Table of Contents
Preface vii
1 Introduction 1
1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Research objectives and questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3.1 Incident location . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.2 Network effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4 Thesis setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5 Main contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5.1 Scientific contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5.2 Practical contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2 Change in traffic processes due to an incident 11
2.1 Incident and direct consequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Traffic situation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3 Feedback to travellers and travellers’ choices . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4 Network policy and robustness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Microscopic traffic behaviour around incidents 15
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.2 Theory and behavioural hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3 Experimental set up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.3.1 Need for trajectory data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3.2 Description of incidents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3.3 Description of the data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.4 Data analysis approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.4.1 Microscopic flow characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.4.2 Calibrating a car-following model . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.4.3 Macroscopic flow characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.5.1 Microscopic properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.5.2 Macroscopic properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.6 Conclusions and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
xi
xii Road Incidents and Network Dynamics
4 Motorway queue discharge rate reductions at incidents sites 37
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.3 Data collection set-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.1 Data type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.2 Incident selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.4 Data analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4.1 Queue discharge rates in incident conditions . . . . . . . . . . . . 43
4.4.2 Queue discharge rate in normal conditions . . . . . . . . . . . . . 44
4.4.3 Comparing efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.5 Resulting queue discharge rates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.6 Application: incident management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.6.1 Case set-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.6.2 Results of the incident management study . . . . . . . . . . . . . 51
4.7 Conclusions and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5 Influence of incidents on route choice 55
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.2 Previous studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.2.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.2.2 Practice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.3 Methodology and data selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.3.1 Possible alternative routes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.3.2 Data selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.3.3 Indicators for route choice change . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.4 Incident description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.5 Observed route choice changes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.5.1 Minor incidents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.5.2 Major incidents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.6 Conclusions and future work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6 Stochastic incident duration – impacts on delay 77
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.2 State of the Art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.2.1 Incident duration prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.2.2 Delays due to incidents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
6.3 Theory for mathematical formulation of queue lengths . . . . . . . . . . 80
6.3.1 Fundamental Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.3.2 Shock Waves and Their Speeds . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.3.3 Delays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.4 Elementary Road Layouts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.4.1 Road layout for considered cases . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.5 Applying the model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.5.1 Scenario 1: no influence of junctions . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.5.2 Scenario 2: incident upstream of a junction . . . . . . . . . . . . 89
Contents xiii
6.5.3 Scenario 3: queues longer than the distance to the junction . . . . 94
6.6 Other configurations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
6.7 Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
6.7.1 Mathematical consequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
6.7.2 Real-life incident data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
6.8 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7 Consequences of spillback for blockades in a road network 105
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
7.2 State of the Art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7.3 Research approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
7.3.1 Traffic Flow Modelling and Spillback Modelling . . . . . . . . . 110
7.3.2 Route Choice Modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7.4 Case study description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
7.5 Case study results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.6 Conclusions and further research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
8 Link-level vulnerability indicators for real-world networks 121
8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
8.2 Literature-overview of methodologies to find vulnerable links . . . . . . . 123
8.3 Calculation of vulnerability indicators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
8.3.1 Selection criteria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
8.3.2 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
8.4 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
8.4.1 Redundancy of criteria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
8.4.2 Predictive value of criteria for simulation result . . . . . . . . . . 128
8.4.3 Multi-linear fit of criteria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
8.5 Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
8.6 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.6.1 Simple Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.6.2 Delft network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.6.3 Rotterdam network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
8.7 Conclusions and recommendations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
9 Risk-averse traffic assignment using a dynamic simulator 139
9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
9.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
9.3 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
9.3.1 Mathematical modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
9.3.2 Solution algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
9.3.3 Reducing computation time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
9.3.4 Interpretation for vulnerability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
9.4 Case study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
9.4.1 Scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
9.4.2 Network and OD-matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
xiv Road Incidents and Network Dynamics
9.4.3 Simulation model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
9.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
9.6 Conclusions and possible application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
10 Synthesis and conclusions 163
10.1 Aim and set-up of the chapter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
10.2 Findings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
10.2.1 Traffic properties at incident location . . . . . . . . . . . . . . . 163
10.2.2 Network effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
10.3 Synthesis and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
10.3.1 Research methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
10.3.2 Incident location . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
10.3.3 Network effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
10.4 Implications for policy makers and road authorities . . . . . . . . . . . . 167
10.4.1 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
10.4.2 Planning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
10.5 Future research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
10.5.1 Methodological advancements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
10.5.2 Modelling advancements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
Bibliography 173
A Processing traffic data collected by remote sensing 185
A.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
A.2 Literature Review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
A.2.1 Microscopic Traffic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
A.2.2 Collecting and Processing Video Data . . . . . . . . . . . . . . . 188
A.3 Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
A.3.1 Lateral Cross-Section . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
A.3.2 Longitudinal Cross-Section . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
A.4 Vehicle Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
A.4.1 Threshold Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
A.4.2 Smoothing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
A.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
B Statistics 201
Summary 203
Samenvatting 205
Curriculum vitae 209
Abstract
Incidents cause a large part of the congestion on the road. This PhD study describes how people change their behaviour when facing an incident situation. It is found that car-following behaviour changes and drivers react slower on their predecessors. Furthermore, it is found that drivers change their route when facing unexpected delay caused by an incident. The route choice if the queue is caused by an incident is different from the situation with a similar queue which is not caused by an incident. Also the queuing patterns in the network are studied. It is found that so called “spillback” effects are important. This is a queue with cars heading to a direction with a bottleneck which blocks the cars to another direction, which do not need to pass the bottleneck. Due to these effects, it is essential to use an accurate representation of traffic when calculating the total delays of an incident. The findings of this thesis can be used for creating more robust road networks, causing less delay in case of incidents.
Roadmap onderwerpen
Veerkrachtig ontwerp en onderhoud