Effektsamband - GC-flöden Falun 2014-10-20

(1)

Trafikverket

Effektsamband - GC-flöden

Falun 2014-10-20

(2)

Effektsamband - GC-flöden

Datum 2014-10-21

Uppdragsnummer 1320003849 Utgåva/Status 1

Svante Berg Anna-Karin Ekman Molugeta Yilma, TRV

Uppdragsledare Handläggare Granskare / Synpkt

(3)

i

port gc sverige_10docx.docx

Innehållsförteckning

1. Sammanfattning ... 1

2. Underlag / data ... 4

3. Cykel ... 7

3.1 Tätort ... 7

3.1.1 Separering ... 7

3.2 Tätort Analys ... 10

3.3 Schabloner ÅDT för tätort ... 10

3.3.1 Cykeltrafikens variation pga avstånd ... 10

3.3.2 Schabloner ÅDT ... 13

3.3.3 Schabloner för cykeltrafik ... 16

3.3.4 Variationer beroende på månad, dag och klockslag... 17

3.3.5 Helgdagar ... 20

3.3.6 Riktningsfördelning ... 21

3.4 Landsbygd... 23

3.4.1 Schabloner för cykeltrafik, landsbygd... 23

3.4.3 Schabloner ÅDT ... 25

3.4.4 Variationer beroende på dag och klockslag ... 27

4. Gående ... 30

4.1 Tätort ... 30

4.2 Landsbygd... 31

5. Diskussion / Fortsatt arbete ... 32

Bilagor

Trafikschabloner Cykel

Bilaga 1 Data cykel Bilaga 2 Data gående

Cykel vardag mån tim.xls Cykel ÅDT schabloner Cykel Tätort Avstånd Index Cykel Landsbygd Index Timme Index Mån Kl 08 Vardag

(4)

ocx

Effektsamband - Uppdatering av GC-flöden

1. Sammanfattning

Syfte

Syftet med detta projekt är att ta fram underlag för att uppdatera effektsamband för gång- och cykel-flöden för tätort samt landsbygd.

Bakgrund

Nuvarande schablonvärden för gång och cykel-flöden i Effektkatalogerna

(Effektsamband för transportsystemet, Trafikverket) sattes på 80-talet. Kvalite’n på dessa värden är idag osäker. Utifrån en mindre studie¹ har samband för landsbygd uppdaterats (Bygg om eller bygg nytt, kap 6, 2014-04-01). För

dimensionering, utformning, planering och samhällsekonomiska analyser av gång- och cykelinfrastruktur behövs underlag i form av flöden. Om inte faktiska

mätningar göres användes schablonvärden eller skattningar baserat på erfarenheter.

Mål

Detta projekt skall systematiskt samla in underlag, analysera detta samt föreslå uppdatering av Trafikverkets Effektsamband för transportsystemet för gång och cykel-flöden. Genom att väghållare har gjort sitt material tillgängligt har en stor del av kända mätningar använts i denna analys. Följande data har ingått i studien:

Cykel

Cykel (tätort), underlag:

 95 helårspunkter i 21 kommuner som mäter cykelflöden året runt på timnivå (drygt 50 miljoner i totalflöde)

 646 punkter med stickprovsmätningar som gjorts i 27 kommuner (knappt 6 miljoner i totalflöde).

 Totalt 54 miljoner i flöde

Cykel (landsbygd), underlag:

 Totalt 71 mätpunkter i 37 kommuner (drygt 133 tusen i totalflöde).

 61 mätpunkter i 32 kommuner är ej ”turistcykelväg” (knappt på 120 tusen i totalflöde).

 Två renodlad ”turistcykelvägar” med 10 mätpunkter i 5 kommuner (knappt 20 tusen i totalflöde).

 Perioden är huvudsakligen maj till oktober. Inga mätningar vinterhalvåret har hittats.

 31 punkter i 22 kommuner med timflöden exkl turistcykelväg (drygt 80 tusen i totalflöde).

(5)

2 av 33

Trots de relativt sett stora datavolymerna för cykel, finns det kvalitetsproblem i underlaget. Totalt sett finns det relativt få helårsmätningar (inga på landsbygd) och under ett begränsat antal år. Dessa mätdata är inte heller slumpmässigt valda utan det finns en stark ”bias” (snedvridning) till starka cykel-stråk med höga flöden.

Gående

Gående, underlag:

 2 helårspunkter i 2 kommuner som mäter gångflöde året runt på timnivå (drygt 5 miljoner i totalflöde)

 76 punkter med stickprovsmätningar som gjorts i 6 kommuner (knappt 300 tusen i totalflöde)

 Totalt 5,4 miljoner passager i totalflöde

För gående är antalet mätpunkter få och mycket lite data från helårspunkter är tillgängligt. Detta gör att inga nya eller uppdaterade effektsambanden för gående föreslås.

Översiktlig metodbeskrivning:

 Kontakt med väghållare för att systematiskt samla in data och strukturera detta för analys.

 Koppla data till olika parametrar såsom miljö, avstånd till centrum etc.

 Kvalitetskontroll samt datatvätt och ”normering” av data.

 Analys av data utifrån olika parametrar

 Utifrån analys ta fram förslag till nya effektsamband för GC-flöde.

Resultat

Utifrån tillgängligt dataunderlag föreslås nya effektsamband för cykel. Föreslagna effektsamband samt användning redovisas i en separat bilaga PM Trafikschabloner Cykel. Dessa resultat samt övrig kunskap redovisas nedan i respektive kapitel för Cykel (kap 3) och Gående (kap 4).

Diskussion / Fortsatt arbete

För cykelflöden i tätort har denna studie haft tillgång till ett unikt stort material med 95 helårspunkter. Trots det stora underlaget finns det svagheter, främst i placering av mätpunkter samt relativt korta mätserier (1-3 år). För cykel i landsbygd är underlaget betydligt mindre och för årsvariationer saknats underlag helt. För gående saknas i stort underlag för att ta fram effektsamband, de här redovisade resultaten för gående får ses som en ansats och inga nya

effektsamband för gående föreslås.

Fortsatt arbete bör främst inrikta sig på att få bättre effektsamband för cykel i landsbygd samt studier av längre tidsserier. För gående bör man främst fokusera på stationsmiljöer/resecentrum och forskning kring kapacitetsbrist i

gånganläggningar.

(6)

ocx

(7)

4 av 33

2. Underlag / data

Flödesdata har samlats in från flera källor. Ej behandlade data (grunddata) har eftersträvats och i de flesta fall har det varit tillgängligt. Metod för datainsamling skiljer sig åt. Övergripande har två olika metoder använts:

 Automatisk räkning med främst slingor

 Manuell räkning med personal

För gående-flöden har enbart manuella räkningar varit tillgängliga.

Data har varit tillgängligt med olika frekvenser, med räkningsintervall från 15 minuters till 24 h nivå. En sammanställning av dataunderlag för denna rapport finns i Bilaga 1 Data cykel och Bilaga 2 Data gående.

Cykel

Helårsdata för cykel har varit tillgängligt från 20 kommuner med totalt 93 mätpunkter. Dessa mätpunkter läge har via GIS placerats på karta och

parametrar utifrån miljö har därför kunna sättas på varje mätpunkt, se Figur 1.

Figur 1. Helårsdata punkter, antal per kommun, placering samt medelflöde (h).

(8)

ocx

Figur 2. Helårsdata 8 punkter i Kalmar, placering samt medelflöde (h).

Kvalitetskotroll / Datatvätt

Underlaget varit tillgängligt med olika frekvens och insamlingsmetoder. En kvalitetskontroll samt ”tvätt” av data har gjorts. Materialet har kontrollerats samt tvättas med olika halv-manuella metoder, de kan beskrivas:

 Identifiering av serier utan data, åtgärd: slängt data

 Serier med 0 i flöde utanför kl 24-04 ”natt”, åtgärd: slängt data

 Identifiering av värden med för ”orimligt höga” flöden på timnivå, ca 4-5 ggr högre än medel, kontroll har gjorts manuellt, åtgärd: slängt data och ersatt med medel.

(9)

6 av 33

Gående

Gående, underlag:

 2 helårspunkter i 2 kommuner som mäter gångflöde året runt på timnivå (drygt 5 miljoner i totalflöde)

 76 punkter med stickprovsmätningar som gjorts i 6 kommuner (knappt 300 tusen i totalflöde), se Figur 3.

 Totalt 5,4 miljoner passager i totalflöde (tätort)

 21 punkter med stickprovsmätningar i 11 kommuner landsbygdsmiljö (knappt 300 i totalflöde)

För gående är antalet mätpunkter få och endast 2 helårspunkter är tillgängligt. I landsbygd är mättillfällena få och över begränsad tid. Detta gör att resultat är svårbedömda och att inga nya effektsamband för gående föreslås.

Figur 3. Gående i tätort, antal per kommun, placering samt medelflöde (h), timnivå endast 2 mätpunkter.

Kvalitetskotroll / Datatvätt

Underlaget varit tillgängligt med olika frekvens och insamlingsmetoder se Bilaga 2 Data gående. Endast en översiktlig bedömning av relevansen av data har gjorts.

Ingen datatvätt har genomförts pga av det bristfälliga underlaget.

(10)

ocx

3. Cykel

För cykel finns det underlag från främst kommuner samt centrum-miljöer.

Generellt finns mindre underlag från landsbygds-miljöer och inga helårsserier.

Underlaget för denna studie har varit kommundata samt mindre underlag/erfarenhet från landsbygd, se Bilaga 1 Data cykel.

3.1 Tätort

Data har hämtats från flera olika källor. Källorna är främst grundmaterial från mätningar men även sammanställd statistik från rapporter har hämtats in och använts. Data har varit tillgängligt på olika nivåer när det gäller tid, från 15 minuter till månadsnivå. 15-minutersnivån har räknats om till tim-nivå. Följande fördelning av data på tidsnivå för tätort har ingått:

Tabell 1 Antal mätpunkter per tids-nivå samt totalt flöde.

Tids-nivå Antal mätpkt

Summa flöde

Månad 133 325487

Dag 31 1364153

Timme 484 4162710

Timme (Helår) 94 48494953

De största källorna när det gäller totala flödet är helårspunkterna, dessa står för ca 90% av totala flödet.

Varje mätstation har klassificerats utifrån olika miljöparametrar:

 Separering (blandtrafik, GC-bana, C-bana, cykelfält, gågata), se kap 3.1.1

 Riktning (dubbelriktad, enkelriktad med in/ut mot centrum)

 Bebyggelsetyp (arbetsplatser, bostad, handel, skola, rekreation, industri).

 Beläggning (asfalt, gatsten, grus, stenläggning)

 Skyltad hastighet (på närmaste gata/väg)

 Miljö, bedömd tätortsmiljö (centrum, mellan, ytter)

 Tätortens storlek enl SCB 2010

 Avstånd till centrum

 Avstånd till järnvägsstation

Bebyggelsetyp och separering kan ha flera parametrar per mätpunkt ex både handel, bostad.

3.1.1 Separering

Följande kategorier har använts till klassificering av cykel- och gångbanor, se Figur 4.

(11)

8 av 33

Figur 4 Separeringsformer enligt Vägverket 2004b

Separering har utifrån figuren ovan tolkats som:

 Blandtrafik – framförallt cykel i blandtrafik och gående på trottoarer

 Cykelfält – cykelfält i körbanan

 GC-bana avskild med kantsten – se figur nedan,

 GC-bana avskild – GC-bana avskild med bredare remsa

 Friliggande GC-väg – GC-bana som inte följer bilvägen.

Figur 5. GC-bana avskild med skiljeremsa. Smal remsa mellan körfält och gc-bana

Utöver dessa har några ytterligare kategorier används:

(12)

ocx

 Separerad GC-bana avskild/avskild med kantsten/skiljeremsa: separering mellan cyklister och gående, exempelvis olika beläggning, målning eller stenmarkering för att markera skillnaden för cyklister och gående. Se exempel i figur nedan.

 Cykel-bana avskild/avskild med kantsten/skiljeremsa - Samma som för gc- bana men endast för cykel.

Figur 6. Separerad gc-bana avskild med kantsten

(13)

10 av 33

3.2 Tätort Analys

För analys av cykelflöden har följande underlag använts:

• 95 helårspunkter i 21 kommuner som mäter cykelflöden året runt på timnivå (drygt 50 miljoner i totalflöde)

• 646 punkter med stickprovsmätningar som gjorts i 27 kommuner (knappt 6 miljoner i totalflöde).

• Totalt 54 miljoner i flöde

Av kvalitetsskäl begränsas urvalet beroende på vilken studie som skall

genomföras, ex finns det bortfall i data, enstaka kodningsfel samt speciella dagar (ex julhelgen) som inte tagit med för varje analys. I möjligaste mån är de beskrivet vilket urval analysen bygger på, ex vardagar med helårsdata.

Metodik

ÅDT utgör summan av trafiken under de 8760 timmarna dividerad med 365.

För att beräkna ÅDT har fördelningar av flödet tagits fram utifrån helårsdata, se kap 3.3.4. Med dessa fördelningar kan man utifrån mätningarna räkna fram ett ÅDT. För att minska variationen har tillgängliga maxtimmar (kl 08) använts, då denna timme har generellt minst variation, se bilaga Index Mån Kl 08 Vardag.

Nackdelen är att inte allt data har kunnat användas men bedömningen är att detta ger mest robust beräkning av ÅDT då cykelflöden varierar mer andra tider.

Resultat

För cykel har utifrån tillgängligt underlag följande resultat erhållits:

 Schabloner ÅDT för tätort och landsbygd beroende på o Tätorts storlek

o Avstånd till tätort (landsbygd) eller centrum (tätort)

 Variation över tid (mån, vardag/helg, timme)

 Riktningsfördelning

För landsbygd har ej variation över året (månad) kunnat beräknas då inga helårsmätningar varit tillgängliga för cykel på landsbygd.

3.3 Schabloner ÅDT för tätort

3.3.1 Cykeltrafikens variation pga avstånd

Vardagscykling (främst arbetspendling) har en reslängd (på cykel) som i medel är ca 3 km (se ex. VTI rapport 743, Uppföljning av gång- och cykeltrafik), även i cykelländer som Nederländerna är reslängden ca 4 km (Design manual for bicycle traffic, CROW 2007). För tätortscykling finns det många målpunkter och speciellt i större tätorter finns det många målpunkter samt även alternativa tätorts-centra (ex Stockholm). För de mätpunkter där position har varit känd har avstånd till centrum i meter räknats fram med raksträcksmätning i GIS (”fågelvägen”).

Placering av centrum har bedömts utifrån kunskap om resp tätort. ÅDT visar då en tydlig variation med avståndet till centrum. Malmö med sina drygt 270

(14)

ocx

mätpunkter ger en tydlig bild av hur flödet avtar med avståndet till centrum, se Figur 7.

Figur 7. Flöde (ÅDT) beroende på avstånd till centrum för Malmö (per 1000 m), 277 mätpunkter N = 664560,

Delar man in samtliga tätorter i grupper med 20 tusen invånare fås liknande mönster där avståndet påverkar flödet tydligt, se figur XX

Figur 8. Flöde (ÅDT) beroende på avstånd (m) till centrum för tätorter i 20 tusen intervall. 703 mätpunkter i 33 tätorter

Dessa samband kan utryckas i tabellform, se Tabell 1

(15)

12 av 33

Tabell 2, föredelning (%) av cykelflöde beroende på avstånd till centrum, N anger antal mätpunkter.

Avstånd till centrum (m)

Alla tätorter N=703

Malmö N=277

Stockholm N=29

Göteborg N=23

Mindre 100 tusen N=279

0-2000 40% 50% 52% 42% 52%

2000-4000 31% 33% 22% 28% 23%

4000-6000 15% 10% 14% 18% 25%

6000-8000 8% 5% 12% 12%

8000-10000 4% 1%

10000 1% 2%

Det är endast data från Malmö som varit tillgängligt mer än 8 km från centrum, dock är antalet punkter få (12 punkter) men mönstret är tydligt. Pga av Malmö stora andel i antalet mätpunkter får dessa ett genomslag som synes i andelen för

”Alla tätorter” där flödet över 8000 m blir 5% av totalen. För Malmö synes även tydligt pga stukturen att Yttre Ringvägen (ca 6,5 km från centrum) är en tydlig avgränsning pga flödet minskar kraftigt utanför denna (från ca 100 till 10-20 i ÅDT). I princip kan man kalla cyklingen utanför Yttre Ringvägen för

landsbygdscykling. För varje ort bör man ta hänsyn till den ”gränsen” som förmodligen främst beror på antal inv per km (tätheten) samt barriär.

För tätorter mindre än 100 tusen syns att tätortsnära cykling dominerar (drygt 50%) men att även en stor andel (nästan 20%) finnes 4-6 km från centrum. Pga av orternas struktur och relativt få mätpunkter längre än 4000 m från centrum (10 mätpunkt) är det svårare att göra liknande jämförelse som för Malmö.

Utifrån dessa mätdata och med antagande att cykling längre än drygt 6 km från centrum kan betraktas som landsbygdscykling (beroende på tätortsstorlek) ges följande fördelning av flödet pga avstånd till centrum i tätort, se Tabell 3. Notera att cykelflöden över 6 km med detta antagande har trunkerats bort. Detta avstånd till centrum beror på strukturen i tätorten, se resonemang från kunskap om Malmö ovan.

Tabell 3. Andel av ”tätortsnära” flödet beroende på avstånd till centrum (km).

Avstånd till centrum (km)

Andel av flödet

0-2 50%

2-4 35%

4-6 15%

(16)

ocx

3.3.2 Schabloner ÅDT

Enligt TRV Effektkatalog har skall schabloner för ÅDT användas då man inte har tillgång till mätdata. För dessa schabloner har man traditionellt använt en ”miljö”- parameter samt hastighetsgräns parameter. För tätort föreslås att schabloner bygger på tätortstorlek enl SCB samt avstånd till centrum, se kap 3.3.1.

För att studera ÅDT beroende på tätortstorlek har alla mätpunkter kopplats till en tätort med folkmängd enl SCB. Antalet invånare i tätort i detta material är mellan 12 800 (Nybro) till 1 373 000 (Stockholm). Jämföres flöde närmare än 2 km från centrum mot folkmängd i tätort ger det stora variationer, speciellt i storlek över 60 tusen, se Figur 9. Exempelvis har tätorterna Borås samt Sollentuna relativt sett litet flöde jmf med ”jämnstora” kommuner som Karlstad och Växjö. Detta kan bero på flera faktorer men det finns dock en tydlig trend med ökat flöde i relation till tätortsstorlek.

Figur 9. Flöde (ÅDT) beroende på folkmängd i tätort, tätortsnära cykling (under 2 km från centrum). N = 432 mätpunkter.

Utifrån data kan grupperingar göras av tätorter beroende av invånare i olika tusental. Med gruppering av tätorter i grupper om 5 tusen-tal och med

mätpunkter närmare än 2 km från centrum (dvs tätortsnära cykling med högst flöden) fås följande samband, se Figur 10.

(17)

14 av 33

Figur 10. Tätortsnära flöde (ÅDT) närmare än 2 km från centrum i 5 tusen klasser.

N = 432 mätpunkter i 30 kommuner. Linjär anpassning ger att ÅDT = 100x + 50 där x är folkmängd i 10 tusental.

Fram till ca 80 tusen invånare är datasetet relativt sett stort men efter det är det enskilda kommuner som står för datat. Detta gör analysen känslig för hur grupperingen görs (dvs vilka städer som hamnar i resp grupp), det synes även i den stora standardavvikelsen, se Tabell 4.

Tabell 4. Tätortsnära flöde (ÅDT) 2 km från centrum för tätorter,

standardavvikelse (Std), antal mätpunkter samt kommuner grupperat i 20 tusen intervall.

Folkmängd ÅDT Std Mätpunkter Kommuner

10000-20000 205 135 58 3

40000 566 346 62 10

60000 460 348 20 3

80000 476 610 42 6

100000 1122 1169 41 2

120000 854 773 49 2

160000 2981 410 2 1

300000 1073 874 130 1

560000 1617 764 13 1

1380000 3406 2484 15 1

Summa 884 1039 432 30

Flödet varierar kraftigt mellan och inom en tätort men det finns dock en trend med ökat cykelflöde med ökad folkmängd. Det är främst i tätorter med folkmängd mellan 50 till 69 tusen där det finns en stor variation i ÅDT och bitvis kraftigt lägre ÅDT än för tätorter med mindre folkmängd, det gäller främst Borås, Sundsvall, Södertälje och Sollentuna.

(18)

ocx

Tar man bort de största cykelstäderna i förhållande till folkmängd (Malmö, Göteborg och Stockholm) och grupper i tätorterna 30 tusen-grupper får man följande samband för flödet ÅDT beroende på folkmängd. Se Tabell 5.

Tabell 5. Tätortsnära flöde (ÅDT) 2 km från centrum för tätorter (grupperat i 30 tusen), standardavvikelse (Std), antal mätpunkter per kommuner.

10000-30000 304 267 83 8

60000 542 350 57 8

90000 795 979 83 8

120000 854 773 49 2

150000 2 981 410 2 1

Summa 619 730 274 27

Utifrån analys av tätortsnära (mindre än 2 km från centrum) samt gruppering av tätorterna i folkmängd ges flödet (ÅDT) pga folkmängd som schabloner, se Tabell 6. Flödena är för primära cykel-stråk.

Tabell 6. Tätortsnära flöde (ÅDT) max 2 km från centrum för tätorter med folkmängd i intervall.

Folkmängd ÅDT 10000-30000 250 30000-60000 500 60000-90000 800 90000-120000 1000

Genom att kombinera schabloner för ÅDT pga folkmängd med avståndet (se Tabell 6) kan följande schabloner för tätortscykling pga folkmängd och avstånd från centrum i tätort ges, se Tabell 7. Avstånd över 6 km ses som landsbygdscykling, se kap 3.4.

Tabell 7. Schabloner för cykling i tätort (ÅDT) pga folkmängd i tätort samt avstånd från centrum.

Qc

Avstånd centrum

Folkmängd 0-2 km 2-4 km 4-6 km

10000-30000 250 175 75

30000-60000 500 350 150

60000-90000 800 560 240

90000-120000 1000 700 300

(19)

16 av 33

3.3.3 Schabloner för cykeltrafik

Cykeltrafik uppvisar stora tidsvariationer och det finns normalt ett begränsat underlag i form av mätningar. Schabloner kan därvid användas för att räkna om flöden, ex kan kortare mätserier räknas om till helårs flöde. För att få ett tillförlitligt resultat behöves normalt längre serier då cykling är känsligt för bla väder. Som generell rekommendation för mätning av arbetspendling med cykel är vardagar i maj kl 07-08 samt kl 15-17 lämpliga pga ”höga” flöden samt mindre brus (relationen medel standardavvikelse) än andra tider över året, se Figur 11, se bilaga Index Mån Kl 08 Vardag. Juni har högst relation (lägst brus) men då arbetspendling samt flöden går ner är detta en mindre lämplig månad för kortare

mätning.

Figur 11. Cykelflöde över året, medel, standardavvikelse samt relationen

medel/standardavvikelse, index till höger. Högt värde på relationen ger att bruset är mindre. Vardagar, 94 helårspunkter, N = 42270642.

Vidare studier av klockslag ger att minst spridning eller brus finns vid kl 07-08, se Figur 12, samt kl 15-17 vilket är förväntat. Det är svårare att ge en tydlig

rekommendation om hur lång mätperioden skall vara för att man skall uppnå kvalite’ i sitt underlag. I Trafikverkets undersökning av trafikarbetet² för fordon anges en metod för mätperiod. Ngt liknande har inte varit möjligt att ta fram utifrån detta underlag, exvis är inte mätpunkterna placerade utifrån en statistisk metod. En generell skattning i branschen är att en veckas mätning ger ett acceptabelt resultat. Det är viktigt att ta hänsyn till väder eller andra händelser som kan påverka valet av färdmedel. Se även Uppföljning av gång- och cykeltrafik (VTI rapport 743, Anna Niska mfl) samt Metoder för skattning av gång- och cykeltrafik (VTI rapport 743, Anna Niska mfl).

2METODBESKRIVNING UNDERSÖKNINGEN AV TRAFIKARBETET PÅ STATLIGT VÄGNÄT (2014, Dennis Andersson)

(20)

ocx

Figur 12. Cykelflöde över året kl 07-08, medel, standardavvikelse samt relationen medel/standardavvikelse, index till höger. Högre värde på relationen ger att bruset är mindre. Vardagar, 94 helårspunkter, N = 42270642.

Utifrån dataunderlag från helårsmätningar 2011-2014 på 93 mätstationer i tätort med totalt flöde på drygt 47 miljoner ges schabloner såsom rangkurvor

(fördelning över årets timmar) samt för tidsvariationen (månad, dag och klockslag). Schabloner ges både på format för Trafikverkets planering samt procentuellt för allmän planering.

Dataunderlaget för schabloner är från helårsmätningar, se kap 2, dessa är främst placerade på separerade dubbelriktade cykelbanor längs primära cykelstråk i centrumnära miljöer.

Metod

Metod för att ta fram indexvärden följer i stort VTI notat 31-2005 (se kap 2.4 Indexvärden). Exempelvis beräknas timindex ”..genom att genomsnittsflödet (av 365 timmar) under året för var och en av de 24 timmarna divideras

med summan av dessa 24 genomsnittsflöden. Denna kvot multipliceras med 24 för att index 100 skall motsvara 1/24 av årsdygnsflödet.” På motsvarande sätt beräknas övriga index. Det har dock inte varit möjligt att kvalitetsbedöma mätningar genom att verkningsgrad inte är tillgängligt för detta datamaterial.

3.3.4 Variationer beroende på månad, dag och klockslag

Cykeltrafik uppvisar stora tidsvariationer, utifrån dataunderlag från

helårsmätningar 2011-2014 på 93 mätstationer i 20 kommuner med totalt flöde på knappt 45 miljoner ges index för tidsvariation uppdelat på månad, veckodag samt timme. Årsberoende storhelger (jul, påsk o.s.v.) ingår inte se vidare kap 3.3.5 Helgdagar.

Månad Andel Vardagar Helgdagar

(21)

18 av 33

apr 8,9% 8,8% 9,7%

maj 13,5% 13,3% 14,1%

jun 12,9% 13,3% 12,6%

jul 9,8% 9,1% 13,0%

aug 12,7% 12,3% 13,5%

sep 11,4% 11,6% 10,6%

okt 9,0% 9,0% 8,3%

nov 6,8% 7,0% 5,8%

dec 3,2% 3,5% 2,7%

Tabell 8. Andel i % cykling per månad, total, vardagar samt helgdagar (lör, sön).

N = 47195507

Månad Index Vardagar Helgdagar

jan 39,7 40,3 29,9

feb 39,5 40,5 30,7

mar 63,8 66,5 57,4

apr 107,0 105,1 115,9

maj 161,6 159,1 169,5

jun 154,4 159,4 151,0

jul 117,5 109,5 155,9

aug 152,5 147,3 161,4

sep 136,9 138,9 127,3

okt 107,5 108,0 99,4

nov 81,2 83,9 69,5

dec 38,4 41,7 32,1

Summa 1200 1200 1200

Tabell 9. Månadsindex cykling. Alla, vardagar samt helgdagar (lör, sön). N = 47195507

Veckodag Andel

må 18,0%

ti 18,5%

on 18,1%

to 17,0%

fr 15,0%

lö 7,0%

sö 6,4%

Tabell 10. Andel i cykling per veckodag. N = 47195507.

Veckodag Index

må 126,2

ti 129,3

on 126,6

to 118,8

(22)

ocx

fr 105,3

lö 49,1

sö 44,8

Summa 700

Tabell 11. Veckodagsindex cykel. N = 47195507.

Timme Andel Vardag Helgdag

0 0,6% 0,4% 2,1%

1 0,3% 0,2% 1,5%

2 0,2% 0,1% 1,1%

3 0,2% 0,1% 0,7%

4 0,2% 0,2% 0,4%

5 0,8% 0,9% 0,4%

6 3,9% 4,2% 1,3%

7 9,8% 10,8% 1,6%

8 10,6% 11,6% 2,3%

9 4,6% 4,7% 3,9%

10 3,3% 3,0% 5,7%

11 3,7% 3,3% 7,2%

12 4,4% 3,9% 8,4%

13 4,4% 3,8% 8,8%

14 4,9% 4,4% 8,8%

15 7,2% 7,0% 8,6%

16 10,7% 11,0% 8,2%

17 11,1% 11,6% 7,5%

18 6,9% 7,0% 6,1%

19 4,1% 4,0% 4,5%

20 3,0% 2,9% 3,7%

21 2,4% 2,3% 3,1%

22 1,6% 1,6% 2,3%

23 1,0% 0,9% 1,8%

Tabell 12. Andel i % cykling per timme, N = 47195507

Timme Total Vardag Helgdag

0 13,4 8,8 49,9

1 8,2 4,7 36,3

2 5,8 3,4 25,4

3 4,1 2,6 15,7

4 4,8 4,3 8,6

5 19,9 21,1 10,4

6 94,0 101,1 31,5

(23)

20 av 33

10 78,4 71,3 136,8

11 89,2 78,8 174,0

12 105,5 93,8 201,2

13 105,2 92,1 211,8

14 117,5 106,0 211,5

15 172,3 168,3 206,4

16 257,0 265,1 195,8

17 266,8 278,0 180,1

18 166,0 168,7 146,2

19 97,4 96,0 108,8

20 72,5 70,4 90,0

21 58,1 56,1 74,7

22 39,4 37,4 55,2

23 24,8 22,4 44,2

Summa 2400 2400 2400

Tabell 13. Timindex cykling, total, vardag samt helg (lör, sön).

För cykling över året har även andel cykling för vardag per månad samt timme räknats ut, se bilaga Cykel vardag mån tim.

Det har inte varit möjligt att dela in i olika trafikvariationstyper (exvis turist, genomfart etc) pga att mätpunkterna inte är placerade enligt dessa typer, exvis finns inga turistcykelvägar i helårs materialet. Materialet har studerats för att hitta ev. flöden med turistvariation men det har ej gått att finna.

3.3.5 Helgdagar

Helgdagar regleras i svensk lag³ och är helt eller delvis arbetsfria dagar beroende på avtal. Helgdagar exklusive lördag och söndag har kodats in och studerats under perioden. Flödena varierar starkt men samma ”helgtrafik” som för motorfordon syns inte, snarare påminner cykelflöden på helgdagar om flöden på

lördagar/söndagar. Därför hanteras helgdagar förutom Valborgsmässoafton, Kristi himmelsfärd (fredag) samt Skärtorsdag som ”vanliga” helgdagar om inget annat anges, se Tabell 14. Flödena är dock generellt lägre, exempelvis har Kristi himmelsfärd (fredag) ca 38 cyklister i medel per timme i flöde jämfört med ca 66 för en ”vanlig” fredag under samma period (maj och juni).

3Lag (1989:253) om allmänna helgdagar

(24)

ocx

Tabell 14. Medelflöde på timnivå (Q) samt fördelning av timflöde under dygnet (Timflöde) för helgdagar.

3.3.6 Riktningsfördelning

Rangkurvorna eller trafikvariationstyperna kan ha olika riktningsfördelning för cykeltrafiken. Förmodligen varierar detta kraftigt för cyklister från målpunkt till målpunkt pga cyklisters känslighet för vägval. En riktningsfördelning på 50/50 anger lika fördelning av trafik i de två riktningarna, medan andra fördelningar anger en snedbelastning för någon av riktningarna. I detta underlag har det funnit få mätpunkter där underlag för att ta fram riktningsfördelning funnits. De flesta mätpunkter i detta material (Helårspunkter) ligger på dubbelriktade cykel- eller gc-banor utan riktningsangivelse.

Sex mätpar i Stockholm är på enkelriktade cykelbanor med ”enkla” vägval (i stort sett brosnitt), utifrån dessa kan riktningsfördelning ges om än ur ett mycket begränsat underlag. Trots den ”starkt” styrande infrastrukturen med brosnittt ses skillnader i flödesfördelning in samt ut från stora målpunkter. Dessa mätpunktspar har ett spann från 60/40, 55/45 och 50/50. Det kan inte uteslutas att skillnader till viss del beror på mätvariationer med relativt stora serier har använts.

Mätpar Qmedel (h) Andel (%)

Huvudstabron Västra 15 41%

Huvudstabron Östra 22 59%

(25)

22 av 33

Liljeholmsbron mot bron 68 43%

Liljeholmsbron mot Västberga 92 57%

Mariebergsbron_mot_Centrum 27 50%

Mariebergsbron_mot_Lilla_Essingen 27 50%

Skanstullsbron mot Globen 85 55%

Skanstullsbron mot Skanstull 71 45%

Strömbron_in 114 56%

Strömbron_ut 88 44%

Tabell 15. Riktningsfördelning i mätpar, medelflöde på timnivå (h) vardagar samt andel av totalflöde (%). N = 8838130.

Fyra punkter i Falun är från dubbelriktade cykelbanor med riktningsangivelse.

Utifrån dessa punkter kan riktningsfördelning ges över dygnet.

Timme Tot In Ut 0 0,4% 0,4% 0,4%

1 0,3% 0,2% 0,4%

2 0,3% 0,3% 0,3%

3 0,1% 0,1% 0,1%

4 0,2% 0,2% 0,1%

5 1,3% 1,5% 1,0%

6 5,1% 6,7% 3,3%

7 10,0% 14,9% 4,6%

8 8,6% 13,7% 3,1%

9 3,8% 5,4% 1,9%

10 3,7% 4,8% 2,4%

11 3,9% 4,2% 3,5%

12 4,9% 4,8% 4,9%

13 5,3% 4,8% 5,9%

14 6,4% 5,1% 7,8%

15 8,0% 5,8% 10,3%

16 11,1% 7,7% 14,8%

17 9,2% 6,2% 12,5%

18 6,0% 4,3% 7,8%

19 3,9% 3,2% 4,6%

20 2,9% 2,4% 3,6%

21 2,4% 1,6% 3,3%

22 1,5% 1,1% 2,0%

23 1,0% 0,8% 1,3%

Tabell 16. Riktningsfördelning för dubbelriktad GC-bana, vardagar. In är in mot centrum och skolor. Ut är ut från centrum mot bostäder. Datakälla: Falun, N = 619018

(26)

ocx

3.4 Landsbygd

För landsbygd har det samlade dataunderlaget var betydligt mindre än för tätort.

Inga helårspunkter har varit tillgängliga. Det totala flödet för underlaget är drygt 133 000. Översikt tillgängliga cykelflöden (landsbygd):

• Totalt 71 mätpunkter i 37 kommuner (drygt 133 tusen i totalflöde).

• 61 mätpunkter i 32 kommuner är ej ”turistcykelväg” (knappt på 120 tusen i totalflöde).

• Två renodlad ”turistcykelvägar” med 10 mätpunkter i 5 kommuner (knappt 20 tusen i totalflöde).

• Perioden är huvudsakligen maj till oktober. Inga mätningar under vinterhalvåret har varit tillgängliga.

• 31 punkter i 22 kommuner med timflöden exkl turistcykelväg (drygt 80 tusen i totalflöde).

Källorna är sammanställda i bilaga Bilaga 1 Data cykel.

Metodik

ÅDT utgör summan av trafiken under de 8760 timmarna dividerad med 365.

För att beräkna ÅDT för landsbygdscykling har inga helårsdata varit tillgängliga, endast perioden april till oktober har haft data.. För att överhuvudtaget kunna göra en bedömning av ÅDT för cykling på landsbygd har fördelningar av flödet tagits fram utifrån helårsdata i tätort, se kap 3.3.4. Denna fördelning har sedan använts för att räkna om allt tillgängligt flödesdata på landsbygd till ÅDT. Det är en stor osäkerhet i metoden att inga helårsflöden är tillgängliga för landsbygd.

3.4.1 Schabloner för cykeltrafik, landsbygd

Enligt TRV Effektkatalog skall schabloner för ÅDT användas då man inte har tillgång till mätdata. För dessa schabloner har traditionellt använts av en ”miljö”

samt hastighetsgräns-parameter. För landsbygd föreslås att schabloner bygger på avstånd till centrum (mellan tätorter) samt tätortstorlek enl SCB, se även kap 3.3.1.

För cykling i tätort ses tydligt att flödet avtar kraftigt efter 6 km (se kap 3.3.1), i princip ges av materialet för tätort att landsbygdscykling börjar ca 6 km från tätort som är större än 20 tusen invånare beroende på tätorts struktur. I dataunderlaget för landsbygd ses samma mönster, se Figur 13.

(27)

24 av 33

Figur 13. Cykelflöde landsbygd som funktion av avstånd till tätorts centrum (m), N= 38 punkter

Efter ca 7 km ”planar” flödet ut och når inte 0 i dessa mätningar. Mao påverkas flödet i landsbygd marginellt av avstånd över 7 km. Bilden kompliceras ytterligare i landbygdsmiljö att det inte är lika självklart med vilka målpunkterna är, dessa är normalt mer ”samlade” i tätort. Mindre tätorter, randbebyggelse, hållplatser och flera ”konkurrerande” tätorter kan ses som målpunkter.

I materialet ovan, Figur 13, finns ett 10 tal mätpunkter med höga flöden (mellan 100 till 1000 i ÅDT) i närheten av Lund, dessa har i vidare analys sorterats bort pga Lunds stora folkmängd och avståndet till centrum (under 6-5 km). Även 2 andra närliggande punkter (Lomma-Lund samt Hjärup-Åkarp) har tagits bort pga stora flöden och närhet till Lund (6-5 km). Det innebär att analysen för cykling landsbygd bygger på tätorter under 11 tusen om inte annat anges.

Studerar man tillgängligt data samt avstånd till närmast tätort större än 2 km får ett svagt samband för flödet och avstånd på landsbygd, se Figur 14, detta är inte alls lika starkt som för tätort.

Figur 14. Flöde (ÅDT) landbygd beroende på avstånd till centrum. N = 21 punkter.

Samtliga punkter längre än 2 km från närmaste tätort.

I princip sker ingen förändring i flödet mellan 3-9 km. Utifrån dessa få mätdata och ges följande fördelning av flödet pga avstånd till tätort mindre än 10 tusen, se Tabell 17, se även kap 3.4.5 Cykeltrafikens variation pga avstånd.

Tabell 17. Andel av flödet beroende på avstånd till tätort (km).

Avstånd till tätort (km)

Andel av flödet

0-3 40%

(28)

ocx

3-9 50%

9-15 10%

3.4.3 Schabloner ÅDT

För att studera ÅDT beroende på tätortstorlek har alla mätpunkter kopplats till en tätort med folkmängd enl SCB. Antalet invånare i tätort i detta material är mellan 190 (Fleninge-Ödåkra ca 8 km från i Helsingborg) till drygt 11 tusen (Lomma- Hjärup, ca 2,5 km från Lomma). Flödet visar på stor variation men det finns en liten trend med ökat flöde cyklister beroende på storlek på tätort, dock är materialet litet med endast 22 mätpunkter, se Figur 15.

Figur 15. Cykelflöde landsbygd beroenda av tätortsstorlek. N= 22 mätpunkter.

Linjär anpassning ger ungefär att ÅDT = 3x + 15 där x är folkmängd i tusental.

Flödet varierar kraftigt på landsbygd men det finns dock en trend med ökat cykelflöde med ökad tätorts storlek. Grupperer man i tätorterna folkmängd i tusen-grupper får man följande samband för flödet ÅDT beroende på tätortsstorlek, se Tabell 18.

Tabell 18. Tätortsnära flöde (ÅDT) 2 km från centrum för tätorter,

standardavvikelse (Std), antal mätpunkter samt antal kommuner per grupp.

1000 23 20 6 6

2000 28 1 4 4

3000 17 - 1 1

4000 37 22 2 2

5000 29 14 3 3

(29)

26 av 33

11000 68 18 2 2

Summa 34 21 22 22

Utifrån analys av tillgängligt data (se även 3.5 Övrigt underlag, Östens mtrl) samt gruppering av tätorterna i folkmängd ges flödet (ÅDT) pga folkmängd som

schabloner, se Tabell 19. I studier av tätorter under 1000 med avstånd till

centrum över 6,5 km ingår endast 4 mätpunkter (samtliga i Skåne) med ett medel på 16 ÅDT. Övriga grupper enligt tabell ovan.

Tabell 19. Cykelflöde (ÅDT) landsbygd utifrån närmaste tätortsstorlek.

Tätort storlek ÅDT Under 1000 15 1000-5000 30 5000-10000 50 10000-15000 75

Kommentar: Det finns inga mätningar med 0 i flöde utan man kan förvänta sig cykling även långt utanför tätorter. Exempelvis har punkten Tranås-Sommen med ca 11 km mellan orterna och 9 km till tätort ett flöde på 6 ÅDT, dock ligger den i anslutning till en busshållplats.

Genom att kombinera schabloner för ÅDT enligt Tabell 19 pga folkmängd med avståndet (se Tabell 17) kan schabloner för landsbygdscykling pga tätorts storlek och avstånd till närmaste tätort över 3 km ges, se Tabell 20.

Tabell 20. Schabloner för cykling i landbygd (ÅDT) pga folkmängd närmaste tätort samt avstånd från närmaste centrum.

Qc Avstånd tätort

Tätort storlek 0-3 km 3-9 km 9-15 km

Under 1000 15 10 2

1000-5000 30 15 3

5000-10000 50 25 5

10000-15000 75 35 10

(30)

ocx

3.4.4 Variationer beroende på dag och klockslag

Då inga helårsmätningar varit tillgängliga för landsbygdsmätningar kan inga variationer över året för varje månad beräknas för cykeltrafik på landsbygd. Totalt 31 mätpkt med timvariation över dygnet har varit tillgängliga. Turistcykelvägar har exkluderats ur detta material. Alla mätpunkter har ”pendlingskaraktär” vilket syns tydligt i fördelningen över dygnet, se Figur 16. Materialet är enbart

tillgängligt för maj, juni, september och oktober.

Figur 16. Timvariation över dygnet (h), landsbygd. Totalt, vardag samt helgdagar.

31 mätpkt N= 64722.

Utifrån tillgängligt material har ges index för tidsvariation uppdelat på vardag/helg samt timme, se Tabell 21 och Tabell 22.

Tabell 21. Andel i % cykling landsbygd per timme, N = 64722 Timme Total Vardag Helgdag

0 0,3% 0,2% 0,7%

1 0,2% 0,1% 0,5%

2 0,1% 0,1% 0,3%

3 0,1% 0,1% 0,2%

4 0,2% 0,2% 0,1%

5 1,1% 1,3% 0,6%

6 5,6% 7,0% 1,1%

7 10,3% 12,9% 2,1%

8 7,3% 8,2% 3,6%

9 4,7% 4,5% 5,8%

10 4,6% 3,3% 9,8%

11 4,7% 3,4% 9,8%

12 5,0% 3,6% 9,4%

13 5,0% 4,0% 8,9%

14 5,4% 4,3% 8,3%

15 7,6% 6,8% 8,8%

(31)

28 av 33

18 6,2% 6,7% 5,0%

19 3,6% 3,9% 3,1%

20 2,4% 2,6% 2,2%

21 1,8% 1,8% 1,8%

22 1,0% 0,9% 1,3%

23 0,5% 0,4% 0,7%

Tabell 22. Index cykling landsbygd per timme, N = 64722 Timme Total Vardag Helgdag

0 7,1 4,3 17,5

1 4,3 2,7 11,7

2 2,7 1,4 7,8

3 3,1 3,2 5,0

4 3,8 3,9 3,2

5 26,4 30,0 14,0

6 134,5 167,1 27,3

7 246,8 309,1 49,7

8 176,1 197,0 86,9

9 113,9 107,4 138,8

10 109,7 78,6 235,4

11 112,4 80,9 235,6

12 119,5 87,0 225,6

13 119,9 95,6 212,9

14 129,3 102,8 199,4

15 183,2 164,2 211,8

16 274,1 286,1 196,4

17 258,5 285,5 181,3

18 149,7 162,0 120,2

19 86,9 94,0 73,4

20 57,7 62,9 53,1

21 44,0 42,3 44,3

22 24,2 22,2 32,2

23 12,2 9,9 16,4

För varje mätpunkt på landsbygd har ett avstånd beräknats till de 2 närmaste tätorterna, även storlek på tätort har varit tillgängligt. Då cykling mest är lokal och till mindre del regional behöver inte avståndet mellan de närmaste tätorterna vara avgörande för cykelflödet, exvis är kollektivtrafik hållplatser viktiga

målpunkter på landsbygd. För att studera cykelflödets variation pga avståndet har avstånd under 3 km exkluderats, detta pga av medelcykling är ca 3 km i Sverige.

De stickprovspunkter med avstånd under 3km anses inte vara ”landsbygdscykling”

i detta avseende. Avståndet mellan tätorter har normerats till 4 km, se Figur 17.

(32)

ocx

Figur 17. Medelflöde pga avstånd mellan tätorter, normerat till 4 km. 48 mätpunkter, N = 113680. Y = - 2,4 x + 9,3 (R2=0,98).

Detta ger att cykelflödet avtar procentuellt med avståndet mellan tätorterna enligt Tabell 23.

Tabell 23. Cykelflödet pga avstånd mellan tätorter Avstånd

(km)

Andel (%)

Ackumelerad (%)

4 39% 61%

8 32% 68%

12 20% 80%

16 9% 91%

Värt att notera är att i underlaget finns det 3 mätpkt med avstånd större än 12 km. I dessa punkter är medelflödet knappt 50 ÅDT och i 2 av dessa är den närmaste tätorten av större karaktär. (Kristianstad, Karlskrona)