Bonjour,
Je fais suite à mon mail qui expliquait ce qu’était le trafic moyen[1] pour
vous présenter un premier cas de cartographie et d’utilisation.
Mon exemple est sur l’est de Paris, particulièrement le 10e arrondissement.
TLDR ? Voir l'utilisation à la fin avec des jolies cartes. :)
Comment avoir l’information du trafic moyen ?
Deux possibilités soit en allant sur le terrain compter, soit en restant
confiné et en utilisant l’open data de votre coin.
J’ai d’abord commencé par l’open data de la ville de Paris qui contient le
comptage en de nombreux point des grandes artères.
https://opendata.paris.fr/explore/dataset/comptages-routiers-permanents/information/
Malheureusement il y a beaucoup moins de point de comptage que ce que je
pensais, en gros un tous les kilomètres. Ce qui sur une ville aussi dense
peut sembler peu.
La notice nous dit « Les stations de débit sont moins nombreuses, et
généralement implantées entre les principales intersections. En effet, le
débit se conserve généralement sur une section entre deux grands carrefours
»
Très bien, considérons que le débit soit constant de bout en bout. Ici la
connaissance terrain est utile pour savoir s’il est raisonnable
d’extrapoler ou non.
J’ai aussi fusionner les données sur les rues à double sens par une simple
moyenne, le comptage étant bilatérale. (Pas envie de m'embêter pour le
moment à tagguer en bilatérale.)
Le comptage étant horaire, j’ai moyenné tous les comptes pour obtenir un
trafic moyen par heure sur l’année (2019).
Quelle clés ?
J’ai simplement réutilisé la clé traffic:hourly
https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:traffic:hourly
en considérant que la valeur demandé soit le trafic moyen horaire sur
l’année. (pas eu envie d'inventer une clé, mais il y aurait matière à
débattre))
J’ai utilisé traffic:hourly:source pour préciser la source.
Sur le terrain :
Comme déjà dit il faut être raisonnable dans le choix de la date et de
l'heure du comptage : éviter les évènements exceptionnels.
Je préfère mesurer en heure de pointe (18h) puisque c'est vraiment là où la
mesure peut être la plus rapide est significative.
Je compte sur un temps de 6 min, ça peut sembler peu mais ça me semble
suffisant à Paris pour avoir une précision de +-30% je pense, ce qui permet
de voir rapidement les rues à fort trafic et celles plus calmes.
Et ça permet d'enchainer les comptages assez rapidement, 5 par heure.
De préférence à l'entrée de la rue.
J'ai fait 13 comptages sur les rues qui me semblait être problématique pour
le vélo (petite, z30 mais avec trop de trafic).
Après ces mesures ils restaient à la normaliser en trafic horaire moyen :
1. utiliser l'heuristique : trafic journalier = trafic heure de pointe × 10.
2. utiliser l'open data pour créer un profil du trafic journalier, calculer
un facteur pour passer du trafic mesuré à une certaine heure pour le passer
en trafic horaire moyen.
J'ai commencé avec la 1, puis j'ai fait la 2 en me rendant compte que le
trafic à Paris a un profil particulier : un long plateau montant jusqu'à
l'heure de pointe, le facteur étant plutôt 17 que 10.
Bref ça dépend de votre lieu (dans une ville avec plus de travailleur
motorisé j'imagine qu'il y a un creux en milieu de journée et ce facteur 10
est plus juste).
Tout ça peut sembler un peu compliqué, à voir si c'est simplifiable.
Enfin j’ai utilisé traffic:hourly:source pour préciser la date, l’endroit,
le temps et le résultat brut du comptage.
Utilisation :
Pour tester une réutilisation j'ai bien entendu choisi CyclOSM avec une
branche de dev, les résultats en image sont ici
https://github.com/cyclosm/cyclosm-cartocss-style/issues/320#issuecomment-596228619
Concrètement ça permet de rééquilibrer la carte, des rues de transit
légalement à 30km/h qui supportent un gros trafic ne sont plus affichées
comme "cyclable", voir comme anti-cyclable.
Exemples : la rue des Pyrénées avec 640v/h, ou la petite rue de Lancry avec
264v/h.
Cartogralement
[1] https://lists.openstreetmap.org/pipermail/talk-fr/2020-March/097602.html
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Florimond Berthoux
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