Spitsverbreding is een term die veel Nederlanders kennen. In de praktijk betekent het dat er over een steeds langere tijdsduur congestievorming plaatsvindt op het wegennet. Waar men tien jaar geleden nog om 7:00 uur kon vertrekken om ongehinderd het werk te bereiken, dient men nu al om 6:30 uur te vertrekken om dezelfde verkeerssituatie te ondervinden (bij een gelijkblijvende bestemmingskeuze). Als reactie op de gestegen reistijd (als gevolg van een gestegen verkeersintensiteit) t.o.v. tien jaar geleden, heeft een gedeelte van het aantal reizigers in de afgelopen tien jaar een andere vertrektijdstipkeuze gemaakt dan tien jaar geleden. De invoering van flexibelere werktijden heeft hier ook voor gezorgd. Verkeersmodellen worden toegepast om de effecten, van een gewijzigde verkeerssituatie, te onderzoeken op het keuzegedrag van een totale groep reizigers. Een toename van het aantal reizigers resulteert tot meer verkeer op de weg in dezelfde tijdsperiode met als gevolg een stijging van de ervaren reistijd. Modelmatig wordt de vervoersvraag per herkomst - bestemmingsrelatie (HB-relatie) per tijdsperiode (wat in werkelijkheid overeenkomt met een vertrektijdstipperiode) opgenomen in een HB-matrix. In de huidige verkeersmodellen blijft het aantal reizigers per HB-relatie per tijdsperiode gelijk indien de reistijd voor een bepaalde tijdsperiode stijgt. Mijn doelstelling is om een model te ontwikkelen waarbij er verschuivingen optreden van een gedeelte van het aantal reizigers vanuit tijdsperiode naar de tijdsperioden of als reactie op gewijzigde reisweerstand per tijdsperiode. Spitsverbreding toont aan dat deze verschuiving in de wekelijkheid ook optreedt. Voor de modellering van de aanpassing van de vertrektijdstipkeuze dienen de normale of huidige situatie en een gewijzigde of prognosesituatie te worden bepaald. Inzicht in het keuzegedrag van de groep reizigers is verkregen door gebruik te maken van een Revealed Preference databon (beschrijving van het huidige keuzegedrag) in de vorm van het Onderzoek VerplaatsingsGedrag (in opdracht van het Centraal Bureau van Statistiek). Voor de modellering is een vertrektijdstipkeuzemodel, en een verschuivingsmodel geformuleerd. Het innovatieve gedeelte is dat voor het geformuleerde verschuivingsmodel geen Stated Preference databron (wat is de keuze in de hypothetische situatie) is toegepast omdat het extra geld en tijd kost. In plaats daarvan is alleen een RP databron toegepast waarbij de aanpassingen van de vertrektijdstipkeuze zijn berekend als gevolg van een relatieve wijziging van de reisweerstanden per tijdsperiode. Gekozen is voor de groep reizigers die vertrekken tussen 06:00-10:00 uur ’s ochtends en de woning als herkomstlocatie hebben. Deze totale tijdsperiode is opgesplitst in tijdsperioden van 30 minuten wat betekent dat alleen aanpassingen van 30 minuten of meer gemodelleerd kunnen worden. Theoretisch en praktisch gezien zijn ook verschuivingen met kleinere tijdsperioden te modelleren, maar deze voor zijn voor mijn casestudie (A13 in Delft) van ondergeschikt belang. Met behulp van een zelf opgesteld logitmodel is elke tijdsperiode vervolgens gedefinieerd als een keuze-alternatief. De vertrektijdstipkeuze is modelmatig vertaald als een kansberekening. Door definiëring van verschillende verkeerssituaties zijn de zogenaamde waarderingsfactoren voor bv. een verhoging van de reistijd met 1 minuut bepaald. Het opgestelde verschuivingsmodel betreft een incremental model, wat betekent dat de nieuwe vertrektijdstipkeuze wordt berekend voor een groep reizigers, als gevolg van een relatieve toename van bv. de reistijd t.o.v. een bekend veronderstelde basissituatie. Voor het onderzoek is niet alleen de reistijd als variabele toegepast maar ook o.a de ritafstand en een te vroege en te late aankomst. De kwalitatieve modelresultaten zijn consistent aan de geformuleerde verschuivingstheorie (een verhoging van bv. de reistijd resulteert tot een afname van het reizigersaandeel in deze vertrektijdstipperiode).