Verktækni - 2020, Side 9

9

á dýrari vörum. Helsti kostnaður við vöruflutninga er starfsmannakostnaður og er því ljóst að
eftirspurn eftir vöruflutningum gæti aukist töluvert. Benda má á að iðnaðarrisinn Rio Tinto er
með að minnsta kosti 150 sjálfakandi vörubíla í rekstri á vinnusvæði sínu í Ástralíu (Fagnant
& Kockelman, 2015).
2.3. Viðhorf til nýs ferðamáta m.t.t. ferðamátavals
Harper og félagar (2016) gerðu áhugaverða samantekt á rannsóknum sem byggja á
ferðadagbókum. Ferðadagbækur eru hluti af manntalsgögnum um þætti sem hafa áhrif á
heild ekinna ökutækjakílómetra. Childress, Nichols, Charlton & Coe (2015) bentu á að
aukning væri á breiðu bili -35% til 20% vegna breytinga á ferðatíma, umferðarrýmd,
bílastæðagjöldum og veggjöldum. Aðrir eru sammála því að aukning ekinna
ökutækjakílómetra muni eiga sér stað t.a.m. vegna tómra ferða sjálfakandi deilibíla um 11%
(Fagnant & Kockelman, 2014) og afleiddrar umferðar vegna aukins aðgangs ungra, aldraðra
og fatlaðra að samgöngukerfinu (Harper et al., 2016).
Áhrifin á heildarferðatíma og umferðartafir eru þó ekki jafn ótvíræð og eru háð bæði þróun
umferðarrýmdar, eftirspurn eftir vegplássi á háannatímum og verðlagningu fyrir þjónustu
sjálfakandi bíla auk samkeppnishæfni ferðamátans í samanburði við aðra ferðamáta. Það má
vera ljóst að aukin bílaeign muni ekki leiða til minnkunar tafa að öðru óbreyttu enda munu
ökumenn, nú farþegar, finna fyrir minni streitu í umferð.
Til að greina heildaráhrifin hafa umfangsmikil líkön verið sett upp og ýmsar sviðsmyndir
prófaðar. Strjál vallíkön (e. Discrete choice models) eru þannig notuð til að líkja eftir vali á
milli strjálla valkosta, hver með notagildi U, þar sem líkur til að velja ferðamáta i er lýst sem
𝑃! = 𝑒"! ∑ 𝑒"!!⁄ (Train, 2003).
Bösch, Ciari & Axhausen notuðu forritið MATSim til að setja upp fulltrúalíkan (e. agent-based
model) byggt á Zürich borg, ferðadagbókum og lýðfræðilegum breytum fulltrúa (Bösch, Ciari
& Axhausen, 2016). Með strjálum vallíkönum er því hægt að líkja eftir ferðamátavali
einstaklinga og komust Bösch og félagar að því að með 10% bílaflota sjálfakandi leigubíla
mætti afgreiða ferðaþarfir yfir 95% allra daglegra ferða fulltrúanna í samfloti með öðrum með
að hámarki 10 mínútna biðtíma.
OECD gaf út skýrslu árið 2015 byggða á sambærilegu líkani fyrir Lissabon sem sýndi fram á
um 65% fækkun heildarfjölda bíla í borginni með samspili sjálfakandi ökutækja í samfloti og
almenningssamgangna. Ef ferðir eru farnar með sjálfakandi ökutækjum án samflots og án
almenningssamgangna leiddi slíkt til 89% aukningu í eknum kílómetrum. Slíkt á einnig við um
sviðsmynd þar sem 50% farartækjanna voru sjálfakandi í samfloti og 50% voru hefðbundnir
einkabílar, sem gefur til kynna að umskiptin frá hefðbundnum bílum yfir í sjálfakandi ökutæki
munu ekki vera sársaukalaus (OECD, 2015).
Að nota ferðamátavalskannanir til að greina eftirspurn samgangna sýnir áhrif nýrra
hugsanlegra samgöngumáta og þjónustu (Yang, Choudhury, Ben-Akiva, Abreu e Silva, &
Carvalho, 2009). Slík strjál vallíkön hafa ekki verið unnin fyrir íslenskar kringumstæður að
vitund höfunda, en Etzioni og félagar unnu að rannsókn til samanburðar á Bretlandi,
Ungverjalandi, Austurríki, Slóveníu og Kýpur auk Íslands (Etzioni et al., 2020). Val svarenda
stóð á milli sjálfakandi bíls í einkaeigu og hefðbundins bíls í einkaeigu. Niðurstöður sýndu að
ríkari lönd, hafa síður jákvæð viðhorf gagnvart sjálfakandi ökutækjum. Bílnotendur völdu
frekar venjulega bílinn áfram og konur völdu einnig bílinn frekar en sjálfakandi ökutæki. Á
Íslandi fengust einnig marktækar niðurstöður fyrir virði ferðatíma eftir ferðamáta, n.t.t. 64 € per
klst fyrir sjálfakandi ökutæki og 53€ per klst fyrir venjulegan bíl, sem gefur annars til kynna að
efnameiri velji sjálfakandi ökutæki en líka að svarendur sjái ekki ávinning af því að velja
sjálfakandi ökutæki.