Wiskundigen hebben de afgelopen decennia allerlei modellen ontwikkeld om verkeersopstoppingen te kunnen voorspellen en verklaren. Daarbij zijn hele goede resultaten bereikt. Ze kunnen bijvoorbeeld berekenen bij welk verkeersaanbod er op bepaalde knooppunten files zullen ontstaan.

Maar als je echt wilt weten hoe laat er bij Schiphol een file zal ontstaan, moet je wel weten wanneer mensen de A4 gaan gebruiken. Als iedereen ’s ochtends om acht uur tegelijk de snelweg op wil, zal er eerder een file staan dan wanneer het verkeersaanbod gespreid is. Wie dus inzicht wil krijgen in de verwachte verkeersdrukte op de Nederlandse wegen, moet rekening houden met de vertrektijdstipkeuze van de automobilist.

Bij de Technische Universiteit Delft heeft onderzoeker Karel Lindveld laten zien dat wiskundigen die informatie over vertrektijdstippen kunnen achterhalen en in hun modellen verwerken. Volgens de onderzoeker was dat tot nu toe nauwelijks mogelijk. De meeste modellen benadrukken routekeuze, en beschouwen de spits als een homogeen blok. ‘Maar de spits kent niet dezelfde verkeersdrukte van halfzeven tot halftien’, zegt Lindveld, ‘menselijk gedrag speelt daar een rol in. Door vertrektijdstipkeuze mee te nemen kan congestie realistischer worden beschreven, en kan beter gezocht worden naar aangrijpingspunten voor beleid.’ Wie meer weet over verkeersstromen, kan beter bepalen waar nieuwe wegen aangelegd moeten worden.

Maar hoe weet Lindveld nou wanneer mensen de weg op willen? Eigenlijk zou je iedere dag bij de opritten van de snelweg moeten tellen om precies te weten hoeveel auto’s er op de weg zitten. Dat is lastig te realiseren.

Maar je kunt wel een bepaalde verwachting opstellen over het weggebruik op een bepaalde dag als je weet hoeveel mensen er in het verleden op welk moment op de weg zaten. Zulke gegevens zijn opgeslagen in allerlei archieven, onder andere bij het Centraal Bureau voor de Statistiek. Van zulke statistische gegevens maakte Lindveld gebruik en zo koppelde hij de resultaten van verkeersmetingen aan de verkeersplanningsmodellen.

De verbeterde, dynamische modellen kunnen niet alleen het huidige verkeerspatroon reproduceren, maar ook voorspellen hoe het patroon eruit zou gaan zien als er geen congestie (verstopping) was. Daardoor worden de echte voorkeuren van de weggebruikers voor reistijdstipkeuze blootgelegd.

De modellen zijn nu in eerste instantie beleidsondersteunend, maar kunnen in principe breder worden toegepast. De verkeersinformatie op de borden boven de weg kan dan bijvoorbeeld gebaseerd worden op te verwachten verkeersstromen op een bepaald traject. Lindveld: ‘We hopen dat in de toekomst de verbeterde informatie gebruikt wordt bij verkeersbeheersing, wat kan bijdragen aan een betere verkeersafwikkeling’.