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21 décembre 2021
Données de fréquentation et développement des mobilités douces à Pékin
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Contexte

Depuis que le nouveau plan directeur de la ville de Pékin a proposé de construire une ville adaptée aux piétons et aux vélos, tous les départements concernés de Pékin ont fait beaucoup d’efforts pour y développer les mobilités douces. La Commission municipale de la planification et des ressources naturelles de Pékin a publié en 2020 son « Système de transport actif pour Pékin (2020-2035) », proposant de construire un réseau d’aménagements pour les mobilités douces continu, sûr, accessible, confortable, et adapté à tous les âges.

Pour l’un des quartiers historiques de la ville, ce plan est en cours d’élaboration. Il a pour double objectif de contribuer à la réduction des émissions de CO2, et construire une ville conviviale pour les piétons et les cyclistes.

Mesure de la fréquentation piéton/vélo à Pékin

Depuis 2011, le nombre de déplacements à pied et à vélo à Pékin est en lente augmentation, notamment en lien avec le développement des vélos électriques et la croissance fulgurante des vélos partagés. Malgré cela, la ville manque de données sur le nombre réel de déplacements à vélo sur la route, ce qui rend difficile la planification des politiques pro-mobilité douce.

Il existe une variété de méthodes de calcul pour le trafic automobile en Chine, telles que le « PCU (équivalent voiture standard) » largement utilisé, qui convertit le volume de trafic réel de divers véhicules à moteur et non motorisés en un équivalent de trafic standard (en utilisant pour cela des caméras de surveillance). Le volume de trafic est utilisé par la Commission municipale des transports de Pékin pour calculer l’« Indice de congestion du trafic routier ».

Photo 1 – Indice de congestion du trafic

Pour les piétons et les vélos, les mesures de fréquentation ont longtemps été absentes ou partielles, principalement réalisées grâce à 3 méthodes :

  1. Big data provenant des opérateurs de vélos partagés (comme le montre la photo 2 ci-dessous). On peut clairement voir dans le graphique les itinéraires les plus empruntés. Cependant, en raison des sources de données limitées, cette méthode ne peut obtenir que les données partagées sur les vélos d’un seul opérateur et peut manquer d’exhaustivité.

Photo 2 données issues des plateformes de vélos partagés

  1. Les données des plates-formes tierces (App), y compris Xingzhe, Blackbird et d’autres applications vélo, qui sont elles basées sur l’utilisation réelle des utilisateurs de chaque plate-forme. Elles permettent d’obtenir une carte de chaleur pour le trafic vélo (comme le montre la photo 3). Cependant, la source de données de cette méthode provient également d’une seule entreprise à la fois, avec un biais dans l’utilisation de ces applications pour le loisir principalement.

  1. La méthode de jugement empirique, basée sur des années d’observations du flux de vélos, prédit que le flux des aménagements à haut niveau de service telles que les autoroutes et les routes principales est plus élevé que celui des routes secondaires. Mais cette méthode manque également d’objectivité.

Les trois méthodes ont le même problème : quel est le nombre réel de vélos à circuler ? Comment connaitre la situation des déplacements à vélo après des années d’amélioration en infrastructures cyclables ?

La question se pose également pour les piétons : quel est le flux de piétons et dans quelle mesure les nouvelles infrastructures sont-elles attrayantes pour les gens ?

Mise en place d’une collecte automatique de données pour les déplacements à pied et à vélo à Pékin

Pour répondre à ces questions et analyser des données plus exhaustives, Eco-Compteur a travaillé avec l’Institut d’Urbanisme et de Design de Pékin pour participer aux projets liés aux mobilités douces de la ville.

Comptage temporaire pour la planification dans le district Yizhuang à Pékin

Le premier projet réalisé s’appuie sur notre compteur MULTI Mobile, qui permet de collecter des données piéton/vélo tout en étant autonome et facile à déplacer. Cette solution est très adaptée à la collecte de données temporaires d’une durée de 1 à 6 semaines, et peut être utilisée en complément d’autres sources de données telles que les enquêtes manuelles, et les données via les vélos de partage.

Alors que les méthodes de collecte de données précédentes devaient être réalisées sur une période de temps limitée, avec des difficultés pour organiser et générer les analyses post-collecte, l’utilisation du MULTI Mobile a permis une collecte ininterrompue 24h/24, 7j/7, tout en transmettant de manière automatique les données au logiciel d’analyse Eco-Visio, pour générer immédiatement des rapports détaillés sur les fréquentations.

Quartier de Wangjing

En plus de ce compteur temporaire, un capteur permanent a été installé dans le quartier de Wangjing à Pékin pour surveiller et analyser les tendances vélo sur le long terme. Les données de flux collectées sont utilisées pour analyser l’impact de l’épidémie Covid sur les déplacements. On constate dès à présent une forte hausse des déplacements à vélo entre 2020 et 2021.

Exemple de données collectées et analysées dans Eco-Visio

En outre, dans le cadre du projet d’amélioration des mobilités douces du « 13e plan quinquennal » de Pékin, la ville a installé 8 compteurs vélo dans les zones de Yuquan Road et Yongding Road, et y a installé son premier afficheur de passages vélo Eco-DISPLAY Compact.

Le projet a démarré en avril 2021, et l’afficheur montre qu’à la fin octobre 2021, le trafic enregistré au nord-est de la station de métro Yuquan Road a déjà dépassé l million de passages, avec un trafic quotidien moyen de 5 000 passages. Les boucles enfouies dans le sol (figure 9) comptent les vélos en ignorant le passage de voitures.

Photo 9 : Les compteurs vélo permanents de Pékin et l’afficheur Eco-DISPLAY Compact

Grâce aux données fournies par les compteurs, les gestionnaires vont être en mesure de comprendre comment les politiques de développement des modes doux, la météo ou encore l’évolution des infrastructures peuvent impacter le trafic vélo et piéton.

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