• No results found

Disaggregering av resultat

In document Prognos för godstransporter 2040 (Page 59-73)

Samgodsresultatet för 2040 har disaggregerats för väg och järnväg och sedan använts i kalkylverktygen EVA, Sampers/Samkalk samt Bansek. I samband med denna

disaggregering har trafiktillväxttal och branschutvecklingstal från modellen använts, i kombination med detaljerade trafik- och volymuppgifter som avser basåret.

Kalkylverktygen har för närvarande basår 2014, till skillnad från Samgodsmodellen som har basår 2012. Därför har trafiktillväxt- och branschutvecklingstalen från

Samgodsmodellen omräknats till att avse perioden 2014-2040.

7.1 Järnväg

För järnväg har Samgodsmodellens resultat disaggregerats till en mer detaljerad nivå i syfte att kunna användas i Trafikverkets kalkylverktyg Bansek. Detta verktyg för framtagning av samhällsekonomiska kalkyler för järnvägsinvesteringar, för att underlätta en likvärdig hantering av olika investeringsobjekt.

Eftersom Samgodsmodellen framförallt är kalibrerad på en övergripande trafikslags- och branschnivå bör modellresultaten tolkas med försiktighet på enskilda länkar. För att ta fram ett så tillförlitligt kalkylunderlag som möjligt för järnväg, så har därför valts att bara använda nationella branschutvecklingstal från Samgodsmodellen, istället för resultat på en mer detaljerad nivå.

Varugrupp Tillväxt

1.

Jordbruk 1.46

2.

Rundvirke 1.52

3.

Trävaror 0.97

4.

Livsmedel 1.33

5.

Råolja och kol 0.50

6.

Oljeprodukter 0.73

7.

Järnmalm 1.38

8.

Stålprodukter 1.50

9.

Papper och massa 0.97

10.

Jord, sten och byggnad 1.18

11.

Kemikalier 0.67

12.

Högvärdiga produkter 2.27

Totalt 1.48

Tabell 7.1 Branschutvecklingstal 2014-2040 (kvot prognosår/basår)

Branschutvecklingstalen har sedan kombinerats med mer detaljerade uppgifter för år 2014 om tågtrafikering och godsvolymer på bandelsnivå, för att ta fram en prognos för

år 2040. Metoden finns dokumenterad i en PM tillsammans med resultaten, som även lagts in i kalkylverktyget Bansek50.

Figur 7.1 Godsvolymer per sträcka år 2014 (miljoner nettoton per år).

Det framtagna underlaget omfattar alla sträckor i järnvägsnätet som trafikeras av godståg, drygt 300 stycken, och är uppdelat på fem tågtyper och 12 varugrupper.

50 Se bilaga 2 i ”Disaggregering av godsprognos 2040 till Bansek, EVA, Sampers/Samkalk och TEN tec – Trafikverkets Basprognos 2018”; TRV 2018:214

De tågtyper som används är fjärrvagnslasttåg, som går i trafik mellan de större

bangårdarna; lokala vagnslasttåg; kombitåg, som transporterar lösa lastbärare (trailrar, växelflak och containrar); systemtåg, som transporterar gods åt enskilda kunder i fasta relationer; och malmtåg.

Figur 7.2 Förändrad godsvolym per sträcka 2014-2040 (miljoner nettoton per år).

Varugrupperna som resultatet för järnväg redovisas på, är de så kallade STAN-varugrupperna, som är aggregat av Samgods varugruppsindelning.

Nedan följer en beskrivning av trafik och volym år 2014 samt utvecklingen till 2040. Transportarbetet för järnväg beräknas öka från 21.3 miljarder tonkilometer år 2014 till 30.6 miljarder tonkilometer år 2040 totalt sett i Sverige i detta disaggregerade underlag. I figur 7.1 visas godsvolym per år och delsträcka i järnvägsnätet år 2014 och i figur 7.2 visas förändringen under perioden 2014-2040.

De största godsvolymerna transporteras på Malmbanan, Stambanan genom övre Norrland, Norra stambanan, Godsstråket genom Bergslagen, Västra stambanan och Södra stambanan.

Den nya Sydostlänken mellan Olofström-Sandbäck förväntas få en del volymer från anslutande banor, på grund av kortare transportsträcka till närmsta hamn.

Stråket Norrbotniabanan-Botniabanan-Ådalsbanan-Ostkustbanan antas få en del överflyttad trafik på grund av att spårupprustningar och kapacitetsinvesteringar genomförs här enligt planen 2018-2029.

Överflyttningen sker från Norra stambanan och Stambanan genom övre Norrland. Trots överflyttningen till kuststråket, förväntas en även ökning av volymerna även längs stambanorna i inlandet.

Banor med minskade godsvolymer är bland annat Markarydsbanan i Halland/Skåne, där godstrafiken till Malmö flyttas till Västkustbanan när tunneln genom Hallandsås färdigställs, samt Dalabanan mellan Borlänge-Avesta, där godstrafiken till Göteborg antas gå via stråket Väster om Vänern istället.

När det gäller relationen Åby-Järna, antas godstågen fortsätta att gå på

Nyköpingsbanan, eftersom denna kommer att finnas kvar även efter Ostlänkens färdigställande.

7.2 Väg

Samgodsmodellens resultat har även sammanställts för väg, i syfte att kunna användas i Trafikverkets kalkylverktyg EVA och Sampers/Samkalk.

EVA (”Effekter vid väganalyser”) används för att beräkna effekter och samhällsekonomisk lönsamhet för enskilda objekt eller trafiksystem inom vägtransportsystemet.

Sampers är ett nationellt modellsystem för trafikslagsövergripande analyser och prognoser av persontransporter.

Samkalk är en delmodell i Sampers, som används för att göra samhällsekonomiska beräkningar utifrån de resultat som Sampers genererar. Även vissa effekter för lastbilar beräknas här. Till dessa bägge verktyg har tillväxttal per län tagits fram för perioderna

2014-2040 samt 2014-2060, utifrån Samgodsresultatet. Framtagandet finns dokumenterat i en underlagsrapport51.

Figur 7.3 Årliga vägtrafiktillväxter per län 2014-2040 (% per år).

Nedan visas trafiktillväxttal per län till EVA, ett kalkylverktyg som opererar på länknivå (dessa är desamma som i Basprognosen för 2016, eftersom förvaltningsansvariga för EVA-verktyget beslutat att inte ändra trafiktillväxttalen och uppdatera dessa till de senast framtagna i Samgods). I Samgodsunderlaget till EVA görs en uppdelning på Europavägar och övriga vägar. Europavägar har ofta höga ökningstakter, medan övriga vägar har lägre ökningstakter i snitt, enligt Trafikverkets mätningar.

51 Se ”Disaggregering av godsprognos 2040 till Bansek, EVA, Sampers/Samkalk och TEN tec– Trafikverkets Basprognos 2018”; TRV 2018:218. -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 St o ckh o lm Up p sala Sö d e rman lan d Ö ste rg ö tl an d Jö n kö p in g Kro n o b er g Kalmar Gotl an d Ble ki n ge Sk ån e H all an d V äs tr a Gö tal an d V är mlan d Ö re b ro V äs tman lan d Dal arn a G ävle b o rg V äs te rn o rrl an d Jämtlan d V äs te rb o tte n N o rr b o tt en

Tabell 7.2 Trafiktillväxttal per län till EVA (procentuell förändring av fordonskm per år)

I Samgodsunderlaget till Sampers/Samkalk görs en uppdelning på lastbilar med och utan släp, per län. Dessa tillväxttal används för att skriva upp de basårsmatriser som finns i Sampers/Samkalk för dessa lastbilskategorier. Statistik från Trafikanalys visar att lastbilar utan släp har legat konstant på ungefär samma nivå vad gäller utfört

trafikarbete under 2000-talet. Trafikarbetet för lastbilar med släp har däremot ökat. Nedan visas trafiktillväxttal för väg till Sampers/Samkalk, uppdelad på lastbilar med och utan släp (dessa är desamma som i Basprognosen för 2016, eftersom Sampers

arbetsgrupp beslutat att inte ändra trafiktillväxttalen och uppdatera dessa till de senast framtagna i Samgods). Län E 2014-2040 Ö 2014-2040 Totalt 2014-2040 E 2014-2060 Ö 2014-2060 Totalt 2014-2060 Stockholm 1,90 1,94 1,91 1,70 1,74 1,71 Uppsala 1,27 1,68 1,43 1,14 1,51 1,28 Södermanland 1,97 2,23 2,06 1,76 2,00 1,84 Östergötland 2,30 0,87 1,85 2,06 0,78 1,65 Jönköping 1,56 1,23 1,38 1,40 1,11 1,23 Kronoberg 1,29 0,57 0,85 1,15 0,51 0,76 Kalmar 1,13 0,76 0,91 1,01 0,68 0,82 Gotland 0,00 -0,23 -0,23 0,00 -0,21 -0,21 Blekinge 0,99 0,37 0,73 0,89 0,33 0,65 Skåne 1,60 1,74 1,65 1,43 1,56 1,48 Halland 1,51 1,79 1,61 1,35 1,60 1,44 Västra Götaland 1,91 1,91 1,91 1,71 1,71 1,71 Värmland 1,53 1,33 1,44 1,37 1,19 1,29 Örebro 1,72 1,22 1,52 1,54 1,09 1,36 Västmanland 1,90 1,06 1,51 1,70 0,95 1,35 Dalarna 1,80 0,89 1,08 1,62 0,80 0,97 Gävleborg 1,23 1,16 1,20 1,10 1,04 1,08 Västernorrland 0,89 0,95 0,91 0,80 0,85 0,82 Jämtland 1,41 1,08 1,27 1,26 0,97 1,14 Västerbotten 1,29 0,82 1,14 1,16 0,73 1,02 Norrbotten 2,21 1,11 1,93 1,98 0,99 1,73 Sverige 1,67 1,38 1,49 1,24

Tabell 7.3 Trafiktillväxttal till Sampers/Samkalk (procentuell förändring av fordonskm per år)

7.3 Sjöfart

Resultatet för sjöfart redovisas dels som totalt transportarbete, dels som lastade och lossade volymer per hamnområde, vilka är 12 stycken till antalet. Både lastfartyg, roro och färjetrafik ingår i prognosen. Enligt hamnstatistiken för år 2012 var den totala lastade och lossade volymen i svenska hamnar 165 miljoner ton. I modellen summeras lastade och lossade volymer i hamnområdena till 154 miljoner ton. Följderna för

tillväxttakten per hamnområde i prognosen bedöms dock inte bli så stora med anledning av detta.

Statistik för basåret52 i kombination med tillväxttal fram till 2040 från

Samgodsmodellen ger att Göteborgs hamn kommer att hantera c:a 73 miljoner ton år 2040 och vara Sveriges största hamn, liksom idag.

52 Enligt statistik från ”Sjötrafik” (Trafikanalys).

Län LBS 2014-2040 LBU 2014-2040 Totalt 2014-2040 LBS 2014-2060 LBU 2014-2060 Totalt 2014-2060

Stockholm 2,07 1,55 1,91 1,86 1,39 1,71 Uppsala 1,58 0,92 1,43 1,41 0,82 1,28 Södermanland 2,34 1,02 2,06 2,09 0,92 1,84 Östergötland 2,12 0,97 1,85 1,90 0,86 1,65 Jönköping 1,73 0,52 1,38 1,55 0,47 1,23 Kronoberg 1,17 0,14 0,85 1,05 0,12 0,76 Kalmar 1,16 0,30 0,91 1,04 0,27 0,82 Gotland -0,36 0,03 -0,23 -0,32 0,03 -0,21 Blekinge 1,10 -0,11 0,73 0,99 -0,10 0,65 Skåne 1,80 1,28 1,65 1,61 1,15 1,48 Halland 1,87 0,82 1,61 1,67 0,73 1,44 Västra Götaland 2,23 0,93 1,91 2,00 0,83 1,71 Värmland 1,52 1,30 1,44 1,36 1,16 1,29 Örebro 1,76 0,76 1,52 1,57 0,68 1,36 Västmanland 1,75 0,69 1,51 1,56 0,62 1,35 Dalarna 1,24 0,72 1,08 1,11 0,64 0,97 Gävleborg 1,40 0,25 1,20 1,26 0,23 1,08 Västernorrland 1,07 -0,24 0,91 0,96 -0,22 0,82 Jämtland 1,59 0,18 1,27 1,43 0,16 1,14 Västerbotten 1,30 -0,12 1,14 1,17 -0,11 1,02 Norrbotten 2,14 1,34 1,93 1,92 1,20 1,73 Sverige 1,78 0,86 1,54 1,59 0,77 1,38

Figur 7.4 Lastade och lossade volymer per hamnområde (ton per år) 2012 och 2040.

Det finns ett behov av att ta fram prognosresultat på en mer detaljerad nivå än de 12 hamnområdena. Inom EU-kommissionen genomförs för närvarande en revidering av de så kallade transeuropeiska transportnätverken, TEN T. I samband med detta utvecklar kommissionen en databas, som innehåller tekniska och ekonomiska uppgifter för de transeuropeiska transportnätverken. I denna databas, som benämns TEN tec, ingår även moduler för elektroniska ansökningar av bidrag, samt uppföljning av TEN. Trafikverket levererar årligen in statistik och prognoser till denna databas för samtliga trafikslag. För sjöfart redovisas statistiken och prognoserna på 25 stycken utpekade TEN-hamnar i Sverige.

Prognosresultaten för de 12 hamnområdena från Samgods disaggregeras till de 25 TEN-hamnarna enligt en metod som går ut på att skatta en signifikant trendframskrivning per hamn, baserat på den statistik som finns tillgänglig. Den trendframskrivna nivån för lastade och lossade volymer per år och hamn i prognosåret, används för att fördela volymerna per hamnområde från Samgodsmodellen till TEN-hamnarna i hamnområdet. Metoden finns beskriven i en separat underlagsrapport.53 Resultatet av disaggregeringen av prognosen per hamnområde till TEN-T hamnar visas i nedanstående tabell 7.5.

53 ”Framtagning av godsvolymer genom TEN-T hamnar i Sverige – Metodrapport”; Trafikverket/Ramböll 2015. 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 80,000 2012 2040

Tabell 7.4 Lastade och lossade volymer per TEN-T hamn (1000 ton per år)

7.4 Diskussion om resultat

Kalkylverktygen Bansek, Sampers/Samkalk och EVA fordrar indata i form av

prognosresultat på en mer detaljerad nivå än vad Samgodsmodellen kan leverera med acceptabel kvalitet. T.ex. så skiljer sig antalet lastbilar per länk i modellen mot de vägmätningar som görs.Det finns även vissa brister i den statistik som modellresultaten stäms av mot. Exempelvis så är statistiken för transportarbetet på väg i Sverige inte heltäckande. Transportarbetet för lätta lastbilat ingår inte. Även om transportarbetet för järnväg i modellen stämmer någorlunda mot officiell statistik på totalt sett, så finns skillnader i trafikering och volymer på enskilda bandelar.

Därför har det varit nödvändigt att kombinera statistik med resultat från

Samgodsmodellen på en mer eller mindre aggregerad nivå både för väg och järnväg för att ta fram underlag till kalkylverktygen. Detta för emellertid med sig vissa nackdelar. Användningen av statistik för basåret i kombination med prognostillväxt ur modellen innebär bland annat att nuvarande transportmönster konserveras i högre grad i prognosen än om Samgodsresultaten hade kunnat användas rakt av. Användningen av aggregerade Samgodsresultat – trafiktillväxter per län för väg, nationella

TEN-T Hamnar Resultat 2014 Prognos 2040

Luleå 7531 11296 Umeå 1791 4257 Sundsvall 2158 4430 Gävle 4545 6056 Grisslehamn 32 74 Kapellskär 2262 4315 Stockholm 4768 6757 Nynäshamn/Norvik 3067 7608 Köping 999 255 Västerås 1501 4764 Oxelösund 5256 9047 Norrköping 3301 5295 Oskarshamn 796 1403 Visby 717 629 Karlskrona 1605 4213 Karlshamn 5108 6687 Ystad 3047 6475 Trelleborg 10138 13377 Malmö 7211 16665 Helsingborg 7814 15508 Halmstad 443 885 Varberg 1753 3456 Göteborg 36832 68224 Stenungssund 3682 5135 Strömstad 190 214 Totalt: 116547 207027

branschutvecklingstal för järnväg - innebär att de framtida transportförändringarna både kan underskattas och överskattas på enskilda väg- och järnvägslänkar.

På sikt är det önskvärt att Samgodsmodellen förbättras väsentligt så att den ger rimliga resultat på den detaljerade nivå som kalkylverktygen kräver. Alternativt borde

kalkylverktygen anpassas efter den lägsta acceptabla aggregeringsnivån (vad gäller kvalitet) för resultaten från Samgodsmodellen.

Litteraturförteckning

de Jong, G., Ben Akiva, M., & Baak, J. (2016). Method Report - Logistics Model in the

Swedish National Freight Model System D6B; Significance. Trafikverket.

Finansdepartementet. (2015a). Långtidsutredningen 2015; SOU 2015:104. Stockholm:

Regeringskansliet.

Finansdepartementet. (2015b). Sveriges ekonomi - scenarier fram till år 2060; Bilaga 1

till Långtidsutredningen 2015; SOU 2015:106. Stockholm: Regeringskansliet.

ITPS. (2010). Introduktion av rAps - Regionalt analys- och prognossystem. Östersund:

Tillväxtanalys.

Samferdseldepartementet. (2017). Nasjonal transportplan NTP 2018-2029.

Samferdseldepartementet.

SCB. (2011). Industriproduktionen i Sverige 1913-2010;

NV0402_2010A01_DI_01_SV_ar.xls. SCB.

SIKA. (2007:13). Utrikes och inrikes trafik med fartyg 2006. Trafikanalys.

Sundberg, M. (2009). Essays on Spatial Economies and Organization. Stockholm: KTH

(doktorsavhandling).

Trafikanalys. (2013:28). Bantrafik 2012. Trafikanalys.

Trafikanalys. (2015:11). Svaveldirektivets införande – branschens förberedelser.

Trafikanalys.

Trafikanalys. (2013:6). Luftfart 2012.Trafikanalys.

Trafikanalys. (2013:11). Sjötrafik 2012. Trafikanalys.

Trafikanalys. (2015:a). Transportarbete 1970-2014.xls. Trafikanalys.

Trafikverket. (2018). Analysmetod och samhällsekonomiska kalkylvärden för

transportsektorn (ASEK 6.1). Trafikverket.

Trafikverket. (2012). Banavgifter och externa kostnader tågtrafik prognosåret 2030

Trafikverket.

Trafikverket. (2018:088). Disaggregering av godsprognos 2040 till Bansek, EVA,

Sampers/Samkalk och TEN tec. Trafikverket.

Trafikverket. (2015:207). Fördjupade analyser av att tillåta tyngre fordon på det

Trafikverket. (2013). Järnvägsnätsbeskrivning 2013, del 1, bilaga 4.2:

”Prioriteringskriterier” utgåva 2011-12-09. Trafikverket.

Trafikverket. (2012). Kapacitetsutnyttjande och kapacitetsbegränsningar hösten 2011.

Trafikverket.

Trafikverket. (2015:117). Möjligheter att köra längre och/eller tyngre godståg.

Trafikverket.

Trafikverket. (2011:067). Nationell plan för transportsystemet 2010-2021. Trafikverket.

Trafikverket. (2013). Samlad effektbedömning av förslag till nationell plan samt

länsplaner för transportsystemet. Trafikverket.

Trafikverket. (2018). Samgods User Manual ver 1.1.1. Trafikverket.

Trafikverket. (2018). Samgods Technical Documentation ver 1.1.1. Trafikverket.

Trafikverket. (2015:234). Systemanalys av införande av HCT på väg. Trafikverket.

Trafikverket. (2012). Trafikverkets årsredovisning 2012. Trafikverket.

Trafikverket. (2018:090). Tågtrafik i Basprognos 2040 - beskrivning av trafikeringen.

Trafikverket.

Trafikverket/Exportrådet. (2011). Långtidsbedömning av världsekonomin. Trafikverket.

Trafikverket/Ramböll. (2015). Framtagning av godsvolymer genom TEN-T hamnar i

Sverige - metodrapport. Trafikverket.

Trafikverket/SWECO. (2016). Railway capacity management for Samgods using linear

programming with a stochastic approach. Trafikverket.

Trafikverket/VTI. (2018). Samgods version 1.1.1 - calibration report. Trafikverket.

Trafikverket/WSP. (2015). Nya varuvärden - data, metod och resultat. Trafikverket.

Trafikverket/WSP. (2015). Prognos för fördelning av svensk varuexport och varuimport

på utrikes länder 2040. Trafikverket.

Trafikverket/WSP. (2015). PWC matrices: new method and updated matrices - final

report. Trafikverket.

Trafikverket/WSP. (2015). PWC matrices: new method and updated matrices - technical

report. Trafikverket.

Trafikverket/WSP. (2015). PWC matriser för 2040 - transportefterfrågan i

Samgodsmodellen för prognosåret - metod och resultat. Trafikverket.

Trafikverket/WSP. (2015). Socioekonomiska indata för prognosår 2040 och 2060 -

VTI. (2012R764). Effekten av längre lastbilar och godståg i en internationell korridor.

VTI.

In document Prognos för godstransporter 2040 (Page 59-73)

Related documents