En kartlegging av gods- og næringstransport i Elgesterområdet. Med sammenligning mot eksisterende tellesystem og estimeringer i RTM.
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3096553Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
I det grønne skiftet, har transport i urbane strøk blitt satt i fokus de senere årene; med blantannet miljøgater, kollektivfelt, bomringer og nullvekstmål. Dette gir resultater og virkninger, ogtiltakene fungerer i mange tilfeller - for persontransport. Godstransporten på sin side har derimotfortsatt å øke, i takt med alle faktorene som naturlig krever mer godstransport; befolkningsvekst,urbanisering og netthandel. Framskrivninger viser også at den er ventet å øke betraktelig i dekommende årene.
Det kan være utfordrende å anslå nøyaktig hvor stor andel gods - og næringstransporten utgjørav det totale trafikkbildet, da denne trafikantgruppen inneholder kjøretøy med svært varierendeutforming og størrelse. Statens vegvesen har et system for å telle passerende trafikk, hvor de skillerkjøretøyene hovedsaklig som lange og korte kjøretøy(<5,6 m i kjøretøyslengde). RTM sine estima-ter av godstransport med tunge kjøretøy, er basert på en godsmatrise, hvor alle godskjøretøyeneogså her er større enn personbiler. Godsmatrisen kan ha ulik opprinnelse og bearbeiding for hverenkelt delområdemodell for de ulike sentrale og mindre geografiske områdene i Norge. Estimatetpå næringstransport er derimot representert gjennom RVU, i form av tjenestereiser. Kildegrunn-laget for godstransport og næringstransport er dermed ulikt, og det er ingen av systemene somhensyntar at godstransport kan foregå med personbiler. Hverken SVV eller RTM sine grunnlag erdermed nøyaktige nok til å anslå den faktiske andelen som gods- og næringstransprot representereri trafikkbildet.
Hensikten med denne oppgaven er å finne ut av hvordan omstendighetene omkring vareleveringi området er, kartlegge andelen gods- og næringstransport opp mot eksisterende estimater ogtellinger, samt se på hva som kunne vært gjort for å inkludere godstransport bedre i RTM. Elgeseteri Trondheim er valgt som caseområdet for studien.
Ved bruk av et trafikkamera har videomateriale fra tre ulike kryss langs Elgesetergate blitt samletinn, og analysert med manuelle tellinger. Hvert enkelt kjøretøy er blitt kategorisert ut i fra sittantatte bruksområdet; persontransport eller gods-og næringstransport, basert på utforming ogstørrelse, samt om de er uniformerte med logo/bedriftsnavn eller ikke. I tillegg er det gjennomførten spørreundersøkelse med 43 bedrifter i caseområdet, for å kartlegge deres rutiner og systemerknyttet til vareleveringer. Det omfatter blant annet hvilke faste dager og tidsrom på dagen detar i mot vareleveranser, om leveringer krever tilstedeværelse fra de ansatte, og om de foregårgjennom varemottak eller fra parkeringsplass/gateplan. De ble også spurt om de hadde oversiktover kommende leveranser og om de hadde gods som ble hentet.
Resultatene viser at de fleste av bedriftene har rutiner og tilrettelagt infrastruktur for vareleverin-ger. Nesten alle tar imot varene sine via varemottak, og har faste leveringer både gjennom dagenog per dag gjennom uken. Hvordan hentinger er organisert varerier mer; noen bedrifter får sendtavgårde gods gjennom at de som leverer tar det med seg på sin retur, andre har henting fast ogresterende bestiller henting ved behov. En god del av bedriftene har også oversikt over når deulike leveransene er ventet å komme. Hos mange er det relativt vanlig at leveringstidspunktet erforskjøvet i forhold til planlagt leveringstidsrommet de får oppgitt av transportørene.
Tellesystemet til SVV i gaten er meget nøyaktig i telling av passeringer, men som forventet såer mange gods- og næringskjøretøy personbiler, og mange lange kjøretøy busser. Det er derforikke egnet å bruke korte og lange kjøretøy som anslag på hhv. persontransport og godstransport.Andelen gods- og næringstransport basert på egne tellinger fra tre sentrale kryss i caseområdetElgeseter, i alle retninger er på ca. 13,2 %. Dette er kun kjøretøy som er uniformerte eller i stør-relsesorden lastebil og opp. Også estimatene til RTM for YDT er ganske nøyaktige sammenlignetmed egne tellinger. De ligger jevnt over på total-YDT, men samtidig jevnt under på YDT for gods-og tjenestereiser.
En mer nøyaktig kartlegging og representering av gods- og næringstransport i RTM vil være etsteg i riktig retning, og gi mer nøyaktig grunnlag i simuleringer av endringer og nye prosjekteri trafikkbildet. Slik som det er nå er det ulik praksis for opprinnelsene bak godsmatrisene tildelområdemodellene, og stor sannsynlighet for at tjenestereiser fortsatt underrapporteres i RVU.Begge deler vil skape et unøyaktig grunnlag som gjenspeiles i resultatene av simuleringene.
Med prognoser som peker på en stor framtidig vekst i motorisert godstransport, samtidig som det erfokus på nullvekstmål og tilrettelegging for gange- og sykkel, vil etterhvert denne trafikantgruppenkunne bli betydelig i bybildet. Andelen gods- og næringstransport er for høy til å neglisjeres, ogbør tas i betraktning så tidlig som mulig i planlegging og prosjektutvikling. In the green transition, urban transportation has been a focus in recent years, with initiativesaimed at promoting a shift to public transport to reduce the disadvantages of car-based personaltransportation. In the same period of time, freight transport has continued to increase in line withfactors that naturally require more freight transportation, such as population growth, urbanization,and e-commerce. Projections also indicate a significant increase in freight transport in the future.
It can be challenging to estimate the exact proportion of goods and commercial transport inthe overall traffic situation, as this group of road users includes vehicles with varying designsand sizes. The Norwegian Public Roads Administration(SVV) has a system for counting passingtraffic, where vehicles are primarily classified as either long or short. The Regional TransportationModelling System (RTM) estimates for heavy goods transport are based on a freight matrix, whereall freight vehicles are larger than passenger cars. The freight matrix may have different originsand processing for each sub-area model covering various central areas in Norway. The estimatefor commercial transport is represented through the National Travel Survey (RVU), in terms ofbusiness trips, but it is assumed to be underreported by those who make multiple trips duringa day. The data sources for freight transport and commercial transport are thus different, andneither of the systems takes into account that freight transport also occurs with passenger cars.Neither the SVV nor the RTM’s data sources are assumed accurate enough to estimate the actualproportion represented by goods and commercial transport in the traffic situation.
The purpose of this study is to investigate the circumstances surrounding goods delivery in the casearea, map the proportion of goods and commercial transport in relation to existing estimates andcounts, and explore what could be done to better include freight transport in the RTM. Elgeseterin Trondheim has been chosen as the case study area.
Using a traffic camera, video footage from three different intersections along Elgeseter Street hasbeen collected and analyzed through manual counts. Each vehicle has been categorized based on itspresumed purpose: either passenger or goods and commercial transport, determined by its design,size, and whether it is uniformed or not. Additionally, a survey was conducted with 43 businessesin the case study area to map their routines and systems related to goods deliveries. This includesinformation on fixed days and time slots for receiving deliveries, whether deliveries require employeepresence, and whether they take place at a receiving dock or from a parking lot/street level. Theywere also asked if they had an overview of upcoming deliveries and if they had goods being pickedup.
The results show that most of the businesses have routines and infrastructure in place for goodsdeliveries. The majority receive goods through a receiving dock and have scheduled deliveriesthroughout the day and week. The organization of pickups varies; some businesses have goods sentback with the delivery personnel on their return trips, others have fixed pickups, and the remainingones arrange pickups as needed. A significant number of businesses also have an overview of whendifferent deliveries are expected to arrive. For many, the actual delivery time is often shiftedcompared to the planned timeframe provided by the transporters.The counting system used by SVV accurately records vehicle passages on the street, but it isobserved that many goods and commercial vehicles are actually passenger cars. Therefore, usinglong and short vehicles as estimates for passenger and freight transport, respectively, is not suitable.Based on manual counts from three central intersections in the Elgeseter case study area, theproportion of goods and commercial transport in all directions is approximately 13.2%. The RTMestimates for the Business Day Traffic (YDT) are also quite accurate compared to the manualcounts. They consistently match the total YDT but consistently underestimate the YDT for goodsand service trips.
A more accurate mapping and representation of freight and commercial transport in the RTMwould be a step in the right direction and provide a more accurate basis for simulations of changesand new projects in the traffic environment. With forecasts indicating significant future growth inmotorized freight transport, while efforts are being made towards zero-growth goals and facilitatingwalking and cycling, this group of road users may eventually become significant in the urbanlandscape. The share of goods and commercial transport is too high to be neglected, and a moreaccurate mapping and facilitation of measures for freight and commercial transport in the RTMis therefore necessary to improve representation in simulations of changes and new projects in thetraffic environment.