Welke mobiliteitskeuzes brengen de klimaatdoelen dichterbij? Vijf scenario’s doorgerekend

Mobiliteit als sleutel in de woningbouw- én klimaatopgave 

Mobiliteit is verantwoordelijk voor een kwart van de totale uitstoot in ons land en speelt daarmee een cruciale rol in het halen van de doelen uit het Klimaatakkoord: 55% minder CO₂-uitstoot in 2030 (ten opzichte van 1990). Tegelijkertijd groeit onze bevolking en staan we voor een enorme woningbouwopgave. Bijna een miljoen nieuwe woningen zetten het mobiliteitsnetwerk en de infrastructuur verder onder druk en leiden tot extra uitstoot. En dus groeit de noodzaak van beleidsmaatregelen die zowel bereikbaarheid verbeteren als mobiliteit verduurzamen.  

Trias mobilica: mobiliteit verminderen, veranderen en verschonen 

In de context van duurzame mobiliteit gaat het vaak over de trias mobilica, drie strategieën die elkaar versterken: 

1. Verminderen: maatregelen gericht op het verlagen van het aantal verplaatsingen, zoals het stimuleren van thuiswerken en dichterbij huis werken.
2. Veranderen: maatregelen gericht op het veranderen van verplaatsingsgedrag, zoals het stimuleren van ov- en fietsgebruik of verdichting dichtbij stations.
3. Verschonen: maatregelen gericht op technologische vernieuwing en verduurzaming van mobiliteit, zoals elektrificatie.  

Wat als…? Een gedachte-experiment met vijf scenario’s 

In de praktijk wordt – onder meer door politiek draagvlak en financiële afwegingen - vaak gekozen voor kleine stappen. Maar wat als er geen grenzen zaten aan de mogelijkheden? Wat als auto’s twee keer zo duur worden en het openbaar vervoer juist twee keer zo goedkoop? Om te verkennen welke maatregelen de meeste potentie hebben, voerden we een gedachte-experiment uit met verschillende collega’s actief op het thema Klimaat en Energie.  

We gebruikten de ideeën uit de trias mobilica-benadering om vier afzonderlijke scenario’s te ontwikkelen. Daarnaast onderzochten we een vijfde scenario waarin verschillende maatregelen worden gecombineerd. Daarbij lieten we ons bewust niet beperken door praktische bezwaren, maar verkenden we juist de bandbreedte van het speelveld: 

1. Verminderen: meer thuiswerken. Wat als iedereen met een kantoorbaan 50% van de tijd thuiswerkt?
2. Veranderen: auto beprijzen en ov en fiets stimuleren. Wat als we de kosten van autobezit drastisch verhogen, bijvoorbeeld door brandstofprijzen te verdubbelen? En we tegelijkertijd het ov en de fiets fors goedkoper maken?
3. Veranderen: ruimtelijke herontwikkeling. Wat gebeurt er met het auto- en ov-gebruik als nieuwe woningen alleen nog binnen 800 meter van intercitystations worden gebouwd?
4. Verschonen: meer elektrificatie en lagere snelheden. Wat als we de maximumsnelheden op snelwegen verlagen naar 80 km/u en we tegelijkertijd volop inzetten op elektrische voertuigen? 

Deze scenario’s zijn bedoeld als verkenning om inzicht te krijgen in de effecten van verschillende beleidskeuzes. 

De scenario’s doorgerekend

Om de effecten van beleidsmaatregelen op bereikbaarheid te bepalen, worden vaak verkeersmodellen gebruikt. Voor dit gedachte-experiment kijken we daarnaast ook naar de impact op uitstoot en luchtkwaliteit. We gebruiken hiervoor het verkeersmodel van de metropoolregio Rotterdam-Den Haag (V-MRDH). Het door ons ontwikkelde verkeersmodel bevat de meest recente ruimtelijke en infrastructurele plannen voor 2030 en 2040 en draait in de verkeersmodelleringssoftware OmniTRANS Powered by Bentley OpenPaths. Met behulp van de emissiemodule berekenden we niet alleen de effecten op bereikbaarheid, maar ook op uitstoot en luchtkwaliteit (CO₂, NOx en PM10). 

Effecten per scenario 

De doorgerekende scenario’s verschillen duidelijk in impact op ons verplaatsingsgedrag en de uitstoot van CO₂. Van alle scenario’s laten het scenario verschonen (4) en het scenario veranderen (2) de sterkste CO₂-reducties zien. Toch wordt de doelstelling van 55% in geen enkel scenario gehaald.  

Wat als we maatregelen combineren? 

De afzonderlijke scenario’s zijn niet voldoende om de doelstelling van 55% CO₂-reductie in 2030 te halen. Maar wat gebeurt er als we maatregelen combineren? Versterken de effecten elkaar, of werken ze elkaar juist tegen? 

In het combinatiescenario zetten we in op verminderen, veranderen en verschonen. Dit betekent: meer thuiswerken (scenario 1), goedkoper ov en duurdere auto’s (scenario 2), ruimtelijke ontwikkeling rond IC-stations (scenario 3) en meer elektrificatie en lagere snelheden (scenario 4). Aanvullend gaan we uit van hogere fietssnelheden op belangrijke routes en meer capaciteit bij P+R-locaties. 

De doorrekening laat zien dat ook met een combinatie van ambitieuze maatregelen, de doelstelling in 2030 niet wordt gehaald (een reductie van 27%, of 40% bij een versnelde elektrificatie). Op langere termijn, in 2040, komen de doelstellingen wel in zicht, met een CO₂-reductie van 51% in 2040. 

Radicale verandering nodig voor klimaatdoelen 

Dit experiment laat zien dat het halen van de klimaatdoelen meer vraagt dan alleen technologische oplossingen. Elektrificatie van het wagenpark helpt, maar is op zichzelf niet voldoende. Ook keuzes in beleid, ruimtelijke inrichting en ons dagelijks reisgedrag zijn noodzakelijk. 

Maatregelen gericht op het veranderen van reisgedrag blijken daarbij het meeste effect te hebben. Vooral het duurder maken van autogebruik en het goedkoper maken van openbaar vervoer, leidt tot duidelijke verschuivingen in reisgedrag. Dat zijn geen onrealistische maatregelen, maar bewuste beleidskeuzes. Ze vragen wel om maatschappelijk en politiek draagvlak en om samenwerking in de uitvoering. Tegelijkertijd zijn er veel no-regret-maatregelen die nu al kunnen helpen, zoals het stimuleren van thuiswerken, extra capaciteit bij P+R-locaties en een hoogwaardig fietsnetwerk. 

De kernvraag is uiteindelijk welke keuzes we durven maken in hoe we ons verplaatsen en hoe we onze steden inrichten. Door scenario’s door te rekenen en effecten inzichtelijk te maken, helpt Goudappel overheden en gemeentes om verschillende beleidsrichtingen te verkennen en onderbouwde keuzes te maken voor een duurzame mobiliteitstransitie.