VTI rapport 1064 Utgivningsår 2020 vti.se/publikationer
Cykeltrafikmodellering
Behovsanalys och kunskapsläge
Fredrik Johansson Chengxi Liu Joakim Ekström Johan Olstam
VTI rapport 1064
Cykeltrafikmodellering
Behovsanalys och kunskapsläge
Fredrik Johansson
Chengxi Liu
Joakim Ekström
Johan Olstam
Författare: Fredrik Johansson (VTI), Chengxi Liu (VTI), Joakim Ekström (Linköpings universitet) och Johan Olstam (VTI)
Diarienummer: 2018/0480-7.1 Publikation: VTI rapport 1064 Utgiven av VTI, 2020
Publikationsuppgifter – Publication Information
Titel/Title
Cykeltrafikmodellering – Behovsanalys och kunskapsläge/Bicycle traffic modelling – Needs and state-of-the-art
Författare/Author
Fredrik Johansson (VTI, https://orcid.org/0000-0002-1948-1858) Chengxi Liu (VTI, https://orcid.org/0000-0001-6966-9077)
Joakim Ekström (Linköpings universitet, https://orcid.org/0000-0002-1367-6793) Johan Olstam (VTI, https://orcid.org/0000-0002-0336-6943)
Utgivare/Publisher
VTI, Statens väg- och transportforskningsinstitut
Swedish National Road and Transport Research Institute (VTI)
www.vti.se/
Serie och nr/Publication No. VTI rapport 1064
Utgivningsår/Published 2020
VTI:s diarienr/Reg. No., VTI 2018/0480-7.1
ISSN 0347–6030
Projektnamn/Project
Förstudie kring cykeltrafikmodellering/Pre-study on bike traffic modelling Uppdragsgivare/Commissioned by
Trafikverket och Sveriges Kommuner och Regioner (SKR)/ Swedish Transport Administration and Swedish Association of Local Authorities and Regions (SKR)
Språk/Language Svenska/Swedish
Antal sidor inkl. bilagor/No. of pages incl. appendices 40
4 VTI rapport 1064
Referat
Trafikmodeller för cykeltrafik saknas till stor del vilket försvårar planering av effektiv, säker och attraktiv cykelinfrastruktur. Syftet med denna förstudie är att identifiera forsknings- och utvecklings-behov i Sverige inom området cykeltrafikmodellering, för att på så sätt vägleda framtida satsningar inom området. Förstudien har genomförts i två etapper: behovsanalys och sammanställning av kunskapsläge och forskningsbehov kring mikroskopiska och makroskopiska trafikmodeller. För att undersöka behov av modellstöd samt identifiera forsknings- och utvecklingsbehov i Sverige genomfördes dels intervjuer med konsulter verksamma inom området, dels en workshop med representanter från kommuner, regioner och Trafikverket. För att sammanställa kunskapsläget kring cykeltrafikmodeller har en litteraturstudie genomförts. Behovsanalysen i kombination med
sammanställningen av kunskapsläget visar på att det finns ett tydligt behov av fortsatt forsknings- och utvecklingsarbete av makroskopiska och mikroskopiska cykeltrafikmodeller. Centralt för utveckling och tillämpning av båda modelltyperna är tillgången till data. För makroskopiska trafikmodeller finns ett långsiktigt behov av utveckling av efterfrågemodeller som inkluderar cyklister samt av ruttvals-modeller. När det gäller mikroskopiska cykeltrafikmodeller bör den långsiktiga utvecklingen inriktas mot vidareutveckling av antingen bilinspirerade eller kraftinspirerade modeller, alternativ nya modellansatser om så behövs.
Nyckelord
Abstract
There is a lack of traffic models for bicycle traffic which implies difficulties to plan for effective, safe and attractive bicycle infrastructure. The aim of this pre-study is to identify needs for future research and model development in Sweden within the field of bicycle traffic modelling, and in this way guide future efforts in the field. The pre-study was conducted in two stages: practitioners’ needs of traffic models for decision support and research needs for microscopic and macroscopic traffic models. Interviews with consultants and a workshop with representatives from municipalities, regions, and the Swedish Transport Administration were conducted in order to investigate practitioners’ needs of bicycling traffic models to support cycling traffic planning and their view of the need for future research and model development in Sweden. Literature reviews were conducted to summarize the current the-art on bicycling traffic model. The practitioners’ needs together with the state-of-the-art suggest that there is a clear need for further research and development of both microscopic and macroscopic bicycling traffic models. A crucial part for development and application of both model types is access to data. For macroscopic models there is a need of development of mode choice models that includes bicyclist as well as route choice models. For microscopic traffic models, the starting point should be car traffic inspired traffic models or social force models, or if necessary, development of new modelling approaches.
Keywords
Bicycle, cycle, bike, bicycle traffic, bike traffic, traffic model, traffic simulation, route choice, mode choice
Förord
Denna rapport redovisar den förstudie som Statens väg- och transportforskningsinstitut (VTI) och Linköpings universitet (LiU) genomfört inom cykeltrafikmodellering. Förstudien samfinansierad av Trafikverket via Centre for Traffic Research (CTR) och Sveriges Kommuner och Regioner (SKR). Kontaktpersoner på SKR och Trafikverket har varit Ida Nelson och Ulrika Palm respektive Daniel Sahlgren. Projektgruppen på VTI och LiU har bestått av Johan Olstam, Fredrik Johansson, Chengxi Liu, Jones Karlström och Joakim Ekström. Projektgruppen vill rikta ett varmt tack till de konsulter och kommuner, regioner och personer från Trafikverket som ställt upp på intervjuer och workshops. Linköping, september 2020
Johan Olstam Projektledare
8 VTI rapport 1064
Kvalitetsgranskning
Granskningsseminarium har genomförts 10 september 2020 där Clas Rydergren var lektör. Författarna har genomfört justeringar av slutligt rapportmanus. Forskningschef Magnus Berglund har därefter granskat och godkänt publikationen för publicering 9 oktober 2020. De slutsatser och
rekommendationer som uttrycks är författarnas egna och speglar inte nödvändigtvis myndigheten VTI:s uppfattning.
Quality review
A review seminar was held on 10 September 2020, with Clas Rydergren as the reviewer. The authors have made adjustments to the final report. Research Director Magnus Berglund has thereafter reviewed and approved the report for publication on 9 October 2020. The conclusions and
recommendations in the report are those of the authors and do not necessarily reflect the views of VTI as a government agency.
Innehållsförteckning
Publikationsuppgifter – Publication Information ...3
Referat ...4 Abstract ...5 Förord ...7 Kvalitetsgranskning ...8 Quality review ...8 Sammanfattning ...11 Summary ...13 1. Introduktion ...15 1.1. Bakgrund ...15 1.2. Vad är en cykel? ...15 1.3. Cykeltrafikmodeller ...15
1.4. Syfte och genomförande ...16
1.5. Metod ...17
1.6. Rapportens struktur ...17
2. Behovsanalys ...18
2.1. Genomförande av behovsanalysen ...18
2.2. Resultat av behovsanalysen...18
3. Makroskopiska modeller - kunskapsläge ...20
3.1. Regressionsbaserade modeller för cykelflöde ...20
3.2. Cykling integrerad i fyrstegsmodell eller aktivitetsbaserad modell ...21
3.3. Modellering av hyrcykelsystem ...24
4. Mikroskopiska modeller – kunskapsläge ...26
4.1. Biltrafikinspirerade modeller ...26
4.2. Kraftbaserade modeller ...27
4.3. Cellular automata ...29
4.4. Förenklad mikrosimulering / mesoskopiska ansatser...29
4.5. Modellering av fria cyklister ...29
5. Forsknings- och utvecklingsbehov ...31
5.1. Makroskopiska trafikmodeller ...31
5.1.1. Behov kopplat till cykelefterfrågan och färdmedelsval ...31
5.1.2. Behov kopplat till cyklisters ruttval ...32
5.2. Mikroskopiska trafikmodeller ...33
6. Slutsatser och fortsatt arbete ...35
Sammanfattning
Cykeltrafikmodellering – Behovsanalys och kunskapsläge
av Fredrik Johansson (VTI), Chengxi Liu (VTI), Joakim Ekström (Linköpings universitet) och Johan Olstam (VTI)
Trafikmodeller för (bil)trafikprocesser har varit och är ett viktigt stöd vid trafikplanering, oavsett om planeringen sker på kommunal, regional eller statlig nivå. Trafikmodeller av olika slag har bland annat gjort det möjligt att med hög kvalitet utvärdera effekter av förändringar i trafiksystemet, att ta fram underlag till effektsamband och att styra trafik. Denna typ av modellstöd saknas till stor del vid planering av cykelinfrastruktur, vilket exempelvis medför svårigheter att utvärdera investeringar i cykelinfrastruktur i samhällsekonomiska kalkyler, ger bristande underlag för effektsamband, samt försvårar planering av effektiv, säker och attraktiv cykelinfrastruktur.
Syftet med denna förstudie är att identifiera forsknings- och utvecklingsbehov i Sverige inom området cykeltrafikmodellering, för att på så sätt vägleda framtida satsningar inom området. Förstudien har genomförts i två etapper. Den första etappen omfattar behovsanalysen och resultat från denna etapp har tidigare presenteras i en separat rapport, men en sammanfattning av dessa resultat ges även i denna slutrapport. Den andra etappen omfattar kunskapsläget och forskningsbehovet kring mikroskopiska och makroskopiska trafikmodeller och redovisas i sin helhet i denna slutrapport.
Två olika metodansatser har använts inom denna förstudie. För att undersöka behov av modellstöd samt identifiera forsknings- och utvecklingsbehov i Sverige genomfördes dels intervjuer med konsulter verksamma inom området, dels en workshop med representanter från kommuner, regioner och Trafikverket. För att sammanställa kunskapsläget kring cykeltrafikmodeller har en litteraturstudie genomförts.
Behovsanalysen i kombination med sammanställningen av kunskapsläget visar på att det finns ett tydligt behov av fortsatt forsknings- och utvecklingsarbete av makroskopiska och mikroskopiska cykeltrafikmodeller. Centralt för utveckling och tillämpning av båda modelltyperna är tillgången till data. Specifik datainsamling behöver göras både avseende färdmedelsval som inkluderar cykeltrafik och av cyklisters preferenser för ruttval. För cykelinteraktionsmodeller behövs omfattande
datainsamling av rörelseförlopp göras för att fånga hur cyklister interagerar med andra cyklister, andra trafikanter, samt väg- och stadsmiljö.
För makroskopiska trafikmodeller finns ett långsiktigt behov av utveckling av efterfrågemodeller som inkluderar cyklister samt av ruttvalsmodeller. Särskilt kopplat till ruttvalsmodeller behöver socio-demografisk bakgrund och ärende-specifika parametrar inkluderas i modellerna. För att möjliggöra detta krävs både mer data och kunskap kring hur individers socio-demografiska bakgrund och ärende påverkar ruttval för cyklister, i kombination med information om infrastruktur.
Utgångspunkten för den fortsatta utvecklingen av mikroskopiska cykeltrafikmodeller bör vara vidareutveckling av antingen bilinspirerade eller kraftinspirerade modeller. I detta ingår att utvärdera vilken modelltyp som har störst förmåga att praktiskt tillämpas i varierande vägmiljöer, vilket bland annat påverkas av behov av data för kalibrering och krav på beräkningstid. På kort sikt bör
utvecklingsarbetet inriktas mot att anpassa befintliga simuleringsmodeller till att bättre beskriva cyklisters beteende utifrån mätningar i relevanta trafikmiljöer, samt mot modellering av fria cyklister för att få kunskap om cyklisters val av hastighet, vilka aspekter som påverkar denna och i vilken utsträckning, då detta är centralt för att vidareutveckla både mikroskopiska och makroskopiska trafikmodeller.
Summary
Bicycle traffic modelling – Needs and state-of-the-art
by Fredrik Johansson (VTI), Chengxi Liu (VTI), Joakim Ekström (Linköpings universitet) and Johan Olstam (VTI)
Traffic models for car traffic have been and still are important tools for traffic planning at city,
regional and national level. Traffic models have made it possible, with high quality, to evaluate effects of changes in the transport system, to support the analysis of empirical relationship for traffic effect estimations, and to control traffic. However, there is a lack of such traffic models to support bicycling traffic planning, which correspondingly leads to difficulties to conduct cost-benefit analysis for bicycle infrastructure investments, deriving underlying empirical relationships for traffic effect estimations and securing planning for effective, safe and attractive bicycle infrastructure.
The aim of this pre-study is to identify needs for future research and model development in Sweden within the field of bicycle traffic modelling, and in this way guide future efforts in the field. The pre-study was conducted in two stages. The first stage covers the practitioners’ needs of traffic models for decision support. The result of the first stage has been presented in a separate report but a brief summary is included in this report. The second stage covers state-of-the-art of current research and identified future research needs for microscopic and macroscopic cycling traffic models. The result of the second stage is documented fully in this report.
Two different methods have been used in this pre-study. Interviews with consultants and a workshop with representatives from municipalities, regions, and the Swedish Transport Administration were conducted in order to investigate practitioners’ needs of bicycling traffic models to support cycling traffic planning and their view of the need for future research and model development in Sweden. Literature reviews were conducted to summarize the current state-of-the-art on bicycling traffic model. The results from the analysis of practitioners’ needs together with the summary of state-of-the-art suggest that there is a clear need for further research and development of both microscopic and macroscopic bicycling traffic models. A crucial part for development and application of both model types is access to data. Specific data collection efforts are required to include bicycling traffic into the mode choice models as well as to estimate the bicyclists’ route choice preferences. For bicycle interaction models, there is a need for a comprehensive data collection on the cyclists’ trajectories to capture how cyclists interact with other cyclists, other road users and the road environment.
For macroscopic bicycling traffic models, there is a need to develop demand models that better integrate bicycling in travel mode and route choice models. Specifically related to the route choice models, there is a need to include individual socio-demographic backgrounds and trip purpose specific parameters in the models. Both data and knowledge on how socio-demographic background and trip purpose specific information are required as well as how infrastructure impact cyclists’ route choice. For development of microscopic bicycling traffic models, the starting point should be car traffic inspired traffic models or social force models. The first step should be to evaluate which model type that best can be practically applied to analyse bicycling traffic in various road environments
considering data requirement for model calibration and model run time. In the short term, the development work should focus on adapting existing microscopic simulation models to better represent cyclists’ behaviour. For example with respect to cyclists’ interactions with other road users in relevant traffic environments and unconstrained cyclists speed choices and which factors that influence this and to what extent. Cyclists’ speed choices are also a central issue for macroscopic bicycling traffic models.
1.
Introduktion
1.1. Bakgrund
De senaste åren har intresset för cykeln som färdmedel kraftigt ökat i Sverige. Med sin uppenbart miljövänliga profil förekommer ofta cykeln i samhällsdebatten och stadsplaneringen som en del av städernas lösning på biltrafikens miljö- och trängselproblem. I många städer upplevs en ökad
cykeltrafik och därmed uppstår också ett behov av ökade investeringar i cykelinfrastruktur (Balkmar, 2020).
Investering i bilinfrastruktur föregås vanligen av avancerade analyser med avseende på hur investeringen påverkar en mängd faktorer, såsom framkomlighet, utsläpp och trafiksäkerhet. Ofta summeras effekterna i en samhällsekonomisk kalkyl som sedan ligger till grund för val av vilka investeringar som genomförs. En viktig del i dessa analyser är trafikmodeller, som på olika nivåer kan användas för att med hög kvalitet utvärdera effekter av förändringar i trafiksystemet, att ta fram underlag till effektsamband och att styra trafik. För planering av cykeltrafik saknas till stor del denna typ av modellstöd, vilket medför svårigheter att utvärdera satsningar på cykelinfrastruktur. Det ger också bristande underlag för effektsamband, samt försvårar planering av effektiv, säker och attraktiv cykelinfrastruktur.
För att identifiera forsknings- och utvecklingsbehov i Sverige inom området cykeltrafikmodellering initierades därför en förstudie inom Centre for Traffic Research (CTR). Förstudien har genomförts av Statens väg- och transportforskningsinstitut (VTI) och Linköpings universitet (LiU) med finansiering från Trafikverket och Sveriges Kommuner och Regioner (SKR). Förutom Trafikverket och SKR är tänkta mottagare av resultaten såväl kommuner, konsulter och forskare.
1.2. Vad är en cykel?
Denna rapport avser modellering av cykeltrafik och då är det centralt att definiera vad en cykel är. Detta är dock inte helt enkelt. Vid ansökan och uppstart av projektet utgjordes cykeltrafik i huvudsak av ”vanlig” cykel med trampor, cykel med trampor och hjälpelmotor samt lådcyklar (med eller utan dylik hjälpmotor). Dessa typer av cyklar är också de som främst påträffats i den litteratur som gåtts igenom inom projektet.
Under projektets gång har dock olika former av eldrivna sparkcyklar tillkommit och idag definierar Transportstyrelsen (2020) cykel (utöver ”vanlig” cykel) som
• elfordon med trampor; max 250 watt som bara kan förstärka trampningen upp till 25 km i timmen
• elfordon utan trampor med maxhastighet 20 km i timmen; (a) max 250 watt eller (b) självbalanserande (ex. Segway)
• elfordon utan trampor, som är avsedda för personer med fysisk funktionsnedsättning. De har ingen effektbegränsning men en maxhastighet på 20 km i timmen (ex. elrullstol, el-skoter).
1.3. Cykeltrafikmodeller
En trafikmodell är en procedur som använder en eller flera algoritmer för att producera en mängd numeriska utdata som beskriver hur ett trafiksystem fungerar givet en mängd numeriska indata (Transportation Reserach Board, 2010). En cykeltrafikmodell är därför en trafikmodell som omfattar cykeltrafik.
Med cykeltrafikmodeller avser vi i denna rapport främst modeller som beskriver cyklisters beteenden med cyklar som har trampor och ev. en hjälpelmotor. Då syftet exempelvis kan vara att modellera
16 VTI rapport 1064 framkomlighet och beteende på en cykelbana kan det dock vara rimligt att i framtiden även inkludera elfordon utan trampor, om dessa utgör en icke försumbar andel av trafiken på en cykelbana.
Cykeltrafikmodeller kan delas in i grupperna Trafiktekniska effektsamband, Makroskopiska
cykeltrafikmodeller och Mikroskopiska cykeltrafikmodeller.
Trafiktekniska effektsamband används för att göra överslagsberäkningar i tidiga skeden i
planeringsprocessen, och beskriver exempelvis cyklisters genomsnittliga restid och fördröjning som funktion av väg- och korsningsutformning samt trafikvolymer. Förutom att vara underlag i
planeringsprocessen utgör effektsamband ofta delar av makroskopiska cykeltrafikmodeller. Till exempel genom de samband som beskriver restid som funktion av trafikflöde i sådana modeller.
Makroskopiska cykeltrafikmodeller beskriver efterfrågan på cykelresor och cyklisters val av väg över
ett större område, t.ex. en stad eller region. Dessa används för att utvärdera hur olika åtgärder påverkar hur många som väljer cykel som färdmedel och hur cykelflödet fördelas i nätverket. Befintliga studier inom detta område fokuserar främst på att modellera efterfrågan på cykelresor samt cykel som del i ett färdmedelsval. Befintliga modellerna beskrivna i litteraturen kan delas upp i tre huvudkategorier: Regressionsbaserade modell; Cykling integrerad i fyrstegsmodell eller aktivitetsbaserad modell; Modellering av hyrcykelsystem.
Mikroskopiska cykeltrafikmodeller beskriver cyklisters interaktion med andra cyklister,
gångtrafikanter och fordon, vilka kan användas för utvärdering av detaljutformningar av
cykelinfrastruktur, framkomlighet av cykelvägar, samt för framtagande av trafiktekniska samband. Det saknas idag trafiksimuleringsmodeller speciellt framtagna för cykeltrafik. Istället har cykel hittills modellerats med hjälp av ansatser framtagna för simulering av bil- och gångtrafik. De ansatser som hittills använts kan delas in i biltrafikinspirerade modeller, kraftbaserade modeller och cellular automata.
Fokus i denna rapport ligger på makroskopiska och mikroskopiska trafikmodeller. Det finns också behov av att ta fram trafiktekniska effektsamband men förutom mätningar och analys så kräver det i vissa fall även tillgång till cykeltrafikmodeller, därav fokuset på kunskapsläget kring
cykeltrafikmodeller och inte trafiktekniska effektsamband.
1.4. Syfte och genomförande
Förstudien som redovisas i denna rapport syftar till att identifiera forsknings- och utvecklingsbehov i Sverige inom området cykeltrafikmodellering för att på så sätt vägleda framtida satsningar inom området.
Förstudien har genomförts i två etapper. Den första etappen identifierade icke tillfredsställda behov av modellstöd vid analys av cykeltrafik vid infrastrukturåtgärder. Resultat från denna etapp har tidigare presenteras i Olstam m.fl., (2019), men en sammanfattning av dessa resultat ges även i denna slutrapport. Den andra etappen, som redovisas i sin helhet i denna slutrapport, sammanställer
kunskapsläget kring mikroskopiska och makroskopiska cykeltrafikmodeller och jämför detta med de i etapp 1 identifierade behoven, för att på så sätt uppfylla huvudsyftet att identifiera forsknings- och utvecklingsbehov.
Vidare har även ett examensarbete som undersökt möjligheten att använda biltrafikinspirerade trafiksimuleringsmodeller för att simulera cykeltrafik genomförts för att i detalj visa på
utvecklingsbehoven i en specifik typ av mikroskopisk modell. Examensarbetet finns dokumenterat i Perez Castro (2020).
1.5. Metod
För att undersöka behov av modellstöd i Sverige genomfördes dels intervjuer med konsulter verksamma inom området dels en workshop med representanter från kommuner, regioner och Trafikverket.
För att sammanställa kunskapsläget kring cykeltrafikmodeller har en litteraturstudie genomförts. Litteratursökningen genomfördes i flera olika databaser. För litteratursökningen kopplat till
makroskopiska cykeltrafikmodeller användes databaserna: ScienceDirect, Taylor&Francis och google scholar med följande sökord: cycling/biking/bicycling; demand model; macroscopic transport model; macroscopic traffic model; mode choice model; route choice model; destination choice model; travel forecasting model; bike-share; bicycle flow model. För litteratursökningen kopplat till mikroskopiska cykeltrafikmodeller genomfördes flera olika sökningar i databaserna Scopus och TRID. Sökord för huvudsökningen: bicyclist*/cyclist*/cycling/bicycling/bike/bicycle i kombination med
microsimulat*/micromodel*/micro* & simulat*/micro* & model*. Dessutom genomfördes sökningar kopplat till cykeltrafik och olika programvaror: Vissim/Sumo/Transmodeler/Aimsun/Corsim/Mitsim i kombination med bicyclist*/cyclist*/cycling/bicycling/bike/bicycle.
Forsknings- och utvecklingsbehov undersöktes dels i samband med de intervjuer och workshops som genomfördes i etapp 1 och uppdaterades sedan efter kunskapsläget sammanfattats genom att matcha kunskapsläget mot kommunernas, regionernas och Trafikverkets behov för modellstöd.
1.6. Rapportens struktur
I kapitel 2 sammanfattas den behovsanalys som tidigare publicerats i sin helhet i (Olstam et al., 2019). Kunskapsläget kring makroskopiska respektive mikroskopiska cykeltrafikmodeller beskrivs i kapitel 3 respektive 4. I kapitel 5 sammanfattas det fortsatta forsknings- och utvecklingsbehovet, och i kapitel 6 sammanfattas slutsatserna från denna förstudie och rekommendationer om fortsatt arbete ges.
18 VTI rapport 1064
2.
Behovsanalys
Detta kapitel sammanfattar den behovsanalys som finns publicerad i (Olstam et al., 2019).
2.1. Genomförande av behovsanalysen
Behovsanalysen har genomförts i två steg. Dels har personer som arbetar på konsultföretag med planering av cykeltrafik intervjuats, dels har en workshop genomförts med personer som arbetar med cykelfrågor på kommuner, regioner och Trafikverket. Syftet med denna uppdelning var att försöka fånga upp eventuella olika perspektiv som utförare och beställare av trafikanalyser kan ha.
Fem konsultföretag tillfrågades och av dessa accepterade personer från två konsultföretag inbjudan, nämligen Trivector och WSP. Det hade förstås varit önskvärt med synpunkter från fler konsultföretag men bedömningen var att intervjuerna med dessa två företag gav en tillräckligt bra bild av behovet från ett konsultperspektiv. Intervjuerna började med en 5 minuters introduktion för att beskriva bakgrund och syfte med förstudien och därefter fick respondenterna besvara följande frågor:
• Hur cykeltrafik beaktas i dagens trafikanalyser?
• Vilka verktyg och modeller som de intervjuade konsultföretagen använder idag? • Hur cykeltrafik borde beaktas i trafikanalyser?
• Vilka behov av modellstöd de intervjuade konsultföretagen har identifierat? Intervjun avslutades med en fem minuter öppen diskussion för eventuell komplettering. Inbjudan till workshopen skickades ut till medlemmar i Svenska cykelstäder och spreds via
Cykelcentrum samt via regionala cykelsamordnare. 11 kommuner och 2 regioner svarade att de var intresserade av att delta. Vid workshopen som genomfördes den 26/4, 2019 i Stockholm deltog personer från Trafikverket, SKR (vid tidpunkten SKL), Malmö stad, Göteborgs stad, Gävle kommun, Linköpings kommun, Norrköpings kommun, Örebro kommun, Järfälla kommun, Stockholms Stad, och Uppsala kommun.
Huvudpunkterna på workshopen var:
• Inledande presentation om trafikmodeller och hur modellerna används idag. • Verktyg och modeller som används av kommuner/regioner idag.
• Problem, utmaningar och åtgärder kopplat till cykeltrafik som kommuner, regioner och
Trafikverket är intresserade av att studera.
• Hur cykeltrafik beaktas i dagens trafikanalyser. • Hur borde cykeltrafik beaktas i trafikanalyser.
• Vilka behov av modellstöd som kommunerna/regionerna identifierat.
Workshopen avslutades med en öppen diskussion kring kopplingar mellan problem, utmaningar, åtgärder och trafikmodellsmöjligheter och eventuell komplettering.
2.2. Resultat av behovsanalysen
Det är tydligt att kommuner/regioner och konsulter oftast delar samma intresse och pekar på samma problem och utmaningar. Särskilt ser man behov av att makroskopiska trafikmodeller också beskriver val av cykel som färdmedel och cyklisters ruttval på ett realistiskt sätt. Kommuner och regioner pekar också på att modeller behöver kunna användas för att analysera hur olika typer av åtgärder påverkar andelen cykling, t.ex. hur många fler börjar cykla om åtgärder som ny cykelbana, breddning av cykelbana, bättre belysning och cykelparkering genomförs. Konsulterna nämnde även frågeställningar
kopplat till hur färdmedelsval och ruttval påverkas av socio-ekonomi, markanvändning, cykelförvaringsmöjligheter vid hem och målpunkt, och väder. Datainsamling för att utveckla färdmedelsval och ruttvalsmodeller är därför viktigt, vilket kan inkludera nya metoder för att mäta flöden, ruttval och målpunkter för cyklister. Ny modelleringsmetodik för att bättre integrera de olika faktorerna och ta hänsyn till interaktion mellan olika faktorer är angeläget. Olika typer av cyklar borde kunna hanteras och modelleras som olika ”färdmedel” för att tydligt modellera olika beteende hos olika typer av cyklar och cyklister.
Både kommuner/regioner och konsulter anser att mikroskopiska trafikmodeller behöver
vidareutvecklas. Fokus bör ligga på cykel-cykel-interaktion, cykel-gång-interaktion samt cykel-bil-interaktion i täta trafikmiljöer. Användning av mikroskopiska trafikmodeller för att analysera framkomlighet i korsningar, och speciellt signalerade korsningar identifieras som ett framtida utvecklingsområde. Till exempel finns önskemål om att kunna analysera åtgärder som allgrönt för cykel med hjälp av mikroskopiska trafikmodeller. Mikroskopiska trafikmodeller borde också ta hänsyn till heterogenitet bland cyklister så att planeringen kan ta hänsyn till att olika cyklister har olika beteende, samt att modellerna också ska kunna skilja på olika typer av cyklar, inkl. lådcyklar och elcyklar. Nya metoder för datainsamling är också angeläget att utveckla för att kunna utveckla och tillämpa de nödvändiga modellfunktionerna. De nya typer av videobaserade mättekniker som utvecklats bör kunna ge goda möjligheter att mäta cyklisters rörelseförlopp och interaktioner med övriga trafikanter. Hittills har denna typ av videomätningar i huvudsak använts för att mäta flöde och hastigheter vid specifika punkter. Det finns således behov av att utveckla analysmetoder för att analysera cyklisters rörelseförlopp och därmed utvinna viktig information om hastighetsanpassning, accelerations- och retardationsbeteende, acceptans av tidsluckor i överordnade trafikströmmar m.m. Konsulterna poängterar också att man tydligt bör klargöra vilka antaganden som modellerna bygger på, om antagandena är vetenskapligt belagda och vilka som inte är det. Mer forskning kring validering av antagande i makroskopiska och mikroskopiska modeller är angeläget innan modellerna
implementeras och används i faktisk planering. Att använda utdata från trafikmodeller för
samhällsekonomiska bedömningar lyftes upp och att det då är viktigt att data som behövs för vidare effektberäkning är utdata från modellen. Det är också önskvärt att utvecklingen av trafikmodeller möjliggör mer detaljerade och omfattande samhällsekonomiska bedömningar.
20 VTI rapport 1064
3.
Makroskopiska modeller - kunskapsläge
Makroskopiska cykeltrafikmodeller beskriver cyklisters resmönster i form av cykelflöden på olika länkar och rutter på stads- och regionnivå. Makroskopiska modeller utgår från att resenärer genomför olika ärenden på olika destinationer och använder olika färdmedel och gör olika ruttval mellan destinationerna givet restider, resekostnader samt resenärers socio-ekonomiska bakgrund. I dagsläget inkluderar de flesta makroskopiska modeller inte eller endast i begränsad omfattning cykel som färdmedel. Tillgång till makroskopiska modeller för cykeltrafik skulle göra det möjligt att bidra till fyra huvudmål:
1. Beskriva nulägets cykelflöde på en stad/regionnivå.
2. Analysera hur tillgängligheten för cykling ser ut i rum och tid.
3. Analysera eventuella överflyttingseffekter mellan olika färdmedel för en investering i cykelinfrastruktur.
4. Ge underlag för samhällsekonomiska kalkyler av investeringar i cykelinfrastruktur. I ett internationellt perspektiv är modellering av cykelresor ett relativt nytt område jämfört med modellering av bil och kollektivtrafikresor. Antalet studier har dock ökat kraftigt de senaste åren, vilket innebär ett ökat intresse för modellering av cykelresor. Det finns, på en övergripande nivå två huvudspår inom makroskopiska cykeltrafikmodeller. Det ena spåret baseras på regressionsmodeller. Dessa modeller använder cykelflödesmätningar som indata och modellerar cykelflöden som en funktion av byggnadsomgivning1, cykeltrafikinfrastruktur och flöden av andra trafikslag. Det andra
spåret integrerar cykel som ett färdmedelsalternativ i fyrstegsmodeller eller aktivitetsbaserade modeller. Denna typ av modellansats är mer komplex och kräver mycket mer indata och
analysmetodik, men ger mer omfattande information kring cyklisters rörelsemönster, vägval, m.m. De flesta tidigare studierna kring makroskopiska cykeltrafikmodeller hör till den första kategorien, men det finns också ett fåtal studier inom den andra kategorien. Oavsett kategorierna har de flesta studierna och modellutvecklingen framförallt fokuserat på cykelresor med privatägda cyklar. På senare tid har intresset för hyrcykelsystem ökat i världen och antal studier som modellerar användning av hyrcykel har också ökat kraftigt. Dock fokuserar de flesta modellerna som behandlar hyrcykelsystem enbart på hyrcykeln och inkluderar inte konkurrens gentemot andra privatägda färdmedel.
I följande avsnitt, presenteras olika typer av makroskopiska modeller för cykeltrafik och deras användningsområde. Fokus ligger på hur olika typer av modeller kan bidra till huvudmålen som nämns ovan, vilken indata som krävs, vilka variabler som beaktas, samt vilka effektmått som beräknas från utdata.
3.1. Regressionsbaserade modeller för cykelflöde
Regressionsbaserade modeller estimerar cykelflödet som passerar en viss cykelräkningsstation som en funktion av ett fåtal förklaringsvariabler. I flera studier, kallas regressionsbaserade modeller även för ”direct demand model” på engelska (Fagnant and Kockelman, 2016; Lu et al., 2018).
Regressionsbaserade modeller ger output som cykelflödet enbart på de plasterna där det finns cykelräkning, men inte cykelflöde på alla vägar (länkar) i ett nätverk. Detta innebär att
regressionsbaserade modeller ger en övergripande bild av cykeltrafikflöden på stads/regionnivå, men de kan inte användas för att producera indikatorer för tillgänglighet för cykling eftersom cykelflöden och cykelrestid på hela nätverk (som är grundläggande variabler för beräkning av tillgänglighet) inte beräknas i dessa modeller. Tidsdimensionen är en viktig aspekt i regressionsbaserade modeller. En av 1 Byggnadsomgivning avser den omgivande miljön – dvs. är det en trängre miljö med byggnader nära vägen
fördelar med den modelltypen är prediktionen av cykelflöden på timmesnivå eller dygnsnivå
(Griswold et al., 2011; Sullivan et al., 2015). Vissa studier predikterar även årlig variation (El Esawey et al., 2013), och tidsmässiga variationer av cykelflöden fångas på en detaljerad nivå. Tidsmässiga variationer av cykelflöden kan oftast beskrivas väl med sinus och cosinus funktioner (Fournier et al., 2017). Socio-demografisk information om de cyklister som passerar mätstationen saknas dock och kan därför inte beaktas i regressionsbaserade modeller. Regressionsbaserade modeller beaktar inte heller information om andra trafikslag, och kan därför inte fånga eventuella överflyttningar från andra färdmedel. Detta begränsar användning av regressionsbaserade modeller t.ex. för samhällsekonomiska kalkyler av cykelinfrastrukturinvesteringar.
Det finns ganska många studier inom regressionsbaserade modeller för cykel. En betydande del av de utvecklade modeller avser städer i USA, t.ex. Seattle och Minneapolis (Fagnant and Kockelman, 2016; Lu et al., 2018; Gobster et al., 2017). J. Wang et al., (2016) sammanfattade åtta regressionsbaserade modeller för cykel i USA och drog slutsatsen att modellerna uppvisar ”hyfsade” valideringsresultat men att de predikterade cykelflödena för mer än en tredjedel av väglänkarna överskrider de faktiska volymerna med mer än 60%. Befolkningstäthet, arbetsplatstäthet, antal industribyggnader och antal kommersiella byggnader är oftast de specifika markanvändningsvariabler som undersökts i
modellerna. Positiv korrelation mellan markanvändningsvariablerna och cykelflöden har bekräftats i de flesta studierna. Typ av cykelväg (cykelbana, cykelfält) samt bredd på cykelväg,
cykelparkeringsmöjlighet, hastighetsbegränsning och separation till gångbana är vanliga
förklaringsvariabler som används för att representera transportnätverkets inverkan på cykelflödet. Förekomst av cykelbana, vägbredd, tillgång till cykelparkering, låg hastighetsbegränsning samt separering till gångbana har starkt positiv effekt på cykelflöden enligt de flesta studierna. Det är dock viktig att notera att modellerna utvecklas för en specifik region/stad och kan oftast inte direkt används för att prediktera cykelflöden i en annan region/stad eftersom skattade samband är fallspecifika (J. Wang et al., 2016). Flöden av biltrafik och ibland gångtrafikflöden används som exogena variabler för att representera påverkan från andra trafikslag. En del studier tar även hänsyn till fler faktorer. Hankey et al., (2012) inkluderade t.ex. ett brottindex som representerar säkerhetsnivån i omgivning. Wang et al., (2016) testade att använda trafikstress, vilket är en funktion av hastighetsbegränsning, antal körfält och vägbredd, som en exogen variabel, och studien visade att trafikstress kan vara ett tillräckligt bra alternativ när det inte finns andra detaljerade data för infrastruktur och omgivning. Ermagun et al., (2018) modellerade båda cykelflöde och gångtrafikflöde i samma modell istället för att låta gångtrafikflöde vara en exogen variabel.
När det gäller modelleringsteknik, är generaliserade linjärregressionsmodeller, det vill säga Poisson, Negativ-binomial modell samt Zero-inflated Negativ binomial modell, en vanlig modelltyp eftersom cykelflödesdata är heltal och matchas tillräckligt bra mot Poisson-fördelning. En del studier använder tidsseriemodeller vilka tar hänsyn till dynamiska aspekter som t.ex. hur cykelflöden vid en viss tidpunkt beror på cykelflödet vid tidigare tidpunkter (Doorley et al., 2014; Gallop et al., 2011). Studierna som använder tidsseriemodeller fokuserar framförallt på tidsmässiga variationer och
predikterar därför oftast cykelflöden på 15 eller 30 minuters nivå. Dessa modeller kräver dock exogena variabler som varierar över tid, t.ex. väder, men de kan inte använda variabler som inte varierar över tid, t.ex. infrastrukturrelaterade variabler. Detta gör att tidsseriemodeller inte kan användas för att dra slutsatser kring infrastrukturs påverkan utan fokus ligger på mer exakt prediktion av cykelflöden för olika tidsperioder.
3.2. Cykling integrerad i fyrstegsmodell eller aktivitetsbaserad modell
Fyrstegsmodeller försöker besvara hur ofta personer reser, vilken destination de reser till, vilket färdmedel resenärerna väljer och vilka rutter de tar. För varje av de fyra frågorna så finns en motsvararande modellkomponent, därav namnet fyrstegsmodell. De fyra modellkomponenterna är
22 VTI rapport 1064 storskaliga fyrstegsmodeller, vilket oftast är nationella eller regionala transportplaneringsmodeller, har oftast en svag beskrivning av cykel i de fyra modellkomponenterna. Liu et al., (2020) diskuterade brister i nuvarande fyrstegsmodeller med avseende på cykel. Cykel som ett färdmedelsalternativ i destinationsvalsmodell och färdmedelsvalsmodell beskrivs vanligen, i befintliga modeller, enbart av attributet fågelvägsavstånd eller restid om cykeltrafik enbart kan färdas enligt bilnätverk. Zonerna i de zonsystem som används för beräkning av efterfrågan är ofta för stora för att kunna fånga cykelresor, vilka ofta är kortdistansresor och vid för stora zoner blir dessa inomzonsresor som inte beaktas. Nätverksutläggning av cykeltrafik genomförs oftast inte, vilket betyder att det inte går att analysera cykelflödesmönster och effekter av bil- och gångtrafikflöde som potentiellt kan påverka cyklisters framkomlighet och därmed deras ruttval och i slutändan cykelflödet.
Aktivitetsbaserade modeller är en annan typ av modeller baserade på modellering av resor på individnivå. En viktig fördel med aktivitetsbaserade modeller jämfört med fyrstegsmodeller är att de aktivitetsbaserade modellerna också modellerar när personer reser och hur de organiserar resorna i form av reseskedjor. Detta innebär att aktivitetsbaserade modeller är dynamiska. Integrering av cykel i aktivitetsbaserade modeller kräver en beskrivning av det multimodala trafiknätverket där ruttning av kombinerade resor, t.ex. cykel-kollektivtrafik kan genomförs, samt en relativt detaljerad beskrivning av utbudsvariabler för cykel, t.ex. cykelrestid i blandtrafik respektive på cykelbana, cykelparkering vid kollektivtrafikhållplatser, m.m.
Det finns ett fåtal studier som beskriver utveckling och integrering av cykel i storskaliga
fyrstegsmodeller. Bowman (2014) sammanfattade behov och lösningar för integrering av cykel i en dansk regional planeringsmodell. De specifika behoven som dokumenteras i rapporten presenterats nedan:
• uppskatta påverkan på cykelandel, trafikflöde, restider eller hälsoeffekter av ett större väg- eller kollektivtrafikinfrastrukturprojekt eller policyförändringar
• uppskatta påverkan på cykelandel, trafikflöde, restider eller hälsoeffekter av ett cykelinfrastrukturprojekt
• uppskatta förekomsten av resor med en kombination av cykel och kollektivtrafik. Uppskatta förändringen i kollektivtrafikresor, cykelresor, delade cykel-kollektivtrafikresor, antal parkerade cyklar och medtagna cyklar på kollektivtrafikfordon inducerade av cykel-kollektivtrafik-program2
• uppskatta ändring i färdmedelsval, trafikvolym och hastighet vid införande av nya cykelrelaterade färdmedel, t.ex. elcykel och hyrcykelsystem
• uppskatta påverkan på trafikvolymer och hastighet (restid) för varje färdmedel (bil,
kollektivtrafik, cykel, gång) inducerade av icke-infrastruktur relaterade program för att öka efterfrågan på cykel som färdmedel, t.ex. kampanjer eller duschmöjligheter på arbetsplatsen • uppskatta cykelefterfrågan för särskilda befolkningsundergrupper eller för särskilda ärenden. När det gäller lösningar, beskriver Bowman (2014) önskade egenskaper i cykelruttvalsmodeller samt färdmedelsvalsmodeller:
• möjliggöra disaggregerade nätutläggningar som tar hänsyn till preferenser för olika cyklistgrupper
• en detaljerad beskrivning av det cykelbara nätverket med smågator och cykelfaciliteter
2 Cykel-kollektivtrafik-program avser satsningar på ökade antal cykelparkeringsplatser och/eller ökade kapacitet
• nyttofunktionen i cykelruttvalsmodeller borde beakta cyklisters känslighet till viktiga attribut på ett realistiskt sätt
• cykeltrafikutläggning behöver också ta hänsyn till länkkapacitetsbegränsningar med avseende på cykelflöde som leder till reducerad hastighet på grund av trängsel
• färdmedelsvalet borde ta hänsyn till tillgänglighetsmått som beräknas från cykelruttvalsmodellen
• cykel-kollektivtrafikresor borde modelleras explicit i färdmedelsvalsmodellen och modellerna bör kunna hantera resekedjor med cykel som färdmedel för en delsträcka
• mer fokus på modellering av användande av cykel som färdmedel för att skjutsa barn. Specifik matchning av hur egenskaperna matchas till nämnda behov finns i Tabell 1, sida 18 i Bowman (2014).
Liu et al. (2020) presenterar utvecklingen av en cykelplaneringsmodell för Stockholm som inkluderar flera lösningar som nämns ovan. Modellen använder ett detaljerat cykelnätverk och inkluderar tillgänglighetsmått från cykelruttvalsmodellen i färdmedelsvalet. Dessutom modelleras cykel-kollektivtrafik explicit. Modellen tar dock inte hänsyn till trängsel på cykelnätverket och den
modellerar inte heller resekedjor. Brutus är en annan modell för cykel som utvecklats för Helsingfors (Hollestelle, 2020). Modellen genomför nätutläggning för cykel och innehåller modeller för
destinationsval och färdmedelsval. Tyvärr saknas detaljerad beskrivning av nyttofunktionen som används för cykelruttvalet. En fördel med Brutusmodellen är att den innehåller explicit generering av resekedjor. Brutus innehåller således en viktig egenskap som beaktas i aktivitetsbaserade modeller även om Brutus inte modellerar avgångstid för varje resa. Resekedjorna i sig modelleras inte i Brutus utan istället används sampels av observerade resmönster från resvaneundersökningar. Den ansatsen tillåter dock inte analys av hur policy- eller infrastrukturändringar påverkar resekedjor.
Aziz et al. (2018) presenterar utveckling av en agent-baserad modell för gång och cykel för New York som innehåller en färdmedelsvalsmodell med cykelinfrastrukturrelaterade attribut som t.ex.
cykelbanetäthet och genomsnittslängd av cykelbanor (Aziz et al., 2018a). Modellen genomför inte cykelnätsutläggning utan analyserar cykeltillgänglighet på zonnivå, dvs. hur lätt/bekvämt det är att ta sig från en zon till andra zoner/destinationer med cykel. Modellen kan användas för utvärdering av cykelinfrastrukturinvesteringar. Hittills har vi inte hittat någon litteratur som integrerar cykel i en fullständig aktivitetsbaserad modell, men detta bedöms som en trolig framtida utveckling.
Trots att antal studier som utvecklar fullständiga fyrstegsmodeller och aktivitetsbaserade modeller med cykel är begränsade, finns det många studier som inkluderar cykel i vissa modellkomponenter, framförallt i färdmedelsval och ruttval.
Det redan finns flera litteraturstudier som sammanställer modelleringsansats för färdmedelsval för cykel. Heinen et al. (2010) diskuterar viktiga variabler/faktorer för cykel som färdmedelsval vid pendling. Muñoz et al. (2016) sammanställer befintliga studier från 1990 till 2015 kring färdmedelsval för cykel. Båda studierna betonade att socioekonomiska- och hushållsegenskaper, resesegenskaper, vägmiljö, bebyggd miljö3, lutning, cykelinfrastruktur och väder är huvudkategorierna som är viktiga
för att uppskatta cykelefterfrågan. Beskrivning av konkurrerade färdmedel för cykel i de undersökt litteratur i de två studierna dock varierar mycket. En del studie enbart modellerar binär val, ”cykel” eller ”ej cykel” och andra inkluderar detaljerade utbudsattribut av konkurrerade färdmedel (se appendix 3 i Muñoz et al., 2016) Subjektiva variabler, framförallt uppfattningen av miljö- och cykelanläggningar och psykologiska indikatorer är också viktiga faktorer som har börjat 3 Exempel på bebyggd miljö är täthet av uteserveringsställe inom ett ”buffertavstånd” från en länk/nod i
24 VTI rapport 1064 uppmärksammas i forskningen. Utifrån en geografisk kontext, finns ett betydande antal studier som undersökt anledning till framgången för cykelanvändning i Nederländerna. Dock inkluderar inte den nederländska nationella planeringsmodellen cykel på något detaljerat sätt (Ton et al., 2019). Fishman (2016) argumenterade att cykelandelen har varit relativt hög under en längre tid i Nederländerna och det har skapat en social norm och betonar därför att subjektiva variablerna borde modelleras i färdmedelsvalsmodeller. Buehler och Pucher, (2012) undersökte data från 90 städer i USA med avseende på cykelandelen och drog slutsatsen att säkrare cykling, lägre andel bilägare, fler studenter, mindre urban spridning och högre bensinpriser är huvudfaktorer som korrelerar med högre
cykelandelen. Dock var ett bra utbud av kollektivtrafik inte en betydande faktor. När det gäller modelleringsteknik, är multinomial logit och mixed-logit modeller fortfarande dominerade i litteratur av färdmedelsvalsmodeller för cykel. Men det finns också exempel på där integrerade diskreta val och latent variabla modeller (ICLV) har utvecklats för att bättre hantera subjektiva variabler i
färdmedelsvalsmodeller. Flera studier tillämpar ICLV för modellering av färdmedelsval för cykel (Fernández-Heredia et al., 2016; Kamargianni och Polydoropoulou, 2013). De studierna visar att inkludering av de subjektiva variablerna ökar modellernas förklaringsgrad. Dock har inga studier kring integrering av ICLV i stor-skaliga transportplaneringsmodeller hittats, vilket möjligtvis kan vara på grund av komplexiteten i modellutveckling av ICLV modeller och det betydligt större behovet av beräkningsresurser för att simulera färdmedelsval på individnivå.
Det finns flera studier kring modellering av cykelruttval. I USA, använde Broach et al. (2012) GPS-enheter för att samla in data om 162 cyklisters ruttval i Portland. Baserat på det insamlade
datamaterialet skattades en ruttvalsmodell för cykelresor. I Europa, utvecklade Halldórsdóttir på liknande sätt en cykelruttvalsmodell för cykelresor i Köpenhamn (Halldórsdóttir et al., 2015). Ruttvalsmodeller har också utvecklats i Nederländerna (Ton et al., 2017) och i Schweiz (Menghini et al., 2010). Nästan alla dessa studier tar hänsyn till cykelinfrastruktur relaterade aspekter såsom länktyp, länklutning och korsningsfördröjning (svängstraff) i modellen. På en övergripande nivå kan ruttvalsmodeller kategoriseras som länk-baserade och rutt-baserade. Länk-baserade modeller förutsätter att cyklister väljer en länk utifrån alla tillgängliga länkar från startpunkten till nästa korsning och att de sedan väljer nästa länk och så vidare till destination. Rutt-baserade modeller förutsätter att cyklister väljer rutt (observera att en rutt innehåller flera länkar från startpunkten till slutpunkten) från en valmängd av rutter mellan start- och slutpunkter. Path-Size Logit-modellen (PSL) som är en typ av rutt-baserad modell används oftast. Modellen kan ta hänsyn till korrelationer mellan olika rutter på grund av att olika rutter kan innehålla samma länkar. En fördel med PSL är dess enkelhet och användbarhet i stora nätverk. Rekursiva Logit-modeller (RL), som är en länk-baserad modell, har också använts men för betydligt mindre nätverk (Fosgerau et al., 2013; Zimmermann et al., 2017). När det gäller reseärende, har fokus oftast varit på cykelruttvalspreferenser för pendling medan mindre fokus lagts på andra ärenden, som till exempel tjänsteresor och rekreation. Individers socio-demografi är oftast inte speciellt väl representerade eller hanteras på ett enkelt sätt. GPS enheter och mobil-applikationer är vanliga verktyg för datainsamling för skattning av cykelruttvalsmodeller (Pritchard, 2018). För integrering i stor-skaliga transportplaneringsmodeller, så behöver
cykelruttvalsmodellerna beakta individers socio-demografiska bakgrund och använda ärende-specifika parametrar, för att möjliggöra disaggregerad nätutläggning för cykel. Exempel på möjliga socio-demografiska variabler och ärendespecifika parametrar är parametrar kopplade till vägens lutning som är specifika för män och kvinnor samt pensionärer respektive parametrar kopplat till cykling på cykelbanor för pendling och rekreation.
3.3. Modellering av hyrcykelsystem
Fokus för utveckling och tillämpning av modelltyperna regressionsbaserade modeller (avsnitt 3.1) och fyrstegsmodeller (avsnitt 3.2) har i första hand varit på cykelresor med privatägda cyklar. Det blir dock allt vanligare med olika typer av hyrcykelsystem som fri-flytande hyrcykelsystem och station-baserade hyrcykelsystem. Modeller för hyrcykelsystem kan uppdelas upp i två huvudkategorier. Den första
kategorin fokuserar på att uppskatta efterfrågan på hyrcyklar givet utbud (det vill säga antal hyrcyklar och geografisk fördelning av stationer, med mera), och den andra kategorin fokuserar på design av systemet genom optimal allokering av hyrcyklar vid olika stationer givet efterfrågan och preferenser av cyklister. Den första kategorien fokuserar mer på städer och myndigheters perspektiv och deras behov av att kunna utvärdera olika policyåtgärder kopplat till hyrcykelsystem. Den andra kategorien utgår från hyrcykeloperatörers perspektiv där allokering av resurser är i fokus.
Studier kring att uppskatta efterfrågan av hyrcykelsystem givet utbud utgår oftast från data från stationsbaserade hyrcykelsystem, och utvecklar modeller för uppskattning och prediktering av antal hyrcyklar som uthämtats och inlämnats. Bara ett fåtal studier modellerar disaggregerad efterfrågan, det vill säga att modellen tar hänsyn till förekomsten av enskild användning av hyrcykel, t.ex. när, vem och var en hyrcykel har hämtats ut. González et al. (2016) presenterar en kombinerad destinations- och ruttvalsmodell som har utvecklats för ett stationsbaserat hyrcykelsystem i Santiago i Chile. Studien undersökte effekter av cykelbana, trafikljus, bredd av gångväg, antal körfält och även antal träd inom en 50 meters buffert, tillsammans med effekter av socio-demografi och markanvändning. Studien har dock inte modellerat konkurrens mellan hyrcyklar och privatägda cyklar. Faghih-Imani och Eluru (2017) utvecklade linjära modeller och multinomial logit-modeller för att uppskatta antalet uthämtningar och inlämningar av cyklar på hyrcykelstation samt destinationsval (vilken station resenärerna som hämtar cykel vid en viss station vill cykla till) för New Yorks hyrcykelsystem. Studien uppskattade effekter av bebyggdmiljö, vägmiljö och väder. En liknande studie undersökte destinationsval för ett hyrcykelsystem i Chicago där skillnaden mellan årskort och engångsbiljet har tagits hänsyn till (Faghih-Imani and Eluru, 2015).
De ovän namnade studierna postulerar vanligtvis att hyrcykelsystemsefterfrågan, utifrån ett systemperspektiv, påverkas av olika attribut såsom hyrcykelsysteminfrastruktur, cykelinfrastruktur (cykelnätverk), omgivnings karaktär, markanvändning och väder (Gebhart and Noland, 2014; O’Brien et al., 2014; Rudloff and Lackner, 2014). En del studier undersökte variationer av efterfrågan över dygnet/veckodagar/årets månader. Zhou et al. (2018) modellerar daglig efterfrågan för ett station-baserat hyrcykelsystem i Zhongshan i Kina. Studien utvecklade en modell station-baserat på Markov kedjor, där bara väder inkluderas som exogen variabel. ”Autoregressive integrated moving average modell” (ARIMA) har använts som en modelleringsteknik för att fånga strukturer för hur efterfrågan vid olika tidpunkter beror på varandra (Yoon et al., 2012). Bayesianska nätverk har också testats för
modellering av efterfrågan av hyrcykelsystem. Det finns dock ett stort behov av jämförelser mellan dessa nya typer av modellansatser och mer traditionella regressionsbaserade modeller för att välja den mest lämpliga metoden som kan balansera modellens förklaringsgrad och prestanda (Cagliero et al., 2017).
De studierna som tillhör den andra kategorien, det vill säga design av systemet genom optimal allokering av cyklar vid olika stationer givet efterfrågan och cyklisters preferenser, domineras av utveckling och tillämpning av olika optimeringsmetoder. Utdata från dessa typer av modeller är en plan för antal cyklar eller kapacitet som ska allokeras vid varje station eller område (om det är ett fri-flytande hyrcykelsystem). De flesta ta fram en optimal plan givet en statisk efterfrågan (t.ex. Lu, 2016; Raviv et al., 2013) medan en del senare studier utgår från en dynamisk efterfrågan som ändras över tid och beror på utbud av stationer och tillgänglighet på cyklar vid respektive station (Caggiani et al., 2018; Zhang et al., 2017). Målfunktion för optimeringen i dessa studier är oftast att minimera söktid eller väntetid för att få en cykel eller systemets driftskostnad.
26 VTI rapport 1064
4.
Mikroskopiska modeller – kunskapsläge
Mikroskopiska cykeltrafiksimuleringsmodeller beskriver individuella cyklisters interaktion med andra trafikanter och infrastrukturen. Simuleringen av alla individuella interaktioner i trafikflödet skapar en detaljerad bild av trafiken vilket möjliggör utvärdering av effekter av relativt små förändringar i förhållandena. Mikroskopiska modeller av biltrafik används traditionellt för att utvärdera infrastruktur-utformningar med avseende på trafikeffektivitet; motsvarande modeller för cykeltrafik används dock sällan, dels på grund av att behovet inte varit lika stort på grund av den relativa avsaknaden av trängsel och dels för att modellerna inte är lika väl utvecklade.
Den ökade cyklingen, främst i storstäderna, kommer, om den håller i sig, dock leda till trängsel även på cykelbanorna vilket leder till ett ökande behov att utvärdera utformningen av cykelinfrastruktur med avseende på trafikeffektivitet, och därmed ett ökande behov av mikroskopiska cykeltrafiksimu-leringsmodeller. Tillgång till mikroskopiska modeller för cykeltrafik skulle t.ex. göra det möjligt att:
• inkludera cykeltrafik i trafiksimuleringsanalyser som ofta görs i samband med ny- eller ombyggnationer av vägar och korsningar
• dimensionera cykelinfrastruktur och utforma korsningar anpassade för den förväntade volymen av cykeltrafik
• utforma synkroniserade och trafikstyrda trafiksignalanläggningar som bättre beaktar cykeltrafik
• ge stöd till utveckling av trafiktekniska effektsamband, t.ex. framtagning av
volym-fördröj-ningsfunktioner som är mycket svåra att konstruera på andra sätt eftersom fördröjning inte är direkt mätbart.
Mikroskopiska modeller av biltrafik har kontinuerligt utvecklats sedan 50-talet. Intresset för
utveckling av motsvarande modeller för cykeltrafik har dock på allvar kommit igång först de senaste åren, och mycket arbete återstår innan de är lika tillförlitliga som modellerna för biltrafik. De flesta interaktionsmodeller som hittills föreslagits kan sorteras in i tre typer av modellansatser:
1) Biltrafikmodeller anpassade för att representera cyklisters beteende istället för bilisters. Dessa behåller i dock allmänhet biltrafikens strikta uppdelning i körfält vilket oftast inte är lika strikt i cykeltrafik.
2) Kraftbaserade modeller inspirerade av gångtrafiksimuleringsmodeller, vilka i kontrast till föregående modelleringsansats ger ett betydligt mer ostrukturerat flöde utan tydliga ledare-följare par.
3) Modeller baserade på cellular automata, det vill säga modeller som är diskretiserade i rummet, vilka ofta är mindre komplexa och mycket mindre beräkningstunga än övriga ansatser, till priset av en minskad detaljnivå i cyklisternas rörelser både lateralt och longitudinellt.
Förutom dessa ansatser finns enskilda exempel på förenklade mikroskopiska ansatser / mesoskopiska ansatser. En sammanfattande översikt av litteraturen kring dessa ansatser presenteras i kommande avsnitt och ansatsernas för och nackdelar diskuteras. Vidare presenteras även en översikt av littera-turen kopplat till modeller för simulering av fria cyklister som är en viktig del oavsett modellerings-ansats för cykelinteraktioner.
4.1. Biltrafikinspirerade modeller
En vanligt förekommande ansats för simulering av cykeltrafik är att använda samma sorts modell-struktur som länge använts vid simulering av biltrafik, dvs. en modell för följandebeteende, en modell för omkörning, och möjligtvis ytterligare modeller för andra typer av beteenden.
Ett exempel på en sådan följandemodell presenteras av Raksuntorn and Khan (2006a) och en omkörningsmodell presenteras av Raksuntorn och Khan (2006b). Den föreslagna följandemodellen ger den uppdaterade hastigheten som en linjär funktion av föregående hastighet, avstånd till ledaren, samt relativ hastighet till ledaren. En fördel med modellen är att kalibreringen är relativt okomplicerad eftersom modellen är linjär. Modell skattas mot data extraherad från video av cykeltrafik på både separat cykelbana och cykelkörfält på bilväg. Datasetet är dock tämligen begränsat och består av rörelseförlopp samplade en gång per sekund av 133 cyklister som identifierats som följande, varav lite mindre än 60 % används för kalibrering och resten för validering. Modellen jämförs även med
klassiska följandemodeller för biltrafik, med slutsatsen att den föreslagna modellen beskriver både farten och avståndet till ledaren som följaren håller, medan de klassiska biltrafikmodellerna över-skattar följandeavståndet. Omkörningsmodellen presenterad av Raksuntorn och Khan (2006b) beskriver både beslutet att köra om eller ej och körförloppet under omkörningen. Beslutet om omkörning ska påbörjas modelleras som en logit-modell och är bara beroende på ledarens hastighet och den relativa hastigheten mellan ledaren och följaren; inga andra cyklister beaktas och inte heller ledarens laterala position, vilket delvis beror på det begränsade dataunderlaget. Modellen estimeras separat för separat cykelbana och cykelkörfält på bilväg baserat på två dataset med 131 respektive 75 observationer. Modellens prediktioner sammanfaller med observerat beteende för 80 % - 95 % av observationerna. Även avståndet till ledaren då följaren initierar omkörningen, laterala avståndet under omkörningen, och den omkörande cyklistens hastighet vid olika tillfällen under omkörningen
modelleras. Valideringen av alla dessa undermodeller för omkörning behöver dock utvidgas.
Även Manar och Cao (2015) jämför klassiska mikroskopiska bilföljandemodeller, modellen föreslagen av Raksuntorn och Khan (2006a) och en ny följandemodell, kalibrerade på data insamlad med GPS från ett kontrollerat experiment och naturalistisk videodata. Dock jämförs bara modellernas förmåga att reproducera kalibreringsdata, de utvärderas inte på oberoende valideringsdata, så slutsatser om modellernas prediktiva styrka är svåra att dra. Även Vissims cykelmodell utvärderas på samma sätt i studien.
Vissim använder samma modell för cykeltrafik som biltrafik, men med andra standardinställningar och parametervärden. En viktig inställning som används som standard för cykeltrafik men inte bil-trafik är att tillåta omkörning inom ett körfält och kontinuerligt val av lateral position. Som beskrivs av Fellendorf och Vortisch (2010) väljer en trafikant lateral position sådan att tid till kollision med framförvarande vid den valda laterala positionen maximeras. Detta sker genom att applicera följande-modellen med alla framförvarande cyklister som ledare och välja den laterala position som leder till lägst retardation. För exempel på studier där Vissims cykelmodell kalibreras och appliceras se Perez Castro (2020) som ger en detaljerad översikt över denna modell.
Sumo använder ett liknande koncept, om 'Sub-lane'-modellen är aktiverad, där cyklister har en önskad lateral position i körfältet, men avviker från denna vid interaktion med andra trafikanter. Den laterala positionen baseras både på avvikelse från den önskade lateral positionen och maximering av
hastigheten (Twaddle, 2017).
4.2. Kraftbaserade modeller
Kraftbaserade modeller av cykeltrafik beskriver både cyklisternas reaktioner, till omgivande trafikan-ter och infrastruktur, och deras intrafikan-terna drivkraftrafikan-ter, så som anpassning till sin önskade hastighet, i termer av acceleration. Cyklistens totala acceleration ges som summan av alla accelerationer, precis som krafter summeras i klassisk mekanik, därav ansatsen namn. Kraftbaserade modeller användes först vid simulering av gångtrafik, där Social Force Modellen av Helbing och Molnár (1995) är en ofta använd modell. Vid simulering av gångtrafik är det nödvändigt att ta hänsyn till stimuli från, och skapa reaktioner i, alla möjliga riktningar på ett kontinuerligt vis som inte delar in den omgivande trafiken eller rörelsemöjligheterna i körfält. Just detta, att modellen är helt kontinuerlig i rummet både
28 VTI rapport 1064 cykeltrafik under vissa omständigheter är tämligen ostrukturerad, dvs. avsaknad av tydliga ledare-följare par, är en bidragande orsak till dess användning. Dessa egenskaper är särskilt viktiga på platser med mycket höga cykelflöden på breda körbanor, då flödet snarare liknar ett gångtrafikflöde än ett biltrafikflöde. De ovan beskrivna accelerationerna beskriver dock bara det operativa beteendet hos cyklisterna, och denna operativa modell behöver därför kompletteras med en taktisk modell som beskriver mer överlagda beslut, så som val av körfält eller ruttval genom korsningar.
Ett exempel på en kraftbaserad modell är modellen presenterad av Liang m.fl. (2012) och vidare-utvecklad av Liang m.fl. (2018). Denna modell är i grunden en kraftbaserad modell på den operativa nivån kompletterad av en regelbaserad taktisk modell för att modellera beslut att föröka ta sig förbi framförvarande cyklister eller att bara följa med strömmen. Dock är även den operativa nivån modifierad av reglerna på den taktiska nivån och ytterligare binära regler. Detta leder till att kraften som beskriver en trafikants reaktion inte beror kontinuerligt av de relativa positionerna och hastig-heterna av omgivande trafikanter, vilket annars är typiskt för kraftbaserade modeller. Modellen har hela fjorton parametrar, varav fyra estimeras från data från ett kontrollerat experiment med sex cyklister som accelererar från stillastående och undviker ett hinder, sex parametervärden tas från litteraturen, och fyra parametervärden från naturalistiska videodata. Modellen valideras slutligen genom grafisk jämförelse av simulerade och observerade rörelseförlopp och genom grafisk jämförelse av fundamentala diagram.
Ett annat exempel på en kraftbaserad modell är modellen presenterad av Qu m.fl. (2017) som förutom interaktioner mellan elcyklar även beskriver interaktioner mellan elcyklar och bilar och mellan bilar. Även denna modell är i grunden en kraftbaserad modell, väldigt lik gångtrafikmodellen föreslagen av Helbing och Molnár (1995) på den operativa nivån, kompletterad av en taktisk modell för att välja mellan att cykla i cykelkörfältet eller i bilkörfältet. Modellen kalibreras mot tre timmars videodata. Den önskade hastigheten och relaxationstiden estimeras direkt från datan: den önskade hastigheten skattas som medelhastigheten för ohindrade cyklister och författarna ger ingen närmare beskrivning av hur relaxationstiden skattas. De parametrar som inte har någon direkt fysisk tolkning skattas med hjälp av en maximum-likelihood baserad jämförelse av simulerade och observerade rörelseförlopp.
Författarna antar dock som förutsättning för metoden att komponenterna av vektorn som beskriver modellens prediktion av cyklistens nästa position, betraktade som stokastiska variabler, är normal-fördelade, vilket inte i allmänhet är fallet. Den kalibrerade modellen valideras genom grafisk jämförelse av simulerade och observerade hastighetsfördelningar.
En uppseendeväckande likhet mellan modellen av Liang m.fl. (2018) och modellen av Qu m.fl. (2017) är att båda inkluderar en fysisk kraft som blir nollskild när cyklar har fysisk kontakt. Qu m.fl. (2017) noterar dock att en nollskild fysisk kraft leder till en olycka, men inkluderar den likväl. En annan likhet är att de båda modellerna är att de kraftbaserade modellerna på den operativa nivån är ganska kraftigt modifierade för att anpassa modellerna till cyklisters beteende, vilket gör det svårare att resonera kring modellerna utifrån egenskaperna hos ekvationerna som beskriver krafterna. Ytterligare en kraftbaserad modell presenteras av Twaddle (2017), men denna är baserad på gång-trafikmodellen av Hoogendoorn (2001) istället för modellen av Helbing och Molnár (1995), vilka dock är tämligen likartade. Även denna modell modifieras ganska kraftigt från den underliggande gång-trafikmodellen; reaktionen på andra trafikanter delas upp i en modell för fartändring och en modell för riktningsändring, där fartändringen bara beror på den mest kritiska interaktionen och
riktnings-ändringen beror av interaktionen med alla trafikanter i närheten. Denna förändring gör att modellen förlorar många av de egenskaper som förknippas med kraftbaserade modeller, precis som modellerna av Liang m.fl. (2018) och Qu m.fl. (2017). Modellen är kalibrerad mot videobaserad rörelseförlopps-data med hjälp av en maximum-likelihood-baserad metod som liknar den använd av Qu m.fl. (2017), och korsvaliderad och testad genom implementering i Sumo.
Cykeltrafikmodeller har ofta använts för att simulera korsningar där cyklister interagerar med biltrafik. Ett exempel på en kraftbaserad modell som utvecklats för detta syfte är modellen presenterad av
