EN NY MOBILITET? OVERVEJELSER OVER GRUNDLAGET FOR TRAFIKPLANLÆGNINGEN

Transkript

1 EN NY MOBILITET? OVERVEJELSER OVER GRUNDLAGET FOR TRAFIKPLANLÆGNINGEN Per Homann Jespersen, Lektor, trafikplanlægning og trafikpolitik, Roskilde Universitet Trafikdage, Spørgsmål 1. Hvad siger tallene? 2. Hvilke forklaringer kan der være? 1. Hvorfor er prognoserne så optimistiske? 2. Er der grundlæggende forandringer i vores mobilitetsmønstre? 3. Implikationer for trafik og infrastrukturplanlægningen 1

2 150 Personbiltransportens vækst vækstforudsætning Bil km prognose Bil km prognose Personbiltransportens vækst faktisk udvikling Bil km prognose Bil km faktisk

3 150 Personbiltransportens vækst faktisk mobilitet Bil km prognose Bil km faktisk Person km Belægningsgrad i p biler (VD 2009: Personer pr. bil) 3

4 150 Personbiltransportens vækst bilen har fået baghjul! Bil km prognose Bil km faktisk Person km Tog Kollektiv trafik Højkonjunkturen Vækst i bil km: 1,4% p.a. Vækst i p km i bil: 0,7% p.a. Vækst i p km i tog: 1,8% p.a. Vækst i p km i kollektiv trafik: 1,2% p.a. Årsager? Ny motorvej (km) Den sorteste periode i jernbanens historie 80 Banegenopretning og BaneDanmarks solkurver 60 IC4 40 Udbygningen af vejsystemet 20 20% mere motorvej udvidelsen af eksisterende motorveje km/t på motorvejene Benzinpriserne steg 20% men kollektiv transport 30%

5 Udvikling trafikarbejde (Brems og Hansen 2010) Brems & Hansen (2010) Prognoseforudsætninger for trafikmodelberegninger Årlig vækst i biltrafikken Årlig vækst i trafikarbejdet, personbiler Årlig vækst i transportarbejdet i personbiler Årlig vækst i transportarbejdet i p og v biler 2,7% 3,6% 1,9% 1,5% 0,7% 0,8% 1,6% 1,6% 2,6% 0,5% 0,9% 0,2% 0,8% 1,0% 1,6% 2,8% 0,6% 1,1% 0,5% 0,7% 1,8% 5

6 7,0% Årlig vækst i bil km for personbiler 6,0% 5,0% 4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% ,0% 2,0% 3,0% 6,0% Årlig vækst i p km (P og varebiler) 5,0% 4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% ,0% 2,0% 3,0% 4,0% 6

7 Udvikling i trafikarbejde, p&v biler Brems & Hansen (2010) Prognoseforudsætninger for trafikmodelberegninger Antal banerejser (mio. pass.) Tetraplan cit. fra Brems & Hansen (2010) Prognoseforudsætninger for trafikmodelberegninger 7

8 Antal banerejser (mio. pass.) Antal rejser 2005: 160,227 Antal rejser 2011: 182,327 (Danmarks Statistik BANE23) Hvordan kan det gå så galt? Forudsætninger for trafikprognose Infrastrukturkommissionen (2008) 8

9 Hvordan kan det gå så galt? Forudsætninger for trafikprognose tager ikke højde for mætningsfænomener At trafikanterne faktisk reagerer på trængsel og at en del af denne trængsel ikke kan elimineres med infrastrukturudbygning At hastigheden på vejnettet er steget i den periode hvor man estimerer elasticiteter, men ikke kan forventes at stige ret meget fremover At der er grænser for hvor meget tid vi vil bruge på transport ( The constant travel time budget, Zahavis lov ) 9

10 Under denne forudsætning realiseret prognose Samfundsøkonomiske analyser TERESAmodellen Vækstforudsætning 1,5% p.a. 10

11 Spørgsmål Hvilke forklaringer er der på bilens aftagende betydning i persontransporten? Sociologi? Økonomi? Psykologi? Hvordan sikres det at trafik og infrastrukturplanlægningen funderer sig på et validt datagrundlag? David Banister: Sustainable mobility paradigm Konventionel trafikplanlægning Fysiske dimensioner Mobilitet Fokus på trafik (i bil) Storskala Gaden er til trafik Motoriseret transport Trafikprognoser Trafikmodeller Økonomisk modellering Trafik som afledt af efterspørgsel Baseret på efterspørgsel Øge hastigheden Minimering af rejsetider Adskillelse af mennesker og trafik Bæredygtig trafikplanlægning Sociale dimensioner Tilgængelighed Fokus på mennesker (også i bil) Lokal skala Gaden er et rum Alle slags transport (hierarkisk) Visioner om byer Scenarieudvikling og modellering Multikriterieanalyse Trafik som aktivitet med værdi i sig selv og som afledt af efterspørgsel Baseret på management Reduktion af bevægelse Rimelige og pålidelige rejsetider Integration af mennesker og trafik David Banister: The sustainable mobility paradigm. Transport Policy 15 (2008)

12 Personbilens markedsandel i national transport 69,0% 68,0% 67,0% 66,0% 65,0% 64,0%