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 :
- td : heure de départ ; ta : heure d'arrivée
- cj : constante modale ; mk∣j : coûts monétaires (essence)
- αj : valeur du temps
- βk : pénalité d'arriver en avance ; γk : pénalité d'arriver en retard ; tk∗ 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 | Δsurplus≥1 € / jour | Δsurplus≤−1 € / jour | ∣Δsurplus∣<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
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