Modélisation à long terme de l'évolution des trafics voyageurs à longue distance en France

• Auteur / Autrice : Isabelle Cabanne
• Direction : Alain Bonnafous
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Lyon 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

France

Modèles mathématiques

Transport de voyageurs

Résumé

Dans la présente thèse, nous modélisons l'évolution des trafics nationaux de voyageurs à longue distance, ferroviaires, aériens et autoroutiers, à l'aide de modèles macro-économiques calés sur séries temporelles. Les modèles calés sur séries temporelles offrent l'avantage de s'appuyer sur de l'information dynamique et permettent de mettre en évidence des relations de long terme entre les fluctuations de certaines variables et celles des trafics. Toutefois, ces modèles ne sont pas sans présenter des inconvénients. Ces modèles sont généralement des modèles de demande directe et perdent la logique de génération – partage modal. Par ailleurs, les variables explicatives sont généralement en nombre restreint et fortement agrégées, ce qui n'est pas sans soulever des problèmes de pertinence. Ainsi une même vitesse ferroviaire moyenne peut correspondre à des structures de temps de parcours différentes et donc à des impacts différents sur les trafics. Dans la présente thèse nous proposons un indicateur de vitesse ferroviaire qui permet d'intégrer des effets de structure et de seuils de concurrence air/fer. Nous testons par ailleurs différentes architectures, demande directe ou génération - partage modal. La thèse est divisée en 4 chapitres. Après avoir présenté les bases de données disponibles et décrit l'évolution des trafics, nous explicitons les principaux déterminants de la mobilité à longue distance puis effectuons une analyse bibliographique des différentes méthodes de modélisation existantes. Dans un dernier temps, nous construisons, et analysons sous l'angle de l'opérationnalité, différents modèles.

This thesis models long distance traffic in France, by rail, plane and motorway, at a national level, with macro-economic time series models. Time series models are based on dynamic information and thus enable to show long term links between traffic variations and explanatory factors variations. However time series models also have some drawbacks. Direct demand models are often used and miss the generation / modal share logic. Only a few variables can be used and these variables are highly aggregated. A certain amount of average national train speed may correspond to different time travel structures and thus to different impacts on rail traffic. In the models that we fit, we use a rail speed indicator that takes travel times structure and thresholds in air / plane competition into account. Besides, we test different model structures, both direct demand and generation and modal split. This thesis is divided into four chapters. Chapter 1 presents the data available and describes past traffic variations. Chapter 2 focuses on long distance travel main explanatory factors. The various methods for long distance travel modelling are analysed in chapter 3. In chapter 4, we produce and analyse different model forms