RAPPORT 177. Verifisering av RTM23 Sammenligning av modellresultater fra Emma/Fredrik og RTM23+ i konkrete utredningscase.

Transkript

1 RAPPORT 177 Verifisering av RTM23 Sammenligning av modellresultater fra Emma/Fredrik og RTM23+ i konkrete utredningscase

2

3 Fakta om PROSAM 1. Deltagere i PROSAM PROSAM er et samarbeid mellom følgende offentlige etater og bedrifter: Staten: Akershus fylkeskommune: Oslo kommune: Kollektivtrafikkselskaper: Statens vegvesen Region øst Statens vegvesen Vegdirektoratet Jernbaneverket Region øst Sentraladministrasjonen Plan- og bygningsetaten Samferdselsetaten Ruter AS NSB AS Persontog 2. Formål med PROSAM PROSAM ble i 1987 etablert for å styrke og koordinere arbeidet med trafikkdata- og prognoser i Oslo-området. PROSAM har som oppgave å utvikle og vedlikeholde et felles datagrunnlag og nødvendig prognoseverktøy. Det gir de deltagende parter mulighet til å beregne transport- og trafikkmessige konsekvenser av tiltak innenfor vei- og kollektivsektoren samt alternativ arealbruk. 3. Organisering Styringsgruppe Samarbeidsgruppe Bil- og sykkelgruppe Kollektivgruppe Modell- og RVU gruppe Styringsgruppa: Behandler årlig arbeidsplan og budsjett for PROSAMs arbeid. Beslutter igangsetting av større prosjekter som er hensiktsmessig for de oppgaver som PROSAM skal løse, med tilhørende fremdriftsplaner. Samarbeidsgruppa: Utarbeider årlig arbeidsplan med tilhørende budsjett for PROSAMs virksomhet. Bidrar til koordinering av undersøkelser og analyser som blir utført av de enkelte etater. Arbeider kontinuerlig med å utvikle grunnlagsdata for transportberegninger og transportprognoser. Behandler innspill fra faggruppene og gir anbefalinger til styringsgruppen. De ulike faggruppene: Utarbeider detaljerte prosjektplaner, starter opp prosjektene og har en kontinuerlig oppfølging av disse. Publiserer rapporter, artikler og eventuelt andre relevante publikasjoner. Skal være idéskapende for prosjekter i PROSAM-regi.

4 TITTEL: Verifisering av RTM23+. Sammenligning av modellresultater fra Emma/Fredrik og RTM23+ i konkrete utredningscase. PROSAM-RAPPORT NR: 177 DATO UTGIVELSE: DES 2009 UTGIVER: RUTER # RAPPORTEN KAN BESTILLES HOS: Denne rapporten kan lastes ned fra KONSULENT: Urbanet Analyse AS v/tom N Hamre STIKKORD: Emma/Fredrik, RTM23+, sammenligning, modellresultater, utredning SAMMENDRAG/FORMÅL: Hensikten med arbeidet har vært å teste om RTM23+ gir rimelige resultater sammenlignet med Emma/Fredrik i utvalgte case. Casene omhandler effekter av nye/endrede kollektivruter, effekter av vegutbygging samt effekter av endret arealbruk. Man har også sett på modellenes evne til å beskrive (gjengi) dagens virkelighet, på forskjeller i responsegenskaper samt brukervennlighet. Oppfølgingspunkter for videre utvikling av RTM23+ er også beskrevet. EVT. VEDLEGG SOM ER TILGJENGELIG PÅ RAPPORTENS PLASS I FORHOLD TIL ANDRE PROSAMRAPPORTER: Jf. Rapport 149, 166, 169 og 170

5

6 Forord Urbanet Analyse AS har på oppdrag for PROSAM sammenlignet hvordan transportmodellen RTM23+ responderer på utvalgte case sett i forhold til transportmodellen EMMA/Fredrik. Arbeidet har vært gjennomført av Tom N Hamre, Urbanet Analyse AS. I PROSAM har arbeidet vært ledet av Truls Angell (Ruter#). Prosjektgruppen har bestått av Tony Clay (NSB), Chi-Kwan Kwong (Samferdselsetaten), Linda Isberg, Are Sturød og André Andersen (SvRø). Februar 2010

7

8 Innholdsfortegnelse 1. Bakgrunn Forskjeller i gjenskaping av dagens virkelighet Overordnede nøkkeltall Reisemønster og avstandsfordeling Elastisiteter Forskjeller i modellrespons i tre konkrete case Arealbruksscenarier: Byanalysen Vegutbygging: E18 vestkorridoren Kollektivtilbud: T-baneringen Kort om forskjeller i oppbygging og modellmekanismer Førerkortinnhav og bilhold Billettslag for kollektivtransport Parkeringsulempe Bilpassasjerer Rundturer/flere destinasjoner på en tur Næringskategorier Demografi Reisehensikter Om brukerperspektivet og beregningsgang Oppsummering og punkter til oppfølging Konklusjoner Forslag til punkter til oppfølging Vedlegg Vedlegg

9

10

11 1. BAKGRUNN NTPs nye modellsystem for regionale reiser, RTM, er nylig tilpasset/videreutviklet til en versjon med Oslo/Akershus samt deler av tilgrensende fylker som geografisk kjerneområde, kalt RTM23+. Modellen beregner i utgangspunktet virkedøgnmatriser, men opererer også med timesmatriser for rush- og lavtrafikk (PROSAM rapport 166 RTM23+. Regional modell for Oslo-området ). Med hensyn til geografi og typer av reiser som modelleres er dette et direkte svar på den veletablerte EMMA/FREDRIK. PROSAM ønsker nå å avklare i hvilken grad RTM23+ gir rimelige resultater i noen konkrete utredningscase. Resultatet vil være del av beslutningsgrunnlaget for eventuell innføring av RTM23+ som PROSAMs standardverktøy. På tross av rapportens tittel er dette ikke en komplett verifisering av modellen, snarere et innblikk i forskjeller i konkrete case, og det vil også foreslås punkter til videre oppfølging. Det er definert tre case som skiller seg fra hverandre ved at modellanvendelsen har fokus på ulike sider av verktøyet. Disse omhandler effekter av nye/endrede kollektivruter effekter av vegutbygging, eller effekter av endret arealbruk Alle case representerer vesentlige endringer i forutsetninger til etterspørselsmodellen, og burde således egne seg godt til å peke på forskjeller mellom modellene (forskjeller i effekt av mindre justeringer ville i større grad kunne druknet i usikkerhetene i modellene). Stikkord for sammenlikning ellers er 1. Evne til å beskrive dagens virkelighet 2. Forskjell i responsegenskaper 3. Brukervennlighet Det er av særlig interesse å få beskrevet på hvilken måte de to verktøyene skiller seg fra hverandre. Herunder vil det legges større vekt på å vise forskjeller i etterspørselseffekt på matriser på ulike aggregeringsnivåer (storsoner basert på modellenes grunnkretsinndeling), enn på forskjeller i nettverksflyt. På mange måter er dette to sider av samme sak, men kilden til forskjeller i nettverksflyt finnes ofte ved å studere storsonematriser. Når det gjelder temaet egnethet må modellene sies å være svært like med hensyn til hvilke muligheter man har til å legge inn de forutsetninger man vil representere i et konkret case, og også med hensyn til hvilke beregningsresultater modellene gir som direkte output eller svar. I praktisk analysearbeid er typiske anvendelser kollektivtilbud og/eller takst vegnett vegprising parkeringspolitikk langsiktig arealbruksutvikling gang/sykkel-nett rammebetingelser som bilhold, kjørekostnader I de konkrete case som analyseres i denne rapporten er vi riktignok ikke innom alle disse. Når det gjelder forskjell i egnethet virker det imidlertid som om håndtering av PROSAM-rapport 177 side 1

12 parkeringsulempe er den viktigste forskjellen med tanke på hvor egnet modellene er til å gjøre analyser. Dessuten kan ulik håndtering av bilhold, førerkortinnehav og periodekortbruk spille en viss rolle. Alt dette er omtalt kort i kapittel 3 og 4. Utover dette vil det ikke problematiseres videre over temaet egnethet, nettopp fordi dette ikke i særlig grad handler om forskjell mellom modellene (men snarere likheter). 2. FORSKJELLER I GJENSKAPING AV DAGENS VIRKELIGHET I dette prosjektet er hensikten først og fremst å vise forskjeller i modellrespons (effekter i form av relative endringer), ikke like mye å se på forskjeller i utgangsnivå på antall reiser i de to modellene. Grunnleggende forskjeller i nivåer og overordnet reisemønster og reisemiddelfordeling danner imidlertid et viktig bakteppe i drøfting av forskjeller i modellrespons, og kan, som det vil pekes på senere, selvsagt legge klare føringer på nivået på modellresponsen. Med utgangspunkt i scenariet etter innføring av T-baneringen som vi kommer tilbake til i kapittel 0, vises her en del overordnede størrelser og andeler fra de to modellene. Merk at alle tall baserer seg på ujusterte modellmatriser fra Fredrik, og tilleggsmatriser for eksterntrafikk etc er ikke med i noen av modellene (kun i forbindelse med beregning av reisetidsmatriser fra vegnettet). Merk også at nye V/D-funksjoner, dokumentert i PROSAM rapport 144, er anvendt både i Emma/Fredrik og RTM23+beregningene. Skolereiser håndteres forskjellig i de to modellsystemene. I RTM23+ håndteres dette i et separat modellprogram, mens det i Fredrik kjøres inne i programmet, som en egen reisehensikt. I kap. 2.1 vises Fredrik-resultater uten skolereiser. I resten av rapporten inngår skolereiser i Fredrik-uttakene, mens de ikke inngår i RTM Overordnede nøkkeltall De tre neste tabellene viser overordnet antall reiser og fordeling på reisehensikter og reisemidler i de to modellene, samt forskjeller i andeler i ulike kategorier (tabell 3). For Fredrik er dette basert på nøkkeltall fra report -fil, mens det for RTM23+ baserer seg på filen med rammetall fra modellen. RTM23+ er i dette tilfellet kjørt med modellområde innskrenket til kun Oslo og Akershus som i Fredrik (i motsetningen til kapittel 3). I andre bolk i tabell 1 er reisehensikter aggregert opp til å samsvare med inndeling i RTM PROSAM-rapport 177

13 Tabell 1 Overordnede tall fra Fredrik (modellår 2003/2005, reiser pr virkedøgn) Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid Tjeneste-Bosted Tjeneste-Arbeid Skole Service Besøk Fritid Innkjøp Hente/levere Annet SUM Tilpasset inndeling i RTM23+ Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid Tjeneste Innkjøp Besøk Annet SUM Merk at det er etablert en modell for håndtering av skolereiser innenfor RTM23+systemet (modellprogram som kjøres separat fra de andre etterspørselsmodellene). Vurdering av skolereiser er ikke en del av dette prosjektet, og de er holdt utenfor tabellen over. Se PROSAM rapport 169 Skolereiser i RTM23+ og Fredrik. Tabell 2 Overordnede tall fra RTM23+(modellår 2003/2005, reiser pr virkedøgn), samt forholdstall sammenliknet med Fredrik (RTM23+ kjørt kun for Oslo/Akershus) Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid Tjeneste Innkjøp Besøk Annet SUM Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid 0,97 0,99 0,83 0,59 1,66 0,95 Tjeneste 2,62 4,04 2,41 2,41 11,06 2,87 Innkjøp 2,53 3,05 2,40 1,16 1,98 2,30 Besøk 1,71 3,75 2,25 1,20 2,34 2,08 Annet 2,08 2,48 1,56 0,84 0,93 1,52 SUM 1,66 2,36 1,26 0,85 1,50 1,54 Vi ser fra tabell 2 at RTM23+ med sine 2,7 millioner reiser/døgn totalt, ligger 54% høyere enn Fredrik med snaut 1,8 millioner. Dette forklares imidlertid i stor grad av at RTM23+ modellerer (til en viss grad) delturer, mens Fredriks turbegrep samsvarer mer med rundturer. Tabell 3 viser reisemiddelandeler i de to modellene, og forskjeller mellom disse. Vi ser at kollektivandelene jevnt over er lavere i RTM23+. Dette skyldes også deltur-behandlingen i RTM23+, og at det er større sannsynlighet for å benytte bil enn kollektivtransport på en sammensatt turkjede. Fjerde og siste bolk i tabell 3 viser forskjellen i en situasjon der RTM23+ er forsøkt kjørt uten at mekanismene for modellering av mellomliggende destinasjoner er aktive (dette kan gjøres ved manipulering av fila transprob*.txt, men bør selvsagt kun gjøres for å eksemplifisere PROSAM-rapport 177 side 3

14 effektene overordnet). Dette grepet fører til at kollektivandelene blir omtrent like i de to modellene. Den største forskjellen i dette siste tilfellet er fordelingen mellom bilførerog bilpassasjerturer der RTM23+ altså ser ut til å modellere et høyere bilbelegg. Men husk at FREDRIKs bilbelegg er eksogent gitt inn i styringsfilen (basert på RVUbearbeidinger). De observerte forskjellene i bilbelegget er dermed mest interessante som hjelp til rimelighetsvurdering av RTM23+ bilbelegg, hvilket bør være et eget oppfølgingspunkt i senere arbeider. Tabell 3 Sammenlikning av overordnede tall fra de to modellene (modellår 2005, reiser pr virkedøgn) Reisemiddelandeler i Fredrik Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid 52 % 4 % 31 % 7 % 7 % 100 % Tjeneste 68 % 3 % 23 % 3 % 3 % 100 % Innkjøp 43 % 8 % 11 % 5 % 34 % 100 % Besøk 48 % 10 % 12 % 9 % 21 % 100 % Annet 37 % 6 % 12 % 6 % 39 % 100 % SUM 47 % 6 % 20 % 6 % 21 % 100 % Reisemiddelandeler RTM23+ Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid 53 % 4 % 27 % 4 % 12 % 100 % Tjeneste 62 % 4 % 19 % 3 % 12 % 100 % Innkjøp 47 % 10 % 11 % 2 % 29 % 100 % Besøk 39 % 19 % 13 % 5 % 24 % 100 % Annet 51 % 10 % 12 % 3 % 24 % 100 % SUM 51 % 9 % 17 % 3 % 21 % 100 % Differanse i reisemiddelandeler RTM23+ - Fredrik Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang Arbeid 1 % 0 % -4 % -3 % 5 % Tjeneste -6 % 1 % -4 % 0 % 9 % Innkjøp 4 % 2 % 0 % -2 % -5 % Besøk -8 % 8 % 1 % -4 % 3 % Annet 14 % 4 % 0 % -3 % -15 % SUM 4 % 3 % -4 % -3 % 0 % Differanse i reisemiddelandeler RTM23+ - Fredrik - Ved eliminering av delturer i RTM23+ Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang Arbeid -7 % 0 % 4 % -2 % 4 % Tjeneste -16 % 2 % 1 % -1 % 13 % Innkjøp -4 % 5 % -2 % -3 % 4 % Besøk -22 % 15 % 2 % -2 % 7 % Annet 11 % 4 % 0 % -2 % -12 % SUM -4 % 4 % -1 % -2 % 3 % Tabell 4 nedenfor viser hvordan de 2,7 mill reiser/døgn i RTM23+ fra tabell 2 er sammensatt av bidrag fra ulike delturer. I bolk B og C observerer vi de lave kollektivandelene som understøtter forklaringen om at delturmodelleringen er med på å redusere kollektivandelene i RTM23+ ved sammenlikning med Fredrik. 4 PROSAM-rapport 177

15 Tabell 4 Detaljerte tall for modellering av ulike delturer i RTM23+ (modellår 2005, reiser pr virkedøgn) A. Utreiser for rene tur/retur reiser (for reiser med kun ett ærend) Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt Arbeid % Tjeneste % Innkjøp % Besøk % Annet % SUM % Andel reisemiddel 42 % 10 % 19 % 4 % 24 % 100 % B. Utreiser bosted -> 1. ærend (for reiser med flere ærend) Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt Arbeid % Tjeneste % Innkjøp % Besøk % Annet % SUM % 57 % 7 % 14 % 3 % 18 % 100 % C. Reiser 1. ærend -> 2. ærend Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt Arbeid % Tjeneste % Innkjøp % Besøk % Annet % SUM % Andel reisemiddel 57 % 7 % 14 % 3 % 18 % 100 % A+B+C Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt Arbeid % Tjeneste % Innkjøp % Besøk % Annet % SUM % Andel reisemiddel 52 % 8 % 16 % 3 % 20 % 100 % D. Alle hjemreiser Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt Arbeid % Tjeneste % Innkjøp % Besøk % Annet % SUM % Andel reisemiddel 49 % 9 % 17 % 3 % 22 % 100 % Reiser totalt A+B+C+D Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt Arbeid % Tjeneste % Innkjøp % Besøk % Annet % SUM % Andel reisemiddel 51 % 9 % 17 % 3 % 21 % 100 % Neste tabell viser hvordan de to modellene ligger i forhold til PRVU med hensyn til transportmiddelandeler. PROSAM-rapport 177 side 5

16 Tabell 5 Transportmiddelfordeling for delreiser og rundturer. Sammenlikning av PRVU på hverdager 2001 og RTM23+ og Fredrik. til fots PRVU2001 Delreiser i O/A PRVU2001 Rundturer i OA RTM Fredrik Avvik %-poeng RTM23+/Delturer Avvik %-poeng Fredrik/Rundturer sykkel kollektivt bilfører bilpassasjer annet Vi ser at RTM23+s avvik fra delturfordelingen, og Fredriks avvik fra rundturfordelingen, må sies å være omtrent av samme størrelsesorden. Likevel må RTM23+ sies å være litt bedre fordi denne modellen beskriver mer av den faktiske reiseadferden. Merk at sammenliknbarheten med PRVU01 er noe forstyrret av at skolereiser (for de over 13 år) er med i utvalget/bakgrunnen for andelene beregnet i de to første radene i tabellen over. 2.2 Reisemønster og avstandsfordeling Neste tabell viser reisemønster, og indirekte; avstandstandsfordeling, på et overordnet nivå der hvert fylke er delt i fire deler. Tallene tar utgangspunkt i hvor stor andel av reisene fra hvert område som ender i hvert av destinasjonsområdene, og viser forholdstallet for hvordan dette er forskjellig i RTM23+ og Fredrik. For eksempel sier tallet 1.2 for bilførerreiser internt i Nedre Romerike at andelen interne bilførerreiser i dette området er 20% høyere i RTM PROSAM-rapport 177

17 Tabell 6 Forskjeller i overordnet reisemønster for reisemidler og totalt, døgn, modellår 2003/2005, døgn Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig Asker/Bærum Nedre Romerike Øvre Romerike Follo Oslo - Indre by Oslo - Vest Oslo - Øst Oslo - Sør SUM Kollektivt o/d SUM RTM23+ øvrig Asker/Bærum Nedre Romerike Øvre Romerike Follo Oslo - Indre by Oslo - Vest Oslo - Øst Oslo - Sør SUM Sykkel o/d SUM RTM23+ øvrig Asker/Bærum Nedre Romerike Øvre Romerike Follo Oslo - Indre by Oslo - Vest Oslo - Øst Oslo - Sør SUM Gang o/d SUM RTM23+ øvrig Asker/Bærum Nedre Romerike Øvre Romerike Follo Oslo - Indre by Oslo - Vest Oslo - Øst Oslo - Sør SUM Totalt o/d SUM RTM23+ øvrig Asker/Bærum Nedre Romerike Øvre Romerike Follo Oslo - Indre by Oslo - Vest Oslo - Øst Oslo - Sør SUM Fra tabellen over ser vi følgende tendens i reisemønsteret ved sammenlikning av RTM23+ med Fredrik (noe forenklet ) Bilreisene er kortere Kollektivreisene er lengre Sykkelreisene er lengre Gangturene er lengre Totalt reisemønster mer spredt i Oslo (lengre reiser), men noe mer konsentrert i Bærum (kortere reiser) PROSAM-rapport 177 side 7

18 Tabellene i vedlegget viser alle tall som ligger til grunn for tabellen over. Der ser vi også at man selvsagt må være varsom ved tolkning av ekstreme forholdstall. At RTM23+ gir mer enn 250 ganger flere av sykkelreiser fra Follo med destinasjon Asker/Bærum baserer seg på at Fredrik modellerer 0.04 sykkelreiser på den reiserelasjonen, mens RTM23+ modellerer Forholdet henger likevel sammen med det grunnleggende faktum at RTM23+ modellerer ( tillater ) lengre sykkel og gangturer enn det Fredrik gjør. Neste tabell viser kollektivandeler i samme reisemønster-matrise. RTM23+ (18%) ligger i snitt en god del lavere enn Fredrik (25%). Forskjellen er større for Akershus enn for Oslo (merk at bilpassasjerer ikke er med i summen her). Ser vi bort fra RTM23s reiser til/fra/i områder som ikke er med i Fredrik øker kollektivandelen til 21%. Tabell 7 Kollektivandeler på overordnet nivå, døgn (bilpassasjerer ikke medregnet i reiser totalt) Fredrik, koll.andel o/d SUM RTM23+ øvrig Asker/Bærum % 22 % 51 % 38 % 48 % 21 % 24 % 22 % 19 % Nedre Romerike % 8 % 11 % 25 % 38 % 21 % 17 % 16 % 13 % Øvre Romerike % 11 % 7 % 58 % 58 % 41 % 24 % 34 % 13 % Follo % 25 % 58 % 13 % 61 % 42 % 28 % 18 % 22 % Oslo - Indre by % 38 % 58 % 61 % 24 % 42 % 49 % 51 % 34 % Oslo - Vest % 21 % 41 % 42 % 42 % 14 % 35 % 34 % 27 % Oslo - Øst % 17 % 24 % 28 % 49 % 35 % 15 % 26 % 26 % Oslo - Sør % 16 % 34 % 18 % 51 % 34 % 26 % 10 % 26 % SUM - 19 % 13 % 13 % 22 % 34 % 27 % 26 % 26 % 25 % RTM23+, koll.andel o/d SUM RTM23+ øvrig 1 7 % 11 % 7 % 5 % 8 % 55 % 28 % 26 % 20 % 8 % Asker/Bærum % 6 % 24 % 44 % 37 % 34 % 11 % 26 % 21 % 11 % Nedre Romerike % 25 % 5 % 8 % 21 % 38 % 24 % 11 % 17 % 10 % Øvre Romerike % 45 % 8 % 4 % 42 % 53 % 39 % 17 % 25 % 7 % Follo % 38 % 21 % 43 % 4 % 55 % 42 % 28 % 10 % 12 % Oslo - Indre by % 34 % 38 % 53 % 55 % 28 % 31 % 43 % 41 % 34 % Oslo - Vest % 11 % 23 % 39 % 42 % 31 % 12 % 31 % 33 % 23 % Oslo - Øst % 25 % 11 % 17 % 27 % 43 % 31 % 16 % 25 % 25 % Oslo - Sør % 21 % 17 % 25 % 10 % 41 % 33 % 25 % 9 % 23 % SUM 0 8 % 11 % 10 % 7 % 12 % 34 % 23 % 25 % 23 % 18 % Snitt i Fredriks område: 21 % Merk at i sum 18% kollektivandel i RTM23+ i tabellen over ikke rimer med andel beregnet i rammetallene (tabell 3). Årsaken til dette er at bilpassasjerer ikke er med i summen ved beregning av kollektivandel i tabellen over. Husk for øvrig at skolereiser her er med i Fredrik - men ikke i RTM23+. Dette bidrar til forskjell i kollektivandel. Håndteringen av delturer i RTM23+ (som beskrevet i avsnitt 2.1) er også med på å forklare forskjellen mellom 21% og 25%. Aggregert kollektivandel i RTM23+ rimer med det som er dokumentert i forbindelse med utviklingsarbeidet og modellens kalibrering for året 2001, samt foreliggende modellkjøring for Bilbelegget i modellene er vist i tabellen nedenfor. Vi ser at dette er noe høyere i RTM23+ enn i Fredrik, spesielt for besøksreiser. Merk at dette er gjennomsnitt der hele RTM23s modellområde er inkludert. Merk også at Fredriks bilbelegg i større grad baserer seg på forutsatte størrelser, mens RTM23+ modellerer dette implisitt (bilpassasjer som eget reisemiddel). 8 PROSAM-rapport 177

19 Tabell 8 Bilbelegg i de to modellene Fredrik RTM23+ Arbeid Tjeneste Innkjøp Besøk Annet Totalt Elastisiteter Forskjeller i modellenes implisitte elastisiteter vil si oss mye om forventede forskjeller i modellrespons. I dette avsnittet vises resultatene av elastisitetsberegninger som er gjennomført ved å (1) øke reisetid med bil med 10% for alle reiserelasjoner, og (2) ved å øke ombordtid for kollektivreise med 10% for alle reiserelasjoner. Endringene gjøres ikke i nettverksmodellen, men gjøres i etterkant på beregnede tidsmatriser i dagens situasjon (eventuelle endringer i rutevalg som følge av økte reisetider er dermed ikke med). Endringene gjøres både for rush og utenom (samtidig). Justerte tidsmatriser benyttes så som input til nye kjøringer med Fredrik og RTM23+. For enkelthets skyld gjøres dette kun i én iterasjon. Ingen av modellene er dermed i likevekt som følge av dette grepet. Metoden bør imidlertid være tilfredsstillende for å vise overordnede forskjeller mellom modellene. Tabellene nedenfor viser direkte elastisiteter og krysselastisiteter beregnet med denne metodikken. Dette er dessuten gjort for fire deler av markedet i transportmodellene: Reiser i hele området Oslo/Akershus, reiser internt i Oslo, reiser mellom Akershus og Oslo, og reiser internt i Akershus. Tabell 9 Elastisiteter for reisetid med bil og ombordtid for kollektivreise. Alle reiser i Oslo/Akershus. Elastisitet er beregnet ved å øke reisetider med 10% i hele Oslo/Akershus. Alle reiser Oslo/Akershus Bil Kollektivt Rushtime Bilfører -0,14-0,21 0,10 0,10 Kollektivt 0,12 0,41-0,22-0,54 Dagtime Bilfører -0,19-0,20 0,04 0,05 Kollektivt 0,09 0,35-0,25-0,58 Døgn Bilfører -0,17-0,21 0,05 0,06 Bilpassasjer -0,50 0,12 Kollektivt 0,10 0,37-0,24-0,55 Gang 0,04 0,31 0,03 0,12 Sykkel 0,07 0,41 0,08 0,20 Fredrik RTM23+ Fredrik RTM23+ Vi ser at elastisiteten for biltid er noe større i tallverdi i RTM23+, for bilførerturer/døgn i RTM23+ mot i Fredrik (noe større forskjell i rushtimen). Krysselastisitetene er dessuten vesentlig høyere i RTM23+. Merk også at bilpassasjerer (som ikke modelleres på samme måte som eget reisemiddelvalg i Fredrik) har en mye større elastisitet enn bilfører i RTM23+. PROSAM-rapport 177 side 9

20 For ombordtid for kollektivreiser er forskjeller i direkte elastisiteter vesentlig større, men her er ikke forskjell i krysselastisitetene relativt sett like mye større som i tilfellet med biltid. Tabell 10 Elastisiteter for reisetid med bil og ombordtid for kollektivreise. Reiser kun i Oslo. Elastisitet er beregnet ved å øke reisetider med 10% i hele Oslo/Akershus. Reiser i Oslo Bil Kollektivt Rushtime Bilfører -0,06-0,20 0,08 0,10 Kollektivt 0,06 0,29-0,10-0,36 Dagtime Bilfører -0,12-0,23 0,03 0,06 Kollektivt 0,05 0,28-0,19-0,46 Døgn Bilfører -0,11-0,23 0,04 0,07 Bilpassasjer -0,57 0,17 Kollektivt 0,05 0,26-0,16-0,39 Gang 0,03 0,25 0,04 0,12 Sykkel 0,05 0,27 0,08 0,21 Fredrik RTM23+ Fredrik RTM23+ Når vi ser på reiser kun internt i Oslo blir Fredriks elastisiteter lavere enn for hele modellområdet. Dette gjelder delvis også for RTM23+, men ikke fullt ut for bilreiser. At elastisitetene blir noe lavere for dette markedet skyldes at selve ombordtiden utgjør en mindre del av den totale reiseulempen enn for de lengre reisene (der spesielt frekvens/ventetid for kollektivreiser blir en mindre del av reisen). At direkte elastisiteter for biltid holder seg på samme nivå med RTM23+ kan skyldes at denne modellen har en større andel korte bilreiser i Oslo (med tilhørende større forsinkelser i vegnettet). En kollektivtid-elastisitet på i RTM23+ mot i Fredrik vil være førende for forskjeller i modellrespons som følge av T-baneringen (kapittel 3.3). Tabell 11 Elastisiteter for reisetid med bil og ombordtid for kollektivreise. Reiser mellom Akershus og Oslo. Elastisitet er beregnet ved å øke reisetider med 10% i hele Oslo/Akershus. Mellom Akershus og Oslo Bil Kollektivt Rushtime Bilfører -0,35-0,71 0,13 0,11 Kollektivt 0,24 0,56-0,45-0,95 Dagtime Bilfører -0,42-0,67 0,06 0,07 Kollektivt 0,21 0,49-0,48-0,99 Døgn Bilfører -0,36-0,70 0,08 0,08 Bilpassasjer -1,20 0,17 Kollektivt 0,21 0,52-0,45-0,96 Gang 0,06 0,35 0,04 0,16 Sykkel 0,13 0,53 0,11 0,28 Fredrik RTM23+ Fredrik RTM23+ For reiser mellom fylkene tydeliggjøres forskjellene mellom modellene ytterligere. Mange elastisiteter er omtrent dobbelt så store i RTM23+ som i Fredrik, men for krysselastisitene varierer bildet noe mer. En biltid-elastisitet på i RTM23+ mot i Fredrik vil være førende for forskjeller i modellrespons for utbygging i vestkorridoren (kapittel 3.2). 10 PROSAM-rapport 177

21 Tabell 12 Elastisiteter for reisetid med bil og ombordtid for kollektivreise. Reiser kun i Akershus. Elastisitet er beregnet ved å øke reisetider med 10% i hele Oslo/Akershus. Reiser i Akershus Bil Kollektivt Rushtime Bilfører -0,03 0,04 0,09 0,12 Kollektivt 0,17 0,66-0,23-0,58 Dagtime Bilfører -0,12 0,03 0,03 0,06 Kollektivt 0,13 0,56-0,20-0,60 Døgn Bilfører -0,10 0,01 0,05 0,07 Bilpassasjer -0,33 0,11 Kollektivt 0,15 0,59-0,24-0,58 Gang 0,05 0,42 0,02 0,12 Sykkel 0,11 0,57 0,06 0,21 Fredrik RTM23+ Fredrik RTM23+ Når vi ser på effekt for kun reiser internt i Akershus illustreres også selve metoden som er benyttet: Ved at vi øker tid med 10% for alle reiserelasjoner gir RTM23+ at reiser internt i Akershus faktisk øker, på tross av dette. Det er fordi motstanden mot å reise mellom fylkene, som følge av økt trengsel, veier opp for økt reisetid også internt i fylket. I Fredrik får vi ikke den samme effekten av 10% generell økning av biltid. Her gir det nedgang både i og mellom fylker. Dette vil henge sammen med modellert framkommelighet/grad av forsinkelse og reisemiddelfordeling i utgangspunktet. Generelt viser elastisitene som er gjengitt over at vi som følge av et hvert tiltak som involverer reisetid vil modellere større effekter med RTM23+ enn med Fredrik. Det er ikke sett på forskjeller mellom elastisiteter med hensyn til andre variable i reisemotstanden (frekvens, bytte, takster, bompenger etc), men dette kan være et tema til evt videre oppfølging i forbindelse med dokumentasjon av RTM FORSKJELLER I MODELLRESPONS I TRE KONKRETE CASE Med modellrespons mener vi modellens svar på endret input i form av forutsetninger om transporttilbud og arealbruk. Forskjeller i respons kan studeres langs en mengde dimensjoner, og vi må forsøke å velge ut de mest relevante. I alle tilfeller vil det være relativ endring i antall reiser som er det vesentlige, men umiddelbart kan vi skille videre mellom endring i reisemiddelfordeling og endret destinasjonsvalg (reisemønster fra/til/mellom soner). Videre vil denne responsen kunne variere mellom ulike reisehensikter, og mellom rushtid og utenom. I tillegg spiller det valgte aggregeringsnivået en viktig rolle ved visualisering og tolkning av resultater. Et høyt aggregeringsnivå kan kamuflere forskjeller som viser seg i mer detaljerte matriser, men samtidig kan et relativt høyt aggregeringsnivå være en forutsetning for å få grep om hvordan overordnede forskjeller i transportstrømmer vil vise seg i transportnettverkene og i korridorer. Forskjeller i modellrespons vil derfor illustreres på ulike aggregeringsnivåer. PROSAM-rapport 177 side 11

22 3.1 Arealbruksscenarier: Byanalysen Fra arbeidet med Byanalysen har vi valgt ut de to scenariene Oslo ekstrem og Akershus ekstrem. Her gjengis forskjeller for døgntrafikk. Se vedlegget for forskjeller for ulike reisemidler og for rush/utenom rush Forutsetninger Tabell 13 Forutsetninger om befolkning og arbeidsplasser i arealbruksscenarier i Byanalysen Basis 2025 Oslo ekstrem 2025 Akershus ekstrem 2025 Bosatte Arb.plasser Bosatte Arb.plasser Bosatte Arb.plasser Asker/Bærum % -13 % 8 % 13 % Nedre Romerike % -13 % 8 % 13 % Øvre Romerike % -13 % 8 % 13 % Follo % -13 % 8 % 13 % Oslo - Indre by % 8 % -13 % -8 % Oslo - Vest % 5 % -4 % -5 % Oslo - Øst % 5 % -4 % -5 % Oslo - Sør % 5 % -4 % -5 % Akershus % -13 % 8 % 13 % Oslo % 7 % -7 % -7 % Infrastruktur og kollektivtilbud holdes konstant i scenariene for Disse forutsetningene er kort beskrevet i kapittel Oslo ekstrem I tabellen nedenfor ser vi forskjellen i modellrespons for totalt antall reiser fordelt på reisehensikter og reisemidler. Cellene er markert med grønt der responsen er positiv og med gult der den er negativ (for Fredriks del er dette tabell som i avsnitt 2.1, der skolereiser ikke er inkludert). Tabell 14 Fredrik: Oslo ekstrem 2025, døgn Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid -2.2 % -2.2 % 2.5 % 4.6 % 4.7 % 0.2 % Tjeneste 0.6 % 0.7 % 7.4 % 7.9 % 8.5 % 2.7 % Innkjøp -1.7 % -1.7 % 6.4 % 3.5 % 3.4 % 1.3 % Besøk 0.5 % 0.5 % 8.4 % 5.4 % 4.4 % 2.8 % Annet 0.0 % -0.4 % 3.6 % 2.6 % 3.5 % 2.2 % SUM -1.2 % -1.1 % 3.7 % 3.9 % 3.7 % 1.4 % Tabell 15 RTM23+: Oslo ekstrem 2025, døgn Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid -1.7 % -1.0 % 4.6 % 2.5 % 5.2 % 0.6 % Tjeneste -1.7 % -2.1 % 5.3 % 4.5 % 8.1 % 0.5 % Innkjøp -1.1 % -1.4 % 5.2 % 1.9 % 2.5 % 0.4 % Besøk -1.1 % -0.9 % 3.5 % 0.9 % 3.0 % 0.5 % Annet -1.1 % -1.5 % 7.1 % 1.9 % 4.6 % 0.8 % SUM -1.3 % -1.3 % 5.2 % 2.1 % 3.9 % 0.6 % Vi ser at dette scenariet bidrar til en reduksjon i bilreiser i begge modellene, med unntak av tjeneste- og besøksreiser i Fredrik, som øker noe. Kollektivreiser totalt øker 12 PROSAM-rapport 177

23 mest i RTM23+, mens sykkelreiser øker mest i Fredrik. Totalt bidrar Oslo ekstrem til en økning i total reiseaktivitet, og størst i Fredrik. De to neste tabellene viser endringer for storsoner. Merk at det i RTM23+ også er en dynamikk i destinasjonsvalg mot området RTM23+ øvrig. Drammen og Moss er de største tyngdepunktene i dette området. Tabell 16 Fredrik: Oslo ekstrem 2025, døgn Totalt (uten bilpass.) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Oslo 10.9 % Asker/Bærum % % % % -0.2 % -4.1 % -4.5 % -6.7 % % Akershus % Nedre Romerike % % % % 0.0 % -3.3 % -3.5 % -5.3 % -9.9 % Mellom fylkene -2.2 % Øvre Romerike % % % % 3.4 % 1.1 % 1.3 % -1.4 % % Totalt 1.5 % Follo % % % % -0.4 % -2.9 % -2.6 % -4.7 % -9.9 % Oslo - Indre by % 0.0 % 3.4 % -0.4 % 16.5 % 10.3 % 10.3 % 9.0 % 12.5 % Oslo - Vest % -3.3 % 1.1 % -2.9 % 10.3 % 5.5 % 5.8 % 5.8 % 5.4 % Oslo - Øst % -3.5 % 1.3 % -2.6 % 10.3 % 5.8 % 6.6 % 6.4 % 5.4 % Oslo - Sør % -5.3 % -1.4 % -4.7 % 9.0 % 5.8 % 6.4 % 6.2 % 5.2 % SUM % -9.9 % % -9.9 % 12.5 % 5.4 % 5.4 % 5.2 % 1.5 % Tabell 17 RTM23+: Oslo ekstrem 2025, døgn Totalt (uten bilpass.) o/d SUM RTM23+ øvrig % -5.6 % -6.2 % -5.1 % -5.9 % 9.8 % 7.8 % 7.9 % 7.6 % 0.2 % Oslo 8.7 % Asker/Bærum % % % % % 0.7 % -2.2 % -3.2 % -4.7 % -8.3 % Akershus % Nedre Romerike % % % % % -0.3 % -3.2 % -2.9 % -5.0 % -9.5 % Mellom fylkene -1.5 % Øvre Romerike % % % -9.1 % % 4.6 % 2.8 % 2.0 % -1.5 % -8.5 % Totalt 0.5 % Follo % % % % % 0.4 % -3.3 % -2.9 % -3.8 % -9.2 % Oslo - Indre by % 0.5 % -0.4 % 4.6 % 0.3 % 13.6 % 8.6 % 8.5 % 7.8 % 9.9 % Oslo - Vest % -2.1 % -3.2 % 2.7 % -3.4 % 8.5 % 4.8 % 5.2 % 5.0 % 5.0 % Oslo - Øst % -3.2 % -2.8 % 2.0 % -3.0 % 8.4 % 5.2 % 5.9 % 5.5 % 5.0 % Oslo - Sør % -4.7 % -4.9 % -1.4 % -3.7 % 7.7 % 4.9 % 5.4 % 4.9 % 4.6 % SUM 0.2 % -8.3 % -9.5 % -8.5 % -9.2 % 9.9 % 5.0 % 5.0 % 4.6 % 0.4 % I tabell 16 og 17 har vi altså fått med den geografiske dimensjonen, som ikke var med i tabell 14 og 15. Vi ser at RTM23+ jevnt over gir en noe lavere respons. 8.7% økning for Oslo-interne reiser, mot 10.9% med Fredrik. For Akershus er tilsvarende tall % og -12.6%. Mellom fylkene gjelder her reiser mellom Oslo og Akershus. Selve den geografiske strukturen på endringene må sies å være ganske lik i modellene, mens nivået på utslagene er større i Fredrik. De to neste tabellene viser modellrespons fordelt på reisemidler og mer overordnet geografi. Vi ser at selv om RTM23+ gir en noe lavere endring i reiser totalt på denne aggregeringen (0.5% mot 1.5% med Fredrik) så slår den mer for kollektivreiser, og spesielt i Akershus (større endring enn med Fredrik). Mens Fredrik modellerer tilnærmet uendret eller lavere kollektivandel så modellerer RTM23+ er økning i Oslo og mellom fylkene. Resultatene med RTM23+ kan virke rimeligere, siden arealscenariet understøtter transportstrømmer i korridorer som er gode med hensyn til transporttilbud (mellom fylkene og internt i Oslo). At modellene kommer ut såpass forskjellig kan ellers henge sammen med forskjeller i modellering av destinasjonsvalg (attrahering til soner). Tabell 18 Fredrik, døgn, Oslo ekstrem Biler Kollektiv Sykkel Gang Totalt Koll.andel Oslo 11.2 % 10.0 % 11.5 % 11.5 % 10.9 % -0.2 % Akershus % % % % % 0.0 % Mellom fylkene -2.0 % -2.3 % -3.7 % -4.4 % -2.2 % 0.0 % Totalt -1.2 % 3.7 % 3.9 % 3.7 % 1.5 % 0.5 % PROSAM-rapport 177 side 13

24 Tabell 19 RTM23+, døgn, Oslo ekstrem Biler Kollektiv Sykkel Gang Totalt Koll.andel Oslo 7.2 % 10.4 % 10.1 % 10.6 % 8.7 % 0.4 % Akershus % % % % % -0.3 % Mellom fylkene -1.8 % -0.5 % -1.0 % -3.0 % -1.5 % 0.3 % Totalt -1.8 % 5.5 % 2.3 % 3.9 % 0.5 % 1.0 % Tabellene i vedlegget viser detaljerte endringer for alle reisemidler. (Se for øvrig også generell kommentar på slutten av neste avsnitt.) Akershus ekstrem I tabellen nedenfor ser vi forskjellen i modellrespons for totalt antall reiser fordelt på reisehensikter og reisemidler. Cellene er markert med grønt der responsen er positiv og med gult der den er negativ. Tabell 20 Fredrik: Akershus ekstrem 2025, døgn Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid 2.2 % 2.5 % -2.5 % -4.3 % -4.4 % -0.1 % Tjeneste -0.4 % -0.7 % -7.0 % -7.3 % -7.8 % -2.4 % Innkjøp 1.9 % 1.9 % -6.1 % -3.1 % -3.1 % -1.0 % Besøk -0.1 % 0.0 % -8.1 % -4.9 % -3.8 % -2.4 % Annet 0.5 % 0.7 % -3.5 % -2.3 % -3.1 % -1.8 % SUM 1.3 % 1.3 % -3.6 % -3.6 % -3.3 % -1.1 % Tabell 21 RTM23+: Akershus ekstrem 2025, døgn Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Arbeid 1.8 % 1.4 % -4.4 % -2.0 % -4.5 % -0.4 % Tjeneste 1.8 % 2.4 % -4.9 % -4.0 % -7.4 % -0.3 % Innkjøp 1.3 % 1.6 % -4.9 % -1.5 % -2.3 % -0.2 % Besøk 1.2 % 1.1 % -3.3 % -0.6 % -2.8 % -0.3 % Annet 1.3 % 1.9 % -6.8 % -1.5 % -4.2 % -0.6 % SUM 1.5 % 1.6 % -4.9 % -1.7 % -3.5 % -0.4 % De to neste tabellene viser endringer for storsoner, på samme måte som i forrige avsnitt. Tabell 22 Fredrik: Akershus ekstrem 2025, døgn Totalt (uten bilpass.) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Oslo % Asker/Bærum % 17.7 % 15.7 % 17.3 % -1.0 % 3.8 % 4.0 % 6.2 % 10.3 % Akershus 13.1 % Nedre Romerike % 13.1 % 12.8 % 16.1 % -0.9 % 3.1 % 3.1 % 4.8 % 10.2 % Mellom fylkene 1.6 % Øvre Romerike % 12.8 % 11.9 % 16.5 % -3.6 % -1.1 % -1.5 % 1.2 % 10.5 % Totalt -1.3 % Follo % 16.1 % 16.5 % 12.5 % -0.5 % 2.6 % 2.2 % 4.2 % 10.0 % Oslo - Indre by % -0.9 % -3.6 % -0.5 % % % % -8.8 % % Oslo - Vest % 3.1 % -1.1 % 2.6 % % -5.2 % -5.6 % -5.6 % -5.3 % Oslo - Øst % 3.1 % -1.5 % 2.2 % % -5.6 % -6.5 % -6.2 % -5.4 % Oslo - Sør % 4.8 % 1.2 % 4.2 % -8.8 % -5.6 % -6.2 % -6.1 % -5.2 % SUM 10.3 % 10.2 % 10.5 % 10.0 % % -5.3 % -5.4 % -5.2 % -1.3 % 14 PROSAM-rapport 177

25 Tabell 23 RTM23+: Akershus ekstrem 2025, døgn Totalt (uten bilpass.) o/d SUM RTM23+ øvrig % 5.0 % 5.4 % 4.8 % 5.8 % % -8.9 % -8.6 % -7.1 % -0.2 % Oslo -8.7 % Asker/Bærum % 12.7 % 17.4 % 16.1 % 15.6 % -0.7 % 2.8 % 3.7 % 5.3 % 9.6 % Akershus 11.9 % Nedre Romerike % 17.4 % 12.3 % 11.2 % 15.4 % -0.7 % 3.6 % 2.6 % 5.2 % 9.6 % Mellom fylkene 1.3 % Øvre Romerike % 16.2 % 11.3 % 9.3 % 14.5 % -3.8 % 0.4 % -1.8 % 0.2 % 8.8 % Totalt -0.3 % Follo % 15.7 % 15.5 % 14.6 % 11.6 % -1.3 % 1.6 % 1.5 % 3.2 % 9.2 % Oslo - Indre by % -0.6 % -0.5 % -3.8 % -1.1 % % -8.8 % -8.6 % -7.2 % % Oslo - Vest % 2.7 % 3.6 % 0.4 % 1.7 % -8.7 % -4.9 % -5.0 % -4.2 % -5.0 % Oslo - Øst % 3.7 % 2.5 % -1.8 % 1.6 % -8.5 % -4.9 % -5.7 % -4.5 % -4.9 % Oslo - Sør % 5.2 % 5.1 % 0.1 % 3.1 % -7.1 % -4.2 % -4.6 % -5.4 % -4.4 % SUM -0.2 % 9.6 % 9.6 % 8.8 % 9.2 % % -5.0 % -4.9 % -4.4 % -0.2 % I begge modellene er endringene i Akershus ekstrem nærmest et speilbilde av endringene i Oslo ekstrem, det vil si med motsatt fortegn. Årsakene til forskjellene her kan være mange av de samme som nevnt for scenariet Oslo ekstrem. Legg merke til at antall reiser fra Asker/Bærum til området RTM23+ øvrig går opp med 5% i Akershus ekstrem. Dette er etter alt og dømme fordi økt aktivitet i Akershus gir et mer belastet vegnett, som fører til at flere velger Drammen (eller Moss) som destinasjon i tillegg til at nye bosatte i Asker/Bærum skalerer reisemønsteret generelt herfra. Denne dynamikken er ikke en del av Fredrik (der disse områdene er en del av modellens eksternområdet). Dynamikken vil bidra til å redusere utslagene og betyr nok at modellresponsen med RTM23+ slik de er vist i tabellen over, skal/bør ligge noe lavere enn med Fredrik. De to neste tabellene viser modellrespons fordelt på reisemidler og overordnet geografi. Vi ser at selv om RTM23+ gir en noe lavere endring i reiser totalt på denne aggregeringen så slår den mer for kollektivreiser, og spesielt i Akershus (større endring enn med Fredrik). Totalt reiseomfang går mest ned med Fredrik. Tabell 24 Fredrik, Akershus ekstrem, døgn Biler Kollektiv Sykkel Gang Totalt Koll.andel Oslo % -9.7 % % % % 0.3 % Akershus 13.6 % 13.5 % 12.2 % 12.0 % 13.1 % 0.0 % Mellom fylkene 1.4 % 1.7 % 3.0 % 3.8 % 1.6 % 0.0 % Totalt 1.4 % -3.6 % -3.6 % -3.3 % -1.3 % -0.6 % Tabell 25 RTM23+, Akershus ekstrem, døgn Biler Kollektiv Sykkel Gang Totalt Koll.andel Oslo -7.2 % % % % -8.7 % -0.4 % Akershus 11.5 % 17.0 % 13.9 % 11.8 % 11.9 % 0.3 % Mellom fylkene 1.6 % 0.4 % 1.4 % 3.7 % 1.3 % -0.2 % Totalt 2.0 % -5.2 % -1.9 % -3.6 % -0.3 % -1.0 % Tabellene i vedlegget viser detaljerte endringer for alle reisemidler. Forskjeller i håndtering av parkeringsulempe er et viktig punkt når det gjelder modellenes respons på arealbruksscenarier. Sterk vekst i bosatte og/eller arbeidsplasser i soner vil i RTM23+ føre til at parkeringsulempen øker (se avsnitt 4.3). Dette vil igjen bidra til å begrense tilstrømningen av bilreiser til soner som har fått en økt attraktivitet i form av bosatte og arbeidsplasser (I Fredrik er det ingen automatikk med hensyn til endret parkeringsulempe). Hvorvidt eller i hvilken grad denne mekanismen i RTM23+ påvirker summen av alle reisemidler til en destinasjon er foreløpig uvisst for undertegnede. Alt i alt er det tydelig at RTM23+ gir en lavere respons, men forskjellen fra Fredrik er for så vidt ikke spesielt stor. Vi har også pekt på noen forhold som impliserer at RTM23+ skal gi noe lavere respons enn Fredrik. PROSAM-rapport 177 side 15

26 3.2 Vegutbygging: E18 vestkorridoren Med utgangspunkt i referansesituasjon for 2025 er utbyggingen av E18 Holmen- Framnes lagt inn i begge modellene (bedret framkommelighet). Tabell 26 og Tabell 27 nedenfor viser modellenes respons i form av endring i antall biler pr virkedøgn. De to neste tabellene viser tilsvarende tall for morgenrushet. Tabell 26 Fredrik: Med E18 Holmen-Framnes 2025, døgn. Lys grønn=mer enn 1% økning. Mørk grønn=mer enn 5% økning. Lys gul=mer enn 1% reduksjon. Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Asker 10-2 % 1 % 0 % 0 % 3 % 2 % 6 % 11 % 8 % 8 % 8 % 5 % 8 % -1 % 0 % Bærum NV 11 1 % -1 % -2 % -1 % 1 % 0 % 3 % 7 % 5 % 5 % 5 % 6 % 6 % 9 % 1 % Bærum SV 12 0 % -2 % -1 % -2 % 0 % 0 % 2 % 7 % 4 % 4 % 4 % 4 % 5 % 7 % 0 % Bærum Øst 13 0 % -1 % -2 % -1 % 0 % 0 % 1 % 4 % 3 % 3 % 3 % 3 % 3 % 6 % 0 % Lysaker/Fornebu 14 3 % 1 % 0 % 0 % -1 % -1 % 0 % 4 % 1 % 1 % 1 % 2 % 1 % 5 % 1 % Ytre By Vest_ % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % 0 % 1 % 1 % 1 % 1 % 0 % 1 % 3 % 0 % Ytre By Vest_ % 3 % 2 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 2 % 0 % Sentrum % 7 % 7 % 4 % 4 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 1 % 0 % 3 % 1 % Indre By Vest 24 8 % 5 % 4 % 3 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 2 % 1 % Indre By Øst 25 8 % 5 % 4 % 3 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 2 % 0 % Ytre By Nordøst 26 8 % 5 % 4 % 3 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 2 % 0 % Ytre By Sør 27 5 % 6 % 4 % 3 % 2 % 0 % 0 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % Romerike 30 8 % 6 % 5 % 3 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 1 % 0 % Follo 31-1 % 9 % 7 % 6 % 5 % 3 % 2 % 3 % 2 % 2 % 2 % 0 % 1 % 0 % 0 % SUM 0 % 1 % 0 % 0 % 1 % 0 % 0 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % Tabell 27 RTM23+: Med E18 Holmen-Framnes 2025, døgn. Lys grønn=mer enn 1% økning. Mørk grønn=mer enn 5% økning. Lys gul=mer enn 1% reduksjon. Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 0 % -3 % -2 % 2 % 2 % 7 % 8 % 8 % 21 % 14 % 16 % 7 % 6 % 1 % 0 % 0 % Asker 10-3 % -2 % -6 % -1 % -1 % 2 % 6 % 7 % 23 % 13 % 20 % 14 % 20 % 17 % 1 % 0 % Bærum NV 11-2 % -6 % -1 % -3 % -2 % 4 % 3 % 2 % 24 % 12 % 19 % 11 % 22 % 14 % 12 % 0 % Bærum SV 12 2 % -1 % -3 % -2 % -3 % 0 % 3 % 3 % 16 % 9 % 15 % 9 % 17 % 12 % 10 % 1 % Bærum Øst 13 2 % -1 % -2 % -3 % -1 % 4 % 2 % 1 % 8 % 4 % 9 % 6 % 9 % 7 % 4 % 1 % Lysaker/Fornebu 14 7 % 2 % 4 % 0 % 4 % -3 % 2 % -2 % 10 % 1 % 6 % 3 % 6 % 4 % 2 % 2 % Ytre By Vest_ % 6 % 4 % 3 % 2 % 2 % 0 % 0 % -11 % -6 % -4 % 1 % -13 % 1 % -12 % -1 % Ytre By Vest_ % 7 % 2 % 3 % 1 % -2 % 0 % 0 % -1 % -1 % 0 % 1 % -1 % 2 % -3 % 0 % Sentrum % 22 % 23 % 16 % 8 % 9 % -11 % -2 % -1 % 0 % -1 % -1 % -1 % 1 % 0 % 1 % Indre By Vest % 13 % 11 % 9 % 4 % 1 % -5 % -1 % -1 % 0 % -1 % 0 % 0 % 1 % -1 % 0 % Indre By Øst % 20 % 19 % 15 % 9 % 7 % -4 % 0 % -1 % -1 % 0 % 0 % 0 % 1 % 0 % 1 % Ytre By Nordøst 26 7 % 13 % 11 % 9 % 6 % 3 % 1 % 1 % -1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % Ytre By Sør 27 6 % 20 % 23 % 17 % 9 % 7 % -13 % -1 % -1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % Romerike 30 1 % 17 % 14 % 12 % 7 % 3 % 1 % 2 % 1 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % Follo 31 0 % 1 % 12 % 10 % 4 % 2 % -12 % -3 % 0 % -1 % 0 % -1 % 0 % -1 % 0 % 0 % SUM 0 % 0 % 0 % 1 % 1 % 2 % -1 % 0 % 1 % 0 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % Tabell 28 Fredrik: Med E18 Holmen-Framnes 2025, morgenrush. Lys grønn=mer enn 1% økning. Mørk grønn=mer enn 5% økning. Lys gul=mer enn 1% reduksjon. Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Asker 10-4 % 4 % 3 % 4 % 9 % 9 % 15 % 18 % 18 % 18 % 18 % 13 % 22 % -5 % 3 % Bærum NV 11-1 % -4 % -4 % -3 % 1 % 0 % 5 % 9 % 9 % 8 % 8 % 12 % 12 % 14 % 1 % Bærum SV 12-1 % -4 % -3 % -3 % 1 % 1 % 6 % 10 % 9 % 9 % 9 % 11 % 12 % 11 % 2 % Bærum Øst 13 0 % -4 % -4 % -3 % -2 % -1 % 3 % 7 % 6 % 6 % 6 % 8 % 9 % 12 % 1 % Lysaker/Fornebu 14 2 % 0 % -2 % -1 % -2 % -2 % 0 % 6 % 4 % 3 % 2 % 5 % 4 % 8 % 1 % Ytre By Vest_ % -1 % -1 % -2 % -2 % -1 % 1 % 3 % 3 % 3 % 2 % 3 % 4 % 6 % 1 % Ytre By Vest_ % 4 % 3 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 1 % 3 % 0 % Sentrum % 11 % 15 % 9 % 6 % 4 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 1 % 1 % 6 % 2 % Indre By Vest 24 8 % 6 % 3 % 3 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % -1 % -1 % 0 % 0 % 3 % 0 % Indre By Øst % 7 % 5 % 4 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 3 % 0 % Ytre By Nordøst % 7 % 5 % 4 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 3 % 0 % Ytre By Sør 27 9 % 9 % 7 % 5 % 3 % 2 % 0 % 1 % 1 % 0 % 0 % -1 % 1 % 0 % 1 % Romerike % 8 % 6 % 4 % 2 % 2 % 0 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 1 % 0 % Follo 31 1 % 16 % 11 % 12 % 7 % 6 % 4 % 5 % 4 % 4 % 4 % 1 % 2 % -1 % 1 % SUM -1 % 0 % 0 % 0 % 1 % 1 % 1 % 2 % 2 % 1 % 1 % 1 % 0 % 0 % 1 % 16 PROSAM-rapport 177

27 Tabell 29 RTM23+: Med E18 Holmen-Framnes 2025, morgenrush. Lys grønn=mer enn 1% økning. Mørk grønn=mer enn 5% økning. Lys gul=mer enn 1% reduksjon. Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1-1 % -3 % 1 % 5 % 6 % 10 % 14 % 14 % 30 % 25 % 23 % 9 % 7 % 1 % 0 % 0 % Asker 10-6 % -4 % -4 % 2 % 1 % 7 % 10 % 13 % 35 % 24 % 31 % 18 % 25 % 16 % -4 % 1 % Bærum NV 11-2 % -4 % -4 % -5 % -3 % 3 % 5 % 2 % 29 % 15 % 23 % 10 % 23 % 7 % 8 % 1 % Bærum SV 12 2 % 0 % -5 % -5 % -4 % 1 % 4 % 4 % 23 % 14 % 21 % 10 % 18 % 9 % 7 % 1 % Bærum Øst 13 4 % 2 % -2 % -4 % -3 % 1 % 2 % 1 % 11 % 5 % 10 % 6 % 7 % 4 % -2 % 1 % Lysaker/Fornebu 14 8 % 6 % 6 % 2 % 4 % -4 % 0 % -5 % 15 % 3 % 11 % 2 % 9 % 2 % 0 % 2 % Ytre By Vest_ % 11 % 4 % 4 % 3 % 2 % 0 % 1 % -7 % -2 % -2 % 2 % -11 % 3 % -15 % 0 % Ytre By Vest_ % 14 % 5 % 6 % 3 % 0 % -1 % 0 % -1 % -1 % 0 % 1 % -1 % 2 % -4 % 0 % Sentrum % 22 % 22 % 15 % 9 % 8 % -9 % -1 % -1 % -1 % -1 % -1 % -1 % 1 % 0 % 1 % Indre By Vest % 20 % 15 % 13 % 6 % 1 % -6 % 0 % -1 % -1 % -1 % 0 % -1 % 1 % -1 % 0 % Indre By Øst % 28 % 23 % 20 % 12 % 7 % -4 % 0 % -1 % -1 % -1 % 0 % 0 % 2 % 0 % 0 % Ytre By Nordøst % 15 % 12 % 9 % 5 % 1 % 2 % 2 % 0 % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % -2 % 0 % Ytre By Sør 27 8 % 24 % 22 % 18 % 9 % 4 % -10 % -2 % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % 0 % 0 % 0 % Romerike 30 1 % 21 % 16 % 13 % 8 % 1 % 2 % 3 % 2 % 2 % 2 % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % Follo 31 0 % 2 % 13 % 11 % 5 % 0 % -11 % -4 % 0 % 0 % 0 % -2 % 1 % 0 % 0 % 0 % SUM -1 % -1 % 0 % 1 % 1 % 2 % 0 % 1 % 2 % 2 % 2 % 0 % 1 % 0 % 0 % 0 % Vi ser at RTM23+ jevnt over gir en vesentlig større respons. En forklaring på denne forskjellen er at RTM23+ har flere bilreiser i utgangspunktet (lavere kollektivandel) enn Fredrik på de aller fleste reiserelasjonene over (merk at i forbindelse med beregning av reisetidsmatriser fra vegnettet er gjeldende tilleggsmatriser og korreksjonsmakroer i Emma/Fredrik nå anvendt). Volume/delay-funksjonene vil da bidra til å gi en større effekt i RTM23+ (det vil si: hvis vi befinner oss i et brattere område av V/D-kurven vil en kapasitetsøkning bidra til en relativt sett større økning i hastighet). I referansesituasjonen er antall reiser fra Asker/Bærum til Oslo ca /døgn i Fredrik og ca /døgn i RTM23+. I Fredrik er det ca 50% flere kollektivreiser pr døgn enn i RTM23+ i dette markedet. I begge modellene er veksten i totalt antall reiser i Oslo og Akershus fra 2005 til referansesituasjonen 2025 ca 30%. Tabellen nedenfor viser forholdstall med hensyn til antall biler (bilførerturer) i 2025 i de to modellene, for virkedøgn og morgenrush (uten tilleggsmatriser og justeringer). Tabell 30 Forholdstall RTM23+/Fredrik. Antall biler døgn. Lys grønn= >1, grønn= >1.5, mørk grønn= >2.0 Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Asker 10 1,6 1,1 1,3 1,3 1,4 1,4 1,2 1,3 1,1 1,1 1,0 1,0 1,0 1,1 1,4 Bærum NV 11 1,1 1,9 2,0 2,0 1,8 1,6 1,2 1,1 1,0 1,0 0,9 0,9 0,9 0,9 1,6 Bærum SV 12 1,3 2,0 1,8 2,3 2,3 1,7 1,5 1,7 1,3 1,4 1,2 1,1 1,1 1,2 1,7 Bærum Øst 13 1,3 2,0 2,3 1,4 1,6 1,5 1,3 1,3 1,1 1,2 1,0 1,0 1,1 1,0 1,4 Lysaker/Fornebu 14 1,4 1,8 2,4 1,5 0,9 1,5 1,4 1,7 1,2 1,4 1,3 1,2 1,2 1,3 1,3 Ytre By Vest_1 21 1,4 1,5 1,7 1,5 1,5 3,0 2,4 1,8 1,7 1,7 1,6 1,8 1,1 1,1 1,8 Ytre By Vest_2 22 1,3 1,2 1,5 1,2 1,4 2,4 2,0 2,1 1,7 1,8 1,8 1,7 1,1 1,0 1,7 Sentrum 23 1,4 1,1 1,9 1,3 1,8 1,8 2,0 9,4 1,6 2,0 2,2 1,9 1,2 1,2 1,8 Indre By Vest 24 1,2 1,0 1,4 1,1 1,2 1,7 1,7 1,6 1,3 1,5 1,5 1,5 1,0 1,0 1,4 Indre By Øst 25 1,2 1,0 1,4 1,2 1,4 1,7 1,8 2,0 1,5 1,6 1,8 1,8 1,2 1,2 1,6 Ytre By Nordøst 26 1,0 0,9 1,2 1,0 1,3 1,6 1,8 2,2 1,5 1,8 2,0 1,6 1,3 1,1 1,7 Ytre By Sør 27 0,9 0,9 1,1 1,0 1,2 1,8 1,7 1,9 1,5 1,8 1,6 2,6 1,1 1,5 1,8 Romerike 30 1,0 0,9 1,1 1,1 1,2 1,1 1,1 1,2 1,0 1,2 1,3 1,1 1,9 1,3 1,7 Follo 31 1,1 0,9 1,2 1,0 1,2 1,1 1,0 1,2 1,0 1,2 1,1 1,6 1,3 2,1 1,9 SUM 1,4 1,6 1,7 1,4 1,3 1,8 1,7 1,8 1,4 1,6 1,7 1,8 1,7 1,9 1,7 Tabell 31 Forholdstall RTM23+/Fredrik. Antall biler i morgenrushet. Lys grønn= >1, grønn= >1.5, mørk grønn= >2.0 Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Asker 10 1,4 1,1 1,4 1,6 1,3 1,7 1,2 1,1 1,1 1,0 0,9 0,9 1,3 0,8 1,3 Bærum NV 11 1,0 1,8 1,7 1,9 1,4 1,8 1,2 1,0 1,0 0,9 0,8 0,9 1,1 0,7 1,4 Bærum SV 12 1,2 1,6 1,9 2,0 1,4 1,9 1,3 1,2 1,1 1,1 1,0 1,1 1,4 1,0 1,5 Bærum Øst 13 1,1 1,6 1,8 2,1 1,4 2,0 1,4 1,2 1,1 1,1 1,0 1,1 1,4 0,9 1,5 Lysaker/Fornebu 14 1,1 1,4 1,7 1,8 1,4 1,9 1,4 1,2 1,1 1,1 1,0 1,0 1,1 0,9 1,3 Ytre By Vest_1 21 1,2 1,4 1,5 1,8 1,4 3,0 1,9 1,4 1,4 1,3 1,3 1,4 1,4 0,8 1,6 Ytre By Vest_2 22 1,1 1,1 1,3 1,5 1,3 2,2 2,0 1,7 1,7 1,7 1,6 1,6 1,5 1,0 1,7 Sentrum 23 2,2 1,7 3,3 2,0 2,5 2,4 3,2 10,1 3,1 3,5 3,4 2,6 1,9 2,0 2,9 Indre By Vest 24 0,8 0,9 1,0 1,2 0,9 1,4 1,6 2,0 1,9 1,6 1,3 1,4 1,3 0,9 1,5 Indre By Øst 25 0,9 0,9 1,0 1,4 1,1 1,4 1,7 2,3 1,9 2,1 1,8 1,9 1,6 1,2 1,8 Ytre By Nordøst 26 0,8 0,8 0,9 1,3 1,0 1,4 1,5 1,6 1,4 1,6 2,0 1,6 1,8 1,0 1,7 Ytre By Sør 27 0,7 0,8 0,9 1,2 1,1 1,4 1,4 1,6 1,4 1,7 1,5 2,7 1,4 1,5 1,6 Romerike 30 0,5 0,5 0,6 0,8 0,7 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 1,2 0,9 1,6 0,7 1,4 Follo 31 0,8 0,8 0,9 1,1 0,9 1,0 0,9 1,0 0,9 1,1 1,1 1,7 1,5 1,7 1,5 SUM 1,2 1,4 1,5 1,7 1,2 1,7 1,5 1,6 1,4 1,5 1,5 1,8 1,6 1,5 1,5 PROSAM-rapport 177 side 17

28 Merk for øvrig at gjeldende korreksjonsverdier for Emma/Fredrik justerer opp biltrafikk i området Oslo vest og sentrum med en faktor på 1.3 (dette er ikke lagt inn i sammenlikningen over, og ville bidratt til å begrense forskjellene mellom modellene). Et annet viktig forhold er at RTM23+ modellerer mulighet for en mellomliggende destinasjon på bilreisen, og når bilreisen deles slik vil den rapporteres som to reiser innenfor RTM23+. Det vil si at det i RTM23+ er et innslag av at en lengre reise er delt på to kortere reiser. Vi ser jo også fra tabellene over at det er for de korteste reisene (nærmest diagonalen) at avviket mellom modellene er størst. Dersom effektene i stedet vises på samme aggregering som for arealbruksscenariene blir bildet som i de to tabellene under. Vi ser altså at endringen i bilreiser fra Asker/Bærum til Oslo sentrum er 4.2% i Fredrik og 10% i RTM23+. Merk at det i denne aggregeringen også opereres med en videre definisjon av Oslo sentrum. Tabell 32 Fredrik: Med E18 Holmen-Framnes 2025, biler døgn Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig 1 Oslo 0.0 % Asker/Bærum % 4.0 % 4.3 % 3.5 % 4.2 % 1.5 % 3.7 % 3.6 % 0.5 % Akershus -0.2 % Nedre Romerike % -0.1 % -0.1 % 0.7 % 0.1 % 0.3 % -0.1 % 0.2 % 0.1 % Mellom fylkene 1.5 % Øvre Romerike % -0.1 % 0.0 % 2.2 % 0.3 % 0.3 % 0.1 % 0.5 % 0.0 % Totalt 0.3 % Follo % 0.7 % 2.2 % -0.3 % 2.3 % 2.4 % 2.0 % 0.1 % 0.3 % Oslo - Indre by % 0.1 % 0.3 % 2.3 % -0.1 % 0.0 % -0.2 % 0.2 % 0.4 % Oslo - Vest % 0.3 % 0.3 % 2.4 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.2 % 0.4 % Oslo - Øst % -0.1 % 0.1 % 2.0 % -0.2 % 0.1 % -0.2 % 0.0 % 0.2 % Oslo - Sør % 0.2 % 0.5 % 0.1 % 0.2 % 0.2 % 0.0 % -0.2 % 0.3 % SUM 0.5 % 0.1 % 0.0 % 0.3 % 0.4 % 0.4 % 0.2 % 0.3 % 0.3 % Tabell 33 RTM23+: Med E18 Holmen-Framnes, biler døgn Bil (bilfører) o/d SUM RTM23+ øvrig % -0.9 % 1.9 % 0.0 % -0.1 % 16.2 % 8.2 % 7.5 % 6.5 % 1.6 % Oslo -0.5 % Asker/Bærum % -1.3 % 8.7 % 9.6 % 4.0 % 10.0 % 2.0 % 7.2 % 12.4 % 0.8 % Akershus -0.3 % Nedre Romerike % 8.7 % -0.2 % -0.4 % -0.6 % 0.9 % 1.6 % -0.2 % -0.1 % 0.0 % Mellom fylkene 2.5 % Øvre Romerike % 9.6 % -0.4 % -0.1 % -0.9 % 1.2 % 1.5 % -0.5 % -0.1 % -0.1 % Totalt 0.2 % Follo % 4.0 % -0.6 % -0.8 % 0.0 % -0.4 % -4.0 % -1.4 % 0.0 % 0.0 % Oslo - Indre by % 9.9 % 0.8 % 1.1 % -0.4 % -0.6 % -1.2 % -0.3 % -0.2 % 0.3 % Oslo - Vest % 2.1 % 1.6 % 1.5 % -4.0 % -1.2 % -0.1 % 0.8 % -2.6 % -0.1 % Oslo - Øst % 7.1 % -0.2 % -0.5 % -1.4 % -0.3 % 0.8 % -0.3 % -0.3 % 0.1 % Oslo - Sør % 12.5 % 0.0 % -0.1 % 0.1 % -0.1 % -2.6 % -0.3 % 0.0 % 0.2 % SUM -0.2 % 0.7 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % 0.5 % 0.0 % 0.1 % 0.2 % 0.2 % For RTM23+ merker vi oss også at det er negative effekter på antall reiser mellom deler av Oslo. Dette skyldes vridning av destinasjonsvalg som følge av at det blir mer attraktivt å reiser til/fra vestregionen. De neste tabellene viser endringer for reisemidler på samme måte som vist i scenariene for Byanalysen. Tabell 34 Fredrik, E18-utbygging, døgn Biler Kollektiv Sykkel Gang Totalt Koll.andel Oslo 0.0 % -0.2 % -0.2 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % Akershus -0.2 % -0.2 % -0.2 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % Mellom fylkene 1.5 % -1.3 % -0.8 % -0.1 % 0.4 % -0.6 % Totalt 0.3 % -0.5 % -0.2 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % Tabell 35 RTM23+, E18-utbygging, døgn Biler Kollektiv Sykkel Gang Totalt Koll.andel Oslo -0.5 % -0.1 % 0.0 % -0.1 % -0.3 % 0.1 % Akershus -0.3 % -0.9 % -0.6 % -0.2 % -0.3 % 0.0 % Mellom fylkene 2.5 % -0.5 % -1.0 % -2.4 % 1.6 % -0.5 % Totalt 0.2 % -0.2 % -0.3 % -0.2 % 0.0 % -0.1 % 18 PROSAM-rapport 177

29 Vi ser på dette aggregeringsnivået at antall biler mellom fylkene øker med 2.5% i RTM23+ mot 1.5% med Fredrik. Antall kollektivreiser går imidlertid mer ned med Fredrik. Dette kan tyde på at RTM23+ gir større destinasjonsvalgseffekter (spesielt relatert til bilreiser) sammenliknet med Fredrik. 3.3 Kollektivtilbud: T-baneringen Figur 1 Bydeler i Oslo Figuren over viser bydeler i Oslo, og vi ser T-baneringens geografiske marked i områdene Nydalen, Storo og Sinsen/Carl Berners plass. Det er altså spesielt for reiser til/fra bydelene Nordre Aker og Sagene vi må forvente at modellene skal gi størst respons. I tabellen nedenfor ser vi modellens respons på innføring av T-baneringen med henholdsvis Fredrik og RTM23+. PROSAM-rapport 177 side 19

30 Tabell 36 Endring i reiser til/fra bydeler, før og etter innføring av T-baneringen, døgn (lys grønn=mer enn 1% økning) Bil Kollektivt Gang Sykkel Fredrik Internt Fra/Til Internt Fra/Til Internt Fra/Til Internt Fra/Til Gamle Oslo % 0.0 % -0.6 % 0.4 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.2 % Grünerløkka % -0.1 % -0.5 % 0.5 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % Sagene % -0.1 % -0.4 % 0.6 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % St.Hanshaugen % 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.1 % Frogner % -0.1 % -0.7 % 0.6 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.2 % Ullern % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.1 % Vestre Aker % -0.1 % -0.5 % 0.6 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.3 % Nordre Aker % -0.3 % 1.3 % 3.6 % -0.3 % -0.5 % -0.6 % -0.7 % Bjerke % 0.0 % 0.2 % 0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % Grorud % 0.0 % -0.3 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.1 % Stovner % 0.0 % -0.2 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.1 % Alna % 0.0 % -0.2 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % Østensjø % 0.0 % -0.2 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % Nordstrand % 0.0 % -0.4 % 0.2 % -0.1 % 0.0 % -0.1 % -0.1 % Søndre Nordstrand % 0.0 % -0.2 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.1 % Sentrum % -0.1 % -0.6 % 0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % Marka Totalt -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.5 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % RTM23+ Internt Fra/Til Internt Fra/Til Internt Fra/Til Internt Fra/Til Gamle Oslo % -0.1 % -0.5 % 0.1 % -0.3 % -0.3 % -0.4 % -0.3 % Grünerløkka % -0.1 % -0.2 % 1.1 % -0.3 % -0.3 % -0.3 % -0.3 % Sagene % -0.1 % 0.4 % 1.8 % -0.2 % -0.3 % -0.2 % -0.3 % St.Hanshaugen % -0.1 % -0.3 % 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % -0.2 % Frogner % -0.1 % 0.2 % 1.0 % -0.3 % -0.3 % -0.4 % -0.3 % Ullern % 0.0 % -0.1 % -0.7 % 0.3 % 0.0 % 0.2 % 0.0 % Vestre Aker % -0.1 % -0.1 % 0.5 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.2 % Nordre Aker % -0.2 % 6.0 % 6.0 % -0.9 % -0.7 % -1.0 % -0.6 % Bjerke % -0.1 % -0.2 % 0.2 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.2 % Grorud % -0.1 % -0.4 % 0.3 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % Stovner % -0.1 % -0.3 % 0.3 % -0.3 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % Alna % 0.0 % -0.2 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.2 % Østensjø % 0.0 % -0.2 % -0.3 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.1 % Nordstrand % -0.1 % -0.4 % 0.2 % -0.3 % -0.2 % -0.2 % -0.3 % Søndre Nordstrand % -0.1 % -0.2 % 0.2 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % Sentrum % -0.1 % 0.0 % 0.4 % -0.2 % -0.3 % -0.4 % -0.3 % Marka Totalt -0.1 % -0.1 % 0.5 % 0.7 % -0.2 % -0.3 % -0.3 % -0.3 % Vi ser at antall kollektivreiser til/fra bydelene Sagene og Nordre Aker øker vesentlig mer med RTM23+ enn med Fredrik; 3.6% til/fra Nordre Aker med Fredrik og 5.5% med RTM23+. Neste tabell viser sammenlikningen for morgenrushet, og tendensen er den samme her. Tabell 37 Endring i reiser til og fra bydeler, før og etter innføring av T-baneringen, morgenrush (lys grønn=mer enn 1% økning) 20 PROSAM-rapport 177

31 Bil Kollektivt Fredrik Internt Fra Til Internt Fra Til Gamle Oslo % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.4 % 0.1 % Grünerløkka % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.3 % -0.1 % Sagene % -0.1 % -0.2 % -0.5 % 0.3 % 0.4 % St.Hanshaugen % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.4 % Frogner % -0.1 % -0.2 % -0.5 % 0.6 % -0.1 % Ullern % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.1 % -0.1 % Vestre Aker % -0.1 % -0.1 % -0.5 % 0.3 % 0.2 % Nordre Aker % -0.3 % -0.7 % 1.6 % 0.8 % 4.6 % Bjerke % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.3 % -0.2 % Grorud % 0.0 % 0.0 % -0.4 % 0.1 % -0.1 % Stovner % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.2 % -0.2 % Alna % 0.0 % 0.0 % -0.1 % 0.1 % -0.3 % Østensjø % 0.0 % 0.0 % -0.4 % 0.1 % -0.3 % Nordstrand % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.2 % -0.3 % Søndre Nordstrand % -0.1 % 0.0 % -0.3 % 0.1 % -0.1 % Sentrum % -0.1 % -0.1 % -0.4 % 0.1 % -0.1 % Marka Totalt -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.1 % 0.3 % 0.3 % RTM23+ Internt Fra Til Internt Fra Til Gamle Oslo % -0.2 % -0.1 % -0.5 % 0.8 % -0.4 % Grünerløkka % -0.2 % -0.1 % -0.3 % 0.8 % 0.7 % Sagene % -0.1 % -0.1 % 0.2 % 0.7 % 1.8 % St.Hanshaugen % 0.0 % -0.1 % -0.3 % 0.1 % -0.1 % Frogner % -0.2 % -0.1 % 0.1 % 1.1 % 0.8 % Ullern % 0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.5 % -0.7 % Vestre Aker % -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.3 % 0.7 % Nordre Aker % -0.5 % -0.1 % 3.6 % 3.5 % 5.9 % Bjerke % -0.1 % -0.1 % -0.2 % 0.2 % 0.1 % Grorud % -0.1 % -0.1 % -0.3 % 0.2 % -0.2 % Stovner % -0.1 % -0.1 % -0.2 % 0.2 % -0.1 % Alna % 0.0 % -0.1 % -0.2 % 0.0 % -0.6 % Østensjø % 0.0 % -0.1 % -0.2 % 0.0 % -0.9 % Nordstrand % -0.1 % -0.1 % -0.4 % 0.4 % -0.8 % Søndre Nordstrand % -0.1 % -0.1 % -0.3 % 0.2 % 0.0 % Sentrum % -0.1 % -0.1 % 0.0 % 0.5 % 0.3 % Marka Totalt -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.3 % 0.6 % 0.5 % Neste tabell viser effekten på en soneinndeling som samsvarer med den bostedsbaserte inndelingen benyttet i før-/etterundersøkelsene. De fire områdene favner om henholdsvis 6, 8, 10 og 16 grunnkretser. Vi ser at effekten med RTM23+ på denne detaljeringen er grovt regnet nesten dobbelt så stor som med Fredrik. Tabell 38 Reiser til/fra utvalgte soner, før og etter innføring av T-baneringen, døgn Emma/Fredrik Uten T-banering Med T-banering Til/fra Sone Totalt Kollektivt Bil Gang/sykkel Koll-andel Nydalen % ,7 % 5,1 % 1,0 % Storo % ,1 % 2,2 % 0,5 % Sinsen % ,2 % 0,7 % 0,2 % Carl Berner % ,2 % 1,1 % 0,3 % RTM23+ Uten T-banering Med T-banering Til/fra Sone Totalt Kollektivt Bil Gang/sykkel Koll-andel Nydalen % ,9 % 9,0 % 1,6 % Storo % ,6 % 5,9 % 1,2 % Sinsen % ,4 % 2,5 % 0,5 % Carl Berner % ,6 % 2,3 % 0,5 % Totalt Totalt Kollektivt Kollektivt Bil Bil Gang/sykkel Gang/sykkel Koll-andel Koll-andel Endring koll-rei Endring koll-rei Endring koll-an Endring koll-an I begge modellene er imidlertid effekten svært mye lavere enn observert effekt i RVUdata (før og etterundersøkelsene). Her vises det til en endring i kollektivandel på ca 25 prosentpoeng. Dette kan i noen grad skyldes at andre forutsetninger har endret seg PROSAM-rapport 177 side 21

32 mellom måletidspunktene, mens de holdes konstante i modellene. I analysene med Fredrik og RTM23+ måler vi kun effekten av kollektivtiltaket (endret rutetilbud i en før og etter-situasjon), og kun i forhold til endringer i de harde faktorene reisetid, frekvens og gangtid; gitt nettverksmodellens beregning av reiseruter. Observerte/faktiske endringer er selvsagt også påvirket av mange andre forhold som modellene ikke uttrykker. Det er ikke mulig å lage en sammenliknbar oppstilling av effekter som isolerer forutsetninger i før- og etterundersøkelsene på samme måte som forutsetningene til modellverktøyene. Som kilde til å bedre forklare gapet mellom observert og modellert effekt ligger det imidlertid mye i det omfattende materialet i førog etterundersøkelsene som bør studeres nærmere (f eks endring i holdninger og tilfredshet). Som også nevnt andre steder i dette notatet kan feilaktig håndtering av, eller feil input knyttet til, parkeringsulempe i modellene også bety noe. Det som er påfallende med sammenlikningen i case T-baneringen er at begge modellverktøyene kommer ut med effekter som ligger langt unna nivået som er tegnet i før- og etterundersøkelsene. Men til RTM23s fordel noterer vi at denne modellene tross alt ligger noe nærmere enn Fredrik med hensyn til økning i kollektivreiser. Totalt antall reiser til og fra de fire områdene i før-situasjonen er relativt lik med Fredrik og RTM23+. Det samme gjelder antall kollektivreiser. RTM23+ modellererer derimot betydelig flere bilreiser, og betydelig færre gang/sykkel-reiser enn Fredrik. Summen av bil, gang og sykkel er relativt lik i de to modellene, men RTM23+ har altså i førsituasjonen en forskyvning mot bil sammenliknet med Fredrik. Kollektivreisene kan da sies å ha en annen, og større, konkurranseflate mot bil en det vi ser med Fredrik, og det kan igjen påvirke effekten i etter-situasjonen (en større effekt av kollektivtiltaket med RTM23+). Totalt antall reiser til de fire områdene går opp med henholdsvis 0.3% og 0.8% i Fredrik og RTM23+. Vridningen i destinasjonsvalg (reisemønster totalt) er dermed større med RTM23+. Ulik købelastning i vegnettet i før-situasjonen kan også være en forklaring på forskjellene mellom modellene med hensyn til responsen for kollektivreiser. De neste fire figurene viser differanseplott fra Emma med modellmatriser fra RTM23+ og kommenteres ikke ytterligere her. 22 PROSAM-rapport 177

33 Figur 2 RTM23+: Endring i reiser på T-bane og buss, morgenrush Figur 3 RTM23+: Endring i reiser på T-bane og buss, morgenrush (utsnitt) PROSAM-rapport 177 side 23