Du er her

Ny mobilitet krever nye analyseverktøy

For å skape attraktive tilbud innenfor nye transportmidler, eksempelvis bysykler, kreves nye verktøy som kan beregne hvordan trafikantene opplever det enkelte tilbudet og dermed hvilken kvalitet tilbudet har, fremholder artikkelforfatterne.

Av Harald Høyem og Bård Norheim
Artikkelforfatterne er hhv. medarbeider og daglig leder i Urbanet Analyse

Venn tipset!

Din venn har blitt sendt en e-post om denne artikkelen.

Tips en venn

Ny mobilitet gir mange nye muligheter innenfor persontransportområdet, og befolkningen står overfor langt flere alternativer når de velger transportmiddel enn tidligere.

For å kunne legge til rette for et godt og attraktivt tilbud innenfor de nye transportmidlene, kreves det imidlertid at man har gode verktøy som kan beregne hvordan trafikantene opplever tilbudet, og sådan hvilken kvalitet det har.

Dagens transportanalyseverktøy er i liten grad tilpasset analyser av den nye mobiliteten. Gjennom prosjektet Urbamod har Urbanet Analyse utviklet en modell som simulerer bruk av og kvalitet ved bysykkeltilbudet. Denne peker på noen utfordringer ved dagens modellverktøy i analyser av nye transportformer.

Vi presenterer her noen resultater i prosjektet Urbamod hvor modellen er anvendt på bysykler.

Bysykler blir stadig mer populære og er nå tilgjengelige i en rekke norske byer. Formålet med artikkelen er å vise hvordan denne transportformen stiller nye krav til analyseverktøyene som brukes når ny mobilitet skal beskrives.

Utfordring

En spesiell utfordring ved analyse av bysykkelbruk er hvordan man modellerer kø i systemet. I de tradisjonelle transportmodellene (eks: RTM, regionale transportmodeller) blir kø modellert gjennom forholdet mellom kapasitet og etterspørsel. På veg, for eksempel, er kapasiteten gitt av den fysiske utformingen av veien, og er sådan ikke avhengig av nivået på etterspørselen.

For bysykler er sammenhengen mellom kapasitet og etterspørsel annerledes. Dette skyldes at kapasiteten øker jo flere som bruker syklene, siden de da blir tilgjengelige for flere.

Et eksempel er et sykkelstativ i sentrum, som veldig mange sykler til om morgenen. Enkelte vil oppleve at de ikke finner noen ledig plass når de kommer frem til stativet og dermed må lete videre etter ledig plass, noe som representerer en kostnad.

Hvis etterspørselsmønsteret var slik at antallet brukere som forlot stativet (tok med seg en sykkel ut) var likt antallet som satte fra seg sykkel der, ville flere kunne bruke bysykkel uten lete/køkostnaden.

Å modellere denne sammenhengen på en representativ måte er helt sentralt når man skal anslå markedspotensialet for bysykkel.

Metode

«Bysykkelmodellen» Urbanet har utviklet er en simuleringsmodell av typen Discrete Event Simulation-model.

Modellen simulerer reisekjeden for hver enkelt sykkeltur, gjennom et sett av atferdsregler. Hver enkelt sykkeltur starter hjemme, man går til et stativ og forsøker å finne en ledig sykkel. Finner man en sykkel, tar man den og sykler til neste stativ. Er stativet tomt, leter man videre, osv.

Fordelen med denne metoden er at man kan modellere sannsynlighet for å hente og sette fra seg sykkelen, og sådan beregne kostnader knyttet til ikke å finne plass eller sykkel. Slike «reisekvalitetsdata» er avgjørende for å drøfte hvilken rolle bysykler kan ha i et moderne transportsystem.

Eksempler på bruk

Modellen er under fortsatt utvikling og har foreløpig blitt etablert som et test-case basert på data over stativer og låser i Oslo kommune. Foreløpig har vi benyttet reisematriser som genereres tilfeldig for å illustrere hvordan modellen fungerer.

I et konkret case, vil man måtte hente relevante matriser fra en hensiktsmessig kilde.

Vi trekker her frem to konkrete eksempler på hvordan en slik modell kan benyttes til praktiske analyser:

  • Beregning av totalkapasiteten til et bysykkeltilbud
  • Beregning av trafikantkostnader

Vi ønsker å sette fokus på hvorfor momentene ovenfor er viktige for å anslå et mulig markedspotensial for bysykkelbruk og nye transportformer generelt. Totalkapasiteten er viktig for å anslå et øvre nivå på etterspørselen, mens trafikantkostnadene er viktige for å anslå hvor mange som faktisk kan tenke seg å benytte tilbudet.

Beregning av kapasitet

Metoden kan benyttes til å beregne kapasiteten til et bysykkelsystem, ut fra ulike forutsetninger om:

  • Retningsfordeling av trafikk
  • Plassering av og antall låser per stativ
  • Omfordeling og rebalansering av sykler

Modellen anslår sannsynlighet for at man får en sykkel på første forsøk. Man kan variere den totale etterspørselen (totalt antall turer som simuleres) og undersøke hvordan dette påvirker sannsynligheten og kostnadene ved bruk av bysykkel.

Figur 1 viser sannsynligheten for å få en sykkel på første forsøk som en funksjon av totalt antall turer som simuleres. Sannsynligheten faller naturlig nok med antall turer som genereres, og flater ut etter hvert. Årsaken til dette finner man i neste figur, som viser antall turer som har fått sykkel versus ikke fått. Man ser at antall som faktisk får en sykkel avtar mot et gitt nivå. Dette kan man tolke som kapasiteten til bysykkelsystemet.

Gitt at brukerne setter fra seg og henter ut sykler i et visst mønster, vil man til slutt nå et tak, hvor det ikke er «mulig» at flere kommer inn i systemet.

For et gitt antall sykler og låser, vil antall personer som får tak i en sykkel avhenge av hvor stor gjennomstrømming det er i systemet. Når noen er ferdig med en sykkel, setter de den fra seg, og andre kan bruke den. Etter hvert når man imidlertid et nivå der syklene blir «tatt med en gang», og uansett hvor mange flere som forsøker, vil bare et gitt antall faktisk få sykkel.

I de regionale transportmodellene (RTM-systemet) ligger det ikke inne begrensninger på kapasiteten når man beregner antall sykkelreiser. Dersom man ønsker å modellere markedspotensialet for ny mobilitet/bysykler, er kapasiteten i systemet en viktig «øvre skranke» som må inn i analysene for å gjøre dem anvendbare i praksis.

Beregning av trafikantkostnader

Beregning av trafikantkostnader er helt sentralt for å anslå markedspotensialet for en gitt transportform. For tilfellet bysykkel, er det flere faktorer som er sentrale.

Vi har her undersøkt to elementer som påvirker trafikantkostnadene (kostnad per reise):

  • Retningsskjevhet av etterspørselen
  • Balansering av sykler mellom stativer

Retningsskjev etterspørsel betyr at det er flere som ønsker å reise til et målpunkt enn fra, eller motsatt. Slik som i eksempler vist til tidligere, vil retningsskjevhet føre til at flere som ønsker sykkel ikke nødvendigvis får tak i en. Dette representerer en kostnad ved bysykkel, idet hvert forsøk innebærer en mulighet for at tiden man bruker på leting etter en ledig sykkel, resulterer i et feilslått forsøk.

Figur 3. Gjennomsnittlig trafikantkostnad (generalisert tid) under ulike forutsetninger om retningsskjevhet og balansering.

 

I eksemplet (figur 3) har vi antatt at kostnaden ved å ikke få en sykkel (i det hele tatt) vurderes av trafikantene lik 15 minutter. Dette er tilsvarende «nivå» på belastningen som kollektivreisende opplever når de må gjennomføre et bytte, uavhengig av byttetid.

Videre har vi gjennomført en beregning der etterspørselen ikke er retningsskjev (like mange ønsker å reise til og fra hvert «område» i modellen) og en beregning hvor retningsskjevheten er 90 %, som innebærer at det er 9 reiser i motsatt retning for hver reise som går til et område i modellen.

I tilfellet med etterspørsel som ikke er retningsskjev, vil trafikantkostnadene være omkring 20 % lavere enn ved stor retningsskjevhet. Her påvirkes både kostnaden knyttet til sannsynligheten for ikke å få en sykkel og kostnaden ved ikke å finne en ledig plass å sette fra seg sykkelen på.

Flere aktører benytter egne biler for å flytte sykler mellom stativer med lav og høy etterspørsel. Den retningsskjeve varianten viser situasjonen når man ikke gjør en slik balansering mellom stativer. Som et illustrerende eksempel har vi lagt inn balansering ved å redusere sannsynligheten for ikke å få en sykkel med 50 %. Dette gir en trafikantkostnad som er 16 % lavere enn situasjonen med 90 % retningsskjevhet.

Beregningene viser vesentlig forskjell på trafikantenes kostnader knyttet til bruk av bysykkel etter hvilke antagelser man gjør om retningsskjevheten i etterspørselen og balansering av sykler mellom stativer. I dagens transportmodeller, ligger det ikke inne køtid for sykkel, ei heller antagelser om balansering av sykler mellom stativer.

Konklusjon

Våre foreløpige resultater antyder at spesielt to fenomener er viktige å inkludere i analyser av nye transportformer:

  • Nye køproblemer: Nye transportformer innebærer også kø/trengsel, men fungerer på en litt annen måte enn for «tradisjonelle» transportmåter. Kapasiteten avhenger også av hvordan etterspørselen er fordelt mellom ulike områder, som gir en ekstra dimensjon dagens verktøy ikke behandler.
  • Antagelser om atferd for tredjepartsaktører: I tradisjonelle transportanalyser har man et gitt vegnett, kollektivnett, sykkelnett, etc. For de nye transportformene avhenger kvaliteten av hvordan tredjepartsaktører forsøker å forbedre produktet på operativt nivå på en annen måte enn for de tradisjonelle. Vi har sett på eksemplet med balansering av sykler over stativer og at dette kan påvirke trafikantenes kostnader. For å kunne anslå markedspotensialet for nye transportformer må man vite hvor «dyktige» tredjepartsaktørene er til å drifte systemet. Eksempelvis rebalansering av sykler mellom stativer, metoder for ruteplanlegging i on-demand transport/selvkjørende busser, osv.

 

DEBATTREGLER I SAMFERDSEL
Har du synspunkter på denne saken, så kom gjerne med dem her i kommentarfeltet! Det du skriver vil i de fleste sammenhenger fremstå som mer interessant og troverdig dersom du skriver under fullt navn. Hold deg til saken, vis respekt og raushet overfor andre og deres meninger. Husk at det du skriver kan bli lest av mange!

Ytringer som inneholder trusler eller annen form for sjikane, vil bli fjernet.

Vennlig hilsen
Samferdsel-redaksjonen

comments powered by Disqus

Ansvarlig redaktør:  Kommunikasjonssjef Harald Aas, E-post: ha@toi.no  |  Personvern

Designet og utviklet av CoreTrek AS