Transportvaneundersøgelsen (TU) - bedre viden om trafikantadfærd. Special session, Trafikdage 2010

Transkript

1 Transportvaneundersøgelsen (TU) - bedre viden om trafikantadfærd Special session, Trafikdage 2010

2 Formål med denne session Give et kort overblik over, hvad TU er organisering og teknik Præsentere interessante anvendelsesmuligheder især nye og anderledes tilgange hos kommuner/regioner/trafikselskaber i overordnet/statslig planlægning i forskningsprojekter Inspirere til andres brug af TU-data Diskutere nye muligheder og behov nye udviklingsmuligheder indenfor undersøgelsens rammer hvordan vi sikrer god tilgængelighed til TU-data? 2 DTU Transport

3 Program Kort om baggrund og organisering Carsten Jensen, DTU Kort introduktion til teknikken bag TU Hjalmar Christiansen, DTU Intro til anvendelsesmuligheder Carsten Jensen, DTU TU og den praktiske planlægning - ud over stepperne Lykke Magelund, Tetraplan God tilgængelighed til den kollektive trafik Per Skrumsager Hansen, TRM TU i forskningen Hjalmar Christiansen, DTU DISKUSSION: Hvor skal vi hen? 3 DTU Transport

4 Transportvaneundersøgelsen - baggrund og organisering 4 DTU Transport

5 Baggrund Der findes meget, god statistik om danskernes persontransport Men kun én kilde giver et samlet billede: Transportvaneundersøgelsen (TU) Formål: At svare på de 5 centrale spørgsmål Hvor meget, hvordan, hvor og hvornår der rejses og hvorfor Fokus: Personer i alderen år, bosat i Danmark Al persontransport indenfor landets grænser Statistisk repræsentativt Kan ikke måles her må der spørgeskema til 5 DTU Transport

6 Hvorfor er TU en vigtig datakilde? En helhedsorienteret beskrivelse af persontransportadfærden Kan stå alene eller bruges i samspil med andre data Beskriver faktisk adfærd i detaljer Indeholder viden, der ikke kan findes i andre datakilder, f.eks. beskrivelse af cykel- og gangtrafik kobling af adfærd med mange baggrundsvariable detaljeret geografibeskrivelse formålsbeskrivelse Også unik i internationalt perspektiv kontinuert dataindsamling over lang tid/i stort omfang geografibeskrivelse af meget høj kvalitet gennemføres som kombination af web og telefon 6 DTU Transport

7 Historik TU er gennemført 1. gang tilbage i 1975, herefter i 1981 og 1986 Fra 1992 og frem (med pause i ) er TU gennemført løbende og i konsistent struktur Er sket mange ændringer og forbedringer, især fra 2006 Oprindeligt var undersøgelsens fokus rettet mod transportforskningens behov (modellering) input til statslig planlægning/udredningsarbejder I dag er interessefeltet noget bredere grundlag for kommunal/regional planlægning og politikskabelse projekter med kommercielt sigte generelt overblik over væsentlige adfærdssammenhænge 7 DTU Transport

8 Organisering Parterne bag TU: Transportministeriet Vejdirektoratet Trafikstyrelsen DSB DTU Transport Rådet for Sikker Trafik 6 kommuner (København, Aalborg, Viborg, Randers, Albertslund, Næstved) og flere er på vej DTU Transport står for projektledelse og Synovate for interviewarbejde Budget = ca. 2 mio. kr./år 8 DTU Transport

9 Hvordan får man adgang til data? Samarbejdets parter har fuld adgang til data support fra DTU Transport adgang til særlige ydelser (introkursus, specialundersøgelser m.m.) indflydelse på undersøgelsens udformning analyser kan ske i eget regi, hos valgfri konsulent eller hos DTU Transport Data kan købes på ad-hoc basis konkrete udtræk til konkrete formål efter forhandling med DTU Transport betaling for dataadgang og tidsforbrug til udtræk Overordnede resultater, typisk på landsniveau gratis tilgængelige via TU-hjemmesiden standardnøgletal + mulighed for simple udtræk ny hjemmeside under udvikling, søsættes i løbet af efteråret 9 DTU Transport

10 TU teknik og metode

11 Omfang af data Nye serie (maj 2006-) indeholder (ultimo 2010) interview med ture Dvs. der er interview med 1.7% af de årige Eller i runde tal: 1 interview pr 60 danskere 80% telefoninterview, 20% internet 365 dage pr år, hele landet Perioden medio 2009 til medio 2011 er stikprøven fordoblet, så der indsamles interview pr år = 70 pr dag Gamle serie ( ) indeholder interview med ture Samlet set interview / 5% af danskerne! 11 DTU Transport

12 Interviewprocessen 1-3 måneder før Ca. 2 dage før Respondent udtrækkes fra CPR og tildeles (tilfældige) interviewdatoer Respondenten modtager introbrev pr. Kgl. post Dag 0 Dag 1-2 Dag Dag Dag 6-22 Resultat Udtrukken dag til internetinterview Mulighed for at besvare via internettet. Ca. 12% gør dette, svarende til ca. 20% af det færdige materiale Udtrukken dag til 1. telefoninterviewforsøg (1/3 på hver af de 3 dage) 1. telefoninterviewforsøg (altid dagen efter den udtrukne) Succes for ca. 29%, svarende til ca. 48% af det færdige materiale telefoninterviewforsøg (dag efter udtrukken dag) Succes for ca. 19%, svarende til ca. 32% af det færdige materiale Gennemførte interview for ca. 60% af sample. Ca. 1% kasseres af div. årsager. 12 DTU Transport

13 Det spørger vi om Generelt om transportmuligheder: cykel, bus/togkort, kørekort, år for kørekort, delebil, handicap Husstandens biler: årgang, brændstof, ejerforhold Socioøkonomi: boligadresse, fødeår, køn, hovedbeskæftigelse, uddannelse, indkomst, boligtype Øvrige husstand: relation, fødeår, køn, kørekort Arbejdsplads/hovedbeskæftigelse: arb/udd.sted, off/privat, arbejdstid, flextid, hjemmearbejde Generelt om transport til hovedbeskæftigelse: frasted, pendlerdage pr uge, parkeringsmuligheder Turdagbog, for alle dagens ture: tidspunkt, rejsemål, formål, transportmidler undervejs med længde og tid, medrejsende, fører/passager. Særligt for kollektivrejser: ventetid, (bus)linie, frastation, tilstation, billetart, billetpris 13 DTU Transport

14 Hvordan er data organiseret? En session repræsenterer en person i et døgn Hver session opdeles i 0, 1 eller flere turkæder En turkæde repræsenterer hele rejsen fra hjem tilbage til hjem Hver turkæde opdeles i 2 eller flere ture (mindst udtur og hjemtur) En tur repræsenterer turen fra et ophold/formål til det næste Hver tur opdeles i 1 eller flere delture En deltur repræsenterer en anvendelse af et transportmiddel på en tur 14 DTU Transport

15 Specialundersøgelser (Et tilbud til partnerkredsen) Lån af TU spørgeskema til egen undersøgelse Partneren skal selv stå for udvælgelse af, og kontakt til respondenter I princippet gratis, bortset fra vores evt. tidsforbrug Betalingen består i at data stilles til rådighed for de øvrige parter Senest: Specialundersøgelse blandt Transportministeriets medarbejdere i maj DTU Transport

16 Bonusinterview (Et biprodukt) Fællesbetegnelse for interview, som er korrekt gennemført, men som ikke medtages i det ordinære datasæt Oftest pga. problemer med opregning og/eller repræsentativitet Kilder: Særundersøgelsen København/Frederiksberg, forår 2005: ca interview Specialundersøgelser: ca interview Diverse fraklip fra ordinær undersøgelse: ca. 300 interview I alt ca interview Men. Men. Men Stikprøven i bonusdata har en voldsom skævhed, på snart sagt alle parametre Der foretages kun begrænset efterbehandling Bonusinterview kan være et supplement i tilfælde, hvor stikprøven ellers er svag 16 DTU Transport

17 Samlet datamængde (interview) år bonus ordinær total til 1. august Sum Budget rest Prognose næste datasæt DTU Transport

18 Tidsserier på TU data Der findes data fra TU for og 2006 til dato Oplagt kilde til tidsserier!? PAS PÅ: tidsseriebrud TU udvikler sig hele tiden med forbedret spørgeteknik, nye spørgsmål og andet Især skiftet 2003/2006 indeholder mange ændringer Generelt er der nyt spørgeskema næsten hvert år. I visse perioder flere gange årligt PAS PÅ: problemperioder Især 2001 og 2002 var ramt af kvalitetsproblemer 2006 omfatter kun 8 måneder og data er skævt fordelt indenfor dem TU data er ofte eneste kilde Så brug TU til tidsserier Men ved tidsserier er varsomhed nøgleordet Kontakt os, hvis du ser noget uforklarligt eller mystisk 18 DTU Transport

19 Exempel: TU på konkret infrastruktur! TU data kan være et supplement til postkortanalyser og stopinterview Nøgletallet er 1 interview pr 60 danskere Det betyder, at for en vej med ÅDT vil der (a priori) forventes ca. 100 interview I praxis vil der være et bortfald, fordi ikke alle ture er stedfæstet, fordi erhvervstransport ikke medregnes og fordi undersøgelsen kun omhandler personer bosat i Danmark Til gengæld vil der være data for både fører og passager i bilerne Med en assignmentberegning på TU data kan vi isolere ture, der berører en given vejstrækning (eller jernbane) Det er altså muligt at analysere trafikfordelingen på en given strækning ved brug af TU data TU giver ofte en mindre stikprøve end postkort/stopinterview Men TU har 365 dage pr år, 24 timer pr døgn Repræsentativt udvalgt stikprøve, opregnet Meget mere viden om turen og personen bag Udlændinge og erhvervstransport mangler i TU 19 DTU Transport

20 Intro til anvendelsesmuligheder 20 DTU Transport

21 Analyser på forskellige niveauer Nøgletal og beskrivende statistik analyse, fornuftig konklusion, god præsentation avanceret købmandsregning overordnet og i stigende grad regionalt/lokalt Mere avanceret små, evt. statistiske modeller kobling med andre data geografiske sammenhænge (adresse-adresse, vejnet, kort) Modelbygning o.l. data fra flere kilder kombineres vejtællinger, kollektivtællinger, registerdata osv. TU er limen, der binder det hele sammen baggrundsvariable, formål, lette trafikanter osv. 21 DTU Transport

22 Hvem efterspørger TU-data ? Storkunderne Kommunerne Regionerne Trafikselskaberne Ministerier Organisationer, private sektor Presse og information Forskning og undervisning Transportministeriet Trafikstyrelsen DSB Vejdirektoratet 4 nye medlemmer 2 på vej Ad-hoc leverancer til ca. 25 kommuner Ad-hoc til Danske Regioner + 4 regioner Ad-hoc til 1 selskab Ca. 5 ad-hoc leverancer 5-10 ad-hoc leverancer Et betydeligt antal nøgletal o.l. leveret 25+ henvendelser fra ind- og udland Plus anvendelser internt på DTU Transport 22 DTU Transport

23 Nøgletal Hvor meget, hvordan, hvor og hvornår der rejses og hvorfor? Transport/person/dag (ture/km/minutter) 23 DTU Transport

24 Nøgletal Gennemsnitligt transportomfang Min/dag 46,83 56,94 +22% Km/dag 33,31 39,08 +17% Turlængde 12,38 12,86 +4% Ture/dag 2,69 3,04 +13% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 140% 24 DTU Transport

25 Nøgletal Hvor meget, hvordan, hvor og hvornår der rejses og hvorfor? Transport/person/dag (ture/km/minutter) Opregnede totaler for befolkningen 25 DTU Transport

26 Nøgletal Transportarbejde i alt 2009 (mia. km) år Hele befolkning DTU Transport

27 Nøgletal Hvor meget, hvordan, hvor og hvornår der rejses og hvorfor? Transport/person/dag (ture/km/minutter) Opregnede totaler for befolkningen Profiler af grupper af transportbrugere 27 DTU Transport

28 Nøgletal Kønsfordeling Ture Km fordelt på transportmidler (ture/person/dag) (km/person/dag) I alt 42,61 I alt 2,91 I I alt alt 3,08 34,58 0% 20% 40% 60% 80% 100% Bilfører Bilfører Bilpassager Bilpassager Bus Bus Cykel Cykel Gang Gang Tog Tog Øvrig Øvrig 28 DTU Transport

29 Nøgletal Hvor meget, hvordan, hvor og hvornår der rejses og hvorfor? Transport/person/dag (ture/km/minutter) Opregnede totaler for befolkningen Profiler af grupper af transportbrugere Fordelinger formål modal split turlængde enkeltvis eller i kombination lokalt/regionalt/landsniveau 29 DTU Transport

30 Nøgletal Transportmidlernes markedsandel (ture) 70% 60% 50% 40% 30% 20% Bilfører Bilpassager Bus Cykel Gang Tog Øvrig 10% 0% 0-2 Erhverv km 2-5 Pendling km 5-10 km Ærinde10-20 km Fritid km Øvrig >50 km 30 DTU Transport

31 Nøgletal Hvor meget, hvordan, hvor og hvornår der rejses og hvorfor? Transport/person/dag (ture/km/minutter) Opregnede totaler for befolkningen Profiler af grupper af transportbrugere Fordelinger formål modal split turlængde enkeltvis eller i kombination lokalt/regionalt/landsniveau Eksempler: input til cykelregnskaber, trafikplaner m.m. kommunerapporter 31 DTU Transport

32 Centrale sammenhænge kan belyses Tid og geografi Kobling til baggrundsvariable (socioøkonomi, bilrådighed ) Transportmiddelkombinationer Kobling til andre data (adgang til kollektiv trafik, indkøb m.m.) Anvendelse i modelopbygning Mulighederne er utallige med respekt for at TU er en stikprøve 32 DTU Transport

33 Tidsfordeling af trafikken Antal Antal af personture af personture fordelt fordelt på afgangstime på afgangstime og formål (hverdage) (søndage) (lørdage) (hverdage) (søndage) (lørdage) 0,4 0,3 ture / person / time 0,2 Øvrig Erhverv Fritid Total Ærinde Pendling 0,1 0, afgangstime 33 DTU Transport

34 Tidsfordeling opdelt på transportmidler Fordeling af personture på afgangstime og transportmiddel (hverdage) 16% 12% ture / person / time 8% Øvrig Gang Cykel Bus Tog Bilpassager Bilfører 4% 0% afgangstime 34 DTU Transport

35 Tidsfordeling for grupper af trafikanter (aldersfordeling) Fordeling af personture på afgangstime og aldersgruppe (hverdage) 16% 12% ture / person / time 8% 9-19 år år år år år år år 4% 0% afgangstime 35 DTU Transport

36 TU i forskningen

37 Forskning på TU Data fra Transportvaneundersøgelsen anvendes bredt i forskning og undervisning. Nogle exempler: Landstrafikmodellen, hvor TU data indgår i en lang række sammenhænge Projektet Drivers and limits om drivkræfter og begrænsninger i transportudviklingen Analyser af forskelle i transportadfærd mand/kvinde Projekter om ældres transportadfærd og deraf afledt transportrisiko Generelt til beregning af risikomål, hvor transportarbejdet opdelt på køn og alder anvendes som divisor i ulykkesrisiko Projekter om potentialet for elbiler Projekter om cykeltrafik PhD-projekter, hvor TU indgår som grundlag for mindst 3 igangværende Dertil et (stort) antal studenterprojekter af forskellig art 37 DTU Transport

38 Forskning på TU Transportvaneundersøgelsen sætter også fingeraftryk på Trafikdages program: 38 DTU Transport

39 DISKUSSION: Hvor skal vi hen?

40 Aktuelle udviklingsplaner I spørgeskemaet og dataindsamlingen Ældre (måske personer over 84 år) Trafiksikkerhed (måske noget om trafikuheld) MC ejerskab, MC kørekort (?) Biler og miljø (kobling til motorregister)? Variabelproduktionen GIS, GIS og.. GIS Der er besluttet en lang liste af udvidelser: Optimalt rutevalg i vejnet/cykelnet Optimal rejserute i Rejseplanen (aktuel dato og tid) Zonekodninger (bystørrelse, land/by ) Afstande til stationer/stoppesteder og flere kan komme oveni 40 DTU Transport

41 Udvikling på længere sigt GPS som sted- og tidsfæstelse af ture andre har gennemført med succes i mindre skala Indeholder masser af udfordringer i landsdækkende undersøgelse Hvordan sikrer vi repræsentativiteten? Hvordan sikrer vi at få dimsen hjem igen? Eller skal vi basere os på folks egne GPS-mobiltlf.? Hvordan får vi adgang til dem? Vores force er viden om turens formål og kontekst Det kan formentlig også klares på GPS Men kræver applikation Hvornår tør vi tage et metodeskift? Sidste var DTU Transport

42 Adgang til TU-data Økonomisk barriere for yderligere udnyttelse af de mange data høj ad-hoc betaling kan være hindring medlemskab er billigt (normalt kr/år pr. kommune), men medfører flerårig binding ved hver sag kræves prisforhandling/papirarbejde besværligt for brugere/konsulenter/dtu Transport Budget på >2 mio. kr./år, hvis TU skal gennemføres i nuværende kvalitet (uden oversampling) og helst 2,5 mio.! Så der skal penge i kassen!! Vi har forsøgt at sælge idéen om rammeaftale for alle kommuner/ regioner/trafikselskaber, med et samlet budget på ca. 0,5-0,6 mio. kr./år betydeligt billigere for den enkelte part (gns kr/år) langt mindre administration i dagligdagen men hvordan skabes enighed helt eller delvist? forslag/idéer? 42 DTU Transport

43 Adgang til TU-data Formidlingsmæssig barriere for udnyttelse af TU-data pt. adgang til dokumentation og fulde datasæt (SAS/SPSS/Access) letlæselige kommunerapporter bistand til udtræk men svært selv at gå til Planer om ny hjemmeside med centrale nøgletal, databeskrivelser, værktøj til simple udtræk teknikkursus til TU-parterne klarere retningslinier for spilleregler vedr. dataadgang Hvad bør der fokuseres på konkrete forslag og idéer? 43 DTU Transport

44 Kan jeg få spørgsmål XX? ind i TU? Måske Det er en stor fordel at være part i undersøgelsen Det er en endnu større fordel, hvis andre parter mener det samme Ingen nye spørgsmål i 2010 pga. LTM basisår Spørgsmålet skal passe ind IKKE normal adfærd (dog måske ) IKKE planlagt adfærd IKKE holdninger Vi forsøger kort sagt at holde undersøgelsen ren fordi vi mener det giver den bedste kvalitet Fokus på ting, som ikke (eller kun vanskeligt) kan analyseres ad registervejen 44 DTU Transport

45 Kan jeg få en ny variabel YY med i data? (Altså en ny afledt variabel) Vi har lige saneret kraftigt Med den nye dataproduktion skar vi antallet af variable ned fra ca. 900 til 171 En lang række geografiske variable røg ud af tekniske årsager Antallet stiger igen, afledt af konkrete behov Vi tilføjer løbende nye variable Kriteriet er at der skal være en vedvarende efterspørgsel eller at indholdet skal være tilpas generelt Fra vores side er det planlagt at (gen)introducere en række geografiske variable: bystørrelse/urbaniseringsgrad, afstande mv. Fokus på variable, som brugeren ikke umiddelbart selv kan danne Ad-hoc variable Variable, som ikke er tilpas generelle til at være med i datasæt, kan dannes på ad-hoc basis Kan være baggrund for at variablen senere kommer med Hvis du har brug for noget, så spørg os! Det er meget nemmere at forholde sig til fremsatte ønsker 45 DTU Transport

46 Exempel: Statistik for kollektivture på TU data Umiddelbart er det let: Antal påstigere er det opregnede antal delture Transportarbejdet er sum af længde for alle delture. HOV: Tallet er jo for lille Ø Undersøgelsens afgrænsning: personer bosat i Danmark mellem 10 og 84 år Der skal altså korrigeres for udlændinge, børn og gamlinger Ø Fejlkilder i undersøgelsesmetoden Folk undervurderer afstande Har især betydning for kollektive rejser, fordi ingen ved hvor lang busruten er I den nye dataserie søger vi at imødegå dette ved at kontrollere alle afstande mod luftlinieafstanden Fra februar 2009 beregnes rejselængde med tog ud fra de angivne stationer (ca. 95% af togrejserne) Flere delture bliver til 1 I de ældre data er det et kendt fænomen, at ikke alle kollektivdelture er rapporteret. Der mangler skift, tilbringer og frabringer Indførelsen af kollektivt rutevalg i februar 2009 har dog stort set elimineret dette Selve antallet af kollektivture er (formentlig) korrekt Fejlkilderne ovenfor vanskeliggør sammenligning med tællinger Indførelsen af kollektivt rutevalg havde bl.a. som formål at imødegå dette Koblingen til data fra Rejseplanen vil formentlig give endnu en kvalitetsforbedring 46 DTU Transport