Fortetting i og ved sentrale kollektivknutepunkter nevnes ofte som strategi for bærekraftig eller klimavennlig byutvikling, fordi slik utvikling gir mindre biltrafikk enn lokalisering av aktiviteter andre steder i bystrukturen. Dette er en viktig del av begrunnelsen for store utbyggingsprosjekter nær de sentrale jernbanestasjonene i flere europeiske byer, og i Bjørvika i Oslo. Effektene av slik utbygging er likevel empirisk undersøkt kun i begrenset grad. Artikkelen presenterer en empirisk studie av effekter av de 12 500 nye arbeidsplassene som Rom Eiendom AS bygger i Bjørvika. Resultatene viser vesentlig lavere biltrafikkmengder og miljøbelastninger enn hvis disse arbeidsplassene i stedet hadde vært lokalisert i bystrukturen etter samme mønster som dagens arbeidsplasser i Oslo.

Av Aud Tennøy, Kjersti Visnes Øksenholt og Jørgen Aarhaug

Rom Eiendom AS forvalter store, sentrale områder i og ved tunge kollektivknutepunkter i flere norske byer. Som ledd i arbeidet med en strategi for utvikling av slike områder, ba selskapet Transportøkonomisk institutt (TØI) om å utarbeide et kunnskapsgrunnlag for vurdering av transportrelaterte miljøeffekter av utbygging i slike områder. Som svar på dette gjennomførte TØI en litteraturstudie for å kartlegge «state-of-the-art»-kunnskapen på feltet, samt en konkret analyse av effekter og konsekvenser knyttet til Rom Eiendoms utvikling i og ved Bjørvika (Tennøy, Øksenholt og Aarhaug 2013).

Rom Eiendoms utbygging i Bjørvika og andre norske byer kan sees i lys av en trend med lignende prosjekter for knutepunktutvikling i en rekke europeiske byer, som Zürich, Lyon, Amsterdam, London, Paris og Stockholm (Peters og Novy 2012). Slike prosjekter har over lang tid hatt som målsetting å redusere bilavhengighet og bilbruk, og dermed bidra til en mer bærekraftig byutvikling (se for eksempel Bertollini 1998, Bertollini mfl. 2012, Kenworthy 2005, Wolf 2012). Videre handler det om å fremskaffe gode og attraktive tomter for kunnskapsbaserte bedrifter, om å styrke byenes og landenes økonomi, og om å posisjonere byene bedre i konkurransen om å være attraktive. Mange av de samme motforestillingene går også igjen, som at utnyttelsesgraden er for høy, arkitekturen fremmed eller spesiell, at prosjektene totalt sett ikke bidrar til en bedre by, fare for gentrifisering og økte sosiale forskjeller, mv.

De forventede positive og negative effektene og konsekvensene av slike utbygginger er likevel empirisk undersøkt kun i begrenset grad, så vidt vi har kunnet bringe på det rene. Rom Eiendom ønsket et bedre kunnskapsgrunnlag for sine vurderinger av slik utvikling. I denne omgang ønsket de å fokusere på effekter og konsekvenser knyttet til biltrafikk.

Kunnskapsgrunnlaget

Litteraturgjennomgangen fokuserte på hvordan arealutviklingen og utviklingen av transportsystemene i byområder påvirker reisevaner og biltrafikkmengder. Kort oppsummert viser litteraturgjennomgangen at tette byer gir mindre biltrafikk per innbygger enn spredte byer (se for eksempel Newman og Kenworthy 1989 og Næss, Sandberg og Røe 1996). Videre at jo mer sentralt ulike aktiviteter er lokalisert, desto mindre biltrafikk genererer de. Dette gjelder både boliger (se for eksempel Hartoft-Nielsen 2001a, Næss 2006), arbeidsplasser (se for eksempel Hartoft-Nielsen 2001b, Meland 2002, Strømmen 2001, Tennøy og Lowry 2008) og handel og service (unntatt helt boligrelatert handel og service som bør lokaliseres i direkte tilknytning til boligområdene de skal betjene) (se for eksempel Strømmen 2001 eller Engebretsen mfl. 2010). Næss (2012) gjennomgikk 30 nordiske studier om effekter av arealbruk på reiseatferd og biltrafikkmengder gjennomført de siste 30 år, og konkluderte med at bevisene for at lokalisering av aktiviteter påvirker reiseatferd er «quite overwhelming». Dette gjaldt ikke minst at jo lengre fra sentrum ulike aktiviteter er lokalisert, desto mer biltrafikk genererer de.

Når vi ser på transportmiddelfordelingen på alle slags reiser til og fra ulike deler av Oslo kommune (figur 1), er denne effekten svært tydelig (data fra den nasjonale reisevaneundersøkelsen (RVU) 2009). Bilandelene på reiser til og fra indre by er vesentlig lavere enn til andre deler av byen. I sammenligninger mellom Oslo og ulike deler av Akershus, finner vi at bilførerandelene er langt lavere på reiser til og fra Oslo (28 %) enn på reiser til og fra ulike deler av Akershus (52–59 %).

Litteraturen viser også – ikke overraskende – at bedre tilrettelegging for biltrafikk gir mer biltrafikk, mens tilrettelegging for andre transportmidler og bruk av restriktive virkemidler mot biltrafikken gir mindre biltrafikk (Cairns mfl. 1998, Chatman 2013, Chen mfl. 2008, Downs 1962, Goodwin 1996, Litman 2009, Mogridge 1997, Noland og Lem 2002, Nordbakke og Vågane, 2007, Næss og Møller 2004, SACTRA 1994, Stjärnekull og Widell 2008, Strand mfl. 2009).

Vi gikk også gjennom litteratur om det som i den engelskspråklige litteraturen omtales som «Transport Oriented Development» (TOD). Studiene er entydige i at utvikling i tunge kollektivknutepunkter gir vesentlig mindre biltrafikk enn byutvikling andre steder (Cervero 2006, Chen mfl. 2008, Chatman 2013, TCRP 2008). Studiene er i stor grad rettet mot effekter av boliglokalisering. Flere peker på at lokalisering av arbeidsplasser sannsynligvis har større betydning for reiseatferd og trafikkmengder (se Chen mfl. 2008).

Basert på slik kunnskap er litteraturen i all hovedsak samstemt i anbefalingene om hva slags areal- og transportutvikling som gir de laveste biltrafikkmengdene og muligheter for å redusere biltrafikkmengdene (målt som totalt antall kjøretøy-kilometer med bil i regionen):

  • Arealbruken styres mot sentral fortetting, mot biluavhengig lokalisering og mot styrking av sentrum og lokalsentre – ikke byspredning.

  • Kollektivtilbudet bedres (frekvens, hastighet, punktlighet, flatedekning).

  • Det legges bedre til rette for å gå og sykle (arealbruk, infrastruktur, regulering av biltrafikk).

  • Restriktive virkemidler mot biltrafikken tas i bruk, både fysiske (veikapasitet, parkeringskapasitet) og økonomiske (parkeringsavgifter, veiprising, bompenger).

Man kan dermed forvente at nye boliger, handel og arbeidsplasser lokalisert sentralt vil generere mindre biltrafikk enn om slike aktiviteter lokaliseres mindre sentralt. Man kan forvente spesielt store effekter av å lokalisere kunnskapsbaserte arbeidsplasser og spesialisert handel og service (som det finnes én eller få av i en by) helt sentralt. Hovedforklaringene på dette er at høyt spesialiserte funksjoner trekker arbeidstakere og kunder fra hele regionen, og at sentrum vanligvis har den beste kollektivtilgjengeligheten fra hele byen og regionen mens tilgjengeligheten med bil ofte er dårlig (kø, mange gående og syklende i gatene, relativt få parkeringsplasser). Videre er sentralt lokaliserte aktiviteter tilgjengelige for mange mennesker til fots og med sykkel. Lokalisering av slike aktiviteter i mindre sentrale områder vil ofte bety at de er lettest tilgjengelig med bil for store deler av befolkningen.

Figur 1: Transportmiddelfordeling, alle reiser i Oslo, basert på data fra den nasjonale reisevaneundersøkelsen 2009 (N=5 059).

Reisevaneundersøkelser gjennomført i 12 kontorbedrifter i Oslo-området ble sammenlignet. Resultatene av analysen bekreftet at ansatte i de mest sentralt lokaliserte bedriftene har lavest bilandel på arbeidsreiser. Videre så vi variasjoner som kan forklares med variasjoner i tilgjengeligheten med ulike transportmidler.

Analyse av Rom Eiendoms utbygging i Bjørvika

I den konkrete analysen av transportrelaterte miljøeffekter av Rom Eiendoms utbygging i Bjørvika i Oslo, fokuserte vi på de 12 500 arbeidsplassene som bygges i og ved bydelen. Vi analyserte data fra den siste nasjonale reisevaneundersøkelsen (2009) for å finne transportmiddelfordelingen på arbeidsreiser til og fra arbeidsplasser lokalisert i ulike deler av Oslo kommune (sentrum, indre by, ytre vest, ytre øst, ytre sør og gjennomsnitt for hele Oslo)1. Vi fant også gjennomsnittlig reiselengde med ulike transportmidler på arbeidsreiser til ulike deler av byen. Ved å multiplisere bilførerandel med gjennomsnittlig reiselengde med bil for hver sone kom vi frem til gjennomsnittlig reiselengde med bil per arbeidsplass per dag i sentrum og gjennomsnittet for alle arbeidsplasser i Oslo. Vi gjorde de samme beregningene for kollektivtrafikken; her beregnet vi passasjerkilometer per arbeidsplass. Ved å sammenligne kjøretøykilometer med bil (kjtkm) og passasjerkilometer med kollektivtransport (pkm) i sentrum med gjennomsnittet, kom vi frem til forskjeller i hvor mye biltrafikk og kollektivtrafikk som genereres av ulikt lokaliserte arbeidsplasser. Se Tennøy mfl. (2013) for en grundig gjennomgang av metode og data.

Utbyggingen av nye arbeidsplasser i Bjørvika i Oslo vil gi vesentlig lavere biltrafikkmengder og miljøbelastninger enn hvis disse arbeidsplassene i stedet hadde vært lokalisert etter samme mønster som dagens arbeidsplasser i Oslo. (Illustrasjon: Rom Eiendom)

Transporteffekter

Vi fant at bilførerandelen for ansatte er langt lavere på arbeidsreiser til og fra sentrum (7 %) og indre by (25 %) enn til og fra bedrifter lokalisert i ytre deler av Oslo kommune (44–63 %). Bilførerandelene på alle arbeidsreiser til og fra arbeidsplasser i Oslo er 36 %. Kollektivandelene er 64 % på arbeidsreiser til og fra sentrum, mens tallene er 42 % for indre by og 24–38 % i de ytre bydelene. Kollektivandelene på alle arbeidsreiser til arbeidsplasser i Oslo er 39 %. Videre fant vi at gjennomsnittlig reiselengde er kortest til arbeidsplasser i indre by og Oslo Sør (22 km tur-retur), mens tallet for sentrum er 27 km. Blant dem som kjører bil til jobben er det de som arbeider i sentrum som kjører lengst (53 km turretur2 for dem som kjører bil til jobben i sentrum, gjennomsnittet for alle er 33 km). Reiselengden for dem som reiser kollektivt til jobb er lengst for dem som jobber i Oslo ytre øst (34 km tur-retur) etterfulgt av dem som jobber i Oslo sentrum (33 km tur-retur). Gjennomsnittlig reiselengde for kollektivreisende er 29 km (tur-retur).

Totalt sett fant vi, ved å multiplisere bilførerandel med gjennomsnittlig reiselengde med ulike transportmidler, at sentralt lokaliserte arbeidsplasser genererer cirka en tredjedel så mye biltrafikk per ansatt (3,7 kjtkm per ansatt per arbeidsdag) som gjennomsnittet for en arbeidsplass i Oslo (12 kjtkm med bil per ansatt per arbeidsdag). Vi ser også at arbeidsplasser i Oslo sentrum genererer omtrent dobbelt så mange passasjerkilometer med kollektiv-transport (21,2 pkm per ansatt per arbeidsdag) som gjennomsnittet for alle reiser (11,4 pkm per ansatt per arbeidsdag). Resultatene er oppsummert i figur 2.

Disse tallene ble brukt i de videre analysene. Her forutsatte vi at ansatte i kontorbyggene Rom Eiendom bygger i og ved Bjørvika har samme reisevaner som andre som arbeider i sentrum. Vi beregnet hvor mange bilturer som spares ved at Rom bygger kontorbygg for 12 500 arbeidsplasser i og ved Bjørvika i stedet for at disse arbeidsplassene lokaliseres som gjennomsnittet i Oslo kommune (gjennomsnittlig bilførerandel). 12 500 arbeidsplasser lokalisert i Bjørvika genererer cirka 1 700 bilturer per døgn, mens arbeidsplasser lokalisert som gjennomsnittet i Oslo gir om lag 9 000 bilturer. Differansen utgjør 7 300 bilturer per dag, eller cirka 1,7 millioner bilturer per år (230 arbeidsdager per år).

Vi analyserte også antall kjøretøykilometer med bil, og fant at 12 500 arbeidsplasser i Bjørvika vil generere cirka 46 000 kjøretøykilometer med bil per dag, mens de samme arbeidsplassene ville generert cirka 150 000 kjøretøykilometer med bil om de var gjennomsnittlig fordelt i Oslo. Det gir en differanse på 104 000 bilkilometer per dag og cirka 24 millioner bilkilometer per år. Dette er vesentlig når man for eksempel vurderer det i lys av købelastningen på hovedveinettet i Oslo, og når man vet at de fleste av disse bilturene starter eller stopper i boligeller sentrumsområder.

Samme typer analyser av kollektivtrafikken viste at 12 500 arbeidsplasser lokalisert i sentrum genererer i underkant av 265 000 pkm med kollektiv-transport per dag, mens tallet er cirka 143 000 pkm om arbeidsplassene er lokalisert som gjennomsnittet av arbeidsplasser i Oslo. Forskjellen er på cirka 122 000 pkm med kollektivtransport per dag, eller 28 millioner pkm per år (230 arbeidsdager).

Miljøeffekter

Videre beregnet vi hvilke utslag disse transportmessige ulikhetene vil ha på energiforbruk, klimagassutslipp og lokale utslipp. Erfaringsdata for utslipp og energiforbruk ble hentet fra tidligere kartlegginger (Brunvoll og Monserud 2011, SSB Statistikkbanken 2013, Hagman mfl. 2011). På tross av at utbyggingen i Bjørvika også bidrar til økning i antall passasjerkilometer med kollektivtransport, fant vi at utbygging i sentrum gir vesentlig mindre økning i negative, transportrelaterte miljøkonsekvenser.

Lokalisering av 12 500 arbeidsplasser i Bjørvika i stedet for som gjennomsnittet i Oslo gir 18 MWt lavere energiforbruk til transport per dag, som utgjør 4 GWt per år. Det sparer også 12 tonn CO2 per dag og 2 800 tonn CO2 per år.

Når vi ser på lokale utslipp, fant vi at bygging i Bjørvika i stedet for som dagens arbeidsplassfordeling i Oslo gir cirka 20 kg mindre NOX-utslipp og cirka 7 kg mindre NO2-utslipp per dag knyttet til arbeidsreiser. På ett år summerer dette seg til 5 tonn NOX og 1,5 tonn NO2.

Konservative beregninger

Forskjellene i transport- og miljøkonsekvenser mellom å bygge arbeidsplasser i Bjørvika og å bygge de samme arbeidsplassene i tråd med dagens lokalisering av arbeidsplasser er sannsynligvis vesentlig større i virkeligheten enn det som er vist i disse beregningene, av flere grunner. Den viktigste er nok at vi har sammenlignet bygging i sentrum med bygging andre steder i Oslo kommune. Om vi hadde sammenlignet med lokalisering andre steder i Oslo-regionen, som er mer realistisk, ville forskjellene blitt større. Det er fordi arbeidsplasser genererer mer biltrafikk jo lengre fra sentrum de er lokalisert. Videre kan man forvente at arbeidsplasser lokalisert i Bjørvika, i direkte tilknytning til Oslo S og Jernbanetorget, vil generere mindre biltrafikk enn i det relativt vide sentrumsområdet som er brukt i beregningene. Et annet moment er at det bygges parkeringsplasser for kun 4 % av de ansatte i Bjørvikautbyggingen, noe som er lavere enn for sentrum generelt.

Konklusjon

Hovedkonklusjonen er at bygging av 12 500 nye kontorarbeidsplasser i og ved Bjørvika gir vesentlige besparelser i antall nygenererte bilturer og biltrafikkmengder (kjtkm) enn hvis de samme arbeidsplassene ble lokalisert som dagens arbeidsplasser i Oslo. Lokalisering i sentrum skaper vesentlig mer nyskapt kollektivtrafikk (pkm). Totalt sett gir dette stor samfunnsmessig nytte i form av redusert vekst i energiforbruk, klimagassutslipp og lokal luftforurensing knyttet til biltrafikk.

Figur 2: Gjennomsnittlig totalt antall bilkilometer og kollektivkilometer per arbeidsplass for bedrifter lokalisert i ulike deler av Oslo (tur-retur).

Dette er i samsvar med en lignende undersøkelse i Stockholm. Bäckström mfl. (2013) fant at stasjonsnær lokalisering av arbeidsplasser, boliger og handel gir vesentlig lavere biltrafikkmengder og klimagassutslipp enn mer perifer lokalisering også der. I et regneeksempel sammenlignet de konsekvensene av å lokalisere 3 500 arbeidsplasser, 400 leiligheter og 15 000 m2 handel i tre ulike lokaliteter i Stockholm. De fant at lokalisering ved Stockholm sentralstasjon ga vesentlig lavere klimagassutslipp fra transport enn lokalisering av de samme aktivitetene andre steder i Stockholm.

Relevans for andre byer og områder

Et viktig spørsmål er om man kan forvente sammenlignbare funn hvis man gjentar analysen av Rom Eiendoms utbygging i Bjørvika i andre norske byer. I litteratur-gjennomgangen så vi at den type effekter som vi fant i vår analyse, samsvarer med funn i en rekke lignende undersøkelser i andre byer. Vi konkluderte derfor med et man kan forvente å finne den samme typer effekter, men at styrken på effektene vil variere. Og tilsvarende at sentral lokalisering av andre funksjoner, som boliger, handel og service, vil generere mindre biltrafikk enn lokalisering andre steder i bystrukturen.

Figur 3: Transportrelaterte CO2-utslipp per dag beregnet for 12 500 arbeidsplasser lokalisert i sentrum og lokalisert som en gjennomsnittlig arbeidsplass i Oslo.
Figur 4: Transportrelaterte NOX-utslipp per dag beregnet for 12 500 arbeidsplasser lokalisert i sentrum og lokalisert som en gjennomsnittlig arbeidsplass i Oslo.

Det er imidlertid viktig å være oppmerksom på at man ikke kan forvente like store effekter av lokalisering av arbeidsplasser i lavere ordens kollektivknutepunkter. Sentral knutepunktutvikling gir vesentlig dårligere tilgjengelighet med bil og bedre tilgjengelighet med andre transportmidler sammenlignet med lavere ordens sentre. Det er stort behov for empiriske undersøkelser av slike effekter i lavere ordens sentre.

Andre effekter

Denne studien dreide seg i all hovedsak om transport- og miljøeffekter av sentral knutepunktutvikling. En rekke andre spørsmål bør også diskuteres. Ett er lokale miljøbelastninger i området som bygges ut. Rom Eiendoms utbygging i Bjørvika gir, etter våre beregninger, en trafikkbelastning på 1 700 nye bilturer per døgn i dette området. Alternativet (lokalisert som gjennomsnittet i Oslo) gir 9 000 nye bilturer som vil belaste andre områder i byen.

Et annet spørsmål er de positive effektene for sentrum og for byenes attraktivitet av å lokalisere mange arbeidsplasser i og ved sentrum. Det kan bidra til mer livlige sentrum, til mer tilgjengelige arbeidsplasser fra større arbeidsmarkedsregioner, og til mer varierte boligtilbud. Det er også en rekke interessante spørsmål knyttet til mulige negative sosiale effekter av slik utbygging. Det gjelder blant annet om slike områder kan virke ekskluderende på enkelte grupper, gentrifiseringseffekter i tilgrensende områder, mv. Andre effekter enn transport-relaterte miljøeffekter bør undersøkes grundigere.

Referanser:

Bäckström, S., Fejes, Å., Iverfeldt, Å., Zangiabadi, S. og Magnusson, A. (2013) Klimasmarte lägen. Beräkning av minskade utsläpp av växthusgaser genom förtätning av stationsnära lägen. IVL Svenska Miljöinstitutet.

Bertollini, L, Curtis, C. and Renne, J. (2012) Station Area Projects in Europe and Beyond: Toward Transit Oriented Development? Built Environment, Vol 38 no. 1, pp 31–50. Bertollini, L. (1998) Station area redevelopment in five European countries : An international perspective on a complex planning challenge. International Planning Studies, 3:2, pp 163–168.

Brunvoll og Monserud (red.) (2011) Samferdsel og Miljø 2011, utvalgte indikatorer for samferdselssektoren. SSB-rapport 27/2011. Statistisk sentralbyrå.

Cairns, S., Hass-Klau, C. og Goodwin, P. (1998) Traffic impact of highway capacity reductions: assessments of the evidence. Landor publishing, London.

Cervero, R. (2006) Transit-oriented development’s ridership bonus: a product of self-selection and public policies. Environment and Planning 2007, volume 39(9).

Chatman, D. G. (2013) Does TOD Need the T? On the Importance of Factors Other Than Rail Access. Journal of the American Planning Association 79:1.

Chen, C., Gong, H. og Paaswell, R. (2008) Role of the built environment on mode choice decisions:additional evidence on the impact of density. Transportation (2008) 35.

Downs, A. (1962) The law of peak-hour expressway congestion. Traffic Quarterly, Vol. 16, pp. 393–409.

Engebretsen, Ø., Strand, A. og Usterud Hanssen, J. (2010) Handelslokalisering og transport. Kunnskap om handlereiser. TØI-rapport 1080/2010.

Goodwin, P. (1996) Empirical Evidence on Induced Traffic. Transportation, Vol. 23, No. 1, pp. 35–54.

Hagman, R., Hjerstad, K.I, Amundsen, A.H. (2011) NOx-utslipp fra kjøretøyparken i norske storbyer. Utfordringer og muligheter frem mot 2025. TØI-rapport 1168/2011.

Hartoft Nielsen, P. (2001a) Boliglokalisering og transportatfærd. Hørsholm: Forskningscenteret for skov og landskap.

Hartoft Nielsen, P. (2001b) Arbejdspladslokalisering og transportadfærd. Hørsholm: Forskningscenteret for skov og landskap.

Litman, T. (2009) Generated Traffic and Induced Travel. Implications for Transport Planning. Victoria. Transport Policy Institute, Victoria

Mogridge, M. J. H. (1997) The self-defeating nature of urban road capacity policy. A review of theories, disputes and available evidence. Transport Policy, 4 (1), 5–23

Næss, P. (2006) Urban structure matters. Residential location, car dependence and travel behaviour. London: Routledge.

Næss, P. (2012) Urban form and travel behavior: experience from a Nordic Context. Journal of Transport and Land Use, Vol. 5, 2012.

Næss, P., Sandberg, S.L. og Røe, P.G. (1996) Energy Use for Transportation in 22 Nordic Towns. Scandinavian Housing & Planning Research, 13, s. 79–97.

Newman, P. and Kenworthy, J. (1989) Cities and Automobile Dependence. An International Sourcebook. Aldershot: Gower.

Noland, R. B. & L. Lem, L. L. (2002) A Review of the Evidence for Induced Travel and Changes in Transportation and Environmental Policy in the US and the UK. Transportation Research D, Vol. 7, No. 1, Jan. 2002, pp. 1–26.

Nordbakke, S. og Vågane, L. (2007) Daglige reiser med kollektivtransport i byområder. Den nasjonale reisevaneundersøkelsen 2005. TØI rapport 877/2007.

Peters, D. and Novy, J. (2012) Rail Station Mega-Projects: Overlooked Centrepieces in the Complex Puzzle of Urban Restructuringin Europe. Built Environment, Vol 38, no 1, pp 5–11.

SACTRA (1994) Trunk Roads and the generation of traffic. MSO, London.

SSB Statistikkbanken (2013) Registrerte kjøretøy – Tabeller – SSB.

Stjärnekull, M. og Widell, J. (2008) Förmånsbeskattning av arbetsplatsparkering – trafikeffekter. Sweco VBB AB.

Strand, A., Næss, P., Tennøy, A. og Steinsland, C. (2009) Gir bedre veier mindre klimagassutslipp? TØI-rapport 1027/2009. Transportøkonomisk institutt, Oslo.

Strømmen, K. (2001) Rett virksomhet på rett sted – om virksomheters transport-skapende egenskaper. Doktoringeniøravhandling 2001:14. Institutt for by- og regionplanlegging. NTNU, Trondheim

Tennøy, A. (2012) Attraktive og klimavennlige mellomstore byer. CIENS rapport 2-2012.

Tennøy, A., Øksenholt, K.V. og Aarhaug, J. (2013) Miljøeffekter av sentral knutepunktsutvikling. TØI-rapport 1285/2013.

Tennøy, A. og Lowry, M. (2008) Reisevaner for ansatte i CIENS-bedriftene før og etter samlokalisering i Forskningsparken. TØI rapport 997/2008. Transportøkonomisk institutt, Oslo.

Transit Cooperative Research Program (2008)TCRP report 128: Effects of TOD on Housing, Parking, and Travel. Transportation Research Board of the National Academies, Washington D.C.

Wolf, R. (2012) The Five Lives of HB Südwest: Zurich’s Main Station Development from 1960 to 2019. Built Environment, Vol. 37, No. 3, pp 113–127.

Tabell 1: Oppsummering av de viktigste transportrelaterte effektene og konsekvensene hvis 12.500 nye arbeidsplasser lokaliseres i sentrum i stedet for som gjennomsnitt for dagens arbeidsplasser i Oslo kommune. Verdiene i tabellen er avrundede estimater.

Effekter og konsekvenser

Ved bygging av 12 500 arbeidsplasser i sentrum

Ved bygging av 12 500 arbeidsplasser fordelt som gjennomsnittet i Oslo kommune

Forskjellen mellom alternativene

Bilturer per dag

1 700

9 000

7 300

Bilturer per år

390 000

2,1 millioner

1,7 millioner

Kjøretøykilometer (kjtkm) med bil per dag

46 000

150 000

104 000

Kjtkm med bil per år

11 millioner

35 millioner

24 millioner

Personkilometer (pkm) med kollektivtransport per dag

265 000

143 000

122 000

Pkm med kollektivtrafikk per år

61 millioner

33 millioner

28 millioner

Energiforbruk til transport per dag

56 MWt

74 MWt

18 MWt

Energiforbruk til transport per år

13 GWt

17 GWt

4 GWt

Klimagassutslipp fra transport per dag

18 tonn

30 tonn

12 tonn

Klimagassutslipp fra transport per år

4 200 tonn

7 000 tonn

2 800 tonn

NOX på grunn av transport per dag

27 kg

47 kg

20 kg

NOX på grunn av transport per år

6 tonn

11 tonn

5 tonn

NO2 på grunn av transport per dag

7 kg

14 kg

7 kg

NO2 på grunn av transport per år

1,6 tonn

3,1 tonn

1,5 tonn