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Les déterminants du choix modal
Éric Martel-Poliquin, étudiant à la maîtrise
Dans le cadre du 2e colloque de la Chaire MOBILITÉ
2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 123/05/2012
1. Introduction
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Déplacement à effectuer
Choix modal
Variables de la personne
Variables du ménage
Variables du milieu bâti
DéplacementChoix effectué Impacts
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1. Introduction
EnvironnementEnvironnement
SociétéSociétéÉconomieÉconomie
2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 3
Émissions de GES
Occupation du sol
Emplois créés
Efficacité énergétique
Activité physique
Cohésion sociale
Équité
Sécurité
Budget des ménages
Investissements en transport
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2. Problématique
• Tenir compte de l’ensemble des modes dans un exercice de modélisation du choix modal
• Estimer des variables explicatives au niveau du voisinage des ménages et évaluer leur impact sur le choix modal et les hiérarchiser
• Estimer les coûts de transports d’une manière à pouvoir évaluer tous les modes sur une même base
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3. Marché actuel des modes - Variables
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Variable Source de données Méthode d’estimation
EOD08 Resc. 06 GTFS Extraite Estimée Voisinage
Personnes
Âge ���� ����
Sexe ���� ����
Statut ���� ����
Ménage
Taille ���� ����
Revenu ���� ����
Accès à l’automobile ���� ����
Milieu bâti
Densité de population ���� ���� ����
Densité d’emplois ���� ���� ����
Densité commerciale ���� ���� ����
Ratio population/emploi ���� ���� ����
Longueur du réseau routier ���� ���� ����
Matrice des parts modales du
TC���� ����
Passages-arrêts cumulés sur
24h���� ���� ���� ����
Déplacements
Motif ���� ����
Distance ���� ����
Chaînage complexe ���� ����
-Légende-EOD08: EnquêteOrigine-Destination de Montréal 2008.
Rec. 06:Recensementcanadien de 2006
GTFS:General Transit Feed Specification
-Temps d’estimation-����: Faible���� : Modéré���� : Important
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3. Marché actuel des modes –Variables estimées à l’échelle des voisinages des ménages
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BUS
METRO
TRAIN
Σ Passages = C
Σ Passages = A
Σ Passages = B
A
B
500 m
C
A
C
B
Étape 1
ΣPassages-Arrêts = A+B+C ΣPassages-Arrêts = C
Étape 3
Étape 2
Exemple: DENSITÉ DE PASSAGES-ARRÊTS SUR 24H
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3. Marché actuel des modes –Observation des variables
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3. Marché actuel des modes –Mise en relation avec le choix modal
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3. Marché actuel des modes –Typologie des ménages
• Objectif: créer des « types » de ménages
– Algorithme de k-moyen
– Création de groupes ayant des propriétés similaires
– Création de groupes étant les plus différents possibles des autres groupes
– Utilisation des variables de voisinage des ménages
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3. Marché actuel des modes –Typologie des ménages
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Variables utilisées:Densité d’emploisDensité de populationDensité de destinations commercialesDensité de passages-arrêtsRevenu disponible moyenLongueur du réseau routier0%
20%
40%
60%
80%
100%
Densité d'emploi
Densité de population
Longueur du réseau routier
Densité de passages-arrêts
Densité de destinations
commerciales
Revenu disponible
moyen
Répartition modale
Description des clusters
Répartition spatiale
Les urbains Les banlieusards Les campagnards
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3. Marché actuel des modes –Arbres de décision
• Algorithme C4.5
– Permet de segmenter une base de données en fonction de variables
– Crée des « règles » d’attribution selon une hiérarchie de variables explicatives. Ex.:
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Variable A
100%Variable B
Z
Choix
X
Choix
Y
Choix
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3. Marché actuel des modes –Arbres de décision
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SI ‘Distance’ < 1950 mET QUE ‘Cohorte’ = 20-24 ans
ALORS ‘Mode’ = Marche (pour 76% des 5477 observations)SI ‘Distance’ ≥ 1950 m
ET QUE ‘Cohorte’ = 20-24 ansET QUE ‘Densité de population’ < 4275 h./km²
ALORS ‘Mode’ = AutoCond (pour 44% des 34791 observations)ET QUE ‘Densité de population’ ≥ 4275 h./km²
ALORS‘Mode’ = TransComm (pour 66% des 30461 observations)
Résultat de l’algorithme: Un défi de visualisation
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3. Marché actuel des modes –Arbres de décision
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Première variable de segmentation:Distance
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3. Marché actuel des modes –Arbres de décision
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3. Marché actuel des modes –Arbres de décision
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Première variable de segmentation:Distance La distance est la première variable de segmentation
dans tous les arbres de décision générés
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4. Marché potentiel des modes –La distance comme variable-clé
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0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0-4
99
m
50
0-9
99
m
10
00
-14
99
m
15
00
-19
99
m
20
00
-24
99
m
25
00
-29
99
m
30
00
-34
99
m
35
00
-39
99
m
40
00
-44
99
m
45
00
-49
99
m
50
00
-54
99
m
55
00
-59
99
m
60
00
-64
99
m
65
00
-69
99
m
70
00
-74
99
m
75
00
-79
99
m
80
00
-84
99
m
85
00
-89
99
m
90
00
-94
99
m
95
00
-99
99
m
10
00
0-1
04
99
m
10
50
0-1
09
99
m
11
00
0-1
14
99
m
11
50
0-1
19
99
m
12
00
0 m
et
plu
s
Ré
pa
rtit
ion
mo
da
le
Classes de distance
TransComm
Autres
AutoPass
AutoCond
Vélo
Marche
Zone de « stabilité »
La marche a une zone de « compétitivité » limitée aux déplacements « courts »
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4. Marché potentiel des modes –La notion de distance-seuil
• Comment peut-on établir les limites de la compétitivité entre les différents modes?
• Quels sont les modes appropriés pour un déplacement d’une distance donnée?
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4. Marché potentiel des modes –La notion de distance-seuil
10392187
342 300863
409 7551722
204
31069
1133
20213
9669
14372
650
10189
3554
25770
1013
18284
6915
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
Distance (m)
Hommes 20-64 ans
Femmes 20-24 ansHommes et femmes
5-14 ans et 65 ans +
Hommes et Femmes 15-19 ans
Femmes 25-64 ans
AutoTCVélo
AutoTC
AutoTCVélo
█ Auto █ Marche █ T.C. █ Vélo
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
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4. Marché potentiel des modes
Distances-seuil
Déterminer les distances-seuil pour des groupements groupe-âge
Critères de transfert
Déterminer les critères empêchant un transfert modal :
- Chaînes de déplacement
- Motifs…
Évaluation du potentiel
Extraction des déplacements de l’enquête OD qui correspondent aux critères de transferts
On obtient une base de données de déplacements transférables vers un mode donné. On peut ensuite calculer l’impact de ce transfert modal « potentiel » en termes de:- Essence non consommée- Espaces de stationnement non utilisés- Calories dépensées- GES non-émis, etc…23/05/2012 192e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité
5. Perspectives de recherche
– Estimation des distances par mode avec Google Maps (ou autre calculateur)
– Utilisation de bases de données de lieux d’activité
– La mesure fractale du réseau routier
– Analyse point à point
– Un modèle de régression en deux étapes considérant les propriétés de la personne
2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 2023/05/2012