Session 7 Carl-Henrik Sandbreck

►

1

Trafikprognoser som verktyg

i målstyrd planering

Trafikprognos och samhällsekonomisk kalkyl med

K2020 och GR:s strukturbild som förutsättning

Carl-Henrik Sandbreck

◄ ►

WISE – Well-being In Sustainable cities

Delprojekt beslutsmodeller

I flera decennier har samhällets trafikplanering utgått från fortsatt växande

vägtrafik. För att nå en hållbar utveckling krävs sannolikt ett ”spårbyte”.

Innebär det samtidigt påtagligt förändrade beslutsunderlag och

beslutsprocesser?

◄ ►

Målbild - K2020

3

24%

40%

◄ ►

Trafikverket – prognos 2030

4

24%

◄ ►

Centrala verktyg i Trafikverkets planering

• SAMPERS - Trafikprognos

• SAMKALK – Samhällsekonomisk kalkyl

5

◄ ►

Trafikprognoser

Viktiga användningsområden inom planering:

• Dimensionering

• Indata till samhällsekonomisk kalkyl

◄ ►

Samhällsekonomisk kalkyl

• Ett av flera beslutsunderlag – en del i ”Samlad effektbedömning”

• Baseras på individers värdering

7 7

◄ ►

SAMPERS genererar resande

◄ ►

PALT Kopparberg, Gävleborg, Västernorrland,

TASS väst Halland, Göteborg och Bohuslän,

SAMM III Uppsala, Stockholm, Västmanland,

TASS sydöst Östergötland, Jönköping,

SKÅNE Kristianstad, Malmöhus

Jämtland, Västerbotten, Norrbotten

Älvsborg, Skaraborg, Värmland

Örebro, Södermanland

Kronoberg, Kalmar, Blekinge

Markanvändning

Restid/reskostnad

Ekonomisk utveckling

Resor

SAMPERS genererar resande

◄ ►

Markanvändning

Restid/reskostnad


Resor

SAMPERS - basprognos 2030









Kronoberg, Kalmar, Blekinge 23 %

◄ ►

Markanvändning

Restid/reskostnad


Resor









Kronoberg, Kalmar, Blekinge 40 %

K2020-prognos: definiera förutsättningar

◄ ►

12

Kan SAMPERS generera resande enligt K2020?

Trafikverkets bas-

prognos 2030 Dubblerad

trängselskatt

30 % kortare restid

med kollektivtrafik

Dubblerad

bränslekostnad

Parkeringsavgift

80/40/20 kr

Kombinerade

åtgärder

◄ ►

SAMPERS K2020-prognos

• Befolkningsutveckling enligt GR:s strukturbild

+ 10 000 boende per år fram till 2030

13

+ 1600 per ”station” – jämn spridning

+ 50 000

+ 100 000

◄ ►


• Parkeringsavgifter

14

Ökning 10-20 kr/h

Ökning 5-10 kr/h

◄ ►


• Bilinnehav:

80 % av dagens nivå

15

◄ ►

K2020-prognosen bygger på tre delar

16

Trafikverkets

basprognos

2030

23 %

K2020-prognos

2030

37 %

• Befolkningsutveckling

• Parkering

• Bilinnehav

◄ ►

Bilinnehav – starkt styrande parameter

Bilar per tusen invånare – Göteborgs kommun

17

275

470

1990 2010 2000

300

200

400

500

◄ ►

K2020-prognos - detaljresultat

18

28 %

23 %

37 %

”K2020-

andel”

◄ ►

Känslighetsanalyser för objekt

19

Norra Hisingsleden

(samh.ek. inv. kostnad: 1 600 mkr)

Nettonuvärde NNK

• Trafikverkets 2030 basprognos 490 mkr 0,3

• K2020-prognos 0 0

• Nolltillväxt (bef. 2010, ingen trafikutveckling) - 240 mkr - 0,15

• Minskad biltrafik med 20 % jft dagens nivå - 260 mkr - 0,16

◄ ►

Känslighetsanalyser för objekt

20

Västra Stambanan,

kapacitetsförstärkning Skövde-Göteborg

(samh.ek. inv. kostnad: 2 000 mkr)

Nettonuvärde NNK

• Basprognos – Trafikverkets 2030-prognos 5 400 mkr 2,7

• K2020-prognos 6 500 mkr 3,3

◄ ►

Sammanfattning

21

• Dimensionering kräver kvantitativa underlag

• Samhällsekonomisk kalkyl – ett av flera beslutsunderlag

• Indata avgörande för modellens utfall

• Bilinnehav starkt styrande

◄ ►

22

Hur hanterar vi…

…osäkerheten kring framtidens resande?

Känslighetsanalyser? Parallella scenarier?

◄ ►

23

Tack!

[email protected]

Design

Session 7 Carl-Henrik Sandbreck