Campus Groningen verwacht de komende jaren fors meer studenten, medewerkers en bezoekers. Dat mag natuurlijk niet ten koste gaan van de bereikbaarheid en leefbaarheid, dus het is zaak die groei zorgvuldig te managen. De Campus heeft er alvast voor gezorgd dat de locatie Zernike goed gemonitord wordt: er is een scherp en ook multimodaal beeld van het verkeer van en naar dit gebied.
Op Zernike, een van de twee locaties van onze Campus Groningen, studeren momenteel zo’n 40.000 studenten. Ook werken er nog eens 8.000 mensen. De verwachting is dat deze groep ‘gebruikers’ tot 2030 vrijwel lineair groeit tot bijna 60.000, een stijging van 22 procent. De oppervlakte van de Campus is echter geografisch beperkt, dus we moeten de ruimte optimaal benutten om die groei mogelijk te maken.
Dat geldt voor de ruimte om te studeren en werken, maar zeker ook voor de ruimte om ons te verplaatsen. Met het aantal studenten en medewerkers zal immers ook de vraag naar mobiliteit toenemen. Als we die groei niet goed begeleiden, zal dat onherroepelijk leiden tot meer verkeersopstoppingen, minder verkeersveiligheid, achteruitgang van de luchtkwaliteit enzovoort.
Daarom hebben we als Campus Groningen begin 2022 de Actieagenda Smart Mobility Campus 2022-2030 geïntroduceerd. Speerpunt van de agenda is om het aantal auto’s en bijbehorende parkeerplaatsen op de locatie Zernike fors terug te dringen. Dat kan weer alleen als de studenten en Campus-werkers gestimuleerd worden met de fiets en het openbaar vervoer te reizen en/of gebruik te maken van deelmobiliteit.
Modal split
Dat zijn herkenbare doelen. Maar om deze nauwgezet in te vullen en om te zetten naar concrete maatregelen, hebben we éérst een beter begrip nodig van de huidige lokale situatie. Hoe reizen de studenten en Campus-werkers momenteel naar en van de Campus en tot welke modal split – verdeling verkeersvolumes over de verschillende vervoerswijzen – leidt dit? Alleen met een goed inzicht in de huidige modal split en de motieven achter de vervoerswijzekeuzen, kunnen we realistische doelen stellen voor een modal shift ten gunste van duurzamere vervoerwijzen.
Het bepalen van die modal split is zeker geen vanzelfsprekendheid. De gangbare verkeersdata betreffen vooral de auto. Als je die data centraal zou stellen, heb je al snel een vertekend beeld van wat er daadwerkelijk aan wegverkeer is naar, op en van de Campus. Daarom hebben we ervoor gekozen om zelf een monitornetwerk op te zetten, gebruikmakend van een type sensor die álle vervoerwijzen geanonimiseerd telt. We gebruiken hiervoor de FlowCube en hebben die op zes locaties op Zernike geplaatst. Ze tellen multimodaal de inkomende en uitgaande verkeersvolumes met een nauwkeurigheid van ongeveer 95 procent. In combinatie met geanonimiseerde gegevens over het ov-gebruik, verkregen van het OV-bureau Groningen Drenthe, levert dit een scherp beeld op van álle vervoerswijzen.
De gangbare verkeersdata betreffen vooral de auto. Als je die data centraal zou stellen, heb je al snel een vertekend beeld van wat er daadwerkelijk aan wegverkeer is naar, op en van de Campus.
De dataset die zo ontstaat – en die ook alleen maar groter wordt – helpt ons om de huidige verkeersdynamiek op Zernike beter te begrijpen. Het geeft ons ook de mogelijkheid de invloed van externe factoren te onderzoeken, zoals weersomstandigheden, activiteiten op de campus en feestdagen. Op basis van dit objectieve beeld kunnen we aannames over verkeersvolumes en gedrag voor de komende jaren formuleren. Aannames waarmee we dan uiteindelijk maatregelen kunnen uitwerken om de mobiliteit en het ruimtegebruik op de locatie te optimaliseren. Bij de uitvoering van deze maatregelen kunnen we aan de hand van de (nieuwe) data ook steeds weer toetsen of alles volgens plan verloopt of dat er bijsturing nodig is.
Cijfers
Dat is onze opdracht voor komende tijd. Voor deze bijdrage beperken we ons tot een blik op de data van vorig jaar, 2022. We beginnen bij de modal split op Zernike-locatie. Op een werkdag bezoeken gemiddeld 17.253 mensen de Zernike Campus – zie figuur 1. We zien dat fietsers precies de helft uitmaken van al het inkomende verkeer op de Campus, 50,0 procent. Gebruikers van auto’s en openbaar vervoer gaan bijna gelijk op, met respectievelijk 20,6 procent en 17,6 procent. Merk op dat deze twee modaliteiten samen nog steeds kleiner zijn dan het totale aantal fietsers. Het resterende verkeersaandeel, circa 12 procent, wordt verdeeld onder voetgangers, scooters, bussen en ‘overig’, zoals vrachtwagens en motorfietsen.
De 17,6 procent openbaarvervoergebruikers staan op een werkdag gemiddeld voor 3.033 mensen die met het openbaar vervoer naar de Campus reizen. Tegelijkertijd zien we dat op een werkdag er gemiddeld 135 bussen op de Campus rijden. Dit is 0,8 procent van al het verkeer naar de Zernike Campus. Hiermee is de efficiëntie van het ov nog maar eens aangetoond.
De modal split-data helpen ook meer inzicht te verwerven in het motief van reizen.
Al met al benadrukken de modal split-data het belang van multimodaal meten. De data helpen ook meer inzicht te verwerven in het motief van reizen. Een mooi voorbeeld zijn voetgangers. Op een werkdag komen er gemiddeld 1.164 voetgangers naar de Campus. De ochtendspits voor voetgangers is tussen 08.50 en 11.50 uur en de middagspits om 15.10 uur. We zien scherpe, consistente pieken in het inkomende verkeer: een indicatie dat dit waarschijnlijk studenten zijn die colleges volgen en niet wandelaars. Minder scherpe uitgaande pieken lijken deze veronderstelling te ondersteunen. Bezoekers die in de avond naar de Campus komen, zullen wel (overwegend) wandelaars zijn.
Als we naar de verdeling over de dag kijken, zien we dat in de vroege ochtend en late avond vooral wordt gekozen om te lopen en voor de auto. In de ochtend en vroege middag zijn de auto, de fiets en het ov de meest gebruikte vervoermiddelen.
Trends
Door over de werkdagen heen te kijken, kunnen we speuren naar trends. De werkdaggemiddelden in figuur 2 laten bijvoorbeeld zien dat naarmate de dagen warmer worden, het gebruik van fietsen toeneemt.
Ook tijdelijke dips in de data kunnen ons interessante inzichten opleveren. Laten we inzoomen op zo’n dag, 18 februari. Een snelle Google-zoekopdracht leert ons dat dit een bijzonder stormachtige dag was met Code Rood-waarschuwingen van het KNMI. Niet vreemd dat we hier een daling van de verkeersvolumes zien. Het aantal fietsen is bijna gehalveerd ten opzichte van een gemiddelde vrijdag, terwijl het aantal auto- en ov-gebruikers is toegenomen.
Kijken we naar het verloop over de maanden heen, dat blijkt dat het totale aantal bezoekers per werkdag in het laatste kwartaal van 2022 hoger lag dan in de eerste drie kwartalen. Het najaar telt meer bezoekers dan het voorjaar en de zomer. In december zijn deze aantallen juist lager, wat verklaard kan worden door de kerstvakantie. In vergelijking met de eerste drie kwartalen van 2022 zien we in het laatste kwartaal minder auto’s, bussen en voetgangers, maar meer fietsers.
Conclusie
De eerste analyses laten zien dat we onze doelen en maatregelen zorgvuldig over de dag, de (werk)dagen, de weken en maanden heen moeten kiezen om maximale impact te bereiken.
De cijfers tot nu toe bevestigen vaak het beeld dat we al hadden, maar soms verrassen ze ook. Belangrijk is dat zeker is gesteld dat iedereen en iedere vervoerwijze evenredig in de data wordt meegenomen. En juist dat is nuttig!
_____
De auteurs
Iris Tigchelaar Msc. is data-analist bij Campus Groningen.
Ir. Michael Dubbeldam is senior architect en AI-expert bij Technolution.
