Kallstart 99 : avgasutsläpp under kallstarter och totalt i Vägverkets regioner fram till år 2020

O

O

O

N

p)

VTI notat 43-2000

Kallstart 99

Avgasutsläpp under kallstarter och totalt i Vägverkets

regioner fram till år 2020

Författare

Ulf Hammarström

FoU-enhet

Trafiksystem

Projektnummer

50249

Projektnamn

Kallstart

Uppdragsgivare

Vägverket

Distribution

Fri

db

Väg- och

transport-farskningsinstitutet

l

Förord

Det här redovisade projektet har genomförts på uppdrag av Vägverket. Kontakt-person hos Vägverket har varit Martin Stridh.

Genomförandet av projektet har på VTI främst engagerat: 0 Henrik Edwards, COLDSTART-anpassningar

0 Ulf Hammarström, projektledning, dokumentation mm. 0 Bo Karlsson, modifiering av EMV samt analyser

0 Janet Yakoub, beräkningar

0 Siv-Britt Franke, utskrift

0 Eva-Marta Dioszegi, trafikdata. Linköping i maj 2000

UlfHammarström

Innehållsförteckning

Sammanfattning

4

7

8

Målsättning

EMV

COLDSTART

Koppling mellan EMV och COLDSTART

Metod

EMV

Program-modifiering

Övriga indata till EMV

COLDSTART

Nationella totala utsläpp, en känslighetsanalys Regionala beräkningar

Kallstartutsläpp Totala utsläpp

Samhällsekonomiska kostnader för kallstartutsläpp

Diskussion Referenslista

EMV-modellens indatabilder, Vissa exempel

Fördelning av starter på regioner och reslängd per år i procent Korrektionsfaktorer för kallstarttillägg i EMV-modellen Fordonsbeskrivningar utöver vad som ingår i EMst basfil Kompletterande kravnivåfördelningar

Avgasutsläpp per region och nationellt

VTI notat 43-2000

10

15

16

16

16

16

17

30

31

32

34

45

48

Kallstart 99 -=- avgasutsläpp under kallstarter och totalt i Vägverkets region för perioden 1995-2020

av Ulf Hammarström

Statens väg- och transportforskningsinstitut (VTI)

581 95 LINKÖPING

Sammanfattning

Hälsoeffekterna står för ca en tredjedel av kallstartutsläppens totalkostnad. Skillnaderna i värderingar av tätortsutsläpp mellan regioner kan vara stora, speciellt för partiklar, Vägtrañken kan förväntas klara det uppställda målet för NOX, en reduktion med 40 % från 1995 till 2005. Ingen region kan förväntas klara målet för koldioxid om att utsläppen år 2010 inte skall vara högre än år 1990,

De totala samhällsekonomiska kostnaderna för kallstarter har för år 1999

uppskattats till 5 100 Mkr. Dessa kostnader utgjordes av följande delposter:

kolväten, 19 % kväveoxider 7 % partiklar 15 % koldioxid 29 % svaveldioxid 0,1 % bensin 20 % diesel 3 % el 7 %.

Hälsoeffektema står för ca en tredjedel av kallstartutsläppens totalkostnad.

De nya värderingarna av avgasutsläpp innebär för utsläpp i tätort följande förändringar jämfört med tidigare värderingar:

0 HC, _24 % NOX, -22 % PM, +218 % 0 802, +6 %

C02, + 295 %.

Skillnaderna i värderingar av tätortsutsläpp mellan regioner kan också vara stora, speciellt för partiklar enligt följande:

0 Stockholm, 7 150 kr/kg, vilket är det högsta värdet 0 Sydöst, 1 440 kr/kg, vilket är det lägsta värdet.,

Enligt beräkningarna kan vägtrafiken förväntas klara det uppställda målet för

NOX, en reduktion med 40 % från 1995 till 2005. De regioner med minst

marginal till det uppställda målet är Mälardalen och Norr.

Ingen region kan förväntas klara målet för koldioxid om att utsläppen år 2010 inte skall vara högre än år 1990., De regioner som kommer att få svårast att klara COzwmålet är Mälardalen, Norr och Sydöst.

Resultaten avseende kallstartutsläpp kan kommenteras enligt följande:

0 att den totala mängden kallstartutsläpp har haft en maximal nivå mellan 1996 och 1999 med undantag för COZ-utsläppen, vilka har uppskattats komma att öka fortlöpande

0 att andelen kallstartutsläpp kommer att bli som störst år 2011 med undantag för C02 med 1998 som max.år

att andelen kallstartutsläpp är störst i region Stockholm

att regionerna med minst andel kallstartutsläpp är Mälardalen, Mitt och Sydöst att de norra regionerna har de kortaste reslängdema

att reslängden är kortare under vinterhalvåret och längre under

Denna studie av kallstartutsläpp mm som nu utförts för tredje gången, har påvisat diverse osäkerheter i använd metod. Dessa problem skulle förhållandevis enkelt kunna åtgärdas.

De problem som påvisats är primärt följande:

0 att beskrivningen av framtida årsmodellfördelningar i den använda beräk-ningsmodellen EMV kan ge betydande problem

0 att osäkerheten i resvanedata (RVU) är så stor att det är tveksamt om vilken beskrivning av reslängdens regionala och tidsmässiga variation som kan göras på ett meningsfullt sätt

® att det trots satsningar på förbättrade trafikdata under de senaste åren kvarstår betydande osäkerheter.

För att undvika alltför extrema framtida årsmodellfördelningar utnyttjas i EMV historiska antalsbeskrivningar som jämförelsematerial., Andelen nya bilar, de första två årsmodellklasserna, tillåts i EMV inte anta mer extrema värden än vad som framgår ur historiska data. Ju färre historiska data som är inlagda desto större risk för att spärrfunktionen aktiveras., I de regionala indata har antalsbeskrivningar funnits för två år, 1993 och 1997., Detta har för prognoserna resulterat i vad som sannolikt är en underskattning av de två första årsmodellklassema och en överskattning av de äldsta årsmodellklassema. Detta har i sin tur resulterati en överskattning av utsläppen under framtida år.

Ett viktigt underlag för att beskriva kallstartutsläpp är den fortlöpande resvane-undersökning (RVU) som SCB utfört sedan 1994. I kallstartberäkningama har följande uppgifter baserade på RVU:n använts:

0 genomsnittlig reslängd per år nationellt vilken i kombination med trafikarbete ger antal starter nationellt

0 starternas fördelning på region och kortväga respektive långväga per år

0 andel starter i tätort av kortväga och långväga resor som medelvärden för perioden 1994 till 1998

0 trafikarbetets fördelning på kortväga och långväga per region och år.

En skillnad mellan här redovisad studie och tidigare i samma serie är att föränd-ring i RVU-data mellan år utnyttjats till skillnad mot tidigare då medelvärden bildats över alla tillgängliga år. Det är tveksamt om RVU-data tål den valda tids-uppdelning, vilket kan exemplifieras med följande serie avseende genomsnittlig reslängd per år:

0 14,4 km 1994 0 15,3 km 1995

14,7 km 1996 16,2 km 1997 14,2 km 1998 15,2 km 1999.

Sannolikt är dessa relativt sett stora skillnader mellan olika år mer ett uttryck för osäkerhet än för verkliga förändringar mellan åren. Istället för att som här utnyttja RVU-data per år borde ett glidande medelvärde ha bildats. Detta skulle förutsätta en analys av hur osäkerheten påverkas av antalet år som ingår i det glidande medelvärdet.

Huruvida vägtrafiken klarade Riksdagens tidigare mål, en reduktion av NOX-utsläppen med 30 % från 1980 till 1995, var en fråga som tidigare var utsatt för en omfattande diskussion. Två tillkallade utredare kom slutligen fram till att målet, en reduktion på 30 %, uppnåddes.

De nya underlag som tagits fram och vilka utnyttjats i denna studie har medfört att EMV-beräkningar pekar på en sämre måluppfyllelse, en total NOX-reduktion på ca 11 %, än enligt tidigare EMV-beräkningar. Det nuvarande målet, en reduktion med 40 % från 1995 till 2005, bestämdes mot bakgrund av den tidigare måluppfyllelsen. Eftersom utsläppsmålen inte är något självändamål utan ett medel för att minska skador på samhället är en följdfråga om det finns några mått som uttrycker att de reduktioner av NOX-utsläpp som hittills skett inte skulle vara tillräckliga. Om det tidigare målet avspeglade ett verkligt behov skulle det nu gällande målet kunna behöva revideras.

1 Inledning

Färre kallstarter är benämningen på en av Vägverkets miljöreformer. Arbetet med dessa reformer pågår både på nationell och regional nivå.

För beskrivning av vägtrafikens avgasutsläpp arbetar VTI med att utveckla beräkningsmodeller och med sammanställning av tillhörande indata för beskriv-ning av vägtrafikens avgasutsläpp. En av dessa modeller, COLDSTART

(Hammarström och Edwards, 1999), är direkt inriktad på att beskriva inverkan av

olika faktorer på de sk. kallstarttilläggen. Eftersom kallstarttilläggen för viss bil och visst bränsle är ett uttryck för temperaturförhållanden i motorn så omfattar COLDSTART något förenklat två beräkningsled: temperaturberäkning för motor-start och beräkning av kallmotor-starttillägg som funktion av motortemperatur.

Avgasutsläppen kan något förenklat indelas i kallstartutsläpp, varmutsläpp och avdunstning.

Varmutsläpp motsvarar utsläpp från en fullt uppvärmd motors avgasrör. Kall-starttillägg definieras här som skillnaden i utsläpp från avgasröret mellan att följa en hastighetsprofil med kall motor och med en fullt uppvärmd. Kallstart-tilläggen har relativt sett blivit ett större problem med katalysatortekniken.

En annan viktig beräkningsmodell i detta sammanhang är den sk.

EMV-modellen (Hammarström och Karlsson, 1998). Med denna kan vägtrafikens totala

utsläpp beskrivas på regional eller nationell nivå.

VTI har i två tidigare studier, senast i (Hammarström, 1999), beräknat utveck-lingen av avgasutsläpp, kallstartutsläpp respektive totala utsläpp per ämne, i Väg-verkets regioner och nationellt.

2 Målsättning

Kallstarttillägg och totala utsläpp söks på nationell nivå och för Vägverkets

regio-ner. De år som utsläppsdata söks för är följande: 1995; 1996; 1997; 1998; 1999;

2005; 2011 och 2020.

Kallstarteffekter är beroende av reslängd och hastighet. För att beakta detta

skulle COLDSTART (Hammarström och Edwards, 1999) kompletteras med en

rutin för att kunna beakta hur bilresor fördelas på kortväga och långväga.

Kallstarttillägg i form av NOX för äldre bilar utan katalysator kan vara negativa. I tidigare uppdrag inom VV-reformen Färre kallstarter har negativa värden ersatts med värdet noll. Inför de här redovisade beräkningarna skulle COLDSTART justeras så att negativa värden kunde förekomma.

Nya trafikprognosdata har tagits fram av SIKA. Dessa data skulle användas för beskrivning av vägtrafikens utveckling efter 1998.

Resvanorna förändras med tiden. Denna utveckling beskrivs av den av SIKA från SCB beställda resvaneundersökningen, vilken för närvarande pågått oavbrutet sedan 1994. I tidigare uppdrag inom Färre kallstarter har VTI beräknat genom-snittsvärden avseende reslängd m.m. över hela den tidperiod som RVU:n pågått. Inom den här redovisade studien skulle istället möjligheten användas att utnyttja de förändringar med tiden som dataunderlaget skulle kunna uttrycka.

3 Beräkningsmodeller

3.1 EMV

En beräkning av vägtrafikens totala avgasutsläpp kräver tillgång till ett omfattande dataunderlag. EMV är en modell för hantering av dessa dataunderlag och för beräkning av totala årliga avgasutsläpp per ämne.

En central indatatyp är sk. emissionsfaktorer, vilka har strukturerats enligt

följande: kallstarttillägg; varmutsläpp och avdunstning. Avdunstningen kan inde-las i:

0 hot soak dvs. de merutsläpp från en parkerad bil som följer av en föregående körning

0 running losses under körning

0 diurnal under parkering som följd av temperaturväxlingar under dygnet.

Emissionsfaktorerna utgörs av basvärden med tillhörande försämringsfaktorer (%/år). Försämringsfaktorerna är olika för kallstarttillägg och varmutsläpp. För avdunstning förekommer ingen försämring enligt valda indata.

En ytterligare komponent ifråga om emissionsfaktorer är antal år med försäm-ring per fordon.

Andra indatatyper till EMV är följ ande: 0 trafikdata

0 antal fordon per årsmodell och drivsystem 0 fördelning på kravnivåer

0 årlig körsträcka som funktion av fordonsålder 0 drivmedelsbeskrivning drivmedelsanvändning skrotningssannolikhet korrektionsfaktorer för kallstarttillägg korrektionsfaktorer för drivmedelskvalitet 0 korrektionsfaktorer för luftfuktighet.

I bilaga 1 redovisas som exempel indatabilderna för trafikdata och antal fordon. Bilden för emissionsfaktorer framgår ur bilaga 4.

För det här aktuella uppdraget krävs indata per Vägverksregion ifråga om följande:

0 trafikdata

0 antal fordon per årsmodell och drivsystem 0 korrektionsfaktorer för kallstarttillägg.

De totala kallstarttilläggen, vilka söks inom detta uppdrag, kan inte fås direkt som utdata i den befintliga EMV-versionen.

Eftersom EMV inte direkt kan särredovisa kallstartutsläpp får istället beräkning göras med två uppsättningar av korrektionsfaktorer och där den ena utgörs av nollor. Med nollor som korrektionsfaktorer för kallstarttillägg motsvarar utdata i EMV summan av varmutsläpp och avdunstning. Kallstartutsläppen kan därefter beräknas som en differens.

En brist hos EMV är att antalet årsmodellklasser i en beräkning ifråga om emissionsfaktorer är begränsad till 20. Speciellt känsligt blir naturligtvis detta vid utsläppsjämförelser mellan år där tappade gamla årsmodellers emissionsfaktorer

avviker kraftigt från nyare årsmodeller. Ett exempel är bensindrivna personbilar där man för ett beräkningsår har med bilar utan katalysator och för ett efter-följande inte. I detta fall kommer man att få en överskattande nedåtgående trend.

Därmed bör beräknade data för år 2007, det första året utan oreglerade bilar, och

de närmast följ ande åren ej användas. Går man fram till år 2020 har det beskrivna problemet en mycket marginell betydelse.

EMV i basversionen klarar inte att i indata hantera fördelning av starter på landsbygd och tätort. Detta måste istället hanteras via källkoden, varför en special-version av EMV tagits fram. Genom denna special-version har kallstarttillägg, hot soak och diurnal kunnat fördelas på landsbygd och tätort till skillnad från ursprungs-versionen.

En delrutin i EMV som kan ha stor betydelse vid beräkning för år efter det sista med antalsdata är den som uppskattar framtida antalsfördelningar per fordonstyp. Rutinen innehåller följ ande delar:

0 en del för uppskattning av totala antalet bilar av viss typ 31/12 varje år fram t.o.m. det år som beräkningen avser

0 en del för utskrotning av gamla årsmodeller

0 en del för påfyllning av nya bilar i de två yngsta årsmodellklasserna

0 en del för begränsning av hur liten eller hur hög andel de två yngsta årsmodel-lerna skall utgöra.

Den sista punkten fungerar för närvarande så att programmet känner av min- och max-andel bland historiska data. Dessa historiska minsta och maximala andelar används sedan för att begränsa framtida andelar. Ju större historiskt material desto större spelrum för framtida andelar. Om de först skattade andelarna ligger utanför det accepterade intervallet så görs en justering av skrotningssannolikheter så att andelarna blir lika med intervallgränsen.

3.2 COLDSTART

Programutformningen är inte gjord för beräkning av representativa absoluta kall-starttillägg för hela bilparken. Istället kan programmet sägas vara utformat för beskrivning av relativa förändringar som funktion av variabler av betydelse för kallstarttilläggen. Sådana variabler är bl.a. följande:

0 hur starterna fördelas över årets timmar för olika delar av Sverige 0 parkeringstid före varje sådan start

0 temperatur- och vindförhållanden över årets timmar för olika delar av Sverige 0 förekomst av parkeringsalternativ vid bostad, arbete och övrigt

0 förekomst av motorvärmare av olika typer 0 användning av motorvärmare och timer.

Trots att stora satsningar gjorts på att täcka det stora indatabehovet är kvaliteten på indata fortfarande ojämn. Trots denna brist representerar sannolikt

beräknings-modellen den hittills största, åtminstone av oss kända, satsningen på att ta fram

underlag för kallstartberäkningar. Eftersom modellen innehåller många olika typer av indata är också analyspotentialen stor. Beräkningsmodellen finns

doku-menterad i (Hammarström och Edwards, 1999).

Flera av de viktigaste underlagen till modellen finns redovisade i separata publi-kationer:

0 uppvärmning och avsvalning av bilmotorer (Hammarström och Edwards, 2000) 0 förekomst av parkeringsformer och motorvärmare samt användning av

motor-värmare (Hammarström och Henriksson, 2000).

De principiella programfunktionerna är beskrivning av motortemperaturer vid start och att till dessa koppla kallstarttillägg. Temperaturbeskrivningen omfattar: 0 uppvärmning efter motorstart

0 avsvalning efter avstängning 0 uppvärmning med motorvärmare.

De två sista punkterna genomförs med stor detaljeringsgrad medan den första punkten kraftigt förenklats till att förutsätta att alla bilresor medför att motorn är fullt uppvärmd då den åter stängs av. Definition av full uppvärmning är i COLDSTART med befintlig kalibrering lika med den temperatur som uppnås under tredje delkörcykeln (yht) i FTP 751.

COLDSTART är primärt en beräkningsmodell för framtagning av underlag, vilka i sin tur kan användas för beskrivning av representativa regionala eller nationella kallstarttillägg i program som EMV. Kravet på representativitet innebär att även motorvärmare bör kunna beskrivas. Både el- och bensinvärmare beskrivs i COLDSTART. Avgasutsläpp från själva bensinvärmaren ingår i de beräknade kallstarttilläggen. För motorvärmarna är det viktigt att kunna ge en helhetsbild, dvs. både vad som hamnar på intäkts- och kostnadssidan. Intäkterna utgörs av de i allmänhet reducerade kostnaderna i form av minskade avgasutsläpp från motorn som följer av användning. På kostnadssidan hamnar vad som åtgår för att driva motorvärmaren både ifråga om drivmedel och de eventuella avgasutsläpp som följer av detta.

Den här använda versionen av COLDSTART har kompletterats, jämfört med

(Hammarström och Edwards, 1999A) på ett sätt, vilket framgår ur (Hammarström

och Edwards, 1999B). Ytterligare komplettering är att funktionerna som beskriver kallstarttillägg nu tillåts anta negativa värden samt att fördelningen å kortväga och långväga resor kan beaktas.

3.3 Koppling mellan EMV och COLDSTART

I EMV ingår för närvarande kallstarttillägg, basvärden, baserade på provmetoden FTP 75, dvs. en starttemperatur av ca 22°C och för den till provet hörande kör-cykeln. Eftersom det finns behov av att för svenska förhållanden kunna beskriva kallstarttillägg för andra temperaturer än 22°C, andra medelhastigheter och reslängder ingår i EMV också korrektionsfaktorer för kallstarttillägg. Genom att EMV arbetar med en beskrivning av hela bilparken kan med denna modell i princip representativa kallstartutsläpp beräknas för hela bilparken. Något underlag för att beskriva kallstartkorrektioner för andra drivmedel än bensin har hittills inte funnits tillgängliga

Vad som behövs för att kunna uppnå representativa kallstarttillägg är korrek-tionsfaktorer motsvarande starttemperaturer representativa för svenska förhål-landen. Dessa korrektionsfaktorer beräknas med COLDSTART. Även om COLDSTART direkt ger absolutnivåer så är huvudsyftet just beräkning av

1 FTP 75 avser den provmetod som bl.a. ingår i de svenska avgasbestämmelserna betecknade A12 (Statens Naturvårdsverk, 1987).

korrektioner till EMV. Skall representativa absolutnivåer för bilparken beräknas är

man för närvarande hänvisad till EMV eller andra motsvarande modeller.

4 Problembeskrivning

Ett generellt problem ifråga om utsläppsberäkningar på regional- och nationell nivå är tillförlitlighet. Båda de beräkningsmodeller som har använts är mycket indatakrävande. Kvaliteten på tillgänglig indata är ojämn och avser normalt natio-nell nivå. I detta uppdrag söks utsläpp inom Vägverkets regioner. Hur stort fel följer av att använda data representativa för nationell nivå på regional nivå i vissa fall? Vad som naturligtvis måste avse regional nivå är trafikdata. Beträffande Övriga data är det ingen datatyp som absolut måste kartläggas på regional nivå om inte de regionala värdena har en betydande avvikelse från de nationella medel-värdena. Ett undantag är antal fordon vid beskrivning av avdunstning från parke-rade fordon. Detta förutsätter att antalet är representativt för antalet inom det geo-grafiska område som en beräkning avser. Som framgår av det följande är det också av stor betydelse att antalsfördelningarna över årsmodeller är så representativa som möjligt, vilket skulle tala för ett stort behov av att ha dessa regionalt anpassade. Ett problem med denna lösning är i vilken utsträckning som bilar registrerade i en region också körs i denna region.

Följ ande typer av data har inte anpassats till regionala förhållanden:

0 fordonsanvändning dvs. årlig körsträcka som funktion av fordonsålder m.m. drivmedelsanvändning

drivmedelsbeskrivning skrotning.

Ju större andel av indata som har en regional anpassning desto större represen-tativitet kan förväntas avseende beräknade avgasutsläpp.

Eftersom den förväntade skadeverkan av ett utsläpp är beroende av var ett utsläpp sker så finns för utsläppsvärderingar ett rumsligt beroende. Skillnaderna mellan landsbygds- och tätortsvärderingarna utgörs huvudsakligen av det kost-nadstillägg som följer av att människor exponeras för avgaser. Vad som bl.a. utmärker starter är att de i huvudsak sker där människor vistas vare sig det är fråga om landsbygd eller tätort. Den förväntade skadeeffekten per mängd avgasutsläpp är naturligtvis en funktion av hur många personer som exponeras för utsläppet. Ju större tätort desto fler kan förväntas exponeras.

5 Metod

5.1 EMV

5.1.1 Allmänt

I uppdraget har ingått att göra beräkningar för Vägverkets regioner och för natio-nell nivå. Den nationatio-nella nivån har både beskrivits som summan av regionernas utsläpp respektive baserat på en speciell nationell trafikbeskrivning. Varje region som skall beskrivas förutsätter en uppläggning av ett komplett EMV-scenario.

Beträffande den nationella nivån tillkommer också vissa scenarior inom en känslighetsanalys, vilket beskrivs i det följande.

Uppgifter om kallstartutsläpp söks både nationellt och regionalt. Vägverkets regioner utgörs av följande län:

0 Norr: - Västerbotten - Norrbotten 0 Mitt - Jämtland Västernorrland Gävleborg - Dalarna 0 Mälardalen: - Uppsala - Södermanland Örebro - Västmanland 0 Stockholm: - Stockholm - Gotland 0 Väst: - Värmland - Västsverige - Halland 0 Skåne: - Skåne 0 Sydöst:

- Östergötland

Dessutom har flera nationella scenarier tillkommit.

5.1.2 Program-modifiering

I basversionen av EMV läggs de totala kallstartutsläppen samt avdunstning under parkering i tätort. För reformen Färre kallstarter och de uppdrag Vägverket lagt ut på VTI har en speciell EMV-version utvecklats, vilken innebär att kall-startutsläpp och avdunstning fördelas mellan landsbygd och tätort baserat på att

andel starter i tätort ges som indata. Revideringen har genomförts stegvis så att förändringen av kallstarttilläggens fördelning ingår i (Hammarström, 1998) och (Hammarström, 1999) medan fördelningen av avdunstning tillkommit inom det här redovisade projektet.

5.1.3 Trafikdata

De uppgifter som söks framgår ur EMV:s trafikdatabild i bilaga 1. För att klara en sådan beskrivning på regional och nationell nivå har primärt följande underlag

använts:

0 Officiella nationella data

0 Vägverksdata med en regional indelning 0 Resvaneundersökningen (RVU)

0 Varutransporter på väg (UVAV) 0 Data från trafikanalysatorer.

Hur dessa olika datakällor utnyttj ats framgår av det följ ande.

5.1.3.1

Officiella nationella data

I (Edwards et al., 1998) redovisas trafikens utveckling nationellt med tiden. Vad

som har utnyttj ats i denna referens är trafikdata enligt följ ande: 0 statliga vägar, kommunala vägar och enskilda vägar

0 lätt respektive tung trafik

0 separata trafikdata för: personbilar; lätta lastbilar; motorcyklar; mopeder och bussar.

I referensen redovisas trafikdata fr.o.m. 1950 och tom. 1997. Utöver de data som redovisas i referensen har motsvarande data för 1998 använtsz. Data ur denna

referens betecknas i fortsättningen med GN -data.

Trafikdata för olika delar av vägnätet redovisas i tabell 5.1.

Tabell 5.1 Trafikdata (Mfkm) för olika delar av vägnätet (Edwards et al., 1998).

År Statliga Kommunala Enskilda Totalt

1980 33 930 15 581 2 063 51 573 1986 36 376 16 704 2 212 55 291 1987 38 579 17 715 2 346 58 639 1988 40 633 18 659 2 471 61 763 1989 42 798 19 653 2 602 65 052 1990 42 309 19 428 2 572 64 310 1991 42 958 19 314 2 595 64 867 1992 43 402 19 514 2 621 65 537 1993 42 474 19 096 2 565 64 135 1994 42 983 19 325 2 596 64 905 1995 43 800 19 692 2 646 66 138 1996 44 019 19 791 2 659 66 469 1997 44 151 19 850 2 667 66 668 1998* 44 637 20 069 2 696 67 401 * Ej publicerat

2 Data direkt från Göran Nilsson, VTI

Trafikdata enligt tabell 5.1 baseras på trafikmätningar på det statliga vägnätet och skattningar på Övriga vägkategorier. Man har fördelningsnycklar för beskrivning av trafikdata på det kommunala och enskilda vägnätet. Detta innebär bl.a. att andelen trafik på det kommunala vägnätet utgör en fast andel av det totala trafik-arbetet enligt följ ande:

0 30,2 % t.0.m. 1990

0 29,8% fr.0.m. 1991.

Den indelning av trafikarbetet som redovisas i tabell 5.1 har använts för upp-delning av trafikdata på landsbygd och tätort, se avsnitt 5.1.3.6.

I tabell 5.2 redovisas utvecklingen av lätt respektive tung trafik.

Tabell 5.2 Utveckling av lätt respektive tung trafik (Edwards et al., 1998).

År

Lätt trafik*

Tung trafik

Totalt

1980 47 279 4 295 51 574 1986 50 967 4 324 55 291 1987 53 999 4 641 58 640 1988 56 730 5 032 61 762 1989 59 486 5 566 65 052 1990 58 657 5 653 64 310 1991 59 232 5 635 64 867 1992 59 920 5 617 65 537 1993 58 701 5 435 64 136 1994 59 472 5 433 64 905 1995 60 656 5 482 66 138 1996 61 016 5 452 66 468 1997 61 156 5 512 66 668 1998 61 727 5 675 67 402

* < 3,3 meters axeiavstånd + diverse andra kriterier.

** Ej publicerat.

Som ett alternativ har utvecklingen enligt den av Vägverket utgivna Trafikbaro-metern studerats. I denna publikation redovisas separat utveckling för lätta och tunga fordon fr.0.m. 1992 och t.0.m. 1998. Följande procentuella förändringar har

redovisats för lätta (<3,3 m) och tunga (>3,3 m):

0 1992-1993, _3,10 % och _0,60 % 0 1993-1994, 0,50 % och 5,00 % 0 1994-1995, 1,80 % och 2,90 % 0 1995-1996, 0,40 % och 1,00 % 0 1996-1997, -0,10 % och 3,70 % 0 1997-1998, 0,70 % och 5,10 % 0 1998-1999, 3,00 % och 5,00 %. I denna serie har värden t.0.m. utvecklingen enligt tabell 5.2.

18

1998 använts. Observera skillnaden mot

Uppgifter om trafikdata för vissa enskilda fordonstyper redovisas i tabell 5.3. Tabell 5.3 Trafikdata för vissa enskilda fordonslyper.

År

Personbil Lätt lastbil

Motorcykel

Moped

Buss

1980 45 192 2 335 236 250 732 1986 48 074 3 085 460 - 786 1987 50 582 3 468 461 - 834 1988 53 280 4 170 460 -- 899 1989 55 628 4 922 459 - 1 000 1990 54 614 5 339 445 190 1 025 1991 55 012 5 335 456 - 1 065 1992 55 604 5 362 481 - 1 108 1993 54 460 4 718 500 - 1 075 1994 55 184 5 089- 519 - 1 067 1995 56 279 5 092 532 160 1 080 1996 56 571 4 935 546 - 1 091 1997 56 599 4 937 587 170 1 110

Tabell 5.3 utgör en del av underlaget för fördelning av lätt och tung trafik på fordonstyper.

5.1.3.2 Vägverksdata med en regional indelning

Regionala trafikdata från Vägverket omfattar fordonskilometer för år 1995 och uppräkningsfaktorer till olika år. Data om fordonskilometer omfattar följande för

år 1995:

0 statligt vägnät, regionala data med uppdelning på både lätta och tunga fordon 0 kommunalt vägnät:

- lätta fordon, totalt trafikarbete på nationell nivå - tunga fordon, totalt trafikarbete på nationell nivå

- regionala fördelningar av det totala trafikarbetet på det kommunala vägnätet enligt räkningar

0 enskilt vägnät: - lätta fordon totalt - tunga fordon totalt.

Genomgående avses total nationell nivå under respektive punkt. I tabell 5.4 har de från Vägverket erhållna trafikdata sammanställts. Tabell 5.4 Trafikarbete (Mko) enligt Vägverket för år 1995.

Region Statliga Kommunala Enskilda Nationellt Lätta Tunga Totalt Lätta Tunga Totalt Lätta Tunga Totalt Lätta Tunga Totalt Stockholm 4 962 322 5 284 - - 3 129 - - - _ __ _ Mälardalen 5 541 541 6 082 - - 1 788 - - - _ Sydöst 6 615 707 7 322 - - 2 086 - - - _ _ _ Skåne 4 620 405 5 025 - - 2 086 - - - _ Väst 9 339 894 10 233 - - 3 725 - - - - _ _ Mitt 5 825 541 6 366 - - 1 341 - - _ _ _ _ Norr 2 909 281 3 190 - - 745 - - - _ _ _ Totalt 39 811 3 691 43 502 14 050 850 14 900 2 140 180 2 320 56 001 4 721 60 722 VTI notat 43-2000 19

För varje region finns också några år gamla prognoser för trafikens utveckling per fordonstyp, se bilaga 2.

I tabell 5.20 redovisas även aktuella nationella prognoser från år 1997 till 2010 och 2020.

5.1.3.3 Resvaneundersökningar

Nationella resvaneundersökningar har av SCB före 1994 utförts mera sporadiskt

och därefter fortlöpande, se bl.a. (SCB, 1999).

Före 1994 har nationella resvaneundersökningar utförts senast 1984/85. I (Henriksson, 1993) finns en genomgång av olika svenska resvaneundersökningar. VTI har fortlöpande utfört en resvaneundersökning fr.o.m. april 1992, se (Thulin och Nilsson, 1994). Skillnaderna mellan dessa undersökningar är bl.a. följ ande: 0 att SCB:s baseras på intervjuer och VTI:s på enkäter

0 att SCB:s beskriver åldrar från 6-84 år och VTI:s 1-84 år

0 att VTI:s undersökning fångar upp annat än det direkta trafik- eller transport-arbetet.

Resvanedata (SCB, 1999) kan i detta sammanhang, kallstartutsläpp, användas som underlag för att beskriva följ ande:

0 antal starter

0 starternas fördelning på regioner och på kortväga/långväga 0 andel starter i tätort av kortväga och långväga per region 0 trafikarbetets fördelning på kortväga och långväga per region.

Med start menas här varje påbörjat nytt reselement. I SCB:s RVU kan ett eller flera reselement ingå i en delresa. En huvudresa utgörs av ett eller flera delresor.

För beskrivning av antal starter nationellt utnyttjas uppgifter om genomsnittlig reslängd ur RVU:n i kombination med trafikarbete enligt lämplig källa.

Den mest långtgående indelningen av RVU-data har i denna studie gjorts med avseende på olika kombinationer av följ ande variabler:

0 region 0 år 0 kvartal

0 kortväga respektive långväga

0 landsbygd respektive tätort för starter.

Som definition av kortväga resa har valts att huvudresan skall vara max. 100 km. En huvudresa utgörs av ett eller flera reselement. Det är reselement som har använts för beskrivning av starter i denna studie.

Som definition av tätort har valts den som används av SCB.

Den valda metoden för bearbetning av RVU:n har dokumenterats i (Björketun, 1997).

RVU:n innehåller information om vilka SAMS-områden3 som en resa startat och slutat i. Däremot vet man inte de exakta geografiska koordinaterna för start och mål.

3 SAMS-område: SCB har med hjälp av kommunerna delat in Sverige i ca 10 000 områden som kallas för SAMS (Small Area Statistics). Grunden för indelningen är bl.a. typ av bebyggelse och husens ålder. De geografiska gränserna för SAMS-områdena är kända.

Den fortlöpande serien av SCB:s resvaneundersökning har pågått sedan andra kvartalet 1994. Då i det följande redovisning görs för 1994 ingår även det första kvartalet 1995. Därmed ingår första kvartalet 1995 både i 1994 och 1995 års värden.

Ett indirekt delmått för hur antal starter förändras mellan olika år är genom-snittlig reslängd. I tabell 5.5 redovisas hur genomgenom-snittlig reslängd varierar mellan olika år och olika regioner.

Tabell 5.5 Genomsnittlig reslängd (km) per start Olika år*.

Mian

1994

1995

1995

1997

1998

Stockholm

14,4

15,4

14,8

14,8

13,0

Mälardalen

13,7

15,5

13,8

15,1

13,1

Sydost

14,3

15,9

15,1

17,4

14,4

Skåne

15,5

15,2

13,5

15,6

15,0

vast

14,1

15,5

14,5

17,5

14,7

Mitt

13,7

13,8

13,4

14,0

13,3

Norr

14,3

13,7

12,2

14,2

12,1

Totalt

14,3

15,2

14,3

15,0

14,0

* Exklusive resor utan kodning av startpunkt. Redovisade längder avser s.k. reselement.

Den region som i de flesta fallen har kortast reslängd är Norr och den som har längst är Sydost.

Mellan olika år finns inget tydligt mönster avseende reslängd. Vad som skulle kunna vara ett negativt uttryck för utvecklingen av antal starter är att det senaste året, 1998, har kortast reslängd. Skillnaden i reslängd mellan 1997 och 1998 bidrar till en ökning av antal starter med 14 %.

I tabell 5.5 har en avgränsning gjorts till resor för vilka startområde framgår. Om istället hela dataunderlaget betraktas fås följ ande utveckling:

0 1994, 14,4 km 0 1995, 15,3 km 0 1996, 14,7 km 0 1997, 16,2 km 0 1998, 14,2 km 0 1999, 15,2 km.

RVU-materialet uttrycker därmed inte någon trend ifråga om genomsnittlig res-längd.

Enligt (SCB, 1999) kan det slumpmässiga felet för en genomsnittlig huvudresa med bil uppskattas ligga inom ett intervall av +/- 10 % med 95 % sannolikhet på årsbasis.

I tabell 5.6 redovisas genomsnittlig reslängd på nationell nivå för olika år och

olika kvartal.

Tabell 5.6 Genomsnittlig reslängdi< (km) per start för Olika år och olika kvartal. År Kvartal 1 2 3 4 1994 - 14,8 15,0 14,1 1995 13,6 16,7 16,7 14,1 1996 13,5 14,0 17,3 14,5 1997 15,7 16,0 17,7 15,5 1998 13,8 13,5 17,6 12,8 * Längd per reselement.

Exklusive resor utan kodning av startpunkt. Redovisade längder avser s.k. reselement.

Ur tabell 5.6 framgår bla.:

0 att reslängden är störst i det tredje kvartalet 0 att reslängden är kortast under det första kvartalet

0 att den kortare genomsnittliga reslängden under 1998 beror på förändringar under andra och fjärde kvartalet.

För beskrivning av antal starter per region och på reslängdsklass används fördel-ningar ur RVU-data per år med en sådan indelning. Som exempel redovisas i tabell 5.7 fördelningar för 1994 och 1998. I bilaga 2 redovisas sådana fördelningar för samtliga år.

Tabell 5.7 Fördelning (%) av det nationella antalet starter/1< per år på regio-ner och på reslängclsklass. Exempel från två år.

Region

1994

1998

Kortväga Långväga Totalt Kortväga Långv_äga Totalt

Stockholm 14,8 1,2 16,0 16,0 0,6 16,6 Mälardalen 11,0 0,8 11,8 12,0 0,5 12,5 Sydost 14,4 1,2 15,6 14,5 1,1 15,6 Skåne 10,7 0,9 11,6 11,8 1,2 13,0 Väst 23,5 1,6 25,1 23,7 1,1 24,8 Mitt 12,7 0,8 13,5 10,2 0,7 10,9 Norr 6,0 0,4 6,4 6,4 0,2 6,6 Nationellt 93,1 6,9 100,0 94,6 5,4 100,0

* En start per reselement.

Exklusive resor utan kodning av startpunkt. Redovisade längder avser s.k. reselement.

Enligt tabellen har det mellan 1994 och 1998 skett en omfördelning från region

Väst och Mitt till Stockholm, Mälardalen och Skåne.

Variationen mellan regioner ifråga om andel starter i tätort för kortväga och långväga resor har redovisats i tabell 5.8 som medelvärden för perioden

1994-1998.

Tabell 5.8 Andel (%) starter* i tätort som medelvärde för perioden

1994-1998.

Region Kortväga Långväga

Stockholm 88,1 82,7 Mälardalen 80,5 76,7 Sydöst 76,9 77,2 Skåne 81 ,1 82,3 Väst 76,8 77,3 Mitt 65,8 59,9 Norr 62,9 50,8 Nationellt 77,4 75,5 * En start per reselement.

Exklusive resor utan kodning av startpunkt. Redovisade längder avser s.k. reselement.

l tabell 5.9 redovisas andel starter i tätort nationellt för olika år.

Tabell 5.9 Andel starter i tätort for olika reslängdsklasser. *

Är

Kortväga

Långväga

Exklusive resor utan kodning av startpunkt. Redovisade längder avser s.k. reselement.

Variationen av andel starter i tätort över tiden är enligt tabellen liten för kortväga resor. Det är också en fråga hur stor andel i variationen som är ett uttryck för osäkerhet i använd metod och underlag. Värdena skulle kunna tolkas som att det finns en svag tendens till ökande andel starter i tätort med tiden.

Hur fördelningen av trafikarbete på kortväga och långväga förändras på natio-nell nivå mellan 1994 och 1998 har redovisats i tabell 5.10.

Tabell 5.10 Trafikarbetets fördelning (%) på reslängdsklasser olika år på nationell nivå. *

Ãr

Kortväga

Långläga

Totalt

1994 64,9 35,1 100 1995 60,9 39,1 100 1996 64,9 35,1 100 1997 59,5 40,5 100 1998 69,2 30,8 100

* Exklusive resor utan kodning av startpunkt. Redovisade längder avser s.k. reselement.

Ett frågetecken för tabellen är förändringen från 1997 till 1998. Är förändringen ett uttryck för en metodförändring, osäkerhet eller för verkliga förhållanden?

Fördelning av trafikarbete på kortväga och långväga resor per region för olika år redovisas i bilaga 2.

Enligt redovisningen i bilaga 2 finns betydande skillnader per region mellan olika år. Exempelvis ökar andelen kortväga trafikarbete i region Sydöst från 49,3% till 64,9 % mellan 1997 och 1998. En fråga är då åter hur mycket av detta som är ett uttryck för osäkerhet och hur mycket för en verklig förändring.

En viktig fråga är om dataunderlaget tål en uppdelning på år och region. Någon fördjupad analys på denna punkt har av resursskäl inte utförts.

5.1.3.4 UVAV-data

Under denna rubrik ingår följande data avseende tunga lastbilar i föreliggande studie:

0 fördelning på kortväga (<100 km) och långväga (_>_100 km) 0 lastfaktorer.

De tillgängliga underlagen har utgjorts av primärdata för 1990 och 1997. Med primärdata avses datafiler motsvarande de svar som erhållits på de av SCB utskickade enkäterna efter kvalitetsgranskning. Dessa underlag har bearbetats av VTI och resultaten har använts i föreliggande studie. I tabell 5.11 redovisas andelen kortväga trafikarbete för olika fordonskombinationer år 1990 och 1997. Värdena i tabell 5.11 baseras på två dokumentationer:

(Matstoms, 1996) och (Hammarström och Yahya, 1999).

Tabell 5.11 Andel (%) kortväga trafik för olika fordonskombinationer.

År

Utan släp

Med släp

Tabell 5.11 kan kommenteras enligt följande:

0 att UVAV förändrats mellan 1990 och 1997 så att undre gränsen för vilka bilar som ingår ändrats från max.last 2,5 ton till max.last 3,5 ton

0 att trafik med utländska fordon inte ingår i något fall

0 att värdena för 1997 inte omfattar transporter till och från utlandet med svenska bilar

0 att gränsen 16 tons totalvikt år 1990 har förutsatts motsvara max.lastvikten 7 ton medan gränsen för år 1997 motsvaras av en sann totalvikt om 16 ton.

För beskrivning av fordonens bruttomassa används bl.a. lastfaktorer, vilka har uppskattats till de värden som redovisats i tabell 5.12.

Tabell 5.12 Lastfaktorer för tunga lastbilar baserat på SCB-undersökningen Varatransporter på väg . *

År

Kortväga

Långväga

Utan släp Med släp Utan släp Med släp

-16 ton 1990 0,26 0,33 0,42 0,40 1997 0,32 0,37 0,45 0,58 16-ton 1990 0,33 0,35 0,42 0,52 1997 0,39 0,45 0,47 0,61

* Last = Lastfaktor >< Maxlast.

För tabell 5.12 gäller samma kommentarer som för tabell 5.11. Enligt tabell 5.12 har lastfaktorerna ökat från 1990 till 1997 i samtliga fall. Lastfaktorema för bilar med totalvikt 16- ton är genomgående minst så stora som för gruppen -16 ton. För andra är än de i tabellen redovisade har uppskattning enligt följande genom-förts:

0 år före 1990, välj 1990 års värden

0 år mellan 1990 och 1997, interpolera 0 år efter 1997, välj 1997 års värden.

Resultatet av denna skattning har redovisats i bilaga 2.

En annan uppgift av betydelse som framgår ur de två referenserna baserade på UVAV är förändring av genomsnittlig max.last för släp dragna av bilar med total-vikt över 16 ton under långväga transporter:

0 20,8 ton år 1990 0 24,3 ton år 1997.

Detta förhållande har inte beaktats i beräkningarna, vilket kan förväntas ge ett bidrag till en underskattning som ökar med tiden.

Vad som skulle ha kunnat utnyttjas ur UVAV är dessutom uppgifter om max.last för bilar.

5.1.3.5 Fördelning av olika typer av tunga fordon baserat på mätningar

Uppdelningen på lätta och tunga fordon baseras på slang -räkningar. Separe-ringen grundas bl.a. på avståndet mellan bilens första och andra axel. Något för-enklat förs bilar med axelavstånd max. 3,3 m till gruppen av lätta fordon och övriga till tunga. Det har visat sig att gränsen 3,3 m medför en betydande risk för en mer än marginell överskattning av andelen tung trafik.

Enligt (Sörensen, 1996) borde avståndet mellan första och andra axel väljas till 3,48 m för att få en optimal fördelning på lätta och tunga fordon baserat på trafik-mätningar med registrering av axelpassager. Analysen baseras på en kopia av Bil-registret från 1993-12-31. Den fördelning på tunga och lätta fordon, vilken ingår i trafikdata från Vägverket, baseras på trafikmätningar och efterföljande bearbet-ningar med axelavståndet 3,3 m för att fördela trafik på lätta och tunga fordon.

Även de trafikdata som redovisas i (Edwards, et al., 1998) anges motsvara en

för-delning utifrån axelavståndet 3,3 m. Eftersom denna referens inte baseras på

donsdifferentierade trafikräkningar år för år utan istället schablonfördelningar baserade på differentierade räkningar för enbart några år, huvudsakligen 80-tals-data, kan fördelningen vara en annan än för årliga uppdelningar baserade på mät-ningar med 3,3-metersgräns.

Det optimala axelavståndet kan förväntas ha förändrats fortlöpande i tiden. För att bestämma betydelsen av det valda axelavståndet för andel tung trafik har inom ramen för (Hammarström, 1999) trafikmätningar i tätort och på landsbygd analy-serats baserat på 3,3 respektive 3,48 m. Om tung trafik uppskattats baserat på 3,3 m behöver dessa data korrigeras enligt följande för att få en motsvarighet till 3,48 m:

- 0,933 för landsbygd4

0 0,879 för tätort4.

Axelavståndet 3,3 m var framtaget baserat på de förhållanden som gällde 19865. För detta år finns därmed inget behov av att korrigera andelen tung trafik.

Enligt trafikmätningar utförda av VTI under 1997 har fördelning av tung trafik enligt tabell 5.13 uppskattats.

Tabell 5.13 Fördelning (0/0) av tung trafik enligt mätningar utförda av VTI under 1997.1<

Fordonstyp Landsbygd Tätort

Buss 11,7 29,3

Dragbil utan släp - -Dragbil med släp 18,9 7,1 Lastbil -16 ton utan släp 21,3 29,7 Lastbil -16 ton med släp 4,8 3,2 Lastbil 16- ton utan släp 22,5 18,5 Lastbil 16- ton med släp 21,7 12,2 Totalt 100,0 100,0

* Baserat på ett axelavstånd av 3,48 m. 5.1.3.6 lndata till EMV

Trafikdata för EMV-beräkningar skall sammanställas nationellt och för Väg-verkets regioner.

Vad som skall ingå i beskrivningen framgår ur EMV:s trafikdatabild i bilaga 1. Preparering av trafikindata till EMV har omfattat följ ande huvudmoment:

0 att ta fram en nationell utveckling från 1980 till 2020 baserad på GN-data och SIKA:s nationella prognos med 1997 som basår

0 att ta fram regionala beskrivningar från 1995 till 2020 med utgång från tabell 5.4 och de regionala prognoserna i bilaga 2

0 att justera de regionala beskrivningarna så att summan stämmer med den nationella beskrivningen enligt den första punkten.

Följ ande arbetspunkter ingår både på nationell och regional nivå:

4 Dessa korrektionsfaktorer baseras på analys av trafikmätningar utförda under år 1997 (Hans-Åke Cedersund, VTI).

5 Enligt Arne Carlsson, VTI.

0 att fördela trafik på landsbygd och tätort

0 korrigering av lätt och tung trafik baserat på tabell 5.15

0 fördelning av lätt och tung trafik på fordonstyper enligt tabellerna 5.3, 5.16, 5.17 och 5.18

0 korrigera busstrafik så att överensstämmelse fås med tabell 5.3

0 korrigera trafik för tunga lastbilar så att den totala tunga trafiken är oförändrad per år

0 fördela på kortväga och långväga trafik

0 beräkna antal starter baserat på trafikarbete och genomsnittlig reslängd enligt tabell 5.5

0 fördela starter på kortväga och långväga resor enligt tabell 5.7

0 fördela starter ytterligare på utan och med släp under antagande att det inte är någon skillnad i reslängd utan och med släp.

Andelen tung trafik har justerats för att få värden som motsvarar gränsen 3,5 tons totalvikt mellan lätta och tunga fordon, se avsnitt 5.1.3.5. Korrektioner har genomförts med faktorer som funktion av år enligt tabell 5.15.

Tabell 5.15 Korrektionsfaktorer för tung trafik. Efter korrektion skall tung trafik motsvara fordon med totalvikt större än 3,5 ton.

År

Korrektionsfaktor

Före 1986 1,00 1,00

1986 1,00 1,00

Mellan 1986 och 1997 Interpolering lnterpolering

1997 0,93 0,88

Efter 1997 0,93 0,88

Den fördelning inom gruppen av tunga lastbilar som redovisats i tabell 5.13 motsvarar 1997 års trafikförhållanden. Enligt (Hammarström och Yahya, 1999) förekommer inget trafikarbete med svenska dragbilar med totalvikt under 16 ton. Därför har trafikdata för denna grupp enligt tabell 5.13 förts till klassen över 16 tons totalvikt. Därmed har fördelningsnycklar för tung trafik enligt tabell 5.16 och 5.17 erhållits. Dessa korrektionsfaktorer har förutsatts vara oberoende av region.

Tabell 5.16 Fördelning av tung trafik på fordonstyper inom landsbygd. Mät-ningar med trafikanalysatorer 1997.

Fordonstyp Utan släp Med släp Totalt

Buss 11,7 0 11,7

le -16 ton 21,3 4,8 26,1

TIb 16- ton 22,5 39,7 62,2

Totalt 55,5 44,5 100,0

Tabell 5.17 Fördelning av tung trafik på fordonstyper inom tätort. Mätningar med trafikanalysator 1997.

Fordonstyp Utan släp Med släp Totalt

Buss 29,3 0 29,3

le -16 ton 29,7 3,2 32,9

le 16- ton 18,5 19,3 37,8

Totalt 77,5 22,5 100,0

Enligt EMst trafikgenerering baserad på antal fordon och årlig körsträcka har trafikarbetet inom gruppen -16 ton respektive inom 16- ton förändrats enligt tabell 5.18. Även denna indexserie har förutsatts vara oberoende av region.

Tabell 5.18 Indexför trafikarbetets utveckling perfordonstyp.

År -16 ton 16- ton

1989 224 107 1990 161 110 1995 108 96 1997 100 100

Med dessa indexserier kan fördelningen inom gruppen av tunga lastbilar enligt tabellerna 5.16 och 5.17 justeras och anpassas till olika år per region.

På nationell nivå söks trafikdata egentligen från 1995 och till 2020 för att uppfylla projektets målsättning. En utvidgning har gjorts till att även ta med perioden 1980 till 1995 där 1980 är basår för Riksdagens tidigare utsläppsmål för NOX.

Utgångspunkt för beskrivning av den nationella trafiken utgörs av de data som redovisats i tabell 5.2. Det första steget har varit att fördela den lätta respektive den tunga trafiken på landsbygd och tätort.

Denna fördelning har gjorts baserat på följ ande förutsättningar:

0 att andelen tätortstrafik utgör 35 % av den totala trafiken (Ringhagen, 1987) 0 att fördelningen på lätt och tung trafik i tätort motsvarar fördelningen på det

kommunala vägnätet enligt tabell 5.4.

Efter att uppdelningen på fordonstyper har slutförts har prognoser för 2010 och 2020 beräknats baserat på data i tabell 5.19.

Tabell 5.19 Trafikpragnos (%) enligt SIKA från 1997 till olika år.

Fordonstyp 2010 2020

Pb 1,22 1,39

B 1,05 1,09

TIb 1,37 1,65

För llb, mc och moped har antagits att samma prognos som för pb skall gälla. En ytterligare uppdelning av trafikdata på kortväga och långväga har genomförts baserat på följ ande:

0 Antagandet att andelen körning i tätort för långväga är en tiondedel av andel körning i tätort för kortväga.

0 Uppgifter om andel kortväga trafik för personbilar åren 1994 till 1998 har redovisats i tabell 5.10. För åren före 1994 väljs 1994 års värde och för åren efter 1998 väljs 1998 års värde.

0 Uppgifter om andel kortväga trafik för lastbilar finns tillgängliga för år 1990 och 1997, se tabell 5.11. För åren däremellan har förutsatts en linjär utveckling av andelarna. För åren före 1990 har 1990 års värde använts och för åren efter 1997 har 1997 års värde använts.

0 Uppgifter om för buss omfördelning på kortväga och långväga har tagits ur EMV:s basfil.

Summan av de regionala data skall motsvara data enligt (Edwards et al. 1998) för åren fram tom. 1998. Enligt de prognoser som redovisats på regional nivå kan man samtidigt förvänta en omfördelning av trafikdata mellan regioner. Några helt aktuella prognoser på regional nivå har inte funnits tillgängliga. Därför har följ ande metod valts på regional nivå:

0 utnyttja de regionala prognoserna enligt bilaga 2 för att beskriva omfördelning av trafik mellan regioner

0 utnyttja de nationella prognoserna med 1997 som basår för att bestämma den totala utvecklingen enligt tabell 5.19

0 korrigera summan av de regionala trafikdata på fordonstypnivå så att överens-stämmelse fås med de nationella värdena.

Värdena i tabell 5.1 på nationell nivå avviker från data i (tabell 5.4) enligt tabell

5.20.

Tabell 5.20 Enjämförelse av trafikdata enligt två olika källor för år 1995.

Källa Statliga Kommunala Enskilda Totalt

vägnätet vägnätet vägnätet

GN 43 800 19 692 2 646 66 138

W 43 502 14 900 2 320 60 722

VV/GN 0,993 0,757 0,877 0,918

Vägverksdata har korrigerats för överensstämmelse med GN-data. De tomma cellerna i tabell 5.4 har fyllts genom följ ande antaganden:

0 kommunalt vägnät: antag att samma fördelning mellan lätta och tunga gäller per region som totalt för det kommunala vägnätet

0 enskilt vägnät:

- fördelningen mellan lätta och tunga totalt på enskilt vägnät liknar mest fördelningen för det statliga vägnätet

- antag att samma fördelning över regioner inom gruppen av lätta respektive inom gruppen av tunga fordon gäller som för det statliga vägnätet baserat på föregående punkt.

Vad som har använts för att skatta andelen tätortstrafik (fkm) per fordonstyp och region är följande antagande:

0 att kommunalt utgör en delmängd av tätort

0 att den resterande andelen tätortskörning per region är direkt proportionell mot andelen trafik på det kommunala vägnätet

0 att andelen tätortskörning för lätta respektive tunga fordon motsvaras av tabell 5.14

0 att andelen tung trafik i tätort är lika med andelen tung trafik på det totala kommunala vägnätet.

Trafikarbetet i tätort för lätta fordon (Ttät) kan då uttryckas enligt följ ande: Ttä,(i) = Tk(i) + a >< (Tk(i) / Tt0,(i)) >< (Ttot(i) - Tk(i))

(i): region nr

Tk(i): trafikarbete för lätta fordon på det kommunala vägnätet i region (i)

Tt0t(i): trafikarbete för lätta fordon totalt i region (i)

a: sökt värde för bestämning av resulterande andel tätortskörning per region (2 Ttät(i)) / (2 TWO» = rG)

r(i): andelen tätortskörning nationellt för lätta fordon.

Efter att trafikarbetet för lätt trafik på landsbygd och i tätort beräknats enligt ovan så kan den tunga trafiken beräknas som differenser.

Efter att alla steg för regionerna genomgåtts har summan av regionernas trafikdata per år och fordonstyp justerats så att överensstämmelse fåtts med de nationella data som först beräknats.

Antal starter har beräknats enligt följ ande: 0 totalantal på nationell nivå som tidigare

0 fördelning på region samt kortväga och långväga enligt bilaga 2, med samma antagande som tidigare om att fördelningen efter 1998 är lika med 98 års för-delning.

Andel starter i tätort för kortväga respektive långväga framgår ur tabell 5.8. Andelarna motsvarar medelvärden för perioden 1994-1998.

Den s.k. beläggningen i trafikdatafilen har beskrivits enligt följande:

0 andra fordon än tunga lastbilar, samma värden som för (Hammarström och

Henriksson, 1997)

0 tunga lastbilar, värden baserade på tabell 5.12. För år efter 1997 väljs 97 års värden och för åren mellan 1990 och 1997 görs interpolering.

5.1.4 Antal fordon

Antal fordon ingår som en speciell indatabild i EMV, se bilaga 1. Per fordonstyp beskrivs för olika år antalsfördelningen på årsmodeller och drivsystem. Användare kan välja mellan att själv ge alla indata för beräkningsåret eller att låta EMV skatta dessa data. Totala antalet bilar per fordonstyp förutsätts förändras propor-tionellt mot trafikarbetets förändring per fordonstyp mellan olika år om antalsupp-gifter saknas. En förutsättning för att en sådan skattning skall kunna genomföras är att antalsdata givits för minst två år per fordonstyp och att det finns trafikdata för de år som dessa antalsdata avgränsar. EMV kan sedan skatta samtliga de upp-gifter som ingår i antalsbilden.

Antal bilar per region framgår ur Bilregistret. Vad som finns tillgängligt hos

VTI är två kopior avseende bilparken år 1993-12-31 och 1998-01-01, vilka

använts för de regionala beskrivningarna.

Två fordonstyper har beskrivits på ett alternativt sätt enligt följ ande:

0 Motorcyklar. Till skillnad från Övriga fordonstyper skall antalet avse 30/6. Där-med kan antal inte tas direkt ur olika statistiska publikationer eftersom dessa normalt avser 31/12. I basfilen finns antal på nationell nivå för år 1990 och år 1994. Genom interpolering tas antal fram för mellanliggande år. Ur referens (SCB, 1997) framgår antalsfördelningar på län för31/12. Antag att den relativa fördelningen även gäller för 30/6. Därmed kan antal per region beräknas.

0 Mopeder. I basfilen finns antal för år 1990. De trafikdata som finns i basfilen har använts för att beräkna totalantal fram t.o.m. år 1993. Antag att fördel-ningen över regionerna motsvarar befolkfördel-ningens fördelning på regioner.

Beträffande tunga fordon har generellt valts att enbart ta med dieseldrivna fordon. Detta är en skillnad mot den sk. basfilen i EMV-modellen.

På nationell nivå har antalsuppgifter funnits tillgängliga t.o.m. årsmodell 1999 genom Vägverkets försorg.

5.1.5 övriga indata till EMV

Dessa data utgörs av följ ande typer:

0 fordonsbeskrivning, dvs. emissionsfaktorer 0 fördelning på kravnivåer 0 fordonsanvändning 0 drivmedelsbeskrivning drivmedelsanvändning skrotning kallstartkorrektioner.

Fordonsbeskrivningar. Med fordonsbeskrivningar avses här emissionsfaktorer. Indata ges till EMV enligt bild i bilaga 4. En reviderad datafil har levererats av Vägverketö. I bilaga 4 redovisas fordonsbeskrivningar efter 1996 års modeller för de viktigaste fordonstyperna. Årsmodeller fram tom. 1996 ingår i den sk. bas-filen till EMV.

Vad som brister i beskrivningen av emissionsfaktorer är bl.a. följ ande:

0 den utveckling som skett mot allt högre fordonsvikter och fordonsprestanda, vilken kan förväntas ha haft en höjande tendens på de verkliga emissions-faktorerna. Utvecklingen har beskrivits fram t.o.m. årsmodell 1992

0 en basering på certifieringsdata till skillnad från mätningar på slumpmässigt valda fordon. För lätta fordon gäller denna brist fr.o.m. årsmodell 1991 och för tunga fordon fr.o.m. årsmodell 1993.

Kravnivåer. Den tidigare beskrivningen gick fram tom. 1996 års modeller. En vidareutvecklad beskrivning har använts som både omfattar nya beslut och prognoser. I bilaga 5 redovisas fördelningar på kravnivåer för de viktigaste fordonsgrupperna. Dessa fördelningar är lika mellan olika regioner fr.o.m. års-modell 1998 i vald indatabeskrivning.

Drivmedelsbeskrivning. Denna har kompletterats fram t.o.m. år 2000. Drivmedelsanvändning. Denna har byggts på fram t.o.m. år 20001. Kallstartkorrektioner har beräknats med COLDSTART, se bilaga 3.

6 o

Hakan Johansson.

Hur korrektionsfaktorer för kallstart beräknats redovisas i avsnitt 5.2. De underlag som använts i COLDSTART för beräkning av korrektionsfaktorer skall vara representativa för bensindrivna personbilar. Vid användning av korrektions-faktorerna i EMV har tillämpningsområdet utvidgats till att även gälla bensin-drivna lätta lastbilar. För dieselbensin-drivna lätta fordon har korrektionsfaktorema satts till 1, vilket ger kallstarttillägg motsvarande en motortemperatur av 20°C. Vid beräkning av resulterande kallstarttillägg för bilparken har korrektionsfaktorema för alla lätta bilar satts till 0 respektive till de värden som redovisats i bilaga 3. Kallstartutsläppen beskrivs sedan som differensen mellan beräknade utsläpp med

normala korrektionsfaktorer och med nollade korrektionsfaktorer.

5.2 COLDSTART

Korrektionsfaktorer för kallstartbeskrivning i EMV har beräknats med

COLDSTART (Hammarström och Edwards, 1999). De beräknade

korrektions-faktorerna innebär att även utsläpp från bensinvärmare ingår. Den geografiska upplösningen i COLDSTART är i följande landsdelar: Götaland, Svealand och Norrland.

Varje region inom Vägverket har förts till en landsdel och tilldelats korrek-tionsfaktorer representativa för respektive landsdel.

Grupperingen av Vägverkets regioner blir därmed följ ande:

0 Götaland: Väst, Skåne och Sydöst 0 Svealand: Mälardalen och Stockholm 0 Norrland: Norr och Mitt.

Därmed blir den geografiska indelningen grövre vid COLDSTART-tillämpning-arna jämfört med EMV-tillämpningCOLDSTART-tillämpning-arna inom det aktuella projektet. Denna grov-het i COLDSTART följer naturligtvis med in i EMV-beräkningarna ifråga om korrektionsfaktorer för kallstarttillägg.

En annan förgrovad indelning i COLDSTART gäller indelning i teknik- eller kravnivåer. De befintliga dataunderlagen i COLDSTART för beskrivning av sam-band kan grupperas i bilar med och utan katalysatorer. Någon finare indelning exempelvis i olika kravnivåer tål materialet egentligen inte. De mot dessa under-lag skattade sambanden kan snarast betraktas som indexfunktioner. För nivå-bestämning ges som indata en absolutnivå per ämne vid 22°C för en kravnivå inom gruppen utan katalysator och för två kravnivåer inom gruppen med kataly-sator. Härvid förutsätts att samma indexfunktioner är representativa för olika kravnivåer inom respektive kategori. Vad som söks är bl.a. korrektionsfaktorer till EMV. Med dessa kan indata i form av tillägg för 22°C korrigeras till represen-tativa förhållanden för olika regioner.

Därmed fås olika uppsättningar med korrektionsfaktorer enligt följ ande: 0 med och utan katalysator

0 per landsdel.

Lätta lastbilar med bensindrift har förutsatts ha samma korrektionsfaktorer som

personbilar.

Inför den här aktuella studien har COLDSTART förbättrats på följ ande punkter: 0 att negativa kallstarttillägg tillåts i överensstämmelse med tillgänglig empirik 0 att betydelsen av fördelning på reslängd (kortväga/långväga) kan beskrivas.

Den andra punkten fångar upp betydelsen av genomsnittlig reshastighet och att mängden beror på hur stor del av kallfasen som genomlöps.

En annan beräkningsförutsättning är elvärmarnas effekt, vilken har valts till 550 W. Bakgrunden till detta framgår ur (Hammarström och Edwards, 1999).

Då redovisning görs inklusive kupévärmare förutsätts att denna i genomsnitt har en effekt av 1 500 W.

Användningen av motorvärmare styrs i modellen av parkeringstid och luft-temperatur. Även timeranvändningen och inkopplingstiden styrs av parkeringstid och lufttemperatur.

En mycket central typ av indata utgörs av starternas fördelning per region, plats och årets timmar med parallell beskrivning av parkeringstidens fördelning.

Ytterligare beräkningsunderlag av typ trafikdata är resmatriser dvs. tabeller ur vilka framgår fördelning av resor på längd och tid för olika områden. De matriser som använts inom den här redovisade studien avser; Stockholm; Uppsala samt interregionala resor på nationell nivå. Dessa matriser kan viktas så att man exem-pelvis låter den interregionala matrisen representera långväga resor och de två andra kortväga resor. Följ ande fördelning har använts i beräkningarna:

0 Stockholm, 23 %

0 Uppsala, 70 %

0 Interregionala, 7 %.

Fördelningen baseras på data enligt tabell 5.7.

Kallstarttilläggens känslighet för olika resmatriser framgår ur tabell 5.21. Tabell 5.2] Betydelsen för kallstarttillägg av att använda Olika resmatriser i COLDSTART.

Ämne Resmatris Resmatris Resmatris

(mängd/start) Uppsala Stockholm Interregionalt

F40*

HC (g)

6,61

5,95

7,43

NoX (g)

0,549

0,319

0,792

Bränsle (de)

0,101

0,0995

0,109

PM (mg)

39,0

33,8

47,7

HC (g)

4,22

4,49

3,97

co (9)

50,2

50,5

49,5

NoX (g)

1,33

1,20

1,93

PM (mg)

51,4

51,8

50,7

Vad som bl.a. framgår ur tabell 5.21 är följande:

0 att interregionala resor ger markant större kallstarttillägg än andra resor för F40 0 att de största relativa skillnaderna mellan matriserna gäller NOX, vilka både för

F40 och A12 är störst för interregionala resor.

I tabell 5.22 redovisas betydelsen av att beakta den tidigare utvidgningen av COLDSTART avseende medelhastighet och reslängd.

Tabell 5.22 Kallstartatsla'pp, nationella genomsnitt, för två alternativ, A och B. A: med beaktande av medelhastigbet och resla'ngd

B: utan att beakta vad som angivits under A.

Ämne

A

B

(AIB) x 100

F40

HC (g)

6,52

6,89

94,6

co (9)

34,1

37,5

90,9

NoX (g)

0,513

0,641

80,0

Bränsle (de)

0,101

0,105

96,2

PM (mg)

38,4

42,3

90,8

A12

HC (g)

4,26

4,14

102,9

00 (9)

50,2

50,0

100,4

NoX (g)

1,34

1,62

82,7

Bränsle (dm3)

0,0923

0,0935

98,7

PM (mg)

51,4

51,2

100,4

Den största betydelsen har modellutvidgningen därmed haft för NOX.

5.3 Värderingar

Värderingar av utsläpp m.m. är i detta sammanhang av intresse för bestämning av optimal användning av motorvärmare och för värdering av utsläpp mera generellt.

De använda värderingarna är huvudsakligen hämtade ur referens (Vägverket, 1999).

Vad som skall värderas är följande:

0 kallstarttillägg i form av utsläpp och drivmedel

0 energimängd använd i motorvärmare och direkta kostnader för denna 0 utsläpp vid energiomvandling i motorvärmare

0 utsläpp vid elproduktion.

De ämnen mm. som skall värderas är: HC, CO, NOX, partiklar, CO2 och

driv-medel.

Motorvärmarna är antingen 61- eller bensindrivna. För eldrift bör utsläpp vid elgenerering beaktas. Dessa utsläpp liksom själva elkostnaden varierar mellan olika belastningar av elnätet. Vid toppbelastning kan man förvänta en större andel el genererad genom förbränning. Vid förbränning bildas avgasutsläpp. Härvid bör samma ämnen beaktas som i bilutsläppen. Även om utsläppen från kraftverk skulle ske i tätort är det normalt fråga om utsläpp från högt belägna punkter, dvs. värdering motsvarande landsbygd kan användas.

Inom ett tidigare uppdrag från Vägverket har COLDSTART kompletterats med en möjlighet att beskriva hur värderingen av el varierar över årets timmar Detta medför i sin tur att olika användning av elvärmare ger olika genomsnittlig värde-ring av el. Implementevärde-ringen och använda värden redovisas i (Hammarström och

Edwards, 1999).

Användning av motorvärmare var vanlig långt innan miljöfrågorna blev aktuella och även före oljekrisen på 70-talet. Detta skulle kunna tolkas som att det ur användarens synvinkel finns andra nyttor som skulle kunna väga tyngre än både

energi- och miljöfrågorna. Vad som kan ingå bland dess andra nyttor är bl.a. följande:

0 minska risken för startproblem 0 ökad komfort

0 Ökad säkerhet genom bl.a. förbättrade siktförhållanden 0 minskad restid som följd av ovanstående

0 minskat motorslitage.

Tyvärr finns det ingen av VTI känd kvantifiering av dessa nyttor. En värdering av dessa nyttor skulle kunna göras till att minst motsvara kapitalkostnaderna eftersom man skattade motorvärmare utan att räkna in bränsle- och avgasreduktioner.

En ytterligare kostnadstyp som inte kan förbigås vid bestämning av lönsam-heten med motorvärmare är kostnaden för inköp och montering av motorvärmare. Vid en total utvärdering av lönsamheten med motorvärmare bör naturligtvis investeringskostnad för motorvärmare, timer och elanslutning ingå. Det finns exempel på att kostnaden och marknadspriset, för att få en personbil utrustad med elvärmare år 1997 uppgick till ca 1 500 kr. I ett läge där man skall rekommendera de som har motorvärmare hur dessa skall användas optimalt bör sannolikt investeringskostnaderna inte ingå. Däremot bör investeringskostnaderna beaktas vid utvärdering av en förändrad förekomst av motorvärmare.

Man har olika värderingar av utsläpp på regional nivå och i tätort. Värderingen på regional nivå ligger som en bas. I tätort används en värdering som utgör summan av den regionala värderingen och en speciell tätortsdel. De regionala värderingarna har redovisats i tabell 5.23.

Tabell 5.23 Värdering (krÃcg) av atsläppens regionala efekter.

Ämne

kr/kg

NOX 60

502 20

VOC 30

Sedan den senaste beräkningen av kallstartutsläpp och kostnaderna som dessa representerar har nya värderingar ersatt de tidigare. De nya värderingarna i tätort är en funktion av antal invånare i tätorten och av en ventilationsfaktor enligt följande:

Värdering/kg = 0,029 >< FV >< JÄ- >< (Värdering/exponeringsenhet)

FV: ventilationsfaktor

B: befolkningsstorlek.

Storleken på ventilationsfaktorn i olika regioner framgår ur tabell 5.24. Tabell 5.24 Ventilationsfaktorn (Fv). Mian FV Stockholm 1,00 Mälardalen 1,05-1,10 Sydöst 1 ,OO-1,10 Skåne 1,00 Väst 1 ,OO-1,10 Mitt 1 ,25-1,50 Norr 1,50

Värdering per exponerad enhet har redovisats i tabell 5.25.

Tabell 5.25 Värdering (kr/exp. enhet) av atsläppens lokala efekter.

Ämne kr/exp.enhet

Partiklar (PM) 340

VOC 2

NOX 1 ,2

302 10

Genom att kombinera uppgifter om Sveriges befolkning i olika tätorter med upp-gifterna i tabellerna 5.23 och 5.24 har regionala värderingar kunna beräknas, se tabell 5.26. Medelvärdena baseras på en Viktning med befolkning per tätort. En mera korrekt viktning skulle ha varit med utsläpp per tätort.

Tabell 5.26 Värdering (kr/kg) av delokala efekrerna av utsläpp i tätort. *

_ägion HC NOX PM 802 Stockholm 42 25 7 150 210 Mälardalen 10 6 1 830 53 Sydöst 8 5 1 443 42 Skåne 14 8 2 440 71 Väst 21 13 3 726 109 Mitt 9 5 1 664 48 Norr 10 6 1 785 52 Nationellt 20 12 3 447 101

* Den totala värderingen av utsläpp i tätort utgörs av summan av värderingarna i tabell

5.23 och 5.26.

Om man jämför de nya nationella värderingarna för tätortsutsläpp, summan av regionala och lokala effekter, medför de nya värderingarna följande relativa för-ändringar: 0 HC, -24 % 0 NOX , -22 % 0 PM, +218 % 5 802, +6 %. 36 VTI notat 43-2000

De regionala variationerna är mycket stora och där de lokala värderingarna för Stockholm är ca dubbelt så höga som för den närmast följ ande regionen vilken är Skåne. De lägsta värderingarna gäller för region Sydöst.

Värderingar av drivmedel, el och C02 redovisas i tabell 5.27.

Tabell 5.27 Övriga värderingar.

Objekt Värdering Källa

Bensin, samhällsekonomiskt 2,80 kr/dm3* (VV, 1999)

Diesel, samhällsekonomiskt 3,40 kr/dm3* (VV, 1999)

Bensin, privatekonomiskt 0,81 kr/dms* (Bilstatlstik, 1998) El, samhällsekonomiskt max.värde 0,430 kr/kWh* (Henning, 1999) El, samhällsekonomiskt medelvärde i nuläget 0,309 kr/kWh* (Henning, 1999)** El, privatekonomiskt 0,65 kr/kWh Linköping 1997 Utsläpp vid elproduktion 0,026 kr/kWh

C02 1,50 kr/kg* (VV, 1999)

* Inkl. skattefaktor 1.

** Medelvärdesbildning baserad på COLDSTART

Den största förändringen, för de kostnadstyper som redovisas i tabell 5.27, avser

C02 där ökningen är 295 %! För bensin och diesel har värderingarna minskat

något

I tabell 5.28 redovisas avgasutsläpp vid elproduktion. Tabell 5.28 Avgasatsläpp vid elproduktion. *

Ämne kg/kWh (el)

HC

5,5 x 10*6

NOX

2,4 x 10'5

002

1,6 x 10*2

so2

2,0 x 10"5

* Uppgifter från Håkan Johansson, VV.

För avgasutsläpp vid elproduktion har de regionala värderingarna använts. Den genomsnittliga kostnaden för utsläpp vid elgenerering blir då 0,026 kr per kWh

(el).