Standards de déplacement sur les réseaux de transport

2.4.1 Tendances et saisonnalité

La normalité des déplacements sur les réseaux de transport n’est pas aisée à déterminer car elle dépend d’une multitude de facteurs. À partir des données de transport, sur le trafic routier en général ou plus particulièrement sur l’achalandage des transports en commun, il est possible d’identifier un certain nombre de tendances et de phénomènes saisonniers. Bien que peu d’études aient été menées exclusivement sur la normalité des déplacements, les variations normales de la fréquentation des réseaux de transport peuvent être analysées selon les trois axes suivants :

 Le calendrier : la fréquentation des réseaux de transport fluctue en fonction de la période de l’année. Les variations peuvent être étudiées selon différentes échelles de temps dépendant de la granularité des données disponibles (Morency, et al., 2007; Trépanier & Morency, 2010; Trépanier, et al., 2008) : horaire, journalière, hebdomadaire, mensuelle, saisonnière ou annuelle. Les périodes de vacances, les jours fériés et autres événements exceptionnels (voir section 2.4.2, page 37) sont également susceptibles de modifier l’achalandage des réseaux de transport. Enfin, des phénomènes saisonniers,

30 _{Eurostar, « Eurostar lance la commercialisation de la carte de transports londoniens the Visitor Oyster Card dans}

ses trains à grande vitesse». Consulté le 23 février 2011. Tiré de

principalement les conditions climatiques, peuvent avoir un impact sur les déplacements des individus (voir section 2.5.2, page 41);

 Le type d’usagers : le comportement de déplacement varie en fonction de l’usager concerné. Par exemple, les travailleurs et les étudiants sont astreints à des horaires alors que les personnes âgées ont généralement des emplois du temps plus flexibles ce qui implique des rythmes de déplacement différents (Agard, Morency, & Trépanier, 2006; Chu & Chapleau, 2010; Morency, et al., 2007; Trépanier & Morency, 2010). Les caractéristiques des individus (âge, genre, situation matrimoniale, permis de conduire…) et des ménages (revenus, avec ou sans enfant, possession d’une automobile, lieu de résidence, loisirs…) influencent également les déplacements (Hensher & Reyes, 2000; Morency & Chapleau, 2002; Van den Berg, Arentze, & Timmermans, 2010);

 Le type de transport : les standards de déplacements peuvent être étudiés selon les différents modes de transport. Certains usagers utilisent plusieurs modes de transport en fonction de leur flexibilité (permis de conduire, possession d’une automobile, possession d’un titre de transport en commun, éloignement, type d’activité…), de leurs préférences ou encore de facteurs tels que la performance des réseaux de transport, les conditions de circulation ou encore les conditions climatiques (voir section 2.5.2.3, page 48).

Keay et Simmonds (2005) proposent une représentation selon différentes granularités temporelles réalisée sur le trafic routier de la région métropolitaine de Melbourne en Australie, entre 1989 et 1996. L’analyse des volumes moyens globaux, de jour et de nuit (normalisés à des fins de comparaison) selon quatre échelles de temps a permis l’identification des tendances rassemblées dans le Tableau 2-3.

Tableau 2-3 - Tendances à différents niveaux temporels (Keay & Simmonds, 2005)

Échelle de

temps Tendances

Horaire Les volumes de jour et volumes de nuit constituent respectivement 70% et 30% du

volume routier quotidien.

Jour de la semaine

- Les volumes moyens du lundi au vendredi, correspondant aux jours travaillés, sont plus importants que les volumes moyens de la fin de semaine;

Échelle de

temps Tendances

volume moyen des dimanches est le plus faible; - Croissance linéaire du dimanche au vendredi. En chiffre :

- Volumes moyens de jour : augmentation de 7% du lundi au vendredi, diminution de 26% du vendredi au samedi et de 13% du samedi au dimanche;

- Volumes moyens de nuit : augmentation de 24% du lundi au vendredi et diminution de 16% du vendredi au samedi/dimanche.

Mois - Tendance croissante sur les douze mois de l’année avec un maximum en décembre;

- Les vacances publiques présentent des volumes similaires à ceux du dimanche.

Saison Les volumes quotidiens moyens sont légèrement inférieurs l’automne et l’hiver par

rapport à ceux du printemps et de l’été.

Année Tendance croissante suivant un taux d’augmentation annuel de 3,6%, évolution attribuée

à la croissance démographique.

Ces observations constituent une introduction à l’étude de la normalité des déplacements, autorisant les gestionnaires des réseaux de transport à mettre au point des modèles de prévision grâce à l’identification de ces tendances et ainsi à adapter le service en fonction de la demande. L’analyse des variations observées devrait permettre de déduire les causes de ces variations telles que les périodes de vacances et autres événements occasionnels ou encore les conditions météorologiques saisonnières ou exceptionnelles ainsi que de mesurer leur impact sur la fréquentation des réseaux de transport. En calculant des facteurs d’ajustement basés sur un historique de cinq ans de trafic routier, Al Hassan et Barker (1999) ont quant à eux construit un modèle de prévision tenant compte des variations selon le jour de la semaine, le mois et l’année. De plus, certaines variations d’achalandage très localisées, lors de jours fériés ou des tempêtes de neige par exemple, pourraient être repérées grâce à une analyse de données quotidiennes et prises en compte afin d’adapter le service à la demande lors de ces journées spécifiques (Trépanier, et al., 2008).

En ce qui concerne les transports en commun, les données de cartes à puce facilitent l’analyse de la normalité des déplacements grâce à leurs propriétés désagrégées et à leur collecte en continu sur de longues périodes de temps. En effet, ces propriétés permettent de visualiser les profils de charge sur le réseau selon de nombreux axes d’étude. Le système de tarification de la STO

distingue trois grandes catégories d’usagers, elles-mêmes subdivisées en catégories plus précises selon différents critères (voir section 3.2.1.2, page 54). Bien que les données de cartes à puce ne permettent pas de savoir le but du trajet associé à une transaction, la connaissance du type d’usager peut donner une idée des activités du détenteur de la carte notamment en fonction de l’heure et du jour de la transaction. Les conclusions sur la normalité des déplacements de trois études menées à partir des données la STO sont reportées dans le Tableau 2-4.

Tableau 2-4 - Standards de déplacement par type d'usager (Données STO)

Type

d’usager Observations et interprétations

Au global

- Achalandage global diminue à partir de la fin avril et s’accentue pendant l’été. D’autres baisses occasionnelles sont visibles, principalement au moment des vacances scolaires (Morency, et al., 2007; Trépanier & Morency, 2010);

- Achalandage des lundis et vendredis plus faible que les autres jours ouvrés (Trépanier, et al., 2008).

Étudiants

- Baisse de fréquentation pendant les vacances et les périodes de lecture, avec un achalandage minimal pendant la période estivale (juillet-août). La diminution d’achalandage liée aux vacances d’été commence dès le mois de mai en raison de la fin de la session d’hiver des universités (Morency, et al., 2007);

- Forte baisse de fréquentation pendant l’été (Trépanier & Morency, 2010);

- Étudiants constituent la catégorie d’usagers utilisant le plus fréquemment le réseau (Trépanier & Morency, 2010);

- Modification de la tarification lors de l’année scolaire 2008-2009 : l’âge du tarif étudiant est passé de 21 à 18 ans, ce qui provoque le transfert d’un nombre important d’étudiants vers le tarif collège/université (Trépanier & Morency, 2010).

Adultes

- Fréquentation stable car la plupart des adultes sont des travailleurs astreints aux contraintes salariales, entrecoupée de baisses d’achalandage très localisées correspondant aux vacances scolaires et aux longues fins de semaine (ex : Pâques) (Morency, et al., 2007);

- Forte baisse de fréquentation pendant l’été (Trépanier & Morency, 2010);

- Augmentation constante de 13% sur 5 ans (2004 à 2009) pour les adultes réguliers (Trépanier & Morency, 2010).

Ainés

- Fréquentation stable d’avril à septembre et diminution d’achalandage pendant la période hivernale (Morency, et al., 2007);

- Pas de diminution brutale de la fréquentation des ainés, contrairement au cas des étudiants et des adultes (Trépanier & Morency, 2010).

2.4.2 Influence des vacances et autres événements spéciaux

Comme cela a été cité dans la section précédente, les vacances et autres événements spéciaux du calendrier ont un impact sur l’achalandage des transports. Ces événements, principalement dans le cas des vacances, sont récurrents d’une année à l’autre. L’analyse et la quantification des variations d’achalandage engendrées lors de ces périodes spéciales pourraient permettre la prise en compte de ces fluctuations dans les modèles de prévision de la demande afin d’adapter l’offre du service de transport. Trépanier et al. (2008) évoquent l’importance de l’analyse par journée afin de cibler ces événements provoquant l’augmentation ou la diminution de l’achalandage des différents réseaux de transport et d’étudier ces journées à fréquentation particulière en les séparant des journées où l’achalandage est régulier.

Cependant, bien que l’influence des vacances sur la fréquentation des transports soit citée régulièrement dans la littérature, elle est rarement quantifiée. En fait, les journées correspondant aux périodes de vacances sont souvent supprimées des données (Andrey, Mills, Leahy, & Suggett, 2003; Cravo, Cohen, & Williams, 2009; Kalkstein, Kuby, Gerrity, & Clancy, 2009). Les événements spéciaux sont le plus souvent liés à la région de l’étude. Cravo et al. (2009) ont ainsi choisi dans leur étude sur le réseau de transport en commun de New-York de supprimer les données du 11 septembre 2001, du blackout d’août 2003 et les grèves des transports. Kalkstein et al. (2009) ont quand à eux choisi de supprimer les données de transport liées à des festivals, des événements sportifs ou encore les jours précédents et suivants certains jours fériés. Cools et al. (2010) ont consacré une étude à l’impact des vacances sur le temps de trajet en tenant compte du but du trajet, soulevant la nécessité d’incorporer l’influence des vacances publiques aux modèles sur la demande pour adapter l’offre en conséquence.

Les principaux impacts liés aux vacances ont été cités dans la section précédente (voir section 2.4.1, page 33). En considérant la pauvreté des conclusions liées à la fréquentation des transports lors des vacances ou des événements spéciaux, il serait intéressant de quantifier l’ampleur des variations par rapport à l’achalandage régulier.