BILAGOR In- och kringfartslogistik - effektivt utnyttjande av infrastrukturen Huvudförfattare: Lina Olsson Heléne Giaina Celia Nuldén Sönke Behrends Peter Georén Xialang Ma Closer/Lindholmen Science Park DB Schenker Consulting DB Schenker Consulting Chalmers Tekniska Högskola Integrated Transport Research Lab vid KTH Integrated Transport Research Lab vid KTH Datum:2016-02-29 Delprogram: Effektiva och uppkopplade transporter
Innehåll Bilaga 1 Ungefärlig placering av terminaler i Stockholm och Göteborg... 1 Bilaga 2 Typisk trafik morgon och eftermiddag Google maps... 2 Bilaga 3 - Diagram baserade på vägtrafikflödeskartor från Trafikverket... 3 Bilaga 4 - Intervjuade aktörer och intervjufrågor... 5 Bilaga 5 - Erfarenheter från andra relaterade projekt... 6 Bilaga 6 -Tekniska möjligheter för dynamisk prio-fält... 8 Bilaga 7. Samhällsekonomisk scenarioanalys av in- och kringfartslogistik... 14
Bilaga 1 Ungefärlig placering av terminaler i Stockholm och Göteborg Kartor är baserade på tolkning av figurer från Trafikanalys (2012b, s.97) Placering av terminaler samt in- och kringfartsleder i Stockholm. Placering av terminaler samt in- och kringfartsleder i Göteborg. 1
Bilaga 2 Typisk trafik morgon och eftermiddag Google maps Med en av Google maps funktioner har följande kartor med typisk trafik genereras, figur 3a-d (Google maps trafik). Den typiska trafiken visas med färgmarkeringar för kö, långsam trafik och fritt flöde för olika tider på dynget på trafiklederna. Figurerna visar på de tider då det är som mest köbildning i Stockholm och Göteborg, ca kl. 8 och kl. 16-17. Röd markering indikerar att det är kö eller att trafiken under denna tid stundtals står stilla, orange att det är långsam trafik medan grönt visar att trafiken flyter på. Stockholm högtrafik morgon Göteborg högtrafik morgon Stockholm högtrafik eftermiddag Göteborg högtrafik eftermiddag 2
Bilaga 3 - Diagram baserade på vägtrafikflödeskartor från Trafikverket Nedan visas Trafikverkets vägtrafikflödeskarta med enskilda mätningar gjorda på vägar i Stockholm och Göteborg (Trafikverket, 2015e). Mätningarna är utförda under ett dygn och diagrammen, med total trafik, personbil och lastbil, demonstrerar trängselproblematiken som kan uppstå och hur omfattande den kan vara. Diagrammen visar antal fordon, medelhastighet och tidpunkter för: 1. Totaltrafik Samtliga fordonsklasser 2. Lastbil med eller utan släp, två- och treaxliga 3. Personbil med eller utan släp Det ska understrykas att mätningarna är utförda under ett dygn vilket gör att inga slutsatser kan dras om det totala trafikläget endast genom att studera dessa diagram. Mätningarna ger dock en indikation på att trängsel förekommer på dessa leder. Stockholm E18 öster Bergshamra torsdag-fredag 2015-07 Lägsta hastighet för totaltrafik: 36 km/h (skyltad hastighet: 70 km/h) E4 öster Västertorp måndag-tisdag 2014-11 Lägsta hastighet för totaltrafik: 30 km/h (skyltad hastighet: 80 km/h) 3
Göteborg E6 N, avfart Tingstadsvägen torsdag-fredag 2015-06 Lägsta hastighet för totaltrafik: 34 km/h (skyltad hastighet: 70 km/h) E6 N Ullevimotet torsdag-fredag 2015-09 Lägsta hastighet för totaltrafik: 37 km/h (skyltad hastighet: 70 km/h) 155 V Eriksbergsmotet måndag-tisdag 2014-10 Lägsta hastighet för totaltrafik: 58 km/h (skyltad hastighet: 70 km/h) 4
Bilaga 4 - Intervjuade aktörer och intervjufrågor Transportörer 2015-05-28 DHL - Ulf Hammarberg 2015-05-29 TGM & Bäckebols Åkeri - Roger Nilsson, Patrik Nilsson 2015-08-03 Renova - David Dalek 2015-08-18 HML, Haga Mölndal Lastbilcentral - Lars Hübinette 2015-08-18 PostNord - Håkan Schiller 2015-09-17 Kretslopp och vatten, Göteborgs Stad - Helena Bengtsson 2015-12-02 Schenker åkeri - Björn Klang 2015-10-02 VGT Göteborg AB - Niclas Andreasen 2015-12-01 Ågesta Transport - Daniel Lundström Transportköpare 2015-12-02 Steelwrist - Stella Bergström 2015-12-18 PON Equipment AB - Daniel Wedberg Andra aktörer 2015-09-02 Trafikkontoret Göteborg Magnus Jäderberg 2015-09-03 Avstämning Godsnätverket Göteborg 2015-12-01 Trafikkontoret Stockholm Elin Skogens 2016-01-26 Trafikkontoret Stockholm Elin Skogens, Märta Brolinson Intervjufrågor En semistrukturerad intervjuform har tillämpats med utgångspunkt i specificerade frågor som sedan anpassats utifrån intervjuad person och verksamhet. Följande huvudområden har diskuterats med de intervjuade: 1 Generell företagsinformation 2 Beskrivning av godsflöden 3 Planering av transporter - ruttplanering & trafikledning 4 Uppföljning av transporter 5 Problembild framkomlighet 6 Idéer för ökad framkomlighet 7 Medverkande i relaterade studier/piloter 8 Övrigt 5
Bilaga 5 - Erfarenheter från andra relaterade projekt Kunskapsläget och andra relaterade projekt inom in- och kringfartslogistik och erfarenheter från dynamsik styrning av körfält är begränsad. Nedan återges exempel på projekt som kan relateras till in- och kringfartslogistik. Reversibla körfält på Värmdö På Värmdö, utanför Stockholm, infördes 2006 en 1,5 km lång sträcka med tre smala körfält och ett reversibelt körfält i mitten. Framkomligheten har förbättrats och hastigheterna har ökat med införandet. Systemet automatiserades 2008 med mekaniska bommar och variabel skyltning som styrs från Trafik Stockholm. Ett problem som uppstått på sträckan är när fordon kommit över på fel sida vid korsningspunkter (Trafikverket, 2015d). Dynamiska busskörfält (K2 Provdyk) Förstudien Dynamic bus lanes in Sweden a pre-study avhandlar införandet av dynamiska busskörfält i Sverige (Olstam et al., 2015), dvs. busskörfält som endast är reserverade för kollektivtrafik när kollektivtrafiken kräver det, annars är körfältet tillgängliga för andra fordon. Slutsatsen av studien är att det finns en potential med dynamiska busskörfält i Sverige och att det kan vara ett komplement för dedikerade körfält för kollektivtrafik, samtidigt som effekterna beror på faktorer såsom trafikflöde, vägens kapacitet och avstånd mellan busshållplatser och korsningar. Det måste även utformas ett regelverk för trafikreglerna som gäller i och kring de dynamiska fälten. Tidigare försök i Lissabon och Melbourne visade sig vara framgångsrika. Godstransporter i kollektivkörfält Projekt som Stockholm stad, Postnord Sverige, Chalmers och Sustainable Innovation genomför för att undersöka godstransporter i kollektivkörfält och under vilka förutsättningar som det är lämpligt att bevilja detta. Projektet pågår fram till december 2016 (Sustainable Innovation, 2015) och resultaten har relevans för denna förstudie. Dedikerade körfält med vägtullar och ITS-teknik Lindsey (2009) granskar de potentiella fördelarna som finns med att separera personbilar och lastbilar i olika körfält och samtidigt hantera befintlig infrastruktur. Genom analys med en ekonomisk modell konstateras det i artikeln att de potentiella fördelarna beror på de relativa volymerna av personbilar och lastbil, kapaciteten och säkerhetsrisken varje fordonstyp medför. Tillträdesrestriktioner anses inte lika effektiva som särskiljda vägtullar för att fördela lastbilar och personbilar mellan de olika körfälten. ITS-teknik kan sedan hjälpa föraren att välja en tullad eller otullad väg. TELLUS 9.5 i Göteborg TELLUS var ett EU-finansierat projekt verkande för en bättre stadsmiljö. (Fors et al. 2005). Under 2004 fick transportörer tillstånd att köra i tre bussfiler förutsatt att de hade en bestämd fyllnadsgrad och ett visst antal kundbesök. Fordonen etiketterades upp med dekaler för att visualisera godkännandet att köra i filerna. REACH Accesshantering i real-tid i intermodala godstransportsystem REACH är ett pågående FIFFI-finansierat projekt som fokuserar på avancerad, digital interaktion i realtid mellan infrastruktur/facilitet i syfte att effektivisera intermodala godstransportsystem genom dynamisk accesshantering och guidning (Chalmers, 2016). Nordic Way Pågående EU-finansierat pilotprojekt som syftar till att möjliggöra för fordon att kommunicera säkerhetsrisker genom mobilnät på en vägkorridor genom Finland, Norge, Sverige och Danmark. Projektet pågår 2015-2017 och dess slutliga mål är att lägga grunden för en automatiserad molnkommunikation via mobilnät med data som genereras av sensorer i fordon och den omgivande infrastrukturen. (Vejdirektoratet, 2016). 6
7
Bilaga 6 -Tekniska möjligheter för dynamisk prio-fält Teknik & Infrastruktur Leverans AP 4 In- och kringfartslogistik - effektivt utnyttjande av infrastrukturen Författare: Peter Georen & Xialoliang Ma (KTH) Dokumentdatum: 2016-02-29 8
Körfältshantering. Hur kan befintlig infrastruktur utnyttjas effektivare för att öka framkomligheten för gods? Exempel på olika tekniska lösningar Körfältshantering (eng. Lane management ) är ett grundläggande verktyg för trafikledning/styrning (se tex. Typiska exempel som redan används i trafiken är: 1)dedikerade busskärfält, 2) tillfällig stängning av körfält på grund av incidenter eller 3)planerad stängning av körfält på grund av vägbygge. Exempel 1: Busskörfält Många städer runt om i världen har infört särskilda busskörfält avsedda för Bus Rapid Transit som ger bussar och andra tillträde till ett eget körfält för främja effektiva persontransporter[1] med hög medelhastighet även under situationer med trafikstockning i vägsystemet. I vissa regioner ges även andra nya fordonstyper såsom låg emission eller elfordon tillträde till dessa busskörfält. Exempel 2: Prio-körfält, Diamond lane I USA finns ett utbrett system med diamond lanes där endast fordon med fler än 2 passagerare ( carpool / High Occupnacy Vehicles, HOV) får åka, samt i viss mån även särskilda miljöbilar. Det systemet kan spåras tillbaka till 1970-talet, även om nyttan och effekterna av just det länge har ifrågasättas (se tex rapporter från PATH-programmet). Exempel 3: Godskörfält Godstransporterna har precis som den allmänna trafiken ökat i omfattning, men kraven på punktlighet och leveranssäkerhet har för gods ökat på grund av lean och just-in time logistikupplägg, där företag har mindre lokal lagerhållning. Utöver dessa ökade krav på leveranssäkerhet så effektiviseras transporter för att nå ekonomiska och miljömässiga fördelar vilket leder till ökad användning av större/längre lastfordon och distributionsbilar [2] som ger ökad störningskänslighet i logistiksystemet. Tillsamman ger dessa ändrade förutsättningar nya utmaningar för trafikhantering med större påverkan av trafikstockningar och begränsad vägkapacitet på grund av ökande störningar mellan gods- och passagerarfordon i blandad trafik. Dedikerade körfält för frakt/godsfordon har utvärderats förut [3] och har visats vara fördelaktigt för både personbilar och lastbilar i vissa särskilda fall om man beaktar både trafikkapacitet och 9
säkerhetsaspekter. Det har dock visat sig medföra andra negativa aspekter av kostnader [4]. Dessa två tidigare studier har visat att fördelar med dedikerade godskörfält kan uppnås under vissa särskilda trafikförhållanden: vissa trafikvolymer och procentsatser för lastbilar. I andra fall kan samma system ge negativa effekter på trafikflöden och kapacitet. Exempel 4: Dynamiskt riktade körfält (reversibla körfält) Det finns några få implementeringar av reversibla körfält i Sverige. En plats är på Värmdö utanför Stockholm och sträckan är ca 1,5 km lång. Väg 222 mellan Mölnvik och Ålstäket på Värmdö där man 2006 byggde om vägen till tre smala körfält med ett reversibelt körfält i mitten. 2008 automatiserades systemet. I vardera änden av vägsträckan finns vägkordning med rondell, där det för körfältsregleringen har införts mekaniska bommar, som reglerar tillträde till det reversibla mittenkörfältet beroende på behov (styrt av tidpunkt). På morgonen när trafiken västerut mot Stockholm är som störst används mittkörfältet för trafik in mot staden. På eftermiddagen är det mest trafik i riktning österut och den trafiken får då använda mittkörfältet. Reglering av körfältet sker med hjälp av mekaniska bommar, variabel skyltning och möjlighet till fjärrstyrning och övervakning. (se ref 8) Vilka tekniska möjligheter finns att tillgå för att dynamiskt prioritera? Det finns huvudsakligen två metoder att dynamiskt reglera körfältsnyttjande: 1) mekansikt bomsystem (som i exemplet på väg 222 återgivet tidigare), 2) dynamsik skyltning, med tex existerande MCS-system. Fokus i denna studie var att utreda huruvida MCS kan användas för att stöda prio-körfält för samhällsnyttig godstrafik. Nedan ges en kort introduktion till MCS-system och möjligheter med systemet för denna applikation. Motorway control systemet (MCS) Idag är omfattande arbete inriktat på att lösa problem i samband med trafikstockningar på motorvägar genom att tillämpa ett brett spektrum av intelligenta transportsystem (ITS) teknik för att påverka och styra trafikflödet. Motorväg styrsystem eller MCS, har införts i Sverige (först i Stockholm) sedan 1980-talet då intelligenta transportsystem (ITS) trivs på grund av transport tillväxt. I figur 1 visas en MCS-station. 10
Figure 1: MCS-systemets dynamiska skyltar. Bild från Stockholm/Essingeleden vid skyltning av avstängt körfält pga olycka. En vanligt förekommande styrstrategi för motorväg är variabel hastighetsgräns system (VSLS), där variabla hastighetsskyltar är sammanlänkade via en beslutsalgoritm ofta baserade på att lokala hastighets eller flödesnivåer mäts och styrs. VSLS ingår ofta MCS-systemet, tillsammans med funktioner som körfältsstängning, varningar, etc. Syftet med VSLS är att göra förare medvetna om faktiska hastighetsförhållanden på vägen, förhoppningsvis leder till en förbättring av trafiksäkerheten och en ökning av trafiken rörlighet/flöde [5]. Utvärderingar av redan genomförda VSLS i Storbritannien och Nederländerna visar fördelar i fråga om säkerhet och systemeffektivitet. Dessutom har systemet implementeras på M25 i Storbritannien rapporterade att leda till en minskning av avgasutsläpp med 28%, beroende på typ av utsläpp och en minskning med cirka 15% i skadeolyckor [6]. Idag används MCS redan för några grundläggande körfältsledningsfunktioner såsom stängning av körfält i Sverige. Enligt Trafikverket, förväntas att systemet kommer att uppgraderas 2018 till en ny version, så att mer avancerade funktioner i dynamisk körfältshantering kan stödjas. Vid den tidpunkten finns möjligheter att använda MCS för mer avancerade dynamiska körfält ledningsfunktioner i Sverige, tex för automatisk dynamisk tilldelning av Prio-körfält baserat på lokala flödesmätningar. Det finns dock redan idag vissa möjligheter att signalera symboler för Priokörfält om de regleras av tid eller manuellt, precis som man idag hanterar avstängt körfält. Dynamisk körfält ledningssystem redan dykt upp i andra länder. Till exempel har den dynamiska prio/ diamond körfält införts i USA (Fig. 2). 11
Figur 2: Dynamisk Prio-körfält I USA Tillämpningen av dynamiska körfältsfunktioner för prioriterade godstransporter är i allmänhet en relativt ny idé i smarta stadsutveckling [7]. Det är tekniskt möjligt genom att tillämpa tex MCS som redan finns utplacerade på flera svenska motorvägar. Vårat förslag, som visas i fuguren nedan, är att precis som busskörfält, förlägga ett dynamsikt priokörfält för godstrafik i det högaste körfältet, för att minska risker med körfältsbyten för godsfordon. Nedan visas i figuren ett fall när dynamiskt körfält regleras lokalt, och som visar inverkan av körfältsbyten före och efter omdirigering, och potentialla problem vid körfältsbyten. Detsamma gäller även problem vid avoch påfarter då prio-körfält måste korsas, precis som sker idag för busskörfält. Figur 3. Exempel på föreslaget dynamisk prio-fält för gods. Tilldelning av access Prioritetsbana En viktig aspekt kring konceptet som vi föreslår är möjligheter till uppföljning av prio-tillstånd, gentemot andra trafikanter, gentemot myndighet och polis, samt gentemot föraren av fordonet. För föraren bör det enkelt kunna finnas en separat enhet/display som är väl synlig för föraren och som sinalerar rätt att nyttja priokörfält. En möjlighet är att använda lastbilens förarinterface digitala info-system, men då måste informationen komma via fleet.management systemet. Den möjligheten är inte fult utredd i detta projekt utan föreslås mest som idé, men kräver teknisk utvärdering av lastbilstillverkare. 12
För signalering gentemot övriga trafikanter behövs ett väl synligt signalsystem. En möjlighet är att använda någon form av yttre märkning som förklarar att fordonet är utrustat med Dynamisk Prio System, så att medtrafikanter förstår att det fordonet får åka i Prio-fält - För myndigheters kontroll och uppföljningsmöjlighet har fordonstillverjkarna Scania och Volvo föreslagit att man kanske kan använda Fleet-management systemet. Det ger spårbarhet och kontroll med rätt kvalitet och används idag för förararbetstidskontroll och hastighetsloggning. Det skulle också ge åkeriet möjlighet att vis Fleet m,anagement systemet registrera olika Priotillstånd för samma fordon beroende på last och tid på dygnet. För samma ändamål kan man också tänka sig GPS-baserad ICT/Cloud tjänst och mobila enheter för tillståndsgivning och uppföljning. Det finns inte något sådant etablerat idag, men kan komma framöver. Diskussion om principer för körfältsreglering och prioritetstilldelning De tekniska möjligheterna finns för införande av Prio-fält. Dck behövs en djupare analys av regler- och priotilldelningsprinciper. De förslag på reglerprinciper som kommit upp i denna förstudie är: fasta prio-tider (då ett visst körfält tilldelas prio-trafik), reglering med tilldelning av slot-tider i trafiken (dvs enskilda fordon fr intervall när de får åka på ett vägavsnitt med prio-fält, för att på så vis reglera flödet under högtrafik även i prio-fältet), on-demand prio-fält (lokal aktivering av prio-fält automatiskt baserat på tex MCS sensorer). REFS 1. Li, J. et al, Planning for bus rapid transit in single dedicated bus lane, Transportation Research Record, No. 2111, 2009. 2. Vierth, I. et al, Långa och tunga lastbilars effekter på transportsystemet, VTI report 605, 2008. 3. De Palma, A., Kilani, M. & Lindsey, R. (2008). The merits of separating cars and trucks. Journal of Urban Economics, 64(2), 340-361. 4. Rudra, M. & Roorda, M., Truck-Only lanes on urban arterials: a value of time approach, Proceedings of 8 th international conference on logistics, 2014. 5. van Toorenburg, J.A.C. et al, Automatic Incident Detection in the Motorway Control System MTM, vägverket report, 1999. 6. Highway Agencies, M25 controlled motorways: summary report, 2004. 7. Chen, W. et al, Dynamic road lane management study: a smart city application. Transportation Research Part E, 2015 in press. 8. ITS på väg, en handledning, Vägverket publikation 2009:75. 13
Bilaga 7. Samhällsekonomisk scenarioanalys av in- och kringfartslogistik Samhällsekonomisk scenarioanalys av in- och kringfartslogistik Leverans AP 5 In- och kringfartslogistik - effektivt utnyttjande av infrastrukturen Författare: Sönke Behrends (Chalmers tekniska högskola) Dokumentdatum: 2016-03-03 14
Introduktion Denna rapport utgör en studie av en prioritering av godstrafik på in- och kringfartsleder. Studien utreder vilka samhällsekonomiska effekter kan uppnås genom att att samhällsnyttig godstrafik särbehandlas på in- och kringfartsleder. Studien är en del i FFI-projektet In- och kringfartslogistik - effektivt utnyttjande av infrastrukturen 1. Fallstudie Definition av fallstudien I denna fallstudie görs en scenarioanalys av samhällsekonomiska kostnader för två alternativa designförslag på en in- och kringfartsled, i detta fall motorväg med tre körfält i en tätort skyltad hastighet 90 km/h. I dagens system på lederna är trafiken demokratisk, dvs. alla fordon har samma rättigheter till samtliga tre körfält (med undantag för kollektivkörfält), se Figur 1a. Denna lösning jämförs med en lösning där ett körfält reserveras för prioriterade fordon, dvs. en lösning med två demokratiska körfält och ett prioriterat körfält, se Figur 1b. A) Business as usual BAU: demokratisk trafik B) Scenario: Prioriterat trafik Körfält 1 Körfält 2 Körfält 3 Körfält 1 Körfält 2 prio - körfält Systematisk utvärdering Figur 1: körfältfördelning i a) demokratisk trafik, b) prioriterat trafik Utvärderingen i denna fallstudie baseras på systemeffekterna som visas i Figur 2. En prioritering av trafiken leder till bättre fordonsflöde på prio-körfält, som leder till kortare restider och till bättre trafikkvalitet (mindre stop-and-go trafik). Bättre trafikkvalitet leder till minskat bränsleförbrukning, som leder till både minskat miljöpåverkan (minskade emissioner) och effektivare transporter (mindre bränslekostnader). Kortare restider leder till mindre tidskostnader för fordonen som leder till effektivare transporter. Faktorer som påverkar storleken av dessa effekter är: 1. Storleksordning av förbättrad trafik kvaliteten: Denna beror på två faktorer. Den första är trafiksituationen som finns i utgångsläget. I en trängselsituation är förbättringspotentialen stor; potentialen minskar med hastigheten i utgångsläget. Den andra faktor är antalet prioriterade fordon som får tillgång till prio-körfältet. Om antalet är för stort leder detta till trängsel på prio-körfältet och hastighetsfördelen jämfört med utgångsläget försvinner. 2. Miljöeffekten av en förbättrad trafikkvalitet beror på två faktorer. Den första faktorn är fordonstekniken och vilken bränsle som används och den andra är de externa kostnaderna som 1 In- och kringfartslogistik - effektivt utnyttjande av infrastrukturen (medfinansierat av Fordonsstrategisk forskning och innovation, FFI, Effektiva och uppkopplade transporter, Diarienummer 2014-06250) 15
emissionerna ger upphov till. Värderingarna för luftföroreningar varierar bland annat beroende på ifall transporten går genom genom landsbygden eller i tätorter. 3. Effekten på transporteffektivitet beror framförallt på värderingen av restider för transportörer, dvs. kostnad på en fordonstimme. Detta beror på många faktorer, till exempel antal gods och typ av gods på fordon. Prio-körfält trafiksituation i BAU förbättrat fordonsflöde för prioriterat trafik antal prioriterade fordon förbättrad trafikkvalitet för prioriterat trafik högre hastighet (mindre stop&go) minskad bränsleförbrukning kortare restider bränsle/motorteknik Mindre emissioner Värdering av emissioner bränslekostnader tidskostnader för fördon Mindre miljöpåverkan Effektivare transporter Figur 2: faktorer som påverkar samhällsekonomisk effekt av prioriterat trafik Mål I denna fallstudien undersökas följande frågor: 1. Under vilka förutsättningar kan trafikkvaliteten för prioriterade fordon förbättras utan att försämra trafikkvalitet för övriga fordon? 2. Hur många fordon kan prioriteras för att garantera ett bra trafikkvalitet på prio-körfältet? 3. Hur stor är de samhällsekonomiska effekter (minskad miljöpåverkan och förbättrat trafikkvalitet) under dessa förutsättningarna? Metod och data Som indikator för trafikkvaliteten används reshastigheten på motorvägen, där en hög reshastighet är en bra trafikkvalitet (korta restider, energieffektiv körning) och en låg hastighet (=trängsel) är en dålig kvalitet (långa restider, hög bränsleförbrukning pga. stop&go). Reshastigheten beror på fordonsflödet på motorvägen och motorvägens kapacitet. Metoden för att beräkna reshastigheten är baserat på Trafikverkets rapport för beräkning av kapacitet och framkomlighetseffekter i vägtrafikanläggningar (Trafikverket, 2014) 2. Denna fallstudie baseras på följande anläggningar: BAU: demokratisk trafik 2 Trafikverket (2014). TRVMB Kapacitet och framkomlighetseffekter: Trafikverkets metodbeskrivning för beräkning av kapacitet och framkomlighetseffekter i vägtrafikanläggningar. Borlänge, Trafikverket. 16
o Motorväg i tätort, 3 körfält per riktning, 90 km/h hastighetsbegränsning, siktklass 1 o Kapacitet: 5900 fordon per timme och riktning Scenario: prioriterat trafik o Demokratisk trafik: Motorväg i tätort, 2 körfält per riktning, 90 km/h o o hastighetsbegränsning, siktklass 1 Prioriterat trafik: tvåfältig landsväg med ett körfält i vardera riktning, 90 km/h hastighetsbegränsning, siktklass 1 Kapacitet: 4360 (demokratiska fält) + 1950 (prio-fält) fordon per timme och riktning För att beskriva sambandet mellan reshastighet och fordonsflöde definieras 5 brytpunkter, där Brytpunkt 0 är frifordonshastighet, Brytpunkt 1 är det trafikflöde över vilket flödet påverkar hastigheterna, efter brytpunkt 2 okär dessa flödeseffekter, brytpunkt 3 är hastigheter vid kapacitetsgränsen, och brytpunkt 4 representerar trafikflöde som är 20% över kapacitetsvärdet med en antagen medelhastighet av 10 km/h från och med denna belastningsgrad. Reshastigheterna antas ändras linjärt mellan brytpunkterna 1, 2 och 3. Figur 3 visar hastighetflödessamband för motorvägen som undersökas i denna fallstudie. Frifordonshastighet för lastbilar är 83 km/h och den finns upp till en belastning av 2900 fordon per timme och riktning (brytpunkt 1). Kapaciteten är 5900 fordon (brytpunkt 3) och en trängselsituation uppstår vid en belastning av 7080 fordon (brytpunkt 4). 90 BP 0 BP 1 80 BP 2 Hastighet [km/h] 70 60 50 40 30 BP 3 20 10 BP 4 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 fordon per timme och riktning Figur 3: Samband fordonsflöde hastighet för en motorväg i tätort med 3 körfält och 90 km/h. Källa: Trafikverket (2014) Källan för att beräkna emissionerna som fordonen släpper ut i de olika trafiksituationer är Handbook Emission Factors for Road Transport (IFRAS, 2014) 3, och källan för den monetära värderingen av dessa emissionerna är den på uppdrag av EU-kommissionen framtagna handboken för värderingen av de externa kostnaderna (RICARDO AEA, 2014) 4. För att beräkna tidskostnader för både lastbilar och personbilar antas samma värden som användes i en analys av 3 INFRAS (2014). Handbook Emission Factors for Road Transport Retrieved from http://www.hbefa.net/e/index.html. Retrieved January 2015 4 RICARDO AEA. (2014). Update of the Handbook on External Costs of Transport. Final Report for the European Commission DG Mobility and Transport, London, UK. 17
effekterna av nattleveranser i New York City (Holguin-Veras et al, 2011). Följande värden antas för beräkningarna: Fordonsteknik och bränsle: För att underlätta beräkningarna antas att trafiken består ut av en generisk personbil (1,4 och 2 liter, bensin motor) och en generisk lastbil (Truck/Trailer kombination, 34-40 ton kapacitet, diesel motor). För både fordonstyper antas att dem har en Euro 6 motor och använder fossil bränsle. Värderingarna för luftemissioner: För klimatpåverkan antas att 1 kg CO2 ger upphov till en kostnad av 9 ct per kilogram. Vad gäller lokala effekter så antas att utsläppen sker i tätort (mer än 1500 invånare per km2) med följande kostnader: PM: 19,8 ct/g; NOx: 0,5 ct/g; HC: 0,1 ct/g (Ricardo, 2014). Sammansättningen av trafiken: Fördonsflöden som analyseras i denna fallstudie antas består ut av 74% personbilar, 15% små lastbilar, 10% stora lastbilar och 1% bussar. Fordonens storlek: följande faktorer används för beräkning av antal fordon i fordonsflödet. Personbil: 1 fordonsenhet (FE); liten lastbil: 1,9 FE; stor lastbil: 2,9 FE och buss: 2,5 FE. Sammanfattar man alla tunga fordon (små lastbilar, stora lastbilar och bussar) i en grupp så har denna grupp 2,3 FE. Värderingarna för tidskostnader: för personbilar antas 200 SEK per timme, för tunga fordon (komposition av små lastbilar, stora lastbilar och bussar) 560 SEK per timme (Holguin-Veras et al, 2011) 5. Begränsningar Denna fallstudie är en teoretisk fallstudie som baseras på många antaganden som medger en förenkling av verkligheten. Resultatet av fallstudien visar därför en teoretisk potential, som inte kan uppnås i verkligheten på fullt. Följande förenklade antaganden gjordes: Förenklat fordonsflotta Förenklat tidskostnader, värden från USA Bara nya fordon med emissionsklass Euro 6, fallstudien ta därmed en längre tidsperspektiv. Fallstudien tar inte hänsyn till effekterna av på och avfart Resultat Analys av trafiksituationer Under vilka förutsättningar kan trafikkvaliteten för prioriterade fordon förbättras utan att försämra trafikkvalitet för övriga fordon? Effekten av en prio-körfält på en motorväg med tre körfält enligt Figur 1 analyseras för 4 olika utgångslägen på motorvägen med tre demokratiska körfält: 5 Holguín-Veras, J., K. Ozbay, A.L. Kornhauser, M. Brom, S. Iyer, W. Yushimito, S. Ukkusuri, B. Allen, and M. Silas. Overall Impacts of Off-Hour Delivery Programs in the New York City Metropolitan Area. Transportation Research Record, Vol. 2238, No. 2011, pp. 68-76. 18
1) Lätt påverkat trafik (Brytpunkt 2 i Figur 3): i denna situation är belastningen 4838 fordon/h och hastighet är 79 km/h som är lite mindre än frifordonshastighet (83 km/h). 2) Trafik vid kapacitetsgräns (Brytpunkt 3): i denna situation belastningsgraden på kapacitetsgränsen (5900 fordon/h). Hastigheten är 60 km/h. 3) Stark påverkad/kritisk trafik ( Brytpunkt 3.5 : interpolering mellan Brytpunkt 3 och 4): i denna situation finns starka flödeseffekter. Fordonsflöde (6490 fordon/h) ligger över kapacitetsgränsen som leder till en hastighet på 35 km/h 4) Trängsel (Brytpunkt 4): I denna situation är belastningen 7080 fordon/h, som leder till trängsel med en hastighet på 10 km/h. För varje av dessa situationer beräknas en fordonsflöde hastighet diagram för ett scenario med två demokratiska körfält och 1 prio-körfält, som visar hur hastigheten på båda körfält ändras när trafikflödet på prio-körfält ökas. Fall 1: Lätt påverkat trafik (Brytpunkt 2) I lätt påverkat trafik (Brytpunkt 2 i Figur 3) är belastningen 4838 fordon/h. Under dessa trafikförhållanden är är hastighet 79 km/h som är lite mindre än frifordonshastighet (83 km/h). Figur 4 visar sambandet mellan fordonsflöde och hastighet vid denna belastning för scenariot med två demokratiska körfält ( Scen 2 lanes ) och 1 prio-körfält ( Scen 1 lane ), som visar hur hastigheten på båda körfält ändras när trafikflödet flyttas från demokratiska körfält till priokörfält. 90 80 70 60 Speed [km/h] 50 40 30 20 10 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Share of traffic in VIP lane BAU 3 lanes Scen 2 lanes Scen 1 lane Figur 4: Samband fordonsflöde-hastighet vid brytpunkt 2 Analysen visar att scenariot leder till en marginell förbättring av hastighet på prio-körfältet upp till 20% fordonsflöde, men samtidigt försämras hastigheten på dem demokratiska körfält signifikant. En prioritering av trafiken vid lätt påverkat trafik leder därför inte till signifikanta positiva effekter. 19
Fall 2: Kapacitetsgräns (Brytpunkt 3) Vid kapacitetsgränsen (Brytpunkt 3 i Figur 3) är belastningen 5900 fordon/h. Under dessa trafikförhållanden är är hastighet 60 km/h. Figur 5 visar sambandet mellan fordonsflöde och hastighet vid denna belastning för scenariot med två demokratiska körfält ( Scen 2 lanes ) och 1 prio-körfält ( Scen 1 lane ), som visar hur hastigheten på båda körfält ändras när trafikflödet flyttas från demokratiska körfält till prio-körfält. Analysen visar att scenariot leder till en förbättring av hastighet på prio-körfältet upp till 35% fordonsflöde. Samtidigt finns det möjligheter för en win-win situation, dvs. att hastigheten förbättras på både demokratiska körfält och prio-körfält. Denna win-win situation uppstår vid flytt av 25% till 35% av fordonsflödet. 90 80 70 60 Speed [kmh] 50 40 30 20 10 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Share of traffic in VIP lane BAU 3 lanes Scen 2 lanes Scen 1 lane #REF! Figur 5: Samband fordonsflöde-hastighet vid brytpunkt 3 Fall 3: Stark påverkad/kritisk trafik ( Brytpunkt 3.5 ) Vid stark påverkad/kritisk trafik (Brytpunkt 3,5 i Figur 3) är belastningen 6490 fordon/h. Under dessa trafikförhållanden är är hastighet 35 km/h. Figur 6 visar sambandet mellan fordonsflöde och hastighet vid denna belastning för scenariot med två demokratiska körfält ( Scen 2 lanes ) och 1 prio-körfält ( Scen 1 lane ), som visar hur hastigheten på båda körfält ändras när trafikflödet flyttas från demokratiska körfält till prio-körfält. Analysen visar att scenariot leder till en signifikant förbättring av hastighet på prio-körfältet upp till 30% fordonsflöde. Samtidigt finns det möjligheter för en win-win situation, dvs. att hastigheten förbättras på både demokratiska körfält och prio-körfält. Denna win-win situation uppstår vid flytt av 25% till 35% av fordonsflödet, och är därmed lika med situationen i Fall 2 (trafik vid kapacitetsgränsen). 20
90 80 70 60 Speed [km/h] 50 40 30 Fall 4: Trängsel (Brytpunkt 4) 20 10 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Share of traffic in VIP lane Figur 6: Samband fordonsflöde-hastighet vid 'brytpunkt 3.5' Vid en trängsel situation (Brytpunkt 4 i Figur 3) är belastningen 7080 fordon/h. Under dessa trafikförhållanden är är hastighet 10 km/h. Figur 7 visar sambandet mellan fordonsflöde och hastighet vid denna belastning för scenariot med två demokratiska körfält ( Scen 2 lanes ) och 1 prio-körfält ( Scen 1 lane ), som visar hur hastigheten på båda körfält ändras när trafikflödet flyttas från demokratiska körfält till prio-körfält. 90 80 70 60 BAU 3 lanes Scen 2 lanes Scen 1 lane Speed [km/h] 50 40 30 20 10 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Share of traffic in VIP lane Figur 7: Samband fordonsflöde-hastighet vid brytpunkt 4 Analysen visar att scenariot leder till en signifikant förbättring av hastighet på prio-körfältet upp till 30% fordonsflöde. Samtidigt finns det möjligheter för en win-win situation, dvs. att hastigheten förbättras på både demokratiska körfält och prio-körfält. Denna win-win situation uppstår vid flytt av 27% till 33% av fordonsflödet, och är därmed lika med situationen i Fall 2 (trafik vid kapacitetsgränsen) och Fall 3 (stark påverkad/kritisk trafik). Analys BAU 3 lanes Scen 2 lanes Scen 1 lane Analysen av sambandet mellan fordonsflödet och hastighet vid olika trafikförhållanden leder till två slutsatser. Det första slutsats är att det är möjligt att förbättra trafikkvalitet för samtliga 21
fordon, dvs. för prioriterade fordon samt normala fordon, dock inte i alla situationer. När man har ett utgångsläge med bara lättpåverkat trafik är tidsvinsterna för prioriterade fordon marginell, men dessa tidsvinster leder till längre hastigheter för normala fordon. I de andra utgångslägen med mer trafik (utgångslägen 2 till 4) finns det en signifikant förbättringspotential för prioriterade fordon och för normala fordon. Dessa win-win situationer uppstår om ungefär mellan 25% och 35% av fordonsflödet flyttas till prio-körfältet. Flyttar man mindre än 25% av fordonsflödet så är flödet på de demokratiska körfälten för stor och hastigheten blir mindre än i utgångsläget. Flyttas mer än 35% blir fordonsflödet på prio-körfältet för stort så att hastigheten blir mindre än i utgångsläget här med. Det ändra slutsats är därmed att det finns en tydlig dynamik i effekterna och att man måste hålla sig i en ganska begränsat ram för att uppnå positiva effekter. Hamnar man utanför denna ramen så kan effekterna lätt bli negativa för samtliga fordon. Förbättringspotential Hur många fordon kan prioriteras för att garantera ett bra trafikkvalitet på prio-körfältet? Utgångsläget där de potentiella positiva effekterna är störst är trängselsituationen (brytpunkt 4, 7080 fordon/timme), som visas i Figur 7. I denna situation finns tydliga tidsvinster för prioriterade fordon upp till en andel av fordonsflödet på prio-körfältet på 26%, vilket motsvarar 3170 fordonsenheter. I detta fall ökar hastigheten signifikant, dvs. från 10 km/h i utgångsläget till ungefär 74 km/h. Bilden visar också att hastigheten av dem ej prioriterade fordon på dem två demokratiska körfälten inte minskas. För detta fall beräknas de samhällsekonomiska effekterna i nästa avsnitt. 180 000 160 000 140 000 120 000 76 929 SEK/km 100 000 80 000 10 501 60 000 40 000 78 979 78 979 20 000 Samhällsekonomiska effekter 0 BAU: 3 demokr. körfält Personbilar Scenario: 2 demokr. + 1 prio körfäkt Figur 8: Tidskostnader i demokratisk och prioriterat trafik Hur stor är de samhällsekonomiska effekter (minskad miljöpåverkan och förbättrat trafikkvalitet) under dessa förutsättningarna? I dessa avsnitt jämförs de samhällsekonomiska effekterna av scenariot med ett körfält för prioriterat trafik. Fordonsflödet i utgångläget är 7080 fordonsenheter per timme och reshastigheten är 10km/h (brytpunkt 4). Fordonsfördelningen är 3910 personbilar (som är lika med 3910 fordonsenheter) och 1374 tunga fordon (som motsvarar 3170 fordonsenheter), andelen av tunga fordon är 26%. För scenariot med prioriterat trafik antas att samtliga tunga fordon är prioriterade, därmed flyttas 1374 tunga fordon till prio-körfält; personbilar är kvar på två demokratiska körfält. Denna uppdelningen resulterar i ett fordonsflöde på 3170 fordonsenheter med 73 km/h reshastighet på prio-körfält, och ett flöde på 3910 fordonsenheter 10 km/h reshastighet på dem demokratiska körfält. Därmed ökar hastigheten för dem prioriterade tunga Lastbilar 22
fordon väsentligt (från 10 till 73 km/h) medans hastigheten för personbilar blir oförändrat (10 km/h). 35 000 30 000 25 000 SEK/h 20 000 15 000 10 000 5 000 1 600 0 BAU: 3 demokr. körfält CO2 Scenario: 2 demokr. + 1 prio körfäkt 1 400 1 200 113 SEK/km 1 000 800 600 400 875 7 253 200 0 441 BAU: 3 demokr. körfält PM Nox HC Figur 9: kostnader i demokratisk och prioriterat trafik för a) klimatpåverkan, b) för lokala och regionala miljöeffekter Restiden för prioriterade fordon minskar därmed om 86%, från 137 timmar i BAU till 19 timmar i scenariot per körd kilometer. Antar man en kostnad på 560 SEK per timme, resulterar detta i en minskning av tidskostnaderna på ungefär 66 400 SEK (Figur 8). Dessutom minskar miljöpåverkan i scenariot väsentligt. De prioriterade fordon har nu ett jämnare körning än i utgångsläget och därmed och en mycket mindre bränsleförbrukning, vilket resulterar i mindre emissioner på växthusgaser och lokala och regionala luftföreningar. Därmed minskar de externa kostnader av klimatpåverkan (-57%, Figur 9a) och lokala och regionala miljöeffekter (-77%, Figur 9b) väsentligt. Eftersom reshastigheten för de normala fordon förändras inte i scenariot, är tidskostnader och externa kostnader i scenariot lika med dem i utgångläget. Betrakta man hela trafiken, dvs normala och prioriterade fordon ihop, så minskas både tidskostnader och externa kostnader med ungefär 40% (Figur 10). 244 Scenario: 2 demokr. + 1 prio körfäkt 23
120% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 57% 60% 40% 42% 20% 14% 0% tidskonstnader externa kostnader tidskonstnader externa kostnader tidskonstnader Figur 10: Sammanställning av hällsekonomiska effekter externa kostnader Totalt normala fordon prioriterade fordon BAU: 3 demokr. körfält Scenario: 2 demokr. + 1 prio körfäkt Analys och rekommendationer för fortsatt forskning Fallstudien visar att en prioritering av trafiken kan medge en signifikant förbättring av både effektivitet (tidsvinster) och miljökvalitet. Det är dock viktigt att framhäva att de samhällsekonomiska kostnaderna som presenteras här inte ska tolkas som absoluta siffror. Fallstudien baseras på många antaganden som är en stor förenkling av verkligheten. För en fullständig analys av effekterna krävs det därför att hänsyn till flera faktorer som inte fanns med i denna fallstudie. Det kvarstår därmed vidare forskning som ta hänsyn till följande faktorer: En högre detaljnivå på fordonsflotta vad gäller fordonskategorier och emissionsklasser En högre detaljnivå på värden för tidskostnader Flera scenarier med andra vägtyper, till exempel motorväg med två körfält eller infartsleder med busskörfält Dessutom är denna fallstudie metodmässigt begränsat, som inte kan ta hänsyn till effekten av påoch avfart på reshastigheten, samt på förhållanden med överbelastning (fordonsflöde större än brytpunkt 4) och restidsförluster dessa förhållanden medger. En möjlighet för fortsatt forskning är därför en mikroskopisk trafiksimulation som kan ta hänsyn till dessa faktorer. 24