Impact of Low-Emission Zones on Spatial and Economic Inequalities using a Dynamic Transport Simulator

Lucas Javaudin

THEMA, CY Cergy Paris Université

AFET – 21 novembre 2024

Introduction

Contexte

  • Le secteur des transports routiers est responsable de 37 % des émissions d'oxydes d'azote (NOx) en Europe (EEA, 2021)
  • La pollution aux oxydes d'azote provoque environ 40 000 décès prématurés par an en Europe (EEA, 2021)
  • En Île-de-France, les polluants locaux provoquent 7 920 décès prématurés par an (AirParif, 2022)
  • Instrument pour améliorer la qualité de l'air : les zones à faibles émissions (ZFE)

Zone à faibles émissions

  • Zone à faibles émissions (ZFE) : partie d'une agglomération interdite à la circulation pour les véhicules les plus polluants
  • En Europe, des ZFE sont aujourd'hui mises en places dans des centaines de villes
  • En France, 12 villes possèdent actuellement une ZFE (obligatoire lorsque la qualité de l'air n'est pas satisfaisante)

Vignettes Crit'Air

  • Les restrictions dans les ZFE sont basées sur les vignettes Crit'Air
  • Chaque véhicule possède une vignette selon sa motorisation (diesel, essence, électrique, etc.) et son ancienneté

Une politique controversée

Arguments pour
  • Meilleure qualité de l'air
  • Réduction des émissions de CO2
  • Réduction du bruit
  • Réduction de la congestion
Arguments contre
  • Restriction de liberté
  • Injustice : pénalise plus fortement les personnes pauvres vivant en milieu rural
  • Risque de hausse de la pollution s'il y a beaucoup de détour
  • Incitation à remplacer les anciens véhicules avant leur fin de vie

Zone à faibles émissions de la Métropole du Grand Paris

  • Paris et 76 communes de petite couronne
  • 367 km2 (3 % de l'Île-de-France)
  • 5 M d'habitants (40 % de l'Île-de-France)
  • L'autoroute A86 permet de contourner la zone facilement
  • Depuis juin 2021 : les véhicules Crit'Air 4 ou pire sont interdits
  • À partir de janvier 2025 : les véhicules Crit'Air 3 ou pire seront interdits
  • Amende de 68 € en cas de non respect

Le parc automobile d'Île-de-France

  • Données sur le parc automobile au niveau communal (incluant les vignettes Crit'Air) fournies par le SDES
  • Extrapolation des données pour prédire le parc automobile en 2025
  • En 2025, environ 21 % des voitures de la région seraient Crit'Air 3 ou moins bien

Questions de recherche

Analyse de la zone à faibles émissions de la Métropole du Grand Paris prévue pour janvier 2025 (jusqu'à Crit'Air 3) à l'aide d'un simulateur de transport (METROPOLIS2)
  • Quel est l'impact global de la ZFE (sur la qualité de l'air, la congestion, etc.) ?
  • Quels sont les gagnants et les perdants de cette politique ?

Méthodologie

Introduction

  • Champs d'étude :
    • Île-de-France
    • Déplacements d'une journée en semaine « moyenne »
    • Cinq modes : voiture (conducteur), voiture (passager), transports en commun, vélo et marche à pied
    • Tous motifs de déplacement

METROPOLIS2

  • METROPOLIS2 est un outil de simulations de transport basé agent, dynamique et mésoscopique
  • Simulation du choix de mode, heure de départ et route pour chaque agent
  • Congestion simulée à partir de goulots d'étranglement avec remontée de queue
  • Calcul des émissions de polluants et de l'exposition des populations à la pollution possible grâce au module METRO-TRACE

Données entrantes

  • Réseau routier : OpenStreetMap [72 962 km de routes]
  • Horaires transports en commun : GTFS [1850 lignes]
  • Déplacements : population synthétique (Hörl et Balac, 2021) [2 451 841 personnes ; 8 774 929 déplacements]

Modèles de choix

  • Choix de mode : modèle Logit multinomial
  • Choix de l'heure de départ : modèle Logit continu
  • Choix de route : itinéraire le plus rapide
  • Calculs de surplus à partir de la formule log-somme

Fonction d'utilité

Utilité du déplacement $k$ avec le mode $j$ :
  • $t^{\text{d}}$ : heure de départ ; $t^{\text{a}}$ : heure d'arrivée
  • $c_j$ : constante modale ; $m_{k | j}$ : coûts monétaires (essence)
  • $\alpha_j$ : valeur du temps
  • $\beta_k$ : pénalité d'arriver en avance ; $\gamma_k$ : pénalité d'arriver en retard ; $t^*_k$ heure désirée d'arrivée

Hypothèses supplémentaires

  • Mode voiture (conducteur) accessible aux possesseurs d'une voiture et du permis
  • Mode voiture (passager) accessible aux possesseurs d'une voiture
  • Temps de trajet transports en commun calculé avec OpenTripPlanner et les données GTFS
  • Vitesse vélo : 10 km/h
  • Vitesse marche à pied : 4 km/h
  • 600 k déplacements camions sont simulés
Mode Disponibilité (réf.) Disponibilité (ZFE) Contrainte
Voiture (conducteur) 53 % 49 % Voiture autorisée + permis
Voiture (passager) 74 % 68 % Voiture autorisée
Transports en commun 54 % 54 % Itinéraire faisable
Vélo 100 % 100 %
Marche à pied 100 % 100 %

Calibration

Étape Paramètres calibrés Valeurs cibles Source Méthodologie
1 Pénalités et vitesses à vide au niveau arc Temps de trajet à vide TomTom API Régression LASSO
2 Capacités des routes Temps de trajet avec congestion TomTom API Régression OLS
3 Pénalités d'avance / de retard, par motif Distribution des heures de départ, par cluster Enquête transport Optimisation bayésienne avec processus gaussiens
4 Constante et valeur du temps par mode et genre x CSP Parts modales, par cluster Enquête transport Régression Random Forest

Évaluation de la politique

  • Deux simulations METROPOLIS2 :
    • Simulation de référence (calibrée) : pas de ZFE
    • Simulation ZFE (contrefactuelle) : version janvier 2025 (jusqu'à Crit'Air 3)
    • La comparaison des deux simulations représente l'impact de la ZFE 2025 par rapport à une situation sans ZFE
  • Limites :
    • Analyse court terme : pas d'achat de véhicules, pas de relocalisation des activités ou du domicile
    • Restrictions temporelles de la ZFE non prises en compte
    • Exceptions et infractions non prises en compte

Résultats

Résultats agrégés

Référence ZFE Variation
Surplus moyen des déplacements -28.96 € -29.03 € -0.07 €
Temps de trajet moyen 01:12:05 01:12:55 +50s
Véhicules-kilomètres 123.30 M km 119.72 M km -2.9 %
Transferts modaux
Référence / ZFE Voiture (conducteur) Voiture (passager) Transports en commun Vélo Marche à pied Total
Voiture (conducteur) 28.6% · 1.4% 0.2% 0.3% 30.5%
Voiture (passager) · 5.3% 0.2% · · 5.5%
Transports en commun 0.4% 0.1% 18.4% · · 18.9%
Vélo · · · 1.1% · 1.1%
Marche à pied · · · · 43.9% 43.9%
Total 29.1% 5.4% 19.9% 1.4% 44.2% 100%

Impact sur la congestion

  • Baisse de la congestion dans la zone sur les axes principaux (Boulevard Périphérique et A1 notamment)
  • Peu d'effet hors de la zone

Impact sur les flux dans les transports en commun

  • Hausse des flux sur la plupart des tronçons, principalement en petite couronne (nord, est, sud)
  • RER A : +1.2% passagers-kilomètres
  • RER B : +2.1% passagers-kilomètres
  • Tramway T7 : +24.4% passagers-kilomètres

Émissions de polluants

  • Les émissions de PM2.5 et NOx générées par le trafic routier sont calculés à partir du modèle EMISENS
  • Les émissions sont une fonction de la motorisation et de l'âge des véhicules ainsi que de leur vitesse (au niveau arc)
  • Les émissions diminuent plus fortement au sein de la ZFE
Référence ZFE Variation
Émissions PM2.5 2.83 tons 2.66 tons -6.0 %
Émissions NOx 33.32 tons 30.45 tons -8.6 %
Émissions CO2 21 730 tons 20 829 tons -4.1 %

Diffusion des polluants

  • Les émissions de PM2.5 et NOx sont dispersées dans l'atmosphère par un modèle gaussien Plume
  • La dispersion dépend d'un vent moyen (vers l'est, 10 km/h)
  • La concentration en polluants diminue plus fortement dans la ZFE et à l'est

Exposition des populations à la pollution

  • L'impact sur la santé est fonction de la hausse de la mortalité induite par l'exposition aux polluants, selon le niveau de concentration
  • L'exposition est calculé selon la position des individus dans le temps et dans l'espace
  • L'exposition diminue plus fortement vers Paris (forte concentration et forte densité de population)
Référence ZFE Variation
Décès prématurés PM2.5 5.9 5.3 -9.4 %
Décès prématurés NOx 5.4 4.9 -10.1 %
Surplus sur la santé -12.537 M € -11.312 M € -9.8 %

Prise en compte de l'impact sur la santé : résumé

Variation
Véhicules-kilomètres -2.9 %
Émissions de PM2.5 -6.0 %
Décès prématurés PM2.5 -9.4 %
L'analyse en véhicules-kilomètres n'est pas suffisante :
  • La baisse des véhicules-kilomètres est plus importante pour les véhicules les plus polluants
  • La pollution est plus fortement réduite dans la ZFE, où la densité de population est plus forte

Impacts hétérogènes

  • Impact sur la santé : entre 0 et +30 centimes par jour par personne
  • Impact sur les déplacements :
    • 72 % de la population n'est pas affectée (moins de 1 centime de variation)
    • 3.5 % de la population « gagne » plus de 1 € par jour
    • 3.3 % de la population « perd » plus de 1 € par jour

Caractérisation des gagnants et perdants

Gagnants Perdants Autres
Critère $\Delta \text{surplus} \geq 1$ € / jour $\Delta \text{surplus} \leq -1$ € / jour $|\Delta \text{surplus}| \lt 1$ € / jour
Variation moyenne du surplus +2.0 € -7.2 € +0.0 €
Possession de véhicule autorisé 97 % 4 % 53 %
Possession de véhicule non autorisé 3 % 96 % 19 %
Longueur des déplacements 45 km 32 km 15 km
Accès aux transports en commun 51 % 64 % 85 %
Part modal voiture (réf.) 79 % 79 % 33 %
Part modal voiture (ZFE) 83 % 1 % 33 %

Localisation des gagnants et perdants

  • Les « gagnants » sont dispersés dans la région
  • Les « perdants » sont principalement le long de la ZFE
Gagnants
Perdants

Revenus des gagnants et perdants

  • Part de « gagnants » légèrement croissante avec la revenu, au niveau municipalité
  • Part de « perdants » non corrélé avec le revenu, au niveau municipalité
Gagnants
Perdants

Conclusion

Conclusion

  • Méthodologie pour évaluer des politiques publiques à partir d'un simulateur de transport
  • Effets globaux : baisse de l'usage de la voiture, des véhicules-kilomètres, de la congestion et de la pollution
  • Effets au niveau individuel :
    • Impact sur la santé réparti assez équitablement
    • Fortes inégalités en terme d'impact sur les déplacements
  • Caractérisation des gagnants et perdants de la politique
  • Limites :
    • Pas d'analyse de l'effet du revenu au niveau individuel
    • Analyse court terme : pas de modèle de choix de véhicule, de choix d'activité, de choix de localisation

Thank you