umu.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Validering av sjötransporter i Samgodsmodellen Version 1.1
VTI, Statens väg- och transportforskningsinstitut.
VTI, Statens väg- och transportforskningsinstitut.
Umeå University, Faculty of Social Sciences, Centre for Regional Science (CERUM).ORCID iD: 0000-0002-2697-1062
2016 (Swedish)Report (Refereed)
Abstract [sv]

I projektet analyseras hur väl sjötransporter modelleras i det nationella godstransportmodellsystemet Samgods. I denna första rapport ingår en kortfattad beskrivning av Version 1.1 av modellen och dess kalibrering, en jämförelse av modellresultat och utfall 2012 samt analyser för att testa hur modellen reagerar på olika typer av ”störningar”. I den andra rapporten, VTI notat 31-2016 Modellering av slingor inom sjötransporter - Fallstudie av SCA:s RoRo-verksamhet på Östersjön, undersöks hur stort problem det är att Samgods inte modellerar slingor.

Nuvarande Samgods är en deterministisk kostnadsminimerande modell. Den består av olika delvis med varandra interagerande moduler: a) basmatriser som beskriver godstransportefterfrågan för 32 aktiva varugrupper, b) logistikmodellen som innehåller submoduler för val av sändningsstorlek, konsolidering av sändningar från olika avsändare, val av transportkedja, behandling av tomtransporter m.m. och c) rail capacity management (RCM-tool) som behandlar kapacitetsbegränsningar i det svenska järnvägsnätet.

Vid kalibreringen av modellen låg tyngdpunkten på tonkilometer i Sverige och deras fördelning på trafikslagen samt fördelningar på olika geografiska områden, men ingen hänsyn togs till fördelningen mellan olika fartygstyper och -storlekar. Våra analyser visar att modellen beräknar att cirka fyra gånger så mycket ton transporteras med containerfartyg än i verkligheten. Vi ser ett behov av att kontrollera om de indata som används för att modellera containertransporter (vs konventionella transporter) är realistiska.

Lastade /lossade ton kalibrerades för 14 kustavsnitt och tolv aggregerade varugrupper. Vi anser dock att även lastade/lossade ton gods per hamn bör vara ett kalibreringsmål. Godsflödenas fördelning på hamnar är centralt när det gäller beslutsunderlag för investeringar i farleder och slussar med mera.

Vi visar att Samgodsmodellen överskattar antal anlöp med samtliga lastfartyg med cirka 50 procent. Modellen beräknar att cirka fem gånger så många anlöp görs med containerfartyg och cirka dubbelt så många anlöp med roro-fartyg jämfört med Sjöfartsverkets anlöpsdatabas. Överensstämmelsen för övriga lastfartyg är dock mycket god.

En förklaring till att antalet anlöp med containerfartyg överskattas är naturligtvis att antalet ton som transporteras i containerfartyg överskattas kraftigt. Vi visar dock att nästan samtliga containerfartyg beräknas vara i modellens minsta av fyra storleksklasser (upp till 5 300 dödviktston). Resultaten indikerar att Samgods inte är kapabel att modellera den användning av större containerfartyg som sker i verkligheten tack vare att skalfördelar utnyttjas. Resultaten för roro-fartyg går i samma riktning om än inte i lika extrema; för övriga fartyg stämmer resultaten bättre överens med statistiken. Vi anser att det är viktigt att skilja mellan olika fartygstyper med olika produktionssystem i modelleringen.

Fyllnadsgrader för lastade fartyg (och tomtransporter) var inte kalibreringsmål. I dagsläget är det inte möjligt att avstämma fyllnadsgrader i olika fordons- och fartygstyper mot statistik. Modellen beräknar högre fyllnadsgrader för väg (75–94 procent) och järnväg (86–97 procent) än för sjöfart (0–73 procent).

Med hänsyn till att nuvarande Samgodsmodell enbart tillåter konsolidering inom de 32 varugrupperna har vi testat övergången till tolv aggregerade varugrupper. Resultaten visar en högre andel sjötransporter och transporter i större storleksklasser. Detta tyder på att en högre konsolideringsgrad uppnås med de aggregerade varugrupperna. Detsamma gäller för en hypotetisk fördubbling eller tiodubbling av godstransportefterfrågan.

I de två sistnämnda analyserna blir det uppenbart att järnvägens potential att konsolidera mera är mycket begränsade eftersom både tågen och infrastrukturen redan i utgångsläget är väl utnyttjade. Vad det beträffar konsolidering finns dock vissa likheter mellan järnväg och sjöfart och vi anser att det skulle vara intressant att studera likheter och skillnader i modelleringen.

Abstract [en]

The project analyzes how well sea transports are modelled in the Swedish national freight model system Samgods. This first report comprises a short description of Version 1.1 of the model including calibration, a comparison of model results and statistics in 2012 as well as sensitivity analyses to test how the model reacts to different types of interventions. The second report, VTI notat 31-2016 Modeling of loops in maritime transport – Case Study of SCA's RoRo operations in the Baltic Sea, examines how big the problem is that Samgods does not model loops (vessels calling more than two ports during a trip). The existing Samgods model is a deterministic cost-minimizing model. It consists of several partially interacting modules: a) base matrices that describe the demand for 32 commodities, b) the logistics model that contains submodules for the choice of consignment size, consolidation of shipments from different senders, choice of transport chains, treatment of empty transports etc. and c) the rail capacity management tools (RCM) addressing capacity constraints in the Swedish rail network. The calibration of the model focuses on tonne-km and modal split in Sweden as well as different regional distributions of the tonnes transported, but the distribution over vessels types is not taken into account. Our analyses show that the model calculates about four times as many tonnes transported by container vessels than the statistics. We see a need to check if the input data used for the modelling of container transports (vs conventional transports) is realistic. Throughput (loaded/unloaded tonnes goods) was calibrated for 14 coastal sections and twelve aggregated commodities. However, we believe that the throughput per port should be a calibration target. The distribution of the gods on the ports is crucial in analyses of investments in fairways, locks etc. Furthermore, the distribution of the port calls vessel categories and -size classes was not a calibration target. We show that Samgods model overestimates the number of calls to all freight vessels with about 50 percent. The number of container vessel calls is about five times higher as in the Swedish Maritime Administration’s database. The number of roro-vessel calls is about two times as high. The conformity for the other vessels is very good. One explanation for the fact that number of container vessel calls is overestimated is of course that the amount of tonnes transported in containers is overestimated considerably. We show that almost all container vessels are expected to be in the model’s smallest of four size classes (up to 5 300 dead weight tonnes). The results indicate that Samgods is not able to model the use of larger container vessels due to the exploitation of economies of scale (which is very common in reality). The result for ro-ro vessels goes in the same direction but is not that extreme. For other vessels, the results are more consistent with the statistics. We think it is important to distinguish between different vessel types and with different production systems in the modelling. The load factors for loaded vehicles (and empty transports) were not part of the calibration. Today it is not possible to validate loading factors in various vehicles and vessels against statistics. The model calculates higher load factors for road (75–94 percent) and rail (86–97 percent) than for sea transports (0–73percent). Given the existing model only allows for consolidation within the 32 commodities, we tested the aggregation to twelve commodities. The results show that this contributes to a higher share for sea transports and the use of larger vessels size classes. This indicates that a higher degree of 10 VTI notat 30-2016 consolidation is achieved with fewer commodities. The same applies to a hypothetical doubling or tenfold increase in freight transport demand. In the latter two analyses, it becomes obvious that the potential of the rail mode to consolidate more is limited because both trains and rail infrastructure are well utilized in the base. Regarding consolidation, there are parallels between rail and sea and we think it would be interesting to study the similarities and differences in modeling.

Place, publisher, year, edition, pages
Linköping: VTI , 2016. , 62 p.
Series
VTI notat, E-ISSN libris=8212417 ; 30-2016
National Category
Transport Systems and Logistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:umu:diva-130553OAI: oai:DiVA.org:umu-130553DiVA: diva2:1067869
Projects
Sjötransporter i modell och verklighet
Funder
Swedish Transport Administration
Available from: 2017-01-23 Created: 2017-01-23 Last updated: 2017-01-23

Open Access in DiVA

No full text

Other links

Validering av sjötransporter i Samgodsmodellen

Search in DiVA

By author/editor
Westin, Jonas
By organisation
Centre for Regional Science (CERUM)
Transport Systems and Logistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

Total: 37 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf