Detta projekt syftar till att förbättra Trafikverkets modell för resegenerering för långväga persontransporter. Målsättningen är att den nya modellen bättre ska stämma överens per län och per reseärende och att den nya modellen ska ha tydlig dokumentation. Tidigare analys av Trafikverket har visat att modellen för resegenerering i Sampers4 basprognos 2024 överskattar antalet långväga resor från storstäderna och underskattar antalet långväga resor från mer glesbefolkade områden. En hypotes till den bakomliggande orsaken till detta är att modellen inte fångar skillnaden i utbud i storstäderna jämfört med andra delar av landet. Med utbud menas här antal attraktioner och hur långt det är tillattraktioner från den plats där individen bor. Med ett stort regionalt utbud borde man inte behöva resa långt för att nå relevanta målpunkter. Trafikverkets analys visade vidare att antalet långväga tjänsteresor överskattades i modellen. Detta beror troligen på att antalet tjänsteresor per år minskar medan antalet privatresor per år i stället ökar. Än så länge är anledningen till detta oklar, men en möjlig förklaring kan vara att tjänsteresor är relativt lätta att ersätta med digitala möten, medan privata reseärenden ofta är svårare att ersätta med digitala medel.

För att komma till rätta med den geografiska snedfördelningen i modellen för resegenerering introducerar vi logsummor i nyttofunktionerna som representerar regional respektive långväga tillgänglighet till intressanta målpunkter och vi använder dummyvariabler för län. Vi skattar dessutom modellen på data från den nationella resvaneundersökningen (RVU) 2011–2016, vilket är nyare data än Sampers4 som skattades på data från 2005–2006. Det finns RVU:er med ännu nyare data (2019–2023), men perioden 2020–2023 anses vara påverkad av covid-19 pandemin och RVU 2019 tillför relativt få långväga observationer.

De logsumme-baserade måtten för tillgänglighet visade sig spela en viktig roll för tjänste- och arbetsresor, medan påverkan på privata reseärenden var mindre. Trots de logsumme-baserade tillgänglighetsmåtten förbättrades modellerna ytterligare vid användandet av dummyvariabler för vissa län, vilket visar att även när hänsyn har tagits till regional tillgänglighet kvarstår ytterligare unika aspekter för vissa destinationszoner. I den uppdaterade modellspecifikationen överskattas tjänsteresor inte längre lika mycket. 

Avgörande för ökat hållbart resande är tillgängligheten till hållbara färdmedel. Detta forskningsprojekt syftar till att utveckla en modell för cyklisters ruttval. Studien syftar till att undersöka effekter av policyrelevanta variabler som inte är undersökta i tidigare studier av denna typ, t ex breddning av befintlig cykelbana, vilket är en av de vanligaste cykelinfrastrukturåtgärderna i Sverige. Vidare i studien hittade vi en ”parallella länkar problem” och därför studien också undersöker vilken utsträckning en kombination av brusiga GPS-data och högupplösta nätverk leder till osäkerhet i kartmatchning och hur detta påverkar skattningsresultaten när det gäller ruttvalsmodell för cykel.  

Vi använder GPS-data med ca 13 000 cykelresor från projektet ”Bike data - Crowd sourced Big Data för cykling” för att skatta en ruttvalsmodell för cykel för Göteborg. En Hidden-Markov-modell-baserad kart-matchningsalgoritm används för att identifiera rutter utifrån GPS-spår. Möjliga alternativa rutter genereras via upprepade ruttsökningsmetoder samt observerade rutter med samma start- och målpunkt. En Path-size-logit-modell skattas med relativa effekter för exempelvis cykelbana, belysning och lutning.  

Resultaten visar att osäkerhet i kart-matchning, som inte har fått uppmärksamhet i de flesta tidigare studierna, har en stor påverkan på modellskattningsresultat. Därför bör det undersökas om GPS-data är med låg precision. Studien lyckas fånga resenärernas skillnad i upplevd resuppoffring mellan cykelbana med bredd <=2 meter och de med bredd > 2 meter. Studien fångar också effekter av lutning, korsningsfördröjning, belysning samt typ av beläggning. Effekterna jämförs med internationella studier. 

Skattade ruttvalsparametrarna är centrala för att transportmodellen ska kunna uppskatta cykeltrafikflöde på nätverksnivå korrekt. Fångade effekter av bredd av cykelbana möjliggör utvärdering av infrastrukturinvesteringar som breddar befintliga cykelbana, dvs man kan beräkna cykelflödesskillnaden före-efter en breddningsinvestering. Studien illustrerar hur resultat av ruttvalsmodell tillsammans med en transportmodell kan utvärdera relevanta policyåtgärder för cykel.   

Regeringen har uppdragit åt Statens väg- och transportforskningsinstitut (VTI) att ”bidra till kunskapsuppbyggnaden kring en snabb, smart och samhällsekonomiskt effektiv elektrifiering av transportsektorn”. Den här rapporten redovisar den del av uppdraget som handlar om att genomföra pilotprojekt och ta fram modeller för hur data i praktiken på bästa sätt kan tillgängliggöras, delas och nyttiggöras för att optimera planering, utveckling, drift samt affärsmodeller för laddinfrastruktur. 

I rapporten ges en beskrivning av förekommande tekniker för laddning av elfordon, viktiga användarperspektiv, och hur affärsmodeller och system för laddinfrastruktur kan modelleras. 

Rapporten fokuserar på datadelning och beskriver hur aktörer idag delar data samt vilka svårigheter de ser med datadelning. Detta omfattar bland annat datatillgänglighet, delning och nyttiggörande, samt hur aktörerna vill att det ska fungera framåt. En stor utmaning handlar om datatillgänglighet, där aktörer dels ser problem med att få tillgång till data och dels är avvaktande till att vilja dela med sig av egna data. Ofta handlar det om integritetsfrågor och reglering enligt GDPR. 

Betydelsen av en väl fungerande samverkan mellan energi- och transportsektorn har lyfts i tidigare rapporteringar från det här uppdraget. Vikten av en digitalisering och digital infrastruktur som kopplar samman dessa sektorer betonas speciellt i detta arbete. Digitalisering behövs för att effektivisera planering, utveckling och drift av den infrastruktur som ett elektrifierat transportsystem kräver. De modelleringar som gjorts i den här delen av uppdraget handlar om transportmodellering och energimodellering samt utveckling för att få modellerna att samspela.

The government has commissioned the Swedish National Road and Transport Research Institute (VTI) to “contribute to the building of knowledge around a fast, smart and economically efficient electrification of the transport sector”. This report focusses on the part of the mission that deals with conducting pilot projects and developing models for how data, in practice, can be made available, shared and utilized in the best way to optimize planning, development, operation for charging infrastructure and business models. 

The report provides a description of existing technologies for charging electric vehicles, important user perspectives, and how business models and systems for charging infrastructure can be modelled. 

The report focuses on data sharing and describes how actors today share data and what difficulties they see with data sharing. This includes, among other things, data availability, sharing and utilization, as well as how the actors want it to work going forward. A major challenge concerns data availability, where actors partly see problems with getting access to data and partly are hesitant to want to share their own data. Often, it is about privacy issues and regulation according to the GDPR. 

The importance of a well-functioning collaboration between the energy and transport sectors has been highlighted in previous reports from this assignment. 

The importance of digitalization and digital infrastructure that connects these sectors is particularly emphasized in this work. Digitalization is needed to streamline planning, development and operation of the infrastructure that an electrified transport system requires. The modeling done in this part of the assignment deals with transport modeling and energy modeling as well as development to make the models interact.

Avgörande för ökat hållbart resande är tillgängligheten till hållbara färdmedel. Planering för cykeltrafik blir därför ett allt viktigare område. Därmed behöver våra transportmodeller förbättras i hur de modellerar cykelresor och specifikt hur cyklisters ruttval bör modelleras. Under 2019 har rapporten ”Behovsanalys för cykeltrafikmodeller” levererats till Trafikverket och Sveriges Kommuner och Regioner. Rapporten sammanfattar behov av att vidareutveckla makroskopiska trafikmodeller bland annat för att utvärdera effekter av cykelinvesteringar/åtgärder. I projektet RUCY adresserar vi denna fråga. Många investeringsåtgärder handlar om att bredda befintliga cykelbanor vilket inte kan utvärderas med det befintliga samhällsekonomiska analysverktyget. Även internationellt har nästan inga studier fångat upp hur cykelbanans bredd har påverkat ruttvalet. Det finns därmed ett värde i att öka kunskapsmängden inom området och jämföra resultat mellan olika länder/städer.

RUCY använder GPS-data från ca 13 000 cykelresor från projektet ”Bike data – Crowd sourced Big Data för cykling” för att skatta en ruttvalsmodell för cykel för Göteborg. En modell baserad på HIdden-Markovs kartmatchningsalgoritm används för att identifiera rutter utifrån GPS-spår. Möjliga alternativa rutter genereras via upprepade ruttsökningsmetoder samt observerade rutter med samma start- och målpunkt. En Path-size-logit-modell har skattats med relativa effekter för exempelvis cykelbana med olika breddkategorier, belysning och lutning.

Resultaten visar att osäkerhet i kartmatchning, som inte har fått uppmärksamhet i de flesta tidigare studierna, har en stor påverkan på modellskattningsresultaten. Studien lyckas fånga resenärernas skillnad i upplevd resuppoffring mellan cykelbana med bredd mindre än 2 meter och de med bredd större än 2 meter. Studien fångar också effekter av lutning, korsningsfördröjning, belysning samt typ av beläggning. Effekterna jämförs med internationella studier. Fångade effekter av bredd av cykelbana möjliggör utvärdering av infrastrukturinvesteringar som breddar befintliga cykelbanor. Dock noterar vi att fler känslighetsanalyser med avseende på effekter av cykelbanans bredd behövs. Studien illustrerar hur resultat av ruttvalsmodeller kan integreras i en transportmodell som möjliggör utvärdering av relevanta policyåtgärder för cykel.

It is critical to maintain good accessibility for active travel modes in order to increase and encourage sustainable travel. Therefore, planning for cycling infrastructure is becoming an increasingly important area. This also necessitates improvements in our transportation models in how they model bicycle journeys. In 2019, the report "Research needs for Bicycle Traffic Models" was delivered to Swedish Transport Administration and SKR. The report summarizes the needs for further development of macroscopic traffic models, among other things, to facilitate evaluation of effects of bicycle investments/measures. Moreover, many infrastructure investments are about widening existing bike lanes, which cannot be evaluated with existing Cost-Benefit analysis tools, GC-kalk. Internationally, almost no studies have evaluated the effect of bike lane width. Therefore, there is a need to increase the knowledge in this area and compare results between different countries/cities. The above mentioned issues are addressed in the project RUCY, which is presented in this report.

RUCY employs GPS data from approx. 13,000 bicycle trips from the project "Bike data - Crowd sourced Big Data for cycling" to estimate a route choice model for cycling for Gothenburg. A model based on a Hidden-Markov map matching algorithm is used to identify routes based on GPS tracks. Possible alternative routes are generated via repeated path search methods as well as observed routes with the same origin and destination points. A Path-size logit model is estimated.

The results illustrate that uncertainty in map-matching, which has not received much attention in most previous studies, has a large impact on model estimation results. The study captures the travelers' difference in perceived travel time between cycle lanes with width less than 2 meters and those with width larger than 2 meters. The study also captures effects of grade, intersection delay, lighting, and type of pavement. The effects are compared with international studies. Captured effects of bike lane for different width categories enable evaluation of infrastructure investments that widen existing bike lanes. However, we also note that further sensitivity analysis for the effect of width of cycle lane is needed. The study illustrates how route choice model results can be integrated into a transport model that enables the evaluation of relevant policy measures for cycling.

The capability of making structured and informed decisions about the comprehensive deployment of CAVs (connected and automated vehicles) in a mixed road environment. This capability requires:

• A clear awareness of the technology underpinning CAVs, the different functional uses and business models for CAVs and a high-level understanding of the impacts different deployment scenarios can have on traffic, quality of life and stakeholders involved in local transport planning.
• The institutional capacity to plan for a future with CAVs by using tools that accurately represent CAV behaviour in order to identify the impacts of different CAV deployment scenarios.
• A strategic approach in deploying a wide range of measures that will ensure a deployment of CAVs, which supports higher level mobility goals.

The aim of this report is to present definitions of the metrics that will be utilised in CoEXist to assess the effects on traffic performance and space efficiency as well as to present the qualitative assessment approach used to assess potential effects on traffic safety. The definitions will be used as a basis for the development of the assessment tool. The definitions presented in this report may be revised, and the final definitions of the metrics will be presented in deliverable “D3.3: AV-ready hybrid road infrastructure assessment tool”.

Within the research project SATT, a dynamic traffic assignment method (DTA) has been adapted to simulate railway traffic. This provides an alternative way of railway timetable planning. Unlike traffic flow optimization, DTA simulates the train movements on the smallest time scale (per second) and can solve large scale problems within reasonable amount of time. DTA, however, it does not look for a system optimum, rather it searches for an equilibrium state where no individual train can find an alternative route that further reduces its travel time/generalized cost. This equilibrium status is often referred to as the dynamic user equilibrium. 

This report demonstrates an effort to adapt the transport simulation platform MATSim, as a DTA engine, for railway traffic. The adaptation includes the simulation of railway traffic on single-track, handling of various Temporary Capacity Restrictions (TCR) and different train types. The adapted simulation platform is tested through two small case studies to illustrate the model performance. The result demonstrates the model capability of realistically handling railway traffic and the ability to construct a timetable, given an objective function. Future work should focus on refining the simulation model and test on a large scale national railway network.

I forskningsprojektet SATT (Samplanering av trafikpåverkande åtgärder och trafikflöden, modellstudie) har en dynamisk trafiktilldelningsmetod (Dynamic Traffic Assignment, DTA) anpassats för att kunna simulera järnvägstrafik. Detta erbjuder ett alternativ till tidtabellsplanering. Till skillnad från flödesoptimering, simulerar DTA tågrörelser med en hög detaljeringsgrad (ner på sekundnivå) men kan ändå hantera stora trafikmängder med en rimlig beräkningstid. Metoden strävar däremot inte efter ett systemoptimum utan söker efter en jämviktslösning där inget enskilt tåg kan hitta alternativa vägar som förbättrar dess restid eller generaliserade kostnad. Denna jämviktslösning brukar benämnas som dynamisk användarjämvikt. 

Denna rapport redovisar ett förslag på hur transportsimuleringsplattformen MATSim kan anpassas och användas för att göra dynamisk trafiktilldelning för järnvägstrafik, utan något krav på en känd tidtabell. Anpassningen inkluderar simulering av tågtrafik på enkelspårs-sträckor, hantering av tillfälliga kapacitetsreduktioner (motsvarande så kallade trafikpåverkande åtgärder, TPÅ), och olika tågtyper. Metoden har testats och utvärderats med hjälp av två små exempelfall. Resultaten visar att modellen ger realistisk hantering av tågtrafiken och dess förmåga att finna en rimlig tågplan baserat på en enkel värderingsfunktion. Fortsatt arbete bör inriktas på förfining av modellen och applicering på ett storskaligt nationellt nätverk.

Valuations for various attributes of the transport supply are key parameters in travel demand forecast models and cost-benefit analyses. In the case of interregional rail travel, such attributes are mostly travel time, departure/arrival time, and comfort/service levels. Although the valuations for travel time savings and comfort levels are well documented, literature concerning how much passengers are willing to pay to obtain the departure/arrival time that best suits their needs remains scarce. We present in this paper a new study that estimates passenger valuations for reduction of departure time displacement (also called schedule delay) through common adaptation of the scheduling model. Our goal is twofold: first, better understand how travel scheduling is influenced by socioeconomic backgrounds and trip characteristics; second, provide detailed figures that can be used to improve travel demand forecasts and cost-benefit analyses. To achieve this, we conducted a stated preference survey on several Swedish rail routes and determined the valuations for departure time scheduling as willingness to pay and time multipliers. The figures obtained show that departure time flexibility greatly depends on trip characteristics and travellers’ socio-economic background. In addition, the comparison of our figures with previous literature highlights the need to establish a standardised method to measure and use these valuations. Finally, we succeeded in providing valuations that can be used with care as approximations in demand modelling and cost-benefit analyses in the context of interregional rail travel.

In order to improve current rail timetabling processes, the suitability of train departure times for passengers should be included in timetable assessment. To achieve this, one possibility is to calculate the change in consumer and producer surplus (i.e., the economic welfare) resulting from departure time shifts in rail timetables. However, existing methods for this calculation are quite limited. To fill this gap, we propose a new method in the current paper. This method enables comparing most scenarios involved in interregional rail timetabling in terms of economic welfare. To this end, our method takes advantage of schedule-based models that allow assessing the impact of departure time shifts on the demand and valuation of each possible route using the timetable. As a proof of concept, we illustrate this method on a case study on the busiest Swedish interregional line. This case study shows the potential of the method to deliver detailed calculations with analysis of equity effects. To conclude, the method presented in this paper improves on the current literature, and it can be used to improve timetable optimisation algorithms or to better resolve conflicts between train path requests. © 2021 The Authors