Modélisation âge-période-cohorte-caractéristiques de la demande de transport

La demande de transport dans la grande région de Montréal est exposée à une évolution à la fois sur le plan démographique que sur le plan géographique. La structure de la population se transforme sous l'effet du vieillissement et on observe des changements dans la distribution de l'offre de transport, des ménages et des activités sur le territoire. Dans ce contexte, il peut être difficile de discerner quels comportements sont susceptibles de se maintenir tout au long de la vie, de se reproduire chez les générations subséquentes, ou lesquels risquent de se modifier, abruptement ou tranquillement. Il est essentiel pour l'acuité des prévisions de la demande de transport d'être en mesure de se prononcer sur le maintien ou la transformation des comportements de mobilité. L'objectif de ce projet est donc centré sur l'identification de tendances. La reconnaissance de tendances lourdes, émergentes ou même déclinantes, tout en départageant ces tendances de l'adaptation momentanée à un évènement d'une durée limité, faciliterait évidemment l'établissement de scénarios tendanciels et d'hypothèses solides pour les modèles de prévision de la demande de transport. Le contexte montréalais est particulièrement favorable à la mise en pratique de techniques démographiques en raison de la richesse des bases de données et des approches de prévision actuellement utilisées. Les enquêtes Origine-Destination fournissent en effet un ensemble de données important et de qualité, ce qui rend possible la construction de cohortes synthétiques nécessaires à l'application de méthodes démographiques.

Abstract

Travel demand in the Greater Montreal Area is subject to both demographic and geographic evolutions. The structure of the population is changing, namely as a result of the aging process, and we see changes in the distribution of transport supply as well as home and activity location across the region. In this context, it may be difficult to distinguish what behaviors are likely to persist throughout life and generations or change, abruptly or slowly. It is important for the validity of the travel demand forecasting process to be able to recognize the steadiness or the transformation of behaviors. The objective of this research is focused on the identification of important trends. Recognition of long-term, new or even declining trends, as well as the capacity to discriminate between real trend and punctual adaptation to an event would obviously facilitate the establishment of strong trend scenarios and hypothesis for travel demand forecasting models. The Montreal context is particularly favorable to the implementation of demographic techniques because of the richness of its databases as well as the current forecasting approaches used. Indeed, Origin-Destination surveys provide an important set of high quality data, which makes possible the construction of synthetic cohorts required for the application of demographic methods