RAPPORT 177 Verifisering av RTM23 - Amazon S3 · 2019. 9. 8. · Oslo kommune: Plan- og...

RAPPORT 177

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

www.prosam.org

Fakta om PROSAM 1. Deltagere i PROSAM PROSAM er et samarbeid mellom følgende offentlige etater og bedrifter: Staten: Statens vegvesen Region øst Statens vegvesen Vegdirektoratet Jernbaneverket Region øst Akershus fylkeskommune: Sentraladministrasjonen Oslo kommune: Plan- og bygningsetaten Samferdselsetaten Kollektivtrafikkselskaper: 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 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.

Styringsgruppe

Samarbeidsgruppe

Bil- og sykkelgruppe Kollektivgruppe Modell- og RVU gruppe

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 www.Prosam.org 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 WWW.PROSAM.ORG: RAPPORTENS PLASS I FORHOLD TIL ANDRE PROSAMRAPPORTER: Jf. Rapport 149, 166, 169 og 170

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

Innholdsfortegnelse 1. Bakgrunn ................................................................................................................1 2. Forskjeller i gjenskaping av dagens virkelighet ......................................................2

2.1 Overordnede nøkkeltall ...................................................................................2 2.2 Reisemønster og avstandsfordeling ................................................................6 2.3 Elastisiteter......................................................................................................9

3. Forskjeller i modellrespons i tre konkrete case.....................................................11 3.1 Arealbruksscenarier: Byanalysen ..................................................................12 3.2 Vegutbygging: E18 vestkorridoren ................................................................16 3.3 Kollektivtilbud: T-baneringen .........................................................................19

4. Kort om forskjeller i oppbygging og modellmekanismer .......................................25 4.1 Førerkortinnhav og bilhold.............................................................................25 4.2 Billettslag for kollektivtransport ......................................................................25 4.3 Parkeringsulempe .........................................................................................25 4.4 Bilpassasjerer................................................................................................26 4.5 Rundturer/flere destinasjoner på en tur .........................................................26 4.6 Næringskategorier.........................................................................................26 4.7 Demografi......................................................................................................26 4.8 Reisehensikter...............................................................................................27

5. Om brukerperspektivet og beregningsgang..........................................................27 6. Oppsummering og punkter til oppfølging..............................................................28

6.1 Konklusjoner .................................................................................................28 6.2 Forslag til punkter til oppfølging.....................................................................29

7. Vedlegg 1 .............................................................................................................30 8. Vedlegg 2 .............................................................................................................33

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

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 RTM23+.

2.1 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 RTM23+.

PROSAM-rapport 177 2

Tabell 1 Overordnede tall fra Fredrik (modellår 2003/2005, reiser pr virkedøgn)

Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUMArbeid 383 017 30 662 225 911 49 471 48 945 738 006 Tjeneste-Bosted 47 851 1 438 20 421 2 671 2 327 74 708 Tjeneste-Arbeid 18 656 1 488 2 382 260 719 23 505 Skole 10 845 4 556 100 937 14 103 25 809 156 250 Service 34 957 4 534 16 116 3 515 6 487 65 609 Besøk 54 546 12 008 13 710 10 137 24 006 114 407 Fritid 50 408 15 631 30 751 16 199 145 233 258 222 Innkjøp 137 959 24 810 35 439 15 489 108 743 322 440 Hente/levere 72 510 2 177 7 448 5 000 28 094 115 229 Annet 22 578 6 108 3 912 2 556 11 601 46 755 SUM 833 325 103 413 457 028 119 401 401 963 1 915 130

Tilpasset inndeling i RTM23+

Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUMArbeid 383 017 30 662 225 911 49 471 48 945 738 006 Tjeneste 66 507 2 926 22 803 2 931 3 046 98 213 Innkjøp 137 959 24 810 35 439 15 489 108 743 322 440 Besøk 54 546 12 008 13 710 10 137 24 006 114 407 Annet 180 453 28 450 58 227 27 270 191 415 485 815 SUM 822 482 98 856 356 090 105 298 376 155 1 758 881

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 SUMArbeid 371 651 30 449 187 091 29 373 81 371 699 936 Tjeneste 174 422 11 815 54 934 7 055 33 687 281 912 Innkjøp 349 185 75 671 85 141 17 895 215 302 743 194 Besøk 93 416 45 080 30 889 12 214 56 288 237 888 Annet 375 398 70 569 90 755 22 778 177 961 737 461 SUM 1 364 072 233 584 448 811 89 314 564 610 2 700 391

Bilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUMArbeid 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


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 bilfører- og 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 RVU-bearbeidinger). 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 FredrikBilfører 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+ - FredrikBilfører 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.


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 HensiktArbeid 86 654 7 991 64 847 9 516 20 134 189 142 31 %Tjeneste 22 317 2 290 9 988 936 6 681 42 212 7 %Innkjøp 58 614 19 613 15 394 3 336 59 772 156 729 26 %Besøk 14 086 14 448 8 261 4 050 15 900 56 746 9 %Annet 76 238 17 346 19 801 5 367 45 753 164 505 27 %SUM 257 910 61 688 118 291 23 206 148 240 609 334 100 %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 108 466 3 786 36 158 6 445 13 673 168 530 34 %Tjeneste 34 279 2 144 7 367 707 5 261 49 757 10 %Innkjøp 52 206 12 037 8 921 1 916 33 958 109 040 22 %Besøk 17 159 6 361 3 574 1 413 5 449 33 957 7 %Annet 70 640 12 407 14 722 3 819 31 035 132 623 27 %SUM 282 751 36 736 70 743 14 301 89 377 493 907 100 %

57 % 7 % 14 % 3 % 18 % 100 %

C. Reiser 1. ærend -> 2. ærendBilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt

Arbeid 44 938 5 341 10 619 1 948 13 715 76 561 16 %Tjeneste 47 754 2 546 13 795 2 238 7 532 73 865 15 %Innkjøp 89 875 12 204 22 716 4 653 30 900 160 348 32 %Besøk 24 042 4 911 5 397 1 350 9 519 45 219 9 %Annet 76 141 11 735 18 216 4 113 27 710 137 914 28 %SUM 282 751 36 736 70 743 14 301 89 376 493 908 100 %Andel reisemiddel 57 % 7 % 14 % 3 % 18 % 100 %

A+B+CBilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt

Arbeid 240 059 17 118 111 625 17 909 47 522 434 233 27 %Tjeneste 104 350 6 980 31 150 3 881 19 474 165 835 10 %Innkjøp 200 696 43 854 47 031 9 906 124 630 426 117 27 %Besøk 55 288 25 721 17 232 6 813 30 869 135 923 9 %Annet 223 019 41 488 52 739 13 298 104 498 435 042 27 %SUM 823 411 135 160 259 777 51 807 326 993 1 597 149 100 %Andel reisemiddel 52 % 8 % 16 % 3 % 20 % 100 %

D. Alle hjemreiserBilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt

Arbeid 131 592 13 332 75 467 11 464 33 849 265 703 24 %Tjeneste 70 072 4 835 23 783 3 174 14 213 116 078 11 %Innkjøp 148 490 31 817 38 110 7 989 90 672 317 077 29 %Besøk 38 128 19 359 13 658 5 400 25 420 101 965 9 %Annet 152 379 29 081 38 017 9 479 73 463 302 419 27 %SUM 540 661 98 424 189 034 37 507 237 617 1 103 242 100 %Andel reisemiddel 49 % 9 % 17 % 3 % 22 % 100 %

Reiser totalt A+B+C+DBilfører Bilpassasjer Kollektiv Sykkel Gang SUM Hensikt

Arbeid 371 651 30 449 187 091 29 373 81 371 699 936 26 %Tjeneste 174 422 11 815 54 934 7 055 33 687 281 912 10 %Innkjøp 349 185 75 671 85 141 17 895 215 302 743 194 28 %Besøk 93 416 45 080 30 889 12 214 56 288 237 888 9 %Annet 375 398 70 569 90 755 22 778 177 961 737 461 27 %SUM 1 364 072 233 584 448 811 89 314 564 610 2 700 391 100 %Andel reisemiddel 51 % 9 % 17 % 3 % 21 % 100 % Neste tabell viser hvordan de to modellene ligger i forhold til PRVU med hensyn til transportmiddelandeler.


Tabell 5 Transportmiddelfordeling for delreiser og rundturer. Sammenlikning av PRVU på hverdager 2001 og RTM23+ og Fredrik.

til fo

ts

sykk

el

kolle

ktiv

t

bilfø

rer

bilp

assa

sjer

anne

t

PRVU2001 Delreiser i O/A 20 5 16 49 9 2PRVU2001 Rundturer i OA 18 5 21 47 8 2RTM23+ 21 3 17 51 9Fredrik 21 6 20 47 6Avvik %-poeng RTM23+/Delturer 1 -2 1 2 0Avvik %-poeng Fredrik/Rundturer 3 1 -1 0 -2 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 RTM23+.


Tabell 6 Forskjeller i overordnet reisemønster for reisemidler og totalt, døgn, modellår 2003/2005, døgn Bil (bilfører) o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 - - Asker/Bærum 291 1.0 0.6 0.6 0.5 0.8 0.8 0.6 0.6 1.0Nedre Romerike 292 0.6 1.2 0.9 0.8 0.8 0.7 0.8 0.6 1.0Øvre Romerike 293 0.4 0.7 1.1 0.5 0.5 0.4 0.6 0.5 1.0Follo 294 0.4 0.6 0.5 1.1 0.6 0.5 0.5 0.7 1.0Oslo - Indre by 391 0.7 0.7 0.6 0.7 1.1 1.1 1.0 1.0 1.0Oslo - Vest 392 0.8 0.7 0.5 0.6 1.1 1.2 1.0 0.9 1.0Oslo - Øst 393 0.6 0.8 0.8 0.7 1.1 1.0 1.1 1.0 1.0Oslo - Sør 394 0.5 0.6 0.6 0.9 1.0 0.9 0.9 1.3 1.0SUM - 0.7 0.7 0.9 0.9 0.8 0.7 0.7 0.8 1.0

Kollektivt o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 - - Asker/Bærum 291 0.8 1.6 1.0 1.0 1.0 0.8 1.5 1.2 1.0Nedre Romerike 292 1.1 0.8 1.2 1.0 1.3 1.3 0.8 1.2 1.0Øvre Romerike 293 0.8 1.3 1.0 0.6 0.9 0.9 1.0 0.7 1.0Follo 294 1.0 1.3 0.7 0.6 1.3 1.3 1.4 0.9 1.0Oslo - Indre by 391 0.6 1.2 0.7 0.9 1.0 0.9 1.2 1.0 1.0Oslo - Vest 392 0.6 1.2 0.8 1.0 1.0 0.9 1.4 1.4 1.0Oslo - Øst 393 0.9 0.6 0.7 0.8 1.1 1.1 0.9 1.2 1.0Oslo - Sør 394 0.8 1.0 0.6 0.6 1.0 1.3 1.2 0.9 1.0SUM - 0.6 0.9 0.8 0.7 1.0 0.9 1.1 1.0 1.0

Sykkel o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 - - Asker/Bærum 291 0.8 262.6 3.6 1.7 33.9 14.4 1.0Nedre Romerike 292 0.8 4.4 5.2 12.7 15.9 1.9 10.5 1.0Øvre Romerike 293 3.3 1.0 158.4 1.0Follo 294 254.7 4.4 0.8 11.0 19.1 36.8 1.5 1.0Oslo - Indre by 391 5.6 17.2 17.7 0.6 1.4 2.6 2.8 1.0Oslo - Vest 392 1.9 15.9 22.5 1.0 0.6 3.2 4.9 1.0Oslo - Øst 393 31.1 1.5 171.3 34.7 1.6 2.6 0.6 1.7 1.0Oslo - Sør 394 12.9 8.2 1.4 1.6 3.8 1.7 0.6 1.0SUM - 0.9 0.8 1.1 1.0 0.6 0.8 1.0 1.1 1.0

Gang o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 - - Asker/Bærum 291 1.0 2.5 1.9 0.0 0.0 1.0Nedre Romerike 292 1.0 5.4 4.2 0.0 0.4 1.9 0.4 1.0Øvre Romerike 293 4.5 1.0 1.0Follo 294 4.0 1.0 0.0 0.8 0.0 2.0 1.0Oslo - Indre by 391 2.7 0.0 0.0 0.9 2.0 2.6 2.8 1.0Oslo - Vest 392 2.3 0.4 0.8 2.2 0.6 4.2 2.6 1.0Oslo - Øst 393 0.0 1.5 0.0 2.4 3.5 0.8 2.1 1.0Oslo - Sør 394 0.0 0.4 2.1 3.2 2.7 2.5 0.7 1.0SUM - 0.9 0.8 0.9 0.8 0.9 0.8 1.0 0.8 1.0

Totalt o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 - - Asker/Bærum 291 1.0 0.8 0.6 0.6 0.8 0.9 0.8 0.7 1.0Nedre Romerike 292 0.8 1.0 1.1 0.9 1.0 0.9 0.9 0.8 1.0Øvre Romerike 293 0.5 0.9 1.1 0.5 0.6 0.5 0.7 0.6 1.0Follo 294 0.5 0.9 0.5 1.0 0.8 0.7 0.8 0.9 1.0Oslo - Indre by 391 0.9 1.1 0.8 1.0 0.9 1.2 1.3 1.3 1.0Oslo - Vest 392 1.0 1.0 0.7 0.8 1.1 0.8 1.3 1.3 1.0Oslo - Øst 393 0.8 0.9 0.9 0.8 1.2 1.2 0.9 1.2 1.0Oslo - Sør 394 0.7 0.8 0.7 1.1 1.1 1.2 1.2 0.9 1.0SUM - 0.8 0.8 1.0 0.9 0.7 0.8 0.8 0.8 1.0 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)


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 4.53. 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 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 - - - - - - - - - - Asker/Bærum 291 - 13 % 22 % 51 % 38 % 48 % 21 % 24 % 22 % 19 %Nedre Romerike 292 - 22 % 8 % 11 % 25 % 38 % 21 % 17 % 16 % 13 %Øvre Romerike 293 - 51 % 11 % 7 % 58 % 58 % 41 % 24 % 34 % 13 %Follo 294 - 38 % 25 % 58 % 13 % 61 % 42 % 28 % 18 % 22 %Oslo - Indre by 391 - 48 % 38 % 58 % 61 % 24 % 42 % 49 % 51 % 34 %Oslo - Vest 392 - 21 % 21 % 41 % 42 % 42 % 14 % 35 % 34 % 27 %Oslo - Øst 393 - 24 % 17 % 24 % 28 % 49 % 35 % 15 % 26 % 26 %Oslo - Sør 394 - 22 % 16 % 34 % 18 % 51 % 34 % 26 % 10 % 26 %SUM - 19 % 13 % 13 % 22 % 34 % 27 % 26 % 26 % 25 %

RTM23+, koll.andel o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 7 % 11 % 7 % 5 % 8 % 55 % 28 % 26 % 20 % 8 %Asker/Bærum 291 11 % 6 % 24 % 44 % 37 % 34 % 11 % 26 % 21 % 11 %Nedre Romerike 292 7 % 25 % 5 % 8 % 21 % 38 % 24 % 11 % 17 % 10 %Øvre Romerike 293 5 % 45 % 8 % 4 % 42 % 53 % 39 % 17 % 25 % 7 %Follo 294 8 % 38 % 21 % 43 % 4 % 55 % 42 % 28 % 10 % 12 %Oslo - Indre by 391 55 % 34 % 38 % 53 % 55 % 28 % 31 % 43 % 41 % 34 %Oslo - Vest 392 27 % 11 % 23 % 39 % 42 % 31 % 12 % 31 % 33 % 23 %Oslo - Øst 393 26 % 25 % 11 % 17 % 27 % 43 % 31 % 16 % 25 % 25 %Oslo - Sør 394 20 % 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 2005. 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).


Tabell 8 Bilbelegg i de to modellene Fredrik RTM23+

Arbeid 1.08 1.09Tjeneste 1.04 1.07Innkjøp 1.18 1.23Besøk 1.22 1.49Annet 1.17 1.21

Totalt 1.12 1.18

2.3 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

Fred

rik

RTM

23+

Fred

rik

RTM

23+

Rushtime Bilfører -0,14 -0,21 0,10 0,10Kollektivt 0,12 0,41 -0,22 -0,54

Dagtime Bilfører -0,19 -0,20 0,04 0,05Kollektivt 0,09 0,35 -0,25 -0,58

Døgn Bilfører -0,17 -0,21 0,05 0,06Bilpassasjer -0,50 0,12Kollektivt 0,10 0,37 -0,24 -0,55Gang 0,04 0,31 0,03 0,12Sykkel 0,07 0,41 0,08 0,20

Bil Kollektivt

Vi ser at elastisiteten for biltid er noe større i tallverdi i RTM23+, -0.21 for bilførerturer/døgn i RTM23+ mot -0.17 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+.


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

Fred

rik

RTM

23+

Fred

rik

RTM

23+




Bil Kollektivt

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 -0.39 i RTM23+ mot -0.16 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

Fred

rik

RTM

23+

Fred

rik

RTM

23+




Bil Kollektivt

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 -0.70 i RTM23+ mot -0.36 i Fredrik vil være førende for forskjeller i modellrespons for utbygging i vestkorridoren (kapittel 3.2).


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

Fred

rik

RTM

23+

Fred

rik

RTM

23+

Rushtime Bilfører -0,03 0,04 0,09 0,12Kollektivt 0,17 0,66 -0,23 -0,58

Dagtime Bilfører -0,12 0,03 0,03 0,06Kollektivt 0,13 0,56 -0,20 -0,60

Døgn Bilfører -0,10 0,01 0,05 0,07Bilpassasjer -0,33 0,11Kollektivt 0,15 0,59 -0,24 -0,58Gang 0,05 0,42 0,02 0,12Sykkel 0,11 0,57 0,06 0,21

Bil Kollektivt

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 RTM23+.

3. 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.


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.

3.1.1 Forutsetninger Tabell 13 Forutsetninger om befolkning og arbeidsplasser i arealbruksscenarier i ”Byanalysen”

Basis 2025 Oslo ekstrem 2025 Akershus ekstrem 2025Bosatte Arb.plasser Bosatte Arb.plasser Bosatte Arb.plasser

Asker/Bærum 187 311 90 888 -8 % -13 % 8 % 13 %Nedre Romerike 170 827 63 384 -8 % -13 % 8 % 13 %Øvre Romerike 104 055 36 563 -8 % -13 % 8 % 13 %Follo 137 792 44 564 -8 % -13 % 8 % 13 %Oslo - Indre by 239 981 258 595 13 % 8 % -13 % -8 %Oslo - Vest 125 641 85 639 4 % 5 % -4 % -5 %Oslo - Øst 139 449 73 504 4 % 5 % -4 % -5 %Oslo - Sør 135 170 26 343 4 % 5 % -4 % -5 %Akershus 599 985 235 399 -8 % -13 % 8 % 13 %Oslo 640 241 444 081 7 % 7 % -7 % -7 % Infrastruktur og kollektivtilbud holdes konstant i scenariene for 2025. Disse forutsetningene er kort beskrevet i kapittel 7.

3.1.2 ”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 SUMArbeid -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 SUMArbeid -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


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 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 Oslo 10.9 %Asker/Bærum 291 -12.7 % -16.5 % -15.0 % -16.2 % -0.2 % -4.1 % -4.5 % -6.7 % -10.1 % Akershus -12.6 %Nedre Romerike 292 -16.5 % -12.5 % -12.4 % -15.2 % 0.0 % -3.3 % -3.5 % -5.3 % -9.9 % Mellom fylkene -2.2 %Øvre Romerike 293 -15.0 % -12.4 % -11.8 % -15.6 % 3.4 % 1.1 % 1.3 % -1.4 % -10.4 % Totalt 1.5 %Follo 294 -16.2 % -15.2 % -15.6 % -12.2 % -0.4 % -2.9 % -2.6 % -4.7 % -9.9 %Oslo - Indre by 391 -0.2 % 0.0 % 3.4 % -0.4 % 16.5 % 10.3 % 10.3 % 9.0 % 12.5 %Oslo - Vest 392 -4.1 % -3.3 % 1.1 % -2.9 % 10.3 % 5.5 % 5.8 % 5.8 % 5.4 %Oslo - Øst 393 -4.5 % -3.5 % 1.3 % -2.6 % 10.3 % 5.8 % 6.6 % 6.4 % 5.4 %Oslo - Sør 394 -6.7 % -5.3 % -1.4 % -4.7 % 9.0 % 5.8 % 6.4 % 6.2 % 5.2 %SUM -10.1 % -9.9 % -10.4 % -9.9 % 12.5 % 5.4 % 5.4 % 5.2 % 1.5 % Tabell 17 RTM23+: Oslo ekstrem 2025, døgn Totalt (uten bilpass.) o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 0.6 % -5.6 % -6.2 % -5.1 % -5.9 % 9.8 % 7.8 % 7.9 % 7.6 % 0.2 % Oslo 8.7 %Asker/Bærum 291 -5.7 % -10.8 % -15.4 % -12.7 % -15.3 % 0.7 % -2.2 % -3.2 % -4.7 % -8.3 % Akershus -11.1 %Nedre Romerike 292 -6.2 % -15.5 % -11.9 % -11.4 % -15.0 % -0.3 % -3.2 % -2.9 % -5.0 % -9.5 % Mellom fylkene -1.5 %Øvre Romerike 293 -5.1 % -12.8 % -11.4 % -9.1 % -15.4 % 4.6 % 2.8 % 2.0 % -1.5 % -8.5 % Totalt 0.5 %Follo 294 -5.9 % -15.3 % -15.1 % -15.4 % -11.3 % 0.4 % -3.3 % -2.9 % -3.8 % -9.2 %Oslo - Indre by 391 9.8 % 0.5 % -0.4 % 4.6 % 0.3 % 13.6 % 8.6 % 8.5 % 7.8 % 9.9 %Oslo - Vest 392 7.9 % -2.1 % -3.2 % 2.7 % -3.4 % 8.5 % 4.8 % 5.2 % 5.0 % 5.0 %Oslo - Øst 393 8.0 % -3.2 % -2.8 % 2.0 % -3.0 % 8.4 % 5.2 % 5.9 % 5.5 % 5.0 %Oslo - Sør 394 7.6 % -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 -11.1% 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.andelOslo 11.2 % 10.0 % 11.5 % 11.5 % 10.9 % -0.2 %Akershus -13.0 % -12.8 % -11.9 % -11.7 % -12.6 % 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 %


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 -10.8 % -15.3 % -12.6 % -10.8 % -11.1 % -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.)

3.1.3 ”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 SUMArbeid 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 SUMArbeid 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 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 Oslo -10.6 %Asker/Bærum 291 13.4 % 17.7 % 15.7 % 17.3 % -1.0 % 3.8 % 4.0 % 6.2 % 10.3 % Akershus 13.1 %Nedre Romerike 292 17.7 % 13.1 % 12.8 % 16.1 % -0.9 % 3.1 % 3.1 % 4.8 % 10.2 % Mellom fylkene 1.6 %Øvre Romerike 293 15.7 % 12.8 % 11.9 % 16.5 % -3.6 % -1.1 % -1.5 % 1.2 % 10.5 % Totalt -1.3 %Follo 294 17.3 % 16.1 % 16.5 % 12.5 % -0.5 % 2.6 % 2.2 % 4.2 % 10.0 %Oslo - Indre by 391 -1.0 % -0.9 % -3.6 % -0.5 % -15.7 % -10.1 % -10.1 % -8.8 % -12.1 %Oslo - Vest 392 3.8 % 3.1 % -1.1 % 2.6 % -10.1 % -5.2 % -5.6 % -5.6 % -5.3 %Oslo - Øst 393 4.0 % 3.1 % -1.5 % 2.2 % -10.1 % -5.6 % -6.5 % -6.2 % -5.4 %Oslo - Sør 394 6.2 % 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 % -12.1 % -5.3 % -5.4 % -5.2 % -1.3 %


Tabell 23 RTM23+: Akershus ekstrem 2025, døgn Totalt (uten bilpass.) o/d 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 -0.5 % 5.0 % 5.4 % 4.8 % 5.8 % -10.2 % -8.9 % -8.6 % -7.1 % -0.2 % Oslo -8.7 %Asker/Bærum 291 5.0 % 12.7 % 17.4 % 16.1 % 15.6 % -0.7 % 2.8 % 3.7 % 5.3 % 9.6 % Akershus 11.9 %Nedre Romerike 292 5.4 % 17.4 % 12.3 % 11.2 % 15.4 % -0.7 % 3.6 % 2.6 % 5.2 % 9.6 % Mellom fylkene 1.3 %Øvre Romerike 293 4.8 % 16.2 % 11.3 % 9.3 % 14.5 % -3.8 % 0.4 % -1.8 % 0.2 % 8.8 % Totalt -0.3 %Follo 294 5.8 % 15.7 % 15.5 % 14.6 % 11.6 % -1.3 % 1.6 % 1.5 % 3.2 % 9.2 %Oslo - Indre by 391 -10.2 % -0.6 % -0.5 % -3.8 % -1.1 % -13.8 % -8.8 % -8.6 % -7.2 % -10.0 %Oslo - Vest 392 -9.0 % 2.7 % 3.6 % 0.4 % 1.7 % -8.7 % -4.9 % -5.0 % -4.2 % -5.0 %Oslo - Øst 393 -8.7 % 3.7 % 2.5 % -1.8 % 1.6 % -8.5 % -4.9 % -5.7 % -4.5 % -4.9 %Oslo - Sør 394 -7.1 % 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 % -10.0 % -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.andelOslo -10.7 % -9.7 % -11.1 % -11.1 % -10.6 % 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.andelOslo -7.2 % -10.2 % -10.0 % -10.6 % -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.


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 1 10 11 12 13 14 21 22 23 24 25 26 27 30 31 SUMRTM23+ øvrig 1Asker 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_1 21 2 % 0 % 0 % 0 % -1 % 0 % 0 % 1 % 1 % 1 % 1 % 0 % 1 % 3 % 0 %Ytre By Vest_2 22 6 % 3 % 2 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 2 % 0 %Sentrum 23 11 % 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 1 10 11 12 13 14 21 22 23 24 25 26 27 30 31 SUMRTM23+ 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_1 21 8 % 6 % 4 % 3 % 2 % 2 % 0 % 0 % -11 % -6 % -4 % 1 % -13 % 1 % -12 % -1 %Ytre By Vest_2 22 8 % 7 % 2 % 3 % 1 % -2 % 0 % 0 % -1 % -1 % 0 % 1 % -1 % 2 % -3 % 0 %Sentrum 23 21 % 22 % 23 % 16 % 8 % 9 % -11 % -2 % -1 % 0 % -1 % -1 % -1 % 1 % 0 % 1 %Indre By Vest 24 14 % 13 % 11 % 9 % 4 % 1 % -5 % -1 % -1 % 0 % -1 % 0 % 0 % 1 % -1 % 0 %Indre By Øst 25 15 % 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 1 10 11 12 13 14 21 22 23 24 25 26 27 30 31 SUMRTM23+ øvrig 1Asker 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 21 3 % -1 % -1 % -2 % -2 % -1 % 1 % 3 % 3 % 3 % 2 % 3 % 4 % 6 % 1 %Ytre By Vest_2 22 7 % 4 % 3 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 1 % 3 % 0 %Sentrum 23 22 % 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 25 10 % 7 % 5 % 4 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 3 % 0 %Ytre By Nordøst 26 10 % 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 30 10 % 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 %


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 1 10 11 12 13 14 21 22 23 24 25 26 27 30 31 SUMRTM23+ 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_1 21 12 % 11 % 4 % 4 % 3 % 2 % 0 % 1 % -7 % -2 % -2 % 2 % -11 % 3 % -15 % 0 %Ytre By Vest_2 22 14 % 14 % 5 % 6 % 3 % 0 % -1 % 0 % -1 % -1 % 0 % 1 % -1 % 2 % -4 % 0 %Sentrum 23 22 % 22 % 22 % 15 % 9 % 8 % -9 % -1 % -1 % -1 % -1 % -1 % -1 % 1 % 0 % 1 %Indre By Vest 24 21 % 20 % 15 % 13 % 6 % 1 % -6 % 0 % -1 % -1 % -1 % 0 % -1 % 1 % -1 % 0 %Indre By Øst 25 22 % 28 % 23 % 20 % 12 % 7 % -4 % 0 % -1 % -1 % -1 % 0 % 0 % 2 % 0 % 0 %Ytre By Nordøst 26 11 % 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 54.000/døgn i Fredrik og ca 68.000/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 1 10 11 12 13 14 21 22 23 24 25 26 27 30 31 SUMRTM23+ øvrig 1Asker 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 1 10 11 12 13 14 21 22 23 24 25 26 27 30 31 SUMRTM23+ øvrig 1Asker 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


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 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 Oslo 0.0 %Asker/Bærum 291 -0.8 % 4.0 % 4.3 % 3.5 % 4.2 % 1.5 % 3.7 % 3.6 % 0.5 % Akershus -0.2 %Nedre Romerike 292 4.0 % -0.1 % -0.1 % 0.7 % 0.1 % 0.3 % -0.1 % 0.2 % 0.1 % Mellom fylkene 1.5 %Øvre Romerike 293 4.3 % -0.1 % 0.0 % 2.2 % 0.3 % 0.3 % 0.1 % 0.5 % 0.0 % Totalt 0.3 %Follo 294 3.5 % 0.7 % 2.2 % -0.3 % 2.3 % 2.4 % 2.0 % 0.1 % 0.3 %Oslo - Indre by 391 4.2 % 0.1 % 0.3 % 2.3 % -0.1 % 0.0 % -0.2 % 0.2 % 0.4 %Oslo - Vest 392 1.5 % 0.3 % 0.3 % 2.4 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.2 % 0.4 %Oslo - Øst 393 3.7 % -0.1 % 0.1 % 2.0 % -0.2 % 0.1 % -0.2 % 0.0 % 0.2 %Oslo - Sør 394 3.6 % 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 1 291 292 293 294 391 392 393 394 SUMRTM23+ øvrig 1 -0.4 % -0.9 % 1.9 % 0.0 % -0.1 % 16.2 % 8.2 % 7.5 % 6.5 % 1.6 % Oslo -0.5 %Asker/Bærum 291 -0.8 % -1.3 % 8.7 % 9.6 % 4.0 % 10.0 % 2.0 % 7.2 % 12.4 % 0.8 % Akershus -0.3 %Nedre Romerike 292 1.9 % 8.7 % -0.2 % -0.4 % -0.6 % 0.9 % 1.6 % -0.2 % -0.1 % 0.0 % Mellom fylkene 2.5 %Øvre Romerike 293 0.0 % 9.6 % -0.4 % -0.1 % -0.9 % 1.2 % 1.5 % -0.5 % -0.1 % -0.1 % Totalt 0.2 %Follo 294 0.0 % 4.0 % -0.6 % -0.8 % 0.0 % -0.4 % -4.0 % -1.4 % 0.0 % 0.0 %Oslo - Indre by 391 15.9 % 9.9 % 0.8 % 1.1 % -0.4 % -0.6 % -1.2 % -0.3 % -0.2 % 0.3 %Oslo - Vest 392 8.1 % 2.1 % 1.6 % 1.5 % -4.0 % -1.2 % -0.1 % 0.8 % -2.6 % -0.1 %Oslo - Øst 393 7.3 % 7.1 % -0.2 % -0.5 % -1.4 % -0.3 % 0.8 % -0.3 % -0.3 % 0.1 %Oslo - Sør 394 6.5 % 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.andelOslo 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.andelOslo -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 %


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+.


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/TilGamle Oslo 30101 -0.1 % 0.0 % -0.6 % 0.4 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.2 %Grünerløkka 30102 0.0 % -0.1 % -0.5 % 0.5 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 %Sagene 30103 -0.1 % -0.1 % -0.4 % 0.6 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 %St.Hanshaugen 30104 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.1 %Frogner 30105 -0.1 % -0.1 % -0.7 % 0.6 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.2 %Ullern 30106 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.1 %Vestre Aker 30107 0.0 % -0.1 % -0.5 % 0.6 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.3 %Nordre Aker 30108 -0.4 % -0.3 % 1.3 % 3.6 % -0.3 % -0.5 % -0.6 % -0.7 %Bjerke 30109 0.0 % 0.0 % 0.2 % 0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 %Grorud 30110 0.0 % 0.0 % -0.3 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.1 %Stovner 30111 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.1 %Alna 30112 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 %Østensjø 30113 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 %Nordstrand 30114 0.0 % 0.0 % -0.4 % 0.2 % -0.1 % 0.0 % -0.1 % -0.1 %Søndre Nordstrand 30115 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.1 %Sentrum 30116 -0.1 % -0.1 % -0.6 % 0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 %Marka 30117Totalt -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/TilGamle Oslo 30101 -0.1 % -0.1 % -0.5 % 0.1 % -0.3 % -0.3 % -0.4 % -0.3 %Grünerløkka 30102 -0.1 % -0.1 % -0.2 % 1.1 % -0.3 % -0.3 % -0.3 % -0.3 %Sagene 30103 -0.1 % -0.1 % 0.4 % 1.8 % -0.2 % -0.3 % -0.2 % -0.3 %St.Hanshaugen 30104 0.0 % -0.1 % -0.3 % 0.0 % 0.0 % -0.2 % 0.0 % -0.2 %Frogner 30105 -0.1 % -0.1 % 0.2 % 1.0 % -0.3 % -0.3 % -0.4 % -0.3 %Ullern 30106 0.1 % 0.0 % -0.1 % -0.7 % 0.3 % 0.0 % 0.2 % 0.0 %Vestre Aker 30107 0.0 % -0.1 % -0.1 % 0.5 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.2 %Nordre Aker 30108 -0.4 % -0.2 % 6.0 % 6.0 % -0.9 % -0.7 % -1.0 % -0.6 %Bjerke 30109 0.0 % -0.1 % -0.2 % 0.2 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.2 %Grorud 30110 -0.1 % -0.1 % -0.4 % 0.3 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % -0.2 %Stovner 30111 -0.1 % -0.1 % -0.3 % 0.3 % -0.3 % -0.2 % -0.2 % -0.2 %Alna 30112 0.0 % 0.0 % -0.2 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.1 % -0.2 %Østensjø 30113 0.0 % 0.0 % -0.2 % -0.3 % 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.1 %Nordstrand 30114 -0.2 % -0.1 % -0.4 % 0.2 % -0.3 % -0.2 % -0.2 % -0.3 %Søndre Nordstrand 30115 -0.1 % -0.1 % -0.2 % 0.2 % -0.2 % -0.2 % -0.2 % -0.2 %Sentrum 30116 -0.1 % -0.1 % 0.0 % 0.4 % -0.2 % -0.3 % -0.4 % -0.3 %Marka 30117Totalt -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)


Bil Kollektivt

Fredrik Internt Fra Til Internt Fra TilGamle Oslo 30101 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.4 % 0.1 %Grünerløkka 30102 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.3 % -0.1 %Sagene 30103 -0.1 % -0.1 % -0.2 % -0.5 % 0.3 % 0.4 %St.Hanshaugen 30104 0.1 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.4 %Frogner 30105 -0.2 % -0.1 % -0.2 % -0.5 % 0.6 % -0.1 %Ullern 30106 0.1 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.1 % -0.1 %Vestre Aker 30107 0.0 % -0.1 % -0.1 % -0.5 % 0.3 % 0.2 %Nordre Aker 30108 -0.8 % -0.3 % -0.7 % 1.6 % 0.8 % 4.6 %Bjerke 30109 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.3 % -0.2 %Grorud 30110 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.4 % 0.1 % -0.1 %Stovner 30111 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.2 % -0.2 %Alna 30112 0.0 % 0.0 % 0.0 % -0.1 % 0.1 % -0.3 %Østensjø 30113 0.1 % 0.0 % 0.0 % -0.4 % 0.1 % -0.3 %Nordstrand 30114 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.4 % 0.2 % -0.3 %Søndre Nordstrand 30115 0.0 % -0.1 % 0.0 % -0.3 % 0.1 % -0.1 %Sentrum 30116 0.0 % -0.1 % -0.1 % -0.4 % 0.1 % -0.1 %Marka 30117Totalt -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.1 % 0.3 % 0.3 %

RTM23+ Internt Fra Til Internt Fra TilGamle Oslo 30101 -0.2 % -0.2 % -0.1 % -0.5 % 0.8 % -0.4 %Grünerløkka 30102 -0.2 % -0.2 % -0.1 % -0.3 % 0.8 % 0.7 %Sagene 30103 -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.2 % 0.7 % 1.8 %St.Hanshaugen 30104 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.3 % 0.1 % -0.1 %Frogner 30105 -0.2 % -0.2 % -0.1 % 0.1 % 1.1 % 0.8 %Ullern 30106 0.1 % 0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.5 % -0.7 %Vestre Aker 30107 0.0 % -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.3 % 0.7 %Nordre Aker 30108 -0.5 % -0.5 % -0.1 % 3.6 % 3.5 % 5.9 %Bjerke 30109 0.0 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % 0.2 % 0.1 %Grorud 30110 -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.3 % 0.2 % -0.2 %Stovner 30111 -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.2 % 0.2 % -0.1 %Alna 30112 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.2 % 0.0 % -0.6 %Østensjø 30113 0.0 % 0.0 % -0.1 % -0.2 % 0.0 % -0.9 %Nordstrand 30114 -0.2 % -0.1 % -0.1 % -0.4 % 0.4 % -0.8 %Søndre Nordstrand 30115 -0.1 % -0.1 % -0.1 % -0.3 % 0.2 % 0.0 %Sentrum 30116 -0.1 % -0.1 % -0.1 % 0.0 % 0.5 % 0.3 %Marka 30117Totalt -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/f

ra

Son

e

Tota

lt

Kolle

ktiv

t

Bil

Gan

g/sy

kkel

Kol

l-and

el

Tota

lt

Kolle

ktiv

t

Bil

Gan

g/sy

kkel

Kol

l-and

el

End

ring

koll-

rei

End

ring

koll-

an

Nydalen 101 34 702 7 894 17 326 9 482 23 % 34 930 8 295 17 230 9 405 23,7 % 5,1 % 1,0 %Storo 102 32 134 7 902 13 952 10 281 25 % 32 224 8 074 13 907 10 243 25,1 % 2,2 % 0,5 %Sinsen 201 20 130 5 040 7 956 7 133 25 % 20 149 5 077 7 950 7 123 25,2 % 0,7 % 0,2 %Carl Berner 202 52 366 14 092 16 912 21 363 27 % 52 470 14 252 16 889 21 329 27,2 % 1,1 % 0,3 %

RTM23+ Uten T-banering Med T-banering

Til/f

ra

Son

e

Tota

lt

Kolle

ktiv

t

Bil

Gan

g/sy

kkel

Kol

l-and

el

Tota

lt

Kolle

ktiv

t

Bil

Gan

g/sy

kkel

Kol

l-and

el

End

ring

koll-

rei

End

ring

koll-

an

Nydalen 101 35 121 7 475 21 950 5 695 21 % 35 637 8 151 21 872 5 614 22,9 % 9,0 % 1,6 %Storo 102 35 356 8 984 18 493 7 879 25 % 35 775 9 518 18 444 7 812 26,6 % 5,9 % 1,2 %Sinsen 201 20 958 4 589 11 450 4 919 22 % 21 022 4 703 11 428 4 891 22,4 % 2,5 % 0,5 %Carl Berner 202 55 945 14 621 26 484 14 839 26 % 56 186 14 957 26 446 14 783 26,6 % 2,3 % 0,5 % I begge modellene er imidlertid effekten svært mye lavere enn observert effekt i RVU-data (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


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 før- og 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 før-situasjonen 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.


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)


Figur 4 RTM23+: Endring i påstigninger på T-bane, morgenrush

Figur 5 RTM23+: Endring i avstigninger på T-bane, morgenrush


4. KORT OM FORSKJELLER I OPPBYGGING OG MODELLMEKANISMER

For å ”kunne gi idéer” for vurdering og konklusjoner knyttet til forskjeller i modellrespons kommer her litt om forskjeller i oppbygging virkemåte for de to modellene.

4.1 Førerkortinnhav og bilhold I RTM23+ har vi en egen segmenteringsmodell som sørger for å fordele personene i hver sone i kategorier med hensyn til hvilken tilgang de har til å bruke bil på en reise. Modellen kalles også ”bilholds- og førerkortmodellen”. Denne må kjøres hver gang det gjøres endringer i demografi eller inntektsutvikling. En fordel ved RTM23+ er da at vi har en dynamisk og konsistent, dog syntetisk, håndtering av bilhold og førerkort i modellsystemet. I Fredrik spesifiseres forutsetningene om andel med førerkort i husholdet og antall biler i husholdet på en mer statisk måte i demografidatafilen (genereringsdata). Det forutsettes at modelloperatøren tar stilling til/beregner disse størrelsene utenfor selve modellsystemet Emma/Fredrik, og har en bevisst holdning til hva som i hvert scenario legges i demografidatafilen. Generelt er dette en ulempe som kan gi inkonsistens, men er nyttig ved testing av ”hva-hvis?” spørsmål som ”Hva om folks vaner endrer seg slik at bilhold frikoples fra inntektsutviklingen?”. Ideelt burde man ønske seg en slik opsjon også i RTM23+.

4.2 Billettslag for kollektivtransport I RTM23+ er valget mellom bruk av månedskort og andre billettslag en del av modellene for valg av reisemiddel/destinasjon (eget nivå i logit-modellens trestruktur for arbeidsreiser). Dette beregnes altså dynamisk og man trenger kun å ta stilling til håndtering av fullpris månedskort og snittpris enkeltbillett. I Fredrik må fordelingen mellom alle billettslag forutsettes på en statisk måte i hvert scenario og beregnes i en ”snittprismatrise” for kollektivtakst. RTM23s metode kan være fordelaktig, men pr i dag er den ikke gjennomsiktig og etterprøvbar. Det vil si: modelloperatøren kan ikke ta ut resultater for fordelingen på billettslag. En ”moderat omprogrammering” vil etter alt å dømme gjøre dette mulig.

4.3 Parkeringsulempe I RTM23s arbeidsreisemodell er parkeringsulempen beskrevet som en kontinuerlig variabel av forholdet mellom ”arbeidsplasser + bosatte” og soneareal. (Modellene for de andre reisehensiktene anvender den mer statistiske kategoriseringen som i andre regionale RTM.)


Med denne metodikken blir det ”lettere å heve blikket” og la modellen gjøre jobben med å representere parkeingsulempe: Endret man sonedata vil indeksene tilpasse seg automatisk. Det blir imidlertid vanskeligere (umulig?) å håndtere spesifikke marginale endringer i form av endret parkeringspolitikk/faktisk prisnivå. Også her bør man vurdere å gjøre det mulig å velge eksogent gitte tilleggsopplysninger.

4.4 Bilpassasjerer Bilpassasjerer modelleres som eget reisemiddel i RTM23+. Fredrik forutsetter bilbelegg. Modellkjøringene som er gjort i dette prosjektet tyder imidlertid ikke på at modellert bilbelegg varierer vesentlig som følge av forutsetningene ellers i RTM23+.

4.5 Rundturer/flere destinasjoner på en tur Dette er en definitiv nyvinning i RTM23+. Hva gir dette med tanke på belastning av vegnettet? En større andel av reisene vil foregå mellom soner utenfor hjemmet, og en tilsvarende mindre andel starter/ender i hjemmet. Dette har konsekvenser for nettfordeling/lenkebelastning som bør studeres nærmere.

4.6 Næringskategorier Begrepet ”publikumsattraherende” i Fredrik er nå implementert i RTM23+ ved å flytte på ansatte mellom næringskategorier. Merk at man ved innlegging av nye forutsetninger må ha kontroll på at dette er gjort etter hensikten. I arbeidet med kalibrering av RTM23+ ble det nødvendig å fravike den opprinnelige næringsinndelingen som ligger i RTM. Hovedproblemet var at engros- og lagervirksomhet lå i hovedgruppe "varehandel", og det ble for mange bilturer til Groruddalen. ”Engros- og lager” ble da flyttet til hovedgruppen "industri", samt et par andre endringer. Dette er dokumentert i PROSAM rapport 166, kap 3.2.

4.7 Demografi Modellene skiller seg ikke mye fra hverandre. Men i Fredrik er det mulig å spesifisere sysselsetting etter kjønn/alder, noe som ikke benyttes i RTM23+ (sysselsetting kun totalt i soner). På den annen side er det ikke tradisjon for å benytte en reell, ny, differensiering ved etablering av nye forutsetning til Fredrik (dette handler i bunn og grunn om datatilgang). Med andre ord: RTM23+ uttrykker/modellerer turfrekvens for arbeidsreiser som funksjon av tilgjengelige demografiske variable. Sysselsetting totalt i sonen er en del av dette grunnlaget, men statistikken er ikke fordelt på kjønn/alder (slik det er lagt opp til i Fredrik).


4.8 Reisehensikter Fredrik benytter vesentlig flere reisehensikter enn RTM23+. Se sammenlikningene i kapittel 2.

5. OM BRUKERPERSPEKTIVET OG BEREGNINGSGANG En fullstendig kjøring av RTM23+ i forbindelse med en prosjektanalyse vil normalt involvere gjennomføring av følgende 6 punkter (listen nedenfor er sakset fra rapport fra Møreforsking):

1. Kjøre bilholdsmodell (tramodOslo.exe). Lager befolkningsfil (alder 12, kjønn 2, familietype 5 og bilholdssegment 5, dvs. 600 befolkningssegmenter i hver grunnkrets) til RTM23+. Normalt tilstrekkelig med én kjøring per årstall. I langsiktige prognoser kan det være aktuelt å kjøre bilholdsmodellene flere ganger med ulike forutsetninger om befolkningsvekst, inntektsvekst, med mer.

2. Beregne LoS – data med EMMA (bil, kollektivtransport, gang/sykkel). Makroer sørger for å beregne nødvendige data. Gir 5 filer med data (bil og kollektivt, rush og lav + gang/sykkel distanse).

3. Sette sammen LoS-data til én stor datafil som benyttes av RTM23+ (e2rtm.exe). Går samtidig over fra EMMAs sone nummer til grunnkretsnummer

4. Kjøre RTM23+ (rtm23+.exe). Gir 45 turmatriser etter reisehensikt og transportmåte

5. Sette sammen turmatriser for døgn/timer med ønsket innhold (rtm2e.exe). For eksempel kollektivtrafikk morgenrush, kollektivtrafikk private reiser døgn, med mer. Går samtidig tilbake til EMMAs sonenummer fra grunnkretsnummer

6. Gjennomføre analyse i EMMA med beregnede matriser på vanlig måte. Arbeidsoppgavene er mange av de samme som med Emma/Fredrik, men de er delt opp/sammensatt litt forskjellig. Erfaringen i dette prosjektet er at det etterhvert kan bli ”tungt” å forholde seg til alle styrefiler og batch-filer etterhvert som man lager flere og flere scenarier. Det er rom for å forenkle modellanvendelsen i så måte, og det er nå etablert et brukerskall som kan tas i bruk. Tekniske forskjeller fra Emma/Fredrik slik RTM23+ foreligger omtales ikke nærmere i denne rapporten, men eventuelle utfordrninger og tilpassinger kan vurderes nærmere internt i PROSAMs modellgruppe etterhvert som brukerskallet (beta-versjon) testes av flere.


6. OPPSUMMERING OG PUNKTER TIL OPPFØLGING

6.1 Konklusjoner RTM23+ gir en større respons både for ”Case E18” og for ”Case T-baneringen”. Dette rimer med forskjeller i elastisiteter omtalt i avsnitt 2.3 (selv om T-baneringen selvsagt også handler om annet enn ren ombordtid). RTM23+ ligger nærmere observerte effekter av T-baneringen, men begge modellene ligger lagt unna ”fasiten”. For E18-utbygging kan ikke effektene måles mot empiri (foreløpig). For arealbruksscenariene i Byanalysen er responsen imidlertid noe mindre med RTM23+ enn med Fredrik. I dette tilfellet er det pekt på at det nok er rimelig (riktig) at RTM23+ ligger lavere slik vi har målt denne responsen, siden de reisende her har mulighet til å ”vende seg” mot områder utenfor Akershus som Fredrik ikke har med. En parkeringsulempe som er dynamisk koblet til tetthet for bosatte/arbeidsplasser i soner vil dessuten også bidra til at modellresponsen begrenses i RTM23s arbeidsreisemodell (sammenliknet med en situasjon der parkeringsmotstanden hadde vært uttrykt som i de andre delmodellene). Med RTM23+ fører da økning i tetthet av bosatte og arbeidsplasser til at parkeringsmotstanden øker, mens denne ulempen i Fredrik er frikoblet fra endring i arealbruk. Grundigere studie av hvordan parkeringsulempe virker i modellen, og med evt forbedringer, er et viktig punkt til oppfølging. Mye av forskjellene i modellrespons ellers kan sannsynligvis forklares ut i fra forskjeller i gjenskaping av dagens situasjon. For ”E18” vil lavere kollektivandel i utgangspunktet og et mer belastet vegnett i RTM23+ bidra til at effektene forsterkes, og blir vesentlig høyere enn i Fredrik. For ”T-baneringen” kan også høyere belastning av vegnettet til/fra de nye stasjonene bidra til større respons med RTM23+. Analyse av forskjell i attrahering av arbeidsreiser pr arbeidsplass må utgå i denne omgang. Dette er fordi konstruksjon av rene arbeidsreisematriser ikke lar seg gjøre uten å legge en innsats i å klargjøre/definere hvordan dette må gjøres i RTM23+ (ikke en del av dette prosjektet). Et sentralt spørsmål knyttet til innføring av RTM23+ som standard analyseverktøy er å (A) teste/dokumentere på hvilke måter RTM23+ er god/dårlig (både i seg selv og sammenliknet med Fredrik), og (B) vurdere hva som kan gjøres for å forbedre modellen, og eventuelt gjennomføre dette. Punkt A er delvis gjennomført i dette prosjektet. Punkt B avhenger av videre arbeid med punkt A samt noen av oppfølgingspunktene i neste avsnitt.


6.2 Forslag til punkter til oppfølging Her nevnes noen av punktene/problemstillingene som anses å være viktigst med tanke på mulig oppfølging. Grundigere gjennomgang av dagens situasjon Det er ønskelig å se grundigere på gjenskaping av dagens trafikk, kollenktivandeler og reisemønster. Det vil si sammenligning med RVU, COWIdata etc i langt større omfang, og med direkte tilbakekopling mot RTM23+. Elastisiteter Forskjeller i elastisiteter for reisetid med bil og kollektivt (ombordtid), totalt og for utvalgte deler av modellområdet, er vist og omtalt i kapittel 2.3. Det ville nok være nyttig å ha et større ”oppslagsverk for RTM23+” for elastisiteter i dagens situasjon - og med hensyn til andre variable, og for flere korridorer/delmarkeder i modellområdet. Andel periodekort Kan det enkelt lages en revidert modellversjon der denne fordelingen skrives ut? (MFM bekrefter at dette er en ren teknisk sak.) Parkeringsulempe Effekten av måten å uttrykke parkeringsvariabelen på i arbeidsreisemodellen bør studeres nærmere. Behovet for å kunne gi konkrete priser (kr/time) som input (sonespesifikt) kommer også til å bli et diskusjonstema. Mulig punkter til oppfølging, rangert i varierende grad lavere i prioritet, er: Forholdet mellom reisemiddel bilfører og reismiddel bilpassasjer. Hvilken dynamikk ligger det i påvirkning av bilbelegg? Modellen bør testes spesielt med tanke på å se på ”konkurranseflaten” mellom å reise med bil som fører kontra bil som passasjer. ”Hva-hvis” testing. Modellen kan kjøres med testinput for å avdekke svar på ulike gjenstående spørsmål samt styrke følelsen med mekanismene i modellsystemet. Et eksempel kan være å øke befolkning vesentlig mer enn antall arbeidsplasser, eller motsatt. Konvergens: Nye vd-funksjoner tenderer til å være strammere enn det tidligere settet anvendt ved auto assignment. Dette fører i større grad en tidligere til konvergensproblemer ved høy belastning i nettet (f eks i 2025). Denne utfordringen, samt mulighet for tilpassinger, bør studeres nærmere. Minste rapporterte antall reiser pr relasjon: ReiseLimit er satt til 0.001 i mye av utviklingsarbeidet (?) og i gjeldende versjon. Det betyr at vi nuller ut/mister enkeltrelasjoner med modellert antall reiser mindre enn 0.0005. Med det store soneantallet er det ikke sikkert at denne mengden kan ignoreres i alle tilfeller (?). Vanligvis kan den nok det, men i scenarier der ulike ”konsepter” for arealbruk vurderes opp mot hverandre kan det innføres en skjevhet, siden andelen av spredning i


reisemønster, og dermed andelen under 0.0005, vil variere. I flere av delmatrisene utgjør det laveste rapporterte reiseantallet over 1% av alle reiser. Ulempen med å benytte en større nøyaktighet er selvsagt at matrisene blir vesentlig mer plasskrevende. (Merk at tallrepresentasjonen i seg selv hadde vært mindre plasskrevende dersom Emma hadde tillatt ”scientific notation”). Delreiser / mellomliggende destinasjoner: Bør vi kjøre modellen både med og uten mulighet for mellomliggende destinasjoner og studere hvilke konsekvenser vi får både på lenkevolumer og reisemiddelvalg/destinasjonsvalg? – Dette er gjort enkelt i kapittel 2 for dagens situasjon, men for faktiske case trengs en gjennomgang av selve metodikken for å gjøre dette tilfredsstillende godt (modellen må tilpasses for å gi riktige matriser – i kapittel 2 var fokus kun på å indikere hvordan kollektivandel påvirkes). Bilbelegg: Er det brukt bilbelegg som er representativt for det som faktisk er i RTM23-området? De observerte forskjellene er dermed mest interessante som hjelp til rimelighetsvurdering av RTM23+ bilbelegg, hvilket bør være et eget oppfølgingspunkt i senere arbeider. Håndtering av bilhold. Mulighet til frikopling fra inntektsutvikling? Forholdet til RVU for T-baneringen. Mange ”rare” forhold som må følges grundigere opp.

7. VEDLEGG 1 Tilpassing av forutsetninger om transporttilbud og arealbruk

Koordinater Ved gjenbruk av nettverksdata fra Emma/Fredrik i RTM23+, eller motsatt, må nodekoordinater konverteres. Dette er gjort slik, ved konvertering fra RTM23+ til E/F: x *=0.001 y*=0.001 x-=259.724 y-=6650.39 Dette er altså kun aktuelt å forholde seg til ved ”sammenlapping” av nettverksdata (nodene) når de eksisterer på hvert sitt koordinatsystem.

T-baneringen For situasjonen 2005 benytter modellene det samme vegnettet. Forskjellen er kun at RTM23+ har flere/andre soner i de perifere områdene av nettet (Nettverk og kollektivruter er tilpasset/levert av Truls Angell). Noen av kollektivrutene som går over Akershus’ yttergrense gikk ikke inn uten feil. Disse ble rettet ved å hente andre rutedata fra annet RTM23+ -scenario.


Referanse 2025 Det er viktig at vegnettet er mest mulig likt i 2025. Vegnettet for dette året er derfor etablert med utgangspunkt i referanse 2025 fra Emma/Fredrik, supplert med lenker fra et 2025-nett tilpasset i forbindelse med utviklingen RTM23+ (nettverket RTM23_vegnett_2025_O3_230408.211). Det vil si at lenker utenfor Oslo/Akershus er erstattet med lenker fra dette nettverket. Det er tatt utgangspunkt i vegnett fra Emma/Fredrik med nye VD-funksjoner, dokumentert i PROSAM rapport 144. Teknisk beskrivelse:

1. Les: nett501nyvdf_utenekst_utm33.211 2. Les: RTM23_vegnett_2025_O3_230408_noinit5358.211 (ul1=5358) 3. Gå igjennom og slett ”5358”-lenker i kjernen (der det er åpenbar overlapp med

koding i o/a). 4. Skriv til nytt nett: 2025feb17.221 5. Les også svingerestriksjoner 2025.231

E18 Holmen-Framnes 2025 Nettverk som inkluderer utbyggingen Holmen-Framnes i 2025 i Emma/Fredrik-nettverk er levert av Are Sturød. Teknisk metode for å etablere vegnett til bruk i RTM23+ likner mye på metoden i forrige avsnitt:

1. Les: nyE18_Holmen-Framnes_nyVDF_rettet_uten_ekst_utm33.214 2. Les: RTM23_vegnett_2025_O3_230408_noinit5358.211 3. Gå igjennom og slett ”5358”-lenker i kjernen (der det er åpenbar overlapp med

koding i o/a). 4. Skriv til nytt nett: 2025e18feb17.221 5. Les også: 2025e18.231

Kollektivnett/-ruter 2025 Teknisk beskrivelse: Les: nettverk_koll_lokalt_forslag_UBom_UKollfeltE18_uten_ekst_utm33.214 Les: RTM23_vegnett_2025_O3_230408_noinit5358.211 Bruk i utgangspunktet kollektivrutene (levert av Are Sturød, og benyttet i 2025-kjøringene med Emma/Fredrik): Lokalt_forslag_KVU_2028_dag_sept_2007_ENDELIG.221 Lokalt_forslag_KVU_2028_morgen_sept_2007_ENDELIG.221 På dette stadiet er kollektivruter i modellene de samme og detaljering i ruter utenfor Akershus de samme i RTM23+ som i Emma/Fredrik. Kollektivruter på lenker i


eksternområdet er imidlertid ikke (nødvendigvis) koblet til det mer detaljerte nettet for RTM23+ i eksternområdet. For å opprette et kollektivtilbud som gir en noenlunde riktig kollektivandel for reiser mellom kjerneområdet Oslo/Akershus og spesielt byer som Drammen og Moss (og mot Kongsvinger, Hønefoss og Kongsberg) utenfor, er togtilbudet tilpasset slik at disse områdene betjenes på samme måte som i dagens situasjon. Teknisk beskrivelse: Slett togruter i nettene over og les i stedet togruter fra RTM23s 2005-tilbud. Lokalt busstilbud i Drammen og Moss er ikke lagt inn i gjeldende kjøringer, men dette vil i liten grad påvirke ”det store bildet” når vi ser på Oslo/Akershus.

Arealbruk Arealbruk i 2005 og 2025 baseres seg på samme forutsetninger som i Fredrik-kjøringene. Bosatte og arbeidsplasser er justert inn i Oslo/Akershus-data for RTM23+ (sonedata- og demografidatafiler) til å være tilnærmet eksakt lik innholdet i ”Attr”- og ”Gen”-filene til Fredrik. Ved justering av antall arbeidsplasser fordelt på ulike næringsgrener er den relative fordelingen fra RTM23s data bevart slik den er kodet i 2005 (og videreført til 2025).

Aggregeringer I soneinndelingen er bydeler aggregert opp slik: 30101 Gamle Oslo 391 Oslo - Indre by 30102 Grünerløkka 391 Oslo - Indre by 30103 Sagene 391 Oslo - Indre by 30104 St.Hanshaugen 391 Oslo - Indre by 30105 Frogner 391 Oslo - Indre by 30106 Ullern 392 Oslo - Vest 30107 Vestre Aker 392 Oslo - Vest 30108 Nordre Aker 392 Oslo - Vest 30109 Bjerke 393 Oslo - øst 30110 Grorud 393 Oslo - øst 30111 Stovner 393 Oslo - øst 30112 Alna 393 Oslo - øst 30113 Østensjø 394 Oslo - sør 30114 Nordstrand 394 Oslo - sør 30115 Søndre Nordstrand 394 Oslo - sør 30116 Sentrum 391 Oslo - Indre by 30117 Marka 392 Oslo - Vest


8. VEDLEGG 2 Det er etablert storsonematriser for sammenlikning av modellrespons som gjenspeiler alle kombinasjoner av dimensjonene i listen nedenfor. Dette er samlet i en zip-fil, og det er laget en html-basert meny for å gjøre det lettere i navigere i resultatmatrisene (pakk opp zip-fila og dobbelklikk på ”a_index.html”). Her framgår modellrespons for reisemidler og trafikksituasjoner som ikke er gjengitt direkte andre steder i rapporten. Scenario: 2005 Innføring av T-baneringen 2025 Byanalysen ”Oslo ekstrem” 2025 Byanalysen ”Akershus ekstrem” 2025 Utbygging E18 Holmen-Framnes Modell: RTM23+ Emma/Fredrik Aggregering: A1 Bydeler i Oslo og kommuner i Akershus, samt ”RTM23+ øvrig”. AS Fire regioner i Akershus og fire ”bydeler” i Oslo. AV Benyttet for veg (E18), med finere inndeling enn AS.

ATA Inndeling tilpasset ”arbeid”-inndelingen i før-/etterundersøkelsene for T-baneringen ATB Inndeling tilpasset ”bosatt”-inndelingen i før-/etterundersøkelsene for T-baneringen

Reisemiddel: Bilfører

Kollektivtransport Gang Sykkel Sum (ekskl bilpassasjerer)

Trafikksituasjon: Morgenrushtime Dagtime

Døgn Sammenlikning: Modellrespons: Absolutt endring i reiser Modellrespons: Relativ endring i reiser Merk at gang- og sykkelreiser i RTM23+ bare er konstruert for døgntrafikk.


PROSAM‐RAPPORTER

NR Tittel Utgiver Utgitt 1 Biltrafikkutviklingen i Oslo. PBE April 1987 2 Referat fra seminar 2. - 4. juni 1987 på Sundvollen hotell. SVO Desember 1987 3 Plan for maskinelle trafikktellinger i Oslo m/vedlegg. PBE Desember 1987 4 Trafikkutvikling 1966 - 1987;

Trafikkundersøkelser 1986 og -87 m/vedlegg. PBE April 1988

5 Trafikkundersøkelse Kirkeveiringen m/vedl. (teknisk rapport). SVO Mars 1988 6 Nummerskiltregistrering Nordstrandsområdet 20.april 1988. SVO Juni 1988 7 Soneinndeling i Oslo-området. NB! Ikke utgitt; info fås hos PBE/SVA 8 Godstransport i transportanalyser. Litteraturstudier. SVO August 1988 9 Parkeringsbelegg og turproduksjon i parkeringshus 1987 og -88. PBE Januar 1989

10 NSB's hovedtelling 1987. NSB Januar 1989 11 Bygrensetelling høsten 1988. SL Januar 1989 12 Trafikkutvikling 1966 - 1988;Trafikkundersøkelser 1988. PBE Mai 1989 13 Referat fra seminar 11. - 13. oktober 1988 på Sundvollen hotell. SVO Juni 1989 14 Trafikkundersøkelser i nordøstregionen m/vedlegg (teknisk rapport). SVA Juli 1989 15 Godstransport på veg, begreper og metoder. SVO November 1989 16 NSB's lokaltog passasjertellinger høsten 1989. NSB Februar 1990 17 Bomstasjonstellinger OS og SL, høsten 1989. SL/OS Mai 1990 18 Trafikkutvikling 1966 - 1989;Trafikkundersøkelser 1989. PBE Juni 1990 19 Parkeringsundersøkelser. Trafikksjefens etat. TSE Desember 1990 20 Bygrense og bomstasjonstelling 1990 SL trafikk. SL Februar 1991 21 Bomstasjonstellinger høsten 1990 for Sporveiens linjenett. OS Mars 1991 22 Tilstandsbeskrivelse - Transportplan for Oslo og Akershus. PBE Mars 1992 23 Trafikkutvikling for Kjøretøy i Oslo 1966-1991.

Trafikkundersøkelse i Oslo 1991. OVV Mai 1992

24 Privat og offentlig parkeringstilbud innefor Kirkeveiringen. PBE Oktober 1992 25 Samferdselsdata Oslo og Akershus 1991. PBE Desember 1992 26 Bygrensetelling høsten 1992. Kollektivtrafikk. SL April 1993 27 Vare og godstransport i Oslo og Akershus. PBE April 1993 28 Trafikkutvikling 1966 - 1992;Trafikkundersøkelser 1992. OVV Mai 1993 29 Fremkommelighetsund. for bil i Oslo og Akershus 1990, 91 og 92 OVV April 1994 30 Nye variasjonskurver for Oslo med statistisk vurdering av telleopplegg. SVA September 1993 31 Plan for trafikktellinger i Oslo 1994 - 1997. OVV August 1994 32 Fredrik II, transportanalyseverktøy for Oslo og Akershus. PBE August 1994 33 Trafikkutvikling for kjøretøy i Oslo 1966 - 1993;

Trafikkundersøkelse i Oslo 1993. OVV Oktober 1994

34 Referat fra seminar 26. og 27. oktober 1994 på Klækken hotell. SVA Desember 1994 35 Bygrensetelling høsten 1994. Kollektivtrafikk. SL Desember 1994 36 Bompengeringen. Holdningsundersøkelse 1989-94. SVO Desember 1994 37 Fremkommelighetsund. for bil i Oslo og Akershus 1992, 93 og 94 OVV Januar 1995 38 Samferdselsdata Oslo og Akershus 1993 PBE Mars 1995 39 Trafikkundersøkelse i Oslo 1994;

Trafikkutvikling for kjøretøy i Oslo 1966-1994 OVV Mai 1995

40 Bompengeringen - holdningsundersøkelse 1989-95 SVO Desember 1995 41 Fremkommelighetsund. for bil i Oslo og Akershus 1993, 94 og 95 SE April 1996 42 Trafikkundersøkelse i Oslo 1995;

Trafikkutvikling for kjøretøy i Oslo 1966-1995 SE April 1996

43 Innfartsparkering for bil i Oslo og Akershus per oktober 1995 AFK April 1996 44 Sykkeltellinger over Henrik Ibsenringen vest, september 1994/95

-Vedlagt data fra sykkeltellinger PBE September 1996

45 PARIMO; Forbedret håndtering av kollektivtrafikk, inkl. Park and ride i EMMA

AFK September 1996

46 Fremkommelighetsund. for bil i Oslo og Akershus 1994, 95 og 96 SE Februar 1997 47 Bompengeringen - holdningsundersøkelse 1989-1996 SVO Februar 1997 48 Transportmodeller og nytte/kostnadsmetodikk AFK Mars 1997 49 Trafikktall 1996 Riksveger Fylkesveger SVA Mai 1997 50 Bygrensetellingen høsten 1996. Kollektivttrafikk SL Mai 1997 51 Trafikkundersøkelse i Oslo 1996;

Trafikkutvikling for kjøretøy i Oslo 1966-1996 SVO Mai 1997

52 Bompengeringen – holdningsundersøkelse 1989-1997 SVO Desember 1997 53 Plan for trafikktellinger i Oslo 1998 - 2001 SE Desember 1997 54 Sykkeltellinger i Oslo 1994 - 1997 PBE Mars 1998 55 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus 1995,96 og 97 SE Mai 1998 56 Markedsandeler - særlig rushtrafikken OS Mai 1998 57 Trafikkundersøkelse i Oslo 1997

Trafikkutvikling for kjøretøy i Oslo 1995-1997 SVO September 1998 58 Busstreikundersøkelsen - analyse av resultater SVA Desember 1998 59 Bompengeringen - holdningsundersøkelse 1989-1998 SVO Januar 1999 60 Forundersøkelse transport Gardermoen, Hovedrapport SVO Mars 1999 61 Forundersøkelse transport Gardermoen, Sammenstilling av temarapporter SVO Mars 1999 62 Arbeidsplassdata Oslo og Akershus 1997 PBE Mars 1999 63 Trafikktall 1998, Riksveger, Fylkesveger SVA Mars 1999

64 Sykkeltellinger i Oslo 1998 PBE April 1999 65 Elevplassdata Oslo og Akershus 1997 PBE Juni 1999 66 Bilbeleggstellinger Oslo SAM Des 1999 67 Bompengeringen – Holdningsundersøkelse 1989 – 1999 SVO Des 1999 68 Brukerbeskrivelse KOMODE med tilhørende programvare SAM Feb 2000 69 Bygrensetellingen 1998 SL Jan 2000 70 Etterundesøkelse Gardermoen – Hovedrapport SVA Mai 2000 71 Etterundersøkelse Gardermoen – Tilleggsrapport SVA Mai 2000 72 Trafikkundersøkelse i Oslo 1999 Trafikkutvikling for kjøretøy i Oslo 1995-1999 SVO Juni 2000 73 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus 1997,98 og 99 SAM Juni 2000 74 Trafikktall 1999, Riksveger, Fylkesveger SVA Juli 2000 75 Metodikk for registrering av fotgjengere SAM Sep 2000 76 Samferdselsdata for Oslo og Akershus SAM Sep 2000 77 FREDRIK TRIPS SAM Okt 2000 78 Fremkommeligehetsmåling kollektivtrafikk GPS SL Okt 2000 79 Arealdata transportmodell Oslo/Akershus PBE Okt 2000 80 Brukerundersøkelsen PROSAM AFK Okt 2000 81 Sykkeltellinger i Oslo 1999 og 2000 PBE Okt 2000 82 Bompengeringen – holdningsundersøkelse 1989-2000 SVO Jan 2001 83 Analyse av framkommelighetsregistreringer på veier i Oslo og Akershus 1990-1999 SAM Feb 2001 84 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus SAM Feb 2001 85 Grunnlag for nye volum/hastighets-funksjoner til transportmodellen for Oslo og

Akershus SVO Mai 2001

86 Bygrensetellingen 2000 SL Juni 2001 87 Trafikktall 2000 Akershus, riks- og fylkesveger SVA Nov 2001 88 Utnyttelse av styrings- og overvåkningssystemer - forprosjekt SAM Aug 2001 89 Sykkeltellinger i Oslo 2001 PBE Nov 2001 90 Samferdselsdata for Oslo og Akershus 2000 SAM Des 2001 91 Holdningsundersøkelse for bomringen og Oslopakke 2 1989-2001 SVO Jan 2002 92 Utnyttelse av styrings- og overvåkningssystemer – test av datakvalitet fra ulike

detektorer SAM Jan 2002

93 Plan for trafikktellinger i Oslo 2002-2005 SvO Mars 2002 94 Markedsandeler for kollektivtrafikken i Oslo 2000 OS Okt 2002 95 RVU Rikshospitalet - før og etter flytting VD Okt 2002 96 Holdningsundersøkelse for bomringen og Oslopakke 2 1989-2002 SVO Des 2002 97 Sykkeltellinger i Oslo 2002 SAM Jan 2003 98 Forprosjekt Bruk av GPS i fremkommelighetsmålinger for bil SAM Jan 2003 99 Samferdselsdata for Oslo og Akershus 2001 SAM Jan 2003

100 Reisevaner i Oslo og Akershus 2001 Oppsummering av PROSAMs reisevaneundersøkelse 2001/2002

OS Mars 2003

101 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus 2000–2002 SAM Mars 2003 102 Fremkommelighetsregistrering regionbusser Oslo og Akershus 2002/03 SVRØ Mars 2003 103 Turproduksjonsfaktorer for kontor og kjøpesenter SVRØ Mars 2003 104 Kollektivtilbudet i Osloregionen Trafikantenes verdsetting av tid OS April 2003 105 Fremkommelighet på utvalgte Buss- og trikkelinjer til AS Oslo Sporveier OS Juni 2003 106 Hovedresultater framkommelighet buss og trikk i Oslo og Akershus 2002/03 SVRØ Juni 2003 107 SPOT i Kvadraturen – Før/etterundersøkelse SAM Okt 2003 108 Bygrensetellingen 2002 SL Des 2003 109 Holdningsundersøkelse for bomringen og Oslopakke 2 1989-2003 SVRØ Jan 2004 110 Telleplan sykkeltellinger i Oslo og Akershus 2005-2009 SAM Feb 2004 111 Sykkeltellinger i Oslo 2003 PBE Feb 2004 112 Metode for nyttekostnadsanalyser av knutepunkter og stasjoner SVRØ/OP2 Mai 2005 113 Nye volum/delay-funksjoner til bruk i transportmodeller SVRØ Okt 2004 114 Bytte mellom kollektive transportmidler i Oslo og Akershus SVRØ Sept 2004 115 Trafikkundersøkelser i Oslo 2000 - 2002 SVRØ Juni 2004 116 Reisematriser for det sentrale østlandsområdet – basert på RVU og tellinger 2001 VD Okt 2004 117 Samferdselsdata for Oslo og Akershus 2002 SVRØ Okt 2004 118 Trafikkundersøkelser i Akershus 2001 - 2003 SAM Nov 2004 119 Samferdselsdata for Oslo og Akershus 2003 SAM Nov 2004 120 Holdningsundersøkelse for bomringen og Oslopakke 2 1989-2004 SVRØ Des 2004 121 Turproduksjonstall for dagligvarebutikker SVRØ Feb 2005 122 Tilrettelegging basismatriser OS Mai 2005 123 Markedsandeler for kollektivtrafikken i Oslo 2003 OS Mai 2005 124 Fakta om kollektivtransport i Oslo og Akershus SVRØ Juli 2005 125 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus 2003 og 2004 SVRØ/SAM Juli 2005 126 Fremkommelighet for trikk og buss i Oslo og Akershus - Registreringsdata fra SIS og

Regbase SVRØ Sept 2005

127 Fremkommelighet for trikk og buss i Oslo og Akershus - Kartpresentasjon SVRØ Okt 2005 128 Bygrensetellingen 2004 - Bil- og kollektivtellinger 19.oktober 2004 SL Nov 2005 129 Utforming av kollektivknutepunkt og byttesteder SVRØ Nov 2005 130 Trafikkundersøkelser i Oslo og Akershus 2004 SVRØ Des 2005 131 Samferdselsdata for Oslo og Akershus 2004 SAM Des 2005 132 T-bane til Nydalen-Storo. Før- og etterundersøkelser. SAM Jan 2006 133 Holdningsundersøkelse for bomringen 1989-2005 SVRØ Jan 2006 134 Bruk av ATP-modellen i kollektivplanlegging. Busslinje 21 i Oslo SAM Feb 2006

135 Omlegging av fylkeskryssende busstraseer i Oslo sentrum. Før- og etterundersøkelser

SAM Apr 2006

136 Telleplan 2006-2009 SAM Juli 2006 137 Turproduksjon for boliger i Oslo og Akershus SVRØ Juli 2006 138 Før- og etterundersøkelser av kollektivtiltak - metodeveileder SVRØ Okt 2006 139 Holdningsundersøkelse for bomringen 1989-2006 SVRØ Des 2006

140 Inndata til FREDRIK – oppdatering fra reisevaneundersøkelser 2001 OS Des 2006 141 Trafikkregistreringer i Oslo og Akershus 2005 SVRØ Des 2006 142 Arbeidsplasser og bosatte i Oslo og Akershus 2003 OG 2025 SVRØ/PBE Des 2006 143 Samferdselsdata for Oslo og Akershus 2005 SAM Des 2006 144 Testing og implementering av nye volume/delay-funksjoner i EMMA/Fredrik SVRØ Jan 2007 145 Sykkeltellinger i Oslo 2006 SAM Jan 2007 146 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus 2005 og 2006 SAM Jan 2007 147 Evaluering av Frem 2005 SVRØ Des 2006 148 Uttak av data fra SIS SAM Jan 2007 149 Etablering av RTM for Oslo og omegn (RTM23+). Sammenstilling av resultater fra

Fredrik, PRVU01 og RTM23+ SVRØ April 2007

150 Fremkommelighet for trikk og buss SVRØ Mai 2007 151 Kollektivtrafikantenes byttemønster i Oslo og Akershus SL Juli 2007 152 Reisevaner i Oslo og Akershus AFK Okt 2007 153 Bruk at ATP-modellen til vurdering av busstrase og holdeplassmønster" SL Des 2007 154 Effekter av høystandard holdeplasser SVRØ Des 2007 155 Evaluering av T-baneringen. Før- og etterundersøkelser Nydalen, Storo og Sinsen SAM Des 2007 156 Samferdselsdata Oslo og Akershus 2006 SAM Des 2007 157 Bruk av ATP-modellen i kollektivplanleggingen SAM Des 2007 158 Holdningsundersøkelse om bomringen i Oslo 1989-2007 SVRØ Des 2007 159 Sykkeltelleplan PBE Jan 2008 160 Sykkeltellinger i Oslo 2007 PBE Jan 2008 161 Fremkommelighet for trikk og buss i Oslo og Akershus 2007 SVRØ Mar 2008 162 Bygrensetellingen 2006 Ruter Mar 2008 163 Trafikkregistreringer i Oslo og Akershus 2007 SVRØ April 2008 164 Reisevaner for ansatte i CIENS-bedriftene før og etter samlokalisering i

Forskningsparken TØI Des 2008

165 Fremkommelighetsundersøkelser for bil i Oslo og Akershus i 2007 og 2008 SAM Des 2008 166 RTM23+ Regional modell for Oslo-området - Dokumentasjon av utviklingsarbeid og

teknisk innføring i anvendelse SVRØ Nov 2008

167 Turproduksjonstall for arealekstensive handelskonsepter PBE Jan 2009 168 Bomring, trafikk og kollektivtilbud i Oslo og Akershus.

Holdningsundersøkelse 1989-2008 SVRØ Jan 2009

169 Skolereiser i RTM23+ og Fredrik SVRØ Feb 2009 170 Visualisering av modellresultater - Forbedret kartpresentasjon av modelldata med

Emme 3 og ArcGIS SAM Feb 2009

171 Sykkeltellinger i Oslo og Akershus 2008 SVRØ Mars 2009 172 Trafikkregistreringer i Oslo og Akershus 2008 SVRØ Mars 2009 173 Fremkommelighet for trikk og buss i Oslo og Akershus 2008 SVRØ Mai 2009 174 Bygrensetellingen 2008 Ruter Des 2009 175 Forprosjekt om influensområder til kollektivtransportens innfartsparkeringer JBV Des 2009 176 TRAFIKK I KOLLEKTIVFELT - Kapasitet og avvikling. Elbilens rolle. VD Des 2009 177 Verifisering av RTM 23+ Ruter Des 2009

PROSAM - RAPPORTER Over 170 fagrapporter om trafikk i Osloområdet kan lastes ned fritt på www.prosam.org. Rapportene dekker mange tema innen samferdsel som trafikktall, prognoser, framkommelighet, holdningsundersøkelser og transportmodeller. Det gis ut 10-15 nye rapporter hvert år. PROSAM ATLAS interaktive kart (gis) på internett med flere transporttema. PROSAM NYHETSBREV sett deg på PROSAM mailingliste og bli oppdatert om nytt fra PROSAM (rapporter, kurs)

RAPPORT 177 Verifisering av RTM23 - Amazon S3 · 2019. 9. 8. · Oslo kommune: Plan- og...

Documents

Transcript of RAPPORT 177 Verifisering av RTM23 - Amazon S3 · 2019. 9. 8. · Oslo kommune: Plan- og...