Les déterminants du choix modal. 1. Introduction

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1 Les déterminants du choix modal Éric Martel-Poliquin, étudiant à la maîtrise Dans le cadre du 2 e colloque de la Chaire MOBILITÉ 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 1 1. Introduction Déplacement à effectuer Variables du ménage Choix modal Choix effectué Déplacement Impacts Variables du milieu bâti Variables de la personne 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 2 1

2 1. Introduction Émissions de GES Efficacité énergétique Occupation du sol Environnement Budget des ménages Activité physique Investissements en transport Économie Société Cohésion sociale Équité Emplois créés Sécurité 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 3 2. Problématique Tenir compte de l ensemble des modes dans un exercice de modélisation du choix modal Estimerdes variables explicatives au niveau du voisinage des ménages et évaluerleur 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 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 4 2

3 3. Marché actuel des modes - Variables 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 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 5 -Légende- EOD08: Enquête Origine- Destination de Montréal Rec. 06: Recensement canadiende 2006 GTFS: General Transit Feed Specification -Temps d estimation- : Faible : Modéré : Important 3. Marché actueldes modes Variables estimées à l échelle des voisinages des ménages Exemple: DENSITÉ DE PASSAGES-ARRÊTS SUR 24H Étape 1 Étape 2 BUS 500 m Σ Passages = A A METRO Σ Passages = C C TRAIN Σ Passages = B B A B C Étape 3 ΣPassages-Arrêts = A+B+C ΣPassages-Arrêts = C 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 6 3

4 3. Marché actueldes modes Observation des variables 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 7 3. Marché actueldes modes Miseen relation avec le choixmodal 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 8 4

5 3. Marché actueldes 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 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 9 Répartition spatiale 3. Marché actueldes modes Typologie des ménages Répartition modale Les urbains Les banlieusards Les campagnards 100% 80% 60% 40% 20% 0% Densité d'emploi Description des clusters Densité de population Longueur du Densité de Densité de réseau routier passages-arrêts destinations commerciales Revenu disponible moyen Variables utilisées: Densité d emplois Densité de population Densité de destinations commerciales Densité de passages-arrêts Revenu disponible moyen Longueur du réseau routier 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 10 5

6 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.: X Choix 100% Variable B Y Variable A Z Choix Choix 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité Marché actuel des modes Arbres de décision Résultat de l algorithme: Un défi de visualisation SI Distance < 1950m ET QUE Cohorte = ans ALORS Mode = Marche (pour 76% des 5477 observations) SI Distance 1950m ET QUE Cohorte = ans ET QUE Densité de population < 4275 h./km² ALORS Mode = AutoCond(pour 44% des observations) ET QUE Densité de population 4275 h./km² ALORS Mode = TransComm(pour 66% des observations) 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 12 6

7 3. Marché actuel des modes Arbres de décision Première variable de segmentation: Distance 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité Marché actuel des modes Arbres de décision 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 14 7

8 3. Marché actuel des modes Arbres de décision Première variable de segmentation: Distance La distance est la première variable de segmentation dans tous les arbres de décision générés 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 15 Répartition modale 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 4. Marché potentiel des modes La distance comme variable-clé La marche a une zone de «compétitivité» limitée aux déplacements «courts» Zone de «stabilité» TransComm Autres AutoPass AutoCond Vélo 10% 0% m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m et plus Marche 2e Colloque Classes Annuel de distance de la Chaire Mobilité 16 8

9 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? 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 17 Distance (m) Marché potentiel des modes La notion de distance-seuil Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Hommes ans Femmes ans Auto TC Vélo Hommes et femmes 5-14 ans et 65 ans Auto TC Hommes et Femmes ans Femmes ans Auto TC Vélo Auto Marche T.C. Vélo 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 18 9

10 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 2e Colloque Annuel de la Chaire Mobilité 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 20 10