Planification des transports régionaux en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais : évaluation de la concurrence rail-route

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1 E S P A C E Université P ul Valéry PLANIFICATION DES TRANSPORTS ET AMÉNAGEMENT DU TERRITOIRE Planification des transports régionaux en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais : évaluation de la concurrence rail-route Manuel Appert, Laurent Chapelon Planification des transports régionaux en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais : évaluation de la concurrence rail-route Analyse comparée des chaînes de transport à dominante routière et ferroviaire Manuel Appert, Laurent Chapelon Montpellier III Arts - Lettres - Langues Sciences Humaines et Sociales UMR 612 ESPACE CNRS - Université Montpellier III, Département de Géographie et d Aménagement de l Espace, Maison de la Géographie, 17 rue Abbé de l Épée - F- 349 Montpellier 1 Programme de recherche INRETS - Groupement Régional Nord-Pas-de-Calais pour la Recherche dans les Transports (GRRT) n Axe 3

2 E S P A C E Université P ul Valéry Montpellier III Arts - Lettres - Langues Sciences Humaines et Sociales Planification des transports régionaux en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais: évaluation de la concurrence rail-route Analyse comparée des chaînes de transport à dominante routière et ferroviaire Manuel Appert, allocataire de recherche Laurent Chapelon, maître de conférences 22 Programme de recherche INRETS - Groupement Régional Nord-Pas-de-Calais pour la Recherche dans les Transports (GRRT) n Axe 3 UMR 612 ESPACE CNRS - Université Montpellier III, Département de Géographie et d Aménagement de l Espace, Maison de la Géographie, 17 rue Abbé de l Épée - F- 349 Montpellier

3 Auteurs: Direction scientifique : Laurent Chapelon, UMR 612 ESPACE, CNRS - Université Montpellier III Conception et réalisation: Manuel Appert, Laurent Chapelon, UMR 612 ESPACE, CNRS - Université Montpellier III Cadre de l étude. La présente étude intitulée «Planification des transports régionaux en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais : évaluation de la concurrence rail-route» a été financée par le Groupement Régional Nord-Pasde-Calais pour la Recherche dans les Transports (GRRT). Elle constitue l axe 3 («Conditions de la concurrence modale») du projet «Évaluation multimodale des systèmes de transport en Nord-Pas-de-Calais et Languedoc-Roussillon : enjeux pour l aménagement des territoires régionaux», coordonné par Alain L Hostis (INRETS-TRACES, Villeneuve-d Ascq). Ce projet rassemble quatre équipes de recherche: INRETS-TRACES (Centre de socio-économie des transports et de l aménagement), Villeneuve-d Ascq; UMR 612 ESPACE, CNRS - Université Montpellier III ; CESA (Centre d Études Supérieures d Aménagement), Université de Tours; LATTS (Laboratoire Techniques, Territoires et Sociétés), Université Paris XII. Données. Les infrastructures routières urbaines et interurbaines et les attributs associés à chaque tronçon (longueurs, caractéristiques techniques, débits ) ont été numérisés par Manuel Appert (UMR ESPACE). Les données de trafic routier à Lille et Montpellier pour la tranche horaire du soir (17 h-18 h) ont été fournies respectivement par la Direction Départementale de l Équipement (DDE) du Nord et par la Direction générale des Services techniques de la Mairie de Montpellier. Les trafics sont générés et distribués sur les deux réseaux par le modèle de trafic emme/ 2 à partir des hypothèses de 1995 et pour l horizon 2. Ces données n étant pas disponibles pour la tranche horaire du matin (7 h-8h) deux méthodes de calcul des accessibilités routières (avec et sans données de trafic) ont été développées. La saisie des horaires ferroviaires pour un jour-type du schéma de services de l hiver 2-21 a été réalisée par David Carignon (Université Technologique de Compiègne) pour le Languedoc-Roussillon et par Alain L Hostis (INRETS-TRACES) et Christophe Decoupigny (CESA) pour le Nord-Pas-de-Calais. La saisie des horaires des transports collectifs urbains (services de l hiver 2-21) desservant les campus universitaires des villes de l étude a été opérée par David Carignon (UTC) pour le Languedoc-Roussillon et par Nicolas Morice (INRETS-TRACES) pour le Nord-Pas-de-Calais. Cela concerne les lignes de bus, de métro (pour Lille) et de tramway (pour Montpellier). Le tramway de Lille ne desservant aucun des campus universitaires retenus pour cette étude, ses horaires n ont pas été intégrés à la base de données. Les mesures des durées de parcours des étapes pédestres des chaînes de déplacement ont été effectuées par David Carignon (UTC) en Languedoc-Roussillon et par Alain L Hostis (INRETS-TRACES) et Christophe Decoupigny (CESA) en Nord-Pas-de-Calais. Numérisation des données et cartographie. La numérisation des données et la cartographie ont été réalisées à partir du logiciel MAP (L Hostis, Mathis, ) disponible sur Les calculs d accessibilité ont été réalisés avec le logiciel NOD (Chapelon, L Hostis, Mathis, ) qui intègre l ensemble des algorithmes, méthodes et indicateurs présentés dans cet ouvrage. Ce logiciel est également disponible sur Une adaptation multimodale de l algorithme de Floyd pour le calcul des plus courts chemins a notamment été développée. Elle combine les durées de parcours des modes de transport individuels et les horaires de circulation des transports collectifs. Cette adaptation a été réalisée par H. Baptiste, L. Chapelon, S. Larribe, A. L Hostis, Ph. Mathis (dir.), K. Serrhini, CESA, Tours, Voir à ce sujet L. Chapelon, 1997, Offre de transport et aménagement du territoire, thèse de doctorat, CESA, Université de Tours et Ph. Mathis (dir.), 1997, Grille de niveau de service, Rapport final Ministère de l Équipement, réalisé dans le cadre de l évaluation des schémas directeurs des infrastructures de transport, CESA, Tours. Maquette, mise en page et relecture: Marie-Madeleine Usselmann, Cécile Gaudin, Régine Vanduick (CNRS, UMR ESPACE, Maison de la Géographie de Montpellier) MGM - UMR 612 ESPACE 2 Manuel Appert, Laurent Chapelon

4 Sommaire Introduction 5 Chapitre 1. L offre de transport: description et modélisation 7 I. Principes généraux 7 I.1. Les villes de référence de l étude 7 I.2. Modélisation de porte-à-porte : le choix des bouts de chaîne 8 I.3. Positionnement des mesures dans le temps 8 I.4. Les transports en commun interurbains 9 I.5. Les transports routiers individuels : l automobile 9 I.6. Les transports en commun urbains 9 I.7. Description complète de la chaîne de transport : la multimodalité 12 a. Trajets TC au départ ou à destination des campus universitaires 13 b. Trajets TI au départ ou à destination des campus universitaires 14 c. Trajets TC au départ ou à destination des centres-villes 14 d. Trajets TI au départ ou à destination des centres-villes 14 II. Les chaînes à dominante transports individuels 14 II.1. Construction du graphe routier régional II.2. Calcul des temps de parcours sur le réseau 16 a. Architecture du calcul des temps de parcours 18 b. La méthode débit/vitesse 18 c. Calcul des itinéraires de durée minimale 23 III. Les chaînes à dominante transport collectif 24 III.1. Principes de calcul des temps de déplacement 24 III.2. Les bases de données train, bus, métro et tramway 24 III.3. Adaptation de l algorithme de calcul des plus courts chemins 26 a. Minimisation de l heure d arrivée 26 b. Maximisation de l heure de départ 27 IV. Évaluation de la concurrence modale : choix d un indicateur 29 Chapitre 2. La concurrence rail-route en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais 3 I. La concurrence rail-route en Languedoc-Roussillon 31 II. La concurrence rail-route en Nord-Pas-de-Calais 55 Conclusion 79 Références bibliographiques 81 Liste des cartes 82 Liste des figures 83 Liste des tableaux MGM - UMR 612 ESPACE 3 Manuel Appert, Laurent Chapelon

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6 INTRODUCTION Le travail présenté ici s inscrit dans le cadre d une évaluation multimodale des systèmes de transport en Languedoc-Roussillon et en Nord- Pas-de-Calais. Il s agit plus précisément de comparer les performances des services de transport individuel (automobile) et collectif (services régionaux de voyageurs) en matière de qualité de desserte de l espace régional puis de tester les conséquences spatiales et temporelles de modifications des services de transport urbains et régionaux. L originalité tient dans l intégration de ces services dans une chaîne de transport multimodale. Ceci permet une véritable comparaison des services individuels et collectifs au moyen de durées de parcours calculées de porte-à-porte. Nous considérons que le temps total de déplacement est un critère essentiel pour l analyse de la concurrence modale. À cela s ajoutent d autres critères discriminants (prix, confort d utilisation des modes, pénibilité psychologique ) qui n entrent pas dans le cadre de cette étude. L objet n est pas tant de comparer les résultats obtenus dans chacune des deux régions que de tester la validité des outils d analyse sur des espaces présentant une organisation urbaine différente : à dominante linéaire pour le Languedoc-Roussillon et maillée pour le Nord-Pas-de-Calais. En d autres termes, il s agit de démontrer le caractère généralisable du modèle et l influence d une structure réticulaire sur le niveau de concurrentialité/ compétitivité du transport ferroviaire. Hypothèse de travail Intuitivement, on aurait tendance à penser que les chaînes de transport à dominante routière sont systématiquement plus performantes que les chaînes de transport à dominante ferroviaire, en raison de la plus grande friction imposée par les trajets terminaux urbains depuis ou vers la gare SNCF. Cette hypothèse peut être remise en cause par de mauvaises conditions de trafic routier en milieu urbain, par une excellente qualité du service ferroviaire ou par une bonne articulation des horaires des transports en commun urbains et interurbains permettant de réduire le temps de parcours terminal. L objectif de ce travail consiste, d une part, à confirmer ou infirmer l hypothèse en question et, d autre part, à quantifier, pour chaque ville dotée d une gare SNCF, le gain de temps procuré par l utilisation de la chaîne la plus performante comparativement à l autre chaîne de transport. L analyse concerne les déplacements quotidiens relatifs aux études et au travail. Les populations choisies sont les étudiants et les migrants journaliers se rendant en ville pour y travailler. Ces deux populations représentent la part la plus forte des déplacements régionaux quotidiens. Deux destinations seront ainsi privilégiées : les campus universitaires pour les étudiants et les centresvilles pour les migrations quotidiennes de travail. Les résultats concernent les déplacements aux heures de pointe du matin (arrivée à destination avant 8 heures) et du soir (retour après 17 heures), de manière à caler les résultats sur le comportement du plus grand nombre possible d individus. Pour être mené à bien, ce projet a demandé un lourd travail méthodologique qui a permis de développer un modèle répondant aux contraintes 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 5 Manuel Appert, Laurent Chapelon

7 spatiales et temporelles nécessaires à l obtention de résultats fiables et précis. Contrainte n 1. L espace: une modélisation multimodale de porte-à-porte La qualité d une telle analyse repose d abord sur la prise en compte, dans un modèle unique, de l intégralité de la chaîne de transport. L accessibilité mesurée est impérativement une accessibilité de porte-à-porte tenant compte des contraintes imposées par le parcage ou la reprise du véhicule et par les trajets terminaux effectués à pied ou à l aide des transports collectifs urbains. Dès lors, en intégrant les «bouts de chaîne», les accessibilités calculées ici renvoient toutes à des trajets multimodaux. Cette contrainte, pour être respectée, implique une description fine des réseaux de transport interurbains, mais également urbains, dans la mesure où un dysfonctionnement local lors du trajet terminal peut remettre en cause le service procuré par une offre interurbaine de qualité. C est notamment le cas lorsque les transports collectifs urbains présentent des horaires décalés par rapport à l arrivée des trains régionaux. Contrainte n 2. Le temps : des mesures d accessibilité à un instant donné L utilisation d indicateurs d accessibilité pour appréhender la performance de systèmes de transport implique un positionnement précis des mesures dans le temps. En effet, les accessibilités routières et ferroviaires se caractérisent par une forte variabilité des résultats au cours de la journée. Ceci s explique par des niveaux de trafic et par une offre en transports collectifs (dessertes, fréquences, horaires) variables dans le temps. Ainsi, les résultats obtenus se rapportent à une heure de départ ou d arrivée donnée. Il s agit par exemple de déterminer le temps minimal de parcours pour accéder au centre du campus de l Université Montpellier II (Faculté des Sciences) avant 8heures ou le temps minimal de trajet pour rejoindre sa ville de résidence en partant de ce même campus à 17heures. En ce qui concerne l accessibilité en voiture particulière, la contrainte n 2 implique une modélisation qui intègre, lorsque les données sont disponibles, les niveaux d utilisation (débits) des infrastructures routières urbaines se rapportant à la tranche horaire retenue pour l analyse. Les durées de parcours dépendent en effet non seulement des caractéristiques techniques des infrastructures empruntées, mais également de la congestion routière qui peut affecter leurs performances. Pour les transports collectifs, la logique de calcul diffère sensiblement de celle utilisée pour les modes individuels. Il ne s agit plus de calculer directement des durées minimales de parcours, mais de déterminer l heure maximale de départ, sous contrainte d une heure d arrivée donnée, ou l heure minimale d arrivée, sous contrainte d une heure de départ donnée. Connaissant l heure de départ et l heure d arrivée, il est ensuite possible d extraire la durée minimale du déplacement qui sera comparée à la durée obtenue en utilisant la voiture particulière. Ainsi, pour être respectée, la contrainte n 2 implique de disposer de tous les horaires de circulation des transports collectifs urbains et interurbains et d adapter l algorithme de calcul des plus courts chemins à cette logique particulière MGM - UMR 612 ESPACE 6 Manuel Appert, Laurent Chapelon

8 Chapitre 1. L OFFRE DE TRANSPORT: DESCRIPTION ET MODÉLISATION La modélisation des systèmes de transport s appuie sur les propriétés de la théorie mathématique des graphes et sur les algorithmes développés en recherche opérationnelle. En effet, la théorie des graphes est le moyen le plus efficace pour modéliser les réseaux de transport. Aux nœuds des réseaux sont associés les sommets du graphe et aux tronçons de voies, les arcs. Couplé à une méthode spécifique de description des graphes en machine, ce type de modélisation permet de bénéficier directement de la puissance de calcul offerte par les ordinateurs. Ainsi, les chaînes de transport sont modélisées par un p-graphe* multimodal valué décrit en machine sous forme alphanumérique (Chapelon, 1997). Coexistent les arcs des modes de transport individuels, munis de durées de parcours mesurées ou calculées, et les arcs des modes de transport collectifs, munis d horaires de circulation (couple heure de départ/heure d arrivée). Pour les modes individuels (automobile, marche), on parle de fonctionnalité permanente, dans la mesure où l accès au service procuré par les réseaux est permanent; pour les modes collectifs (train, autobus ), on parle de fonctionnalité temporaire puisque le service offert est limité dans le temps par les horaires de départ et d arrivée. I. Principes généraux I.1. Les villes de référence de l étude L étude concerne la totalité des gares ferroviaires du Nord-Pas-de-Calais et du Languedoc- Roussillon. En intégrant certaines gares des régions limitrophes, on obtient 221 gares pour le Nord-Pas-de-Calais et 2 gares pour le Languedoc-Roussillon. Cependant, il était matériellement impossible de comparer l offre ferroviaire et routière à destination (matin) ou au départ (soir) de l ensemble des villes desservies par ces gares. Seuls les déplacements ayant pour origine ou destination les plus grandes villes ont donc été étudiés. Le choix des villes s appuie sur deux critères : la taille des aires urbaines (les cinq plus grandes de chaque région) et la fonction de préfecture de département (tabl. 1). Les villes de référence de l étude sont alors, pour le Nord-Pas-de-Calais, Lille, Valenciennes, Lens, Béthune, Dunkerque et Arras et, pour le Languedoc-Roussillon, Montpellier, Nîmes, Perpignan, Béziers, Alès, Carcassonne et Mende. Ce choix est justifié par des considérations fonctionnelles, avec la prise en compte des plus forts potentiels de déplacements, et spatiales, puisque tous les départements sont concernés. * Le p du p-graphe est le nombre maximal de liaisons existant entre un couple (i, j) de sommets MGM - UMR 612 ESPACE 7 Manuel Appert, Laurent Chapelon

9 Tableau 1. Les cinq plus grandes aires urbaines de chaque région en 1999 Nord-Pas-de-Calais Nord-Pas-de-Calais Population de l aire urbaine Lille Valenciennes Lens Béthune Dunkerque Languedoc-Roussillon Population de l aire urbaine Montpellier Nîmes Perpignan Béziers Alès et les préfectures de département qui n apparaissent pas dans la liste ci-dessus (INSEE - RP) Population de l aire urbaine Arras Languedoc-Roussillon Population de l aire urbaine Carcassonne Mende 561 I.2. Modélisation de porte-à-porte : le choix des bouts de chaîne Les principes de modélisation retenus reposent sur une logique de déplacement de porte-à-porte. Or, pour que les performances des systèmes de transport collectif (TC) et individuel (TI) soient comparables, il convient de retenir rigoureusement, pour chacun, les mêmes lieux d origine et de destination des déplacements. Le lieu d arrivée du matin ou le lieu de départ du soir est soit le centre du campus universitaire pour les migrations domicile/études, soit le centre-ville pour les migrations domicile/travail. Le lieu de départ du matin et d arrivée du soir est le centre de la ville de résidence. Or, la localisation généralement centrale de la gare SNCF, l impératif de trouver un lieu de référence commun à la route et au rail et la multiplicité des lieux de résidence des individus a justifié le choix de la gare comme origine (matin) et destination (soir) des déplacements, y compris automobiles. Ainsi, pour le matin (trajet aller), compte tenu des deux types de migrations quotidiennes retenus (études et travail), quatre cas de figure vont se présenter (fig. 1), selon que l on compare des trajets TC/TI entre la gare de départ et le centre du campus universitaire (cas A.1 et A.2) ou entre la gare de départ et le centre-ville (cas B.1 et B.2). Pour les retours du soir (fig. 2), la distinction concerne, d une part, les trajets entre le centre du campus universitaire et la gare d arrivée (cas C.1 et C.2) et, d autre part, les déplacements entre le centre-ville et la gare d arrivée (cas D.1 et D.2). Tous les centres des villes de référence sont concernés par les résultats de l étude. Le nombre élevé des campus a conduit à ne retenir que ceux présentant les résultats les plus significatifs lors des simulations visant à améliorer l offre de transport (tabl. 2). I.3. Positionnement des mesures dans le temps Les impératifs de début et de fin des cours ou de début et de fin des heures de travail ainsi que l objectif d obtention de résultats correspondant au comportement du plus grand nombre possible d individus justifient le choix de 8heures et de 17 heures, respectivement comme heure maximale d arrivée à destination le matin et comme heure minimale de départ pour les retours du soir. À ce propos, nous verrons que les services ferroviaires offerts par certaines gares ne permettent pas de respecter l une et/ou l autre des contraintes énoncées ci-dessus. En d autres termes, pour ces gares, il n existe pas de service permettant d arriver sur son lieu d étude ou de travail avant Tableau 2. Les campus universitaires retenus Nord-Pas-de-Calais Nom Localisation Nb étudiants en 1999 Cité scientifique Villeneuve-d Ascq Campus du Mont Houy Valenciennes 9894 Languedoc-Roussillon Nom Localisation Nb étudiants en 1999 Faculté des Sciences Montpellier 376 IUT Nîmes MGM - UMR 612 ESPACE 8 Manuel Appert, Laurent Chapelon

10 8 heures ou de revenir de l université ou de son travail en partant après 17heures. I.4. Les transports en commun interurbains (TCI) Les services régionaux de transport collectif retenus concernent les services ferroviaires proposés au titre de l offre régionale de transport. Ils touchent toutes les lignes ferroviaires (cartes 1 et 2). Les services sont assurés par train (TER, Autorail, TGV, Corail ). Cependant, certaines de ces lignes présentent une offre mixte train/autocar selon les heures de la journée. Dans ce cas, les services d autocars ont été retenus, y compris lorsque les autocars desservent, en plus des gares SNCF, d autres arrêts situés sur le parcours. Seule la ligne Boulogne- Calais-Dunkerque en Nord-Pas-de-Calais s inscrit dans cette dernière catégorie. Les autres lignes d autocars TER n ont pas été modélisées, dans la mesure où l introduction de cette logique de desserte aurait nécessité, en toute rigueur, la prise en compte de l intégralité des services départementaux de transport par autocar. I.5. Les transports routiers individuels : l automobile L automobile constitue le principal concurrent du rail sur les liaisons régionales. La précision des calculs d accessibilité routière repose sur une description alphanumérique fine du réseau régional (cartes 1 et 2). Outre l obligation de mise en concordance des nœuds routiers et ferroviaires, la modélisation du réseau routier répond aux objectifs suivants : desserte des principales villes en termes de population, couverture complète du territoire régional, prise en compte des infrastructures régionales et départementales structurantes majeures et des infrastructures secondaires assurant la cohérence du réseau routier. Ainsi, aux autoroutes et voies express s ajoutent trois classes de routes interurbaines en fonction de leurs caractéristiques techniques. La logique de modélisation de porte-à-porte adoptée dans ce travail implique également une description fine des trajets routiers terminaux effectués en milieu urbain. Ces trajets peuvent, aux heures de pointe, être excessivement coûteux en temps et peuvent, dans certains cas, accroître la compétitivité du rail par rapport à la voiture. C est pourquoi le réseau viaire des principales agglomérations urbaines de chacune des deux régions a été modélisé. La densité d infrastructures viaires est déterminée par la taille de l agglomération concernée. Quatre classes d infrastructures ont été utilisées : voie rapide urbaine, artère urbaine, boulevard urbain et rue. Infrastructures urbaines et interurbaines s inscrivent rigoureusement en continuité dans un seul et même graphe. Le temps de parcours associé à chaque tronçon du réseau routier, et donc à chaque arc du graphe, est calculé à partir de vitesses moyennes de circulation spécifiques, déterminées par les caractéristiques techniques des infrastructures, par le type de véhicule utilisé (ici une automobile de cylindrée moyenne) et par le code de la route. Cependant, la disponibilité des données de trafic (débits) à Lille et à Montpellier, pour la tranche horaire 17 h-18 h, a permis d intégrer les conditions de circulation routière au modèle de calcul d accessibilité*. Ce modèle s attache à rendre systématique la démarche empirique du Transport Research Board (États-Unis) développée dans son Highway Capacity Manual. Cette démarche permet de rendre compte avec précision de la variabilité spatiale et temporelle des vitesses de circulation automobile sur les axes routiers. La nécessaire adaptation du graphe aux données de trafic explique la finesse particulière de la description des infrastructures viaires à Lille et Montpellier. I.6. Les transports en commun urbains (TCU) Les transports en commun urbains sont utilisés en pré ou post-acheminement des services ferroviaires régionaux à partir ou à destination des * Les données de trafic ne sont pas disponibles pour la tranche 7h-8h. Une autre méthode de calcul des temps de parcours a été adoptée pour les déplacements du matin. Les deux méthodes (respectivement sans et avec données de trafic) sont présentées plus loin MGM - UMR 612 ESPACE 9 Manuel Appert, Laurent Chapelon

11 A. Accès aux campus avant 8 h A.1. Transports collectifs Gare ville de départ TCI Horaires Gare d'arrivée Marche Durée mesurée Arrêt TCU TCU Horaires Marche Arrêt campus Marche Durée mesurée Centre campus 8 h maxi Durée mesurée A.2. Transports individuels Gare ville de départ Automobile Durée calculée Parc de stationnement campus Stationnement + Marche Durée : 5 mn Centre campus 8 h maxi B. Accès aux centres-villes avant 8 h B.1. Transports collectifs Gare ville de départ TCI Horaires Gare d arrivée 7 h 5 maxi Marche Durée : 1 mn Centreville 8 h maxi B.2. Transports individuels Gare ville de départ Automobile Durée calculée Parc de stationnement Stationnement + Marche Durée : mn Centreville 8 h maxi TCI: Transports en commun interurbains TCU: Transports en commun urbains Manuel Appert, Laurent Chapelon, 22, UMR CNRS 612 ESPACE, Montpellier Figure 1. Description des chaînes de transport modélisées : le cas du matin 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 1 Manuel Appert, Laurent Chapelon

12 C. Départ des campus après 17h C.1. Transports collectifs Centre campus 17 h mini Marche Durée mesurée Arrêt campus TCU Horaires Arrêt TCU Marche Durée mesurée Gare de départ TCI Horaires Gare ville d'arrivée Marche Durée mesurée C. 2. Transports individuels Centre campus Marche Parc de stationnement Automobile 17 h mini Durée : 5 mn campus Durée calculée Gare ville d'arrivée D. Départ des centres-villes après 17h D. 1. Transports collectifs Centreville 17 h mini Marche Durée : 1 mn Gare de départ 17 h 1 mini TCI Horaires Gare ville d'arrivée D.2. Transports individuels Centre ville Marche + paiement Automobile Parc de 17 h mini Durée : mn stationnement Durée calculée Gare ville d'arrivée TCI: Transports en commun interurbains TCU: Transports en commun urbains Manuel Appert, Laurent Chapelon, 22, UMR CNRS 612 ESPACE, Montpellier Figure 2. Description des chaînes de transport modélisées : le cas du soir 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 11 Manuel Appert, Laurent Chapelon

13 CARTE 1. GRAPHE DES RÉSEAUX ROUTIERS ET FERROVIAIRES DU LANGUEDOC-ROUSSILLON (1 113 nœuds et arcs) Saint-Chélyd'Apcher Nîmes A75 Marvejols Mende Labastide IUT Saint-Césaire Gare Infrastructures ferroviaires Ligne ferroviaire principale Bessèges Infrastructures routières A7 Autoroute Voie express interurbaine Millau La Grand-Combe Alès Route interurbaine rapide Route interurbaine moyenne Route interurbaine lente A75 Saint-Geniès Avignon Voie rapide urbaine Artère urbaine Boulevard urbain Rue Bédarieux Nîmes Vergèze Gallargues MONTPELLIER Générac Vauvert A54 Arles Beaucaire Tarascon Castelnaudary Magalas Béziers Carcassonne Coursan Lézignan Narbonne A61 A9 Vias Marseillan Agde Mireval Frontignan Sète Le Grau-du-Roi Montpellier D65 Fac des Sciences Limoux Quillan A9 Port-la-Nouvelle Leucate N Centre A9 Prades Villefranche Rivesaltes Perpignan 5 km Argelès Cerbère Conception : M. Appert, L. Chapelon, 22, UMR 612 ESPACE, Montpellier - Logiciels NOD/MAP : L. Chapelon, A. L'Hostis, Ph. Mathis, CESA, 1993/22 campus universitaires. Dans la totalité des villes, les services sont assurés par autobus. Ainsi, les horaires de toutes les lignes de bus qui desservent les campus ont été saisis. À ce mode de transport s ajoutent le métro de Lille (lignes 1 et 2) et le tramway de Montpellier. Ces deux modes interviennent respectivement dans la desserte de la Cité scientifique de Villeneuve-d Ascq et de la Faculté des Sciences de Montpellier. I.7. Description complète de la chaîne de transport : la multimodalité Transports en commun urbains et interurbains, transports routiers individuels et marche constituent les quatre grandes catégories de modes de transport qui s imbriquent pour former les chaînes de déplacement modélisées. Huit cas de figure se présentent selon que les calculs concernent les campus ou les centres-villes, selon qu il 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 12 Manuel Appert, Laurent Chapelon

14 A1 CARTE 2. GRAPHE DES RÉSEAUX ROUTIERS ET FERROVIAIRES DU NORD-PAS-DE-CALAIS (2 38 nœuds et arcs) Lille-Roubaix-Tourcoing Dunkerque A16 Calais Gravelines Coudekerque A25 Lille Flandres Cité scientifique Boulogne Saint-Omer Hazebrouck Armentières LILLE Valenciennes A26 Isbergues Gare Béthune Don Campus Étaples Rang-du-Fliers Montreuil Hesdin Pernes Noeuxles-Mines Saint-Pol Savy-Berlette Arras Lens Libercourt A23 Douai Brunémont Orchies Saint-Amand A2 Valenciennes Denain Le Quesnoy Jeumont Maubeuge Cambrai Aulnoye Infrastructures routières Bapaume Le Cateau Landrecies Autoroute Fourmies Voie express interurbaine Anor Route interurbaine rapide Route interurbaine moyenne Route interurbaine lente Voie rapide urbaine Artère urbaine Boulevard urbain Rue N Infrastructures ferroviaires Ligne ferroviaire principale 5 km Conception : M. Appert, L. Chapelon, 22, UMR 612 ESPACE, Montpellier - Logiciels NOD/MAP : L. Chapelon, A. L'Hostis, Ph. Mathis, CESA, 1993/22 s agit du trajet aller (matin) ou retour (soir) et selon que ce trajet est effectué en transports collectifs (TC) ou individuels (TI). a. Trajets TC au départ ou à destination des campus universitaires Le matin, la partie principale du trajet fait intervenir les transports collectifs interurbains pour atteindre la gare de la ville d arrivée (fig. 1, cas A.1). Ensuite, la chaîne de transport met en jeu, successivement, une étape de marche de la gare à l arrêt de bus, de métro ou de tramway, un déplacement en TCU et une nouvelle phase de marche entre l arrêt le plus proche du campus et le centre de celui-ci. Cependant, dans certains cas, il est plus intéressant de se rendre directement au campus à pied à partir de la gare SNCF. L algorithme de calcul des temps minimaux retiendra systématiquement et automatiquement l itinéraire le plus rapide MGM - UMR 612 ESPACE 13 Manuel Appert, Laurent Chapelon

15 Pour chaque ville, la durée des étapes de marche a été mesurée sur le terrain. La vitesse de marche de l expérimentateur, lors des mesures, se situe entre 4 et 5 km/h. L heure maximale d arrivée à destination ayant été fixée à 8 heures, l algorithme recherche, pour chaque gare d origine, le service permettant de partir le plus tard possible, tout en arrivant avant 8 heures au centre du campus. Le soir, le même déplacement est réalisé en sens inverse (fig. 2, cas C.1). Aucun départ n est possible avant 17 heures. Pour chaque gare de destination, l algorithme détermine l heure d arrivée la moins tardive possible. b. Trajets TI au départ ou à destination des campus universitaires La chaîne relative aux transports individuels est moins complexe dans la mesure où le réseau viaire permet aux automobiles d accéder aux portes des campus. Ces derniers possèdent, pour la plupart, un parc de stationnement contigu. Ainsi, le matin, à la durée du déplacement routier s ajoute une durée moyenne de 5 minutes pour garer le véhicule et aller à pied au centre du campus (fig. 2, cas A.2). Les transports individuels n étant pas concernés par des horaires de circulation, la contrainte d une heure d arrivée avant 8 heures est moins prégnante que pour les modes collectifs, dans la mesure où il est plus facile d avancer l heure de son départ pour respecter cette contrainte. Le même schéma se retrouve en soirée (départ après 17 heures). Une durée moyenne de 5 minutes pour rejoindre et reprendre son véhicule s ajoute également au temps de déplacement routier (fig. 2, cas C.2). c. Trajets TC au départ ou à destination des centres-villes L accès aux centres-villes pose moins de problèmes que pour les campus, dans la mesure où le trajet entre la gare SNCF et le centre est effectué à pied (fig. 1, cas B.1). Une durée moyenne de 1 minutes a été affectée à ce trajet terminal, sachant que la multiplicité des destinations possibles dans le noyau central interdisait toute tentative de mesure de terrain concernant les durées pédestres. Une zone d accessibilité de 1 minutes autour de la gare constitue généralement une bonne approximation pour la plupart des trajets terminaux effectués par les migrants journaliers. La logique de calcul TCI est donc de déterminer le départ le plus tardif possible permettant d arriver en gare avant 7h5 pour être au plus tard à 8 heures au centre-ville. Pour le retour (fig. 2, cas D.1), ces 1 minutes de marche impliquent, lors du calcul des chemins minimaux, une exploration des départs de trains à partir de 17 h 1 seulement. d. Trajets TI au départ ou à destination des centres-villes En ce qui concerne les transports individuels, la chaîne de déplacement concernant le centre-ville est identique à celle inhérente aux campus. Seules les durées moyennes associées au trajet terminal varient. En effet, le matin, le temps de recherche de stationnement et de déplacement pédestre entre le parc de stationnement et le centre-ville a été estimé à minutes en moyenne (fig. 1, cas B.2). Ces minutes s inscrivent en supplément de la durée interurbaine de parcours calculée. La même durée a également été retenue en soirée pour intégrer au calcul le temps nécessaire pour rejoindre son véhicule, payer et sortir du parc de stationnement (fig. 2, cas D.2). II. Les chaînes à dominante transports individuels (TI) Nous considérons que le temps de parcours TI est un temps total de déplacement de porte-à-porte, soit la combinaison des temps de déplacement du véhicule sur le réseau et des temps initiaux (fig. 1 cas A.2 et cas B.2) et terminaux (fig. 2 cas C.2 et cas D.2) liés à la rupture de charge automobile/ marche. Nous proposons ensuite deux démarches alternatives de calcul des temps de parcours routiers (avec des vitesses moyennes et en fonction du rapport débit/vitesse). Une attention toute particulière a été apportée à la construction du graphe routier régional. Les chaînes à dominante TI ne font intervenir que des modes à fonctionnalité permanente pour lesquels l accessibilité est évaluée à partir de durées minimales de parcours mesurées sur le terrain (marche) ou calculées (automobile) MGM - UMR 612 ESPACE 14 Manuel Appert, Laurent Chapelon

16 II.1. Construction du graphe routier régional Cette première étape nécessite une approche rigoureuse, compte tenu de l importance de la conception du graphe dans la formation des temps de parcours sur le réseau. Plusieurs contraintes ont dicté la construction des graphes routiers. Il est nécessaire de considérer la nature de l échelle géographique choisie dans cet exercice. En effet, si les méthodes de calcul ne changent guère d une échelle à une autre, la méthode de modélisation des réseaux techniques diffère. Le choix des nœuds et des liens est déterminé par la demande de mise en concurrence des services ferroviaires et des réseaux routiers et surtout par l échelle régionale de la modélisation. La méthode de modélisation repose sur la théorie des graphes et sur les algorithmes mis en place par la recherche opérationnelle. L espace-réseau est ainsi modélisé sous la forme de graphes comprenant un ensemble de sommets et un ensemble d arcs. Le principe de modélisation permet de travailler simultanément sur des arcs orientés et non orientés. Ce caractère s applique à toutes les classes d infrastructure (tabl. 3). Seules les classes possédant au moins un arc orienté (sens unique) ont leurs arcs non orientés doublés (i, j et j, i). Les arcs des autres classes sont considérés automatiquement comme orientés dans les deux sens. Nous rappelons ici le format de la transcription technique des nœuds en sommets et des liens en arcs. Deux types de fichiers permettent la description alphanumérique du graphe en machine : le fichier des sommets regroupe le nom, le code, la population et les coordonnées géographiques des nœuds ; le fichier des arcs rassemble le code du sommet origine, le code du sommet destination, le code de la classe d infrastructure à laquelle est rattaché l arc (tabl. 3), la longueur de l arc en kilomètres, le temps de parcours, si celui-ci est mesuré (marche), et, si les données le permettent, comme c est le cas pour Lille et Montpellier à 17 heures, le débit horaire nécessaire à la prise en compte des mécanismes de congestion routière. Nous considérons qu un lien correspond à un tronçon de route présentant des caractéristiques techniques et une intensité d utilisation relativement homogènes sur toute sa longueur. Aussi, le choix des nœuds doit-il permettre, non seulement de rendre compte de la géographie des deux Tableau 3. Les classes de routes retenues Routes Caractéristiques techniques des infrastructures Vitesse Vitesse moyenne R libre Créneaux 7 h-8 h et 17 h-18 h R1 Autoroute 13 km/h 12 km/h R2 Voie express interurbaine: double chaussée de type autoroutier 11 km/h 1 km/h et route de liaison principale ou régionale à chaussées séparées R3 Voie rapide urbaine : autoroute ou double chaussée 8 km/h 6 km/h de type autoroutier avec accotement réduit (< 6 cm) R4 Route de liaison principale ou régionale à 3 ou 4 voies 9 km/h 8 km/h ou à 2 voies larges, largeur: ]7m-9m] R5 Route de liaison principale ou régionale à 2 voies «standards», 8 km/h 7 km/h largeur: ]5m-7m] R6 Route de liaison principale ou régionale et route de desserte locale 7 km/h 6 km/h à 1 ou 2 voies étroites, largeur: 5m R7 Artère urbaine: pénétrante ou rocade structurante du réseau routier urbain 4 km/h 3 km/h R8 Boulevard urbain: voie de desserte urbaine principale 35 km/h 2 km/h R9 Rue: voie de desserte urbaine locale 3 km/h km/h 22 - MGM - UMR 612 ESPACE Manuel Appert, Laurent Chapelon

17 régions (localisation des villes), mais aussi de la cohérence du réseau routier (carrefours stratégiques d un point de vue fonctionnel). Le choix des nœuds et la nature des liens répondent à plusieurs impératifs (fig. 3). À l échelle interurbaine : la desserte des principales villes en termes de population (toutes les villes de plus de 5 habitants), représentées par au moins un sommet ; la couverture complète du territoire régional, en éliminant les lacunes spatiales (notamment là où les villes sont rares). À l échelle intra-urbaine : la prise en compte des variations de la nature de l environnement spatial dans lequel s inscrivent les routes, c est-à-dire les ruptures bâti/non-bâti et bâti dense/bâti plus lâche qui modifient souvent la performance des infrastructures (vitesse maximale, vitesse moyenne et capacité) (fig. 3, cas 1) ; la finesse du maillage routier pour les calculs de temps de parcours avec débits dans les préfectures de région (finesse qui impose l orientation des arcs du graphe et une forte densité de sommets) ; la connexion entre les réseaux ferroviaires et routiers au niveau des gares (les gares seront desservies par au moins un axe routier). Aux échelles interurbaine et intra-urbaine : la prise en compte des axes structurants majeurs et des infrastructures secondaires assurant la cohérence du réseau routier (lorsque le maillage est lâche, des axes secondaires sont intégrés afin d éviter des détours abusifs qui ne se produiraient pas dans la réalité) ; la prise en compte des possibilités directionnelles dans les carrefours (sens obligatoire et carrefours à accès incomplet favorisant ou contraignant les chemins optimaux) (fig. 3, cas 2 et 3) ; l intégration des changements de caractéristiques techniques des infrastructures entre deux sommets structurants (variation de la qualité, de la quantité et/ou de la fréquentation des voies routières) (fig. 3, cas 4). Plus concrètement, les arcs du graphe doivent retranscrire avec précision les caractéristiques techniques des infrastructures routières, dans la mesure où elles influent directement sur la vitesse de circulation. Cela concerne à la fois la structure et la qualité des routes. Parmi les éléments qui peuvent être retenus, citons le nombre, la largeur, l agencement, la pente et la sinuosité des voies, l existence d un séparateur central de chaussées, la largeur des espacements latéraux, etc. Ces éléments ont servi à constituer les neuf classes de routes décrites dans le tableau 3. Si le nombre de classes n est pas limitatif, nous postulons que la discrimination opérée ici est suffisamment fine pour modéliser avec précision le réseau routier à l échelle régionale. La vitesse libre est une entrée importante du modèle. Il s agit, pour un type de véhicule donné (ici une automobile de cylindrée moyenne), de la vitesse maximale de circulation, hors congestion, permise techniquement par chaque classe d infrastructures, dans la limite autorisée par le code de la route. La vitesse moyenne est en revanche calibrée à partir de chronométrages de terrain et de données issues des stations de comptage SIREDO (vitesse de passage des véhicules selon les caractéristiques du tronçon et selon l intensité de la circulation). L affectation des infrastructures à telle ou telle classe est réalisée par nos soins à partir des informations techniques fournies notamment par les cartes routières et par les services de l Équipement. II.2. Calcul des temps de parcours sur le réseau Le matin, le temps à l arrivée à destination correspond à la durée nécessaire aux automobilistes pour chercher un espace de stationnement, laisser leur véhicule et se rendre sur leur lieu de travail ou sur leur lieu d étude. Nous avons fixé cette durée à minutes pour l accès aux centresvilles et 5 minutes pour l accès aux campus universitaires. Ces temps sont calibrés à partir de reconnaissances de terrain et sont directement intégrés aux calculs. De même, le soir, le temps au départ correspond à la durée nécessaire aux automobilistes pour se rendre de leur lieu de travail ou d étude à leur place de stationnement et reprendre leur véhicule. Nous avons fixé cette durée à minutes dans les centres-villes et à 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 16 Manuel Appert, Laurent Chapelon

18 RÉSEAU ROUTIER RÉEL 1-Traitement des traversées de ville GRAPHE ROUTIER Intersection de deux routes dans les villes Graphe 9 sommets. 4 sommets marquent la rupture entre le bâti et le non-bâti 2-Traitement des intersections de routes à chaussées séparées et carrefours dénivelés Graphe 6 sommets. Routes à chaussées séparées à accès dénivelé partiel 4 sommets sont requis pour les carrefours à accès restreint Routes à chaussées séparées à accès dénivelé complet 2 sommets suffisent pour les carrefours complets 3-Traitement des bifurcations de routes à chaussées séparées et carrefours dénivelés Bifurcations partielles de deux routes à chaussées séparées et carrefours dénivelés Graphe 8 sommets. 4 sommets sont requis pour les bifurcations à accès restreint 4-Traitement d'une modification des caractéristiques techniques des voies entre deux intersections Passage d'une route à chaussées séparées à une route à chaussée unique Graphe 3 sommets. Le sommet central marque le changement de valuation des arcs Manuel Appert, Laurent Chapelon, 22, UMR ESPACE 612, Montpellier Figure 3. Éléments de construction d un graphe routier régional 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 17 Manuel Appert, Laurent Chapelon

19 5 minutes autour des campus universitaires. Ces temps sont également calibrés à partir de reconnaissances de terrain. a. Architecture du calcul des temps de parcours Le calcul du temps de parcours entre deux nœuds spatialisés dépend de la longueur du trajet et de la vitesse de circulation sur les tronçons constitutifs de l itinéraire optimal. Si la longueur du trajet en kilomètres peut être lue sur une carte routière, la vitesse doit être mesurée (marche) ou calculée. Cinq éléments permettent de calculer la vitesse de circulation (fig. 4) : la structure du réseau emprunté (agencement, pente et sinuosité des voies), les règles et possibilités de circulation sur le réseau (code de la route), le type de véhicule utilisé (ici une automobile de cylindrée moyenne), les caractéristiques techniques des infrastructures (nombre, qualité et largeur des voies) et le niveau d utilisation des voies empruntées (intensité de l usage de la voie). Trois méthodes sont disponibles pour déterminer cette vitesse de circulation (fig. 4). 1) La vitesse moyenne de circulation (en vert) À chaque classe de routes (tabl. 3) est associée une vitesse moyenne spécifique qui tient compte de l intensité générale du trafic sur le réseau. Les vitesses présentées tableau 3 correspondent aux créneaux 7 h -8h et 17 h -18 h retenus pour cette étude. Une fois fixée, cette vitesse, couplée à la longueur des tronçons, permettra de calculer le temps de parcours sur chacun d eux. Temps = longueur / vitesse moyenne Nous avons retenu cette méthode dans la totalité des cas, sauf pour les départs de Montpellier et de Lille à l heure de pointe du soir (17 h - 18 h), en raison de la disponibilité des données de trafic pour ce créneau et pour ces villes (voir ci-après). 2) La méthode «débit/vitesse» (en bleu) Les services techniques (DDE Nord et CETE Méditerranée), qui s intéressent essentiellement à l heure de charge maximale des réseaux routiers, nous ont fourni les débits affectés par le modèle de trafic emme/ 2 sur les réseaux lillois et montpelliérain. Les débits sont exprimés en UVP (unité de véhicule particulier) par voie de circulation. Il nous a donc été possible d utiliser la méthode dite «débit/vitesse» pour l heure de pointe du soir (17 h - 18 h) sur le réseau des aires urbaines de Lille et de Montpellier. 3) La méthode «taux d occupation/vitesse» (en rouge) Cette troisième méthode est disponible dans le modèle, mais les informations sur les taux d occupation de la voirie sont encore rares. Elle ne sera donc pas utilisée dans les calculs relatifs à cette étude. b. La méthode «débit/vitesse» Nous développons ici la méthode «débit/vitesse» d intégration des conditions de circulation dans un modèle de calcul d accessibilités associé aux réseaux routiers à l échelle régionale. La congestion, intimement liée à l utilisation des infrastructures, est, en effet, à réseau identique, responsable de variations de la vitesse de circulation. Dans le cas d une modélisation de l offre routière à petite échelle, le fonctionnement du système, facteur essentiel dans la détermination des niveaux d accessibilité, est souvent indifférencié dans le temps. En revanche, à mesure que l échelle géographique s accroît ou lorsqu il est nécessaire de zoomer, l omission des conditions de circulation devient plus problématique. Pour des applications régionales caractérisées par la présence d au moins une grande ville, il faut évaluer avec plus de précision, arc par arc, les vitesses réelles de circulation, étroitement liées aux défaillances localisées du fonctionnement du système. À très grande échelle, l analyse des mouvements de véhicules aux intersections fait appel à une autre catégorie de méthodes dites microscopiques. Si les défaillances du réseau étaient seulement accidentelles, leur prise en compte ne serait plus essentielle, puisque les phénomènes de congestion ne répondraient pas à une logique de développement et de répartition qui pourrait faire l objet d une modélisation. En revanche, si l aire régionale étudiée connaît des problèmes de circulation récurrents dans le temps et dans l espace, on peut chercher à en connaître les impacts sur l accessibilité. Il s agira alors de modéliser un 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 18 Manuel Appert, Laurent Chapelon

20 Position géographique des nœuds : Coordonnées géographiques Structure du réseau : Agencement, pente et sinuosité des voies Règles de circulation : Code de la route Type de véhicule : VL, PL, 2 roues Qualité des infrastructures Nombre, qualité et largeur des voies Niveau d utilisation des infrastructures Typologie Code Capacité Nb maximal de véhicules de chaque type en UVP/h/voie Débit Nb de véhicules de chaque type en UVP/h/voie Taux d occupation (%) Niveau de service Débit/Capacité Vitesse libre Coefficient de réduction de vitesse libre A B dépend de A Vitesse réelle de circulation Longueur du tronçon en km Vitesse moyenne de circulation B Entrées du modèle (données externes) tronçon Û 1 arc du graphe Temps de parcours sur le tronçon Manuel Appert, Laurent Chapelon, 22, UMR ESPACE 612, Montpellier Figure 4. Calcul des temps de parcours phénomène progressif, fonction des variations horaires de l utilisation du réseau. Nous admettrons donc la pertinence d une fonction de congestion. Cette fonction est la résultante de la relation entre les trois principales variables constitutives du diagramme fondamental de l ingénierie du trafic: débit, concentration et vitesse. Dans ce sens, la congestion est une fonction croissante de l utilisation de la capacité d une infrastructure. Constante à court terme, la capacité des infrastructures sera confrontée à une demande modulée selon le lieu ou segment de voie, le jour et le créneau horaire d utilisation. Le rapport entre l offre et la demande mesurera l intensité de l utilisation de l infrastructure et donc sa plus ou moins forte congestion. 1) Les débits Le débit q est défini comme le nombre de véhicules passant au point de comptage par unité de temps. Par extension, les résultats obtenus sont affectés au segment de route délimité par deux intersections. En formalisant (Leurent, 1993), considérons un point x sur une route, et comptons les véhicules qui y circulent dans un sens ou dans les deux 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 19 Manuel Appert, Laurent Chapelon

21 pendant l intervalle [t,t + t]. Notons n [t,t + t] le nombre obtenu. Le débit au point x pendant la période [t,t + t] est par définition le nombre de véhicules s écoulant par unité de temps, soit : q [t, t + t] = n [t, t + t] t Ce type de données, couramment utilisé, pose cependant un problème théorique. La courbe débit-vitesse (fig. 5) autorise pour deux vitesses de circulation différentes un même débit. Un débit faible peut traduire soit un faible niveau de circulation (vitesse élevée), soit une sursaturation caractérisée par un écoulement extrêmement réduit (vitesse faible). La figure 5 montre à ce sujet que la vitesse est une fonction décroissante du débit jusqu au point critique où la capacité est atteinte. À partir de ce point les deux variables décroissent simultanément (Cohen, 199). occupent une plus grande surface de voie. En outre, leur longueur rend leur dépassement plus difficile. Compte tenu de leur poids et des limitations de vitesse qui leur sont imposées, ces véhicules circulent à une vitesse plus réduite, ce qui occasionne des gênes dans l écoulement du trafic, d autant plus fortes que la route est inclinée et les possibilités de dépassement limitées. Quand bien même une voie serait disponible pour leur dépassement, le différentiel de vitesse entre le dépasseur et le dépassé provoque une perte d espace occupable devant le véhicule dépassé. Enfin, dans le cas d écoulements interrompus (par des feux, des ronds-points, des stops ou des cédez-lepassage), les poids lourds réagissent plus lentement aux changements de régime. Il en va de même des bus qui, de plus, ralentissent la circulation lors des arrêts. Considérée jusqu au point critique qui indique la saturation de l infrastructure, la relation débitvitesse peut être utilisée, qu il s agisse de débits affectés ou de débits observés. Lorsque l on dispose, comme c est le cas ici, de débits affectés par un modèle de trafic «classique» comme emme/ 2 sur un graphe très complexe, les états de circulation sursaturés seront évités. En effet, dans ces modèles séquentiels à quatre étapes (génération, distribution, répartition modale et affectation), la dernière phase qui consiste à affecter sur les voies la demande de trafic modélisée procède d itérations d affectations sur les plus courts chemins en temps entre l origine et la destination. Par conséquent, dès qu un axe est saturé, les chemins non encore affectés deviendront un itinéraire alternatif. Les conditions de circulation seront donc au pire saturées et l usage des débits reste pertinent. Les débits mesurés ou affectés par un modèle de trafic classique sont généralement exprimés en véhicules par unité de temps. Cependant, des modèles plus fins peuvent différencier les véhicules particuliers des deuxroues ou encore des poids lourds. Or, si l on considère leurs différences techniques (taille, souplesse), la mesure du débit devra être homogénéisée. Ainsi, de taille supérieure, les poids lourds Vitesse maximale Vitesse Les automobiles, majoritaires dans la répartition du volume de trafic, sont souvent choisies comme étalon. Par conséquent, le volume de poids lourds est traduit en équivalent automobile tel que 1PL = 2 automobiles. Il s agit là d une moyenne. Des variations sont observables dans la réalité, notamment en fonction du pourcentage de la pente (Transport Research Board, 1985). À l inverse, les deux-roues sont moins importants que le reste des véhicules. On retient généralement que 1 deuxroues =,4 automobile. Lorsque ces deux classes de véhicules standardisées (poids lourds et deuxroues) sont ajoutées au volume des automobiles, on obtient, pour chaque tronçon, le volume total exprimé en Unités de Véhicules Particuliers (UVP), D après S. Cohen, 199, Ingénierie du trafic routier Figure 5. Courbe débit/vitesse Débit maximal Débit 22 - MGM - UMR 612 ESPACE 2 Manuel Appert, Laurent Chapelon