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Institut du développement durable et des relations internationales 27 rue Saint-Guillaume – 75337 Paris Cedex 07 Benjamin GARNAUD

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Présentation au sujet: "Institut du développement durable et des relations internationales 27 rue Saint-Guillaume – 75337 Paris Cedex 07 Benjamin GARNAUD"— Transcription de la présentation:

1 Institut du développement durable et des relations internationales 27 rue Saint-Guillaume – Paris Cedex 07 Benjamin GARNAUD Kick off meeting Cities Iddri et modèle TRANUS, application Grenoble 22, 23, 24 janvier 2013 Mathieu Saujot, Iddri, SciencePo et Cerna, Mines de Paris

2 (p. 2) Présentation de lIddri Institut du développement durable et des relations internationales Fondation de recherche reconnue dutilité publique Elaborer et partager des clés danalyse et de compréhension des enjeux stratégiques du développement durable dans une perspective mondiale Mobiliser et diffuser les idées et les connaissances scientifiques dans les débats et les négociations Collaboration avec les acteurs privés et les acteurs publics, à lorigine de lIddri Participer à la recherche Toutes les dimensions de la durabilité: biodiversité énergie-climat adaptation fabrique urbaine gouvernance internationale agriculture

3 (p. 3) Présentation de lIddri Programme Fabrique Urbaine Centré sur les mécanismes de fabrique de la ville. Analyse des politiques climatiques locales et modélisation, mode de vie durable, planification, mobilité et véhicules électriques… Club Ville: centré sur la fabrique urbaine avec les acteurs de la ville, au plus près de lactivité politique Vincent Renard, économiste, spécialistes des questions foncières et immobilières, directeur de recherche CNRS. Mobilisation pour Cities -> longue expérience des modèles urbains, compréhension des besoins des collectivités Mathieu Saujot, ingénieur-économiste, doctorant aux Mines sur les questions de planification de la ville durable et danalyse économique des politiques climatiques locales

4 (p. 4) Rôle et attente de lIddri Principalement : WP2: End-user specification: agency and stakeholders interactions retour dexpérience sur la calibration avec Tranus WP6: communication et valorisation Centré sur linterface entre le modélisateur et lutilisateur-preneur de décision, adaptation de loutil aux questions, rejoint pour nous la question de lutilisation des évaluations économiques. Attentes: faire avancer cette question rarement traitée, mais pourtant essentielle. Réflexion sur ce que signifie calibrer-valider un modèle, suivant lacteur considéré (modélisateur, utilisateur, mathématicien..)

5 (p. 5) Objectif de la présentation Situer Tranus parmi dautres modèles et parmi différents usages des modèles. Présenter mon application de Tranus et son utilisation à lanalyse des politiques climatiques locales à Grenoble => Comprendre comment un outil comme Tranus peut être utile à la planification urbaine (Scot, PDU..) Revenir sur les difficultés inhérentes à lusage dun modèle de ce type.

6 (p. 6) WP2 End users specifications Un utilisateur potentiel : Planificateur avec questionnement transport-urbanisme. Vision de long terme. Territoire large. Simulation prospective « Une foule de modèles, des usages différents ? »

7 (p. 7) La simulation prospective au service de la planification Une question centrale : modèles simples ou complexes? (Klosterman, 2012, Hardy, 2011) Puissance de calcul en hausse Chercheurs centrés sur le développement doutil Ambition théorique Science prédictive face à un monde complexe Complexité -> multiplication dhypothèses (impact fort sur le résultat) qui ne seront pas tjrs discutées. Développement de « Complexité non essentielle » Opérationnalité Apparence de neutralité du fait de la sophistication, mais impossible. Relative absence de réflexion sur lintégration dans les processus de décision. Modèles complexes Coût marginal pour obtenir micro données parfois > valeur ajoutée

8 (p. 8) La simulation prospective au service de la planification Lourdeur base de données / Application plus rapide et opérationnelle Chercheurs centrés sur la planification et les politiques env ales Flexibilité / processus de décision Prospective plutôt que prédiction Sassurer dun certain niveau de représentation des phénomènes Favoriser lapplication, aller au bout de la logique -> calibration Faire des hypothèses des éléments de la discussion Spécifier la phase du processus visée. « The question is not whether a model is correct in some absolute sense; the question is whether it is useful for a particular purpose » Klosterman, 2012 Comment définit-on la complexité ? Quels sont les usages visés ?

9 (p. 9) La simulation prospective au service de la planification Structure théorique Quantité de données nécessaires Choix de lapplication Nombre déquations à satisfaire Probablement pas de définition de la complexité partagée par tous Nombre de phénomènes simulés Maillage Nombre de boucles outputs -> inputs Temps et argent nécessaire Niveau dexpertise requis Capacité du planificateur public

10 (p. 10) Quelles questions ? Pourquoi recourir à la modélisation numérique exactement ? Quantifier -- Estimer les effets de la variation dune ou plusieurs variables/hypothèses -- Explorer le futur et interroger les tendances. Quel usage exactement ? Optimiser ? Prédire ? Explorer ? Conséquences importantes sur les spécificités de loutil à développer: interface et prise en main, structure mathématique, maillage, contrainte sur les notions même de calibration et la validation. « Demain est moins à prédire quà inventer » G.Berger

11 (p. 11) Quelles questions ? Policy development Visioning Strategic analysis Tactical assessment Large exploration des alternatives possibles pour un territoire. Concertation et débats autours des scénarios. Identification et analyse de politiques et mesures détaillées (transport ou land use). Définition et design dun projet spécifique (programmation). Notre modélisation avec TRANUS Hardy, 2011, modèle Mars Différents usages

12 (p. 12) Quel(le)s questions/indicateurs pour quels utilisateurs ? A chaque question, des indicateurs différents, des façons différentes de visualiser les résultats seront nécessaires => implication sur lanalyse dincertitude, lanalyse de sensibilité… Exemple: discussion journée présentation Tranus au CAS J.C.Prager, études économiques du Grand Paris, E.Quinet Très bonne compréhension économique et mathématique. Choix dun investissement, optimisation du bénéfice pour la collectivité. Intérêt et question: minimum local ou global, plusieurs équilibres, tirs de monte-carlo et intervalle de confiance. Vision très déterministe

13 (p. 13) Quel(le)s questions/indicateurs pour quels utilisateurs ? Agence durbanisme, EP Scot ou service technique dune agglomération / région ? Plus intéressé par la diversité du territoire et la représentation dun grand nombre de phénomènes ? Présence dindicateurs faciles à utiliser avec les élus, flexibilité de lexercice afin de répondre rapidement à des demandes… Compréhension des dynamiques à lœuvre, des variables les plus importantes. …. repérer les incertitudes/risques repérer les tendances lourdes vertu pédagogique

14 (p. 14) Questions proches que pour le calcul économique Y.Crozet: « les résultats sont précis, mais la démarche de lévaluation est loin dêtre déterministe. Son rôle est bien daider et de conforter le politique dans ses choix […] et non de dicter purement et simplement les choix à opérer. Ceci est dautant plus vrai que des pondérations explicites ainsi que des tests de sensibilité existent, mettant en évidence le caractère non univoque du calcul économique» Risque commun: les critiques sur caractère aléatoire justifie le fait de ne pas poser les questions prospectives indispensables.. Unique possibilité : Intégration dans un processus de décision Implication en termes méthodologiques pour le modélisateur. Démarche de construction et de communication des résultats. Identification des variables/paramètres les plus significatifs – analyse de leur sensibilité.

15 (p. 15) Programme de travail Identifier/ caractériser les utilisateurs potentiels : y compris BE Identifier / caractériser les questions sur lesquelles ils ont besoin des modèles. Les interroger sur ce que signifie pour eux calibration/ validation du modèle: quels critères ? Traduire cela dans les différentes catégories de variables/paramètres dun LUTI Nous avons besoin de votre propre vision sur ces questions + vos expériences dinteraction avec utilisateurs et contacts + experts extérieurs de la modélisation (P.N.Giraud, J.C.Hourcade, P.Criqui..) Entretiens + littérature et cas détude

16 (p. 16) Application de Tranus pour le projet AETIC ANR Villes Durables Projet de 3 ans Coordinateurs: P.Criqui -P.Menanteau, Lab. Edden (Cnrs-Univ.Grenoble) Les partenaires : EDDEN, IDDRI, ENERDATA, CSTB, VEOLIA, PACTE, Des objectifs très ambitieux pour les politiques climatiques (Facteur 4) Existence de marges dintervention importantes dans des secteurs tels que le bâtiment, les transports, la production distribuée dénergie Emergence de la dimension territoriale (urbaine en particulier) dans le débat sur les politiques climatiques Des initiatives de plus en plus nombreuses des collectivités locales pour participer aux efforts de réduction des émissions Lapproche coût / efficacité : un moyen non suffisant mais absolument nécessaire pour aider à structurer les politiques climatiques locales

17 (p. 17) Objectif du projet : une démarche pour lélaboration des plans climat – énergie territoriaux Quelles mesures mettre en œuvre pour réduire les émissions ? Introduire des critères de coût / efficacité pour identifier les options à privilégier dans les grands domaines, Energies Locales, Transports, Bâtiments. Développer des outils de calcul et dévaluation Développer une méthodologie permettant de combiner approche systémique et incrémentale (tCO2) Energies locales Total Transports Bâtiments (/tCO2)

18 (p. 18) Aller au-delà de lanalyse Mac-Kinsey grâce à TRANUS Uniquement de la techno Pas de scénario urbain à discuter Pas de mesures avec un effet sur le fonctionnement urbain

19 (p. 19) Renforcer le contenu économique de la planification Planification territoriale peu efficace (poursuite étalement) – constat dun manque de contenu économique. Usage des bilans socio-économiques pour la prospective/stratégie Complémentaire aux outils de programmation Favoriser les visions intégrées et la problématisation Quantifier des grandes tendances/hypothèses Mieux estimer les coûts et les bénéfices de grandes orientations Favoriser un pilotage économique des aires urbaines

20 (p. 20) La dimension transport-urbanisme Quelles trajectoires pour la région urbaine de Grenoble dici à 2030 ? Dans quelle mesure les évolutions de formes urbaines // les transports publics // les innovations technologiques // peuvent contribuer à la réduction des émissions ? Quelles mesures sont les plus coût-efficaces pour réduire le CO2 ? Pour cela : Construire des scénarios contrastés de développement urbain de la région urbaine (Scot) Tester des politiques et mesures de réduction des émissions dans ces différents scénarios et les discuter Estimer les coûts et les potentiels et construire des courbes de coûts

21 (p. 21) Modéliser avec TRANUS Pour cela il faut « bien » représenter le système urbain cad.. de manière suffisamment détaillée: maillage en intégrant transport et usage des sols Permettant.. de représenter une trajectoire jusquà 2030 de ne pas simplement reposer sur des hypothèses mais réellement simuler destimer les effets des mesures appliquées sur la mobilité et la forme urbaine de calculer des coûts et des émissions Choix de TRANUS Un entre-deux en termes de complexité adapté à nos questions

22 (p. 22) Le périmètre de laire urbaine 224 zones Maillage: Iris pour lagglomération, commune pour la 1 ère couronne, agrégation de communes en périphérie

23 (p. 23) Les secteurs pris en compte Ménages: 4 niveaux de revenu Etudiants and +65 ans Industrie- Bureau- R&D Commerces/services quotidiens Commerces/services moins fréquents Service Public Ecole&Université Supermarché Logement -> Individuel, Collectif, Social (m²) Shon Economique Shon Commercial Génère des emplois Consommé par ménages Consommé par secteurs Eco Génère des déplacements

24 (p. 24) 3 scénarios contrastés pour la Région Urbaine de Grenoble à horizon 2030 : un usage hybride de Tranus S1: Concentration urbaine sur lagglomération S2: Renforcement multipolaire S3: Expansion urbaine Région Urbaine (SCOT): 273 communes habitants Agglomération: 28 communes, habitants et 65% des emplois.

25 (p. 25) Scénarios

26 (p. 26) Scénarios

27 (p. 27) Calibration sur lannée de base Pour lusage des sols : Relocaliser les ménages et les emplois aux bons endroits, avec la bonne consommation de logements. Estimation des paramètres par essai-erreurs. Variable dajustement: paramètres de contrôle et indicateurs. Minimiser la valeur des variables dajustement pour les secteurs non transportables (logement, sol): entre 3 et 6% de moyenne pour les logements Minimiser la variance des var. dajustement (exprimées en pourcentage des prix) pour les secteurs transportables (ménages, activités économiques): écart-type pour les ménages = [6; 20] Objectif Cities : Mieux définir les seuils acceptables

28 (p. 28) Calibration sur lannée de base Pour le transport : Simulation sur la période de pointe 7h-10h Domicile travail Domicile Ecole Domicile Services Retrouver les résultats des principaux indicateurs de la mobilité grenobloise (EMD et données SMTC) en jouant sur les paramètres du réseau (congestion, pénalité), la perception des différentes offres de transport, la fréquence, la vitesse.

29 (p. 29) Travail avec les collectivités locale Utilité de la méthode pour la planification urbaine ? Trop lourde à simplifier ? Faciliter lutilisation afin de rendre loutil plus modulable. Utilisation à quelle étape ? Par exemple pour un PDU ou un Scot ? Développer des compétences en propre ou BE ?

30 (p. 30) Difficultés pour utiliser Tranus Au-delà de la difficulté à créer les bases de données nécessaires, Manque de documentation précise sur un certain nb de points. Difficulté à calibrer le module dusage des sols (relatif manque dindicateurs en plus de la difficulté intrinsèque; dispersion) Difficulté à « valider » le modèle et estimer limpact de la convergence sur la nature des résultats (étude de sensibilité) Sensation de passer beaucoup de temps pour calibrer le modèle sans savoir si cela sert vraiment la robustesse du modèle. Difficulté à estimer les conséquences des paramètres modifiés ou ajoutés pour la calibration sur la phase de simulation (attractivité par exemple) Difficulté à tout calibrer en même temps => option freeze très utile.

31 (p. 31) Calibration sur lannée de base

32 (p. 32) Calibration sur lannée de base Fréquentation pour la période de pointe des principales lignes de TC Idem pour la vitesse des TC

33 (p. 33) Calibration Vitesse des voitures sur les principaux axes de lagglomération Trafic routier sur les principaux axes de lagglomération

34 (p. 34) Les courbes marginales dabattement Scénario de Référence tCO 2 /tCO 2 Quantités de réduction en 2030, /tCO 2 M3 M2 M1 M1+ M2 + M3 M1+ M2 Mesures de réduction appliquées successivement Mesures rangées par coûts croissants: stratégie coût-efficace de réduction

35 (p. 35) Type de coûtsPour qui ?PrisCaractéristiques Coûts économiques Déplacement en transport en commun MénagesOuiCoût moyen dun déplacement obtenu par division de la recette totale par le nombre totale de déplacement sur le réseau. Déplacement en voiture particulière MénagesOuiCoût complet (avec taxes): carburant, achat actualisé, assurance, maintenance. Coût du péage et du stationnement. Recettes + Charges dexploitation Coll. PubliqueOuiCalcul à partir de données du SMTC (réseau TC) et littérature pour péage. Investissement en infrastructure Coll. PubliqueOuiCalcul à partir de la littérature, et des projets récents de lagglomération. Externalité et utilité des voyageurs Temps de déplacement MénagesOuiMonétarisation temps de déplacement/attente sur lheure de pointe (pas dextrapolation à lensemble de la journée) Pollution localeMénagesOuiMonétarisation des effets directement à partir des veh.km. BruitMénagesOuiMonétarisation des effets directement à partir des veh.km. SurplusMénagesOuiDans le cas du péage, estimation de la perte de surplus des automobilistes ayant quitté leur voiture. A améliorer- développer Coût durbanisation Coll. PubliqueNonDifficulté à avoir des paramètres généraux robustes pour calculer ces coûts suivants les différents scénarios urbains. Coût du logement MénagesPas direc teme nt Nous nintégrerons pas ces résultats dans les CMR (incertitude sur leur robustesse du fait de limpossibilité de reposer sur des données de foncier), mais nous les analyserons par ailleurs.

36 (p. 36) La construction des Courbes Marginales de Réduction Nécessité didentifier leffet de chaque action, or liens systémiques entre elles. Par exemple: quelle est le coût et le potentiel dune nouvelle infrastructure de TC mise en place en 2015 ? -> dépend du niveau de report modal créé par cette nouvelle infra. Report modal dépend aussi des autres offres de transport en commun, de la politique stationnement ou dune taxe carbone….etc -> difficile dévaluer la part de réduction de cette mesure dans le bilan démissions de La seule façon serait de tester chaque mesure une par une afin de tester son potentiel « incrémental/statique ». Or ce potentiel naurait pas de sens, car une politique pertinente de réduction des émissions dans le transport combine forcément ces différentes mesures pour jouer sur le gain systémique.

37 (p. 37) La construction des CMR Plus intéressant davoir le potentiel et le coût dun paquet de mesure, afin de le comparer à dautres, plutôt que davoir le potentiel de chaque mesure. Avoir le potentiel de chaque mesure ne nous dit rien sur le potentiel de leur implémentation combinée Paquets de mesures testés sur toute la période + dautres mesures ajoutées -> effet additionnel évalué Le rectangle M3 est la contribution et le coût de la mesure 3 dans un « monde » où lon a déjà appliqué M1 et M2. => intégration de la dimension « système », indispensable si on veut être utile à la planif MAIS nécessité de créer une séquence cohérente, puisque que les gains systémique sont pris en compte (diff dun catalogue). Plus on ne fait pas du transport uniquement pour une question climatique APPORT de TRANUS

38 (p. 38) Critères pour construire les séquences Simulation prospective et non optimisation Les critères pour construire la hiérarchie de la séquence de mesures Hiérarchie économique dépend du périmètre/coûts considérés une logique urbaine : interaction entre les mesures et les scénarios (simulée ou non) des critères de faisabilité politique et financière, dacceptabilité ….. Possibilité de courbes non convexes…… Méthode/outil économique au service de la planification, Au main des planificateurs, qui connaissent le territoire, que la séquence la plus pertinente peut être trouvée.

39 (p. 39) Scénario Concentration Urbaine MesurePourquoi cette place dans la séquence ? Avant, après ? Caractéristiques & CoûtsRésultats Hypothèses du scénario de référence +60% prix de lénergie entre 2010 et 2030 ; -11% de consommation des véhicules thermiques ; croissance démographique et économique : [0.6% /an; 0.45% /an] ; les +65 ans passent de 16 à 22% de la population ; déploiement tendanciel des véhicules électrique/hybride. M1 : Bus à haut niveau de service (sites propres et aménagements favorables aux bus) + Renforcement politique stationnement + infrastructure mode doux Coût-Efficace Dynamisation bus a déjà bien fonctionné. Renforcement réseau TC cohérent avec le scénario de concentration urbaine. Investissement moindre que pour tramway. Potentiel damélioration de perception / fréquentation. Simulation : Amélioration de la perception des bus dans le modèle, intermédiaire entre bus et tram. Coût exploitation Coûts : 100M : 5M /km pour les sites propres (18.5 km) ; achat de nouveaux bus. Mobilité: Amélioration vitesse bus de 2 km/h / diminution congestion pour les voitures +16 veh.km et +37 pass.km Urbanisation: 1300 emplois et 2000 ménages en plus dans lagglomération ; M2 : Péage Pas avant : Acceptabilité difficile, améliorée par M1. Pas après : Potentiel très important de réduction des émissions de polluants locaux et CO2. Problématique des polluants locaux dans la « cuvette » de Grenoble. Générer des financements pour continuer les investissements dans les TC. Réduire la congestion. Simulation : Intrarocade : tout Grenoble + une petite partie dautres communes. 4 par jour pour se déplacer en voiture pour les résidents et les non résidents. Coûts : Exploitation + Investissement amorti sur 15 ans = 45M/an Mobilité: On passe de à voitures dans la zone. +3km/h dans lagglo. Pas de débordement de trafic sur la rocade. 100M de recette annuelle Urbanisation: globalement positif pour lagglomération en termes dattractivité.

40 (p. 40) Scénario concentration urbaine Potentiel du péage très élevéBHNS moins cher que tram Bhns-péage-tram : effet globalement positif sur attractivité de lagglo TA 20% : voiture coûte plus cher à son propriétaire

41 (p. 41) Scénario concentration urbaine Solution TC: augmentation tps dattente, même si temps global cst, et valorisation tps dattente x2. Légitime ? Péage: +5% sur le tps heure de pointe: on ajouterais encore 900/tCO 2 avec ajout du surplus Prise en compte pollution et bruit: env – 300/tCO 2 pr toutes les mesures

42 (p. 42) Résultats de la modélisation Hypothèse scénario de référence % prix énergie / hyp coût exploitation TC -11% consommation de carburant Vieillissement de la population. Pénétration Vevhr (45%hr; 55%ve): 18% en 2030 Dans un contexte de croissance faible, lexistant domine et la forme urbaine a un impact relativement mesuré sur le niveau de réduction, au regard des hypothèses très contrastées. Par contre la trajectoire urbaine a un impact important sur les coûts totaux. Emissions CO2 Per. ScotAgglo Diff max entre REF8.5%1.5% Diff max entre Scénarios M59.9%6.0% Réduction entre M5 et REFScotAgglo S1 Concentration Urbaine-20%-30% S2 Renforcement Multipolaire-18%-26% S3 Expansion Urbaine-19%-28% Réduction M5 [2010 ; 2030]ScotAgglo S1 Concentration Urbaine-47%-49% S2 Renforcement Multipolaire-41%-45% S3 Expansion Urbaine-41%-47% Somme coûts actualisés M5-RefCoût éco+Exter+ Ext + Tps S1 Concentration Urbaine S2 Renforcement Multipolaire S3 Expansion Urbaine Valorisation du temps dattente !

43 (p. 43) Trajectoires démissions

44 (p. 44) Les effets systémiques urbains Extension Tramway S1 CU -> contrat daxe, plus doffre lgt le long de laxe / BHNS mis en place avant alors que ce nest pas le cas pour S2 et S3. Gain de temps supérieur pour S2. Grande sensibilité à la valeur prise pour le temps dattente Réduction tCO2 Coût éco +Ext+ ext +tpsFréq Tram, pass.km Fréq Bus agglo S1 concentration Urbaine % (offre +32%) -19% S2 Renforcement Multipolaire %-28% S3 Expansion Urbaine %-26%

45 (p. 45) Conclusions Première application réussie de Tranus en France Méthodologie originale de calcul de coût Intégration de la dimension urbaine dans lanalyse économique des politiques climatiques avec des Maccs Discuter les coûts à la tonne obtenue, une façon de réinterroger des trajectoires urbaines et les politiques mobilités. Discuter la sensibilité aux hypothèses et aux paramètres (TA, évolution coût, valeur du tps, vitesse TC, préférences lgt…)

46 (p. 46) Annexes - analyse par niveau de revenu Mise en place du péage urbain dans le scénario 1 Renforcement Urbain: Qui perd qui gagne avec le péage ? Est-ce que la mise en place du tramway permet daméliorer la progressivité du dispositif ?

47 (p. 47) M4 : Véhicule électrique/ hybride rechargeable Pas avant : Contexte de réduction de la place de la voiture dans lagglo, ce qui rend lintégration des infra de charge plus complexe. Coût de la subvention à lachat pour les ménages modestes (20M). Pas après : levier important pour le périurbain. Technologie prometteuse. Coûts : 20M pour infrastructure et gestion charge, expérimentation. Hypothèses : baisse coût de la batterie [760, 500, 400, 350/kWh] entre 2015 et 2030 ; taille du véhicule optimisé (ex: Prius) ; 35.5 gCO2/km. Mobilité : 5000 véhicules bas carbone en plus sur VP. Urbanisation : pas deffets notables. Substitution avec véhicule thermique. M5 : Covoiturage Pas avant : grande incertitude sur la capacité des investissements publics à enclencher la dynamique sociale du covoiturage, lobstacle du changement de comportement. Savoir-faire public encore à développer. Simulation : Passage de 1.3 à 1.5 pers/voiture entre 2010 et Coûts : 50 aires de covoiturage, 1000 places, en 2015 et Etudes + Subvention/ incitation : 20/ mois durant une période limitée pour les premiers covoitureurs (avec contrainte nombre de covoiturage à effectuer) + campagne de communication. Total : 3.5M. Mobilité : covoitureurs. +2km/h dans lagglo. Baisse fréquentation TC (-5%) Urbanisation : pas deffets notables sur la population mais favorise la croissance des emplois hors de lagglomération. M3 : Extension Tram + Politique durbanisme « Contrat daxe » et politique de stationnement Pas avant : financements disponibles limités. Coût dabattement plus élevé. Pas après : cohérence avec la trajectoire urbaine, desservir la première couronne qui a une croissance forte, logique dextension du réseau existant, engagement à utiliser les recettes du péage pour financer TC. Simulation : 13 km dextension (réseau de 43 km avant). Mise en place de contrat daxe pour intensifier lurbanisation le long des nouvelles lignes de tram. Coûts : 170 M en 2020 et 162M en 2025 ; Amélioration vitesse 2 km/h Mobilité: offre: +32% veh.km, demande: +60 pass.km Concurrence au bus. Ne compense pas suffisamment impact péage sur mobilité. Urbanisation : Davantage demplois dans lagglomération (1800).

48 (p. 48) 2 points intéressants du calcul de coût Bénéfices du transfert modal Modélisation à lheure de pointe -> extrapolation à lannée (comparer, /tCO 2 ) Transfert modal -> abandon voiture > généralement faux Probabiliser les cas dabandon de la voiture, suivant couple 1 ou 2 voiture Fait varier significativement le coût à la tonne mais plus réaliste => levier très important Le péage urbain On calcule gain en congestion/ effets de report potentiel de trafic / effets dattractivité Mais aussi la perte/gain de temps des automobilistes passant aux TC Calcul de la perte de surplus: valorisation de la voiture par les automobilistes contraint à la quitter. Mesure de la difficile acceptabilité de la mise en place dun péage Ce sont surtout les trajets courts qui sont réorienté vers les TC: cela modère limpact en termes de réduction des émissions. Effet social : ??

49 (p. 49) Effet de périmètre Tous les résultats sont générés au niveau du périmètre du Scot et au niveau de lagglomération. Mouvements de population et demplois ont un impact Un renforcement de lagglomération augmente forcément les émissions du territoire ! Mais si on regarde au niveau du Scot, cela nest plus vrai. Cela peut changer la hiérarchie des mesures. Regarder distribution des coûts et des bénéfices, qui paie pour qui ?

50 (p. 50) Scénarios Simulation de scénarios de long terme reposant sur des scénarios démographiques et économiques (emplois) repris du Scot emplois en plus dici à > 0.5% de croissance annuelle hab, cad environ ménages en plus -> croissance de 1.1% par an les + 65 ans: de 17% de la population à 23% en 2030 Enjeu : répartir spatialement les croissances démographiques et économiques

51 (p. 51) Scénarios

52 (p. 52) La construction des Macc: analyse des coûts Le coût dimplémentation de la mesure comprend le coût dinvestissement et le coût dexploitation et de maintenance, actualisés sur la trajectoire entre 2010 et Que ce soit pour les TC ou pour les voitures particulières : on comptabilise lensemble des coûts de la mobilité. Il représente le coût pour celui qui prend la décision, dans notre cas, cela peut être lagglomération, les entreprises, les particuliers, le département (Transisère par exemple), la région (TER par exemple) ou lEtat. Prise en compte du temps de déplacement monétarisé, polluants locaux et bruit. Périmètre du Scot et périmètre de lagglomération pour les émissions de CO2 (fct vitesse sur chaque lien du réseau, analyse cycle de vie pour les émissions indirectes) Périmètre du Scot pour les coûts: point de vue du planificateur à léchelle du Scot, un seul coût public, bilan social global pour les ménages.

53 (p. 53) Output du modèle 224 zones (iris ou commune) et pour chacune: - m2 total de logement collectif - m2 total de logement individuel - m2 total de logement social. … en 2015, 2020, 2025 et Et pour chaque type de ménages/zone: -Taille moyenne du logement: ex: zone 1, C4 consomme en moyenne 80m2 - Consommation totale: ex zone 1, lensembles des ménages C4 consomme 5000 m2 => On peut donc en conclure le nombre de logement et leur taille (et on a le nombre de ménages)

54 (p. 54) Quelques infrastructures de TC

55 (p. 55) Le réseau routier du territoire

56 (p. 56) Land use model Transport model Location and interaction between actors Land supply Equilibre Transport supply Equilibre Generalised costs Matrice interaction Transport demand TRANUS

57 (p. 57) Une simulation sur le long terme SIMULER == PREDIRE « Demain est moins à prédire quà inventer » G.Berger


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