Bruk av transportmodeller for beregning av klimagassutslipp

Transkript

1 Bruk av transportmodeller for beregning av klimagassutslipp TEMPO-konferanse om Klimavennlig bytransport, 28. februar Anne Madslien og Chi Kwan Kwong, TØI

2 Disposisjon Hva er transportmodeller og hvorfor bruke dem? Det norske modellsystemet Eksempler på beregninger Litt om regionale forskjeller av tiltak Tiltak og tiltakspakker, case Bergen trafikale effekter og endring i CO2-utslipp Side 2 Transportøkonomisk institutt

3 Overordnet målsetting: Å redusere utslippene fra transport Kan oppnås ved: Lavere etterspørsel etter transport (redusert transportomfang) Overgang til mindre utslippsintensive transportformer Bruk av kjøretøy med lavere utslipp pr utkjørte enhet (mer energieffektive, alternative drivstoff etc) Metode: Analyse av reiseatferd Videreutvikling og bruk av modeller som kan beregne effekten av ulike tiltak: - transportomfang (hvor og hvor ofte) - transportmiddelbruk => utslipp I TEMPOs task 2 beregnes klimaeffekten av ulike tiltak og virkemidler som er tilgjengelig for beslutningstakerne Side 3

4 Persontransportmodeller Beskriver sammenhengene mellom faktorer som påvirker reiseatferd Gir oss mulighet til å studere effekten av endringer i en eller flere av disse faktorene F eks hva kan forventes å skje ved: En gitt endring i drivstoffprisen Ny infrastruktur (veger, jerbaneprosjekter ++) Endret bompengeinnkreving (innkrevingspunkter/takststruktur/tidsdifferensiering) Nye kollektivruter (i hhv rushtid og lavtrafikk) Endret pris for et eller flere kollektive transportmidler (enkeltbillett, periodekort) Endret parkeringstilbud (tilgjengelighet, pris) Endringer i demografi (bosettingsmønster, aldersgrupper etc) Kombinasjoner av de ulike tiltakene Resultater: Nettverksplott (lenkebelastning), endringsplott Antall reiser, trafikk- og transportarbeid (for ulike geografiske inndelinger) Input til samfunnsøkonomiske analyser (konsumentoverskudd, inntekter/kostnader kollektivselskapene, bompengeinntekter ++) Beregnet trafikk- og transportarbeid gir grunnlag for utslipps- og klimaberegninger Side 4 Transportøkonomisk institutt

5 Eksempel på trafikkendringer som følge av et utvalg infrastrukturprosjekter: Side 5 Transportøkonomisk institutt

6 Det norske modellsystemet Nasjonal persontransportmodell (NTM5), for reiser over 10 mil 1428 soner Regionale persontransportmodeller (RTM), for reiser under 10 mil) 5 modeller, til sammen nærmere soner (grunnkretser) NTM5 og RTM dekker til sammen alle reiser innenlands Delmodeller basert på RTM, for mindre områder. Gir kortere beregningstid som er viktig i byområder hvor det kan være behov for å se på flere tidsperioder og kjøre flere iterasjoner pga køproblematikk Side 6 Transportøkonomisk institutt

7 Det norske modellsystemet, forts. Estimert på datagrunnlaget i RVU (nasjonal og tilleggsutvalg) Dekker alle reiser i Norge, splittet på reisehensikt, geografi (fra- og tilsone) på grunnkretsnivå og transportmiddel Transportetatenes verktøy. Brukes til prognoser, i transportetatenes prosjektanalyser og til samfunnsøkonomiske beregninger Viktig input i transportprognoser: Befolkningsfremskrivninger (se under) og forventet økonomisk utvikling for husholdningene Befolkningsutvikling: Prognose: Side 7 Transportøkonomisk institutt

8 Transportnettverket i RTM, eksempel Østlandet: Detaljert veg- og jernbanenett Rutetilbud kollektivtransport Demografi (befolkning i grunnkretser, fordelt på kjønn og aldersintervaller) Arbeidsplasser innen ulike næringsgrupper i grunnkretsene Skoler/skoleplasser Andre attraksjonsvariable (butikker, hoteller, hytter osv) Parkeringsinformasjon for hver sone (pris kort- og langtidsparkering, andel som betaler ++) Side 8 Transportøkonomisk institutt

9 Eksempel på modellberegnet effekt av en tiltakspakke : -økt drivstoffpris og bompenger, redusert kollektivtakst CO2-utslipp pr transportform beregnes basert på trafikk-/transportarbeid og utslippsfaktor pr km Side 9 Transportøkonomisk institutt

10 Trenger man detaljerte atferdsmodeller? Hva med enkle elastisitetsberegninger for å vurdere effekten av et tiltak? Nyttig i mange sammenhenger MEN, får ikke fram viktige geografiske forskjeller Responsen på et tiltak eller en pakke av tiltak er avhengig av mange faktorer som kan variere fra sted til sted

11 Hva påvirker hvilken effekt man får av tiltak og virkemidler i en region? Befolkningssammensetningen i sonene i regionen (alder, kjønn, husholdningstyper osv) Bilhold i regionen soner (varierer med befolkningssammensetning, kollektivtilbud osv) Transporttilbudet før tiltaket (infrastruktur, kollektivtilbud, bompenger osv) Utformingen av tiltaket Reisehensikter i regionen (ulik effekt på arbeidsreiser og helgeturer til hytten) Hvor mange påvirkes av tiltaket? Hvem påvirkes? Hvilken forbedring/forverring utgjør tiltaket? Eks: effekten av endret drivstoffpris vil variere med hvor gode alternativer det finnes til å kjøre bil (kollektivdekning, pris kollektiv), distansefordeling blant eksisterende bilkjørere (aktuelt med overgang til gang/sykkel?), aldersfordeling osv.

12 Hvor skjer fremtidig befolkningsvekst? By Transportmiddel Transp.arbeid Oslo Bil -6% Buss -1% Båt 1% Trikk/bane -3% Alternativ beregning for Osloområdet: Hele befolkningsveksten i skjer i grunnkretser med jernbanestasjon i stedet for å følge dagens befolkningsmønster. Sammenligning med grunnprognosen. Tog 21% SUM -3% Ski Bil -5% Buss -8% Tog 14% SUM -2% Bærum Bil -5% Buss 0% Trikk/bane -9% Tog 16% SUM -3% Side 12 Transportøkonomisk institutt

13 Ulike tiltak analysert tidligere (NB! Med gammel modellversjon tatt med for å illustrere effekter) Navn 20 % økt drivstoffpris Dobbel drivstoffpris Halv kollpris Dobbel bomsats Klimakur kombi Dyr parkering NTP Kombi Tiltak 20 prosent økning i drivstoffpris for privatbil. Doblet drivstoffpris for privatbil. Halvert kollektivtakst (gjelder ikke fly). Dobbel takst i bomringene i Oslo, Bergen, Stavanger og Kristiansand. I tillegg gjenåpnes bomringen i Trondheim med dobbel takst. Doblet drivstoffpris for privatbil, halvert takst kollektiv (ikke fly) og dobbel takst i bomringene. Atskillig dyrere å parkere. I Framtidens byer er området som har parkeringskostnad utvidet og kostnaden er tredoblet. I tillegg er det innført en parkeringskostnad på 40 kr for alle arbeidsreiser. Drivstoffprisen økes med 25 %. Parkeringskostnadene litt lavere enn i parkeringsalternativet. Halvert kollektivtakst og doble bomringsatser. Parkeringskostnadene vil veie tungt i dette alternativet, spesielt på korte turer.

14 Størst effekt av tiltak i byene Forskjell mellom byer og hele landet, illustrert ved beregnet endring i antall turer med bil og kollektiv ved ulike tiltak: Forskjellen mellom by og spredtbygd strøk enda større enn vist i figuren, siden byene er inkludert i søylene for landet

15 Ulike resultater av tiltak også byene imellom Sammenligning mellom Oslo/Bærum og resten av Framtidens byer :

16 Ulik effekt fra by til by Beregnet endring i antall bilturer pr by (innen og til/fra byen) av en samlet tiltakspakke ( NTP Kombi ):

17 Ulik effekt fra by til by Beregnet endring i antall kollektivturer pr by (innen og til/fra byen) av en samlet tiltakspakke ( NTP Kombi ):

18 Ulike effekter innen og til/fra byene Økt drivstoffpris gir ikke nødvendigvis en nedgang i biltrafikken overalt. Finner svært ulik effekt på turer innen byene og til/fra byene. Årsak: økt drivstoffpris gir liten kostnadsøkning på korte turer, endret destinasjonsvalg fra lange til korte turer mv NB! Merk forskjellig skala på de to figurene!

19 Case: byområdet Bergen

20 DOM Bergen en delområdemodell av RTM systemet Side 20 Transportøkonomisk institutt

21 Ny generasjon bymodeller Opprinnelige RTM reestimert 4 tidsperioder (fordelt på rush- og ikke rush perioder) Etterspørselsberegningene tar bedre hensyn til køproblemer enn tidligere Parkering inkludert på en mer direkte måte Forbedrete attraksjonsvariable (arbeidsplasser og annet som styrer destinasjonsvalget)

22 Tiltakene som er testet Scen.nr Scen.navn Forklaring Basis 2010 Basis 2010 Basis scenario 2010 etablert i forbindelse med prosjektet KS1 Bergensprogrammet. Etterspørselsmodellen Tramod-by D1 Økt drivstoffskostnad +25 % Drivstoffskostnaden økt med 25 % for hele modellområdet Drivstoffskostnaden utgjør 46 % av totale distanseavhengige kostnader for en biltur. Gir en økning i den totale distanseavhengige kostnad på 12 % D2 Økt drivstoffskostnad +50 % Drivstoffskostnaden økt med 50 % for hele modellområdet Gir en økning i den totale distanseavhengige kostnad på 24 % P1 P2 Økt parkeringskostnad for arbeidsreiser Økt parkeringskostnad for både arbeids- og fritidsreiser Alle grunnkretsene i Bergen kommune får økt arbeidsparkeringskostnaden med +50 kr Alle må betale for arbeidsparkering selv Som scen. P1 Korttidsparkeringskostnad settes til min. 15 kr/t Soner med eksisterende takster som er over 15 kr/t får en økning på 50% K1 2 x frekvens Dobbel frekvens på alle kollektivruter som er innenfor eller krysser grensen til Bergen kommune, unntatt langdistanseruter K2 Takst 25 % Kollektivtakst redusert med 25 % for hele modellområdet B1 2 x bomtakst Dobbel bomtakst hele døgnet på eksisterende bomsnitt i Bergen kommune Bominnkrevningen på Osterøybrua er uendret B2 3 x bomtakst rush 3 x bomtakst i morgen- og ettermiddagsrushet på eksisterende bomsnitt i Bergen kommune, dagens takst resten av døgnet Bominnkrevningen på Osterøybrua er uendret Kombi1 Økt drivstoffskostnad +50 %, Økt parkeringskostnad for arbeidsreiser, Takst 25 % Sammensatt av D2, P1 og K2 22

23 En typisk biltur i by Hva består kjørekostnadene av? 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % Andel av kjørekostnadene for en typisk biltur avhengig av distanse ved parkeringskostnad = 0 3 km, park kost=0 5 km, park kost=50 10 km,park kost=0 20 km,park kost=0 Bompenger Øvrige distanseavh. kostnader Drivstoffskostnad 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % Andel av kjørekostnadene for en typisk biltur avhengig av distanse ved parkeringskostnad = 50 3 km,park kost=50 5 km,park kost=0 10 km,park kost=50 20 km,park kost=50 Parkering Bompenger Øvrige distanseavh. kostnader Drivstoffskostnad Side 23 Transportøkonomisk institutt

24 Endring i antall turer pr døgn (1) 30% Prosentvis endring for antall bilfører- og kollektivturer pr døgn 25% 20% 15% 10% 5% 0% Drivstoff +25% Drivstoff +50% Økt park kost arbeid Økt park kost arbeid + fritid Frekvens2x Kollektivtakst -25% Bom2x Bom3x_mrg_etm Drivstoff50_Takst25_Arb park -5% -10% -15% Diff_BF% Diff_koll% Side 24 Transportøkonomisk institutt

25 Endring i antall turer pr døgn (2) 8% Prosentvis endring for antall bilpass-, gang- og sykkelturer pr døgn 6% 4% 2% 0% -2% Drivstoff +25% Drivstoff +50% Økt park kost arbeid Økt park kost arbeid + fritid Frekvens2x Kollektivtakst -25% Bom2x Bom3x_mrg_etm Drivstoff50_Takst25_Arb park -4% -6% Diff_bilpass% Diff_gang% Diff_sykkel% Side 25 Transportøkonomisk institutt

26 Endring i antall turer pr døgn (3) 3% Prosentvis endring for totalt antall turer pr døgn 2% 1% 0% -1% Drivstoff +25% Drivstoff +50% Økt park kost arbeid Økt park kost arbeid + fritid Frekvens2x Kollektivtakst -25% Bom2x Bom3x_mrg_etm Drivstoff50_Takst25_Arb park -2% -3% Diff_tot% Side 26 Transportøkonomisk institutt

27 Endring i trafikk- og transportarbeid 0% -1% -2% -3% -4% -5% -6% -7% -8% -9% -10% Prosentvis endring i trafikkarbeid for bil pr døgn Drivstoff +25% Drivstoff +50% Økt arbeidsparkering Økt park kost for arb og fritid 2xfrekvens kollektiv Kollektivtakst -25% 2 x Bomtakst 3 x bomtakst i rush Driv50+Takst-25+økt arb park Kun Bergen kommune Hele modellområdet Prosentvis endring i transportarbeid for kollektiv pr døgn 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% Drivstoff +25% Drivstoff +50% Økt arbeidsparkering Økt park kost arb og fritid 2xfrekvens kollektiv Kollektivtakst -25% 2 x Bomtakst 3 x bomtakst i rush Driv+50+Takst-25+Økt arb park 0% Kun Bergen kommune Hele modellområdet

28 Hvordan påvirker tiltakene klimautslippene? (1) 30 Endring i CO2 utslipp (1000 tonn/år) i Bergen kommune Drivstoff25 Drivstoff50 Park kost arb Park kost arb+fritid 2xfrekvens Kolltakst25 Bom2x Bom3x rush Kombi1 Endring i Bergen kommune, i 1000 tonn CO2 pr år Side 28 Transportøkonomisk institutt

29 Hvordan påvirker tiltakene klimautslippene? (2) 8% Prosentvis endring i CO2 utslipp i forhold til basis 2010 i Bergen kommune 6% 4% 2% 0% -2% -4% -6% -8% -10% Drivstoff25 Drivstoff50 Park kost arb Park kost arb+fritid 2xfrekvens Kolltakst25 Bom2x Bom3x rush Kombi1 Prosentvis endring i Bergen kommune Side 29 Transportøkonomisk institutt

30 Hvordan virker tiltakene innad i Bergen? Side 30 Transportøkonomisk institutt

31 Scenario D1: Drivstoffkostnader +25 % % vis reduksjon i kjøretøykilometer er større enn % vis reduksjon i antall bilførerturer Reduksjon i antall bilturer er størst på relasjoner til/fra ekstern Bergen, altså de lange bilturene Minst overføring fra bil til kollektiv på de interne bilturene i bydelene, altså de korte bilturene Størst økning i kollektivreiser til/fra sentrum Side 31 Transportøkonomisk institutt

32 Scenario D2: Drivstoffkostnader +50 % Med +50 % økning i drivstoffkostnader fås grovt sett dobbelt effekt i forhold til scenariet med +25 % drivstoffkostnader Tilsvarende endring i reisemønsteret som i scenariet med +25 % drivstoffkostnader, men forsterket effekt Side 32 Transportøkonomisk institutt

33 Scenario P1: Økte parkeringskostnader for arbeidsreiser Parkeringskostnad for arbeidsreiser styres av to variabler i etterspørselsmodellen: 1. Gjennomsnittlig arbeidsparkeringskost pr grunnkrets (kr. pr døgn) 2. Andelen som må betale for arbeidsplassparkering selv I basis 2010: gjennomsnittlig arb park kost (gateparkering + p-hus) innhentet i 2009 Gjennomsnitt kr/døgn i sentrum Ca halvparten må betale selv I scenp1: 1. Alle grunnkretser i Bergen kommune får økt arbeidspark kost med + 50 kr. 2. Alle må betale for arbeidsparkeringen selv Side 33 Transportøkonomisk institutt

34 Scenario P1: Økte parkeringskostnader for arbeidsreiser Reduksjonen i antall bilturer er størst for relasjoner til/fra sentrum og Årstad Kollektivreiser øker også mest for de samme relasjonene Sentrum og Årstad er områder med høyeste parkeringskostnad, samt best kollektivdekning Størst %-vis nedgang for interne bilturer i bydelene ( %) Gang- og sykkelturer øker mest på bydelsinterne relasjoner, samt mellom Årstad og sentrum Side 34 Transportøkonomisk institutt

35 Scenario P2: Økte parkeringskostnader for arbeid- og fritidsreiser Side 35 Som scen P1 men her er lagt inn økt kostnad for korttidsparkering i tillegg Parkeringskostnad for fritidsreiser styres av én variabel i etterspørselsmodellen: Gjennomsnittlig korttidsparkeringskost pr grunnkrets (kr. pr time) Kostnadsøkning berører kun fritidsreiser (ikke hente/levere) I basis 2010: gjennomsnittlig korttidspark kost (gateparkering + p-hus) innhentet i 2009 Gjennomsnitt 8-26 kr/time i sentrum I scen. P2: 1. Kostnad for korttidsparkering settes til min. 15 kr/t i hele kommunen 2. Park kost >15 kr/t økes med 50 % Transportøkonomisk institutt

36 Scenario P2: Økte parkeringskostnader for arbeid- og fritidsreiser Samme mønster som P1, kraftigere effekt Stor nedgang i antall bilturer internt i bydelene, altså korte bilturer Betydelig reduksjon i antall bilturer til/fra sentrum, Årstad og Åsane, om lag -10 % Økning i antall kollektivturer er desidert størst på relasjoner til/fra sentrum, om lag +15 % Gang- og sykkelturer øker mest på bydelsinterne relasjoner, samt mellom Årstad og sentrum Side 36 Transportøkonomisk institutt

37 Scenario K1: 2 x frekvens på kollektivtransport i Bergen kommune Om lag 130 kollektivruter har fått økt frekvens Reduksjonen i antall bilturer er spredt over hele kommunen, men nedgangen i antall bilturer er størst til/fra Fana, Laksevåg og Åsane Antall kollektivreiser øker mest til/fra sentrum, dernest Årstad, men den %-vis økningen er størst for relasjoner til/fra Arna, Laksevåg, Fyllingsdalen og Ytrebygda Kollektivtilbudet for de ytre bydelene har relativt sett fått en kraftigere forbedring sammenlignet med de sentrale bydelene Overføring av gang- og sykkelturer til kollektivturer Side 37 Transportøkonomisk institutt

38 Scenario K2: Kollektivtakst -25 % Nedgangen i antall bilturer er størst på relasjoner til/fra Fana, Årstad, Åsane, samt internt i bydelene Økningen i antall kollektivturer er desidert størst til/fra sentrum, dernest til/fra Årstad, knappe 14 %. % vis økning i antall kollektivturer mellom Sentrum-eksternt peker seg ut Overføring av turer fra gang- og sykkel til kollektivtransport Side 38 Transportøkonomisk institutt

39 Scenario B1: 2 x bomtakst hele døgnet Størst nedgang i antall bilturer på de relasjoner som må krysse bomringen Berører turer mellom sentrum og resten av byen Omfordeling av bilturer til/fra Åsane % vis stor nedgang i antall bilturer til andre bydeler, med unntak av Arna, hvor det er en liten økning i antall bilturer Økning av bydelsinterne bilturer i samtlige bydeler Økning i kollektivturer er jevnt fordelt over hele kommunen, men størst til/fra sentrum Små endringer i gang- og sykkelturer Side 39 Transportøkonomisk institutt

40 Scenario B2: 3 x bomtakst i rushperiodene Endringer i antall bilturer følger det samme mønster som 2 x Bomtakst scenariet Omfordeling av turer til/fra Åsane En liten økning i bydelsinterne turer Små økninger i kollektivturer på samtlige relasjoner, men størst til/fra sentrum Små endringer i gang- og sykkelturer Med differensiert bomtakst oppnår man større nedgang i antall bilturer (opp mot %) på enkelte relasjoner i rushperiodene enn 2 x Bomtakst Samlet gir 2 x Bomtakst over hele døgnet større effekt enn 3 x Bomtakst i rushperiodene, både i antall turer og transportarbeid Side 40 Transportøkonomisk institutt

41 Scenario Kombi1:Drivstoff+50 %, Kollektivtakst-25%, Økt arbeidspark kost Oppnår størst reduksjon i transportarbeid for bil, knappe 10 % i Bergen Antall bilturer reduseres med om lag % fra samtlige bydeler, størst nedgang til/fra sentrum og Årstad, dernest Åsane og Fana % vis størst nedgang på bydelsinterne bilturer Betydelig økning i antall kollektivturer mellom alle bydelene, størst til/fra sentrum og sentrum, dernest til /fra Åsane og Fana Overføring fra gang til kollektiv på bydelsinterne turer Noe overføring fra bil til sykkel på korte relasjoner Side 41 Transportøkonomisk institutt

42 Oppsummering Størst effekt av tiltak i byene Byene er ulike, kan ikke uten videre overføre resultater fra en by til andre byer Ulike typer tiltak gir ulike effekter på transportmønsteret Parkeringsrestriksjoner mest effektivt på de korte turene Økte drivstoffkostnader mest effektivt på de lange turene Har effekt for den totale mobiliteten i området Forbedret kollektivtilbud innebærer ikke bare en reduksjon i biltrafikk. En del økte kollektivturer kommer fra tidligere gang- og sykkelturer Å doble frekvensen på kollektivtilbudet kan medføre økte klimagassutslipp Å kombinere flere tiltak gir størst effekt