| dc.description.abstract | Transportpolitiske målsetninger setter press på å velge de beste alternativene for areal- og vegutbygging. Ofte vil det si å velge et alternativ som er samfunnsøkonomisk lønnsomt, og det med høyest netto nytte per investerte krone. Det krever oversikt over alle positive og negative konsekvenser ved utbyggingsalternativene, og for å estimere konsekvenser knyttet til areal- og transportutvikling i Norge brukes Regional persontransportmodell (RTM). Selv om RTM treffer godt på mange områder er det sett spesielt store utfordringer med hvordan modellen beskriver kjørehastighet i byområder. Et av områdene flere poengterer at bør studeres ytterligere for å øke modellens dynamikk og evne til å modellere hastighet i byområder, er forsinkelse i vegkryss (kryssforsinkelse).
I denne oppgaven er det gjort en empirisk studie for å avdekke kryssforsinkelse fra reisevanedata samlet inn med en reisevanepilot utviklet av SmartRVU. Resultatene er sammenlignet med forsinkelsesverdiene som benyttes i RTM i dag, og sammenfattet i en tabell med de verdiene som er vurdert til å best beskrive forsinkelse for hver krysstype, svingebevegelse og vikeforhold, både i lavtrafikk og rushtrafikk.
De viktigste resultatene er:
- Forsinkelsen som er lagt inn i RTM i dag bruker 25 %-persentilen av observerte verdier for å beskrive forsinkelse i lavtrafikk. Dette vurderes til å være et noe konservativt anslag, da 75% av de observerte turene har høyere forsinkelse enn denne verdien. Anbefalte verdier bruker medianverdi til å beskrive forsinkelse både i lavtrafikk og rushtrafikk.
- Denne studien gir en forsinkelse som er relativt lik det som brukes i RTM i dag for X-kryss og T-kryss, men med en trend med høyere forsinkelse i lavtrafikk og lavere forsinkelse i rushtrafikk.
- Forsinkelse i rundkjøring er noe lavere for alle svingebevegelser i denne studien sammenlignet med forsinkelsen som er lagt inn i RTM i dag. Årsaken kan være forksjell i hvordan forventet reisetid uten kryss er beregnet.
- I signalregulerte kryss er forskjellen mellom forsinkelsen fra denne studien og den som brukes i RTM i dag nokså stor, med over 15 sekunder økning for høyresvingende i lavtrafikk. Langs ruter som passerer flere signalregulerte kryss kan dette potensielt bidra til store endringer i modellert hastighet, noe som videre kan påvirke både forventet rutevalg og reisemiddelvalg. For signalregulerte kryss ses det spesielt stor fordel å bruke forsinkelser basert på lokalt innsamlede observasjoner da signalplan og prioritering har stor betydning for forsinkelsen.
Det er også erfart at modelleringen av rundkjøringer er gjort noe uregelmessig, da både lenkelengder og hastighet på lenekene som representerer sirkulasjonsområdet er satt skjønnsmessig. For hver enkelt rundkjøring varierer det derfor hvilken kjørehastighet og lengde som er lagt til hver lenke, og i hvilken grad det stemmer overens med faktisk tidsbruk i sirkulasjonsarealet.
Til slutt ble det gjort en analyse for å vurdere hvordan endrede kryssforsinkelsesverdier påvirker forventede reisetider. Konklusjonen er at endrede verdier kan være et steg i retningen av en riktigere hastighetsmodellering i lavtrafikk, da mer av forsinkelsen kan legges til kryssene. Verdiene for rushtrafikk gir imidlertid lavre reisetid enn med dagens forsinkelsesverdier, og for å oppnå samme reisetider som i RTM dag må mer av forsinkelsen legges inn med andre variabler. Nye kryssforsinkelsesverdier er ikke løsningen for å kunne fjerne nedkodet hastighet, da nye verdier for kryssforsinkelse på langt nær gir den samme forsinkelsen som nedkodet hastighet. For å oppnå en mer dynamisk modell med bedre evne til å vise faktiske effekter av vegutbygging, areal- og transporttiltak bør derfor flere parametere ved hastighetsberegningen studeres ytterligere. | |
| dc.description.abstract | Transport policy objectives puts pressure on choosing the best alternatives for land- and road development. This often means to choose one that is socioeconomically profitable, and the one with highest benefit-cost ratio. This requires knowledge of all potential positive and negative consequences related to the project(s). Regional persontransportmodell (RTM) is used to estimate such consequences for land- and road projects in Norway. Despite that the model provides realistic results in many cases, it has been challenges in how the model describes speed in urban areas. One of the challenges that has been pointed out should be studied further, to increase the model’s dynamics and ability to model speed in in urban areas, is delay at road junctions (cross section delay).
By doing an empiric study, values for cross section delay has been revealed from travel habit data retrived by an travel habit pilot developed by SmartRVU. The results are compared to the values used in RTM today, and summarized in a table with the values that are considered to best describe the delay for each cross section type, turning movement and yielding condition, both for low traffic and rush hours.
The main results are:
- The delay that are used in RTM today, is based on the 25% percentile of observed values to describe the delay in low traffic. This is seen as a somewhat conservative estimate, as 75% of observer trips have a higher delay than this value. Recommended values use the median value to describe delays in both low traffic and rush hour traffic.
- The delay in X-junctions and T-junctions do not differ a lot from the values that are used in RTM today, but with a trend with higher delay in low traffic and lower delay in rush hours in this study.
- The absolute change in roundabouts is low, but with lower delay for all turning movements in this study.
- In signal-controlled intersentions the difference in delay is large for right and left turning vehicles, with an increase of more than 15 seconds for right turn in low traffic. Along routes that pass several signal-regulated intersections, this can potentially contribute to major changes in modeled speed, which can further affect both expected route choices and means of travel. For signal-controlled intersections, it is particularly advantageous to use locally collected observations to represent the delay, as signal planning and prioritization are of great importance for the delay.
It has also been experienced that the modeling of roundabouts has been done somewhat irregularly, as both the link lengths and the speed of the links that represent the circulation area are set at discretion. As an consequense, both the delay already represented in the links, and to what extent it corresponds to the actual time spent in the circulation area, differ from one roundabout to another.
The last part of the study is an analysis that aims to assess how changed cross section delay affects the travel times. The conclusion is that changed values can contribute to a somewhat more correct speed modeling in low traffic, as more of the delay can be added to the intersections. In rush hours, however, the travel times is lower, and in order to archieve the same travel times as today, more of the delay must be included in other variables. Thus, new cross delay values are not an overall solution if the goal is to remove the manally set lower speed, as new values for cross-delay in no way leads to the same amount of delay. In order to achieve a more dynamic model with a better ability to show actual effects caused by changed road network, area- and transport measures, several parameters in the speed calculation needs to researched more. | |
