Dans la pratique de la planification urbaine, la prévision de la demande de transport fait en général appel au modèle à quatre étapes (génération, distribution, répartition modale et affectation), malgré des avancées théoriques considérables dans le domaine.Cette persistance s'explique par une facilité relative de mise en œuvre, liée notamment à la forme des données disponibles et susceptibles d'alimenter les modèles. Cependant, la nature statique de l'approche pose des interrogations quant à sa pertinence pour faire des prévisions de moyen-long terme. Cette thèse étudie, la validité de l'hypothèse de stabilité temporelle des trois premières étapes du modèle de prévision. Pour ce faire, en prenant l'agglomération lyonnaise comme terrain d'étude, nous avons codifié des réseaux routiers et de transports en commun à différentes dates (1985, 1995 et 2006). Cette donne, généralement indisponible, combinée aux enquêtes ménages déplacements correspondantes,nous permet de calibrer les trois premières étapes du modèle traditionnel et de tester leur capacité prédictive. Pour les modèles de génération, on note des prévisions acceptables à un horizon de 10 ans. À 20 ans, certaines évolutions dans les styles de vie se sont traduites paru ne baisse du nombre moyen de sorties pour le motif travail, que les modèles traditionnels ne permettent pas de prévoir complètement. Au niveau de la distribution, l'allongement des distances entre lieux de réalisation de certaines activités et le lieu de domicile peut être relativement bien reproduit par des modèles gravitaires avec des paramètres stables dans le temps. Au niveau de la répartition modale, les paramètres ne sont pas stables et les modèles estimés n'auraient pas permis de prévoir le regain de parts de marché des transports en commun observé ces dernières années.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00877044 |
Date | 01 July 2013 |
Creators | Cabrera Delgado, Jorge |
Publisher | Université Lumière - Lyon II |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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