Analyse des facteurs caractérisant les déplacements structure spatiale des flux et choix modaux

Une fois le motif fixé et le déplacement décidé, l’individu se trouve placé devant un éventail de possibilités, sur sa destination, le mode de transport qu’il doit choisir, et l’itinéraire qu’il doit emprunter. Les choix qu’il réalise alors vont, à terme, caractériser l’ensemble de son déplacement. Par agrégation de ces choix individuels, une structure spatiale des flux de voyageurs va alors se dessiner et la répartition des usagers par mode va apparaître. La compréhension de ces processus de choix, individuels ou collectifs, s’opère grâce à un panel de méthodologies. Dans l’analyse à proprement parler du déplacement, deux approches s’opposent et se complètent. L’approche agrégée d’une part, qui a pour base de réflexion des groupes d’individus présentant certaines caractéristiques communes, et l’approche désagrégée d’autre part, qui identifie l’individu comme pierre angulaire de l’analyse de la mobilité. Nous nous proposons d’étudier successivement ces deux approches, leurs avantages et inconvénients, ainsi que leurs champs respectifs d’application. 1. Approche agrégée L’approche agrégée, en terme de modélisation, est basée sur l’analyse des comportements globaux. Elle s’appuit sur l’individu en tant que partie d’un groupe pour identifier, décrire et expliquer des comportements typiques [Huet, 2005]. Il est alors important de définir avec précision les paramètres d’agrégation afin d’assurer une bonne adéquation entre les données disponibles et les résultats attendus [CEMAGREF, 2006]. Cette méthodologie s’appuie, dans notre cas, sur l’analyse de variables agrégées caractérisant les déplacements, et exprime les dynamiques qui lient ces variables à la mobilité des individus. Ces territoires d’application sont divers et se regroupent en deux grands types : la simulation de trafic interurbain, et la simulation de trafic intra urbain. Il est souvent admis que la simulation du trafic interurbain pose moins de problèmes que celle du trafic urbain. En réalité, l’observation et la compréhension du trafic hors agglomération présentent également de véritables défis. La quantification et l’affectation au réseau des déplacements paraissent en effet plus aisées qu’à travers un tissu urbain en ce qui concerne les motifs classiques de déplacement que sont le travail et les études. La compréhension des déplacements secondaires ou pour d’autres motifs pose quant à elle des difficultés que la recherche n’a encore que peu explorées. Toutefois, la simulation de trafic dans son ensemble, en milieu urbain, pose des problèmes plus divers que le trafic interurbain. Il existe en effet une multitude d’itinéraires possibles entre chaque origine et chaque destination ; les temps de déplacement sont fonction de beaucoup plus de facteurs différents qu’en milieu non urbain ; et de nombreux modes de transports se trouvent plus aisément en concurrence. Toutefois, tout comme les modèles de trafic interurbain trouvent parfois leur utilisation dans la prévision de trafic intra urbain, les modèles conçus pour simuler et prévoir le trafic en zones urbaines peuvent souvent être employés dans un cadre plus large. En conséquence, nous présenterons ici les différents types de modèles, en fonction de leur champ d’application et non en fonction de leur territoire cible.

Détermination de la distribution spatiale des émissions et attractions

Les déplacements dont l’origine ou la destination sont situés dans une zone sont donc décrits, au départ, comme une fonction de la population des zones d’origine et de destination du déplacement, et de la distance qui les sépare. Différentes modifications ont été apportées par la suite au premier modèle gravitaire, appliqué à l’interaction spatiale par Ravenstein à la fin du XIXème siècle. Ce dernier tentait de quantifier le nombre de migrants des campagnes vers les villes industrielles anglaises. Les principales modifications apportées, au-delà de l’ajout de facteurs de pondération, ont été la substitution des variables. Tout d’abord en remplaçant les données de population par les variables explicatives d’émissivité et d’attractivité, puis en modifiant la mesure des distances en prenant en compte divers facteurs de rugosité de l’espace (effets de frontière par exemple) [Barbet, 2002]. Enfin, certains modèles ont tenté d’intégrer la position relative des zones d’émission et d’attraction. Guiseppe Pini, qui a retracé l’évolution de la modélisation gravitaire en dénaturation du modèle, qui s’explique par une préférence des planificateurs pour les meilleures propriétés déductives plutôt que pour une justification théorique ».