---
category: literaturenote
citekey: eestitranspordimudelikoostamineja2011
title: Eesti transpordimudeli koostamine ja rakendamine
authors: ""
year: 2011
date: 2011-00-00 2011
url: "https://www.siseministeerium.ee/sites/default/files/dokumendid/Uuringud/Ruumiline_planeerimine/2011_eesti_transpordimudel.pdf"
zotero_key: EW9W6DN5
zotero_storage: QH74TBAR
collections: magistritöö
folder: 001_artiklid
status: converted
---
## TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL

# EESTI TRANSPORDIMUDELI KOOSTAMINE JA RAKENDAMINE Lõpparuanne

![](_page_0_Figure_2.jpeg)

TALLINN 2011

### TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL

# EESTI TRANSPORDIMUDELI KOOSTAMINE JA RAKENDAMINE Lõpparuanne

TALLINN 2011

| 1.<br>Sissejuhatus 7                                                     |  |
|--------------------------------------------------------------------------|--|
| 2. Transpordimudelid ja nende koostamine 9                               |  |
| 2.1. Transpordimudeli koostamise etapi. Modelleerimisprotsess 9          |  |
| 2.2. Transporditsoonide defineerimine 9                                  |  |
| 2.3. Teedevõrgu kirjeldamine 10                                          |  |
| 2.4. Korrespondentsmaatriksi koostamine 10                               |  |
| 3. CUBE-programmipaketi ülevaade 11                                      |  |
| 3.1. Sissejuhatus 11                                                     |  |
| 3.2. Teedevõrgu kirjeldamine 11                                          |  |
| 3.3. Ristmike (sõlmede) kirjeldamine 12                                  |  |
| 3.4. Transporditsoonide määramine 12                                     |  |
| 3.5. Korrespondentsmaatriks 12                                           |  |
| 3.6. Modelleerimistulemused ja nende kasutamine 13                       |  |
| 4. Eesti transpordimudeli koostamine 14                                  |  |
| 4.1. Ülesande püstitus 14                                                |  |
| 4.2. Lähteandmed mudeli koostamiseks 15                                  |  |
| 4.3. Transpordivõrgu kirjeldamine 15                                     |  |
| 4.4. Korrespondentsmaatriksi koostamine 17                               |  |
| 4.5.Mudeli valideerimine ja kalibreerimine 19                            |  |
| 4.6. Mudeli koostamise käigus esile tulnud probleemid ja lahendusteed 20 |  |
| 5. Koostatud transpordimudeli rakendamine 23                             |  |
| 5.1. Stsenaariumite taust ja käsitlus 23                                 |  |
| 5.2. Stsenaarium – B 24                                                  |  |
| 5.3. Stsenaarium – C 29                                                  |  |
| 5.4. Tulemused 31                                                        |  |
| Lisad: 35                                                                |  |

### **1. Sissejuhatus**

Tänapäeval on transpordiplaneerimine tunduvalt komplitseeritum ülesanne kui aastakümned tagasi. See on seotud alljärgnevaga:

- transpordiplaneerimise keskkond on oluliselt komplitseeritum
- lahendusi on vaja saada tunduvalt kiiremini
- lahenduse saamiseks vajalike andmete hankimine on tunduvalt kallim.

Transpordimodelleerimise põhimõtteid hakati põhjalikumalt välja töötama 1960 ndatel aastatel. Selleks ajaks oli selge, et laiaulatuslike, töömahukate ja kallite liiklusuuringute läbiviimine ei võimalda enam lahendada ülesandeid endisel moel, samas oli elektroonilise arvutustehnika areng jõudmas faasi, kus viimatinimetatud seadmeid oli võimalik rakendada ka transpordiplaneerimisel. Liikumisnõudluse hindamine nii olemasolevas olukorras kui eriti selle prognoosimine on transpordiplaneerimise protsessi üks kõige olulisemaid osi, mis omab ühtlasi otsustavat tähtsust transpordiplaneerimise ja – poliitika väljatöötamisel.

Ülalmainitust johtuvalt on transpordimudeli koostamine ja rakendamine üks võimalikke abivahendeid, mis vastab suhteliselt hästi ülaltoodud nõuetele võimaldades parandada töö efektiivsust ja produktiivsust ning lahendada mitte ainult tänase päeva probleeme vaid ka prognoosida variante tulevikulahendustele.

Mudel on alati reaalsuse lihtsustatud nägemus. Selline lihtsustus on vajalik selleks, et modelleeritava süsteemi kõige olulisemaks peetavaid elemente kirjeldada sellisel moel, mida on võimalik kasutada, töödelda, analüüsida. Täiuslik mudel peaks reageerima kõigile võimalikele mõjufaktoritele, mida süsteemi muutumiseks eeldatakse vaja minevat. Kuna aga meie arusaamised ja teadmised süsteemile mõjuvatest faktoritest ja süsteemi reageeringutest neile on piiratud, siis on praktiliselt alati võimalik rakendada vaid teatavat osa mõjufaktoritest. Ühtlasi on väga täiuslike mudelite loomine äärmiselt keeruline ja kallis- seetõttu on mudelis kasutatavate elementide ja faktorite valiku küsimus üks tähtsamaid.

Harilikult kasutatakse transpordiülesande lahendamisel niinimetatud nõudlusmudeleid- see on selliseid mudeleid, kus liikumisvajadus ja liikumisvõimalused on käsitletavad eraldi ning nende kombineeritud koosmõju annab analüüsitava tulemuse. Eriti olulised mõistagi on nõudlusmudelid prognooside teostamisel.

Transpordimudel kujutab endast mehhanismi, mille ülesandeks on hinnata transpordivõrgu reageerimist liikumistele sellel võrgul, kusjuures liikumiste jaotuse ja muud iseloomulikud faktorid määravad modelleeritava piirkonna elanikkonna, töökohtade jagunemise ning maakasutuse karakteristikud. Mudeli tüüpiliseks resultaadiks on liiklejate (püstitatud ülesandest olenevalt kas reisijate, sõidukite, jne.) arv modelleeritava transpordivõrgu igal elemendil, kuid see sõltub paljuski kasutatava mudeli omadustest ja uuringu eesmärgist. Kõige komplitseeritumateks on multimodaalsed (erinevaid liikumisviise sisaldavad) transpordimudelid, lihtsamate mudelite puhul käsitletakse vaid ühte või paari liikumisviisi.

Tänapäeval on transpordimudelite rakendamiseks kasutada spetsiaalsed arvutiprogrammipaketid, mis võimaldavad transpordimudeli mitmesuguseid rakendusi. Tuntumatest pakettidest võiks siinkoha nimetada programmipakette SATURN, EMME/2, CUBE/TRIPS, CONTRAM, TRAFFICQ, VISUM, jt.

Mudeli valiku küsimus on mõistagi seotud lahendatava ülesandega ja kasutatava programmvarustusega. Siiski on ka kasutatavate mudelite piiratuse korral vaja vastata mitmetele küsimustele:

- Milline on kasutatava lähteandmestiku iseloom? Kas olemasolevad kättesaadavad andmed on piisavad vajaliku mudeli koostamiseks või piiravad nad mudeli võimalusi?
- Kas mudel suudab piisavalt adekvaatselt kirjeldada olemasolevat olukorda ja prognoosida liikumisnõudlust tulevikus ning piisava usaldusväärsusega kinnitada või ümber lükata lahendusvariante?

Nendele küsimustele on võimalik leida vastus või lahendus, tundes piisavalt mudeli omadusi ja omades kogemusi erinevate mudelite väljatöötamisel, rakendamisel ja tulemuste analüüsil.

Kuna käesoleva töö autoritel on viimase kümnekonna aasta jooksul olnud kokkupuudet transpordimodelleerimise programmipaketi TRIPS/CUBE rakenduste väljatöötamisega Eestis, siis on käesolevas töös käsitletud CUBE tarkvararakendust.

Projekti läbiviimist finantseeris Siseministeerium.

Käesoleva arendusprojekti koostamisel osalesid:

Dago Antov, transpordiplaneerimise professor, dago.antov@ttu.ee Harri Rõuk, lektor, harri.rouk@ttu.ee Roland Mäe, doktorant, roland.mae@mnt.ee Imre Antso, doktorant, imre@stratum.ee

Tallinnas 15.detsembril, 2011.a.

#### **2. Transpordimudelid ja nende koostamine**

#### 2.1. Transpordimudeli koostamise etapi. Modelleerimisprotsess

Tänapäevaseks meetodiks transpordivoogude (sõidukite, reisijate või muude liiklemisviiside) hindamiseks teede- või teedevõrgul on transpordimudeli koostamine, kusjuures modelleerimisprotsess koosneb üsna mitmetest etappidest.

Transpordimudeli koostamise ja rakendamise üks võimalikke skeeme võiks olla alljärgnev:

- modelleeritava piirkonna jaotamine transporditsoonideks;
- teedevõrgu ja transpordivõrgu (näiteks ühistranspordiliinide: peatuste ja liinivõrgu) elementide (nn. linkide ja sõlmede) kirjeldamine mudelis;
- modelleeritava piirkonna tsoneerimine jaotamine väiksemateks üksusteks, mida käsitletakse edaspidi kui liikumiste lähte- või sihtkohti;
- liikumisviiside kasutuse jagunemise määramine;
- liikumiste lähte- ja sihtkohtade vaheliste seoste määramine;
- korrespondentsmaatriksi (liikumisseoste) koostamine;
- mudeli rakendamine (modelleerimine);
- mudeli valideerimine-esialgsete tulemuste hindamine ja võrdlemine tegeliku olukorraga (võrdlus kättesaadavate liikluskoormuse / sõitjakoormuse andmetega);
- mudeli korrigeerimine ja kalibreerimine
- mudeli rakendamine uute teedevõrgu arendamise või muu transpordikorralduse variantide hindamiseks

#### 2.2. Transporditsoonide defineerimine

Selle tööetapi juures on peamiseks ülesandeks transporditsoonide kindlaksmääramine, sealhulgas on vajalik määrata nende seosed teedevõrguga.

Transporditsoonid kujutavad endast modelleeritava piirkonna võimalikult homogeense iseloomuga elemente, mida mudelis füüsiliselt kirjeldatakse punktina (tegeliku transporditsooni raskuskese) ja mis on ühendatud muude võrgu elementidega.

Transporditsoonide arv ja paiknemine sõltuvad mõistagi lahendatavast ülesandest, eriti modelleeritava piirkonna suurusest, sellest, millise täpsusega mudelit soovitakse koostada ning millise detailsusega lähteandmed on kasutada

#### 2.3. Teedevõrgu kirjeldamine

Mistahes piirkonna transpordimudeli koostamiseks, on vajalikud mitmesugused lähtematerjalid. Mudeli teede- või teedevõrgu koostamise esimeseks ülesandeks on kirjeldada teede- või teedevõrk võimalikult vastavana tegelikule olukorrale (teedeehk teelõikude ehk nn. linkide pikkused, ristmike kirjeldus, linkide karakteristikud (näiteks sõiduradade arv, mis määrab läbilaskevõime, piirkiirus, muud võimalikud liikumispiirangud, jms.).

Teede- või teedevõrgu kirjeldamiseks on kõige lihtsamal juhul vajalik vaid korralik kaardimaterjal, mille põhjal on võimalik paljusid mudeli jaoks vajalikke parameetreid määrata (linkide pikkused, ristmike paiknemine jms.).

Vajalikud täiendavad andmed (piirkiirused, läbilaskevõime jms.) on võimalik määrata kas varasemate või spetsiaalselt teostatud vaatluste ja uuringute baasil, hulgaliselt vajalikke parameetreid saab leida ka avalikest andmebaasidest.

Reeglina ei kujuta teede/teedevõrgu kirjeldus mudeli koostamise kõige komplitseeritumat ülesannet.

#### 2.4. Korrespondentsmaatriksi koostamine

Mudeli teine ja tunduvalt komplitseeritum osa kujutab endast aga modelleeritava piirkonna korrespondentside maatriksi koostamist.

Korrespondentside maatriks kujutab endast koostatava mudeli transporditsoonide vaheliste seoste kirjeldust ("liikumiste arv tsoonist A tsooni B").

#### **3. CUBE-programmipaketi ülevaade**

#### 3.1. Sissejuhatus

CUBE-transpordimodelleerimise tarkvarapakett võimaldab koostada transpordimudeli ja lahendada transpordiülesannet põhimõtteliselt väga suurte võrkude jaoks (transporditsoonide maksimaalne arv on 10 000) kas mootorsõidukite, või mõne selle alaliigi (näiteks sõiduautode), muude sõidukiliikide või liikumisviiside, aga ka ühistranspordi erinevate liikide (buss, rong, ...) osas.

CUBE-programmipakett on koostatud üksikutest moodulitest, millest olulisemad on:

Lähteandmete pakett koosneb järgmistest osadest:

- teede või teedevõrgu kirjeldus;
- ristmike kirjeldus- olenevalt ülesandest võib seda teha erineva detailsusega;
- ühistranspordi liinivõrgu kirjeldus (ühistranspordi- või multimodaalsete mudelite puhul);
- lähte- ja sihtkohtade korrespondentsmaatriks.

Modelleerimispakett koosneb omakorda:

- programmimoodulid lähteandmete tekstifailide teisendamiseks programmidele arusaadavasse vormi.
- programmimoodulid modelleeritava transpordivõrgu koormamiseks liikumiste korrespondentsmaatriksiga ja vastavate tulemuste hindamiseks (nn. dünaamilise modelleerimise programmimoodulid)
- programmimoodulid tulemuste graafiliseks esitamiseks.

#### 3.2. Teedevõrgu kirjeldamine

Teedevõrku (olenevalt konkreetsest ülesandest) kirjeldatakse transpordimudelis teksti kujul spetsiaalses failis (nn. linkfailis).

Teedevõrgu kirjeldamisel koostatakse alguseks võrgu graaf, milles määratakse kindlaks sõlmed (transporditsoonid, ristmikud, peatused jne.) ja ühendatakse need teedelülidega (linkidega). Kõik sõlmed nummerdatakse ja igale sõlmele määratakse koordinaadid (suhtelises koordinaatvõrgustikus, kusjuures koordinaadid on vajalikud põhimõtteliselt vaid tulemsute graafiliseks esitamiseks). Sõlmede loetelu ja koordinaate kirjeldatakse spetsiaalses failis (koordinaatfailis).

Linkfailis omistatakse igale lingile (teedelõigule, mis ühendab sõlmi) teatavad modelleerimisel arvestatavad karakteristlikud (näiteks lingi pikkus, tüüp, hierarhiline tähtsus teedevõrgus, läbilaskevõime, piirkiirus jms.), seda suundade kaupa.

Linkfailis on võimalik salvestada ka muid vajalikke lähteandmeid, näiteks tegelikke loendustulemusi või koormusi, mida kasutatakse modelleerimisel eelkoormusena (näiteks sõiduautoliikluse modelleerimisel võib eelkoormusena kasutada ühissõidukite koormust, mis kasutab teedevõrku vastavalt kehtestatud sõiduplaanile).

#### 3.3. Ristmike (sõlmede) kirjeldamine

Sõlmed jaotatakse mudelis kahte eri liiki sõlmedeks-niinimetatud tsoonitsentroidideks ja ristmikeks (või ühistranspordimudelis- peatusteks).

Tsoonitsentroidid on mudeli teatud üldistatud punktid, millesse koondatakse iga üksiku transporditsooni suunduv ja sealt väljuv liiklus. Tsoonitsentroidid ühendatakse teedevõrku kas reaalsetele teedele vastavate linkide kaudu või kasutades spetsiaalseid tsooniühendusi, mis kirjeldavad tinglikult liikumisvõimalusi lähimast sõlmest siht/lähtepunkti. Tsoonitsentroidide ühenduste arv võrguga pole piiratud.

Ristmike kirjeldamine pole mudelis kohustuslik, kuid see aitab kaasa mudeli paremate tulemuste saavutamisele. CUBE-paketi ristmike kirjelduse fail on üsna detailne võimaldades põhimõtteliselt kirjeldada ristmikke kahel erineval üldistustasemel:

- kas määrates igale ristmikule täiendava ajakulu väärtuse ristmiku läbimisel ja keelates teatavad manöövrid ristmikul või
- kirjeldades detailselt tegeliku ristmiku parameetrid. Ristmike kirjeldamisel on võimalik kasutada erinevaid ristmiku tüüpe: ringristmik, eesõigusristmik, foorjuhitud ristmik kas jäiga või paindliku juhtimisskeemiga jne.

#### 3.4. Transporditsoonide määramine.

Transporditsoonide määramine on mudeli lähteandmete üks olulisemaid etappe. Transporditsoonide arv võib põhimõtteliselt (CUBE-paketi puhul) ulatuda 10 000-ni, kuid ratsionaalse tsoonide arvu määramisel tuleb lähtuda mitmetest kriteeriumidest:

- väga suure tsoonide arvuga mudelite puhul on küll võimalik saavutada väga suurt detailsust, kuid samas on maatriksi käsitlus ebaülevaatlik, vigade avastamine tülikas ja näiteks prognooside teostamine keeruline, sest igale tsoonile korraliku prognoosiväärtuse leidmine on praktiliselt võimatu.
- Väikese tsoonide arvuga mudeleid on kerge käsitleda ja nad on kiiresti rakendatavad andes üldistusena piisavalt häid tulemusi, kuid detailsuse aste jääb kindlasti tagasihoidlikuks ning mudeli üksikute konkreetsete kohtade resultaadid pole piisavalt adekvaatsed.

Seetõttu on loogiline lähtuda tsoonide arvu määramisel olemasolevate lähteandmete detailsusest ja tegelikust olukorrast.

#### 3.5. Korrespondentsmaatriks

Korrespondentsmaatriksi koostamine on transpordimudeli loomise ja rakendamise kõige vastutusrikkam etapp. Korrespondentsmaatriks kujutab endast sisuliselt kõikide transporditsoonide vahelisi sõitude (sõidukite või reisijate arvu) koondtabelit, millel mudelis lubatakse liikuda ühest tsoonist teise.

Korrespondentsmaatriksi koostamise võimalustest annab ülevaate käesoleva töö järgmine peatükk.

#### 3.6. Modelleerimistulemused ja nende kasutamine

Transpordimudeli rakendamise tulemusena saadakse erineva detailsusega resultaate, mida on võimalik kasutada ülesande tulemuste analüüsil. Üldistatud tulemused puudutavad kogu mudelit tervikuna või võrgu üksikuid piirkondi või lingitüüpe ja annavad üldised võrgu näitajad:

- võrgu pikkus, km
- võrgu läbimise aeg, min
- auto- või reisijakilomeetrite arv
- auto- või reisijaminutite arv
- keskmised kiirused võrgul jms.
- rakendatud põhiparameetrid.

Lisaks nimetatutele on võimalik saada võrgu koormusandmeid (näiteks sõidukit või reisijat modelleeritud ajaperioodi kohta iga üksiku lingi, peatuse või sõlme jaoks, ning ka kõikvõimalikke suhtelisi näitajaid, mida transpordiplaneerimisel kasutatakse (läbilaskevõime kasutamine, ühissõiduki mahutavuse või veovõime kasutamine, ristmike läbilaskvuse kasutamine, järjekordade pikkus ristmikel, ooteajad ristmikel ja linkidel, kiiruse muutus) ja palju muud. Nende tulemuste analüüsil, enamasti aga erinevate variantide võrdlemisel on võimalik teha üsna kaugeleulatuvaid järeldusi ühe või teise lahenduse efektiivsusest.

Ülevaade modelleerimistulemustest ja nende rakendustest on toodud käesoleva töö lisades.

#### **4. Eesti transpordimudeli koostamine**

#### 4.1. Ülesande püstitus

Eesti transpordimudeli koostamise eesmärgiks on seatud kogu Eestit puudutavate taristu planeerimislahenduste ning erinevate liikumisviiside variantide (näiteks raudteevõrgu arendamisega seonduvate) mõju uurimine ja analüüs.

Varem ei ole Eestis terviklikku, kogu riiki katvat transpordimudelit koostatud, kuigi modelleerimine iseenesest on viimasel kümnendil transpordiprognoosimise meetodina saanud üsna tavapäraseks ja modelleerimist on kasutatud eelkõige paljude linnade ja nende tagamaa transpordiarenduse variantide analüüsimiseks ja prognoosimiseks (Tallinn, Tartu, Pärnu, Narva jms piirkonnad).

Töö täitjad on pidanud vajalikuks koostada Eesti transpordimudel lähtudes järgmistest eeldustest ja põhimõtetest:

#### Mudeli täpsus ja detailsus:

- 1. Mudel peab sisaldama kogu Eesti riigimaanteede võrku, raudteevõrku (väljaspool linnasisest raudteeliiklust) ja linnadevahelist bussiliikluse võrku.
- 2. Mudeli tsoneerimise detailsuseks otsustati valida maksimaalselt omavalitsuse tasand, (jättes edaspidiseks võimaluse vajadusel edaspidi jagada omavalitsusi veelgi väiksemateks üksusteks, kui tekib võimalus saada vastava detailsusega lähteandmeid), mida käesolevas töös nimetatakse transporditsoonideks;
- 3. Mudeli valideerimiseks ja kalibreerimiseks kasutatakse olemasolevaid liiklusloenduste andmeid (Maanteeameti liiklusloendussüsteem) ja ühistranspordi kasutuse kättesaadavaid andmeid (Edelaraudtee, Elektriraudtee, võimaluse korral ka bussiliikluse andmed), samuti ka teostatud uuringud, mille tulemused on kasutatavad mudeli valideerimiseks (näiteks mobiilpositsioneerimise uuringu tulemused ja analoogsed);
- 4. Mudeli korrespondentsmaatriksi koostamiseks kasutatakse olemasolevaid avalikke andmebaase (Maksu- ja Tolliameti andmestik töötava elanikkonna eluja tööandja aadresside kohta, Eesti Hariduse Infosüsteemi EHIS andmestik üldhariduskoolide õpilaste elukohtade ja kooli asukoha kohta, Statistikaameti andmestik Eesti elanike jagunemise kohta omavalitsusüksuste lõikes, muud avalikud andmebaasid ja kättesaadavad uuringud);
- 5. Mudeli oodatava väljundina peab olema võimalik hinnata erinevate transpordiga seonduvate arendusvariantide võimalikke mõjusid liiklussageduste, mootorsõidukite summaarse läbisõidu, ühistranspordikasutuse (näitajatena on võimalik määrata näiteks reisijate arvu, reisija-kilomeetrite ja reisijatundide väärtust, keskmist sõidu pikkust ja sellele kuluvat aega jms) ja muid modelleerimise spetsiifilisest tarkvarast tulenevaid karakteristikuid:
  - Nii graafilisel kui andmekujul;
  - Nii tervikuna kogu eesti transpordisüsteemi kui selle üksikute elementide (näiteks maakonnad, teede liigituse alune jaotus, üksikute teede või

- teelõikude, erinevate transpordiliikide, ühistranspordi operaatorite (näiteks Edelaraudtee, Elektriraudtee) lõikes;
- Samuti on võimalik analüüsida erinevate asustuse arenguga seotud stsenaariumide (näiteks mõnede piirkondade elanikkonna kasv ja kahanemine teistes, tööjõuareaalide ja tõmbekeskuste asukoha ja mõju suuruse muutumine, jne) mõju liikuvusele tervikuna ja ülalmainitud elementide lõikes.

#### 4.2. Lähteandmed mudeli koostamiseks

Lähteandmetena Eesti transpordimudeli koostamiseks on kasutatud:

- 1. Transpordivõrgu kirjeldamine
  - a. Teeregistri andmestikku;
  - b. Raudteevõrgu avalikku andmestikku koos peatuste asukohtadega;
  - c. Eesti kaug- ja maakonna bussiliinide liinivõrgu andmeid (esimeses lähenduses 2009.a seisuga)
- 2. Korrespondentsmaatriksi koostamisel
  - a. Maksu- ja Tolliameti andmebaasi andmestikku
  - b. Eesti hariduse infosüsteemi andmestikku
  - c. Elanike arvu jagunemist haldusüksuste lõikes (Statistikaameti andmed);
- 3. Mudeli valideerimiseks ja kalibreerimiseks
  - a. Uuringut: AUTOPARGI LÄBISÕIT EESTIS 2010. AASTAL. Tallinna tehnikaülikooli teedeinstituut, Tallinn, 2010.
  - b. Maanteeameti liiklusloendussüsteemi andmeid
  - c. Raudteekasutuse andmestikku (andmestik on saadud Edelaraudteelt ja Elektriraudteelt)

#### 4.3. Transpordivõrgu kirjeldamine

Eesti transpordivõrgu kirjeldamisel on aluseks võetud:

- Eesti teeregistri andmestik (so kogu Teeregistrisse kantud teedevõrk vastavalt registris esitatud parameetritele teelõikude ja ristmike kaupa (asukoht, pikkus jne).
- Raudteevõrk (sh peatuste asukohad) vastavalt avalikule teabele.
- Bussiliinide võrk (maakonna- ja kaugliinidena), aluseks on võetud 2009.aasta sügiseses liinivõrguandmestik, mida hiljem on kavas korrigeerida.

![](_page_12_Figure_0.jpeg)

Joonis 4.1. Mudelisse sisestatud teedevõrk

![](_page_12_Figure_2.jpeg)

Joonis 4.2. Mudelisse sisestatud raudteevõrk

![](_page_13_Figure_0.jpeg)

Joonis 4.3. Bussipeatused Eesti transpordimudelis

#### 4.4. Korrespondentsmaatriksi koostamine

Nagu mainitud, osutus peamiseks otsustamist vajavaks ülesandeks Eesti transpordimudeli jaoks liikumisvõrgustikul kasutatavate transporditsoonide arvu (mudeli detailsuse) määramine ja eriti mudeli transpordivõrgustiku koormamiseks vajaliku korrespondentsmaatriksi koostamismetoodika.

![](_page_13_Picture_4.jpeg)

Joonis 4.4. Mudelis rakendatud transporditsoonid ja tsentroidide paiknemine.

Eelpooltoodust johtuvalt otsustati korrespondentsmaatriksi koostamisel lähtuda kahest peamisest metoodilisest lähenemisteest:

- 1. Kasutada korrespondentsmaatriksi koostamiseks Maksu- ja Tolliameti andmestikku tööhõivelise elanikkonna elu- ja tööandja aadresside kohta, millele lisandub Eesti Hariduse Infosüsteemi EHIS andmestik üldhariduskoolide õpilaste elukohtade ja kooli asukoha kohta. Eriti esimese andmebaasi andmete osas on vajalik aga arvestada järgnevaid võimalikke vigu ja ebatäpsusi millised tulenevad MTA andmestiku spetsiifikast. Olulisematena saab siin esile tõsta järgmist:
  - a. MTA andmebaasi sisestatud töötajate elukohad ei pruugi kattuda nende tegelike elukohtadega, so asukohaga, kus tavaliselt algab igapäevane tööalane korrespondents;
  - b. MTA andmebaasis sisalduvad tööandjate aadressid on tööandja juriidiline aadress, ega kajasta täielikult töötaja töö asukohta. See võib olla probleemiks eelkõige suurte üleriigiliste ettevõtete suhtes, kus ettevõtte filiaalid paiknevad mujal, kui ettevõtte juriidiline aadress, samuti selliste ettevõtete töötajate puhul, kus töötaja töö on liikuva või töö tegelik asukoht muutuva iseloomuga.
  - c. Kolmandaks võimalikuks probleemiks on see, et MTA andmebaasis sisalduvad andmed, mille kohta ei saa tingimata informatsiooni selle kohta kas sellist seost saab interpreteerida kui igapäevast tööalast liikumist. Näiteks võib Tartus paiknev ettevõte palgata isiku, kelle reaalne elukoht on Tallinnas. Andmebaasis sisalduva info järgi on tegemist seosega, mis võiks tingida tööalaseid liikumisi, kuid ilmselgelt ei tehta seda iga päev, järelikult tuleb saadud andmestikku korrigeerida vähendades nn pikkade korrespondentside mahtu mida kasutatakse igapäevase liikumisnõudluse määramisel. Esimeses lähenduses on valitud nn pikkadeks liikumisteks >60 minutit kestvad liikumised, mida ei loeta igapäevasteks liikumisteks ega sisestata korrespondentsmaatriksisse sellisel kujul.
- 2. Kasutada liikumisseoste määramisel nn gravitatsioonimudelit, mis arvestab liikumisseoste suuruse määramisel kahe liikumise generatsioonipunkti suurusi ja omavahelist kaugust. Gravitatsioonimudeli kasutamisel lähtutakse kahest lihtsast parameetrist- kahe punkti vaheline liikumisnõudlus on võrdelises seoses nende punktide suurusega (antud juhul kasutatakse suurusena elanikke arvu) ja pöördvõrdelises seoses nendevahelise kaugusega astmes n (harilikult n ~ 2, kuid seda saab korrigeerida mudeli kalibreerimise käigus). Käesoleval juhul käsitletakse gravitatsioonimudeli põhiselt pikki liikumisi (enam kui 60 minutit kestvaid) eeldusel, et nende jagunemine toimub gravitatsioonimudeli reeglite alusel, kuid liikumiste tervikliku mahu määramisel lähtutakse põhimõttest, kus kõikide liikumiste arvust lahutatakse tööalaste korrespondentside arv (määratuna peamiselt MTA andmebaasi alusel).

Lähtudes kättesaadava informatsiooni iseloomust ongi käesoleva projekti autorid seadnud endale eesmärgiks kombineerida mõlemad nimetatud lähenemisteed ja koostada korrespondentsmaatriks kummagi lähenemisteeandmeid koondades.

Põhimõtteliselt saab jagada uuritava piirkonna liikumised järgmiselt:

- piirkonna-sisesed liikumised
- liikumised piirkonnast välja
- liikumised piirkonda sisse
- transiitliikumised (piirkonda läbivad sõidud).

Käesolevas töös ei käsitleta, lähtuvalt transpordimudeli detailsusest, transporditsooni siseseid korrespondentse.

Sõitude jaotust ja paiknemist korrespondentsmaatriksis ning sõitude suuruse määramist viimases illustreerivad järgnevad joonised.

Korrespondentsmaatriksi koostamisel lähtuti mõningatest lihtsustatud eeldustest. Eeldati, et:

- piirkonda läbivad sõidud kujunevad modelleerimise tulemusel, neid ei käsitleta eraldi liikumistena, vaid liikumistena, mis kujunevad parima marsruudi otsingu tulemusel kogu Eestit hõlmava liiklusmudeli rakendamise tulemustele;
- kõik piirkonda sisenevad sõidud jaguvad tegelike liikumiste sihtpunktide jagunemisele vaatamata võrdselt, seega käsitletakse igat sõitu transporditsooni sees on keskmist selles transporditsoonis. Näiteks ei võeta eraldi arvesse Tartust Tallinnasse suunduvate sõitude jagunemisel neid mille lõppsihiks on Nõmme või Lasnamäe jne.);
- kõik piirkonnast väljuvate sõitude lähtekohad jagunevad samuti keskmistena nagu piirkonda sisenevad sõidud.

#### 4.5.Mudeli valideerimine ja kalibreerimine

Mudeli valideerimise protsess toimub alljärgneva skeemi kohaselt:

- Koostatud korrespondentsmaatriksiga koormatakse transpordivõrku;
- Mudel "valib" lähtuvalt sisestatud parameetritest iga korrespondentsipaari vahelisele liikumisnõudlusele jaotuse kolme peamise liikumisviisi vahel- autosõit, bussikasutus või rongikasutus (muidugi eeldusel, et paari vahel on sellised võimalused reaalselt üldse olemas. See käib muidugi eelkõige rongi- ja teatud määral ka bussiühenduse kohta, sest autoga liikumise võimalused on reaalselt teedevõrku arvestades transporditsoonide vahel olemas.
- Saadud jaotust analüüsitakse ja hinnatakse selle vastavust reaalsetele andmetele tervikuna (nagu juba öeldud- kuna üldist liikumisviiside vahelise jagunemise kohta on olemas vaid hinnangulised suurused, siis kasutatakse neid), kasutades lisaks näiteks keskmise sõidu parameetreid (keskmine sõidu pikkus ja ajakulu), mida saab kaudselt võrrelda Eesti mootorsõidukite läbisõidust tulenevate väärtustega.

- Kui saadud tulemused ei vasta tegelikele piisava täpsusega, siis tuleb lähteparameetreid muuta. Esimeseks ülesandeks on parandada võimalikud ilmselged vead transpordivõrgustikus (näiteks väär kiirus teedevõrgu mõnel lingil, mõne ühenduse puudumine üldse või ühenduse või lingi olemasolu, mida tegelikult ei eksisteeri, jms). Kui nende vigade parandamise tulemusena olukord endiselt ei vasta oodatud täpsusele, siis analüüsitakse põhjalikult korrespondentsmaatriksi sisu ja tehakse vajalikud parandused selles. Selline tegevus koos järgneva modelleerimisega toimub niikaua, kuni saavutatakse võimalikult tegelikele väärtustele vastav tulemus.

#### 4.6. Mudeli koostamise käigus esile tulnud probleemid ja lahendusteed

Eesti transpordimudeli koostamine on tänases situatsioonis unikaalne tegevus, mille juures tekib ka rida lahendamist vajavaid probleeme. Neist peamistena saab esile tõsta andmete kvaliteedi ja sobivusega seonduvaid probleeme. Sellest johtuvalt osutub äärmiselt oluliseks just lähteandmete töötlemine ja mudeli tööks vajalikku vormi viimise probleem.

Esimene neist on seostatav olemasolevate lähteandmete olemasolu või sobivuse küsimusega. Kuna Eestis ei ole varem koostatud üleriigilist transpordimudelit, nagu ei ole olemas ka üleriigilist liikuvusuuringut (harilikult nimetatakse seda tüüpi uuringut inglise keeles Household Travel Survey), mille kaudu on võimalik määrata mitmeid parameetreid, mida saab kasutada transpordimudeli koostamise või kalibreerimise huvides, siis oleme sunnitud kasutama käesoleva töö jaoks teatud määral kaudseid andmeid, neid tõlgendama ja osaliselt ka kasutama hinnangulisi väärtusi.

Peamisteks andmetüüpideks (mida harilikult saadakse liikuvusuuringute andmetest) on:

- elanike igapäevaste ja harva teostatavate liikumiste andmestik, siinkohal peame silmas eelkõige järgmist andmestikku:
  - igapäevaste liikumiste arv, pikkus, kestvus, põhjus, kasutatavate liikumisviiside lõikes;
  - kasutatavad liikumisviisid liikumise eesmärkide, liikumise aja ning lähte- ja sihtkohtade lõikes, ka liiklejate sotsiaalse staatuse lõikes;
- andmestik mõnede liikumisviiside kasutatavuse kohta (näiteks Eesti kontekstis on võimalik saada andmeid raudtee kasutatavuse kohta nii reisijate arvu kui lähte ja sihtkohtade lõikes, aga andmestik tegelikult teostatud sõitude kohta bussidega mittesubsideeritud liinidel (välisliinid, kaugliinid, kohalikud kommertsliinid) samasuguse detailsusega andmestik ei ole kättesaadav.
- Üheks probleemiks Eesti transpordimudeli koostamisel on erinevate liikumisviiside jagunemise kohta usaldusväärse informatsiooni puudumine. Kuigi Eestis on teostatud mõningaid pistelisi liikuvusuuringuid kohalikus mastaabis (Tallinn, Harjumaa, Tartu, Jõgevamaa), mille käigus on määratud kindlaks ka erinevate liikumisviiside kasutuse osakaalud, siis üleriiklikke uuringuid (erinevalt paljudest teistest riikidest) teostatud pole ja seega ka vastav informatsioon puudub.

Sellise informatsiooni puudus pärsib teatud määral ka koostatava mudeli tulemuste valideerimise võimalusi, teiste sõnadega võimalusi võrrelda modelleerimistulemusi nende usaldusväärsuse alusel tegelike tulemustega. Seega jääb mudeli valideerimiseks võimalus võrrelda mudeli tulemusi vaid olemasolevate andmetega, näiteks liiklussagedus teedel, rongide kasutatavus jms.

Mitmetes töödes, kus on tehtud ettepanekuid Eesti transpordisüsteemi täiustamiseks (Eesti Transpordi arengukava, üleriigiline planeering Eesti 2030+, ka mitmed kohalikud transpordi arengudokumendid (Tallinn, Tartu, Pärnu, jt.) on rõhutatud ühistranspordi kvaliteedivõime tõstmist kui tegevust, mis omab olulist mõju transpordiliikide valikule. On üsna ilmne, et efektiivselt tegutsev ühistransport on võimeline mõjutama teatud osa liiklejatest valima sõiduauto kasutamise asemel teisi liikumisviise, mis on osaliselt või täielikult ühistranspordikasutusega seonduvad (puhas ühistranspordikasutus või nn pargi-ja-reisi süsteem, kus sõidetakse sõiduautoga ühissõidukipeatusse ja edasi reisitakse viimasega.

Eelmises peatükis kirjeldatud meetodi kohaselt koostatud korrespondentsmaatriksiga koormatud teedevõrgul modelleeritakse liikluskoormused ja võrreldakse neid tegelike liiklusloenduse tulemustega, kujsurres juhul, kui kokkulangevus pole piisavalt hea, korrigeeritakse modelleerimise lähteandmeid. Seda protsessi korratakse, kuini tulemus on vastuvõetav Niiviisi saadud liikluskoormused teedevõrgul kirjeldavad piisavalt hästi olemasolevat olukorda, kuid ei võimalda veel prognoosida liiklusolukorda perspektiivsena.

Tavapäraselt lähtutakse transpordimudelite koostamisel põhiliselt ajafaktorist, teiste sõnadega on mudelis lähtetsoonist sihttsoonini liikumisel optimaalse liikumismarsruudi määramise põhikriteeriumiks minimaalne ajakulu, kuigi põhimõtteliselt lubavad tänapäevased transpordimodelleerimise paketid kasutada ka muid kriteeriume, näiteks teepikkust või kahe eelpoolmainitu kombinatsiooni, mida võiks nimetada maksumuseks ja mida saaks väljendada järgnevalt:

$$C_{ij} = k_1 * t_{ij} + k_2 * d_{ij}$$

#### kus

- Cij on liikumise maksumus liikumisel tsoonist i tsooni j
- tij on selle liikumise ajakulu
- dij on selle liikumise tee pikkus
- k1 ja k2 on koefitsiendid, mis määravad ajakulu ja teepikkuse hinnasuhte (ehk võib neid käsitleda kui 1 ajaühiku ja läbisõiduühiku hinda, näiteks eurot/min ja eurot/km)

Käesoleva mudeli loomisel on esimeses lähenduses otsustatud kasutada liikumisviisi valiku peamise kriteeriumina võimalikku liikumise aega lähtekohast sihtkohani.

Samas osutus vajalikuks koostada mudel, täpsemini öeldes selle liikumisseoseid kirjeldav osa, kus üks faktor korrespondentsmaatriksis suudab kirjeldada ühenduskiiruse mõju liikumisviisi valikule. Seega otsustati koostada korrespondentsmaatriks sellisel kujul, mis arvestaks modelleeritavasse piirkonda sisenevate ja sealt väljuvate liikumiste arvu määramisel summaarset liikumisele kuluvat aega, seega teatava ajakulu väärtuseni jõudmisel muudetakse korrespondentsmaatriksis suhteid, mis määravad ühe või teise liikumisviisi osakaalu.

Mudeli koostamise ja rakendamise tegevuste käigus ilmnesid ka praeguse lahenduse peamised puudused, mis piirasid teatud määral mudeli valideerimist. Siin osutus peamiseks praktiliselt igasuguse kasutatava läheteandmestiku puudumine bussiliikluse, eriti kaugliinivõrgu reisijate arvude ja korrespondentside osas. Teise sõnadega on tänases olukorras ainsaks kasutatavaks statistiliseks väärtuseks summaarne sõitjate arv bussitranspordis, mida regulaarselt edastab Statistikaamet. Selline informatsioon on Statistikaameti kodulehel esitatud näiteks järgmisel kujul (http://pub.stat.ee/px-web.2001/Dialog/SaveShow.asp) :

TS541: SÕITJATEVEDU BUSSIGA KOHALIKEL JA KAUGLIINIDEL --- Aasta, Kvartal, Näitaja ning Bussiliin

#### Sõitjad regulaarvedudel

|      |             |              |           | Riigisisene |           |
|------|-------------|--------------|-----------|-------------|-----------|
|      |             | Maakonnaliin | Vallaliin | kaugliin    | Välisliin |
| 2009 | I kvartal   | 4242,2       | 364,6     | 1185,0      | 75,8      |
|      | II kvartal  | 4209,0       | 348,8     | 1158,1      | 92,3      |
|      | III kvartal | 3750,4       | 265,4     | 1194,2      | 130,0     |
|      | IV kvartal  | 4446,1       | 376,2     | 1188,1      | 100,9     |
| 2010 | I kvartal   | 4597,2       | 320,9     | 1133,7      | 96,6      |
|      | II kvartal  | 4454,6       | 270,4     | 1032,1      | 118,1     |
|      | III kvartal | 4301,8       | 252,7     | 1232,1      | 154,2     |
|      | IV kvartal  | 4644,5       | 286,1     | 1096,9      | 117,9     |
| 2011 | I kvartal   | 5118,1       | 321,0     | 1034,6      | 121,6     |
|      | II kvartal  | 5038,0       | 285,0     | 1074,2      | 128,8     |
|      | III kvartal | 4073,4       | 186,5     | 1196,7      | 173,4     |
|      | IV kvartal  |              |           |             |           |
|      |             |              |           |             |           |

Mõõtühik: tuhat

Andmeid võidakse korrigeerida aasta jooksul pärast aruandeperioodi.

LAST-UPDATED 2011-12-12 SOURCE: Statistikaamet

COPYRIGHT

UNIT: tuhat

Kahjuks ei sisalda aga esitatud informatsioon mingit täpsemat informatsiooni reiside arvu jagunemise kohta lähte ja sihtkohtade lõikes, mistõttu on võimalik esitatud informatsiooni kasutada vaid üldisel tasemel hindamaks mudelist saadavate andmete õigsust või vastavust tegelikele andmetele, mis võimaldaks mudeli rakendamise tulemusi hinnata ja mudelit sellest lähtuvalt kalibreerida.

Analoogsed probleemid tõusid tegelikult esile ka muude transpordiliikide lõikes. Näiteks raudteestatistika puhul oli võimalik saada sõitjate arvu kohta andmeid küll peatuste lõikes, kuid mitte seostena (kust-kuhu- mitu sõitjat). Teatud määral tekitab lisaküsimusi ka kuupiletite kasutatavus, eelkõige kuupiletiga teostatavate sõitude arv.

#### **5. Koostatud transpordimudeli rakendamine**

#### 5.1. Stsenaariumite taust ja käsitlus

Käesoleva töö mahus on koostatud transpordimudelit rakendatud kolme lahenduse saamise jaoks.

- 1. Esimene neist (tinglikult variant A) kirjeldab olemasolevat olukorda, tinglikult 2009.aasta liiklussituatsiooni tasandil. 2009.aasta on valitud seetõttu, et selle aasta liikuvusandmestik osutus kõige ülevaatlikumaks ja selle põhjal oli võimalik kalibreerida mudelit kõige põhjalikumalt.
- 2. Teine stsenaarium (B) kujutab tinglikult liiklusolukorda 2030.aastal olukorras, kus peamised transpordivõrgu autostumise ja liikuvuse arengutrendid jätkuvad enam-vähem senises mahus ja lahenduses. Seda on veidi täpsemalt kirjeldatud peatükis 4.2.
- 3. Kolmas stsenaarium (C) kujutab liiklusolukorda tinglikult aastal 2030 juhul, kui on aset leidnud peamised arengud, mis vastavad lahendusvariandile B, kuid sellele lisaks on oluliselt arendatud raudteevõrgustikku. Stsenaariumi kirjeldus ja põhimõtted on esitatud peatükis 5.3.
- 4. Neljas stsenaarium D on koond stsenaariumist B ja C, mis võtab samaaegselt arvesse tõenäolist autostumistaseme kasvu, ühest küljest, ja raudtee ühenduskiiruse tõstmise saadavat efekti, teisest küljest.

Tuleb rõhutada, et saamaks adekvaatset pilti võimalikest muutustest transpordiliikide kasutuses erinevate arengustsenaariumide korral on esitatud tulemused vaid nende omavalituste vaheliste korrespondentside osas, kus raudtee (Edelaraudtee või Elektriraudtee) on reaalse liikumisviisina võimalik alternatiiv autokasutusele, see tähendab et omavalitsuses on olemas vähemalt üks rongipeatus. Nende omavalitsuste statistilised näitajad, kus rongi kasutus ei ole võimalik (olemasolevas võrgus peatus puudub) ja reaalselt on liikumine võimalik vaid maanteetranspordi abil (auto, buss) on esitatud statistilistest näitajatest välja jäetud, sest neis ühendustes ei mõjuta kavandatud lahendused transpordiliikide kasutust. Sellisteks omavalitsusüksusteks on:

| Aegviidu vald | Orava vald    | Tallinna linn      |
|---------------|---------------|--------------------|
| Anija vald    | Palamuse vald | Tamsalu vald       |
| Are vald      | Palupera vald | Tapa vald          |
| Elva linn     | Puka vald     | Tartu vald         |
| Haaslava vald | Põlva vald    | Tartu linn         |
| Jõgeva vald   | Põlva linn    | Toila vald         |
| Jõgeva linn   | Pärnu linn    | Tori vald          |
| Jõhvi vald    | Püssi linn    | Tõlliste vald      |
| Jõhvi vald    | Raasiku vald  | Tähtvere vald      |
| Kadrina vald  | Rakke vald    | Türi vald          |
| Kambja vald   | Rakvere linn  | Vaivara vald       |
| Karula vald   | Rapla vald    | Valga linn         |
| Kehtna vald   | Rõngu vald    | Vastse-Kuuste vald |
| Kiviõli linn  | Rägavere vald | Veriora vald       |
| Kiviõli linn  | Räpina vald   | Viljandi linn      |

Kohila vald Saku vald Võhma linn Kohtla-Nõmme vald Sangaste vald Väike-Maarja vald Käru vald Sonda vald Vändra vald Narva linn Suure-Jaani vald Õru vald Nõo vald Tabivere vald Ülenurme vald

Vastavalt koostatud korrespondentsmaatriksile moodustavad nimetatud omavalitsusüksustega seotud korrespondentsid (liikumisseosed teiste omavalitsustega) kokku 113 633 ühendust ööpäevas, mis moodustab kõikidest määratud liikumisseostest (kokku: 502 727, ilma omavalitsuse siseste liikumisteta!) 22,6%. Tulemused ongi esitatud nimetatud 113 tuhande liikumisseose muudatustest lähtuvalt.

#### 5.2. Stsenaarium – B

Stsenaariumit B saab nimetada ka tavaolukorra jätkumise stsenaariumiks (inglise keeles "business as usual"). See kirjeldab olukorda, kus peamised transpordialased arengud jätkuvad endistena. Peamiseks on siin autostumise kasv ja sellest tulenev mootorsõidukite läbisõidu kasv.

Selle prognoosimisel on lähtud järgmisest:

Alljärgneval joonisel on toodud Eesti autostumistaseme statistilised näitajad (ARK) andmed, mida on aga korrigeeritud, kuna mitmel korral viimase 20 aasta jooksul on teatud määral muudetud sõiduautode registriandmete statistilise esitamise põhimõtteid siiski neid väärtusi tagasi korrigeerimata. Sellest johtuvalt on korrigeeritud ka toodud näitajaid ja nende alusel teostatud statistiline prognoos aastani 2030. Selle prognoosi kohaselt suureneb autostumistase ka edaspidi, kuid mitte kogu järgneva prognoosiperioodi jooksul (ca 20 aastat) sama tempoga. On tõenäoline ja see vastab ka teiste, autostumistaseme buumi juba läbi elanud riikide tulemustele, kus autostumistaseme kasvu kiirus (jõudes tasemele ca 400... 450 sõiduautot/elaniku kohta) hakkab aeglustuma ega suurene enam samas tempos kui varem. Sellise arengustsenaariumi kohaselt võiks eesti autostumistase aastaks 2030 jõuda tasemele ca 534 sõiduautot 1000 elaniku kohta ja aastaks 2040 oleks sama näitaja 559 sõiduautot 1000 elaniku kohta. Võrreldes mõnede teiste riikide näitajatega oleks need näitajad küllaltki keskmisel tasemel (vaata joonis 5.1.).

![](_page_21_Figure_0.jpeg)

Joonis 5.1. Autostumistaseme väärtused mõnedes riikides (OECD Factbook 2006: Economic, Environmental and Social Statistics. © OECD 2006).

![](_page_22_Figure_0.jpeg)

Joonis 5.2. Eesti autostumistaseme areng ja prognoos.

Autode arvust olulisem on tegelikult auto kasutuse prognoosimine, mida kogu riigi tasandil iseloomustab kõige paremini autode summaarne aastane läbisõit (autokilomeetrite koguarv). Summaarse läbisõidu väärtusi on iga-aastaselt hinnatud TTÜ teedeinstituudi vastavas uuringus: AUTOPARGI LÄBISÕIT EESTIS 2010. AASTAL. (http://www.mnt.ee/public/Leping\_2010Labisoit\_VAHE\_par\_1...3\_ptk.pdf)

Selle kohaselt on senised aastased summaarse läbisõidu näitajad järgmised:

Tabel 5.1. Mootorsõidukite summaarne läbisõit Eestis 2000-2010

|       | Mootorsõidukite summaarne läbisõit Eestis: kokku, tuh.a-km/aastas |         |           |           |          |         |         |  |  |  |  |  |
|-------|-------------------------------------------------------------------|---------|-----------|-----------|----------|---------|---------|--|--|--|--|--|
|       |                                                                   |         |           | rambid ja | Muud     | Linnad, |         |  |  |  |  |  |
| Aasta | Põhimnt                                                           | Tugimnt | Kõrvalmnt | üh.teed   | maanteed | asulad  | KOKKU   |  |  |  |  |  |
| 2000  | 1468,40                                                           | 1017,80 | 1146,90   | 14,60     | 620,60   | 2172,20 | 6440,50 |  |  |  |  |  |
| 2001  | 1509,10                                                           | 995,30  | 1074,20   | 14,60     | 638,30   | 2306,40 | 6537,90 |  |  |  |  |  |
| 2002  | 1604,10                                                           | 1088,80 | 1082,70   | 14,50     | 649,80   | 2402,74 | 6842,64 |  |  |  |  |  |
| 2003  | 1880,50                                                           | 992,10  | 1331,60   | 14,60     | 678,00   | 2519,72 | 7416,52 |  |  |  |  |  |
| 2004  | 2043,30                                                           | 1063,30 | 1446,80   | 19,40     | 683,40   | 2639,17 | 7895,37 |  |  |  |  |  |
| 2005  | 2195,70                                                           | 1110,80 | 1321,10   | 18,50     | 623,60   | 2790,93 | 8060,63 |  |  |  |  |  |
| 2006  | 2437,60                                                           | 1269,70 | 1375,90   | 20,10     | 647,60   | 2962,53 | 8713,43 |  |  |  |  |  |
| 2007  | 2721,20                                                           | 1381,30 | 1500,20   | 20,80     | 689,70   | 3238,29 | 9551,49 |  |  |  |  |  |
| 2008  | 2666,20                                                           | 1244,60 | 1489,87   | 21,80     | 688,50   | 3243,70 | 9354,67 |  |  |  |  |  |
| 2009  | 2475,50                                                           | 1153,90 | 1322,20   | 20,30     | 609,30   | 3017,45 | 8598,65 |  |  |  |  |  |
| 2010  | 2369,90                                                           | 1120,40 | 1262,40   | 29,99     | 586,20   | 2926,92 | 8295,81 |  |  |  |  |  |

Ilmselt on olemas ka selge seos autostumistaseme ja summaarse läbisõidu vahel. Seda iseloomustab alljärgnev joonis:

![](_page_23_Figure_1.jpeg)

Joonis 5.3. Seos autostumistaseme ja summaarse läbisõidu vahel Eestis aastatel 2000-2010.

Kui nüüd kasutada saadud seost prognoositud autostumistaseme väärtuse 534 sõiduautot 1000 elaniku kohta jaoks (aastaks 2030) ja võtta arvesse ka läbisõidu arengu trende teeliikide lõikes, saame järgmise pildi:

![](_page_24_Figure_0.jpeg)

Joonis 5.4. Mootorsõidukite summaarse läbisõidu jagunemise prognoos seniste arengutrendide alusel kuni aastani 2030.

Seega saaksime prognoosida summaarse läbisõidu väärtused aastaks 2030 järgmistena:

Tabel 5.2. Summaarse mootorsõidukite läbisõidu prognoos 2030.aastaks

|                | Jagunemine teeliikide lõikes |            |       |
|----------------|------------------------------|------------|-------|
|                | milj.auto-km                 |            | kasv  |
|                | 2009                         | 2030       | korda |
| Põhimnt        | 2 475,5                      | 3 115,7    | 1,26  |
| Tugimnt        | 1 153,9                      | 1 306,6    | 1,13  |
| Kõrvalmnt      | 1 322,2                      | 1 356,9    | 1,03  |
| muud mnt       | 629,6                        | 603,0      | 0,96  |
| Linnad, asulad | 3 017,4                      | 3 618,3    | 1,20  |
| KOKKU:         | 8 598,646                    | 10 000,456 | 1,16  |

Kui võtta aluseks baasaasta 2009, siis toodud prognoosi kohaselt võiks summaarne läbisõit maanteedel ja linnades aastaks 2030 kasvada 1,16 korda ja ulatuda ligikaudu 10 miljardi auto-kilomeetrini aastas.

![](_page_25_Figure_0.jpeg)

Joonis 5.5. Summaarse läbisõidu prognoos 2030.aastaks võrreldes 2009.aastaga

Toodud väärtust ongi aluseks võetud modelleerimise variandi B koostamisel ja kasutamisel.

#### 5.3. Stsenaarium – C

Stsenaarium C on stsenaarium, mis iseloomustab kõige paremini üleriigilise planeeringu Eesti 2030+ arenguid. Siin on peamisteks muutusteks võrreldes eelpoolkirjeldatud stsenaariumiga B raudteevõrgu arenguga seotud prognoos. Nimetatud arenguvariantide võrdlemiseks on omakorda käsitletud nelja varianti:

Tabel 5.3. Stsenaariumi C mõjufaktorid

| Variant |                                               | Muutus ühenduskiiruses võrreldes olemasolevaga |                    |                |
|---------|-----------------------------------------------|------------------------------------------------|--------------------|----------------|
|         |                                               | Edelaraudtee                                   | Edelaraudtee       | Elektriraudtee |
|         |                                               | põhivõrk                                       | põhiühendused      |                |
| C0      | Baasvariant-<br>raudtee<br>ühenduskiirused on | 1,0                                            | 1,0                | 1,0            |
|         | sarnased<br>olemasolevatega                   |                                                |                    |                |
| C1      |                                               | 0,8<br>(20<br>% kiirem)                        | 1,0                | 1,0            |
| C2      |                                               | 0,8<br>(20% kiirem)                            | 0,8                | 0,9            |
| C3      |                                               | 0,8                                            | 0,7 (Tallinn-Narva | 0,9            |
|         |                                               |                                                | ja Tallinn-Tartu)  |                |
|         |                                               |                                                | 0.35 (Tallinn      |                |
|         |                                               |                                                | Pärnu (RailBaltic) |                |

- Variandi C1 puhul on eeldatud, et Edelaraudtee teenindavatel liinidel tõuseks ühenduskiirus 20% võrra olemasolevaga võrreldes.
- Variant C2 näeb ette 20% võrra kiirema ühenduskiiruse Edelaraudtee poolt teenindavatel liinidel ja 10% võrra suurema ühenduskiiruse Elektriraudtee liinidel.
- Variandi C3 kohaselt tõuseks ühenduskiirus 10% võrra kõigil Elektriraudtee liinidel, 20% võrra kõigil Edelaraudtee liinidel, kuid Edelaraudtee

põhiühendustel Tallinn-Tapa –Rakvere-Jõhvi-Narva ning Tallinn-Tapa-Jõgeva-Tartu rakendataks kiirronge mille ühenduskiirus on 30% võrra suurem tänasest ühenduskiirusest, lisaks on valminud RailBaltic kiirraudteeühendus, mis tõstaks ühenduskiirust Tallinna ja Pärnu vahel 65% võrra olemasolevaga võrreldes.

Kirjeldatud variandi C3 puhul kujuneksid ühenduskiirused ja sellest tulenevad sõiduajad ligikaudu järgnevateks (võrreldes olemasoleva sõiduplaaniga):

Tabel 5.4. Olemasolevad raudtee ühenduskiirused

| Tallinn>Tartu    |         |       |         |       |       |      | Sõiduaeg/kiirus |     |     | koef. | Uus variant |      |
|------------------|---------|-------|---------|-------|-------|------|-----------------|-----|-----|-------|-------------|------|
|                  | Tallinn | Tapa  | Jõgeva  | Tartu |       |      |                 |     |     |       |             |      |
| ol.ol.sõiduplaan | 7:52    | 8:54  | 9:44    | 10:44 |       |      |                 |     |     |       |             |      |
| aeg              |         | 1:02  | 0:50    | 1:00  |       | 2:52 | hrs:min         | 172 | min |       | 138         | min  |
| tunnid           |         | 1,03  | 0,83    | 1,00  |       | 2,87 | hrs             |     |     |       | 2,29        | hrs  |
| km               |         | 76    | 64      | 47    |       |      |                 |     |     |       |             |      |
| kiirus           |         | 73,5  | 76,8    | 47,0  |       | 65,2 | km/h            |     |     | 0,80  | 82          | km/h |
| Tallinn>Narva    |         |       |         |       |       |      |                 |     |     |       |             |      |
|                  | Tallinn | Tapa  | Rakvere | Jõhvi | Narva |      |                 |     |     |       |             |      |
| ol.ol.sõiduplaan | 16:00   | 17:25 | 17:44   | 18:42 | 19:27 |      |                 |     |     |       |             |      |
| aeg              |         | 1:25  | 0:19    | 0:58  | 0:45  | 3:27 | hrs:min         | 207 | min |       | 145         | min  |
| tunnid           |         | 1,42  | 0,32    | 0,97  | 0,75  | 3,45 | hrs             |     |     |       | 2,42        | hrs  |
| km               |         | 76    | 26      | 59    | 46    |      |                 |     |     |       |             |      |
| kiirus           |         | 53,6  | 82,1    | 61,0  | 61,3  | 60,0 | km/h            |     |     | 0,70  | 86          | km/h |
| Tallinn>Pärnu    |         |       |         |       |       |      |                 |     |     |       |             |      |
|                  | Tallinn | Pärnu |         |       |       |      |                 |     |     |       |             |      |
| ol.ol.sõiduplaan | 6:54    | 9:42  |         |       |       |      |                 |     |     |       |             |      |
| aeg              |         | 2:48  |         |       |       | 2:48 | hrs:min         | 168 | min |       | 58,8        | min  |
| tunnid           |         | 2,80  |         |       |       | 2,80 | hrs             |     |     |       | 0,98        | hrs  |
| km               |         | 132   |         |       |       |      |                 |     |     |       |             |      |
| kiirus           |         | 47,1  |         |       |       | 47,1 | km/h            |     |     | 0,35  | 135         | km/h |

Märkus: Variantide võrdluses ei ole arvestatud reisijate arvudega, kes liiguvad nn tsoonisiseselt (so ühe omavalitsuse piirides).

#### 5.4. Tulemused

#### Stsenaarium B

Autostumise jätkumisel saab prognoosida järgmisi muutusi auto kasutuses (vt. alljärgnev tabel)

Tabel 5.5. Autokasutuse põhikarakteristikud ja prognoos 2030.aastaks

| Aasta         | Maanteed: |           |           |         |           |           |           |           |
|---------------|-----------|-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-----------|-----------|
|               |           |           |           |         | Maanteed  | Linnades  |           |           |
| 2009          | Põhi-     | Tugi-     | Kõrval-   | Muud    | kokku     | kokku     | KOKKU:    |           |
| Summaarne     |           |           |           |         |           |           |           |           |
| läbisõit      | 2 475 500 | 1 153 900 | 1 322 200 | 629 600 | 5 581 200 | 3 017 446 | 8 598 646 | tuh.a-km  |
| keskm.kiirus  | 90        | 80        | 70        | 60      |           | 40        |           | km/h      |
| SA arv        |           |           |           |         |           |           | 545 692   |           |
| Auto läbisõit |           |           |           |         |           |           |           |           |
| aastas        | 4536      | 2115      | 2423      | 1154    | 10228     | 5530      | 15 757    | km/aastas |
| Auto läbisõit |           |           |           |         |           |           |           |           |
| päevas        | 45,4      | 21,1      | 24,2      | 11,5    | 102,3     | 59,3      | 162       | km/päevas |
| Keskm. sõidu  |           |           |           |         |           |           |           |           |
| pikkus        | 21,6      | 10,1      | 11,5      | 5,5     | 48,7      | 26,9      | 76        | km/sõit   |
| Keskm.sõidu   |           |           |           |         |           |           |           |           |
| aeg           | 14,4      | 7,6       | 9,9       | 5,5     | 37,3      | 40,4      | 78        | min/sõit  |
|               |           |           |           |         |           |           |           | sõitu     |
|               |           |           |           |         | 114 595   | 111 979   | 113 663   | päevas    |
| Aasta:        |           |           |           |         |           |           |           |           |

| Aasta:        |           |           |           |         |           |           |            |           |
|---------------|-----------|-----------|-----------|---------|-----------|-----------|------------|-----------|
|               |           |           |           |         | Maanteed  | Linnades  |            |           |
| 2030          | Põhi-     | Tugi-     | Kõrval-   | Muud    | kokku     | kokku     | KOKKU:     |           |
| Summaarne     |           |           |           |         |           |           |            |           |
| läbisõit      | 3 115 720 | 1 306 592 | 1 356 846 | 603 043 | 6 382 201 | 3 618 255 | 10 000 456 | tuh.a-km  |
| keskm.kiirus  | 85        | 80        | 70        | 60      |           | 25        |            | km/h      |
| SA arv        |           |           |           |         |           |           | 715 560    |           |
| Auto läbisõit |           |           |           |         |           |           |            |           |
| aastas        | 4354      | 1826      | 1896      | 843     | 8919      | 6631      | 15 550     | km/aastas |
| Auto läbisõit |           |           |           |         |           |           |            |           |
| päevas        | 54,4      | 22,8      | 23,7      | 10,5    | 111,5     | 66,3      | 178        | km/päevas |
| Keskm. sõidu  |           |           |           |         |           |           |            |           |
| pikkus        | 25,8      | 10,8      | 11,2      | 5,0     | 52,8      | 28,8      | 82         | km/sõit   |
| Keskm.sõidu   |           |           |           |         |           |           |            |           |
| aeg           | 18,2      | 8,1       | 9,6       | 5,0     | 40,9      | 69,2      | 110        | min/sõit  |
|               |           |           |           |         |           |           |            | sõitu     |
|               |           |           |           |         | 120 787   | 125 509   | 122 454    | päevas    |

Selle prognoosistsenaariumi (B1) tulemuste kohaselt suureneb läbisõit nii riigimaanteedel kui ka linnades, asulates. Samas ei ole ette näha ühe auto kohta tuleva aastase läbisõidu kasvu, pigem on tendents selline, et perre hangitav teine (või kolmas jne) auto läbisõit ei ole enam nii suur, kui olemasolevas olukorras, ühe auto puhul. Veidi kasvab keskmine päevane läbisõit, märgatavalt aga ajakulu, seda eelkõige linnaliikluse ummistumise tagajärjel.

Suurenev autostumine toob aga kaasa olulised muutused transpordiliikide vahelises tööjaotuses (vt alljärgnev tabel)

Sellise stsenaariumi puhul on arvestatud sõitjate summaarse arvu säilimisega, samas on arvestatud, et raudtee ja bussiliikluse kiirused jäävad sellisteks nagu täna.

Alljärgnevalt on esitatud tulemused vaid nende omavalituste vaheliste korrespondentside osas, kus raudtee (Edelaraudtee või Elektriraudtee) on reaalse liikumisviisina võimalik alternatiiv autokasutusele, see tähendab et omavalitsuses on olemas vähemalt üks rongipeatus. Nende omavalitsuste statistilised näitajad, kus rongi kasutus ei ole võimalik (olemasolevas võrgus peatus puudub) ja reaalselt on liikumine võimalik vaid maanteetranspordi abil (auto, buss) on esitatud statistilistest näitajatest välja jäetud, sest neis ühendustes ei mõjuta kavandatud lahendused transpordiliikide kasutust.

Modelleerimise tulemusel toimub oluline ümberjagunemine transpordiliikide kasutuses kaotajateks kõik alternatiivsed (ühis)transpordiliigid, eelkõige Edelaraudtee, aga ka bussiliiklus ning Elektriraudtee.

Tabel 5.6. Stsenaariumi B tulemused (sõitude arv tööpäevas, 2030)

|                |            | Sõitude arv ööpäevas |              |                |            |  |  |  |
|----------------|------------|----------------------|--------------|----------------|------------|--|--|--|
|                | Auto       | Buss                 | Edelaraudtee | Elektriraudtee | Kokku      |  |  |  |
| olemasolev     | 113<br>633 | 21<br>911            | 5630         | 3737           | 144<br>911 |  |  |  |
| Stsenaarium B1 | 122<br>453 | 15<br>745            | 3755         | 2933           | 144<br>886 |  |  |  |
| Muutus (abs):  | 8820       | -6166                | -1875        | -804           | -25*       |  |  |  |
| Muutus %       | +7,8%      | -28,1%               | -33,3%       | -21,5%         | -          |  |  |  |

Märkus \*- erinevus tuleneb ümardamise täpsusest

Tähelepanuväärne on ka muutus sõitude jagunemise modaaljaotuses:

Tabel 5.7. Stsenaariumi B1 mõju transpordiliikide kasutuse jagunemisele.

|          | Auto | Buss | Edelaraudtee | Elektriraudtee | Kokku |  |  |  |  |  |  |
|----------|------|------|--------------|----------------|-------|--|--|--|--|--|--|
| 2009     | 78%  | 15%  | 4%           | 3%             | 100%  |  |  |  |  |  |  |
| 2030: B1 | 85%  | 11%  | 3%           | 2%             | 100%  |  |  |  |  |  |  |

#### Stsenaarium C

Tabel 5.8. Stsenaariumi C tulemused (sõitude arv tööpäevas, 2030)

|          |         | Sõitude arv ööpäevas |              |                |         |  |  |  |  |  |
|----------|---------|----------------------|--------------|----------------|---------|--|--|--|--|--|
| Variant: | Auto    | Buss                 | Edelaraudtee | Elektriraudtee | KOKKU   |  |  |  |  |  |
| C0       | 113 633 | 21 911               | 5 630        | 3 737          | 144 911 |  |  |  |  |  |
| C1       | 110 235 | 21 096               | 9 838        | 3 713          | 144 882 |  |  |  |  |  |
| C2       | 109 713 | 20 926               | 9 824        | 4 418          | 144 881 |  |  |  |  |  |
| C3       | 109 063 | 20 724               | 10 675       | 4 418          | 144 880 |  |  |  |  |  |

Võrreldes olemasoleva olukorraga (C0=100%) muutuks sõitude arv transpordiliikide lõikes alljärgnevalt:

Tabel 5.9. Sõitude arv muutus (%) stsenaariumi C puhul

| Variant | Auto  | Buss  | Edelaraudtee | Elektriraudtee |  |  |  |  |  |  |  |
|---------|-------|-------|--------------|----------------|--|--|--|--|--|--|--|
| C0      | 100%  | 100%  | 100%         | 100%           |  |  |  |  |  |  |  |
| C1      | -3,0% | -3,7% | +74,7%       | -0,6%          |  |  |  |  |  |  |  |
| C2      | -3,4% | -4,5% | +74,5%       | +18,2%         |  |  |  |  |  |  |  |
| C3      | -4,0% | -5,4% | +89,6%       | +18,2%         |  |  |  |  |  |  |  |

![](_page_29_Figure_2.jpeg)

Joonis 5.6. Prognoositud ööpäevane sõitude arv variantide C0...C3 puhul.

![](_page_30_Figure_0.jpeg)

Joonis 5.7. Sõidukiliikide vaheline modaaljaotus prognoosivariantide C0...C3 puhul.

#### Stsenaarium D

Stsenaarium D võtab arvesse stsenaariumide B ja C peamisi arenguid. See tähendab, võrreldes olemasoleva variandiga B0 on muudetud raudtee ühenduskiirusi nii nagu stsenaariumis C3, samas nähakse ette ka autostumise kasvust tulenevad mõjud, nagu stsenaariumis B1.

Modelleerimise tulemused on selle variandi puhul alljärgnevad:

Tabel 5.10. Stsenaariumi D tulemused (sõitude arv tööpäevas, 2030)

|                       | Auto<br>Buss |           | Edelaraudtee | Elektriraudtee | KOKKU      |  |  |
|-----------------------|--------------|-----------|--------------|----------------|------------|--|--|
| Sõitude arv ööpäevas: |              |           |              |                |            |  |  |
| Olemasolev B0         | 113<br>633   | 21<br>911 | 5630         | 3737           | 144<br>911 |  |  |
| Stsenaarium D         | 115<br>542   | 17<br>140 | 8347         | 3881           | 144<br>910 |  |  |
| Muutus (abs):         | 1909         | -4771     | 2717         | 144            |            |  |  |
| muutus %              | +1,7%        | -21,8%    | +48,3%       | +3,9%          |            |  |  |

Tabel 5.11. Muutus transpordiliikide modaaljaotuses stsenaariumi D rakendamisel:

|                        | Auto | Buss | Edelaraudtee | Elektriraudtee | KOKKU |
|------------------------|------|------|--------------|----------------|-------|
|                        | 78%  | 15%  | 4%           | 3%             |       |
| Transpordiliikide      |      |      |              |                | 100%  |
| osakaal sõitude arvus: | 80%  | 12%  | 6%           | 3%             |       |
|                        |      |      |              |                | 100%  |

#### **Lisad:**

Modelleeritud variantide tulemused graafilises vormingus.