PROJET DE FIN D’ETUDES EN GENIE DE L’AMENAGEMENT ET DE L’ENVIRONNEMENT

Télécharger le fichier pdf d’un mémoire de fin d’études

Construction des données et modélisation à l’état actuel

Notre PFE s’inscrit dans la continuité de PFE précédents. Mme CESSY, M. PARMENTIER, Mme ARBOUCH et Mme RAUTUREAU (sous la direction de M. SERRHINI et M. ANDRIEU) ont travaillé sur le modèle STOM ces deux dernières années. Après avoir construit les fichiers nécessaires au fonctionnement du logiciel LogSTOM, ces derniers ont calé le modèle à partir de données réelles (TMJA7 2010) et modélisé les flux sur le réseau tourangeau et orléanais à l’état actuel. La partie qui suit présente les données d’entrée qu’ils ont utilisé et leur démarche méthodologique, réelle guide pour notre PFE.

Présentation des données d’entrée

Les données utilisées pour modéliser les flux en 2011 proviennent de l’IGN8 et de l’I SEE.
Les données concernant le réseau routier et les bâtis proviennent de la BD_TOPO_37 de l’I (2010). La première des deux a été modifiée afin de représenter le réseau routier tourangeau en 2011 de la manière la plus complète possible. Les tronçons de routes ne pouvant être utilisé par le grand public sont exclus (exemple : voies de service autoroutier). Une vitesse a été affectée aux tronçons restant afin de pouvoir y appliquer l’algorithme du chemin le plus court (Dijkstra). Le périmètre du réseau considéré est plus grand que celui du territoire du SCoT afin de prendre en compte les portions de routes empruntées en dehors de celui-ci.
En ce qui concerne les flux domicile-travail, nos prédécesseurs ont utilisé des données décrivant le nombre d’actifs se déplaçant entre les communes. Elles sont issues du fichier détail du recensement millésimé 2008 de l’INSEE.
Ce même institut a produit un carroyage de 200 mètres de côté avec les données démographiques de 2010. Celui-ci donne la répartition des actifs et des emplois sur le terrain d’étude.
De la même manière, les lieux de travail (2006) (noeuds destinations) ont été localisés grâce à la base de données de l’Agence d’Urbanisme de Tours.

Affectation des flux et choix du meilleur scénario

Le logiciel LogSTOM développé par M. ALAEDDINE, chercheur postdoctoral dans le cadre du projet TRUC. Il permet de générer des scénarios de flux sur un réseau routier déterminé (sous la forme de fichiers ASCII). Ceux-ci dépendent de différents paramètres comme le nombre de chemins calculés, le nombre de chemins à considérer, le pourcentage de réduction de la capacité du réseau, le nombre de personne(s) par véhicule, ou encore le créneau horaire (pas de temps) considéré (voir aperçu de l’interface en annexe 1).
Pour notre travail prospectif nous devons choisir un scénario qui se rapproche le plus possible de la réalité, et donc déterminer les paramètres adéquats. Pour cela nous nous sommes basés sur les résultats obtenus par nos collègues lors des PFE des années précédentes (Mme ARBROUCH, Mme RAUTUREAU, Mme CESSY et M. PARMENTIER) et par M. SERRHINI et M. ANDRIEU9. Ces derniers ont comparé les résultats trouvés par LogSTOM avec ceux du trafic réel (TMJA10 2010) dans le but de déterminer la meilleure corrélation. Pour cela, ils ont produit plusieurs scénarios différents en variant le nombre de chemin à considérer et/ou le pourcentage de réduction de la capacité du réseau.
Les résultats sont interprétés selon le test de corrélation de Bravais-Pearson. Celui-ci permet de calculer les coefficients de corrélation linéaire (R) et de détermination (R2). « Le premier permet de mesurer l’intensité qui lie deux variables, tandis que le second vise à mesurer l’adéquation entre un modèle issu d’une régression linéaire et les données observées qui ont permis de l’établir »11. Au vu des résultats (voir ensemble des résultats en annexe 2), nos prédécesseurs ont retenu le scénario présentant à la fois le meilleur coefficient de corrélation linéaire (R=0,6355) et le meilleur coefficient de détermination (R2=0,4093). A noter qu’un R compris entre 0,6 et 0,7 peut être interprété comme un lien fort entre deux variables12 (ici flux calculés et flux connus).
Pour notre travail prospectif à l’horizon 2030 et dans une optique de comparaison des flux entre 2030 et 2010, nous reprendrons donc les paramètres de ce scénario, c’est à dire 3 chemins à calculer, 3 chemins calculés, 3 chemins à considérer, une réduction de 30% de la capacité du réseau, 1 personne par véhicule et un créneau horaire de 30 minutes (1800 secondes).

Construction des données pour le scénario 2030

La situation actuelle recense 115 489 emplois et actifs sur le territoire étudié, et les flux domicile-travail sont issus du fichier détail du recensement de 2008 de l’I SEE.
L’I SEE prévoit une croissance de 2,7% du nombre d’actifs sur le territoire et le SCoT l’implantation de nombreuses zones d’activités et d’habitat. Partant de la situation actuelle et en s’appuyant sur les prévisions du SCoT, nous avons construit les données pour le scénario 2030 de la manière suivante.
Nous allons répartir nos nouveaux actifs et emplois en densification et en extension : Nous définissons la répartition en densification comme étant la répartition des nouveaux actifs et emplois dans le tissu urbain existant. Cela signifie qu’on augmentera le taux de concentration des actifs/emplois dans les aires urbaines existantes. Pour cela on répartira uniformément les nouveaux actifs/emplois dans les noeuds des communes considérées.
La répartition en extension fait elle référence à l’action d’attribuer des nouveaux actifs/emplois aux espaces non urbanisés. Ces espaces se situent dans la continuité de l’urbanisation existante. Pour répartir les nouveaux actifs/emplois, nous tiendrons compte de du poids (de la masse) des zones, soit de la surface habitable pour les nouvelles zones d’habitat et la surface commerciale pour les nouvelles zones d’activités. Au vu de la couverture de l’ensemble des noeuds sur le terrain d’étude, il était inutile de créer de nouveaux noeuds et avons attribuer les nouveaux actifs /emplois sur les noeuds les plus proches.
La modélisation des flux à l’horizon 2030 sur notre territoire va s’inspirer du modèle à quatre étapes. Pour effectuer notre travail prospectif, nous allons dans un premier temps générer les populations et emplois sur les zones (noeuds origines et destinations) à l’horizon 2030. Puis, nous distribuerons les déplacements probables entre ces zones selon une matrice origine-destination. ous n’avons pas à effectuer l’étape de répartition modale car notre modèle nous permet de modéliser uniquement les déplacements automobiles. Enfin, l’affectation des flux sur le réseau routier se fera grâce au logiciel LogSTOM (modèle de flot maximum – algorithme de Ford-Fulkerson13).

Répartition des emplois en extension sur les noeuds destinations

Le SCoT de l’agglomération tourangelle ambitionne de développer son économie en continuité de l’urbain existant sur de nouvelles zones d’activités. Ainsi, la majorité (90%) des nouveaux postes créés sur le territoire le seront en extension.
La carte 3 (page 21) montre les principales zones d’activités en extension à l’horizon 2030. De la même manière que pour les zones d’habitat, nous avons répertorié les zones d’activités par communes, et leur avons affecté un poids : leur surface commerciale. Ainsi, plus une zone d’activités sera grande, plus elle recevra d’emplois.
Se basant sur les préconisations du SCoT tourangeau, nous n’avons pas opéré de distinction entre communes pour répartir les nouveaux postes. Ainsi une zone d’activités dans le coeur métropolitain ou dans une commune périphérique, à surface égale, recevra le même nombre de postes.

Table des matières

FORMATION PAR LA RECHERCHE, PROJET DE FIN D’ETUDES EN GENIE DE L’AMENAGEMENT ET DE L’ENVIRONNEMENT
INTRODUCTION
ETAT DE L’ART
ETALEMENT URBAIN
MOBILITE
ACCESSIBILITE
MODELISATION
METHODOLOGIE ET MODELISATION
CONSTRUCTION DES DONNEES ET MODELISATION A L’ETAT ACTUEL
Présentation des données d’entrée
Génération des actifs et des emplois par commune
Affectation des flux et choix du meilleur scénario
CONSTRUCTION DES DONNEES POUR LE SCENARIO 2030
Génération des actifs et des emplois par commune à l’horizon 2030
Evolution à l’horizon 2030 du nombre d’actifs et d’emplois sur notre terrain d’étude
Densification du territoire (actifs et emplois)
Etalement urbain
Distribution des flux probables entre communes à l’horizon 2030 selon le modèle de Huff
Modèle de Huff
Calibrage du modèle
RESULTATS ET ANALYSES
EVOLUTION DU NOMBRE D’ACTIFS ET D’EMPLOIS PAR COMMUNE ENTRE 2010 ET 2030
Taux de croissance des actifs
Taux de croissance des emplois
AFFECTATION DES FLOTS SUR LE RESEAU ROUTIER
COMPARAISON DES FLOTS DOMICILE-TRAVAIL ENTRE 2010 ET 2030
CONCLUSION
ANNEXES
Annexe 1 : Interface de LogSTOM
Annexe 2 : Résultats du test de corrélation de Bravais-Pearson pour chaque scénario considéré pour la génération des flux en 2010 (source : PFE des années précédentes)
BIBLIOGRAPHIE

Télécharger le rapport complet