Mesurer la performance des lignes de transport public urbain Projet APEROL (PREDIT) Bruno FAIVRE D ARCIER Laboratoire d Economie des Transports

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1 Mesurer la performance des lignes de transport public urbain Projet APEROL (PREDIT) Bruno FAIVRE D ARCIER Laboratoire d Economie des Transports PST Rhône-Alpes Février 2014

2 Les hypothèses de départ Optimisation des systèmes et réseaux de transports Février 2014 Une situation financière des réseaux inquiétante Approche prospective du financement (PREDIT III) Agir principalement sur la dérive des coûts d exploitation mais aussi sur l amélioration du R/D (attractivité, tarifs) Les gains potentiels résident principalement dans le design des réseaux ce qui nécessite une approche par ligne La notion de performance est complexe Efficience productive (inputs/outputs) : les frontières de production Efficience commerciale (voyages./veh.km) : attractivité de l offre Efficacité : atteinte des objectifs des politiques publiques 2

3 Quels objectifs pour les politiques publiques? Le rôle social La protection de l environnement Quelle offre pour chaque mission? Qui finance quoi? La réduction de la congestion L aménagement urbain 3

4 Les diverses facettes de la «performance» 4

5 Les orientations retenues Optimisation des systèmes et réseaux de transports Février 2014 Ne pas aborder la question de l efficience productive Difficultés d accès à des données fiables par ligne Le «pré carré» des opérateurs Le choix des terrains d analyse Une coopération avec des AOT intéressées Montpellier Toulouse Grenoble thèse CIFRE La difficulté d accès à des données par ligne Une limite forte au calcul des indicateurs données d usage limitées à une journée (enquête O-D) données géo-localisées sur les territoires (population OK, mais problèmes pour emplois, commerces, services, équipements) 5

6 Les données nécessaires par ligne Optimisation des systèmes et réseaux de transports Février

7 L efficience commerciale 7

8 Une grande diversité selon les réseaux Source : GART, 2011, L année 2010 des transports urbains (Données : Enquête annuelle sur les réseaux de TPU DGTIM, CERTU, GART, UTP) 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 3,1 Variation du nombre de voyages par véhicule.km selon les réseaux 5,1 8,3 9 agglos à TCSP > h. 2,0 3,6 5,5 11 agglos à TCSP < h. 4,1 2,3 2,2 0,5 0,6 14 agglos > h. 3,5 33 agglos de h. 1,9 5,8 0,4 0,4 57 agglos de h. 1,5 4,9 51 agglos < h. Minimum Moyenne Maximum 8

9 Une typologie des lignes dans le réseau Fonctions des lignes Localisation Type de ligne Fonction Massification Centre et Hyper centre TCSP Ecoulement des voyageurs Connexion Diffusion Majeure De maillage Majeure Secondaire Centre et Hyper centre Bus en radiale ou diamétrale Centre (hors hyper centre) Bus en rocade ou desserte de quartiers secondaires Ecoulement des voyageurs et accès à des lignes de massification Périphérie/ Périurbain jusqu'au Centre Périphérie/ Périurbain Tous types de lignes de bus Accès à des lignes de massification Equilibre des échanges aux arrêts Equilibre relatif Variable Fort déséquilibre 9

10 t Toulouse Montpellier Bruno Faivre d Arcier Projet APEROL 10

11 Une efficience commerciale corrélée à l offre Montpellier Toulouse Connexion majeure Connexion maillage Diffusion majeure Diffusion secondaire 11

12 Facteurs explicatifs de l efficience commerciale Le nombre de service par jour La population à 300 m des arrêts La sinuosité des lignes La qualité de la connexion au réseau 12

13 Modélisation de l efficience commerciale Variable Coefficient Montpellier Probabilité de Student Coefficient Toulouse Probabilité de Student Nombre de services par jour 0,522 2,3 E-04 0,477 3,2 E-05 Racine carré de l indice de correspondance 0,291 0,0252 0,312 0,0056 Coefficient de sinuosité x Ln(population) 0,296 0, ,194 0,0068 Constante 0 0 R² 0,88 0,71 De nombreuses variables à rajouter - emplois, établissements scolaires - commerces, services, équipements - contraintes d usage de la voiture -. 13

14 Prendre en compte les voyageurs.km Une efficience commerciale dépendante des trajets courts en centre-ville Montpellier Toulouse Connexion majeure Connexion maillage Diffusion majeure Diffusion secondaire 14

15 L efficacité ou le degré d atteinte des objectifs des politiques publiques 15

16 Le rôle social Identifier des segments de clientèle et leurs usages Des «résidents» et des «non-résidents» Age et statut, à défaut de disposer des revenus Optimisation des systèmes et réseaux de transports Février 2014 Population ans (2006) Actifs occupés Nombre de voyages par an et par résident selon le statut Chômeurs Elèv Etud Stag non rémunérés Retraités Préretraité s Autres inactifs Total ligne voy/hab/an 1 170,9 54,6 360,3 409,8 72,4 233,6 2 68,6 35,3 289,6 155,4 50,0 122,8 5 2,5 1,9 8,4 13,3 3,1 5,0 6 5,7 3,6 17,3 27,7 5,4 9,9 7 5,6 3,4 19,5 26,0 5,9 10,3 8 3,8 0,8 10,5 16,5 4,6 5,9 9 37,4 17,0 176,3 46,1 26,1 51,1 10 5,9 4,2 19,2 13,7 4,9 9,6 11 9,6 6,3 21,5 39,6 9,5 14, ,1 14,4 5,4 61,8 17,5 12, ,6 20,5 83,1 72,8 17,8 165, ,9 8,2 19,2 41,9 11,7 119,7 18 3,7 2,1 4,8 3,3 1,3 14,7 20 0,5 1,0 3,4 0,4 0,0 0,5 21 1,5 2,5 10,4 2,8 1,6 3,8 22 2,3 0,9 64,7 2,8 2,1 27,6 23 2,8 2,2 3,6 2,7 0,5 4,8 24 3,3 5,1 11,4 3,6 5,0 8,9 25 1,6 0,7 54,4 2,4 1,8 7, ,7 13,6 68,1 30,4 12,8 26,9 29 2,2 0,7 46,5 3,5 3,2 23,7 30 1,4 1,5 14,2 2,7 1,2 1,7 31 1,2 1,2 3,5 3,8 1,8 1,1 32 1,2 1,3 102,0 4,5 0,5 3,4 33 0,8 0,4 19,3 3,2 1,7 2,6 34 0,4 0,2 15,8 1,2 0,2 15,5 35 0,5 0,6 1,4 1,6 0,1 0,0 37 2,7 2,7 9,0 0,8 0,0 0,0 16

17 La contribution des lignes à la réduction d usage de la VP Nombre de voyageurs.km en VP «évités» par les lignes : Trajets de plus de 3,5 km en TC, en heures de pointe (Montpellier) Nombre de voyageurs.km évités en voiture en heures de pointe voy.km (tous motifs) : Dont réseau de bus : voy.km (55%) Dont réseau tramway : voy.km (45%) Dont domicile-travail voy.km (33%) Bruno Faivre d Arcier Projet APEROL 17

18 La contribution des lignes à la réduction du CO2 Ratio des émissions de CO2 émis par les TC divisées par les émissions de CO2 en VP «évités» par les lignes : Trajets de plus de 3,5 km en TC, ensemble de la journée (Montpellier) Bruno Faivre d Arcier Projet APEROL 18

19 Une approche encore parcellaire Optimisation des systèmes et réseaux de transports Février 2014 Liée à la difficulté de disposer de données géolocalisées détaillées par lignes De premiers indicateurs à affiner La nécessité d un suivi de la clientèle (O-D) Mais un tableau de bord opérationnel de mesure de la performance des lignes Pour faciliter les processus d optimisation En lien avec les objectifs des politiques publiques 19

20 Exemple : la ligne 5 bonne offre / faible usage OFFRE USAGES EFFICIENCE COMMERCIALE lignes 5 Moy. Bus Moy. Réseau Moy. Tram Type de ligne Connexion Nbe Services /Jour Longueur (km) 4,6 10,1 10,7 17,2 Vitesse Commerciale 19,8 21,6 21,6 Veh.km TC /jour Coeff de sinuosité 0,54 0,64 Population (par arret) % d'arrêts du réseau accessible en 45 mn 40,9% 19,4% 22,1% 56,4% Nbe Voyages /Jour Nb Voy.km /jour Voy/Veh.km J = efficience commerciale 2,1 2,8 3,5 13,7 Distance moyenne par voyage 3,7 5,9 5,7 2,1 20

21 Une démarche qui semble intéresser Les AOT : Mesurer la contribution des lignes aux objectifs politiques visés Remettre en cause des tracés de réseaux et des dessertes anciennes Maitriser les coûts des dessertes Les opérateurs : Favoriser la hiérarchisation (attractivité) Améliorer les R/D Clarifier les conséquences des choix sur les coûts

22 Conclusion Une vision élargie de la «performance» Optimisation des systèmes et réseaux de transports Février 2014 Une approche par ligne prometteuse, mais liée à la disponibilité des données De premiers indicateurs, à valider et approfondir Une méthode à valider sur d autres sites (Grenoble, Nantes, Lyon,) Approfondir les liens entre efficience commerciale et efficience productive 22

23 Merci! 23

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