Trafikkprognoser

Trafikkprognoser er anslag over hvordan trafikkmengde, hastighet og reisetid vil utvikle seg i et gitt område over en framtidig periode. De bygger på historiske trafikkdata, sanntidsinformasjon fra sensornettverk og mobildata, samt scenarier for demografi, økonomi og infrastruktur. Hensikten er å støtte planlegging, prosjektering, utbygging og drift av veg- og kollektivtransportsystemer.

Metoder for trafikkprognoser inkluderer tradisjonelle reisebehandlingsmodeller som fire-trinnsmodellen (generering, fordeling, modevalg, rutevalg) og ulike trafikksimuleringstyper. Makroskopiske modeller beskriver samlede trafikkstrømmer, mesoskale modeller arbeider på mellomnivået, og mikroskopiske modeller simulerer individuelle kjøretøyatferder. Ulike teknikker som tidsserier, regresjon og maskinlæring brukes også for å forutse trafikkvolum og ventetider. Korttidsprognoser knytter ofte sanntidsdata og hendelsesinformasjon til forventede forhold.

Data og verktøy som brukes omfatter tellepunkter, kamera- og sensordata, ANPR- og GPS-prober data, værinformasjon og hendelseslogg. Analysen støttes av geografiske informasjonssystemer og trafikksimuleringsprogramvare. Resultatene presenteres som prognoser av trafikkvolum, hastighet og ventetider for ulike veistrekkninger og tider på døgnet, ofte i form av scenarier.

Bruk og betydning: Trafikkprognoser benyttes ved planlegging av veiinvesteringer, utforming av trafikktiltak og driftsløsninger, samt ved vurdering av kapasitet og miljøpåvirkning. De hjelper beslutningstakere i statlige og kommunale myndigheter, transportaktører og prosjekteiere å prioritere tiltak og estimere kostnader.

Begrensninger: Prognoser inneholder usikkerhet knyttet til data og antagelser, og påvirkes av atferdsendringer, politikk eller ekstreme hendelser. Derfor er scenarioanalyse og regelmessig oppdatering av modellene vanlig praksis.