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19ème Journée doctorale en transport EricTabourin AFITL
Le 20 octobre 2014 à l’IFSTTAR à Marne-la-Vallée
Mohamed Souleimen OUANNES
Directeur de thèse : Sami BOUDABBOUS
Estimation de l'élasticité de l'usage de transport public urbain et qualité de l'offre proposée
Cas du réseau de tramway bruxellois
3
Introduction
Croissance de la mobilité
Hégémonie de la voiture
Augmentation des externalités négatives
des transports causées surtout par la
voiture Insécurité routière
Pollution atmosphérique
Bruit
Congestion
Etc.
Coûts énormes pour: - la personne subissant le dommage - la collectivité - l’entreprise
Alain BONNAFOUS (LET, 1994) définit ces effets externes comme « les conséquences négatives (ou positives) d'une activité de transport, sans que celui qui la provoque (ou qui en bénéficie) ait à supporter (ou à acquitter) une compensation monétaire ».
En faisant face à ces externalités négatives: Effet positif sur la santé publique
Gain en termes monétaires
Plus d’égalité sociale
Q: Comment en faire face?
R: Recours au Transport en Commun
Q: Comment atteindre un report modal vers
les TC?
Facteurs du choix modal:
socio-économiques (revenu du ménage, profession…), démographiques (âge, composition du ménage, motorisation…), géographiques (distance au centre ville, lieu de résidence…), culturelles, éthiques et religieuses, météorologique, psychologique... Demande de transport
Fréquence, tarification, vitesse, confort… Offre de transport
R: Améliorer les prestations de services des Transports Publics Urbains (TPU)
6
Objectifs du travail
1. Augmenter l’attractivité des réseaux du TPU
en améliorant la qualité de l’offre.
2. Ajuster cette offre & optimiser les dépenses
consacrées pour son amélioration actuelle
et future.
3. Améliorer le cadre de vie des citoyens.
7
Choix 1: Agglomération bruxelloise (réseau STIB) Contrainte1/Choix 2: Déplacement urbain en tramway
1. Etudier l’influence de la qualité de l’offre de transport
public urbain sur l’intensité de son usage et ainsi que sur
la satisfaction des usagers.
2. Estimer l’élasticité de l’usage du TPU par rapport à la
qualité de l’offre proposée.
Problématique
9
Méthodologie
1
Modélisation graphique
2
Construction de l’indicateur de
qualité de l’offre
3
Modèle de régression
linéaire
Méthodologie
10
Présentation du réseau de tramway de la STIB (2006):
Nbre de lignes: 16
Nbre d’arrêts (nœuds): 527
Nbre d’arcs (liaisons entre nœuds) : 4159
Source: OUANNES, 2012
I) Modélisation graphique
24 arcs
Méthodologie …
11
II) Construction du l’indicateur de qualité de l’offre
Indicateur de qualité de l’offre : nombre d’arrêts joignables entre 15 et 45mn
Un facteur déterminant du choix modal
décrit localement la faculté de chaque lieu à favoriser les déplacements en TC
permet de calculer la surface accessible en un temps donné à partir d’un point de départ si on utilise le tramway
Méthodologie …
12
Méthodologie …
Axiome : Plus cette surface est vaste, plus l’offre est de bonne qualité
Hypothèse 1: Seulement les trajets entre 15 et 45 mn.
Contrainte 2: Seulement les heures de pointe dans la matinée de 7h à 9h.
Hypothèse 2: Tous les arrêts ont le même intérêt pour l’usager.
Hypothèse 3: Modèle valable pour d’autres réseaux avec des données plus récentes
II) Construction de l’indicateur de qualité de l’offre
13
Méthodologie…
Nbr d’arrêts
joignables
Entre 15 et 45 mn
1-Calcul des
temps
2-Calcul du
plus court
Chemin & Tri
3-SIG
II) Construction de l’indicateur de qualité de l’offre
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Méthodologie… A) Calcul des temps
T = t1 + ∑t2 + ∑t3 Or 15 mn ≤ T ≤ 45 mn
avec:
T = Temps total
t1 = Temps d’attente au départ: 1/2 du temps d’attente
maximal (avec TaMax < 12 minutes)
t2 = Temps de parcours: diviser le temps total moyen de parcours de la même ligne sur le nombre d’intervalles
t3 = Temps de correspondance (s’il ya correspondance): ½
temps d’attente max + un temps moyen uniforme (ici 3 min)
II) Construction de l’indicateur de qualité de l’offre
15
1) Calcul des temps (sens 1 de circulation des trams)
LigneTram
Nbr d'arrêts
TpTot 7-8
TpTot 8-9
TpMoyTot
Tp (t2) NbrDep/h
(7h:00) NbrDep/h
(8h:00) NbrDepMoy/h
Ta Max
TaDep (t1) Tc (t3) Nbr d'arcs
3-23T 49 75 75 75 1,6 8 6 7 8,58 4,29 7,29 221
18T 51 70 70 70 1,4 6 6 6 10 5 8 156
19T 23 31 31 31 1,4 10 10 10 6 3 6 46
39T 21 23 23 23 1,2 9 10 9,5 6,32 3,16 6,16 43
44T 18 21 21 21 1,2 10 10 10 6 3 6 40
52T 39 58 58 58 1,5 7 6 6,5 9,24 4,62 7,62 170
55T 37 56 56 56 1,6 10 8 9 6,67 3,34 6,34 150
56T 25 38 38 38 1,6 5 4 4,5 13,34 6 9,67 124
81T 41 72 72 72 1,8 4 4 4 15 6 10,5 225
82T 40 63 63 63 1,6 4 4 4 15 6 10,5 169
83T 17 23 23 23 1,4 4 4 4 15 6 10,5 54
90T 37 64 64 64 1,8 9 6 7,5 8 4 7 176
91T 16 24 24 24 1,6 5 4 4,5 13,34 6 9,67 63
92T 38 55 55 55 1,5 5 5 5 12 6 9 140
93T 30 44 44 44 1,5 5 5 5 12 6 9 139
94T 40 64 64 64 1,7 5 5 5 12 6 9 164
Total 522 781 2080
16
2) Calcul des temps (sens 2 de circulation des trams)
LigneTram
Nbr d'arrêts
TpTot 7-8
TpTot 8-9
TpMoyTot
Tp (t2) NbrDep/h
(7h:00) NbrDep/h
(8h:00) NbrDepMoy/h
Ta Max
TaDep (t1) Tc (t3) Nbr d'arcs
3-23T 49 75 75 75 1,6 10 7 8,5 7,06 3,53 6,53 221
18T 51 70 70 70 1,4 6 6 6 10 5 8 157
19T 23 31 31 31 1,4 10 10 10 6 3 6 45
39T 21 23 23 23 1,2 10 10 10 6 3 6 43
44T 18 21 21 21 1,2 10 10 10 6 3 6 40
52T 39 58 58 58 1,5 8 5 6,5 9,24 4,62 7,62 170
55T 37 56 56 56 1,6 10 8 9 6,67 3,34 6,34 150
56T 25 38 38 38 1,6 5 4 4,5 13,34 6 9,67 124
81T 41 72 72 72 1,8 4 4 4 15 6 10,5 225
82T 40 63 63 63 1,6 4 4 4 15 6 10,5 169
83T 17 23 23 23 1,4 3 4 3,5 17,15 6 11,6 54
90T 37 64 64 64 1,8 9 6 7,5 8 4 7 176
91T 16 24 24 24 1,6 5 5 5 12 6 9 63
92T 38 55 55 55 1,5 5 5 5 12 6 9 140
93T 30 44 44 44 1,5 5 5 5 12 6 9 138
94T 40 64 64 64 1,7 5 4 4,5 13,34 6 9,67 164
Total 522 781 2079
17
Méthodologie…
B) Calcul du plus court chemin
1) Algorithme de Dijkstra
2) Tri
Extrait des résultats obtenus: Les plus courts chemins à partir
du point 1:
1 => 7 = 16.44 min (+ tps Attente = 6) [7]: (1-2-3-4-5-6-7)
1 => 8 = 18.18 (+ tps Attente = 6) [8]: (1-2-3-4-5-6-7-8)
1 => 9 = 19.92 (+ tps Attente = 6) [9]: (1-2-3-4-5-6-7-8-9)
II) Construction de l’indicateur de qualité de l’offre
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Méthodologie…
Régression Y = a X + b Entre:
Y: fréquentation (var. expliquée)
& X:nombre d’arrêts joignables entre 15 et 45 mn
(var. explicative)
a:Courbe Elasticité recherchée
III) Modèle de régression linéaire
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Résultats Ligne Nuage de points r R2 Corrélation Modèle valide
L3-23 plutôt étiré 0,86 0,74 Assez forte Oui +
L18 modérément étiré 0,86 0,75 Assez forte Oui +
L19 arrondi en bas et étiré en haut 0,81 0,65 Assez forte Oui
L39 plutôt arrondi 0,64 0,42 Moyenne Oui
L44 modérément étiré 0,82 0,67 Assez forte Oui
L52 plutôt étiré 0,71 0,51 Assez forte Oui
L55 relativement étiré 0,82 0,71 Assez forte Oui +
L56 épars 0,65 0,42 Moyenne Oui
L81 plutôt étiré 0,78 0,61 Assez forte Oui
L82 plutôt étiré 0,79 0,63 Assez forte Oui
L83 étiré 0,86 0,74 Assez forte Oui +
L90 arrondi 0,42 0,17 Faible Non
L91 modérément étiré 0,76 0,55 Assez forte Oui
L92 allongé 0,74 0,57 Assez forte Oui
L93 plutôt arrondi 0,49 0,24 Faible Non
L94 plutôt arrondi 0,49 0,24 Faible Non
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3 ensembles selon R2 :
R2 ≥0,6 (L3-23, L19, L44, L55 et L56)
0,4≤R2<0,6 (L18, L52, L81, L82, L83, L91, L92 et L93)
R2<0,4 (L39, L90 et L94)
Nuage des points plutôt étiré
Résultats
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y = 0,1502x + 759,26
R² = 0,5917
0
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
6 000
7 000
8 000
0 5 000 10 000 15 000 20 000 25 000 30 000 35 000 40 000 45 000
Fréquentation Totale en fonction du nombre d'arrêts joignables
entre 15 et 45 mn par ligne de tramway
r = 0,76
Résultats
23
Corrélation positive moyenne entre la fréquentation du tramway et le nombre d’arrêts de tramway joignables entre 15 et 45 min. Cette variable explicative (en l’exploitant toute seule) n’est pas la variable qui explique le mieux la fréquentation
Conclusion
24
Améliorations à apporter au modèle
Intégrer d’autres indicateurs (vitesse, fréquence,…) et faire une régression multiple
Donner un poids à chaque arrêt : pôle scolaire, bureaux,…
Prendre en considération le temps de marche à pieds entre le domicile et l’arrêt le plus proche
Tenir compte des usagers captifs
Elargir le modèle pour contenir le réseau bus, métro et même la SNCB
Conclusion
25
Scénarii
Extension du réseau (mise en place du RER ou construction d’une nouvelle ligne) et prédire l’évolution de la fréquentation grâce à notre indicateur ;
Comparaison avec une autre agglomération : Tunis, Genève, Lille, Paris…
Conclusion