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Modélisation des transports

Ecole des Ponts ParisTechLVMT-SETEC international

Communauté d’Agglomération de Pau Pyrénées

Thierno AW

Cours MOTRA de l’Ecole des Ponts ParisTech

Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal : application à Pau

OBJETS DE LA PRESENTATION

Objectifs de connaissances :

Constituer une base de données augmentée pour le calibrage de modèles de choix

Formuler et interpréter les utilités modales dans le cadre de la théorie des choix discrets => modèle logit multinomial

Estimer des modèles de choix modal pour différents segments de demande et analyser les résultats

Territoire d’étude : Communauté d’Agglomération de Pau Pyrénées et commune limitrophes (Nord et Nord-ouest)

Bases de données mobilisées :

Enquête Ménages Déplacements, Données physiques et économiques issues des affectations routières et de transports collectifs

Logiciels supports de la modélisation : TransCAD© , Biogeme©

Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal

Cours MOTRA de l’Ecole des Ponts ParisTechModélisation des transports

Thierno Aw SETEC International - LVMT P3 - 2/17

SOMMAIRE

1- VUE D’ENSEMBLEPrésente le contexte

2- FORMULATION D’UN MODELE DE CHOIX MODAL Formule les utilités et discute de la pertinence des variables constitutives des modèles de choix

3- ESTIMATION ET ANALYSE DES RESULTATSIllustre sous Biogeme le calibrage des modèles de choix du mode de transport et examine les résultats de simulation

Cours MOTRA de l’Ecole des Ponts ParisTech

Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal Thierno Aw SETEC International - LVMT P3 - 3/17

Modélisation des transports

PERIMETRES D’ETUDES

Vue d’ensembleFormulation d’un modèle de choix modal

Estimation et analyse des résultats1.1. Présentation du territoire1.2. Transports et mobilité1.3. Enjeux


Périmètre d’investigation

Territoire de la CAPP

Territoires des 4 EPCI limitrophes

Périmètre des Enquêtes Ménages Déplacements

EMD 2006 sous maîtrise d’ouvrage CAPP

EMD 2006 sous maîtrise d’ouvrage DDE 64

Périmètre des Enquêtes Ménages Déplacements

14 communes de la CAPP

18 communes de l’enquête ménage DDE 64

Communes d’Aressy, Meillon et Assat


OCCUPATION DES SOLS




Localisation de la population

Fonctions résidentielles concentrées au centre : 84 000 Hab. à Pau, 55% de la population de la CAPP (149 000 hab), 46% du périmètre de la modélisation (180 000 hab)

Etalement urbain au nord et au nord-ouest

Localisation de l’emploi

Fonctions productives concentrées au centre : 40 000 Emp. à Pau, 66% des emplois de la CAPP (60 000 emp), 56% du périmètre de la modélisation (70 000 emp)

Le centre ville constitue le premier pôle d’emplois : 16 000 emplois





Une mobilité importante

CAPP : 4.05 déplacements/personne/jour (567 900 déplacements)

Communes nord et ouest de la CAPP : 3.94 déplacements/personne/jour (103 500 déplacements)

La voiture privilégiée comme mode de déplacement

Part modale de la VP>70% dans le périmètre des deux enquêtes

La contre performance des transports collectifs

Part des TC<5%

Temps de déplacement moyen en TC 1.6 fois plus important que la VP (25’ en moyenne contre 16’)

VilleAnnée

enquête PopulationMobilité tous

modesMobilité modes

mécanisés Part TC Part VPPart 2RM

Part Vélo

Part MAP

Part Autres

Reims 2006 228 000 3.79 2.67 9% 58% 1% 1% 30% 1%Maubeuge 2004 125 000 3.65 2.78 5% 69% 1% 1% 24% 1%Lorient 2004 200 000 3.8 2.89 8% 64% 1% 2% 24% 2%Toulouse 2003 935 000 3.89 3.06 9% 64% 2% 3% 21% 1%CAPP 2005 140 000 4.05 3.16 4% 68% 2% 3% 22% 1%CN-CAPP 2005 26 000 3.94 3.38 4% 84% 1% 1% 9% 1%Besançon 2004 162 000 4.01 2.89 11% 58% 1% 1% 28% 1%

CARACTERISTIQUES DE LA MOBILITE (1/3)





Nombre moyen de déplacements/personne/jour réalisés en voiture

L’auto-mobilité paloise







Structure géographique des flux et profil horaire

Des déplacements majoritairement internes à la commune de Pau (64%)…

…pour des motifs non contraints (51%)


CHARGE DE TRAFICS SUR LE RESEAU ROUTIER



Formulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modalFormulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal Thierno Aw SETEC International - LVMT P3 - 9/17

CHARGE DE TRAFICS SUR LE RESEAU DE TRANSPORTS COLLECTIFS




Modélisation des services de transports collectifs et affectation de la demande

Structure radiale de l’offre et complexité des itinéraires de ligne (variantes et tiroirs) : 51% des voyageurs ont pour origine/destination le pôle d’échange au centre

longueur des lignes importante et offre peu lisible (pas de cadencement des services) : 60 voy/hab contre 77 pour des agglomérations de taille comparable en 2007

Codage de l’offre de TC

13 lignes régulières, 1 pôle d’échange

Amplitude horaire de 6h à 20h40 en semaine, 0h30 en fin de semaine

Faible niveau de service avec des intervalles de desserte de 14’ à 30’

4 lignes structurantes captent 55% de la demande journalièreFormulation, estimation, interprétation d’un modèle de choix modal Thierno Aw SETEC International - LVMT P3 - 10/17

VERS DE NOUVELLES PRATIQUES DE MOBILITE




Objectifs à court terme

Initier une politique de stationnement : limitation du stationnement au centre ville, régulation d’accès des résidents et des livraisons

Poursuivre l’aménagement du centre ville : extension de la zone piétonne, modification du plan de circulation

Amorcer la priorité donnée aux TC par des aménagements ponctuels : aménagement aux carrefours, priorité aux feux, sites propres

Restructurer le réseau de TC : schéma lignes, services, lisibilité, suppression des variantes et tiroirs

Objectifs à moyen terme

Aménager des axes de TCSP

Modifier le plan de circulation dans le cœur d’agglomération

Aménager des parcs relais


BASE DE DONNEES POUR LE CALIBRAGE DE MODELES DE CHOIX MODAL


Estimation et analyse des résultats2.1. Constitution d’une base de données2.2. Formulation des utilités modales


Données socioéconomiques par zone fine et segments de demande -> EMD

Motifs de déplacement contraints et non contraints (Mco, Mnc)

Modes de déplacement (MD, VP, TC)

Habitat (Hab) : pour considérer l’influence de la densité et de la typologie de l’habitat dans le choix du mode de transport => distinction entre habitat collectif et individuel.

Age (Age) : trois classes d’âge, 5-24, de 24-65, 65- et plus.

Possession du permis (Ppe) : pour le calibrage du choix modal lié à la voiture.

Niveau de motorisation des ménages (Mot) : l’équipement automobile des ménages rentre en compte dans la préférence pour l’auto-mobilité.

Difficultés de stationnement en origine et en destination (Sta) : les contraintes de stationnement sont déterminantes de l’utilisation de la voiture particulière

Données de performance de liaison offerte par les transports -> Skim Tcd

Distances parcourues sur les réseaux (Dis) : pris en compte dans la formulation d’utilités des modes légers => difficulté de franchissement et contrainte d’utilisation du mode.

Coût d’utilisation de la voiture (Ckm) : avec l’hypothèse d’un coût kilométrique de 0.11 euro/km

Abonnement aux transports collectifs (Atc) : gratuité pour les retraités et chômeurs, 0.32 euros pour les abonnés, contre 0.92 autres usagers.

Temps de déplacement en VP (Tvp) : temps à charge sur le réseau routier

Temps de déplacement en TC (Ttc) : temps à charge sur le réseau de transports collectifs.

Nombre de transferts (Nbc) : nombre de changements réalisés sur le réseau de transports collectifs


FORMULES D’UTILITES


Estimation et analyse des résultats2.1. Constitution d’une base de données2.2. Formulation des utilités modales


DisiU MDMD

NbcAtcTAgeHabiU TCTCTC

PpeStaStaCMotTiU dokmVPVPVP

J

h

xV

xV

h

j

e

exjP

1

)(

)( .)(

MDVPTC

MD

MDVPTC

VP

MDVPTC

TC

UUU

UMD

UUU

UVP

UUU

UTC

eee

eP

eee

eP

eee

eP

Utilités modales

Probabilités de choix modal


ESTIMATION POUR LES MOTIFS CONTRAINTS


Estimation et analyse des résultats3.1. Estimation3.2. Analyse des résultats


Name Value Std err t-test p-value Robust Std err Robust t-test p-value

2424 )(Age 2.23331 0.259082 8.62 0 0.280019 7.98 0

6565 )(Age 1.12515 0.291132 3.86 0 0.293966 3.83 0

)( kmC -3.10285 0.459817 -6.75 0 0.482277 -6.43 0

)(Atc -0.324207 0.19678 -1.65 0.1 * 0.222629 -1.46 0.15 *

)(Dis -0.4 fixed

)(Hab -0.359571 0.163912 -2.19 0.03 0.195937 -1.84 0.07 *

)(Mot 2.7056 0.285573 9.47 0 0.32791 8.25 0

)(Nbc -0.694553 0.185786 -3.74 0 0.195365 -3.56 0

)(Ppe 1.799 0.132942 13.5 0 0.185997 9.67 0

dd Sta)( -1.24532 0.266188 -4.68 0 0.296697 -4.2 0

oo Sta)( -0.879967 0.278012 -3.17 0 0.337221 -2.61 0.01

)( TCT -0.016403 0.001834 -8.94 0 0.00205517 -7.98 0

)( VPT -0.071153 0.014518 -4.9 0 0.0161621 -4.4 0

)( MDi 4.40044 0.304491 14.5 0 0.380553 11.56 0

)( TCi -0.399508 0.373353 -1.07 0.28 * 0.442376 -0.9 0.37 *

Globalement, pour 14 variables estimées sur 3 811 observations, le maximum de vraisemblance croît entre une valeur initiale de -3398.82 et une valeur finale de -1279.631, pour un R² ajusté satisfaisant de 0.6.


ESTIMATION POUR LES MOTIFS NON CONTRAINTS




Name Value Std err t-test p-value Robust Std err Robust t-test p-value

)( kmC -4.41859 0.382455 -11.55 0 0.408484 -10.82 0

)(Atc -1.45078 0.148046 -9.8 0 0.17084 -8.49 0

)(Dis -0.4 fixed

)(Hab -0.793113 0.12834 -6.18 0 0.149744 -5.3 0

)(Mot 2.84842 0.133795 21.29 0 0.174469 16.33 0

)(Nbc -0.621011 0.169734 -3.66 0 0.205386 -3.02 0

)(Ppe 0.872842 0.0765499 11.4 0 0.0961291 9.08 0

dd Sta)( -1.06824 0.112626 -9.48 0 0.140324 -7.61 0

oo Sta)( -0.89715 0.112517 -7.97 0 0.137872 -6.51 0

)( TCT -0.0253256 0.0021247 -11.92 0 0.003146 -8.05 0

)( VPT -0.0153562 0.0128218 -1.2 0.23 * 0.0136732 -1.12 0.26 *

)( MDi 3.49287 0.140208 24.91 0 0.182927 19.09 0

)( TCi 0.666323 0.173457 3.84 0 0.222183 3 0

Globalement, pour 12 variables estimées sur 12 770 observations, le maximum de vraisemblance croît entre une valeur initiale de -11002.783 et une valeur finale de -3255.718, pour un R² ajusté satisfaisant de 0.67.


RESULTATS DU CALIBRAGE DES MODELES DE CHOIX MODAL




R2 = 0.9963

-

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

30 000

- 5 000 10 000 15 000 20 000 25 000 30 000

OBS

MO

D

VP

Bis

Linéaire (VP)

Q_Model P_Model Q_Obs ObsML 100 871 19.8% 100 871 19.8%TC 24 406 4.8% 24 406 4.8%VP 383 650 75.4% 383 651 75.4%Q_Pau 508 928 100% 508 928 100%

Q_MCO P_MCO Q_Obs ObsML 24 216 19.8% 24 216 19.8%TC 12 081 9.9% 12 081 9.9%VP 86 038 70.3% 86 038 70.3%Q_MCO 122 335 100% 122 335 100%

Q_MNC P_MNC Q_Obs ObsML 76 655 19.8% 76 655 19.8%TC 12 325 3.2% 12 325 3.2%VP 297 612 77.0% 297 612 77.0%Q_MNC 386 593 100% 386 593 100%

R2 = 0.9913

-

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

- 5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

OBS

MO

D

MD

Bis

Linéaire (MD)

R2 = 0.8835

-

500

1 000

1 500

2 000

2 500

3 000

3 500

4 000

- 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 4 000

OBS

MO

D

TC

Bis

Linéaire (TC)


INDICATEUR DE BON CHOIX ET DECOMPOSITION DES UTILITES MODALES




-1.00

-0.50

-

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

84_62 -0.52 -0.68 - -0.35 2.40 -

Cte_TC Tmps_TCNb_Chg_T

CHAB Age24 Age65

-1.00

-0.50

-

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

84_62 -0.47 -0.68 2.74 - - -

Tmps_VP C_Km_VP MOT PPE STA_O STA_D

-2.00

-1.00

-

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

84_62 4.45 -1.07

Cte_MD Dist_MD

% de bon choix : conservation de manière désagrégée, pour chacune des OD, des déplacements modélisés si l’utilité maximale correspond effectivement au mode choisi et comparaison aux observations

• 85% pour les motifs contraints ;

• 89% pour les motifs non contraints ;

• 88% pour l’ensemble de la demande modélisée sur une journée moyenne de semaine.

Décomposition de l’utilité : sur un exemple d’OD • La constante : 10 à 20% dans l’utilité modale des principaux modes mécanisés (VP et TC).

• Déterminants pour les TC : performance de liaison offerte en temps, l’âge pour les motifs école -université, et la densité d’habitat collectif.

• Déterminants pour la VP : niveau de motorisation (à lier avec la possession du permis de conduire) et coûts d’utilisation de la voiture (à lier avec les temps de déplacement).


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