer
Verkeersindex per uur van de dag
Figuur 8 toont de ontwikkeling van het vrachtverkeer over de dag per netwerk. Tot nu toe zagen we dat vracht min of meer dezelfde patronen vertoont als normaal. Deze week zien we een licht stijgende trend, zowel op het HWN als het OWN.
Figuur 8 Index vrachtintensiteiten verschillende dinsdagen per netwerk over de dag, waarbij 3 maart = 100 (Bron: NDW)
Verkeersindex per provincie
De figuren 9 en 10 tonen de verkeersindex per netwerk en provincie. Dan is goed te zien dat de regionale verschillen nog steeds best groot zijn. Ook hier hebben we met kleuren de provincies geclusterd, welke min of meer overeenkomende ontwikkelingen laten zien. In de provincies ten noorden van de IJssel zien we dat het vrachtverkeer zich sterker heeft ontwikkeld dan in de rest van het land.
En opnieuw is ook de slotkoers van de AEX-index toegevoegd voor de gelijkenis met het vracht.
Figuur 9 Index vracht HWN per provincie, waarbij 3 maart = 100 (Bron: NDW) én de slotkoers van de AEX (bron: iex.nl)
Figuur 10 Index vracht OWN per provincie, waarbij 3 maart = 100 (Bron: NDW)
Effecten fietsmobiliteit
Figuur 11 toont de ontwikkeling van het fietsverkeer in de regio Rotterdam: daarvan hebben we de meest volledige gegevens. Tevens zijn de belangrijkste weerskenmerken voor het fietsverkeer – windsnelheid, neerslag en zonneschijn – opgenomen. Het bleek dat deze – met name in de weekenden en op feestdagen – behoorlijke invloed hebben.
We hebben opnieuw donderdag 9 januari als referentiepunt aangehouden. Figuur 5 toont een periode van een maand: dat geeft een aardig beeld van het fietspatroon. Vorige week zagen we een zekere daling optreden t.o.v. normaal, maar daarna zien we weer een enorme opleving. Het verband tussen het fietsverkeer en zonneschijn is goed zichtbaar.
Figuur 11 Fietsverkeer en weer in de regio Rotterdam (bron: NDW, KNMI)
Verkeersindex per uur op donderdagen
In de vorige blogs hebben we het fietsverkeer steeds op etmaalniveau gepresenteerd. Terwijl NDW deze gegevens op uursniveau verzamelt. Daarom ook maar een patroon over de dag. Figuur 12 toont de verkeersindex voor de donderdagen t.o.v. donderdag 5 maart.
Het fietsverkeer fluctueert behoorlijk. Wel zien we nu duidelijker dat het fietsverkeer in de Rotterdamse ochtendspits een dalende trend vertoont, terwijl het fietsverkeer daarbuiten een sterk stijgende trend laat zien. Vooral in avonduren van april schiet de index de lucht in. Het mooie weer, alsook het ingaan van de zomertijd eind maart zal hieraan mogelijk een bijdrage hebben geleverd.
Ook is het interessant opnieuw naar het reismotief te kijken. Dan valt op dat in de ochtendspits het schoolverkeer, gevolgd door woon-werkverkeer de belangrijkste motieven zijn. Met het sluiten van de scholen en het vele thuiswerken is het niet vreemd dat we in de ochtendspits dus een dalende hoeveelheid fietsers op de Rotterdamse wegen aantreffen.