Een korte kennismaking met...

Wetenschappelijke uitdagingen voor het KiM

De wereld om ons heen verandert snel. Diverse maatschappelijke, politieke, economische en technologische trends leiden tot fundamentele veranderingen, ook in de mobiliteit en in het transportsysteem. De vergaande connectiviteit maakt concepten als ‘Mobility as a Service’ (MaaS), deelauto’s, e-shoppen en thuiswerken mogelijk. Het zijn concepten die in potentie een enorme impact kunnen hebben op ons vervoersysteem, zowel aan de vraag- als aan de aanbodkant.

Daarnaast zien we dat verstedelijking wereldwijd doorzet, wat verschillende kansen en risico’s met zich meebrengt. Het begint langzaam te dagen dat de grote problemen zich niet tussen de steden, maar juist in de steden manifesteren. Daarbij gaat het om bereikbaarheid (inclusief betrouwbaarheid en veerkracht), leefbaarheid, ‘safety’ en ‘security’. Het interessante is dat juist in steden de kansen voor modaliteiten als fiets,-ov en deelauto’s (of combinaties daarvan) groter zijn dan voor de auto. Tot slot kunnen we de zelfrijdende auto niet over het hoofd zien. Ofschoon experts inzien dat het met de zelfrijdende auto niet zo’n vaart zal lopen is het wel duidelijk dat de ‘auto auto’ op termijn op grote schaal zijn intrede zal doen. Hoe dat met name in onze dichte steden zal uitpakken is een interessant vraagstuk.

De belangrijkste wetenschappelijke uitdagingen volgen uit de genoemde trends. Het gaat dan om het inzicht in veranderingen in mobiliteit en bereikbaarheid over 5 tot 20 jaar. We zullen moeten bedenken welk instrumentarium nodig is om de trends zichtbaar te maken. Het instrumentarium hebben we ook nodig om te kunnen vaststellen welke beleidsinterventies nodig zijn om de goede ontwikkelingen te versnellen en de minder goede te vertragen. Een belangrijk onderdeel daarin is het snappen hoe de mobilist reageert op veranderingen in het systeem en op nieuwe diensten als ‘Mobility as a Service’. Met MaaS krijgt de automobilist via nieuwe diensten direct alternatieven aangeboden, zoals fiets, trein, tram/metro, deelauto of taxi. Dit roept nieuwe vragen op. Welke - mogelijk latente - groepen worden bediend en wat kenmerkt deze groepen? Hoe krijgen we dit in beeld? Welke gegevens zijn hiervoor nodig? Hoe kunnen we nieuwe databronnen gebruiken?

Daarnaast is het interessant te bezien welke impact economie, klimaat, gezondheid en politieke verschuivingen op de mobiliteit hebben. Hoe kunnen we de gevolgen van deze ontwikkelingen kwantificeren?

Een complicerende factor bij dit alles is dat de klassieke scheiding tussen ‘de vraagkant’ en ‘de aanbodkant’ steeds verder vervaagt. Dit vereist dat we voor het oplossen van strategische vraagstukken beter zicht moeten hebben op hoe het verkeer zich gedraagt. Recentelijk hebben we daar mooie stappen in gezet door de verkeersafwikkeling in netwerken op meer geaggregeerde wijze te beschrijven. Zo blijken we in staat om met simpele middelen verkeer in netwerken te karakteriseren.

Onderzoek om trots op te zijn

Wetenschappelijk gezien heeft het werk dat we hebben gedaan op het gebied van het waarnemen en modelleren van loopstromen de grootste impact gehad. Onze nieuwe manier van het inwinnen van data, de nieuwe empirische inzichten over de fascinerende verschijnselen die we binnen loopstromen zien, onze innovatieve modellen en regelconcepten hebben geleid tot talrijke publicaties in toptijdschriften. Maar het werk heeft ook grote maatschappelijke impact gehad, zoals advisering tijdens de Hadj, de jaarlijkse pelgrimstocht naar Mekka, en de ontwikkeling van een ‘Crowd Monitoring Dashboard’ tijdens SAIL en Koningsdag in Amsterdam.
En het is - in zekere zin - de opstap geweest naar de nieuwe onderzoekslijnen de we nu aan het uitwerken zijn. Deze onderzoekslijnen, die we (deels) onder de vlag van het Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions (AMS) realiseren, zijn vervat in drie onderzoeksprogramma’s ALLEGRO, SCRIPTS en TRANSFORMS (respectievelijk over ‘Active Mode Mobility’, ‘Demand Responsive Public Transport’ en ‘Seamless Transfers’). Ik heb in de laatste vijf jaar een transitie ingezet van ‘Traffic Operations and Management’ richting het domein ‘Smart Urban Mobility’ en deze drie programma’s vormen daar belangrijke onderdelen van. Bij de laatste twee is een belangrijke rol weggelegd voor mijn collega’s Niels van Oort en Oded Cats (beiden TU Delft).

We werken inmiddels met een groot team aan de projecten (12 PhDs en 6 PostDocs) en hebben - ook al zijn we pas 1,5 jaar bezig - al mooie resultaten geboekt onder andere op het gebied van dataverzameling (als onderdeel van het ‘Urban Mobility Lab’) en modelleren. Ik ben er misschien nog wel het meest trots op dat we met het succesvol opzetten van deze grote programma’s een belangrijk en nieuw onderzoeksveld hebben gerealiseerd.

Affiniteit met KiM-kennislijnen

Ik heb de meeste affiniteit met de kennislijnen Modellen en data, Beleidsevaluaties en afwegingskaders en Duurzame mobiliteit, veiligheid en transitie.

Positie en kern wetenschappelijk onderzoek

Sinds september 2016 ben ik een van de vier ‘Distinguished Professors’ van de TU Delft. Binnen deze functie hou ik mij bezig met ‘Smart Urban Mobility’. Dit werk doe ik deels bij de TU Delft en deels bij AMS  waarin ik werkzaam ben als ‘Principal Investigator Urban Mobility’. Daarnaast bekleed ik de leerstoel ‘Traffic Operations and Management’ waarin ik me bezighoud met het waarnemen, modelleren en managen van verkeer in netwerken. Onder verkeer verstaan we alle modaliteiten. Om dit in kaart te brengen doen we veel onderzoek naar gedrag, met de nadruk op rij-, loop-, fiets- en routekeuzegedrag (al kijken we in een programma als ALLEGRO ook naar meer strategisch gedrag, de relatie mobiliteit - ruimte, et cetera).
Wat het onderzoek altijd kenmerkt is de cyclus die we doorlopen: waarnemen, theorie- en modelvorming, interveniëren en weer waarnemen. Verkeers- en vervoerskunde is een inductieve wetenschap en kan dus niet zonder de empirie. Vandaar dat de empirie uiteindelijk vrijwel altijd de basis vormt voor ons wetenschappelijk werk.

Wetenschappelijke achtergrond

Ik heb wiskunde gestudeerd in Delft met als specialisatie meet- en regeltechniek. Daarna ben ik in Delft gepromoveerd bij de Faculteit Civiele Techniek en Aardwetenschappen. Tijdens mijn promotieonderzoek heb ik een nieuwe ‘multi-class’ verkeersstroomtheorie ontwikkeld. Daarna ben ik me gaan verdiepen in loopstromen, nieuwe regelconcepten voor netwerkbreed dynamisch verkeersmanagement, het managen van evacuaties , het waarnemen van verkeer en nu stedelijke mobiliteit.