: Tableaux des variables utilisées pour les développements dans UrbanSim

Intégration d’UrbanSim dans le schéma du système de modélisation du MTQ

Tel que mentionné ci-dessus, UrbanSim n’est pas un modèle de transport indépendant permettant, à l’interne, de produire la demande et de l’affecter à l’offre de transport, il n’est qu’un localisateur de ménages, d’emplois et développements immobilier. Ainsi, il doit s’intégrer dans un système plus large si l’objectif sous-tendant à son utilisation est de simuler à la fois le développement urbain et les transports d’une région. UrbanSim pourrait s’intégrer dans la section Scénario de la demande des outils de modélisation des transports urbains du MTQ actuel (cf. figure 9).

Figure 9– Version simplifiée montrant l'intégration au système actuel des solutions proposées et d'un modèle de transport basé sur les activités

(voir annexe 5 pour l'illustration du système de modélisation actuel, p. 193).

N.B. Les sources en rouge ne sont données qu’à titre d’exemple.

UrbanSim s’insérerait dans le système de modélisation où se trouve actuellement la génération de la demande. UrbanSim projetterait la localisation de ménages et emplois. La population synthétique pourrait être produite par des logiciels programmés à cette fin et basée sur les données de l’enquête O-D (voir section 3.4 Approches suggérées pour plus de détails sur la population synthétique, p. 125). UrbanSim serait idéalement utilisé conjointement avec un modèle de transport basé sur les activités (p. ex. Tasha qui a été étudié à la Polytechnique Montréal récemment). L’intégration des deux systèmes prendrait la forme suivante : UrbanSim

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fournirait au modèle de transport basé sur les activités la localisation des ménages et des emplois et le modèle de transport alimenterait UrbanSim des mesures de mobilité (principalement les temps de déplacements) nécessaires à la création des variables d’accessibilité utilisées dans les sous-modèles de localisation et celui de prix des terrains.

Donc, la génération de la demande se ferait par la combinaison des deux sous-systèmes. La distribution de la population faite par UrbanSim pourrait par la suite être utilisée pour mettre à jour les facteurs d’expansion utilisés actuellement au MTQ. L’affectation de la demande générée par la population synthétique créée par les deux sous-systèmes pourrait être faite par les mêmes méthodes et logiciels présentement utilisés par le MTQ.

Tel que mentionné précédemment, les unités géographiques d’analyse d’UrbanSim sont définies par l’utilisateur et sont variables. Bien que les auteurs n’aient pas trouvé de recherche donnant un exemple du temps que prendrait la mise en place d’un modèle zonal, il est plausible de croire que le développement d’un tel modèle soit plus rapide puisqu’il requiert moins de données, de calibration de coefficients et de calibration du système en général (voir section Variables et données, p. 143). Ceci permettrait, par exemple, d’utiliser l’unité géographique adoptée dans d’autres aspects du système de modélisation existant tels que les ZAT du MTQ.

Variables et données

Les variables et les données requises au fonctionnement d’UrbanSim sont regroupées dans trois composantes principales et dans la trame de fond de la simulation. L’utilisateur entre les données dans des tableaux utilisés dans un ou plusieurs des sept modèles d’UrbanSim. Les tableaux sont interconnectés par certaines colonnes et identificateurs communs entre les tableaux permettant ainsi la communication entre les modèles et dans les calculs internes au modèle. De nombreuses variables composant ces tableaux sont optionnelles ce qui permet de les ajuster ou les détailler de manière incrémentale.

Les données requises varient substantiellement dépendamment de l’unité géographique d’analyse sélectionnée par l’utilisateur. Les variables optionnelles et à utiliser pour la version zonale sont en italique dans les tableaux présentés aux annexes 6 à 15. Puisque la version utilisant les parcelles requiert le plus grand nombre de données, les descriptions des variables et données requises se concentrent sur cette unité géographique. Plusieurs de ces variables sont définies par l’utilisateur et servent de base à l’évolution du système. Aussi, certaines variables peuvent être modifiées par l’utilisateur afin de mener des simulations. Ainsi, les données requises dépendent de l’objectif de la simulation, mais certaines données issues de ces variables seront la plupart du temps fournies par des enquêtes (recensement, enquête O-D, ISQ, etc.). Les données utilisées par le système doivent provenir de prévisions faites par l’utilisateur au niveau régional, donc tout le travail d’hypothèses d’évolution démographique et d’emplois au niveau régional se fait à l’extérieur d’UrbanSim. Par la suite, UrbanSim localisera les emplois ou ménages à l’intérieur de cette région soit par parcelle ou par zone dépendamment de l’unité géographique d’analyse choisie.

Il est important de noter que les sources de données fournies dans ce document n’y figurent qu’à titre d’exemple. De plus, il peut exister une différence majeure entre la disponibilité d’une donnée et la possibilité de l’utiliser directement dans une simulation. En effet, les données

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brutes peuvent avoir subi des transformations majeures auprès de l’organisme les récoltant et un travail d’adaptation de ces données devient alors nécessaire, particulièrement lorsqu’elles sont utilisées pour différentes années. Aussi, un travail important d’harmonisation est souvent nécessaire afin d’utiliser des données provenant de différentes sources.

Variables et données pour les ménages

Quatre tableaux structurent les caractéristiques des ménages provenant de la population synthétique : contrôle annuel des ménages, taux de relocalisation des ménages, ménages et définition des races. Le dernier tableau est optionnel et n’est requis que si l’utilisateur souhaite intégrer cette variable dans le système. Le tableau contrôle annuel des ménages permet de dire combien de ménages ayant certaines caractéristiques se retrouvent dans chaque année de simulation. Par exemple, l’utilisateur peut définir le nombre d’automobiles, d’enfants ou de personnes habitant un ménage, son revenu et, par la suite, indiquer au modèle combien de ménages ayant ces caractéristiques se retrouveront dans le système dans les années subséquentes. Ces informations proviendraient de projections régionales faites à l’externe d’UrbanSim.

Le deuxième tableau caractérisant les ménages du système, taux de relocalisation des ménages, donne la probabilité qu’un ménage se relocalise en fonction d’un couple de variables paramétrables regroupant l’âge et le revenu. L’utilisateur combine pour chaque couple âge-revenu un pourcentage de chance que le ménage se relocalise. Le troisième tableau, ménages, localise spatialement chaque ménage synthétique donnant ainsi à chaque unité géographique un certain nombre de ménages caractérisé par les variables présentes dans le tableau 1.

Finalement, le dernier tableau qui est optionnel, définit la race du ménage et la caractérise comme étant une minorité ou non.

Les variables ci-dessus peuvent être obtenues à l’aide de l’enquête origine-destination à l’exception de celles reliées à la relocalisation des ménages. Ces dernières peuvent être obtenues à l’aide des données du recensement en observant le taux de mobilité par cohorte d’âge et de revenu. La liste complète des variables ainsi que leur description se retrouve à l’Annexe 6 : Variables utilisées en lien avec les ménages dans UrbanSim (p. 194).

Variables et données pour les emplois

Les variables reliées aux emplois sont regroupées dans 7 tableaux distincts et sont comparables à ceux nécessaires pour les ménages : contrôle annuel d’emploi, taux de relocalisation, secteurs d’emploi, secteur d’emploi ad hoc, définition des secteurs d’emploi ad hoc, emplois par unité géographique et les édifices reliés aux emplois. La liste complète des variables utilisées pour définir la situation d’emploi dans le système est présentée à l’Annexe 7 : Variables utilisées en lien avec les emplois dans UrbanSim (p. 195).

Le premier tableau, contrôle annuel d’emploi, caractérise chaque secteur d’emploi et définit combien d’emploi de ce secteur économique se font à partir du domicile et combien sont non domiciliaires. Le deuxième tableau définit le taux de relocalisation (paramétrable par l’utilisateur) des emplois pour chaque secteur économique présent dans le système. Les troisième, quatrième et cinquième tableaux sont utilisés par l’utilisateur pour nommer les secteurs d’emploi. Le cinquième tableau sert à identifier un emploi, les types d’édifice

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(paramétrable par l’utilisateur) où peut se retrouver cet emploi, l’édifice dans lequel cet emploi se trouve et l’espace qu’occupe cet emploi. Finalement, le dernier tableau identifie les édifices où peuvent se retrouver des emplois qu’ils soient à domicile ou non.

L’Annexe 8 : Sources potentielles des données reliées aux emplois dans UrbanSim (p. 196) présente les données requises en lien avec l’emploi, les variables qui utilisent ces données et les sources où elles peuvent être obtenues dans le contexte montréalais. Le tableau résume les données qui devraient être utilisées afin de créer une image des types, emplacements et caractéristiques des emplois que doit connaitre UrbanSim. Par exemple, l’Enquête nationale des ménages donne le nombre d’emplois par secteur d’activités et permet d’extrapoler la mobilité des emplois par secteur. Ensuite, Infogroup Canada, ou bien la Liste des industries et commerces (la LIC), donnent des informations à l’échelle micro sur les emplois. En particulier, ils donnent des informations sur la localisation exacte des emplois de manière désagrégée ainsi que certaines caractéristiques pouvant servir à estimer, en les mettant en relation avec des données servant à connaitre les caractéristiques des édifices, la superficie occupée par chaque emploi. Certaines variables de l’

Annexe 7 : Variables utilisées en lien avec les emplois dans UrbanSim (p. 195) requièrent d’autres données qui ne sont pas présentées ici, car elles sont davantage reliées aux caractéristiques des parcelles. Ces données seront décrites dans la section traitant des unités géographiques.

Variables et données de transport pour les ZATs

Afin de communiquer avec le modèle de transport et construire certaines composantes nécessaires au calcul de mesures telles que l’accessibilité, les caractéristiques des ZATs ainsi que le temps de trajet entre les zones doivent être incluses dans le modèle (voir Annexe 9 : Variables utilisées en lien avec les ZATs dans UrbanSim, p. 197). Les données nécessaires pourraient être obtenues à l’aide du modèle de transport actuel du MTQ, ou bien d’un modèle de transport basé sur les activités. D’autres coûts que ceux proposés initialement par UrbanSim peuvent aussi être utilisés, puisque cette variable est optionnelle et le modèle offre la possibilité d’ajouter des attributs au tableau « trajet ». Ainsi, il est possible de mettre des coûts basés sur le mode utilisé afin d’intégrer les transports actifs en plus de l’automobile et du transport en commun.

Variables et données pour les unités géographiques et les édifices

Les tableaux dans cette section ont deux fonctions principales. Premièrement, ils fournissent les caractéristiques de chaque unité géographique, les parcelles dans la discussion qui suit, ou les zones si cette unité est choisie par l’utilisateur. Deuxièmement, ils situent spatialement dans la simulation les éléments présentés précédemment liés aux emplois, aux ménages, édifices et aux ZATs.

Les variables principales reliées aux édifices caractérisent leur taille, le nombre d’unités résidentielles ou de surface de bureau, le nombre d’étages et sa valeur. D’autres données plus détaillées (voir Annexe 11 : Variables utilisées en lien avec les édifices dans UrbanSim, p. 199) peuvent être ajoutées par la suite dépendamment des besoins de l’utilisateur, de la disponibilité des données ainsi que des résultats lors des étapes de calibration. L’utilisateur peut décider du

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degré de précision auquel il souhaite appliquer la réglementation relatif au zonage. Il peut donner des critères généraux tel que l’usage général (p. ex. commercial) ou très prescriptif (p. ex. commerce de proximité, industrie lourde).

Certaines données reliées aux parcelles peuvent être obtenues en consultant la règlementation en vigueur. Pour l’utilisation du sol, différentes méthodes peuvent être utilisées. Des compagnies privées telles que DMTI peuvent fournir de l’information quant à l’utilisation effective du sol, mais n’ont pas les données relatives au zonage. La règlementation permet de savoir quelle utilisation est permise sur une parcelle. Obtenir les données de zonage représente beaucoup de travail puisqu’elles doivent être obtenues pour chaque municipalité et, une fois obtenues, elles doivent être harmonisées pour les combiner ensemble. Une enquête en cours à Concordia s’attèle à cette tâche en utilisant les différents plans d’aménagement, d’urbanisme et le Plan métropolitain d’aménagement et de développement pour la région de la CMM. Pour ce qui est des valeurs évaluées des parcelles et des édifices s’y trouvant, l’année de construction, ainsi que de la taille de ces édifices, ces données sont disponibles dans les rôles d’évaluation foncière des différentes municipalités, et pour la Communauté métropolitaine de Montréal, la compilation des rôles des municipalités par le MAMROT. Les variables pouvant être utilisées pour caractériser les parcelles et les édifices s’y trouvant sont présentées à l’

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Annexe 10 : Variables utilisées en lien avec les parcelles dans UrbanSim (p. 198).

Variables et données pour les projets de développement

Les variables reliées aux projets de développement (voir Annexe 12 : Tableaux des variables utilisées pour les développements dans UrbanSim, p. 200) permettent de définir les projets en cours ou à venir dans la région simulée. Le premier tableau permet de caractériser les projets – leur taille, leur temps de construction, le nombre d’unités, leur coût, etc. – et de créer des modèles génériques de nouveau développement pouvant être réutilisés à de nombreuses reprises. Les données nécessaires à la création des tableaux de développement sont définies par l’utilisateur et sont obtenues en consultant les réglementations en vigueur ou en fonction du marché des coûts et prix des différentes composantes d’un développement.

Variables et données pour les développements

Ces variables (voir Annexe 13 : Variables utilisées pour fixer les contraintes aux nouveaux développements dans UrbanSim, p. 202) sont utilisées afin de fixer les contraintes des nouveaux développements présentés dans la sous-section précédente. Par exemple, le ratio d’utilisation du sol par les édifices ou les utilisations permises peuvent être définis dans ces tableaux. Les données proviennent principalement du zonage réglementant les parcelles où sont construits les nouveaux projets de développement.

Les types de développements doivent être préalablement définis par l’utilisateur. Par exemple, l’utilisateur doit définir la densité d’un type de développement, le nombre, la taille et le type d’unités développées, et le coût de construction en fonction du type d’unités construites.

Finalement, l’utilisateur peut également représenter indirectement le niveau de saturation du marché en utilisant une fonction de vélocité contraignant la proportion du projet construit par année et le nombre maximal et minimal d’unités pouvant être construits pour ce type de développement générique défini par l’utilisateur.

Variables et données pour les contraintes d’espace vacant

Les variables définissant l’espace vacant servent l’espace escompté pour chaque type d’édifices d’une région. L’utilisateur les définit à l’année de référence et peut les fixer à certaines années de la simulation. Trois variables sont requises pour remplir ce tableau : le type d’édifices auquel s’applique le taux de vacance, l’année simulée ou observée, et le ratio d’espace vacant (voir Annexe 14 : Variables utilisées pour fixer les taux de vacance dans UrbanSim, p 203).

Variables et données encadrant les simulations

Ces variables définissent le cadre de la simulation, la sensibilité de certains agents et certaines caractéristiques sociodémographiques de la population. Les données ou valeurs sont, dans certains cas, définies par l’utilisateur, excepté pour les informations relatives au revenu des ménages qui sont habituellement obtenus grâce aux données de recensement. Le tableau scénario de raffinement (voir Annexe 15 : Variables encadrant les simulations d’UrbanSim, p. 204) permet d’intégrer dans la simulation des changements prévus par l’utilisateur. Il peut définir à l’avance un changement dans la quantité de certains agents – emplois ou ménages – et voir l’impact de ces changements sur le reste du système. C’est également ici que l’utilisateur défini les constantes de modélisation tels que la taille des unités géographiques, les unités de

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mesure utilisées, la distance de marche acceptable ou jusqu’à quel âge quelqu’un est considéré jeune.

Cette section a présenté les variables et données nécessaires à l’utilisation d’UrbanSim. Bien que la plupart des données soient disponibles d’une façon ou d’une autre dans la région métropolitaine de Montréal, elles demeurent nombreuses et la cueillette peut s’avérer coûteuse en ressources. Toutes ces données doivent être entrées dans le modèle et les données définies par l’utilisateur doivent être testées afin de calibrer le modèle correctement. De plus, les modèles de localisation et du prix de la terre doivent être estimés et calibrés également.

Les variables utilisées pour les unités géographiques de zones sont beaucoup moins nombreuses, puisque, par exemple, les emplois et ménages sont localisés dans des pseudo-édifices englobant les zones plutôt que dans des pseudo-édifices existant sur chaque parcelle.

Toutefois, la qualité des simulations peut être moins élevée, car de nombreuses caractéristiques du modèle deviennent agrégées. De plus, de nombreux avantages reliés à l’approche comportementale seraient perdus en agrégeant ces données. La section suivante présente une analyse critique d’UrbanSim abordée selon la perspective du contexte du MTQ.

Analyse critique d’UrbanSim

Tous les modèles ont des forces et des faiblesses. Certains sont très adaptés à des situations particulières et d’autres, donnent des perspectives générales. Les objectifs de développement du MTQ sont pris en compte pour analyser l’utilisation d’UrbanSim. Cette analyse d’UrbanSim est basée sur des études de cas provenant de la littérature académique. Il est important de noter que la majorité des recherches publiées sur UrbanSim ont été écrites par ses développeurs, il est donc difficile d’obtenir une perspective extérieure sur les efforts et l’efficacité du modèle dans des situations de mise en place concrète. Ainsi, les exemples d’utilisation présentés ici ne proviennent pas des recherches faites par le développeur, mais plutôt par des équipes ayant tenté d’utiliser ce modèle pour la première fois dans différents contextes en termes de taille et localisation géographique de la ville. Il est malheureusement très rare que les équipes indiquent clairement le temps requis pour mettre en place UrbanSim et combien de personnes ont travaillé à cette fin. De plus, les objectifs de mise en place d’UrbanSim varient grandement, donc les efforts de certaines équipes peuvent être plus grands sur certains modèles que sur d’autres. Ainsi, le temps nécessaire pour mettre en place UrbanSim peut varier grandement en fonction de l’objectif poursuivi par l’équipe.

Patterson et Bierlaire (2010) ont testé l’implémentation du logiciel à Bruxelles et Lausanne en utilisant la version de grille qui n’est plus supporté dans la nouvelle version (Zachary Patterson

& Michel Bierlaire, 2010). Les limitations auxquelles ils ont fait face, les recommandations faites dans leur article par rapport à une utilisation intégrée du logiciel et l’expérience de l’un des auteurs auprès de la communauté d’utilisateurs ont été utilisés afin d’illustrer le plus réalistement possible la mise en place d’UrbanSim. Patterson et coll. ont aussi analysé la possibilité d’utiliser des données agrégées afin d’utiliser UrbanSim et, bien que les résultats des simulations n’étaient pas de bonne qualité, ont découvert qu’agir de la sorte favorise une familiarisation du logiciel et de ses forces et faiblesses (Patterson, Kryvobokov, Marchal, &

Bierlaire, 2010).

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Nguyen-Luong (Nguyen-Luong, 2008) a mis en place UrbanSim pour la région de Paris en utilisant l’unité géographique de grille (qui n’est plus supporté par les développeurs). La taille des grilles utilisées était de 500 mètres. Son équipe affirme avoir obtenu des résultats intéressants excepté ceux relatifs au marché immobilier. Des difficultés rencontrées relatives au transfert du modèle d’un contexte nord-américain à celui de Paris pourraient survenir à Montréal. En effet, les contraintes de développement plus élevées à Montréal que dans de nombreuses métropoles américaines pourrait nécessiter, comme ce fut le cas pour Paris, des calibrages supplémentaires. Il est important de noter, puisqu’il s’agit d’une des deux orientations énoncées par le MTQ, que l’équipe a eu de la difficulté à gérer le modèle quant à l’interaction utilisation du sol et transport. Ils expliquent brièvement que ceci fut causé en partie par une

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