Maatschappelijke, technologische en economische trends zoals de verdergaande digitalisering, energietransitie, stijgende vastgoedprijzen en veranderingen die sinds COVID zijn opgetreden waaronder de flexibilisering van de arbeidsmarkt, thuiswerken hebben invloed op keuzeprocessen rondom woon- en werklocaties en pendelstromen. Het goed blijven prognosticeren van pendelstromen en achterliggende keuzeprocessen is belangrijk voor de kwaliteit van het strategische verkeersmodel (LMS/NRM) en het landuse model (TIGRIS-XL) van Rijkswaterstaat (RWS) en de besluitvormingsprocessen van IenW, waar bovendien steeds meer aandacht is voor specifieke doelgroepen. RWS heeft daarom een verkennend project geïnitieerd onder het Strategische Model Vernieuwingsprogramma (SMP).
Onderzoeksresultaat
• Er is een conceptueel model ontwikkeld met factoren die van invloed zijn op woon- en werklocatie keuzes. Dit is gedaan middels literatuuronderzoek, bestuderen van verschillende modelbenaderingen en expert judgement.
• Verschillende modelbenaderingen zijn vergeleken. Er is gekeken naar transportmodellen, activity-based, agent-based, ruimtelijk evenwichtsmodellering, LUTI en systeem dynamisch modelleren. Er is beschreven welke directe, wederkerige- en rebound effecten typisch gemodelleerd worden bij de modellering van pendelgedrag en bij welke beleidsvragen deze benaderingen het beste aansluiting bieden. Ook is er aandacht voor de datavereiste per benadering.
• Met de inzichten uit deze vergelijking, zijn voorstellen gedaan om LMS/NRM en TIGRIS-XL te verbeteren voor de korte termijn en is aanbevolen om voor de lange termijn toe te werken naar een modulair modellen portfolio waar verschillende typen modellen complementair te gebruiken zijn en zo mogelijk in hybride vorm. Daarbij wordt ook ingezet op herpositionering van bestaande instrumenten. Zo wordt voorgesteld om TIGRIS-XL meer toe te spitsen op verfijnd modelleren en gebruiken van inzichten in ruimtelijke keuzeprocessen, naast een toegewijd verkeersmodel zoals het LMS. Daarmee wordt ieder instrument in zijn kracht gezet en kunnen we sneller inspelen op veranderingen.
• Meer in het algemeen signaleert het onderzoek de volgende aandachtsgebieden:
a) Niet-werkactiviteiten: onderzoek hoe individuen niet-werkreizen combineren met woon-werkverkeer.
b) Onderzoek hoe sociaal-economische factoren (vooral ook, de dynamiek van twee werkenden en gezinsleden) het patroon van het woon-werkverkeer beïnvloeden.
c) Technologische impact: analyseer de effecten van opkomende technologieën zoals MaaS, autonome voertuigen en shared mobility op woon-werkverkeer.
d) Gelijkheid en toegankelijkheid: bestudeer gelijkheidskwesties irt woon-werkverkeer.
