TRAFIKARBETET I SVERIGE FÖRDELNING ÖVER VÄGHÅLLARE, TRAFKMILJÖER OCH TRAFIKSITUATIONER.

Transkript

1 TRAFIKARBETET I SVERIGE FÖRDELNING ÖVER VÄGHÅLLARE, TRAFKMILJÖER OCH TRAFIKSITUATIONER. Underlag för emissionsberäkningar i HBEFA-modellen Rapportnummer 2015: Analys & Strategi

2 Analys & Strategi

3 Konsulter inom samhällsutveckling WSP Analys & Strategi är en konsultverksamhet inom samhällsutveckling. Vi arbetar på uppdrag av myndigheter, företag och organisationer för att bidra till ett samhälle anpassat för samtiden såväl som framtiden. Vi förstår de utmaningar som våra uppdragsgivare ställs inför, och bistår med kunskap som hjälper dem hantera det komplexa förhållandet mellan människor, natur och byggd miljö. Titel: Redaktör: WSP Sverige AB Arenavägen Stockholm-Globen Tel: E-post: info@wspgroup.se Org nr: Styrelsens säte: Stockholm Analys & Strategi

4 Innehåll 1 INLEDNING METOD FÖR FRAMTAGNING AV TRAFIKARBETETS FÖRDELNING Totalt trafikarbete i Sverige Statligt vägnät Kommunalt vägnät Enskilt vägnät KLASSNING ENLIGT HBEFAS TRAFIKSITUATIONER Översättning av NVDBs vägnät till HBEFAs vägkategorier Fördelning av trafiken i på flödesklasser enligt HBEFA RESULTAT TRAFIKARBETETS FÖRDELNING I SVERIGE Trafikens fördelning över olika trafikmiljöer Trafikens fördelning över trafikflödesklasser Trafikarbetets fördelning över HBEFAs trafiksituationer SAMMANFATTANDE DISKUSSION OCH SLUTSATSER Data för 2012 års klassning Skillnader i fördelning jämfört med tidigare års klassningar Effekter av ny skattningsmetod för totalt trafikarbete i Sverige Övergripande resultat i siffror BILAGA 1 REFERENSER BILAGA 2 ANVÄNDA KLASSNINGSATTRIBUT I NVDB BILAGA 3 ÖVERSÄTTNINGSNYCKLAR BILAGA 4 TRAFIKARBETETS FÖRDELNING ÖVER HBEFAS TRAFIKSITUATIONER Analys & Strategi

5 1 Inledning Denna rapport utgör en dokumentation av framtagningen av trafikdata för beräkning av trafikens emissioner i Sverige. Trafikverket rapporterar årligen data kring trafikutvecklingen och dess effekter i form av bland annat avgasutsläpp och klimatgaser. För detta används emissionsmodellen HBEFA. HBEFA 1 (tidigare benämning ARTEMIS road model) är en EU-gemensam beräkningsmodell för trafikens luftföroreningar och bränsleförbrukning. I Sverige används HBEFA för årlig beräkning av trafikens emissioner i samband med internationell rapportering av Sveriges utsläpp. Emissioner från HBEFA-modellen på länknivå används också för beräkningar av luftkvalitet med hjälp av SMHIs modell SimAir 2. Arbetet har genomförts inom ramen för det Svenska SERMES-samarbetet. SERMES utgörs av en svensk forskargrupp som arbetar för att bevaka svenska intressen och bidra i sin europeiska motsvarighet ERMES. ERMES (European Research Group on Mobile Emission Sources) skapades 2009 med syftet att säkerställa samordningen av alla de europeiska grupper som arbetar med emissioner från transporter, inventeringar och modeller, inklusive nationella intressenter och finansiärer. Inom ERMES hanteras bland annat vidareutvecklingen och à jour-hållningen av de två dominerande europeiska emissionsmodellerna för vägtrafik HBEFA och COPERT. SERMES utgör en svensk spegelgrupp till ERMES på utförarsidan bestående av AVL MTC, IVL, Trafikverket, VTI, WSP och Tyréns. Inom ramen för SERMES genomförs framförallt analyser för anpassning av HBEFA-modellen för svenska förhållanden. Motsvarande framtagning av trafikdata har genomförts tidigare i två omgångar dels då trafikens fördelning togs fram för fem år (1990, 1994, 1998, 2000 och 2004) samt då motsvarande arbete gjordes för Tidigare arbeten har byggt på: Uppskattning av totalt trafikarbete i Sverige enligt rådande metodik Uppräkning av ÅDT och trafikarbetet på statligt vägnät enligt trafikverkets mätningar (NVDB) Simulerat trafikarbetet i några län. Detta användes som approximation för fördelning av trafiken på kommunalt vägnät. Enligt förutsättningarna för den nu aktuella uppdateringen skulle den utgå från simulerad trafik för hela Sverige. Under projektets gång upptäcktes att dataunderlaget avseende simulerad trafik inte gick att använda för ändamålet. Bland annat saknades ÅDT helt för ca hälften av alla väglänkar av funktionell vägklass 0-6. Även totalt trafikarbete avvek kraftigt jämfört med tidigare års skattningar Analys & Strategi 5

6 Därför beslutades i samråd med trafikverket att projektet skulle genomföras baserat på uppmätt trafik på statligt vägnät, uppräknat till 2012 års nivå, men att bibehålla samma relativa fördelning över vägnätet för kommunalt och enskilt vägnät som analysen för 2009 visade. Rapporten har två syften, dels utgöra relativt detaljerad dokumentation av arbetsgången för att underlätta framtida uppdateringar och dels redovisa av resultat kring trafiken i Sverige och hur den fördelas. 2 Metod för framtagning av trafikarbetets fördelning HBEFA-modellen kräver indata i form av det totala trafikarbetet och dess fördelning på olika s k trafiksituationer. Trafiksituationerna är indelade efter vägkategorier i tätort respektive på landsbygd, hastighetsgränser och trafikförhållanden (dvs olika grad av trängsel) på respektive vägkategori. Tillvägagångssättet för att få fram fördelningen av det svenska trafikarbetet på HBEFA olika trafiksituationer bygger på ett top-down förfarande, se Figur 1. Totalt trafikarbete Statliga vägar Kommunala vägar Enskilda vägar Tätort Landsbygd Tätort Landsbygd Tätort Landsbygd Tätortsklass 1, 2 och 3 Tätortsklass 1, 2 och 3 Tätortsklass 1, 2 och 3 Trafiksituationer Figur 1 Schematisk framställning av uppdelningen av totala trafikarbetet på olika trafiksituationer Det totala trafikarbetet i Sverige fördelas inledningsvis på de tre väghållarna. För var och en av dessa undersöks andelen av trafik som går på landsbygd respektive i tätort. Tä- Analys & Strategi

7 tortstrafiken delas upp på tre tätortsklasser storstad, mellanstor stad och småstad. I sista steget fördelas trafiken på olika vägtyper och trafikförhållanden. I det följande beskrivs tillvägagångssättet för de olika stegen. 2.1 Totalt trafikarbete i Sverige Totalt trafikarbete i Sverige skattas årliga av Trafikanalys. Före 2009 användes en skattningsmetod som i huvudsak byggde på uppmätt trafiktrend i fasta snitt i vägnätet (den s k TA-modellen 3 ). Efter 2009 ändrades skattningsmetoden, den nya metoden utgår i huvudsak från s k körsträckedata dvs den databas som bygger på registrerad mätarställning i samband med årlig besiktning av svenskregistrerade fordon. I figur 2 presenteras totala trafikarbetets utveckling i Sverige 1990 till utgår från den äldre skattningsmetoden medan utgår från den nya skattningsmetoden. Figur 2 Totalt trafikarbete i Sverige Den nya skattningsmetoden, ger totalt något lägre trafikarbete jämfört med den gamla metoden, som byggde på flödesmätningar på väg i vissa utvalda snitt. Skillnaden i totalt trafikarbete för år 2009 vid beräkning med den gamla metoden och den nya metoden är 5,8% (TA: milj fkm enligt äldre metod, milj fkm enligt ny metod). 3 Trafikarbetsmodellen framtagen vid VTI Analys & Strategi 7

8 Bytet av metod får följdverkningar avseende trafikens fördelning över väghållare, tätort och landsbygd samt över vägkategorier som kommer att belysas i rapporten. Inledningsvis fördelades trafikarbetet för 2012 på väghållare (statligt, kommunalt och enskilt vägnät). Metoden för detta följde föregående års skattningar enligt följande: Trafikarbetet på statligt vägnät för ett visst år kan tas fram med hjälp av mätningar samt indexuppräkningar av ÅDT till rätt år i NVDB (Nationella vägdatabasen). Enligt tidigare uppskattningar utgör trafikarbetet på enskilt vägnät 4% av totala trafikarbetet i Sverige. Trafikarbetet på kommunalt vägnät beräknas: TA komunalt =TA totalt -TA statligt -TA enskilt För varje väghållare beräknas andelen av trafikarbetet som går på landsbygd respektive i tätort. Tätortstrafikarbetet delas vidare upp på tre olika tätortsklasser, med utgångspunkt ifrån befolkningsmängd. Därefter beräknas totala trafikens fördelning över olika väg- och gatutyper samt olika trafikförhållanden enligt definitionerna för trafiksituationer i HBEFA. För detta steg har vi tagit fram en översättningsnyckel mellan det svenska klassningssystemet i Nationella Vägdatabasen, NVDB och HBEFAs vägtyper. Vidare klassas trafikförhållandena med hjälp av rangkurvor för trafikens fördelning över årets timmar. Tillvägagångssättet vid klassningen beskrivs närmare i avsnitt 3. HBEFA-modellens struktur kräver även en uppdelning av hur olika fordonskategorier, lätta och tunga fordon, fördelas på motorvägar och icke-motorvägar. För detta ändamål har fördelningen av trafikarbetet på landsbygd och tätort samt för motorväg och icke motorväg i respektive miljö gjorts separat för personbilar respektive lastbilar. 2.2 Statligt vägnät För statligt vägnät finns heltäckande flödesdata tillgänglig i den nationella vägdatabasen (NVDB). I NVDB finns även attributen länklängd, skyltad hastighet, funktionell vägklass och vägtyp lagrade. Totalt trafikarbete på statligt vägnät för åren 1990, 1995, 1998, 2000, 2004 och 2009 togs fram i ett tidigare arbete. I det nuvarande projektet sker motsvarande arbete för Beskrivningen av arbetsgång och resultat avseende hur fördelningen av trafikarbetet på statligt vägnätet följer nedan. Uppräkning av ÅDT Grunddata avseende ÅDT (årsmedeldygnstafik) i NVDB (Ådt_fordon och ådt_axelpar) mäts inte årligen på alla vägar. Om man vill veta aktuellt trafikarbete ett visst år behöver de mätta ådt-värdena räknas upp eller ner baserat på aktuellt mätår. Upp- och nedräkningsindex hämtas från Trafikverkets Effektkatalog. Indexen baseras på vägkategori (Europaväg, Övrig riksväg, Primär länsväg, Övrig länsväg och övrig väg) vilket tidigare var ett attribut i VDB men som i NVDB ingår i funktionell vägklass. Funktionell vägklass anger hur viktigt en väg är för det totala vägnätets förbindelsemöjligheter. Analys & Strategi

9 Vid de två föregående projektet utgjordes en del av arbetet av att räkna upp/ner ÅDT på samtliga statliga väglänkar till det aktuella analysåret. För analysen för 2012 var det möjligt att beställa en analysfil från trafikverket (NVDB) där ÅDT_fordon och ÅDT_lastbil räknats upp/ner till ett angivet år. I den datafil (uttag från NVDB) som levererades från trafikverket i mars 2014 var därmed en uppräkning gjord för ÅDT_fordon för basår De länkar som hade mätår 2013 hade dock inte räknats om till 2012, med hänvisning till att det rörde sig om ett fåtal länkar och att värden och index för 2013 fortfarande var preliminära. Vi bedömde att i detta skulle ha marginell betydelse för resultaten. I den datafil som vi fått från trafikverket fanns knappt 5400 länkar där angiven årsmedeldygnstrafik för personbilar var 0, 1 eller ett negativt värde (kolumn IPA_AdtPersonbilar). Vidare fanns det länkar, utöver dessa, där medeldygnstrafiken för lastbil var 0 alternativt, för ett fåtal länkar, som hade ett (som det bedömdes) orimligt högt värde för lastbilstrafiken (IPA_AdtLastbil) Alla dessa länkar tilldelades nya schablonberäknade värden. För de länkar som initialt saknade ÅDT för personbilar åsattes ett schablonberäknat ÅDT som var lika med medelvärdet av ÅDT för personbil i framriktning för den aktuella vägkategorin, se Tabell 1. För de länkar där ÅdtLastbil saknades tog vi fram genomsnittlig andel ÅdtLastbil som funktion av ÅdtPersonbil på olika vägkategorier för de länkar som hade värden på båda. ÅdtLastbil schablonberäknades baserat på AdtPersonbil och vägkategori, se Tabell 2. Totalt saknade knappt 5400 länkar, eller 56 mil väg, ÅDT för både personbilar och lastbilar. Detta utgjorde ca 5,3% av länkarna och 0,5% av totala länklängden. För ytterligare drygt 1800 länkar eller 100 mil väg saknade ÅdtLastbil men inte ÅdtPersonbil värde. Detta utgjorde 1,8% av länkarna och 1% av väglängden på statligt vägnät 4. 4 Vid motsvarande uppdatering för trafikens fördelning 2009 saknade drygt 8000 länkar totalt ÅdtPersonbil. Dessa länkar hade en total längd på cirka 60 mil. Vidare saknade ca länkar uppgifter om ÅdtLastbil Analys & Strategi 9

10 Tabell 1 Schablonberäknade värden för ÅDT personbil som tilldelades de länkar som saknade flöde i det aktuella NVDB-uttaget. Vägkategori ÅDT Personbil medelvärde per vägkategori 2012 Antal länkar som tilldelats detta värde Antal km länk som tilldelats detta värde Europaväg Primär länsväg Övrig länsväg Övrig riksväg Övrig väg Tabell 2 Framtagning av ÅdtLastbil för de länkar som saknade detta. Vägkategori Faktor som multipliceras med ÅDT Pb => Ådt Lb Antal länkar som får detta värde Antal km länk som tilldelats detta värde Europaväg 0, Primär länsväg 0, Övrig länsväg 0, Övrig riksväg 0, Övrig väg 0, Beräkning av trafikarbete Det totala trafikarbetet för varje länk beräknas genom att multiplicera länklängden, antal dagar på ett år för ådt-lastbil och ådt-personbil. Det totala trafikarbetet för det statliga vägnätet för 2012 blev 58,4 miljarder fordonskilometrar. I Figur 2 sätts detta i relation till tidigare års statligt trafikarbete. Analys & Strategi

11 Miljard fkm 60 Trafikarbete på statliga vägar År Figur 2 Det totala trafikarbetet för statliga vägar för åren 1990, 1995, 1998, 2000, 2004, 2009 och 2012 enligt flödesmätningar från NVDB som uppräknats till respektive år Man kan konstatera att trafikarbetet på statligt vägnät uppvisar en ökande trend som möjligtvis har en tendens att avmattas I Figur 3 har trenden för trafikarbetet på statligt vägnät lagts in i figuren som redovisar det totala trafikarbetets utveckling. Trafikarbete i Sverige , miljard fkm 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0, Totalt trafikarbete i Sverige tidigare metod (TA-modellen) Totalt trafikarbete i Sverige ny metod (körsträckedata) från 2009 Trafikarbete på Statligt vägnät enligt NVDB flödesmätningar Figur 3 Totalt trafikarbete i Sverige enligt använd metodik för skattning (röd och blå linje). Vidare trafikarbete på statligt vägnät under samma period baserat på flödesdata i NVDB som räknats upp till aktuellt år. Analys & Strategi 11

12 Uppdelning av trafikarbete på landsbygd respektive tätort För att beräkna andelen trafikarbete på statliga tätortsvägar respektive landsbygdsvägar gjordes en spatial överlagring mellan det statliga vägnätet och tätortspolygoner från SCB. Alla statliga länkar som har sitt centrum utanför en tätortspolygon definierades som statliga landsbygdsvägar, på motsvarande sätt definierades alla länkar som hade sitt centrum innanför en tätortspolygon som statliga tätortsvägar. Fördelningen på landsbygd respektive tätort för det statliga vägnätet för olika år redovisas i Figur 5. Man kan konstatera att andelen trafik på landsbygd på statligt vägnät har legatrelativt konstant runt 80%. Trafiken på statligt vägnät i tätort delades också upp på tre tätortsklasser. 100% 80% 81,8% 79,0% 79,4% 78,5% 78,3% 80,5% 80,0% 60% 40% 20% 18,2% 21,0% 20,6% 21,5% 21,7% 19,5% 20,0% 0% Landbygd Tätort Figur 4 Trafikens fördelning mellan landsbygd och tätort på statligt vägnät. 2.3 Kommunalt vägnät Inledningsvis beräknades totala trafikarbetet på kommunalt vägnät enligt formeln: 5 TA komunalt =TA totalt -TA statligt -TA enskilt I och med att det totala trafikarbetet minskat (åtminstone delvis beroende på metodbytet från snittdata till körsträckedata) och att trafiken på statligt vägnät haft en (svagt) ökande trend för det med sig att återstående trafik som allokeras till kommunalt vägnät minskat. Enligt den använda metodiken fördelas det på detta sätt framräknade trafikarbetet på tätort/landsbygd samt på trafiksituationer. 5 Där trafiken på enskilt vägnät schablonmässigt sätts till 4 procent av totalt trafikarbete. Analys & Strategi

13 Projektet hade från början ambitionen att simulerad trafik skulle finnas tillgänglig för samtliga kommunala och statliga vägar i Sverige. På grund av att inga tillförlitliga simulerade data fanns tillgängliga vid tiden för projektet beslutades att fördelningen av trafikarbete på trafiksituationer för kommunalt och enskilt vägnät skulle baseras på samma relativa fördelning som togs fram vid analysen för Tillvägagångssätt i samband med framtagning av 2009 års fördelning Data som låg till grund för att fördela trafikarbetet på det kommunala vägnätet till HBEFAs trafiksituationer 2009 var SamPers-simulerade trafikflöden för Värmlands län, Södermanlands län och Östergötlands län. Nätutläggningen var utförd av Vectura. För att öka precisionen och hanteringen av data gjordes nätutläggning enbart på det statliga och kommunala vägnätet med funktionsklass 0 till 6. D.v.s. enskilda vägar samt funktionsklass 7 till 9 var inte inkluderade i utläggningen. Det trafikarbete som simulerats var dels utlagt på länkarna och dels representerat som inom -trafik samt som skaft -trafik på polygonytor. Vid nätutläggning är det mycket datakraftkrävande att fördela ut allt trafikarbete på de minsta förgreningarna av vägnätet. Därför hade en del av trafiken lagts ut som ett totalt trafikarbete på en polygonyta. Totalt utgjorde trafikarbetet på polygonytorna 5.6 % av det totala trafikarbetet för de tre länen. Utläggningen var gjord för år 2006 och 2020 varpå första steget var att räkna upp respektive interpolera fram flöden för år För det simulerade flödet på länkarna räknades ÅDT upp från år 2006 till år 2009 på motsvarande sätt som för det statliga vägnätet, dvs genom att koppla funktionell vägklass till vägkategori och sedan räkna upp ÅDT med hjälp av index. Omräkningen för trafikarbetet på polygonytorna gjordes med en linjär förändringsberäkning: [TA2020] [TA2006] = förändring per år 14 [TA2006] + [förändring per år 3] = [TA2009] Vägnätet med funktionsklass 7 till 9 kopplades ihop med det övriga nätet och sedan plockades samtliga länkar ut som saknade flödesberäkningar. Det trafikarbete som fanns lagt på polygonytorna fördelades ut på de länkar som saknade flöde. Denna utläggning delades upp i samråd med Trafikverket så att inom -trafiken lades ut på samtliga vägar medan skaft -trafiken enbart lades ut på länkar som saknade simulerat flöde. Inom - trafiken utgjorde 23 % medan skaft -trafiken utgjorde 77 % av trafikarbetet på polygonytorna. Fördelningen av trafikarbete från respektive polygon gjordes proportionellt mod länkarnas längd inom polygonen. Efter att det trafikarbete som fanns representerat i polygonytor fördelats ut på länkarna beräknades det totala trafikarbetet för respektive länk. Analys & Strategi 13

14 2012 års fördelning över kommunalt vägnät Eftersom ingen ny trafiksimulering fanns tillgänglig beslutades i samråd med Trafikverket att användasamma relativa fördelning mellan trafiksituationer på kommunalt vägnät för 2012 som gällde Uppdelning av trafikarbete på landsbygd respektive tätort Fördelning av trafikarbetet mellan landsbygd och tätort på kommunalt vägnät fick samma värden som 2009 då 85.7 % av allt trafikarbete på kommunalt vägnät gick i tätort medan 14.3 % gick på landsbygd. Detta baserades på andelen trafik på länkar innanför respektive utanför tätortspolygonerna i de tre länen för vilka simuleringar gjorts: Värmland, Södermanland och Östergötland. Tätortsklasser Målet var att ta fram andelar av det totala trafikarbetet för de olika trafiksituationerna i HBEFA-modellen. Eftersom vi för det kommunala vägnätet inte hade tillgång till heltäckande data för hela Sverige klassificerades de tätorter som ingick i trafiksimuleringen av de tre länen (Värmland, Södermanland och Östergötland) i två tätortstyper; medelstora och små, se Tabell 2. Tätorterna i de tre länen antogs kunna representera de två tätortstyperna med avseende på hur trafiken på kommunalt vägnät fördelas på trafiksituationer. För storstad användes en separat simulering från Stockholm. Indelningen i tätortstyper gjordes med tanke på att såväl gatunätet som andelen trafik med trängsel skiljer sig mellan städer och tätortsstorlek enligt Tabell 2 antogs vara en tillräckligt god indelningsgrund för ändamålet. I samband med det första projektet (2006) skattades en metod för att fördela (kommunalt och enskilt) trafikarbete över de tre tätortstyperna. För statligt vägnät kunde trafiken på varje länk kopplas till en tätortstyp med hjälp av överlagring av tätortspolygoner (dessa inkluderar antal invånare). För kommunalt vägnät utgick vi från de län som vi hade simulerad trafik för vid analyserna 2006 (Östergötland, Halmstad, Stockholm och Uppsala län). Baserat på dessa data skattades ett samband mellan (det kommunala) trafikarbetet 6 i tätort och befolkningsmängd i tätorten. Detta samband blev: Trafikarbete(tätort X) = * Befolkningen(tätort X) Ekvation 1 Enligt skattningen motsvarar således trafikarbetet (lätt och tung trafik) inom en tätort cirka 4000 fkm per innevånare och år. 6 Summan av det trafikarbete som var utlagt på nätet i simuleringen och det trafikarbete som låg som en restpost i ytor. Analys & Strategi

15 Tabell 2 Gruppindelning av tätorter baserade på Vilhelmsson (2000). Grupp Definition Befolkning 1 Mindre tätorter och städer inv. 2 Medelstora städer inv. 3 Storstäder > inv. Sambandet enligt Ekvation 1 användes sedan för att skatta trafikarbetet i tätort i hela Sverige. Efter aggregering på tätortsklass 1-3 kunde andelarna för respektive tätortstyp beräknas. 2.4 Enskilt vägnät Trafikarbetet på enskilt vägnät uppskattas schablonmässigt vara 4 % av det totala trafikarbetet i hela Sverige (siffran har erhållits från trafikverket). För enskilt vägnät antogs samma fördelning över olika vägtyper (och trafiksituationer) som användes Klassning enligt HBEFAs trafiksituationer I Figur 5 beskrivs hur HBEFA kategoriserar trafiken i totalt 276 olika trafiksituationer, TS. Kategoriseringen bygger på vägmiljöer i kombination med trafikförhållandena (level of service). Figur 5 Principen för klassning i HBEFA. Trafiken klassas efter 1) vägkategori och 2) trafikflödessituation (level of cervice). Fordonens avgasutsläpp och bränsleförbrukning varierar med deras körmönster, dvs deras hastighets och accelerationsprofiler. Detta varierar i hög grad med typ av trafikmiljö (väg och gatutyp) och trafikförhållanden (grad av trängsel). Till varje trafiksituation finns ett allokerat körmönster som ska motsvara fordonens hastighetsprofil då de körs på den aktuella vägtypen under de aktuella trafikförhållandena (level of service). Körmönstret utgör viktiga indata då emissionsfaktorerna för den aktuella trafiksituationen tas fram. Körmönstren i HBEFA bygger på mätningar i verklig trafik och ska därmed i någon mån representera hur fordon körs i verkligheten under de aktuella förhållandena. Modellen är framtagen baserat från körmönsterdata från flera länder, bland annat Sverige. Analys & Strategi 15

16 Efter den preliminära klassningen av NVDBs väglänkar till HBEFAs vägtypsindelningarna på landsbygd respektive i tätort gjordes en jämförelse med svenska körmönsterdata för de aktuella vägtyperna. För några av vägkategorierna kunde konstateras att den preliminära klassningen var kopplad till ett körmönster med en för låg eller för hög medelhastighet jämfört med vad svenska mätningar ger vid handen. I de fall då det fanns svenska körmönsterdata för en aktuell vägtyp som överenstämde bättre med någon annan av HBEFAs trafiksituationer så ändrades den preliminära klassningen. I ytterligare ett steg gjordes uppskattningar av hur trafiken på samtliga väglänkar i Sverige fördelas på olika trafikflödesklasser. Kombinationen av typ av väg, på landsbygd eller i tätort och trafikflödessituation bildar Trafiksituationen i HBEFA. En översättningsnyckel upprättades mellan NVDBs klassning och HBEFAs klassning. Denna nyckel redovisas i sin helhet i Bilaga 3. I följande avsnitt beskrivs hur klassningen av trafikarbetet i HBEFAs trafiksituationer genomförts. I avsnitt 3.1 beskrivs principerna för översättningen mellan HBEFAs och NVDBs vägklassning och i avsnitt 3.2 beskrivs metodiken för klassningen till olika flödesklasser. 3.1 Översättning av NVDBs vägnät till HBEFAs vägkategorier Den primära klassningen av Svenska vägnätet HBEFAs Trafiksituationer bygger på översättning mellan klassningskriterier i Nationella vägdatabasen, NVDB, och HBEFAs indelning av vägnätet. Klassningskriterierna för vägnätet i NVDB och HBEFA skiljer sig åt. I Figur 6 presenteras kriterier och attribut i NVDB respektive HBEFA som användes för att ta fram en översättningsnyckel mellan vägklassningssystemen. Den preliminära klassningen av NVDBs väglänkar till HBEFAs vägtyper gjordes genom att i så hög grad som möjligt koppla HBEFAs definitioner till NVDBs klassningsparametrar. Analys & Strategi

17 Svenska vägnätet För klassningen användes NVDBs parametrar: Väghållare (statlig/kommunal/enskild) Vägtyp Funktionell vägklass Vägbredd (statligt) Hastighetsgräns SCBs tätortspolygoner avgjorde tätort/landsbygd HBEFAs vägkategorier HBEFA klassar vägnätet i : tätort/landsbygd beskrivning av vägfunktioner och vägtyper hastighetsgränser respektive körcykels medelhastighet Figur 6 Använda klassningskriterier för översättning av vägtyper enligt NVDB till HBEFAs indelning av vägar I Tabell 3 redovisas principerna för HBEFAs klassning i Trafiksituationer. Klassningen består av sex siffror. De fem första siffrorna utgör koder för vägkategorin och beskriver om vägen går på landsbygd eller i tätort, vilken vägtyp de är fråga om och rådande hastighetsgräns. Den sista siffran avgör trafikflödessituationen, denna varierar med tiden. Innebörden av vägtyper eller Roadtypes i HBEFA beskrivs lite närmare i Tabell 4. Beskrivningen är delvis ganska oprecisa och i vissa fall överlappande. Ibland finns det glapp mellan möjliga vägtyper. Detta beror troligen på att man i samband med uppbyggnaden av modellen försökt inkludera önskemål om kategorisering från olika länder i Europa. Tabell 3 Principiell klassning av vägar i HBEFA. Exempel kod betyder rural, motorway med hastighetsgräns 90 km/h och free flow. Roadtype i kolumn 3 beskrivs närmare i Tabell 4. Kod (ex) Siffra posit- Siffra position 2-3 Siffra po- Siffra position 6 Sex posit- ion 1 sition 4-5 ioner Betydelse: Rural/Urban Roadtype (funktion) Speed limit Trafikflödesklass =rural 10=motorway 03=30 1= free flow (landsbygd) 12=semimotorway km/h 2=heavy flow = urban (tätort) (två plus ett väg) 20=national primary trunkroad 04=40 km/h 05=50 3=congested 4=stop & go Analys & Strategi 17

18 =primary city trunkroad =motorways city =distributor =distributor (with curves) =local collector 41=local collector with curves 50=access road, residential km/h 06=60 km/h 07=70 km/h 08=80 km/h 09=90 km/h 10=100 km/h 11=110 km/h 12= 120 km/h 13= 130 km/h = >130 km/h Tabell 4 Beskrivning av vägtyp Road type i HBEFA från modellens definitioner samt från André och Fantozzi (2005) Road type Short name, description 10 Motorway-Nat., >= 2x2 lanes, grade separated 12 Semi-Motorway, variable nr of lanes (Sweden,rural areas) 20 TrunkRoad/Primary-Nat., grade separated, >= 2x1 lanes 21 TrunkRoad/Primary-City, high-speed/high capacity road, expressway/major ar-tery/primary road (but not motorway); >= 2x1 lanes; may be grade separated 11 Motorway-City, motorway, high-speed/high capacity road, expressway/major ar-tery/ring road; >= 2x2 lanes; always grade separated 30 Distributor/Secondary, medium capacity road, minor artery/distributor/district con-nector; >= 2x1 or >= 1x2 lanes 31 Distributor/Secondary(sinuous), medium capacity road, minor ar- Analys & Strategi

19 tery/distributor/district connector; >= 2x1 or >= 1x2 lanes / with curves 40 Local/Collector, connection between villages; access to/from district distributors; <= 2x1 lanes 41 Local/Collector(sinuous), connection between villages; access to/from district distributors; <= 2x1 lanes / with curves 50 Access-residential, residential road, mostly priority rule, <= 2x1 lanes Principer för den preliminära klassningen av väglänkar Arbetet med att matcha svenska vägnätet med HBEFAs beskrivningar av vägkategorier enligt Tabell 4 och 5 utgick från följande principiella arbetsgång: 1. Tätort eller landsbygd separerades, för detta användes SCBs tätortspolygoner. Länkar med tyngdpunkt (avseende längd) innanför tätortspolygonen klassades som tätort. Det med tyngdpunkt utanför klassades som landsbygd. 2. För klassning i Vägtyp (Roadtype) enligt HBEFA användes NVDB-attributen väghållare i kombination med funktionell vägklass för bestämning av vägens hierarkiska placering (om vägen är national, primary, secondary osv). Detta i kombinerades med NVDBs Vägtyp se Tabell Hastighetsgräns valdes så lika som möjligt i förhållande till HBEFA (alla hastighetsgränser finns inte för alla vägtyper i HBEFA) 4. Vägtypen 20 trunc road tolkades initialt att i första hand endast gälla fyrfältiga vägar enligt Tabell 5. Efter diskussioner inom SERMES-gruppen beslutades att även vägtyp 9 i statligt vägnät, fick denna kategori om vägbreden är större än 10 meter (från och med 2009 års klassning). Tabell 5 Underindelningar enligt klassningskriteriet IPA_Vagtyp IPA_Vagtyp Förklaring 3 motortrafikled 4 4-fältsväg 5 motorväg 4-fält 9 vanlig väg 2-fält 10 mötesfri landsväg 11 mötesfri motortrafikled Klassningen kräver antal körfält per riktning. För att ta fram den användes parametrarna IPA_Vagtyp och antalet körfält IPA_AntalKorFlt enligt Tabell 6. Där vägtyp =9 och an- Analys & Strategi 19

20 talet körfält är 2 ligger trafik i båda riktningar. För övriga vägtyper är varje länk enkelriktad (dvs det ligger en länk per riktning i NVDB) Tabell 6 Bestämning av antal körfält per riktning i NVDB IPA_Vägtyp IPA_AntalKorFlt Antal körfält per riktning Kommentar 3: motortrafikled X X Dessa vägar har en länk per riktning i NVDB 4: 4-fältsväg X X Dessa vägar har en länk per riktning i NVDB 5: motorväg 4-fält X X Dessa vägar har en länk per riktning i NVDB 9: vanlig väg 2-fält X X/2 Angivet antal körfält avser båda riktningarna 10: mötesfri landsväg X X Varierande antal 11: mötesfri motortrafikled körfält 1 eller 2 X X Varierande antal körfält 1 eller 2 Justering av klassning baserat på svenska körmönsterdata När den verbala översättningen var klar gjordes en översyn av klassningen med hänsyn till data rörande medelhastigheter på olika vägtyper på det svenska vägnätet 7. Varje trafiksituation i HBEFA motsvaras av ett körmönster som ska representera hastighetsprofilen för fordon som körs på den aktuella vägtypen i de aktuella trafikflödesförhållandena. Därmed kunde medelhastigheten för den initialt valda klassningen jämföras med svenska data när sådana fanns tillgängliga. Denna kontroll av matchningen som utgick från medelhastigheten hade delvis olika utgångspunkter och ingångsdata på landsbygd respektive i tätort, se nedan. På landsbygd anpassades klassningen till simulerade hastigheter på det svenska vägnätet baserat på trafikmodellen KAN/EVA enligt VTI. KAN/EVAs simulerade hastigheter på landsbygd är främst kalibrerad efter frifordonshastigheter på länk som mäts med slangmätningar i det svenska vägnätet. 7 Det bör observeras att medelhastighet inte är en riktigt bra körmönsterparameter för att predicera emissioner och bränsleförbrukning men detta var det som var tillgängligt. Medelhastighet är dessutom en intuitivt lättförståelig parameter. Analys & Strategi

21 Två trafiksituationer på landsbygd klassades om efter jämförelse med data från KAN/EVA, se Tabell 7. Klassningen ändrades både avseende funktionsklass och hastighetsgräns för att ge bättre överensstämmelse med medelhastigheten enligt KAN/EVA. Tabell 7 Trafiksituationer på landsbygd som fick ny klassning efter jämförelse med KAN/EVA Tidigare TS Hastighet HBEFA Ny TS Hastighet HBEFA KAN/EVA hastighet , ,8 97,7 Omklassningen fick som konsekvens att det som tidigare klassats enligt verbal beskrivning som stämmer med benämningen i NVDB (t ex Trunk road 80, 12008x) nu får en lägre hierarkisk klass men högre hastighetsgräns än den som är skyltad (Distributor/Secondary road 90, 13009x). Detta kan te sig inkonsekvent för användare men genomförs för att bättre stämma överens mot verklig hastighet och därmed verkliga emissionsfaktorer på motsvarande väg i Sverige. I tätort, är snitthastigheten mitt på länk mindre relevant eftersom körmönstret utmed hela länkens sträcka i hög grad påverkas av: Korsningstäthet, framförallt om korsningar är signalreglerade Hastighetsgräns Vägfunktionsklass och typ av område vägen går igenom I tätort jämfördes den initiala klassningen med hastighetsdata från två typer av källor dels simuleringar enligt KAN/EVA framtagna av VTI och dels uppmätta hastigheter i körmönsterstudier i verklig trafik genomförda inom körmönsterforskningen på LTH (Ericsson 2000), se Tabell 8. Data avseende simulerade hastigheter och kontinuerligt mätta hastigheter i fordon under färd för en viss vägtyp visade tidvis betydande avvikelser från varandra. I de fall både KAN/EVA-simuleringarna och körmönstermätningarna entydigt visade avvikelse jämfört med HBEFA (med samma tecken) ändrades klassningen till en trafiksituation vars körcykel mer liknade svenska värden. Anpassningen av klassningen till, för svenska förhållanden, mer rättvisande medelhastigheter för aktuell vägtyp gav som bieffekt att den nya trafiksituationens hastighetsgräns inte längre stämmer med den skyltade hastigheten på vägen, t ex hade vissa typer av 50- vägar i tätort en verklig medelhastighet som bättre stämde överens med en vägklass i HBEFAs som hade hastighetsgräns 40 km/h. I Tabell 9, redovisas vilka trafiksituationer i tätort som ändrades i förhållande till den initiala klassningen efter jämförelse med tillgängliga hastighetsdata från Sverige. Analys & Strategi 21

22 Tabell 8 Hastigheter för olika trafiksituationer enlig LTHs körmönstermätningar från Lund och Malmö, HBEFA och av VTI simulerade hastigheter enligt KAN/EVA. TS Speed limit Street type N Summary Västerås 1) and Lund 2) Malmö 3) HBEFA3 KAN/EVA Avg speed (km/h) Std dev travel speed (Västerås/Lund) Avg speed (km/h) Avg speed (km/h) Kommentar Motorway 36 2) ,4 109 Samma nivå som HBEFA. KAN/EVA=landsbygd Motorway 13701) ,4 96,5 Samma nivå som HBEFA. KAN/EVA=landsbygd Trunk road primary city 645 2) ,3 - Lägre hastighet än HBEFA Trunk roak primary city ) ,8 66,5 Lägre hastigheter än HBEFA och KAN/EVA Körmönster från Västerås and Lund lägre hast än HBEFA Trunk road primary city ) /150 2)/ 79 3) 39/34/49 16/14 49,2 50,7 och KAN/EVA. Malmö (få) samma nivå Distributor/Secondary 597 1) /1469 2) 54/56 15/17 66,2 58 Något lägre hastighet i HBEFA än KAN/EVA. Studien från Lund har betydligt lägre hastighet än HBEFA medan Västerås och Malmö ligger på liknande nivå men Distributor/Secondary 571 1) /1214 2) /60 3) 42/33/42 15/ något lägre än HBEFA. TS kan innehålla flera lokala miljöer Distributor/Secondary 165 2) ,5 Betydligt lägre hastighet än HBEFA och KAN/EVA Denna TS finns inte i HBEFA. Jämförs här med för ) 70 Main street 515 1) ,2 48 HBEFA och KAN/EVA Medelhastighet i Västerås och Lund lägre än HBEFA. Malmö sama nivå. TS kan innehålla flera olika lokala Main street ) /5439 2) /129 3) 42/31/47 15/14 46,6 41 miljöer. Lägre hastighet än HBEFA och KAN/EVA. Ingen skillnad Main street ,8 39,2 free och heavy (få data) Körmönstren visar lägre medelhastighet än HBEFA. Malmö Local access ) /2533 2) /107 3) 26/23/38 13/17 45,6 38 högre hastighet än övriga Högre hastighet än motsv fritt flöde. Få körmönster som alla Local access 43 1) ,9 29,7 saknar passage av korsning. Körmönsterstudierna betydligt lägre hastighet än HBEFA Local access 93 1) /3280 2) 18/19 12/10 30,9 31 och KAN/EVA. Analys & Strategi

23 Tabell 9 Trafiksituationer i tätort som fick ny klassning efter jämförelse med svenska hastighetsdata Tidigare TS Hastighet HBEFA Ny TS Hastighet HBEFA , ,4 75 2) , ,3 55 1)2) /58 4) Körmänster/KANEVA hastighet , ,9 (42 1) /31 2) /47 3) )/41 4) , ,9 (26 1) /23 2) /38 3) )/38 4) 1) Västerås, 2) Lund, 3) Malmö, 4) KANEVA Kommentarer till klassningen Jämförelsen med hastigheten avser medelhastigheten för personbilar i fritt flöde, dvs flödesklass 1. Övriga flödesklasser för samma vägtyp följer HBEFAs definition. Varje trafiksituation är kopplad till ett körmönster för vardera fordontyp. Valideringen av trafiksituationen har utgått från personbilars hastighet. Man kan konstatera att det i HBEFA finns få Trafiksituationer att välja på för hastighetsgräns 50 km/h och lägre. Lägsta förekommande medelhastighet i fritt flöde för samtliga trafiksituationer i HBEFA är 31 km tim, detta gäller klass (access/residential 30km/h). Totalt har bara två Trafiksituationer medelhastighet under 45 km/h i fritt flöde. Detta är (36,9 km/h) och (31 km/h). Detta gör det svårt att anpassa modellen till tätortsförhållanden. Körmönsterforskning visar att medelreshastigheten på många gatutyper är lägre än 30 km/h, se Tabell 11. Tabell 11 Ericsson (2000). Medelreshastighet (average speeed) på olika svenska gatutyper enligt Means No Speed Average Stop Speed distribution Engine speed distibution lanes limit speed % of time in engine speed % of time No Mean stop % of time in speed interval (km/h): >3500 Street type (km/h) (km/h) v < 2km/h stop/km time (s) >110 < Local res. str Local res. str Main res. Str Main res. Str Main res. Str Main res. Str Local ind. Str Local ind. Str Main ind. Str Main ind. Str Local CBD, str. 2 30/ Local CBD, str Main CBD, str Main CBD, str Main CBD, str Main CBD, str Arterial Arterial Arterial Arterial Arterial, Freeway Analys & Strategi 23

24 3.2 Fördelning av trafiken i på flödesklasser enligt HBEFA. Andel trafik i olika grad av trafikbelastning Trafiksituationerna i HBEFA innehåller utöver vägkategori även klassning i fyra olika trafikförhållanden: fritt flöde ( free flow ), tät trafik ( heavy traffic ), trafik nära kapacitetsgräns ( congested eller saturated ) samt mycket stört flöde ( stop and go ). I tidigare avsnitt har beskrivits hur trafikarbetet och ÅDT (årsmedelsdygnstrafiken) tagits fram för olika väglänkar på statligt respektive kommunalt och enskilt vägnät. ÅDT är inte jämt fördelat över årets timmar. Variationer över månader, veckodagar och dygnets timmar gör att flödet och därmed fordonens körmönster har olika karaktär beroende på när man betraktar en specifik väglänk. Med andra ord sker olika delar av trafikarbetet på en länk under olika trafikförhållanden, något som man kan ta hänsyn till i HBEFA/ARTEMIS emissionsberäkningar via de fyra trafikflödesklasserna som finns för respektive vägkategori. För att skatta hur ÅDT på en viss länk fördelas över de av årets timmar som har mer eller mindre hög trafikbelastning används s.k. rangkurvor. I dessa har trafikflödet under årets timmar kategoriserats i olika ranger dvs grupper av timmar där trafikflödet (mätt som andel av ÅDT) ligger inom ramarna för i förväg antagna gränser. Som gränser för olika ranger har vi antagit samma värden som Björketun och Carlsson (2005) angav för landsbygdsvägar (fyra intervall då flödet är; >0.12, , samt <0.4 av ÅDT) samt för tätortsgator (fyra intervall då flödet är; >0.1, , samt <0.04 av ÅDT). Som jämförelse kan noteras att om trafiken haft jämn fördelning skulle flödet samtliga timmar vara 1/24= av ÅDT. Inom varje rang har faktorer tagits fram för beräkning av: 1. hur stort flödet är per körfält och timma i max respektive minriktning för personbilar och lastbilar i den aktuella rangen (faktorn benämns timflöde för pb resp lb) 2. antalet fordon (personbil och lastbilar) som passerar länken i den aktuella rangen (faktorn benämns andel fordon) vilket kan multipliceras med länklängd för att få fram trafikarbetet. Beräkningen görs för samtliga fyra ranger och summan av trafikarbetet för dessa utgör totala trafikarbetet för länken under året. Värden för de rangkurvor som använts för vägar på landsbygd redovisas i Tabell 10. De är identiska med rangkurvan för statlig väg allmänt enligt Björketun och Carlsson (2005). Analys & Strategi

25 Tabell 10 Rangkurva för statligt vägnät landsbygd (Björketun och Carlsson 2005). Gränser Perioder Timmar Timflöde Andel Timflöde Andel Riktn. rang PB fordon LB fordon andel 1-4 PB LB < För tätortsvägar har vi bearbetat med flödesdata för tätortsvägar framtagna av Jensen (1997). Bearbetningen innebar framtagning av rangkurvor med motsvarande gränser för fyra ranger som föreslagits av Björketun och Carlsson (2005). Jensen skiljer inte bara mellan hur totala flödet varierar över olika veckodagar utan även på att fördelningen över dygnets timmar ser olika ut på veckodagar jämfört med lördag och söndag, se Figur 7. Detta gör att man får en tydligare morgon-peak under vardagar jämfört med Björketuns och Carlssons data. För att fånga eventuella stop & go situationer under morgontimmarna på vardagsdygn valde vi att utgå från Jensens data för tätortsförhållanden. I Tabell 11 redovisas den rangkurva som vi tagit fram för tätortsförhållanden. Analys & Strategi 25

26 andel av medeldygn tidpunkt på dygnet Pb_Må-Fr Pb_Lö Pb_Sö LB Figur 7 Trafikflödesvariationer över dygnet för personbilar (må-fr samt lö-sö) och lastbilar, Jenssen (1997). Användes för beräkning av rangkurvor i tätort (Tabell 13) Tabell 11 Rangkurva använd för tätortsvägar. Bearbetning av Jensen (1997) PB PB LB LB Riktn må-fr lö-sö må-fr lö-sö. andel Grän- Tim- An- An- Tim- An- An- Tim- An- Tim- An- ser flö- del del flö- del del flö- del flö- del rang den for- av den for- av den for- den for- 1-4 don vard. don helg don don < Analys & Strategi

27 Beräkningsgång Flödet i rang 1 på en länk beräknades som produkten av ÅDT för lätta respektive tunga fordon och motsvarande timflöden i rang 1. Trafikarbetet i rang 1 beräknas som produkten av ÅDT, andel fordon (tunga respektive lätta) i rang 1 och länkens längd. I beräkningen gjordes även uppdelning på max- och minriktning med hjälp av parametern riktningsandel. Proceduren upprepades för samtliga ranger för samtliga länkar på statligt vägnät enligt uttag från NVDB för I samband med motsvarande arbete för 2009 genomfördes samma procedur för samtliga länkar på kommunalt vägnät i Östergötland, Värmland och Södermanland för vilka vi då hade simulerad trafik. För 2012 antogs att samma fördelning av trafikarbetet på kommunalt vägnät gällde som för Samband mellan HBEFAs flödesklasser och flöde per körfält och timma För att ta fram mått på vilka trafikförhållandena som flödet i de olika rangerna motsvarar beräknades flöde/körfält och timma. För att göra detta behöver man utgå från antal körfält på länken samt om länken är enkel- eller dubbelriktad. HBEFAs olika flödesklasser (free flow, heavy, congested/saturated och stop & go) kan relateras till flöde per körfält och timma via volume-delay funktioner för olika vägtyper, se Figur 8 och Tabell 12. Figur 8 Principiell beskrivning av de fyra flödesklasserna i ett hastighets-flödesdiagram. Värdena a och b för olika vägklasser beskrivs i Tabell 3. k=kapacitetsgräns Analys & Strategi 27

28 Bestämningen av flödesklass 1-3 utgick från TU06 8. I TU06 delas vägar upp på om de har planskilda korsningar respektive plankorsningar. Vägar med plankorsningar under 90 km/h kan vara med respektive utan störning. Med störning avses i TU06 förekomst av parkerade bilar, bussrörelser och starkt trafikerade trafiksignaler. Vi har i detta arbete antagit att landsbygdsvägar med plankorsningar i huvudsak är utan störning medan tätortsgator med plankorsningar i huvudsak har störningar av denna typ. TU06 innehåller inte motorvägar 50 vilket förekommer i NVDB. Motorvägar och motorleder med hastighetsgräns 50 i tätort har antagits vara utan störning. Övriga tätortsvägar med hastighetsgräns 50 eller lägre har antagits vara med störning. För 70-vägar finns i TU06 en funktion för planskild korsning (69), denna antas gälla för motorvägar och motorleder med hastighetsgräns både i tätort och på landsbygd. Tabell 12 Gränser (fordon/körfält och timma) för olika flödesklasser vid vägar med olika hastighetsgräns. Gränserna är antagna med utgångspunk från hastighetsflödeskurvor för olika vägtyper enligt TU06. Hastighetsgräns Be- Vägtyp Kapaci- Free (1) (a Heavy (2) Cong./ och beskrivning nämn NVDB tetsgräns i Figur 8) Saturated i TU06 TU06 (k i Figur (3) (b i 8) Figur 8) >= alla 2000 < >= planskild 89 1, 2, 3, < >= , < >= planskild 69 1, < >= plankorsn u störning plankorsn m störning =<50 plankorsn u störning =<50 plankorsn m störning 70 Landsbygd 3, 4, 5, < >= Tätort 3, 4, 5, < >= Landsbygd alla, Tätort 1, < >= Tätort 3, 4, 5, < >=850 8 Olstam och Matstoms (2006), TU06 Nya V/D-funktioner för tätort. Revidering av plankorsn TU71-funktionerna. Analys & Strategi

29 Tabell 12 anger gränser beträffande flöde per körfält och timma för tre flödesklasserna free flow, heavy traffic och congested för olika vägtyper. Dessa gränser användes för klassning av de olika länkarnas flödesnivå i olika ranger. För varje länk beräknades flödets och trafikarbetets storlek i de fyra rangerna. I varje rang klassades trafikflödet i flödesklass 1-3 ( free congested ). Därefter summerades trafikarbetet över väg- och flödesklasser för statligt vägnät. För kommunalt och enskilt vägnät användes samma fördelning över väg och flödesklasser som Beträffande den fjärde klassen stop & go där inte bara hastigheten utan också flödet går ner markant blir det problematiskt att enbart från flödesdata avgöra om ett lägre flöde beror på lägre trafikefterfrågan eller på att vägens kapacitet överskridits. För att skatta andelen av trafikarbetet i Sverige som går under stop & go -förhållanden gjordes för detta projekt två antaganden: stop & go antogs bara förekomma på de vägtyper för vilka kapacitetsgränsen uppnås under året. Antagandet bygger på att det är svårt att tänka sig att man har stop & go trafik utan att också vägens kapacitet har nåtts vid någon tidpunkt. Med utgångspunkt från kapacitetsgräns per körfält och timma enligt TU06 beräknades för olika vägtyper det lägsta ÅDT som korresponderar mot att kapacitetsgräns skall uppnås under de mest belastade timmarna (rang 1). I Tabell 13 och 14 redovisas värden för beräkning av dessa gränsvärden samt antagna gränser för ÅDT som korresponderar mot att kapaciteten tangeras någon gång under året. Tabell 13 Framtagning av lägsta ÅDT för att någon gång uppnå kapacitetsgräns på olika vägtyper på statligt vägnät baserat på TU06 samt timflöden i rang 1 enligt Tabell 10 och 11. Förutsättningar för vägklassen Parametrar Minsta ÅDT per kf för uppnådd kapacitet Kap. gr. Landsbygd Tätort Landsbygd Tätort Hast. Gräns Landsb/ Tätort Vägtyp NVDB (ford/ kf*h) Flöde rang 1 Ritkn parm Flöde rang 1 Riktn param dubbelriktad enkelriktad dubbelriktad enkelriktad 110+ båda alla ,1279 1,1097 0,102 1, båda 1, 2, 3, ,1279 1,1097 0,102 1, båda 4, ,1279 1,1097 0,102 1, båda 1, ,1279 1,1097 0,102 1, landsb 3, 4, 5, ,1279 1,1097 0,102 1, tätort 3, 4, 5, ,1279 0,102 1, landsb alla ,1279 1,1097 0, tätort 3, 4, 5, ,1279 0,102 1, Analys & Strategi 29

30 Tabell 14 Framtagning av lägsta ÅDT för att någon gång uppnå kapacitetsgräns på olika vägtyper i kommunalt vägnät baserat på TU06 samt timflöde i rang 1 i tätort enligt Tabell 10 och 11. Förutsättningar för vägklassen Parametrar Minsta ÅDT per kf för uppnådd kapacitet Kap. gr. Landsbygd Tätort Landsbygd Tätort Hast. Gräns Landsb/ Tätort IPA_Vagtyp (ford/ kf*h) Flöde rang 1 Ritkn parm Flöde rang 1 Riktn param dubbelriktad enkelriktad dubbelriktad enkelriktad 110+ båda alla ,1279 1,1097 0,102 1, båda 3, ,1279 1,1097 0,102 1, båda ,1279 1,1097 0,102 1, båda 3, ,1279 1,1097 0,102 1, landsb ,1279 1,1097 0,102 1, tätort ,1279 0,102 1, landsb alla ,1279 1,1097 0, tätort ,1279 0,102 1, Det andra antagandet vi använde var att: för de vägar som uppnår kapacitetsgräns enligt ovan så utgör stop & go en fast andel av trafikarbetet i flödesklassen heavy (mellan a och b i hastighetsflödeskurvan i Figur 8). Antagandet bygger på studier av flödeskurvor i högt belastade snitt varpå en teori om hur man ska kunna känna igen sekvenser av stop & go från dessa utarbetades. Teorin innebär att stop & go föreligger i sekvenser där flödet går ner mitt i en period där flödet i övrigt tangerar kapaciteten. När kapacitetsgränsen överskrids går flödet (och hastigheten) relativt plötsligt ner vilket vi tolkar som att stop & go uppstår, för att efter en tid öka igen (trafikstockningen avvecklas) och flödet uppnår åter kapacitetsgränsen. Då totala belastningen minskar ytterligare kan hastigheten stiga ytterligare medan flödet går ner. Exempel på ett högt belastat snitt som visar denna typ av lokala minimi-värde under en period då flödet i övrigt ligger på eller nära kapaciteten redovisas i Figur 7, det utgör trafikbelastningen på Essingeleden ett vardagsdygn redovisat i 15-minutersintervall. För att ta fram en uppskattning av andelen trafik i stop & go som initialt klassats som flödesklass 2 utgick vi från ett typexempel på ett högt belastat snitt, Essingeleden, i Figur 7. Från Tabell 12 kan man beräkna att den antagna flödesgränsen b som avgränsar mellan det högsta flödet congested och de lägre flödena heavy (som motsvarar en lägre efterfrågan och högre hastighet) respektive stop & go (som motsvarar att kapaciteten överskridits och hastigheten går ner drastiskt) ligger omkring 80-90% av maxflödet (=kapacitetsgräns). Denna gräns (b) har markerats i Figur 7. På samma sätt har gränsen mellan free flow och heavy (a) uppskattats till ca 65% av maxflödet. Trafikarbetet motsvaras av ytan under trafikflödeskurvan om man antar en konstant länklängd. Genom mätningar i Figur 7 uppskattades trafikarbetet inom intervallet a-b bestå av 86% heavy Analys & Strategi

31 och 14% stop & go. Därmed antogs för detta projekt att för länkar vars ÅDT överstiger de i Tabell 13 och 14 angivna gränserna utgörs 14% av det preliminärt beräknade trafikarbetet i flödesklassen heavy av stop and go. I ett avslutande beräkningssteg omfördelades därmed trafikarbetet mellan flödesklass heavy och flödesklass stop & go för de länkar där kapacitetsgränsen uppnåddes över året. congested stop & go b a Tidsintervall stop&go med tidsintervall med heavy Figur 7 Exempel på trafikflödets fördelning i ett högt belastat snitt (Essingeleden i Stockholm). Kapacitetsindex 100 = maxtrafikflöde per 15- minutersintervall. Källa Vägverket Region Stockholm (SIKA 1999). I figuren har antaganden beträffande flödesklasserna congested (=omkring kapacitetsgräns) och stop & go (där flödet lokalt minskar inom en period av flöden som ligger nära kapacitetsgräns) markerats. a= gräns mellan free flow och heavy, b=gräns för congested Beräkningen av andel trafik i flödesklass 4, stop & go, bygger således på två antaganden. Det första antagandet bedöms som delvis okontroversiellt, det är rimligt att tro att endast vägar som uppnår kapacitetsgräns kan uppnå stop and go förhållanden till följd av högt trafikflöde. Å andra sidan är det inte säkert att alla vägar som uppnår kapacitetsgräns också har stop & go någon gång under året. Anatagande två: att stop and go skulle utgöra en fast andel av det som först klassades som flödesklass 2, heavy, för vägar som uppnår kapacitetsgräns är däremot inte helt konsistent. Vi bedömer dock att det kan ge en någorlunda rimlig uppskattning av andelen stop &go, givet att en mycket liten andel av trafikarbetet i Sverige överstiger fritt flöde och att en än mindre uppnår eller överstiger kapacitetsgränsen. Det skulle vara intressant att göra mera omfattande metodutveckling kring framtagning av andel av trafikarbetet i stop and go. Analys & Strategi 31

32 4 Resultat trafikarbetets fördelning i Sverige 4.1 Trafikens fördelning över olika trafikmiljöer Fördelning över väghållare I Tabell 17 redovisas hur trafiken fördelats mellan väghållarna för de år som analysen genomförts. Vid en jämförelse med fördelningen som togs fram för kan man konstatera att andelen av trafiken som går på statligt vägnät har ökat från 67% till 75%. På samma sätt har andelen trafik på kommunalt vägnät minskat från ca procent till 21. Detta är troligen en effekt av den ändrade skattningsmetoden för totala trafikarbetet i Sverige som började användas efter (se även Figur 3) och säger förmodligen inte så mycket om hur den verkliga fördelningen ser ut. Tabell 17 Fördelning av trafikarbete mellan de tre väghållarna i tidsserie. Väghållare Metod för skattning av totalt trafikarbete Totalt trafikarbete enligt TA-modellen baserat på uppmätta flöden i fasta snitt Totalt trafikarbete baserat på körsträckedatabasen Totalt trafikarbete (milj fkm) Andel på statligt vägnät 65.8 % 66.7 % 66.7 % 67.1 % 67.6 % 67.6 % 75.5% Andel på kommunalt vägnät 30.2 % 29.3 % 29.3 % 28.9 % 28.4 % 28.4 % 20.5% Andel på enskilt vägnät 4.0 % 4.0 % 4.0 % 4.0 % 4.0 % 4.0 % 4.0% 9 Skillnaden i totalt trafikarbete för år 2009 vid beräkning med den gamla metoden och den nya metoden är 5,8% Analys & Strategi

33 Fördelning mellan tätort och landsbygd I Figur 8 redovisas hur trafikarbetet i Sverige fördelas över lansbygd och tätort (uppdelat på tre tätortstyper) Två tredjedelar av all trafik går på landsbygd och en tredjedel i tätort. Under åren låg andelen trafik på landsbygd relativt stabilt kring 60 procent och i tätort kring 40 procent, se Figur 9. Den lägre andelen trafik i tätort är en följdeffekt av att andelen trafik på kommunalt vägnät blev lägre i samband med byte av skattningsmetod för det totala trafikarbetet. Trafikarbetets fördelning i Sverige 6% 10% Landsbygd Mindre tätorter (<50') 18% 66% Mellanstora tätorter (50'- 200') Storstäder (>200') Figur 8 Trafikarbetets fördelning över tätort och landsbygd i Sverige ,7 0,6 0,5 0,4 0,3 Andel tätort Andel Landsbygd 0,2 0, Figur 9 Trafikarbetets fördelning över tätort och landsbygd Analys & Strategi 33

34 Figur redovisar olika snittningar av trafikarbetets fördelning över väghållare, landsbygd och tätortstyper. I figur 10 redovisas trafikarbetets fördelning över väghållare och tätort respektive landsbygd för 2012 respektive I Figur 11 presenteras en snittning över landsbygd och tätortstyper för statligt kontra kommunalt och enskilt vägnät. I figur 12 redovisas fördelningen av trafikarbetets fördelning för de tre väghållarna. Figur 10 Fördelning av trafikarbete år 2012 respektive 2009 (gamla skattningsmetoden) över väghållare samt landsbygd och tätort. Figur 11 Trafikarbetets fördelning över landsbygd och tätortsstorlekar samt väghållare. Analys & Strategi

35 Figur 12Fördelning av 2012 års trafikarbete på de tre tätortstyperna för det statliga respektive kommunala och enskilda vägnäten. Fördelning på landsbygd respektive tätort uppskattades även uppdelat på tunga och lätta fordon separat. Utgångspunkten för statligt vägnät utgörs av uttag ur NVDB för 2012 som innehöll flödet med personbil och lastbil på länkarna (IPA_AdtFordon, IPA_AdtPersonbil och IPA_AdtLastbil) se avsnitt 2.2. För kommunalt och enskilt vägnätet användes samma fördelning som togs fram i analysen för I tabell 15 redovisas fördelningen av lätta och tunga fordon på landsbygd och tätort olika år. Även här kan förändringen 2012 jämfört med tidigare år sannolikt delvis vara en effekt av den ändrade skattningsmetoden för totalt trafikarbete i Sverige. Tabell 15 Fördelning mellan personbil och lastbil i tätort respektive på landsbygd. Tätort Landsbygd Personbil Lastbil Personbil Lastbil % 1.6% 55.2% 4.9% % 1.7% 53.7% 5.1% % 1.8% 53.5% 5.7% % 1.9% 53.0% 5.9% % 1.9% 53.1% 5.9% ,9% 2,7% 54,6% 6,9% ,2% 2.5% 58.3% 8.0% Analys & Strategi 35

36 Trafikarbets fördelning över olika vägattribut I Figur 13 redovisas trafikarbetets fördelning på skyltad hastighet 2012 och Även här finns differenser som eventuellt är en effekt av att skattningsmetodiken har ändrats. Exempelvis har andelen trafik med hastighetsgräns 100 eller mer har ökat väsentligt. Att andelen trafik på statligt vägnät blivit större får till följd att andelen trafik i höga hastighetsgränser får en större andel. Figur 14 visar trafikarbetets fördelning på funktionsklasser 2012 och Figuren visar att mellan 2009 och 2012 har andelen på Motorväg ökat medan andelen på vägar av klassificeringen lokalgator (Access-residential) har minskat. Bytet av metod för skattning av totalt trafikarbete ha givit upphov till en dessa effekter. Att andelen trafik på statligt vägnät blivit större och andelen trafik på kommunalt vägnät blivit mindre skulle helt eller delvis kunna förklara att andelen trafik på motorväg (huvudsakligen statliga vägar) har ökat medan andelen trafik på lokalgator (huvudsakligen kommunalt vägnät) har minskat. Figur respektive 2009 års trafikarbete fördelat över hastighetsgräns. Analys & Strategi

37 Figur 14 Fördelning av trafikarbete över funktionsklass år 2009 och HBEFA modellen kräver även indata för de s k Traffic Activity Scenario där trafiken delas upp på motorväg och icke motorväg på landsbygd och i tätort. För att skatta detta användes en sammanställning av hela det statliga vägnätet för 2012, fördelningen från 2009 för kommunalt vägnät och enskilt vägnät. I Tabell 16 redovisas resultatet avseende detta för Tabell 16 Fördelning av olika fordonskategorier på motorväg (M) respektive ickemotorväg (NM) i tätort (urban) respektive på landsbygd (rural). Analys & Strategi 37