ANALYSE DE LA CONGESTION ROUTIERE EN BELGIQUE · La congestion de la circulation routière constitue un défi d’importance capitale pour notre mobilité étant ... ce rapport fait

ANALYSE DE LA CONGESTION ROUTIERE EN BELGIQUE

Rapport pour: Service public Fédéral Mobilité et Transports Direction Générale Mobilité et Sécurité Routière, Direction Mobilité, City Atrium Rue du Progrès 1210 Bruxelles 15 octobre 2008

TRANSPORT & MOBILITY LEUVEN VITAL DECOSTERSTRAAT 67A BUS 0001 3000 LOUVAIN BELGIQUE TEL +32 (16) 31 77 30 FAX +32 (16) 31 77 39 http://www.tmleuven.be/ Numéro du rapport: 07.15 Auteurs: Sven Maerivoet Isaak Yperman

TRANSPORT & MOBILITY LEUVEN

ANALYSE DE LA CONGESTION ROUTIÈRE EN BELGIQUE 2

Avant-propos La congestion de la circulation routière constitue un défi d’importance capitale pour notre mobilité étant donné l’augmentation du trafic prévue. Pour en avoir une idée concrète, ce rapport fait état de la croissance de la demande de trafic, de l’importance de la congestion et de ses conséquences pour la Belgique. Les objectifs de cette étude sont les suivants :

• Étudier l’ampleur de la congestion, tant que le plan spatial que temporel. Pour ce faire, la situation actuelle sera prise comme point de départ. Elle se base sur le volume et la répartition de la demande de trafic aujourd’hui et dans le futur.

• Évaluer les conséquences économiques (notamment pour le transport de marchandises), les

conséquences sociales (pertes de temps sur le trajet sans appréciation économique) et les conséquences environnementales (pollution de l’air et consommation d’énergie).

• Trouver des pistes de solutions sous forme de mesures de gestion, avec leurs effets secondaires,

leur faisabilité, leur acceptation sociale et une estimation quantitative de leurs contributions. • Faire entrer l’évolution de la congestion dans un scénario volontariste en fonction de l’évolution du

trafic et des solutions proposées.

L’élément nouveau de cette étude est qu’elle aborde tant la congestion sur les autoroutes que sur le réseau routier secondaire, en particulier en milieu régional et urbain. Pour ce faire, les données utilisées sur le trafic proviennent tant des mesures de détecteurs de véhicules simples que de capteurs GSM/GPS. dr. Sven Maerivoet dr. ir. Isaak Yperman



Table des matières Avant-propos .....................................................................................................................................2 Table des matières ............................................................................................................................3 Liste des figures ................................................................................................................................5 Liste des tableaux..............................................................................................................................7 Liste des abréviations et symboles....................................................................................................8 1. Recueil des mesures ..................................................................................................................9

1.1 Mesures du réseau routier principal (RRP) .........................................................................................10 1.2 Mesures du réseau routier secondaire (RRS) ......................................................................................12

2. Résultats .................................................................................................................................. 14 2.1 Analyse de la congestion actuelle (2007—2008) ................................................................................14

2.1.1 Réseau routier principal (RRP).........................................................................................................14 2.1.2 Réseau routier secondaire (RRS)......................................................................................................18

2.1.2.1 Réseau routier régional (RRR)................................................................................................19 2.1.2.2 Réseau routier urbain (RRU) ..................................................................................................23

2.2 Pronostic de congestion en 2020..........................................................................................................26 2.3 Effets de la congestion en 2007 et 2020 ..............................................................................................33

2.3.1 Pertes de temps pendant le trajet et heures perdues dans les véhicules ....................................33 2.3.2 Longueurs d’embouteillages sur le RRP .........................................................................................37

2.3.2.1 Longueurs d’embouteillages en 2007 ....................................................................................37 2.3.2.2 Longueurs d’embouteillages en 2020 ....................................................................................41

2.3.3 Émissions et consommation de carburant .....................................................................................44 2.4 Mesures contre la congestion et leurs effets .......................................................................................47

2.4.1 Scénarios du côté de la demande et de l’offre ...............................................................................47 2.4.1.1 Scénario de changements du côté de la demande ...............................................................48 2.4.1.2 Scénario de changements du côté de l’offre.........................................................................49

2.4.2 Scénario volontariste..........................................................................................................................50 2.4.2.1 Aperçu des mesures éventuelles et de leurs effets qualitatifs prévus ...............................50 2.4.2.2 L’importance de la solidité d’un réseau ...............................................................................52 2.4.2.3 Une attention particulière pour les télépéages .....................................................................53

3. Résumé ....................................................................................................................................54 3.1 Analyse de la congestion actuelle..........................................................................................................54 3.2 Pronostic de la congestion en 2020......................................................................................................54 3.3 Durées de voyage et heures perdues dans les véhicules....................................................................55 3.4 Longueurs d’embouteillages sur le RRP ..............................................................................................55 3.5 Émissions et consommation de carburant ..........................................................................................55

Appendice A: Communes dans les agglomérations et en Région bruxelloise ...............................56 Appendice B: Volumes de trafic sur le RRP et le RRS en 2007 et 2020 ..........................................57

B.1 Volumes de trafic 2007...........................................................................................................................57 B.1.1 Réseau routier principal..........................................................................................................................58

B.1.2 Réseau routier secondaire .................................................................................................................60 B.2 Volumes de trafic 2020...........................................................................................................................61

Appendice C: Conversion des mesures du réseau routier secondaire ............................................65 Appendice D: Courbes de congestion pour les régions ..................................................................67

D.1 Détermination des durées de voyage moyennes par heure et des volumes de trafic ...................67 D.2 Réalisation des courbes de congestion.................................................................................................67

Appendice E: Description du modèle TREMOVE ........................................................................69 E.1 Structure du modèle TREMOVE.........................................................................................................69 E.2 Contexte politique du modèle TREMOVE........................................................................................70 E.3 Base scientifique ......................................................................................................................................71

E.3.1 Approche économique ......................................................................................................................71 E.3.2 Prix des transports..............................................................................................................................74

Appendice F: Embouteillages, risque d’embouteillages, longueurs d’embouteillages et heures perdues dans les véhicules dans START-SITTER.........................................................................75



F.1 Détection des embouteillages................................................................................................................77 F.2 Le risque d’embouteillages sur une portion de route (RE)...............................................................76 F.3 Longueurs d’embouteillages ..................................................................................................................78 F.4 Nombre d’heures perdues dans les véhicules dans une zone...........................................................77

Références .......................................................................................................................................79



Liste des figures Figure 1: Deux détecteurs de véhicules simples intégrés dans l’asphalte l’un à côté de l’autre...............................................10 Figure 2: Un groupe de détecteurs de véhicules voisins est appelé un poste de mesure. Plusieurs postes de mesure juste avant et

après un complexe de bretelle d’autoroute est appelé un complexe de mesure. Les données des détecteurs de véhicules sont envoyées vers une unité de traitement locale (CTRL), puis transmises aux bases de données en Régions flamande et wallonne. Elles sont alors centralisées dans le système fédéral START-SITTER.....................................................11

Figure 3: Un aperçu de la répartition spatiale des autoroutes en Belgique. .........................................................................12 Figure 4: Un véhicule dont le conducteur téléphone avec son GSM, tandis qu’il route d’une certaine origine à une certaine

destination suivant un itinéraire spécifique sur le réseau routier. À chaque fois que le véhicule franchit la limite entre deux cellules hexagonales, un handover est enregistré dans le système et la durée de voyage sur ce segment de route spécifique est déterminée. ..........................................................................................................................................13

Figure 5: L’évolution quotidienne du nombre total de kilomètres/véhicule en Belgique, pour les voitures particulières et les poids lourds, répartis en jours de semaine et week-ends. ............................................................................................14

Figure 6: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région flamande. ........................................................15 Figure 7: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région wallonne. .........................................................15 Figure 8: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région bruxelloise. ......................................................15 Figure 9: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP dans l’agglomération d’Anvers. ........................................16 Figure 10: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP dans l’agglomération de Gand........................................16 Figure 11: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP dans l’agglomération de Liège.........................................16 Figure 12: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR en Région flamande. ......................................................19 Figure 13: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR en Région wallonne. ......................................................19 Figure 14: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR en Région bruxelloise. ...................................................19 Figure 15: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR dans l’agglomération d’Anvers.......................................20 Figure 16: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR dans l’agglomération de Gand. ......................................20 Figure 17: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR dans l’agglomération de Liège. .......................................20 Figure 18: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU en Région flamande. .....................................................23 Figure 19: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU en Région wallonne. ......................................................23 Figure 20: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU en Région bruxelloise. ...................................................23 Figure 21: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU dans l’agglomération d’Anvers. .....................................24 Figure 22: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU dans l’agglomération de Gand.......................................24 Figure 23: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU dans l’agglomération de Liège........................................24 Figure 24: Schéma d’entrée et de sortie pour TREMOVE afin de calculer les indicateurs de congestion pour l’année 2020

...............................................................................................................................................................................26 Figure 25: Courbes de congestion et volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic

2020’ pour les différents types de routes en Région flamande. ...................................................................................28 Figure 26: Courbes de congestion et volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic

2020’ pour les différents types de routes en Région wallonne. ....................................................................................28 Figure 27: Courbes de congestion et volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic

2020’ pour les différents types de routes en Région bruxelloise. .................................................................................29 Figure 28: Courbes de congestion et volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic

2020’ pour les différents types de routes dans l’agglomération d’Anvers. ...................................................................29 Figure 29: Courbes de congestion et volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic

2020’ pour les différents types de routes dans l’agglomération de Gand.....................................................................30 Figure 30: Courbes de congestion et volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic

2020’ pour les différents types de routes dans l’agglomération de Liège......................................................................30 Figure 31: Volumes de trafic dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes. ..................31 Figure 32: Augmentation du volume de trafic du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes....31 Figure 33: Durées de voyage dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.....................32 Figure 34: Augmentation de la durée de voyage du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.32 Figure 35: Pertes de temps dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes. ......................35 Figure 36: Augmentation des pertes de tempsd du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes. .36 Figure 37: Heures perdues dans les véhicules dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.

...............................................................................................................................................................................36 Figure 38: Augmentation des pertes de temps du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes. ...37



Figure 39: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP en Belgique................................................................................................................................................................................38

Figure 40: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP en Région flamande. ................................................................................................................................................................38

Figure 41: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP en Région wallonne..................................................................................................................................................................39

Figure 42: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP dans l’agglomération d’Anvers. ........................................................................................................................................39

Figure 43: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP dans l’agglomération de Gand..........................................................................................................................................40

Figure 44: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP dans l’agglomération de Liège...........................................................................................................................................40

Figure 45: Longueur d’embouteillage en fonction du nombre d’heures perdues dans les véhicules sur base des données START-SITTER pour la Belgique pendant la période 2000 – 2007. ..................................................................42

Figure 46: Heures perdues dans les véhicules et longueur des embouteillages sur le RRP en 2007et en 2020 pour les différentes régions.....................................................................................................................................................43

Figure 47: Augmentation de la longueur d’embouteillage du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions sur le RRP.......................................................................................................................................................................44

Figure 48: Consommation de carburant des voitures à l’essence par catégorie cc. .................................................................45 Figure 49: Évolution des émissions et de la consommation de carburant entre 2007 et 2020 pour les différentes régions. ....47 Figure 50: Effets des mesures de prix qui influencent le côté de la demande du problème de transport (Flandre, situation

2020 -10%)...........................................................................................................................................................48 Figure 51: Influence d’une extension de capacité sur les durées totales de voyage. ................................................................49 Figure 52: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région flamande. ......................................................67 Figure 53: Structure du modèle TREMOVE II.............................................................................................................70 Figure 54: L’arbre décisionnel pour le transport professionnel............................................................................................72 Figure 55: L’arbre décisionnel pour les foyers....................................................................................................................73 Figure 56: Détection des embouteillages dans START-SITTER.....................................................................................76



Liste des tableaux Tableau 1: Aperçu de la classification des mesures. .............................................................................................................9 Tableau 2: Volumes de trafic moyens sur le réseau routier principal. .................................................................................17 Tableau 3: Durées de voyage moyennes sur le réseau routier principal. ...............................................................................17 Tableau 4: Tableau récapitulatif avec les paramètres de toutes les courbes de congestion pour le réseau routier principal.......18 Tableau 5: Volumes de trafic moyens sur le réseau routier régional....................................................................................21 Tableau 6: Durées de voyage moyennes sur le réseau routier régional..................................................................................21 Tableau 7: Tableau récapitulatif avec les paramètres de toutes les courbes de congestion pour le réseau routier régional. .......22 Tableau 8: Volumes de trafic moyens sur le réseau routier urbain. ....................................................................................25 Tableau 9: Durées de voyage moyennes sur le réseau routier urbain. ..................................................................................25 Tableau 10: Tableau récapitulatif avec les paramètres de toutes les courbes de congestion pour le réseau routier urbain........25 Tableau 11: Volumes de trafic et durées de voyage pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour le RRP. ................................27 Tableau 12: Volumes de trafic et durées de voyage pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour le RRR. ................................27 Tableau 13: Volumes de trafic et durées de voyage pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour le RRU.................................27 Tableau 14: Pertes de temps moyennes et moyenne des heures perdues dans les véhicules pour les différentes régions pour le

RRP.......................................................................................................................................................................34 Tableau 15: Pertes de temps moyennes et moyenne des heures perdues dans les véhicules pour les différentes régions pour le

RRR. .....................................................................................................................................................................34 Tableau 16: Pertes de temps moyennes et moyenne des heures perdues dans les véhicules pour les différentes régions pour le

RRU......................................................................................................................................................................35 Tableau 17: Un récapitulatif de la longueur moyenne des embouteillages en kilomètres, pour les différentes régions en 2007,

avec une distinction entre l’heure de pointe du matin et celle du soir. L’écart type statistique est également donné pour ces longueurs d’embouteillage....................................................................................................................................41

Tableau 18: Heures perdues dans les véhicules et longueur des embouteillages sur le RRP en 2007 et en 2020 pour les différentes régions.....................................................................................................................................................43

Tableau 19: Consommation de carburant et émissions en 2007 et 2020 pour les différentes régions...................................46 Tableau 20: Un récapitulatif des mesures éventuelles, de leurs effets qualitatifs prévus et de leur impact. Il y est également

indiqué dans quelle mesure la structure et la cohésion du réseau contribuent à la réalisation de l’objectif et de la mesure. Les mesures en vert correspondent à celles qui ont été exposées dans les scénarios de ce rapport (tableau basé sur [IMSY]). ...............................................................................................................................................................51

Tableau 21: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRP dans les différentes Régions....................................................57 Tableau 22: Facteurs de volume pour les différentes Régions..............................................................................................57 Tableau 23: Facteurs de volume voor de verschillende agglomérations.................................................................................58 Tableau 24: Volumes de trafic horaires moyens normalisés sur le RRP. ...........................................................................58 Tableau 25: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRP dans les différentes zones. ......................................................58 Tableau 26: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRP pour le ‘Pic 2007’. ...............................................................58 Tableau 27: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRS dans les différentes Régions. ...................................................59 Tableau 28: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR dans les différentes Régions (km véhicule/h)..........................59 Tableau 29: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU dans les différentes Régions (km véhicule/h). ........................59 Tableau 30: Longueurs de routes pour les différents types de routes et zones.......................................................................60 Tableau 31: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRS dans les différentes zones. ......................................................60 Tableau 32: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR dans les différentes agglomérations (km véhicule/h). ..............60 Tableau 33: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU dans les différentes agglomérations (km véhicule/h). ..............61 Tableau 34: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR pour le ‘Pic 2007’. ...............................................................61 Tableau 35: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU pour le ‘Pic 2007’. ..............................................................61 Tableau 36: Accroissement de la population 2007-2020 dans les différentes Régions........................................................62 Tableau 37: Taux de croissance économique du secteur des transports 2007 – 2020 dans les différentes Régions...............62 Tableau 38: Kilomètres/passager en 2007 et 2020 dans les différentes Régions. ...............................................................62 Tableau 39: Kilomètres/tonne en 2007 et 2020 dans les différentes Régions. ...................................................................63 Tableau 40: Volumes de trafic annuels (2007 et 2020) pour les différentes Régions. ........................................................63 Tableau 41: Volumes de trafic annuels (2007 et 2020) pour les différentes agglomérations. ..............................................63 Tableau 42: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRP pour le ‘Pic 2020’. ...............................................................63 Tableau 43: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR pour le ‘Pic 2020’. ...............................................................64 Tableau 44: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU pour le ‘Pic 2020’. ..............................................................64 Tableau 45: Longueur du réseau routier par Région. ........................................................................................................65



Liste des abréviations et symboles Abréviations (générales) BPR Bureau of Public Roads CFVD Cellular Floating Vehicle Data GDT Gestion dynamique du trafic FCD Floating car data SPF Service Public Fédéral FVD Floating vehicle data GPS Global Positioning System GSM Groupe Spécial Mobile / Global System for Mobile communications RRP Réseau routier principal RRS Réseau routier secondaire RRR Réseau routier régional START-SITTER Systeem Trafiek Autowegen in Reële Tijd / Système Intelligent de Trafic en

TEmps Réel des autoroutes RRU Réseau routier urbain Abréviations (émissions) CO Monoxyde de carbone CO2 Dioxyde de carbone NOx Oxyde d’azote MP Matière particulaire (fine poussière) SO2 Dioxide de soufre COV Composés organiques volatils Symboles α Paramètre de la courbe de congestion β Paramètre de la courbe de congestion C Volume de trafic maximal (en kilomètres/véhicule/heure) RE Risque d’embouteillage sur une portion de route LE Longueur d’embouteillage (en kilomètres) L Longueur du réseau routier (en kilomètres) m Facteur de proportion q Volume de trafic (en kilomètres/véhicule/heure) Q Volume annuel (en kilomètres/véhicule/an) T Durée du voyage (en secondes)

ffT Durée du voyage dans un réseau peu chargé avec un trafic fluide (en secondes) V Perte de temps (en secondes/kilomètre) VVU Moyenne des heures perdues dans les véhicules (en heures véhicule/heure)



1. Recueil des mesures Les mesures du trafic ont été recueillies pour la période allant du 09/10/2007 au 31/03/2008, ce qui représente 175 jours. Une distinction a été faite entre les données du réseau routier principal (RRP) et celles du réseau routier secondaire (RRS), puisqu’elles proviennent de plusieurs sources différentes. La période allant du 09/10/2007 au 31/03/2008 couvre un semestre. Elle a été choisie à ce moment parce que le système utilisé pour enregistrer les mesures du réseau routier secondaire n’est entré en service que le 09/10/2007.

Les mesures recueillies sont classées par type de route, lieu et temps. Cette classification diffère peu pour le RRP et le RRS, comme le montre le Tableau 1 :

Tableau 1 : Aperçu de la classification des mesures.

Réseau routier principal (RRP)

Réseau routier secondaire (RRS)

Réseau routier urbain (RRU)

Réseau routier régional (RRR)

Réseau routier principal Réseau routier secondaireDifférenciaton selon le type de route Différenciation selon le type de route

Autoroutes Voies régionales (*)Voies urbaines (**)

Différenciation spatiale Différenciation spatialeRégions Régions

Région flamande Région flamandeRégion wallonne Région wallonneRégion bruxelloise Région bruxelloise

Agglomérations AgglomérationsAnvers AnversGand GandLiège Liège

Différenciation temporelle Différenciation temporellePériode Période

Heures de pointe du matin (6h – 9h) Heures de pointe du matin (6h – 9h)Journée (9h – 16h) Creux (9h – 16h & 19h – 6h) (***)Heures de pointe du soir (16h – 19h) Heures de pointe du soir (16h – 19h)Nuit (19h – 6h)

Type de jour Type de jourJour ouvrable Jour ouvrableJour non ouvrable Jour non ouvrable



Voici quelques remarques sur cette classification :

• Le réseau routier principal (RRP) est constitué d’autoroutes (A/E numéros) et de périphériques (R numéros inférieurs ou égaux à 9).

• Le réseau routier régional (RRR) est constitué de routes régionales et provinciales (N numéros) qui relient les différentes villes entre elles, dont les périphériques avec R numéros supérieurs ou égaux à 10.

• Le réseau routier urbain (RRU) est composé de voies communales asphaltées. • Les agglomérations d’Anvers, Gand et Liège et la Région bruxelloise sont définies dans

l’Appendice A. • Pour le RRS, les périodes ‘Journée’ et ‘Nuit’ sont réunies en 1 seule ‘Période de creux’. • Les jours non ouvrables dans la période considérée allant du 09/10/07 au 31/03/08 incluent tous

les samedis, dimanches, jours fériés (à savoir le 01/11/07, 02/11/07, 25/12/07, 01/01/08), ainsi que les jours des vacances de Noël 24/12/07, 26/12/07, 27/12/07, 28/12/07 et 31/12/07. Tous les autres jours dans la période étudiée sont considérés comme des jours ouvrables.

1.1 Mesures du réseau routier principal (RRP)

Le RRP est principalement mesuré avec des détecteurs de véhicules simples inductifs intégrés dans le revêtement1. Ces capteurs sont en fait des boucles de fil de cuivre posées dans l’asphalte, généralement en configuration rectangulaire (voir exemple Figure 1). Dès qu’un véhicule passe sur une boucle, il est détecté. S’il n’y a qu’1 seule boucle à un certain niveau de mesure, on parle de détecteur de véhicule simple. Les dimensions classiques d’un détecteur de véhicules simple sont une largeur de 1.8 mètre (cela correspond à la moitié de la largeur d’une bande classique en Belgique et aux Pays-Bas), et une longueur de 1.5 mètre. La largeur permet de détecter un véhicule classique qui change de bande (même s’il arrive que les motos échappent aux détecteurs). La longueur est telle qu’un petit camion peut être détecté par la boucle, tout comme un véhicule simple ; de même, la boucle est assez petite pour que les véhicules individuels puissent être comptés dans une situation de trafic congestionné [Mae06].

Figure 1 : Deux détecteurs de véhicules simples intégrés dans l’asphalte l’un à côté de l’autre.

Ces détecteurs de véhicules simples enregistrent à chaque minute le nombre de voitures particulières et de camions (il s’agit des volumes de trafic), ainsi que les vitesses moyennes de ces véhicules en dépassement.

1 Il existe aussi des détecteurs de véhicules inductifs doubles, ainsi que plusieurs caméras, mais il n’y a aucune distinction selon le type de capteur dans l’implémentation vers la base de données de mesures.



Toutes les données générées sont stockées dans le système START-SITTER, qui signifie ‘Systeem Trafiek Autowegen in Reële Tijd’ et ‘Système Intelligent de Trafic en TEmps Réel des autoroutes’ [SPF]. La Figure 2 indique où les détecteurs de véhicules se trouvent sur une autoroute. Il y a 1 détecteur de véhicules par bande de circulation. Un groupe de détecteurs de véhicules voisins (dans des bandes de circulation qui se touchent) est appelé poste de mesure. Un groupe de postes de mesure juste avant et après une bretelle d’autoroute est appelé un complexe de mesure. Ces complexes de mesure envoient à chaque minute leurs mesures aux bases de données centrales en Région flamande et wallonne. Le système fédéral START-SITTER centralise les mesures des deux bases de données.

Figure 2 : Un groupe de détecteurs de véhicules voisins est appelé un poste de mesure. Plusieurs postes de mesure juste avant et après un complexe de bretelle d’autoroute est appelé un complexe de mesure. Les données des détecteurs de véhicules sont envoyées à une unité de traitement locale (CTRL), puis transférées aux bases de données en Région flamande et wallonne. Elles sont à leur tour centralisées dans le système fédéral START-SITTER.

Il faut souligner que les détecteurs de véhicules simples sont connus pour leur marge d’erreur relativement élevée pour la vitesse moyenne. Par conséquent, il faut toujours interpréter les résultats en prenant cette remarque en considération.

CTRL CTRL

vers la base de données Légende

détecteur devéhicules

poste de mesure complexe de mesure



Figure 3 : Un aperçu de la répartition géographique des autoroutes en Belgique.

La Figure 3 reprend un aperçu de la répartition géographique des autoroutes en Belgique. Il faut souligner que le ring R0 autour de Bruxelles fait majoritairement partie de la Région flamande. Par conséquent, la portion d’autoroutes pour la Région bruxelloise est infime (seulement 11 kilomètres de longueur), ce qui a pour conséquence que les résultats pour ce type de route et cette région ne sont pas toujours représentatifs à cause de leur faible précision statistique. Pour cette étude, les mesures de tous les postes de mesure sur le réseau autoroutier belge sont issues de la base de données START-SITTER, ce qui donne le nombre de kilomètres/véhicule par heure et la vitesse moyenne par heure pour une heure moyenne au Matin, en Journée, au Soir et pendant la Nuit et ce, pour toutes les régions pendant la période d’étude concernée du 09/10/2007 au 31/03/2008.

1.2 Mesures du réseau routier secondaire (RRS)

Le RRS est mesuré sur base de la communication mobile, dont les GSM (nous parlons ici de ‘cellular floating vehicle data’, ou CFVD). L’idée sous-jacente est que chaque GSM échange des informations sur sa localisation avec une station de base. Celles-ci sont modelées sous forme d’une grille de cellules hexagonales, où le centre de chaque cellule contient une antenne radio. Si on appelle avec un GSM, celui-ci est constamment en contact avec au moins une certaine antenne. Lorsque le conducteur d’un véhicule roule et s’éloigne d’une antenne, le signal entre le GSM et l’antenne s’affaiblit. Dès que le conducteur et son véhicule arrivent au bord d’une cellule hexagonale, son GSM établit une nouvelle connexion avec l’antenne de la cellule hexagonale voisine. À ce moment, on parle d’un ‘handover’. Lorsque deux handovers surviennent, le système de mesure peut déterminer le temps qu’il a fallu pour aller d’un point à l’autre, ce qui indique une mesure directe de la durée du voyage (voir Figure 4 pour avoir un aperçu). Cette durée de voyage est ensuite associée automatiquement par le système à une carte routière digitale pour donner les durées de voyage sur le RRS [ML07].



Figure 4 : Un véhicule dont le conducteur téléphone avec son GSM, tandis qu’il route d’une certaine origine à une certaine destination suivant un itinéraire spécifique sur le réseau routier. À chaque fois que le véhicule franchit la limite entre deux cellules hexagonales, un handover est enregistré dans le système et la durée de voyage sur ce segment de route spécifique est déterminée.

En Belgique, Be-Mobile2 est l’entreprise qui fournit ces données du trafic sur base d’informations mobiles. Outre les GSM, elle utilise également les appareils GPS qui se trouvent dans certains véhicules (par exemple les sociétés de courrier qui suivent leur parc automobile en permanence). On parle alors de ‘floating car data’ (FCD), ou plus généralement de ‘floating vehicle data’ (FVD). Les données mobiles du trafic sont recueillies par segment de route et par intervalle de temps de cinq minutes. Sur cette base, Be-Mobile agrège les données et fournit les durées de voyage moyennes par kilomètre de route sur le RRR et le RRU, et ce pour une heure moyenne au Matin, au Soir et pendant le Creux, pour toutes les régions. Il faut noter que les volumes de trafic ne peuvent pas être mesurés directement par le système. C’est pourquoi une méthode a été développée pour cette étude afin de pouvoir travailler judicieusement avec les volumes de trafic sur le RRS (voir Appendice B.1.2 pour de plus amples détails à cet égard). En ce qui concerne la nature des mesures provenant du RRS, nous constatons qu’un GSM risque d’être plus utilisé dans les embouteillages que dans un trafic fluide. En outre, ce système donne une approximation où il existe une certaine marge d’erreur inhérente aux mesures.

2 http://www.be-mobile.be/

handover

GSM

durée de voyage

route

destination

origine

segments



2. Résultats

2.1 Analyse de la congestion actuelle (2007—2008)

La situation routière dans une région est caractérisée par un volume de trafic moyen (nombre de kilomètres/véhicule par heure) et une durée de voyage moyenne par kilomètre parcouru. Ces deux éléments indiquent dans quelle mesure la situation routière est congestionnée, ce qui donne une indication de la formation d’embouteillages. Pour la période étudiée allant du 09/10/2007 au 31/03/2008, ces indicateurs de congestion sont déterminés pour différents types de routes, différentes régions et différentes périodes. Sur base de ces mesures, les courbes de congestion sont également déterminées comme expliqué dans l’Appendice D. Ces courbes, qui indiquent comment évoluent les durées de voyage en fonction des volumes de trafic, se rapprochent au mieux des mesures. Elles sont utilisées pour évaluer la congestion en 2020, ainsi que les effets de la congestion en 2007 et en 2020.

2.1.1 Réseau routier principal (RRP)

Pour le RRP, tous les points de données enregistrés dans la période allant du 09/10/2007 au 31/03/2008 sont reproduits pour les différentes régions de la Figure 6 à la Figure 11. De même, la courbe de congestion qui se rapproche au plus de ces points de mesure est donnée à chaque fois. Pour déterminer la courbe de congestion, il est fait référence à la méthode exposée dans l’Appendice D. La Figure 5 présente un aperçu de l’évolution quotidienne du nombre total de kilomètres/véhicule en Belgique, pour les voitures particulières et les poids lourds, répartis en jours de semaine et en week-ends.

Figure 5 : L’évolution quotidienne du nombre total de kilomètres/véhicule en Belgique, pour les voitures particulières et les poids lourds, répartis en jours de semaine et week-ends.

Chaque point de mesure donne une durée de voyage moyenne par kilomètre pour un certain volume de trafic (nombre de kilomètres/véhicule par heure moyenne dans une période, c’est-à-dire par heure moyenne au Matin, en Journée, au Soir ou pendant la Nuit). La détermination des durées de voyage moyennes par heure et des volumes de trafic dans les régions est abordée dans l’Appendice D. Les points de mesure d’une période différente ont une couleur différente. Une distinction est également faite entre les jours ouvrables et les jours non ouvrables.

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

0u 1u 2u 3u 4u 5u 6u 7u 8u 9u 10u 11u 12u 13u 14u 15u 16u 17u 18u 19u 20u 21u 22u 23u

Jours de semaine Week-ends



Les courbes de congestion utilisées servent à estimer la congestion à un niveau suffisamment agrégé, ce qui implique donc une simplification de la réalité.

Figure 6 : Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région flamande.

Figure 7 : Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région wallonne.

Figure 8: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région bruxelloise.



Figure 9: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP dans l’agglomération d’Anvers.

Figure 10: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP dans l’agglomération de Gand.

Figure 11: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP dans l’agglomération de Liège.



Pour chaque région, tous les points de mesure qui font partie d’une certaine période (Matin, Journée, Soir ou Nuit) sont rassemblés dans une moyenne pour la période étudiée de 175 jours. Cela donne les volumes de trafic moyens et les durées de voyage moyennes, reproduits dans le Tableau 2 et le Tableau 3.

Tableau 2: Volumes de trafic moyens sur le réseau routier principal.

Tableau 3: Durées de voyage moyennes sur le réseau routier principal.

En Région flamande, les durées de voyage sont légèrement plus élevées que dans les autres Régions. De même, dans l’agglomération d’Anvers, on constate que les durées de voyage sont légèrement plus élevées que dans les autres agglomérations. Les durées de voyage en Flandre et à Anvers diffèrent très peu. Il en est de même pour les durées de voyage en Wallonie et à Liège. Pour toutes les régions, la congestion la plus importante survient au matin et au soir pendant les jours ouvrables. En général, on observe des volumes de trafic supérieurs le soir par rapport au matin, mais des durées de voyage plus élevées au matin. L’heure de pointe du matin est légèrement plus intense, mais plus concentrée, celle du soir est mieux répartie, tant dans le temps que dans l’espace. On constate des volumes de trafic et des durées de voyage inférieurs en journée pendant les jours ouvrables. Ensuite, les volumes de trafic diminuent du soir de jour non ouvrable, à la journée de jour non ouvrable, la nuit de jour ouvrable, la nuit de jour non ouvrable puis au matin de jour non ouvrable. Les durées de voyage diminuent dans le même ordre. On constate que durant la nuit de jour ouvrable, on roule relativement lentement, davantage qu’un jour non ouvrable. Voici quelques exceptions aux généralités précédentes :

• En Région bruxelloise, le matin et le soir de jour ouvrable, on constate des volumes de trafic similaires, mais la durée de voyage est considérablement plus élevée le soir.

• En Région wallonne et dans l’agglomération de Liège, les durées de voyage pendant les jours

ouvrables sont les plus élevées en journée. Les jours non ouvrables, les durées de voyage le matin et la nuit sont plus élevées que le soir et en journée.

RRPRégion Matin Soir Jour Nuit Matin Soir Jour NuitRégion flamande 3.255.800 3.754.700 3.133.300 945.730 737.150 2.527.300 2.153.800 778.500Région wallonne 1.534.600 1.807.400 1.338.400 387.450 336.010 691.930 600.850 151.470Région bruxelloise 13.276 13.162 12.641 3.263 2.651 10.019 8.778 2.953Agglomération d’Anvers 256.870 303.720 265.100 84.831 61.242 209.010 180.990 70.384Agglomération de Gand 169.270 195.030 157.180 48.599 38.333 137.730 116.600 44.858Agglomération de Liège 105.810 130.030 90.945 26.599 32.370 57.667 54.043 14.248

Volume de trafic moyen (kilomètre/véhicule/heure)Jour ouvrable Jour non ouvrable

RRPRégion Matin Soir Jour Nuit Matin Soir

Jour

NuitRégion flamande 41,48 39,29 39,09 37,25 36,57 36,85 36,32 36,67Région wallonne 36,75 35,94 37,16 36,02 35,76 33,76 34,16 34,43Région bruxelloise 38,34 55,53 37,52 35,55 33,95 36,97 35,86 35,15Agglomération d’Anvers 40,87 40,16 39,22 36,65 36,02 36,61 36,24 36,16Agglomération de Gand 38,82 38,94 38,65 37,63 37,05 37,51 36,56 36,82Agglomération de Liège 36,80 36,05 37,11 35,96 35,42 32,92 33,35 34,42

Durée de voyage moyenne (secondes/kilomètre)Jour ouvrable Jour non ouvrable



• Dans l’agglomération d’Anvers, les volumes de trafic en journée de jour ouvrable sont très élevés, même plus que le matin.

Les courbes de congestion dans les figures précédentes se rapprochent au mieux des points de mesure (voir aussi Appendice D). Elles indiquent comment évoluent les durées de voyage en fonction des volumes de trafic. Elles ont la forme fonctionnelle suivante :

ff 1 qT TC

β

α = +

où ffT = durée de voyage dans un réseau non chargé avec un trafic fluide (secondes), q = volume de trafic (kilomètres/véhicule par heure), C = volume de trafic maximal (kilomètres/véhicule par heure), α = constante, β = constante. Le Tableau 4 donne un récapitulatif des paramètres de cette fonction de congestion pour les différentes régions sur le RRP :

RRP Tff C α β Région (secondes) (km véhicule) (-) (-) Région flamande 36,32 4.158.000 0,1254 1,6002 Région wallonne 34,59 2.185.800 0,0748 1,0000 Région bruxelloise 33,90 16.334 0,3300 1,2385 Agglomération d’Anvers 35,81 346.667 0,1507 1,5600 Agglomération de Gand 36,85 222.827 0,0694 1,5298 Agglomération de Liège 35,56 192.913 0,0469 1,5515

Tableau 4: Tableau récapitulatif des paramètres de toutes les courbes de congestion pour le réseau routier principal.

2.1.2 Réseau routier secondaire (RRS)

Pour le RRS, tous les points de mesure de la période allant du 09/10/07 au 31/03/08 pour les différentes régions sont reproduits de la Figure 12 à la Figure 23. Les Figure 12 à Figure 17 présentent les points de mesure pour le réseau routier régional (RRR), groupés dans la Section 2.1.2.1. Les Figure 18 àFigure 23 indiquent ces points pour le réseau routier urbain (RRU), groupés dans la Section 2.1.2.2. Chaque point de mesure donne une durée de voyage moyenne par km pour un certain volume de trafic (nombre de kilomètres/véhicule par heure moyenne dans une période). Il faut noter que les durées de voyage sur le RRR et le RRU ont été obtenues après conversion des données sources. L’Appendice C reprend de plus amples informations à cet égard. Les volumes de trafic sur le RRR et le RRU sont issus d’une conversion des volumes de trafic sur le RRP. L’Appendice B décrit comment ils sont obtenus.



2.1.2.1 Réseau routier régional (RRR)

Figure 12: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR en Région flamande.

Figure 13: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR en Région wallonne.

Figure 14: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR en Région bruxelloise.



Figure 15: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR dans l’agglomération d’Anvers.

Figure 16: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR dans l’agglomération de Gand.

Figure 17: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRR dans l’agglomération de Liège.

Les volumes de trafic moyens et les durées de voyage moyennes pour la période étudiée de 175 jours pour le réseau routier régional sont résumés dans le Tableau 5 et le Tableau 6 :



Tableau 5: Volumes de trafic moyens sur le réseau routier régional.

Tableau 6: Durées de voyage moyennes sur le réseau routier régional.

Sur le réseau routier régional (RRR), les durées de voyage sont les plus élevées en Région bruxelloise, suivie par les agglomérations d’Anvers, de Liège et de Gand et enfin la Région flamande et wallonne. C’est principalement à Bruxelles que les durées de voyage sont très élevées, plus du double de la Flandre et de la Wallonie. Pour toutes les régions, les plus grands volumes de trafic et les durées de voyage les plus importantes sont observées les soirs de jour ouvrable, suivis par les matins. Ensuite, les volumes de trafic diminuent du soir de jour non ouvrable à la période de creux de jour ouvrable, tandis que les durées de voyage dans cette période de creux sont plus élevées que le soir de jour non ouvrable. Il s’avère donc une fois de plus qu’on roule relativement lentement la nuit des jours ouvrables. Les volumes de trafic et les durées de voyage les moins importants sont observés pendant la période de creux des jours non ouvrables et enfin le matin de jour non ouvrable. Les exceptions à ces constatations sont les suivantes :

• En Région bruxelloise, les matins de jour ouvrable présentent des volumes de trafic légèrement plus élevés que le soir, mais ils diffèrent très peu.

• L’agglomération de Liège connaît des durées de voyage très élevées durant les périodes de creux,

tant les jours ouvrables que les jours non ouvrables.

RRRRégion Matin Soir Creux Matin Soir Creux Région flamande 4.614.800 5.320.100 2.541.300 1.034.800 3.576.200 1.852.600 Région wallonne 3.940.600 4.627.800 1.941.300 872.020 1.761.000 807.510 Région bruxelloise 533.580 528.650 276.440 104.640 399.470 213.640 Agglomération d’Anvers 208.230 246.510 124.710 49.226 168.690 92.180Agglomération de Gand 90.041 103.530 48.533 20.235 73.216 38.525Agglomération de Liège 199.800 246.740 98.786 61.182 108.570 71.809

Volume de trafic moyen (km véhicule/heure)Jour ouvrable Jour non ouvrable

RRRRégion Matin Soir Creux Matin Soir Creux Région flamande 77,05 78,90 75,02 66,59 68,65 68,50 Région wallonne 69,25 69,90 68,69 65,76 65,17 64,33 Région bruxelloise 148,38 168,35 150,95 117,29 137,50 134,24Agglomération d’Anvers 108,08 115,09 101,97 89,96 96,87 95,37 Agglomération de Gand 77,32 80,35 71,84 64,34 66,70 65,97 Agglomération de Liège 90,30 100,78 92,49 78,09 87,99 93,31

Durée de voyage moyenne (secondes/kilomètre) Jour ouvrable Jour non ouvrable



Le Tableau 7 fournit un récapitulatif des paramètres des courbes de congestion pour les différentes régions sur le réseau routier urbain :

RRR Tff C α β Région (secondes) (km véhicule) (-) (-) Région flamande 67,02 5.900.202 0,2081 1,0000 Région wallonne 64,60 5.615.320 0,1264 1,0000 Région bruxelloise 120,47 658.976 0,4041 1,0000 Agglomération d’Anvers 92,43 281.840 0,2801 1,3185 Agglomération de Gand 65,52 118.767 0,2702 1,5330 Agglomération de Liège 83,70 367.133 0,2679 1,0000

Tableau 7: Tableau récapitulatif avec les paramètres de toutes les courbes de congestion pour le réseau routier régional.



2.1.2.2 Réseau routier urbain (RRU)

Figure 18: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU en Région flamande.

Figure 19: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU en Région wallonne.

Figure 20: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU en Région bruxelloise.



Figure 21: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU dans l’agglomération d’Anvers.

Figure 22: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU dans l’agglomération de Gand.

Figure 23: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRU dans l’agglomération de Liège.

Les volumes de trafic moyens et les durées de voyage moyennes pour la période étudiée de 175 jours pour le réseau routier urbain sont récapitulés dans le Tableau 8 et le Tableau 9:



Tableau 8: Volumes de trafic moyens sur le réseau routier urbain.

Tableau 9: Durées de voyage moyennes sur le réseau routier urbain.

Sur le réseau routier urbain (RRU), les durées de voyage sont également les plus élevées en Région bruxelloise. Elles diminuent ensuite des agglomérations de Gand vers Anvers et Liège, la Région wallonne et enfin flamande. Ici aussi, les durées de voyage à Bruxelles sont plus de deux fois plus élevées qu’en Flandre et en Wallonie. Par région, les durées de voyage au matin, le soir et pendant la période de creux sont assez équilibrées. À Bruxelles et dans les agglomérations étudiées, les durées de voyage sont les plus élevées le soir, tandis que les Régions flamande et wallonne présentent les durées de voyage les plus élevées pendant la période de creux. Les durées de voyage sont toujours supérieures pendant les jours ouvrables que pendant les jours non ouvrables. Les jours non ouvrables, les durées de voyage durant la période de creux et le soir sont plus élevées que le matin. Le Tableau 10 fournit un récapitulatif des paramètres des courbes de congestion pour les différentes régions sur le réseau routier urbain :

RRU Tff C α β Région (secondes) (km véhicule) (-) (-) Région flamande 58,69 3.355.506 0,4013 1,0000 Région wallonne 80,13 2.946.458 0,1763 1,0000 Région bruxelloise 154,20 297.416 0,2953 1,0000 Agglomération d’Anvers 106,11 55.120 0,1449 1,0000 Agglomération de Gand 114,50 29.413 0,1476 4,4887 Agglomération de Liège 98,80 56.893 0,2412 1,0000

Tableau 10: Tableau récapitulatif avec les paramètres de toutes les courbes de congestion pour le réseau routier urbain.

RRURégion Matin Soir Creux Matin Soir Creux Région flamande 2.624.500 3.025.600 1.445.200 588.510 2.033.800 1.053.600 Région wallonne 2.067.700 2.428.300 1.018.600 457.570 924.030 423.720 Région bruxelloise 240.820 238.590 124.760 47.228 180.290 96.424Agglomération d’Anvers 40.724 48.210 24.391 9.627 32.990 18.028Agglomération de Gand 22.299 25.641 12.020 5.011 18.132 9.541 Agglomération de Liège 30.963 38.236 15.308 9.481 16.825 11.128

Volume de trafic moyen (kilomètre/véhicule/heure)Jour ouvrable Jour non ouvrable

RRURégion Matin Soir Creux Matin Soir Creux Région flamande 74,82 76,22 79,69 59,85 64,02 69,48 Région wallonne 89,35 87,46 92,53 82,93 78,37 81,69 Région bruxelloise 177,35 194,95 187,33 156,83 172,80 171,42Agglomération d’Anvers 114,00 119,29 115,58 104,47 108,42 108,37Agglomération de Gand 117,61 125,85 115,15 111,47 108,97 105,21Agglomération de Liège 107,70 114,95 110,66 97,92 98,94 107,04

Durée de voyage moyenne (secondes/kilomètre) Jour ouvrable Jour non ouvrable



2.2 Pronostic de congestion en 2020

Pour déterminer les indicateurs de congestion ‘volume de trafic moyen’ et ‘durée de voyage moyenne’ pour l’année 2020 pour les différents types de routes et régions, on utilise le modèle TREMOVE (voir aussi Appendice E). Sur base du volume de trafic en 2007 et du lien entre volumes de trafic et durées de voyage, TREMOVE calcule ces indicateurs pour l’année 2020 (voir Figure 24) :

Figure 24 : Schéma d’entrée et de sortie pour TREMOVE afin de calculer les indicateurs de congestion pour l’année 2020.

Le modèle TREMOVE fait une distinction entre les trois Régions flamande, wallonne et bruxelloise. Les agglomérations d’Anvers, de Gand et de Liège sont également définies dans le modèle. De plus, les trois types de routes RRP, RRR et RRU sont également distingués. Ce faisant, l’entrée et la sortie par région et par type de route peuvent être déterminées. Une première entrée pour le modèle TREMOVE est donc les courbes de congestion précitées. Elles établissent le lien entre les volumes de trafic et les durées de voyage. Pour les différents types de routes et régions, on entre également le nombre total de kilomètres/véhicule parcouru durant toute l’année 2007 (TREMOVE effectue toujours des calculs par an). Pour ce faire, les chiffres du SPF Mobilité et Transports3 sont utilisés, comme décrit dans l’Appendice B. Une autre entrée pour TREMOVE est le volume de trafic moyen par heure pour la période ‘Pic 2007’. En ce qui concerne la différenciation temporelle, TREMOVE distingue un pic et un creux. Dans ce qui suit, nous nous concentrons sur la période de pic pertinente pour le problème de congestion. Cette période de pic est définie comme la moyenne des heures de pointe du matin et du soir pour les jours ouvrables. Pour la période ‘Pic 2007’, il faut également entrer les volumes de trafic moyens par heure dans TREMOVE. Ces volumes de trafic sont déterminés comme la moyenne des volumes mesurés pour la période allant du 09/10/2007 au 31/03/2008 durant les heures de pointe du matin et du soir en jour ouvrable, mais ces volumes mesurés sont d’abord normalisés de telle sorte qu’ils correspondent au total des kilomètres/véhicule parcourus par an en 2007. Ce processus de normalisation est décrit dans l’Appendice B. De même, les courbes de congestion sont également normalisées pour atteindre cette correspondance.

3Source : Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Recensement de la circulation 2006, n° 39, appendice B, pages B5-B6.

Volumes horaires moyens

‘Pic 2007’ (km véhicule/heure)

Volume annuel 2007 (km véhicule/an)

TREMOVE

Volumes horaires moyens ‘Pic 2020’

Émissions 2007

Durées de voyage ‘Pic 2020’

Volume annuel 2020

Émissions 2020



Sur base des entrées décrites ci-dessus, TREMOVE calcule ainsi les volumes de trafic et les durées de voyage pour la période ‘Pic 2020’. Les durées de voyage correspondantes sont lues dans les courbes de congestion ; les résultats sont récapitulés du Tableau 11 au Tableau 13 :

Tableau 11: Volumes de trafic et durées de voyage pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour le RRP.

Tableau 12: Volumes de trafic et durées de voyage pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour le RRR.

Tableau 13: Volumes de trafic et durées de voyage pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour le RRU.

Les Figure 25 à Figure 30 indiquent pour chaque région les différentes courbes de congestion par type de route. Sur chaque courbe de congestion, les volumes de trafic moyens et les durées de voyage moyennes sont indiqués pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’.

RRP volume (km véh/h) volume (km véh/h) durée (s/km) durée (s/km) Augmentation duréeRégion 2007 2020 2007 2020 2007-2020 (%)Région flamande 4496301 5210759 39,8 40,7 2,3%Région wallonne 3087067 3545855 36,6 36,9 0,8%Région bruxelloise 82723 104603 42,5 45,4 6,8%Agglomération d’Anvers 359544 416675 39,7 40,7 2,5%Agglomération de Gand 233650 268374 38,7 39,2 1,1%Agglomération de Liège 217850 275471 36,3 36,7 0,9%

RRR volume (km véh/h) volume (km véh/h) durée (s/km) durée (s/km) Augmentation duréeRégion

2007 2020 2007 2020 2007-2020 (%)Région flamande 4967450 5739920 76,2 77,6 1,9%Région wallonne 4284200 4945212 68,0 68,5 0,8%Région bruxelloise 531115 669853 126,7 128,4 1,3%Agglomération d’Anvers 227370 262727 106,5 109,4 2,8%Agglomération de Gand 96786 111719 74,4 76,5 2,9%Agglomération de Liège 223270 281593 91,1 93,0 2,1%

RRU volume (km véh/h) volume (km véh/h) durée (s/km) durée (s/km) Augmentation duréeRégion

2007 2020 2007 2020 2007-2020 (%)Région flamande 2825050 3264673 74,1 76,6 3,2%Région wallonne 2248000 2606075 86,0 86,9 1,1%Région bruxelloise 239705 293820 160,1 161,4 0,8%Agglomération d’Anvers 44467 51387 115,8 117,3 1,3%Agglomération de Gand 23970 27788 116,7 118,8 1,8%Agglomération de Liège 34600 42411 106,6 108,4 1,7%



Figure 25: Courbes de congestion, volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différents types de routes en Région flamande.

Figure 26: Courbes de congestion, volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différents types de routes en Région wallonne.



Figure 27: Courbes de congestion, volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différents types de routes en Région bruxelloise.

Figure 28: Courbes de congestion, volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différents types de routes dans l’agglomération d’Anvers.



Figure 29: Courbes de congestion, volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différents types de routes dans l’agglomération de Gand.

Figure 30: Courbes de congestion, volumes de trafic moyens et durées de voyage moyennes dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différents types de routes dans l’agglomération de Liège.



Les volumes de trafic moyens pour les différentes régions et types de routes en 2007 et en 2020 sont reproduits à titre comparatif dans la Figure 31.

Figure 31: Volumes de trafic dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.

On constate que les volumes de trafic sont les plus élevés en Régions flamande et wallonne et diminuent ensuite de la Région bruxelloise aux agglomérations d’Anvers, de Liège et de Gand. En Flandre et en Wallonie, les volumes de trafic sont les plus importants sur le RRR, suivi par le RRP et enfin le RRU. Le RRP en Région bruxelloise a une ampleur très restreinte, ce qui explique les faibles volumes de trafic sur ce réseau routier. Dans les agglomérations, les volumes sont les plus importants sur le RRP, suivi par le RRR et enfin le RRU. Les volumes en 2020 sont toujours plus élevés par rapport à 2007. L’augmentation est la plus importante à Bruxelles (+26%), suivie par la Flandre (+16%) et la Wallonie (+15%). Cette augmentation des volumes de trafic est reproduite pour les différentes régions et types de routes dans la Figure 32.

Figure 32: Augmentation en Volume de trafic du ‘Pic 2007’ vers le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.

Volumes de trafic du 'Pic 2007' et du 'Pic 2020' pour les différentesrégions et types de routes

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

7000000

Flandre Wallonie Bruxelles Anvers Gand Liège

Volume (km véh/h)

RRP 2007RRP 2020RRR 2007RRR 2020RRU 2007RRU 2020

Augmentation du volume de trafic du 'Pic 2007' au 'Pic 2020' pour les différentes régions et types de routes

0,00%5,00%

10,00%15,00%20,00%25,00%30,00%


Augmentation du volume de trafic (%)

RRPRRRRRU



Les durées de voyage moyennes pour les différentes régions et types de routes en 2007 et en 2020 sont reproduites à titre comparatif dans la Figure 33.

Figure 33: Durées de voyage dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.

Les durées de voyage sont principalement élevées en Région bruxelloise et diminuent ensuite pour les agglomérations d’Anvers, de Gand et de Liège et les Régions flamande et wallonne. Les durées de voyage sont les plus élevées pour le RRU, suivi par le RRR et enfin le RRP. Les durées de voyage en 2020 sont toujours plus élevées qu’en 2007. La Figure 34 reproduit l’augmentation de la durée de voyage de 2007 à 2020 pour les différentes régions et types de routes. Sur le RRP, on constate la plus grande augmentation de la durée de voyage pour la Région bruxelloise, suivie par la Région flamande et l’agglomération d’Anvers. Sur le RRR, les durées de voyage augmentent principalement dans les agglomérations et sur le RRU, c’est la Région flamande qui connaît la plus grande augmentation de la durée de voyage.

Figure 34: Augmentation de la durée de voyage de ‘Pic 2007’ à ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et

types de routes.

Durées de voyage du 'Pic 2007' et du 'Pic 2020' pour les différentes régions et types de routes

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180


Durée de voyage (s/km)


Augmentation de la durée de voyage du 'Pic 2007' au 'Pic 2020' pour les différentes régions et types de routes

0,00%

1,00%

2,00%

3,00%

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

8,00%


Augmentation de la durée de voyage (%)

RRPRRRRRU



2.3 Effets de la congestion en 2007 et en 2020

2.3.1 Pertes de temps pendant le trajet et heures perdues dans les véhicules

Pour les périodes ‘Pic 2007’ et ‘Pic 2020’, les pertes de temps moyennes et les heures perdues dans les véhicules sont déterminées. Ces deux éléments donnent une bonne indication de la congestion. Les pertes de temps moyennes sont définies comme la différence entre la durée de voyage moyenne et la durée de voyage sur un réseau non chargé avec un trafic fluide. Elles indiquent combien de temps un véhicule moyen perd par km sur une heure moyenne dans une période :

ffmax{0, }V T T= − où V = perte de temps moyenne (secondes/kilomètre), T = durée de voyage moyenne (secondes/kilomètre),

ffT = durée de voyage dans un réseau non chargé au trafic fluide (secondes/kilomètre). La durée de voyage dans un réseau non chargé au trafic fluide est calculée comme la médiane de 15% des durées de voyage les plus faibles mesurées. Si la durée de voyage moyenne est inférieure à la durée de voyage en trafic fluide, la perte de temps est égale à zéro. Cette situation peut survenir dans les périodes caractérisées par de faibles durées de voyage, par exemple la nuit. Les heures perdues dans les véhicules sont définies comme le produit des volumes de trafic par la perte de temps. Elles indiquent combien de temps perdent tous les véhicules réunis sur une heure moyenne dans une période :

3600qVVVU =

où VVU = moyenne des heures perdues dans les véhicules (heures véhicule/heure), q = volume de trafic (kilomètres/véhicule/heure),

V = perte de temps (secondes/kilomètre). Pour les périodes ‘Pic 2007’ et ‘Pic 2020’, les pertes de temps moyennes peuvent être calculées pour les différentes régions et types de routes sur base des durées de voyage en trafic fluide. Les heures perdues dans les véhicules sont obtenues en multipliant les pertes de temps par les volumes de trafic qui sont exposés à ces pertes de temps. Il faut noter que les pertes de temps ne sont enregistrées que sur certaines parties du réseau. Ces pertes de temps peuvent être attribuées aux volumes de trafic qui se trouvent sur ces parties de réseau mesurées, mais elles ne s’appliquent pas à tous les volumes de trafic dans le réseau. Certains volumes de trafic ne sont pas enregistrés, c’est pourquoi on ne peut pas simplement partir des mêmes pertes de temps. Ainsi, par exemple, Be-Mobile n’enregistre sur le RRS que les volumes de trafic sur les niveaux NavTeq 2, 3 et 4 (cfr. Appendice C). Le trafic sur les voies les plus petites (niveau NavTeq5) n’est pas pris en considération. Par conséquent, aucune perte de temps n’est attribuée aux volumes de trafic sur ce niveau NavTeq.



Pour le calcul des heures perdues dans les véhicules, les hypothèses suivantes sont émises :

• Les pertes de temps qui ont été enregistrées sur le RRP s’appliquent aux volumes de trafic totaux sur ce RRP.

• Les pertes de temps qui ont été enregistrées sur les niveaux NavTeq 2, 3 et 4 s’appliquent aux volumes de trafic totaux sur ces niveaux NavTeq.

• Les volumes de trafic (non enregistrés) pour le niveau NavTeq5 ne subissent aucune perte de temps.

• Le RRR se compose du NavTeq2 et d’une partie de NavTeq3 (cfr. Appendice C) et est mesuré intégralement.

• Le RRU se compose d’une partie de NavTeq3 et de NavTeq4 et NavTeq5. Le RRU est mesuré aux niveaux NavTeq3 et NavTeq4, ce qui correspond à 42% de la longueur des routes du RRU (cfr. Appendice C).

• Les volumes sur le RRU sont répartis uniformément sur la longueur de routes de ce réseau, c’est-à-dire que les pertes de temps sur le RRU concernent 42% du volume de trafic sur ce RRU.

En résumé :

3600RRP RRP

RRPq VVVU = ,

3600RRR RRR

RRRq VVVU = ,

0,42

3600RRU RRU

RRUq VVVU = .

On peut constater que les hypothèses ci-dessus ne seraient pas nécessaires si nous savions quels volumes de trafic sont concernés par les pertes de temps enregistrées pour les différents niveaux NavTeq. Dans ce cas, la conversion de la répartition NavTeq en répartition RRR-RRU (cfr. Appendice C) ne serait pas nécessaire. Cependant, nous ne disposons pas des données liées au volume de trafic sur les différents niveaux NavTeq. Les résultats sont récapitulés du Tableau 14 au Tableau 16.

Tableau 14: Pertes de temps moyennes et moyenne des heures perdues dans les véhicules pour les différentes régions pour le RRP.

Tableau 15: Pertes de temps moyennes et moyenne des heures perdues dans les véhicules pour les différentes régions pour le RRR.

RRP Perte de temps (s/km)VVU (hvéh/h) Perte de temps (s/km)VVU (hvéh/h) Région 2007 2007 2020 2020Région flamande 3,5 4334 4,4 6358Région wallonne 2,0 1700 2,3 2242Région bruxelloise 8,6 198 11,5 335Agglomération d’Anvers 3,9 387 4,9 565Agglomération de Gand 1,9 122 2,3 173Agglomération de Liège 0,8 47 1,1 86

RRR Perte de temps (s/km)VVU (hvéh/h) Perte de temps (s/km)VVU (hvéh/h) Région 2007 2007 2020 2020Région flamande 9,1 12625 10,6 16858Région wallonne 3,4 4018 3,9 5353Région bruxelloise 6,3 925 7,9 1471Agglomération d’Anvers 14,0 887 17,0 1240Agglomération de Gand 8,8 237 11,0 341Agglomération de Liège 7,4 458 9,3 728



Tableau 16: Pertes de temps moyennes et moyenne des heures perdues dans les véhicules pour les différentes régions pour le RRU.

À titre comparatif, les pertes de temps moyennes en 2007 et 2020 sont reproduites dans la Figure 35.

Figure 35: Pertes de temps dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes.

Voici quelques constatations liées aux pertes de temps calculées :

• Les pertes de temps sont principalement élevées dans l’agglomération d’Anvers et dans les Régions flamande et bruxelloise. Elles sont inférieures dans les agglomérations de Liège, Gand et en Région wallonne.

• Les pertes de temps sur le RRS sont des multiples des pertes de temps sur le RRP. Seule la Région

bruxelloise constitue une exception avec des pertes de temps élevées sur le RRP.

• Dans les Régions, les plus grandes pertes de temps sont observées sur le RRU, puis sur le RRR et les plus petites sur le RRP. La Région bruxelloise fait figure d’exception puisque cet ordre est inversé.

• Dans les agglomérations, les pertes de temps sont les plus élevées sur le RRR, puis sur le RRU et les plus faibles sur le RRP. Seule l’agglomération Liège connaît de plus grandes pertes de temps sur le RRU que sur le RRR.

• Entre 2007 et 2020, il est question d’une augmentation des pertes de temps dans toutes les

régions.

RRU Perte de temps (s/km)VVU (hvéh/h) Perte de temps (s/km)VVU (hvéh/h) Région 2007 2007 2020 2020Région flamande 15,5 5125 17,9 6844Région wallonne 5,8 1538 6,8 2067Région bruxelloise 5,9 120 7,2 181Agglomération d’Anvers 9,7 50 11,2 67Agglomération de Gand 2,2 6 4,3 14Agglomération de Liège 7,8 32 9,6 48

Pertes de temps dans le 'Pic 2007' et le 'Pic 2020' pour les différentes régions et types de routes

0,02,04,06,08,0

10,012,014,016,018,020,0


Pertes de temps (s/km)




L’augmentation des pertes de temps entre 2007 et 2020 est reproduite pour les différentes régions et types de routes dans la Figure 36.

Figure 36: Augmentation des pertes de temps de ‘Pic 2007’ à ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types

de routes.

À titre comparatif, les heures perdues moyennes par véhicule en 2007 et 2020 sont également reproduites dans la Figure 37.

Figure 37: Heures perdues dans les véhicules dans le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ pour les différentes régions

et types de routes.

Voici quelques constatations liées aux heures perdues dans les véhicules :

• Les heures perdues dans les véhicules ont principalement augmenté en Flandre (67%). Les agglomérations d’Anvers et de Gand réunies ne représentent que 6% de ces heures perdues dans les véhicules en Flandre.

Augmentation des pertes de temps du 'Pic 2007' au 'Pic 2020' pour les différentes régions et types de routes

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


Augmentation perte de temps (%)

RRPRRRRRU

Heures perdues dans les véhicules du 'Pic 2007' et du 'Pic 2020' pour lesdifférentes régions et types de routes

0

20004000

60008000

1000012000

1400016000

18000

Flandre Wallonie BruxellesAnvers Gand Liège

Heures perdues dans les véhicules (hvéh/h)




• Le nombre d’heures perdues dans les véhicules sur le RRS est un multiple du nombre d’heures perdues dans les véhicules sur le RRP. Pour toute la Belgique (somme des trois Régions), le nombre d’heures perdues dans les véhicules sur le RRS est supérieur d’un facteur 3,9 par rapport au RRP.

• La plupart des heures perdues dans les véhicules ont augmenté sur le RRR. Les heures perdues

dans les véhicules sur le RRU et le RRP diffèrent peu. En Région flamande et wallonne, les pertes de temps sur le RRU sont plus élevées que sur le RRR, mais les volumes supérieurs sur le RRR entraînent finalement une augmentation des heures perdues dans les véhicules. Dans les agglomérations, on enregistre plus d’heures perdues dans les véhicules sur le RRP que sur le RRU. Les pertes de temps sont certes plus élevées sur le RRU, mais les volumes supérieurs sur le RRP entraînent une hausse des heures perdues dans les véhicules.

• Entre 2007 et 2020, il est question d’une augmentation du nombre d’heures perdues dans les

véhicules dans toutes les régions. Pour toute la Belgique (somme des trois régions), le nombre d’heures perdues dans les véhicules augmente de 35%.

L’augmentation des heures perdues dans les véhicules entre 2007 et 2020 est reproduite pour les différentes régions et types de routes dans la Figure 38.

Figure 38: Augmentation des pertes de temps de ‘Pic 2007’ à ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types

de routes.

2.3.2 Longueurs d’embouteillages sur le RRP

2.3.2.1 Longueurs d’embouteillages en 2007 La longueur des embouteillages sur le réseau routier principal est calculée sur base des informations qui se trouvent dans START-SITTER. Les détails relatifs à ces calculs se trouvent dans l’Appendice F. De la Figure 39 à la Figure 44, les répartitions cumulatives de la longueur des embouteillages sur les jours ouvrables sont représentées. Les courbes rouges représentent les heures de pointe du matin, les courbes bleues celles du soir. Les fins pointillés représentent la longueur des embouteillages pour les années individuelles de 2000 à 2007, les pointillés épais indiquent la longueur moyenne des embouteillages sur toute la période. Enfin, les lignes épaisses désignent la longueur des embouteillages pour l’année 2007 la plus récemment mesurée.

Augmentation des pertes de temps de ‘Pic 2007’ à ‘Pic 2020’ pour les différentes régions et types de routes

0,00%20,00%40,00%60,00%80,00%

100,00%120,00%140,00%


Augmentation des pertes de temps

(%) RRPRRRRRU



Figure 39: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP en Belgique.

Figure 40: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP en Région flamande.



Figure 41: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP en Région wallonne.

Figure 42: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP dans l’agglomération d’Anvers.



Figure 43: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP dans l’agglomération de Gand.

Figure 44: La répartition cumulative des risques pour le minimum de kilomètres d’embouteillages sur le RRP dans l’agglomération de Liège.



Le Tableau 17 reprend un récapitulatif de la longueur moyenne des embouteillages pour les différentes régions, avec une distinction entre l’heure de pointe du matin et celle du soir. L’écart type statistique est également donné.

Tableau 17: Un récapitulatif de la longueur moyenne des embouteillages en kilomètres, pour les différentes régions en 2007, avec une distinction entre l’heure de pointe du matin et celle du soir. L’écart type statistique est également donné pour ces longueurs d’embouteillages.

Ces longueurs d’embouteillages sont données pour l’heure la plus chargée de l’heure de pointe du matin et l’heure la plus chargée de l’heure de pointe du soir, ce qui correspond à la période entre 8h et 9h et 17h et 18h respectivement. Après analyse des calculs, nous constatons que :

• En général, les longueurs moyennes des embouteillages sont moins élevées pour l’heure de pointe du soir que pour l’heure de pointe du matin.

• La majorité des embouteillages se trouvent en Région flamande, ce qui donne la plus grande

contribution à la Belgique.

• Dans cette étude, l’agglomération d’Anvers occupe la majeure partie des embouteillages pour les agglomérations. La Région bruxelloise connaît très peu d’embouteillages, ce qui est dû au fait que les autoroutes étudiées n’y sont que de quelques kilomètres et ne sont donc pas représentatives.

• Pendant les périodes de pointe, la Région wallonne a une longueur d’embouteillage comparable à

celle des agglomérations. Une remarque qui doit être gardée à l’esprit pour interpréter les calculs est que la longueur d’embouteillages est systématiquement sous-estimée puisque START-SITTER ne peut pas toujours tenir en compte l’ensemble du réseau autoroutier.

2.3.2.2 Longueurs d’embouteillages en 2020 Pour estimer les longueurs d’embouteillages en 2020, on cherche tout d’abord un rapport entre le nombre d’heures perdues dans les véhicules et la longueur d’embouteillages en se basant sur les données de START-SITTER pour toute la Belgique pendant la période allant de 2000 à 2007. Pendant la période la plus chargée du matin et du soir (respectivement de 8h à 9h et de 17h à 18h) de chaque jour ouvrable de cette période, c’est toujours la longueur d’embouteillages (km) qui est définie en fonction du nombre d’heures perdues dans les véhicules (heures véhicule/jour). Cela donne le résultat reproduit dans la Figure 45.

2007 Région H. pointe matin H. pointe soir H. pointe matin H. pointe soirBelgique 139 89 131.6959 131.1348 kmRégion flamande 127 79 97.9 94.6 kmRégion wallonne 15 15 45.2 56.0 kmRégion de Bruxelles-Capitale 1 1 0.5 0.5 kmAgglomération d’Anvers 17 15 12.2 14.9 kmAgglomération de Gand 12 10 9.9 11.5 kmAgglomération de Liège 4 5 3.5 4.5 km

Longueurs moyennes Écart type



Figure 45: Longueur d’embouteillages en fonction du nombre d’heures perdues dans les véhicules sur base des données de START-SITTER pour la Belgique durant la période 2000 – 2007.

Pour la définition et la détermination du nombre d’heures perdues dans les véhicules dans START-SITTER, il est fait référence à l’Appendice F. Le rapport entre la longueur d’embouteillages et les heures perdues dans les véhicules peut être estimé par une comparaison linéaire, qui peut être exprimée sans dimension comme suit :

Belgique Belgique Belgique

Belgique Belgique Belgique1,06 .y y y

x x x

FL VVU VVUm

FL VVU VVU= =

où Belgique

yFL = longueur d’embouteillages à l’heure la plus chargée de la journée en Belgique pour la période y (kilomètres),

BelgiqueyVVU = heures perdues dans les véhicules en Belgique pour la période y (heures

véhicule/jour), m = facteur de proportion.

Si nous partons du principe que ce rapport est également valable pour toutes les régions séparément et qu’il peut être extrapolé à 2020, la comparaison ci-dessus peut nous permettre de calculer les longueurs d’embouteillages prévues pour 2020 pour les différentes régions :

FlandreFlandre Flandre 20202020 2007 Flandre

2007

VVUFL FL mVVU

= ; Wallonnie

Wallonnie Wallonnie 20202020 2007 Wallonnie

2007

VVUFL FL mVVU

= ;



BruxellesBruxelles Bruxelles 20202020 2007 Bruxelles

2007

VVUFL FL mVVU

= ; Anvers

Anvers Anvers 20202020 2007 Anvers

2007

VVUFL FL mVVU

= ;

Gand

Gand Gand 20202020 2007 Gand

2007

VVUFL FL mVVU

= ; Liège

Liège Liège 20202020 2007 Liège

2007

VVUFL FL mVVU

= ;

où Flandre

2020FL = longueur d’embouteillages à l’heure la plus chargée de la journée pour la Flandre en 2020 (kilomètres),

Flandre2020VVU = heures perdues dans les véhicules pour la Flandre dans le ‘Pic 2020’ (heures

véhicule/heure), …, m = facteur de proportion.

Les longueurs d’embouteillages prévues pour le ‘Pic 2007’ et le ‘Pic 2020’ sont reprises dans le tableau ci-dessous. À titre comparatif, elles sont également reproduites dans la Figure 46 ci-dessous.

Tableau 18: Heures perdues dans les véhicules et longueurs d’embouteillages sur le RRP en 2007 et en 2020 pour les différentes régions.

Figure 46: Heures perdues dans les véhicules et longueur des embouteillages sur le RRP en 2007 et en 2020 pour les différentes régions.

Les embouteillages sur le RRP concernent principalement la Flandre (91%). Dans les agglomérations d’Anvers et de Gand, les longueurs d’embouteillages sont environ aussi importantes que dans toute la Région wallonne. Le RRP à Bruxelles a une ampleur trop limitée pour obtenir des chiffres pertinents.

RRP VVU (hvéh/h) Longueur emb. (km) VVU (hvéh/h) Longueur emb. (km)Région 2007 2007 2020 2020Région flamande 4334 103 6358 160Région wallonne 1700 15 2242 21Région bruxelloise 198 - 335 -Agglomération d’Anvers 387 16 565 25Agglomération de Gand 122 11 173 17Agglomération de Liège 47 5 86 9

Longueurs moyennes des embouteillages sur le RRP pour le'Pic 2007' et le 'Pic 2020'

020 40 60 80

100 120 140 160 180


Longueur moyenne d’embouteillages (km)

Longueur 'Pic 2007'Longueur 'Pic 2020'



Entre 2007 et 2020, on constate une augmentation importante de la longueur des embouteillages sur le RRP. Pour toute la Belgique (somme des 3 Régions), la longueur des embouteillages sur le RRP augmente de 54%. L’augmentation de la longueur des embouteillages sur le RRP entre 2007 et 2020 est représentée pour les différentes régions dans la Figure 47.

Figure 47: Augmentation de la longueur des embouteillages du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions sur le RRP.

Notons que les heures perdues dans les véhicules augmentent plus fortement sur le RRP que sur le RRS et que les longueurs d’embouteillages augmentent plus rapidement que les heures perdues dans les véhicules. De plus, il faut souligner que les longueurs d’embouteillages prévues pour 2020 sont estimées sur base de certaines suppositions (voir plus haut) dont la réalité n’a pas été étudiée. Par conséquent, les résultats sont présentés avec la réserve nécessaire. Ils ont surtout une valeur indicative et ne prétendent aucunement être une reproduction exacte de la réalité, ce qui nécessiterait une étude plus approfondie.

2.3.3 Émissions et consommation de carburant

Dans le modèle TREMOVE, les émissions et la consommation de carburant sont calculées sur base des volumes de trafic et des courbes de congestion pour les différentes régions et types de routes. Les facteurs d’émission sont déterminés avec deux paramètres clés :

1. La flotte : Les émissions d’un véhicule dépendent fortement de plusieurs caractéristiques. Ainsi par exemple, un véhicule plus ancien est plus polluant qu’un nouveau véhicule puisque la législation actuelle sur les normes d’émission est plus stricte que par le passé. Mais les véhicules plus anciens enregistrent également de moins bonnes performances à cause de leur âge, et notamment de l’usure des pots catalytiques. De plus, en général, les moteurs plus puissants (en cc) polluent plus que les moteurs plus petits et il existe des différences entre les voitures au diesel et à l’essence. Dans le cadre d’un projet pour le SPF Mobilité et Transports et FEBIAC, TML a pu dresser une structure détaillée de la flotte en Belgique [LVHVZ06]. L’actuelle composition de la flotte a été déterminée sur cette base et les futures compositions ont été simulées sur base des chiffres de vente et de l’espérance de vie calibrée.

2. La vitesse moyenne : Un autre paramètre important pour déterminer les facteurs d’émission est

la vitesse moyenne. Cette vitesse doit être considérée comme une indication du régime de vitesse pendant une certaine période (par exemple le Pic) et dans une certaine zone. Normalement, la consommation la plus faible correspondra à une vitesse moyenne de 80 km/h, avec une plage importante entre 40 km/h et 120 km/h où seule une légère augmentation de la consommation de

Augmentation de la longueur des embouteillages du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ pour les différentes régions sur le RRP

0%

20%

40%

60%

80%

100%


Augmentation de la longueur des embouteillages (%)

RRP



carburant apparaît (voir aussi Figure 48). Cette évolution est similaire pour les différentes puissances de moteurs, même si l’optimum de vitesse sera inférieur avec des moteurs plus petits. Avec des vitesses moyennes plus basses, on parlera d’arrêt et de démarrage multiples (comme dans le cas de congestion), ce qui débouche sur une consommation élevée. Dans le cas de vitesses moyennes élevées, c’est la résistance de l’air accrue qui fait augmenter la consommation.

Figure 48: Consommation de carburant des voitures à l’essence par classe cc.

Bien que cette représentation ne concerne que la consommation de carburant, nous rencontrons un modèle similaire pour tous les polluants.

Le calcul des polluants avec TREMOVE est effectué comme suit :

(1) Avec les volumes de trafic, on peut calculer la vitesse moyenne correspondante par type de route sur base des courbes de congestion.

(2) Cette vitesse moyenne est utilisée dans TREMOVE pour déterminer les facteurs d’émission pour

chaque polluant avec une répartition donnée du parc automobile (la flotte). Ce calcul est effectué à l’aide de fonctions liées à la vitesse, comme présenté ci-dessus.

Pour ce projet, les facteurs d’émission pour la consommation de carburant CO, CO2, NOx, MP, SO2 et COV ont été déterminés dans TREMOVE pour les années de référence 2007 et 2020, en partant des volumes de trafic donnés et des courbes de congestion pour les différentes régions et types de routes, et en partant de l’évolution de la flotte en Belgique. Les résultats pour les différentes régions sont repris dans le Tableau 19.

Consommation de carburant des voitures à l’essence par classe cc

0

20

40

60

80

100

120

140

10 30 50 70 90 110 130 150

vitesse (km/h)

g/kmv

< 1400 cc 1400 cc - 2000 cc > 2000 cc



Tableau 19: Consommation de carburant et émissions en 2007 et en 2020 pour les différentes régions.

Si nous étudions en détail l’évolution des émissions entre 2007 et 2020 pour les différents polluants, nous constatons les tendances suivantes, représentées dans la Figure 49.

2007 hausse 07-20 2020 2007 hausse 07-20 2020(tonne/an) (%) (tonne/an) (tonne/an) (%) (tonne/an)

carburant 7132278 107.2% 7646191 4072313 107.0% 4358302 CO 65847 41.1% 27075 37562 41.4% 15569CO2 22442810 107.1% 24044911 12814250 107.0% 13705659 NOx 78328 39.7% 31092 45139 39.8% 17981PM 4071 20.9% 852 2328 21.0% 488SO2 521 29.3% 152 297 29.2% 87VOC 10244 42.2% 4320 5783 42.0% 2427

Région flamandeBELGIQUE


carburant 2735171 105.6% 2888017 324794 123.1% 399872CO 25194 39.0% 9826 3091 54.4% 1680CO2 8606677 105.5% 9081760 1021882 123.1% 1257492 NOx 29751 38.6% 11495 3438 47.0% 1616PM 1548 20.5% 317 195 23.8% 47SO2 200 28.8% 58 24 33.6% 8VOC 3936 41.5% 1633 525 49.5% 260

Région bruxelloiseRégion wallonne


carburant 194069 106.6% 206920 101293 105.8% 107128CO 1377 41.3% 569 722 40.1% 289CO2 610640 106.5% 650616 318729 105.7% 336836NOx 2263 39.9% 904 1191 39.7% 473PM 103 21.5% 22 54 21.6% 12SO2 14 29.1% 4 7 28.9% 2VOC 195 41.7% 81 97 41.2% 40

Agglomération d’Anvers Agglomération de Gand

2007 hausse 07-20 2020(tonne/an) (%) (tonne/an)

carburant 120870 115.4% 139438CO 851 44.6% 380CO2 380314 115.3% 438448NOx 1379 42.2% 583PM 64 22.8% 15SO2 9 31.5% 3VOC 127 45.2% 57

Agglomération de Liège



Figure 49: Évolution des émissions et de la consommation de carburant entre 2007 et 2020 pour les différentes régions.

Pour tous les polluants, sauf la consommation de carburant et donc le CO2, nous constatons dans toutes les régions une forte diminution des émissions malgré l’augmentation du trafic. Cette diminution est principalement favorisée par le renouvellement continu du parc automobile, dans un contexte de normes d’émission de plus en plus strictes pour les nouveaux véhicules achetés. On ne constate une augmentation que pour le CO2 puisque les nouveaux véhicules ne sont pas assez économiques pour compenser l’augmentation du trafic.

2.4 Mesures contre la congestion et leurs effets

Dans les Sections précédentes, nous avons étudié le niveau de congestion actuel en Belgique et la croissance prévue pour la circulation des personnes et des poids lourds. Sur base de ces informations, une analyse a été faite des effets prévus sur le réseau routier, au niveau de la congestion en tant que telle (exprimée en longueur d’embouteillages et en pertes de temps) et au niveau des émissions (polluants et consommation d’énergie). Dans ce qui suit, nous étudions d’une perspective plongeante les mesures éventuelles qui peuvent être prises pour atténuer les conséquences de la congestion en essayant d’endiguer tout d’abord la congestion même. Pour ce faire, nous dressons d’abord deux scénarios qui peuvent y mener, à savoir un scénario qui agit sur la demande du système de transport et un autre qui agit sur l’offre. Nous donnerons ensuite un scénario volontariste bref où nous étudions une association des mesures possibles avec une énumération des effets qualitatifs à chaque fois.

2.4.1 Scénarios du côté de la demande et de l’offre

Dans cette section, nous donnons un aperçu de deux scénarios généraux qui peuvent être soutenus par des mesures, à savoir des clés du côté de la demande du système de transport et des clés du côté de l’offre.

% d’évolution des émissions 2007-2020

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

kmv carburant CO CO2 NOx PM SO2 VOCBE FL WA BR AN GA LI



Notons que l’estimation des effets quantitatifs des mesures nécessite que nous utilisions les mesures et en les intégrant dans un modèle de simulation, après quoi un jugement peut être émis. Toutefois, puisqu’il n’est pas possible de faire un calcul pour chaque mesure, nous pouvons uniquement nous appuyer sur les effets qualitatifs prévus. Ceux-ci s’appuient sur une notion et ne nous permettent pas de donner une estimation. Cependant, pour donner une approximation quantitative malgré tout, un modèle de simulation explicite doit être mis sur pied.

2.4.1.1 Scénario de changements du côté de la demande Une première manière de limiter la congestion est d’attaquer la demande. L’idée est d’intervenir directement sur le comportement des voyageurs en matière de déplacement. L’une des façons les plus efficaces de le faire est d’introduire des télépéages afin d’atténuer la demande de circulation (la Section 2.4.2.3. reprend de plus amples détails sur les télépéages). Les modifications du côté de la demande requièrent donc des mesures de politique et/ou de prix. L’idée sous-jacente est que les usagers de la route ne tiennent compte que d’eux, plus précisément qu’ils ne tiennent compte que de leurs frais personnels (comme la possession et l’utilisation du véhicule, les taxes, les frais de transport, ...). En outre, il y a également des frais externes liés à l’utilisation du système de transport, où chaque individu entraîne des frais pour les autres (un véhicule supplémentaire en période de pointe peut provoquer une réaction en cascade). Si on a par exemple un péage ou si on introduit des télépéages, les usagers de la route devront payer pour l’utilisation de l’infrastructure. À terme, cela donne un déplacement de la courbe de demande, comme dans la Figure 50 où la demande de circulation diminue de 10% pour la Région flamande (et ce pour l’année de prévision 2020).

Figure 50: Effets des mesures de prix qui ont une influence sur le côté de la demande du problème de transport (Flandre, situation 2020 -10%).

La Figure 50 montre quel est l’effet d’un changement de 10% du côté de la demande sur le gain des durées de voyage totales. Cet effet augmente en fonction de la fréquentation du réseau routier, comme le RRU.



2.4.1.2 Scénario de changements du côté de l’offre Contrairement à la Section précédente, où on étudiait le côté de la demande du système de transport, on peut également prendre des mesures qui entraînent des changements du côté de l’offre. Cela implique notamment d’étendre la capacité du réseau routier4. Cela fonctionne tant que la croissance de la demande de circulation ne dépasse pas la croissance de l’offre. Les extensions de capacité doivent toutefois être reléguées au second plan. Tout d’abord, il faut se demander si ces extensions sont physiquement possibles (y a-t-il assez de place pour prévoir une nouvelle infrastructure dans l’espace ?). Si l’on décide quand même de procéder localement à une augmentation de la capacité, cette mesure aura un effet positif à court terme. Cependant, à long terme, la demande va s’adapter, avec des effets d’aspiration et une demande de circulation latente qui peuvent annuler les effets positifs. De même, l’amélioration des autres moyens de transport (bus, train, tram, ...) fait partie des changements du côté de l’offre, en sachant que leur application est légèrement plus complexe puisqu’il faut savoir quel moyen de transport choisit un voyageur. Ce dernier élément implique que le processus de choix économique doit également être modélisé, ce que ne faisons pas dans cette étude. D’autres méthodes classiques pour attaquer le côté de l’offre sont énumérées dans la Section 2.4.2.1. À titre d’exemple, nous donnons ici une augmentation globale de la capacité du réseau routier, qui peut être possible si un train de mesures intégrées permet d’étendre la capacité à tous les points critiques. Concrètement, cela revient à ce que nous partions d’une capacité supérieure dans les courbes de congestion, imaginons une augmentation de 10%. Un exemple de résultat pour la Région flamande est donné dans la Figure 51 (où on a étudié la demande de circulation prévue pour l’année de prévision 2020), où la courbe de l’offre (c’est-à-dire la courbe de congestion) est déplacée.

Figure 51: Influence d’une extension de la capacité sur les durées de voyage totales.

Il est important de souligner qu’une augmentation globale de la capacité ne semble avoir un effet significatif que sur le RRS et pas sur le RRP. Cela a pour conséquence qu’un trafic plus important peut être réparti de manière plus fluide.

4 Habituellement, les extensions de capacité sont les solutions les plus courantes pour combattre la congestion. Les endroits adéquats pour ce faire sont régulièrement touchés par une congestion structurelle.



2.4.2 Scénario volontariste

Sur base des informations analysées dans cette étude, nous pouvons déduire un scénario volontariste. Pour obtenir ce scénario, il est nécessaire de prendre une combinaison de certaines mesures qui ont des effets positifs. Dans ce qui suit, nous donnons un récapitulatif de ces mesures et indiquons à chaque fois les effets qualitatifs prévus.

2.4.2.1 Aperçu des mesures éventuelles et de leurs effets qualitatifs prévus Étant donné le rôle central que le réseau autoroutier joue dans la répartition du trafic et vu les normes et le niveau d’investissement élevés qui s’y appliquent, de nombreuses mesures sont prises à ce niveau. Par conséquent, une bonne approche de la congestion nécessite des mesures qui ne se limitent pas simplement au réseau autoroutier, mais qui impliquent une intégration de tous les niveaux. Voici des exemples de mesures :

• Avec des effets directs sur le flux de circulation : - Avertissements en cas d’embouteillages. - Imposer des limitations de vitesse (variables). - Harmoniser la vitesse pour tous les véhicules dans un flux de circulation. - Dosage des accès. - Zones tampons. - Interdiction de dépassement pour les poids lourds. - Bandes de circulation réservées à des groupes cibles spécifiques. - ...

• Avec des effets indirects sur la demande de circulation :

- Déviations intelligentes (notamment en cas d’accidents, de travaux, de détournements,...). - Télépéages. - Adaptations de la capacité. - ...

Le Tableau 20 reprend un récapitulatif de ces mesures5, avec l’effet escompté, la plus-value et l’ampleur des mesures en question. Suivant la faisabilité, nous donnons également une estimation des effets quantitatifs sur la congestion (par exemple l’influence sur les changements (locaux) du modèle de demande, les effets globaux des adaptations de la vitesse, ...). Les mesures ont été sélectionnées pour que la structure et la cohésion du réseau routier soient d’une grande importance pour atteindre l’effet escompté [IMSY]. 5 Ces mesures sont qualifiées de ‘mesures GDT’, pour gestion dynamique du trafic ; on essaie d’orienter de manière intelligente le trafic pour répondre à un certain critère d’optimalité (par exemple fluidifier la répartition, augmenter la sécurité, limiter les émissions, et cetera).



Mesure GDT Effet (escompté) Plus-value du réseau Ampleur Informer/conseiller Informer sur les itinéraires alternatifs en cas d’accidents, de travaux et d’autres cas de congestion

Répartir le flux de circulation sur des parties moins chargées du réseau

Uniquement possible en cas d’options de récidives et de cohésion dans le réseau

Significativement positive

Avertir L’avertissement d’embouteillages s’accompagne d’informations sur les itinéraires alternatifs

Proposer des itinéraires alternatifs (plus rapides)

Uniquement possible en cas d’options de récidives et de cohésion dans le réseau


Diriger et régler Barrer la route et dévier Dévier la circulation par

le biais d’itinéraires alternatifs

Uniquement possible en cas d’itinéraires alternatifs et de cohésion dans le réseau


Limiter la vitesse Adapter la vitesse à la vitesse souhaitée ; meilleure répartition de la circulation sur la voie

Circulation via le RRS Limitée négative

Dosage des accès Amortir les pics dans le modèle de demande ; restriction de l’afflux sur une route

Trafic de transit (souhaité ou non) via le RRS vers d’autres accès

Limitée positive ou limitée négative

Réguler Amortir les pics dans le modèle de demande ; restriction de l’afflux sur une route

Trafic de transit via le RRS vers d’autres accès

Limitée négative

Nettoyage des bandes, travaux en cours

Répartir à temps et en toute sécurité la circulation sur les bandes disponibles

Le réseau facilite la tendance au contournement

Limitée négative

Groupes cibles Réservation d’une capacité à certains véhicules spécifiques (exemple VOM)

La réservation de bandes n’est possible que s’il y a assez de place pour le reste du trafic

Limitée positive

Gestion des accidents Aide sûre et rapide ; informer et accompagner la circulation pour éviter la congestion

La circulation (en cas d’accidents en amont) peut être répartie par le biais d’itinéraires alternatifs


Services du réseau Mesure spécifique Rôle du réseau Ampleur effet Influencer la fluidité Influencer la répartition

du trafic Aucun rôle significatif Effets de

deuxième ordre Nouvelle répartition des flux de trafic

Influencer les itinéraires privilégiés

Grand rôle Significativement positive

Influencer la demande de trafic Dévier la circulation, limiter l’afflux, favoriser l’écoulement

Grand rôle Significativement positive

Influencer la capacité (offre de trafic)

Gestion des accidents, maximiser et répartir autrement la capacité

Grand rôle dans la gestion des accidents, rôle limité pour les autres mesures


Service de réseau général Infos trafic Indirect via par exemple le choix d’itinéraire

Effets de deuxième ordre

Tableau 20: Un récapitulatif des mesures éventuelles, de leurs effets qualitatifs prévus et de leur impact. Il y est également indiqué dans quelle mesure la structure et la cohésion du réseau contribuent à la réalisation de l’objectif et de la mesure. Les mesures en vert correspondent à celles qui ont été exposées dans les scénarios de ce rapport (tableau basé sur [IMSY]).



Comme déjà invoqué plus haut, la plupart des mesures GDT n’ont qu’un effet sur le RRP. La raison en est d’une part que le RRP joue un rôle central et significatif pour la répartition du trafic et d’autre part, qu’une norme élevée est exigée pour ce réseau routier. Cependant, l’une des conclusions de cette étude est qu’une partie considérable de la répartition du trafic concerne le RRS (jusqu’à environ cinq fois le nombre de kilomètres/véhicule et d’heures perdues). Par conséquent, la résolution de la congestion sur le réseau routier belge nécessite une intégration entre des mesures intelligentes sur le RRP et sur le RRS, alors qu’elles se situaient plutôt sur le RRP auparavant. Un autre aspect du problème de la congestion est que la circulation ne constitue qu’une partie de la chaîne du transport. Pour combattre la congestion avec fruit, il faut considérer toute la chaîne du déplacement. Pour offrir de la qualité au voyageur, il faut que toute cette chaîne soit étudiée et qu’une harmonisation entre les différents niveaux soit prévue (tant sur le plan des différents moyens de transport que sur le plan des différents types de réseaux routiers). Notons que la réussite ou l’échec de certaines mesures est lié à la disponibilité d’une structure de réseau sous-jacente adéquate, notamment en ce qui concerne les mesures qui nécessitent des options de récidives, des voies de déviation, des zones tampons, ... dans le réseau routier. C’est en cas d’encombrement important du réseau routier que le besoin de capacité de réserve est le plus grand. En effet, la moindre perturbation du système peut avoir des conséquences énormes. Plus on se rapproche de la capacité, plus le système de circulation se fragilise.

2.4.2.2 L’importance de la solidité d’un réseau Un aspect important pour la compensation de la congestion éventuelle est d’intégrer une certaine solidité au réseau routier. L’idée fondamentale est de prévoir une capacité de réserve pour que les changements passagers du modèle de demande et/ou d’offre ne perturbent pas trop la répartition du trafic dans le réseau. La structure d’un réseau routier peut être étudiée suivant deux points de vue. D’une part, on peut considérer le réseau routier comme un système principal avec des routes d’accès, ou d’autre part, partir d’une hiérarchie de systèmes entrelacés.

• Si un réseau routier est construit sur base d’un système principal, cela implique que tous les déplacements se répartissent chacun sur une partie spécifique du système. Le gros inconvénient est la vulnérabilité, puisqu’une seule perturbation locale peut avoir de grandes conséquences pour une partie considérable du réseau.

• En revanche, si un réseau routier est structuré de manière hiérarchique, il est primordial que la

dissociation soit correcte. Une plus-value automatique est alors la présence d’une capacité tampon/de réserve suffisante, ce qui favorise considérablement la solidité du réseau.

Enfin, l’objectif est d’arriver ainsi à un réseau capable de compenser tant les fluctuations de l’offre que celles de la demande.



2.4.2.3 Une attention particulière pour les télépéages Une mesure importante qui est très pertinente à l’heure actuelle pour la lutte contre la congestion sur le réseau routier est le télépéage. En Allemagne par exemple, il existe déjà le Maut, une taxe kilométrique pour les poids lourds que tous ceux-ci doivent payer au kilomètre sur le réseau routier principal qu’ils utilisent. Une taxe kilométrique offre une bonne solution pour régler la demande de trafic. Il faut également le faire de manière intelligente : en payant plus pendant les heures de pointe que pendant les creux, en faisant payer plus les voitures particulières et les poids lourds polluants, et cetera. Cette différenciation porte tant sur le moment (dans ou hors des heures de pointe6) que sur le lieu (où faire payer les gens ou pas) et la catégorie de véhicule (les poids lourds paient plus que les voitures particulières). Il existe actuellement de bons exemples, parmi lesquels les Pays-Bas où une taxe est perçue sur toutes les routes, tant pour les voitures particulières que pour les poids lourds, la Suisse où une taxe s’applique à tous les poids lourds sur toutes les routes, la France avec des péages sur le réseau routier principal, Londres avec une ‘congestion charge’ (péage de congestion) dans la zone urbaine. De plus amples informations sont données dans [CV06].

6 Si un péage constant est perçu en dehors des heures de pointe, cela pourrait entraîner des effets de bien-être négatifs.



3. Résumé Dans ce qui suit, nous donnons un bref résumé des conclusions les plus évidentes de cette étude. Dans ce cadre, nous mettons successivement l’accent sur :

• Une analyse de la congestion actuelle. • Un pronostic de la congestion en 2020. • L’évolution prévue des durées de voyage et des heures perdues. • La longueur des embouteillages sur le réseau routier principal. • Les conséquences sur les émissions et la consommation de carburant. • Les mesures éventuelles pour limiter la congestion.

Enfin, notons que dans la vision de l’avenir dressée dans ce rapport, nous partons d’une offre inchangée, notamment sans changement significatif dans le réseau routier. À cet égard, notre analyse peut être vue comme un scénario catastrophe. Par conséquent, on prévoit que la congestion va s’étendre dans le temps comme dans l’espace, ce qui multipliera les zones touchées par les embouteillages et allongera les périodes d’embouteillages dans la journée. Maintenant que la congestion en Belgique a été examinée, l’étude peut se concentrer davantage sur les effets quantitatifs spécifiques de certaines mesures afin d’essayer de limiter la congestion de manière pertinente et efficace.

3.1 Analyse de la congestion actuelle

Pour les différentes régions et types de routes, les mesures recueillies ont été exposées dans un diagramme qui relie la durée de voyage moyenne aux volumes de trafic mesurés. Ensuite, les courbes de congestion reproduisent le lien fonctionnel entre les deux. Sur le RRP, les plus grandes durées de voyage sont observées pendant l’heure de pointe du matin, tandis que l’heure de pointe du soir enregistre les volumes de trafic les plus importants. En général, l’heure de pointe du matin est plus intense mais plus concentrée et l’heure de pointe du soir connaît une plus grande répartition. Ensuite, les volumes de trafic et les durées de voyage diminuent de la journée de jour ouvrable, au soir, à la journée et au matin de jour non ouvrable. La nuit des jours ouvrables, les véhicules roulent plus lentement qu’à n’importe quel moment des jours non ouvrables. En général, sur le RRR, les plus grandes durées de voyage et les volumes de trafic les plus importants sont observés pendant l’heure de pointe du soir des jours ouvrables, suivie par l’heure de pointe du matin des jours ouvrables, le soir des jours non ouvrables et la période de creux des jours ouvrables. Les durées de voyage diminuent dans le même ordre, à l’exception de la période de creux des jours ouvrables, durant laquelle les véhicules roulent relativement lentement. Sur le RRU, les durées de voyage le matin, le soir et en période de creux sont relativement équilibrées. À Bruxelles et dans les agglomérations étudiées, les durées de voyage sont les plus importantes le soir, tandis qu’elles sont observées durant la période de creux en Régions flamande et wallonne.

3.2 Pronostic de la congestion en 2020

Les volumes de trafic et les durées de voyage en 2020 sont estimés dans le modèle TREMOVE sur base du volume de trafic en 2007, de plusieurs indicateurs de croissance et des courbes de congestion réalisées. Les volumes de trafic et les durées de voyage pour 2020 peuvent alors être comparés avec ceux de l’année de base, 2007.



Les durées de voyage sont principalement élevées en Région bruxelloise et diminuent ensuite pour les agglomérations d’Anvers, de Gand et Liège jusqu’aux Régions flamande et wallonne. Les durées de voyage sont les plus importantes sur le RRU, suivi du RRR et enfin du RRP. En Flandre et en Wallonie, les volumes de trafic sont les plus élevés sur le RRR, suivi par le RRP et enfin le RRU. Dans les agglomérations, ils sont plus importants sur le RRP que sur le RRR. L’augmentation du volume de trafic entre 2007 et 2020 est la plus forte à Bruxelles.

3.3 Durées de voyage et heures perdues dans les véhicules

Les pertes de temps et les heures perdues dans les véhicules donnent une bonne indication de la congestion. Elles sont déterminées pour les années de référence 2007 et 2020 sur base des volumes moyens, des durées de voyage et des durées de voyage en écoulement libre. Les pertes de temps concernent surtout Anvers, la Flandre et Bruxelles. Elles sont moins importantes à Liège, Gand et en Wallonie. Les pertes de temps sur le RRS sont des multiples des pertes de temps sur le RRP. Seule la Région bruxelloise constitue une exception avec des pertes de temps élevées sur le RRP. 67% du nombre d’heures perdues dans les véhicules ont augmenté en Flandre. Le nombre d’heures perdues dans les véhicules sur le RRS est un multiple du nombre d’heures perdues dans les véhicules sur le RRP. Pour toute la Belgique (somme des trois Régions), le nombre d’heures perdues dans les véhicules sur le RRS est supérieur d’un facteur 3,9 par rapport au RRP. Entre 2007 et 2020, on constate dans toutes les régions une augmentation du nombre d’heures perdues dans les véhicules. Pour toute la Belgique (somme des trois Régions), le nombre d’heures perdues dans les véhicules augmente de 35%.

3.4 Longueurs d’embouteillages sur le RRP

Ces longueurs d’embouteillages sont étudiées pour l’heure la plus chargée du matin et l’heure la plus chargée du soir, ce qui correspond respectivement à la période entre 8h et 9h et 17h et 18h. On a constaté que la longueur moyenne des embouteillages est plus courte pour l’heure de pointe du soir que pour l’heure de pointe du matin. En outre, la majorité des embouteillages concernent la Région flamande, qui représente la plus grande contribution à la Belgique (91%). Dans cette étude, l’agglomération d’Anvers accueille la majeure partie des embouteillages pour les agglomérations. À Bruxelles, le RRP a une ampleur trop limitée pour obtenir des chiffres pertinents. La Région wallonne connaît des embouteillages dont l’ampleur est similaire à celle des agglomérations. Entre 2007 et 2020, une importante augmentation de la longueur des embouteillages est constatée sur le RRP. Pour toute la Belgique (somme des 3 Régions), la longueur d’embouteillages augmente de 54% sur le RRP.

3.5 Émissions et consommation de carburant

Pour 2007 et 2020, les émissions et la consommation de carburant sont calculées dans le modèle TREMOVE sur base des volumes de trafic et des courbes de congestion pour les différentes régions et types de routes. Ceux-ci prennent en compte l’évolution constante de la composition de la flotte et les régimes de vitesse habituels sur les différents types de routes et dans les différentes régions. Pour tous les polluants, sauf la consommation de carburant et donc le CO2, nous constatons dans toutes les régions une forte diminution des émissions malgré l’augmentation du trafic. Cette diminution est principalement favorisée par le renouvellement continu du parc automobile, dans un contexte de normes d’émission de plus en plus strictes pour les nouveaux véhicules achetés. On ne constate une augmentation que pour le CO2 puisque les nouveaux véhicules ne sont pas assez économiques pour compenser l’augmentation du trafic.



Appendice B: Communes dans les agglomérations en Région bruxelloise

Cette Appendice énumère les communes et leurs codes postaux qui font partie des différentes agglomérations et de la Région bruxelloise.

gemeente postcode gemeente postcode gemeente postcodeAntwerpen 2000 Luik 4000 Gent 9000Antwerpen 2018 Luik 4020 Mariakerke 9030Antwerpen 2020 Luik 4030 Drongen 9031Antwerpen 2030 Angleur 4031 Wondelgem 9032Antwerpen 2040 Chênée 4032 Sint-Amandsberg 9040Antwerpen 2050 Engis 4480 Oostakker 9041Antwerpen 2060 Ans 4430 Mendonk 9042Deurne 2100 Loncin 4431 Ledeberg 9050Borgerhout 2140 Xhendremael 4432 Sint-Denijs-Westrem 9051Merksem 2170 Beyne-Heusay 4610 Zwijnaarde 9052Ekeren 2180 Chaudfontaine 4050 De Pinte 9840Berchem 2600 Vaux-sous-Chèvremont 4051 Merelbeke 9820Wilrijk 2610 Beaufays 4052 Sint-Martens-Latem 9830Hoboken 2660 Embourg 4053Aartselaar 2630 Fléron 4620Boechout 2530 Retinne 4621 gemeente postcodeBoom 2850 Magnée 4623 Brussel 1000Borsbeek 2150 Romsée 4624 Laken 1020Brasschaat 2930 Herstal 4040 Neder-over-Heembeek 1120Edegem 2650 Vottem 4041 Haren 1130Hemiksem 2620 Liers 4042 Schaarbeek 1030Hove 2540 Oupeye 4680 Etterbeek 1040Kapellen 2950 Saint-Nicolas 4420 Elsene 1050Mortsel 2640 Seraing 4100 Sint-Gillis 1060Niel 2845 Jemeppe-sur-Meuse 4101 Anderlecht 1070Schelle 2627 Ougrée 4102 Sint-Jans-Molenbeek 1080Schoten 2900 Soumagne 4630 Koekelberg 1081Wommelgem 2160 Evegnée 4631 Sint-Agatha-Berchem 1082Stabroek 2940 Cérexhe-Heuseux 4632 Ganshoren 1083Kontich 2550 Melen 4633 Jette 1090Wijnegem 2110 Grâce-Hollogne 4460 Evere 1140

Flémalle 4400 Sint-Pieters-Woluwe 1150Oudergem 1160Watermaal-Bosvoorde 1170Ukkel 1180Vorst 1190Sint-Lambrechts-Woluwe 1200Sint-Joost-ten-Node 1210

Gewest Brussel

Agglomeratie Antwerpen Agglomeratie Luik Agglomeratie Gent



Appendice C: Volumes de trafic sur le RRP et le RRS en 2007 et en 2020

C.1 Volumes de trafic 2007

C.1.1 Réseau routier principal Pour les Régions, le total de kilomètres véhicule parcourus en 2007 est estimé sur base des chiffres du SPF Mobilité et Transports7 pour 2006. Il est supposé que la croissance du trafic par Région entre 2005 et 2006 se poursuit pour 2006-2007. Cela donne les résultats dans le Tableau 21.

Tableau 21: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRP dans les différentes Régions.

Ces kilomètres/véhicule parcourus par an sont utilisés comme entrée pour le modèle TREMOVE. Vu que les courbes de congestion réalisées sont également introduites dans TREMOVE, les volumes de trafic horaires utilisés pour ce faire doivent être harmonisés avec les kilomètres/véhicule parcourus par an. Si les volumes de trafic mesurés par START-SITTER (voir aussi Tableau 2) étaient extrapolés en volumes annuels, cela donnerait une sous-estimation du volume annuel puisque le système START-SITTER ne contient aucune donnée complète. Les facteurs par lesquels les volumes mesurés pour les Régions doivent être multipliés pour atteindre cette concordance sont donnés dans le Tableau 22. Ces facteurs de volume sont calculés pour chaque région comme suit :

( ) ( )240 3 3 7 11 125 3 3 7 11ouvrable ouvrable ouvrable ouvrable non ouvrable non ouvrable non ouvrable non ouvrablematin soir midi nuit matin soir midi nuit

VolumeannuelVFU U U U U U U U− − − −

=+ + + + + + +

où VF = facteur de volume (-), Volume annuel = Volume de trafic 2007 (km véhicule/an), U = Volume de trafic pour une heure moyenne (km véhicule/heure).

Tableau 22: Facteurs de volume pour les différentes Régions.

Pour les agglomérations, les facteurs de volume sont utilisés pour la Région correspondante, comme indiqué dans le Tableau 23

7 Source : Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Recensement de la circulation 2006, n° 39, appendice B, pages B5-B6.

RRP Volume de trafic 2007Région (milliard kmvéh/an)Région flamande 21,84Région wallonne 12,61Région bruxelloise 0,41

RRP Facteur de volumeRégion (-)Région flamande 1,28Région wallonne 1,85Région bruxelloise 6,26



Tableau 23: Facteurs de volume pour les différentes agglomérations.

Après application de ces facteurs de volume, nous obtenons les volumes de trafic horaires moyens normalisés pour les différentes régions en 2007, comme indiqué dans le Tableau 24.

Tableau 24: Volumes de trafic horaires moyens normalisés sur le RRP.

Les volumes de trafic annuels correspondants sont donnés dans le Tableau 25.

Tableau 25: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRP dans les différentes régions.

Les volumes de trafic horaires moyens pour la période ‘Pic 2007’ définie dans TREMOVE sont calculés comme la moyenne des volumes horaires moyens du matin et du soir de chaque jour ouvrable dans la période mesurée 9/10/2007 – 31/03/2008, ce qui donne les résultats dans le Tableau 26.

Tableau 26: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRP pour le ‘Pic 2007’.

RRP Facteur de volumeRégion (-)Agglomération d’Anvers 1,28Agglomération de Gand 1,28Agglomération de Liège 1,85

RRPRégion Matin Soir Journée Nuit Matin Soir Journée NuitRégion flamande 4.176.323 4.816.279 4.019.188 1.213.119 945.567 3.241.852 2.762.751 998.608Région wallonne 2.835.076 3.339.057 2.472.609 715.789 620.757 1.278.297 1.110.032 279.831Région bruxelloise 83.079 82.366 79.106 20.418 16.588 62.697 54.931 18.480Agglomération d’Anvers 329.496 389.592 340.053 108.816 78.557 268.104 232.162 90.284Agglomération de Gand 217.128 250.171 201.620 62.340 49.171 176.671 149.567 57.541Agglomération de Liège 195.477 240.222 168.015 49.140 59.802 106.536 99.841 26.322

Volumes de trafic horaires moyens normalisés (kmvéh/h)Jour ouvrable Jour non ouvrable

RRP Volume de trafic 2007Région (milliard kmvéh/an)Région flamande 21,84Région wallonne 12,61Région bruxelloise 0,41Agglomération d’Anvers 1,83Agglomération de Gand 1,14Agglomération de Liège 0,87

RRP volume (kmvéh/h)Région 2007Région flamande 4496301Région wallonne 3087067Région bruxelloise 82723Agglomération d’Anvers 359544Agglomération de Gand 233650Agglomération de Liège 217850



C.1.2 Réseau routier secondaire Pour les volumes de trafic sur le RRS, nous ne disposons d’aucune mesure directe. Toutefois, il ressort des différents décomptes sur le RRS et le RRP que la répartition du trafic sur une journée diffère très peu sur le RRS et le RRP [SPFb]. Dans ce qui suit, nous supposons que la répartition du trafic sur une journée sur le RRR et le RRU est la même que la répartition sur une journée sur le RRP. Les volumes annuels totaux sont déduits des volumes de trafic annuels rapportés par le SPF Mobilité et Transports8, où l’on suppose que les tendances entre 2005 et 2006 se poursuivent pour 2006 – 2007, comme indiqué dans le Tableau 27.

Tableau 27: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRS dans les différentes Régions.

La répartition de ces volumes totaux sur les jours et les périodes séparément est reprise du RRP. Nous obtenons alors les informations du Tableau 28 et du Tableau 29.

Tableau 28: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR dans les différentes Régions (km véhicule/h).

Tableau 29: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU dans les différentes Régions (km véhicule/h).

Pour les agglomérations, les volumes annuels totaux sur le RRS sont estimés sur base des volumes annuels des Régions correspondantes. En tant que facteur de proportion, les proportions des longueurs de routes du réseau routier étudié sont retenues :

AnversAnvers FlandreRRRRRR RRRFlandre

RRR

LQ QL

= , Gand

Gand FlandreRRRRRR RRRFlandre

RRR

LQ QL

= , Liège

Liège WallonieRRRRRR RRRWallonie

RRR

LQ QL

= ,

AnversAnvers FlandreRRURRU RRUFlandre

RRU

LQ QL

= , Gand

Gand FlandreRRURRU RRUFlandre

RRU

LQ QL

= , Liège

Liège WallonieRRURRU RRUWallonie

RRU

LQ QL

= ,

8 Source : Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Recensement de la circulation 2006, n° 39, appendice B, pages B5-B6.

Région RRR RRURégion flamande 21,49 12,09Région wallonne 15,95 8,21Région bruxelloise 2,36 1,04

Volume de trafic 2007 (kmvéh/an)

RRR Région Matin Soir Creux Matin Soir Creux Région flamande 4.614.800 5.320.100 2.541.300 1.034.800 3.576.200 1.852.600Région wallonne 3.940.600 4.627.800 1.941.300 872.020 1.761.000 807.510 Région bruxelloise 533.580 528.650 276.440 104.640 399.470 213.640

Volume de trafic moyen (kmvéh/h)Jour ouvrable Jour non ouvrable

RRURégion Matin Soir Creux Matin Soir Creux Région flamande 2.624.500 3.025.600 1.445.200 588.510 2.033.800 1.053.600Région wallonne 2.067.700 2.428.300 1.018.600 457.570 924.030 423.720 Région bruxelloise 240.820 238.590 124.760 47.228 180.290 96.424

Volume de trafic moyen (kmvéh/h) Jour ouvrable Jour non ouvrable



où Q = volume annuel (kilomètres/véhicule/an), L = longueur du réseau routier (kilomètre). Les longueurs de routes pour les Régions et les agglomérations sont respectivement reprises du [SPFb], et proviennent des longueurs de routes pour les différents niveaux NavTeq (voir aussi Appendice C).

Tableau 30: Longueurs de routes pour les différents types de routes et régions.

Les volumes de trafic résultants pour les agglomérations sont alors :

Tableau 31: Volumes de trafic annuels (2007) sur le RRS dans les différentes régions.

Pour les agglomérations, la répartition de ces volumes annuels totaux sur les jours et périodes séparément est également reprise du RRP. Nous obtenons :

Tableau 32: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR dans les différentes agglomérations (km véhicule/h).

Région RRP RRR RRURégion flamande 883 6.035 53.346 Région wallonne 869 7.579 48.494 Région bruxelloise 11 320 1.540Agglomération d’Anvers 79 290 880Agglomération de Gand 36 118 454Agglomération de Liège 70 392 739

Longueur totale de routes (km)

Région RWN SWNRégion flamande 21,49 12,09Région wallonne 15,95 8,21Région bruxelloise 2,36 1,04Agglomération d’Anvers 1,03 0,20Agglomération de Gand 0,42 0,10Agglomération de Liège 0,83 0,13

Volume de trafic 2007 (kmvéh/an)

RRR Région Matin Soir Creux Matin Soir Creux Agglomération d’Anvers 208.230 246.510 124.710 49.226 168.690 92.180Agglomération de Gand 90.041 103.530 48.533 20.235 73.216 38.525Agglomération de Liège 199.800 246.740 98.786 61.182 108.570 71.809

Jour ouvrable Jour non ouvrableVolume de trafic moyen (kmvéh/h)



Tableau 33: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU dans les différentes agglomérations (km véhicule/h).

Les volumes de trafic horaires moyens pour la période ‘Pic 2007’ définie dans TREMOVE sont calculés comme la moyenne des volumes horaires moyens du matin et du soir de chaque jour ouvrable dans la période mesurée allant du 09/10/2007 au 31/03/2008:

Tableau 34: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR pour le ‘Pic 2007’.

Tableau 35: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU pour le ‘Pic 2007’.

C.2 Volumes de trafic en 2020 Pour estimer la demande de transport en 2020, le modèle TREMOVE a été utilisé. TREMOVE détermine les évolutions prévues pour le nombre de kilomètres/passager parcourus et le nombre de kilomètres/tonne parcourus entre 2007 et 2020, par région et par type de route. Sur cette base, TREMOVE a également calculé l’évolution du nombre de kilomètres/véhicule parcourus. Pour de plus amples informations sur le fonctionnement du modèle TREMOVE, il est fait référence à l’Appendice E. Pour déterminer l’évolution du nombre de kilomètres/passager par Région, on tient compte des différentes prévisions en ce qui concerne l’accroissement de la population par région. Pour ce faire, TREMOVE a utilisé les chiffres suivants du SPF9 :

9 Source : SPF Économie, Direction Générale Statistique et Information Économique http://www.statbel.fgov.be/figures/d23_fr.asp

RRURégion Matin Soir Creux Matin Soir Creux Agglomération d’Anvers 40.724 48.210 24.391 9.627 32.990 18.028Agglomération de Gand 22.299 25.641 12.020 5.011 18.132 9.541 Agglomération de Liège 30.963 38.236 15.308 9.481 16.825 11.128

Volume de trafic moyen (kmvéh/h)Jourouvrable Jour non ouvrable

RRR volume (kmvéh/h)Région 2007Région flamande 4967450Région wallonne 4284200Région bruxelloise 531115Agglomération d’Anvers 227370Agglomération de Gand 96786Agglomération de Liège 223270

RRU volume (kmvéh/h)Région 2007Région flamande 2825050Région wallonne 2248000Région bruxelloise 239705Agglomération d’Anvers 44467Agglomération de Gand 23970Agglomération de Liège 34600



Tableau 36: Accroissement de la population 2007-2020 dans les différentes Régions.

Pour déterminer l’évolution du nombre de kilomètres/tonne par Région, on tient compte des différentes prévisions en ce qui concerne la Valeur Ajoutée Brute (taux de croissance économique) du secteur des transports par région. Pour ce faire, TREMOVE a utilisé les chiffres Bureau Fédéral du Plan10 de 2007 à 2012. Pour 2012-2020, on suppose que le taux de croissance annuel reste le même :

Tableau 37: Taux de croissance économique 2007 – 2020 dans les différentes Régions

Les kilomètres/passager 2007-2020 augmentent proportionnellement à l’accroissement de la population par région. Les chiffres suivants sont obtenus :

Tableau 38: Kilomètres/passager en 2007 et en 2020 dans les différentes Régions.

Les kilomètres/tonne de 2007 à 2020 augmentent proportionnellement au taux de croissance économique du secteur des transports. Les chiffres suivants sont obtenus :

10 Bureau Fédéral du Plan, “Uitwerking van een regionaal projectiemodel. Een eerste toepassing van het HERMEG model op de nationale economische vooruitzichten 2007-2012”.

Nombre d’habitants 2007 Taux de crois. annuel 07-20Croissance tot. 07-20 Nombre d’habitants 2020(million) (%) (%) (million)

Belgique 10,45 0,21 2,78 10,72Région flamande 6,04 0,15 1,96 6,14Région wallonne 3,42 0,29 3,81 3,55

Région bruxelloise 0,99 0,32 4,24 1,03

Taux de croissance éco Taux de croissance écoannuel secteur transports total secteur transports

2007 - 2020 2007 - 2020

(%) (%)Belgique 2,8 43,2

Région flamande 2,5 37,9

Région wallonne 1,8 26,1Région bruxelloise 5 88,6

Km passager 2007 Taux de crois. annuel Crois. totale 07-20 Km passager 2020

(milliard) (%) (%) (milliard)

Belgique 130,3 1 14 148,5

Région flamande 73,4 1 13,3 83,2

Région wallonne 51,3 1,1 14,8 58,9




Tableau 39: Kilomètres/tonne en 2007 et en 2020 dans les différentes Régions.

Cela s’exprime donc par les kilomètres/véhicule suivants :

Tableau 40: Volumes de trafic annuels (2007 et 2020) pour les différentes Régions.

L’évolution du nombre de kilomètres/véhicule parcourus entre 2007 et 2020 dans les agglomérations est supposée égale à l’évolution dans les Régions correspondantes. Les kilomètres/véhicule dans les agglomérations sont les suivantes :

Tableau 41: Volumes de trafic annuels (2007 et 2020) pour les différentes agglomérations.

Les volumes de trafic horaires moyens pour la période ‘Pic 2020’ définie dans TREMOVE sont calculés sur base des volumes pour le ‘Pic 2007’. L’augmentation du volume de trafic du ‘Pic 2007’ au ‘Pic 2020’ est supposée égale à celle des volumes de trafic annuels de 2007 à 2020. Nous obtenons :

Tableau 42: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRP pour le ‘Pic 2020’.

Km tonne 2007 Taux de crois. annuel Crois. totale 2007-2020 Km tonne 2020

(milliard) (%) (%) (milliard)

Belgique 42,1 1,2 16,2 48,9

Région flamande 25,3 1,3 18,4 29,9

Région wallonne 15,3 0,6 8,3 16,6


Volumes de trafic 2007 Volumes de trafic 2020

RRP RRR RRU RRP RRR RRU (miliard kmvéh / an) (milliard kmvéh / an)

Belgique 34,86 39,8 21,35 40,31 46,22 24,77

Région flamande 21,84 21,49 12,09 25,31 24,83 13,97

Région wallonne 12,61 15,95 8,21 14,48 18,41 9,52 Région bruxelloise 0,41 2,36 1,04 0,52 2,97 1,28

Volumes de trafic 2007 Volumes de trafic 2020

RRP RRR RRU RRP RRR RRU (milliard kmvéh / an) (milliard kmvéh / an)

Agglomération d’Anvers 1,83 1,03 0,2 2,12 1,19 0,23 Agglomération de Gand 1,14 0,42 0,1 1,3 0,48 0,12 Agglomération de Liège 0,87 0,83 0,13 1,1 1,04 0,15

RRP volume (kmvéh/h)Région 2020Région flamande 5210759Région wallonne 3545855Région bruxelloise 104603Agglomération d’Anvers 416675Agglomération de Gand 268374Agglomération de Liège 275471



Tableau 43: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRR pour le ‘Pic 2020’.

Tableau 44: Volumes de trafic horaires moyens sur le RRU pour le ‘Pic 2020’.

RRR volume (kmvéh/h)Région 2020Région flamande 5739920Région wallonne 4945212Région bruxelloise 669853Agglomération d’Anvers 262727Agglomération de Gand 111719Agglomération de Liège 281593

RRU volume (kmvéh/h)Région 2020Région flamande 3264673Région wallonne 2606075Région bruxelloise 293820Agglomération d’Anvers 51387Agglomération de Gand 27788Agglomération de Liège 42411



Appendice D: Conversions des mesures du réseau routier secondaire

Les durées de voyage sur le RRS sont données sous leur forme d’origine par niveau NavTeq. La catégorisation des routes selon NavTeq diffère de la répartition du RRS dans le RRR et le RRU utilisée pour cette étude. Dans celle-ci, une répartition suivant les niveaux NavTeq n’est pas valable puisque nous ne disposons d’aucune donnée sur les volumes de trafic pour ces différents niveaux NavTeq. Par conséquent, une conversion de la répartition NavTeq en répartition RRR-RRU s’impose. Les données sources sur le RRS sont données pour les niveaux NavTeq2, NavTeq3 et NavTeq4. Plus le niveau NavTeq est élevé (1 = niveau le plus élevé ; 5 = niveau le plus bas), plus les routes qui font partie de ce niveau sont principales. La conversion des niveaux NavTeq en niveaux RRR et RRU s’effectue sur base des longueurs des réseaux routiers respectifs. Le tableau ci-dessous indique la longueur du RRR et du RRU11, ainsi que la longueur du réseau routier qui fait partie des différents niveaux NavTeq12 pour les différentes Régions:

Tableau 45: Longueur du réseau routier par Région.

On suppose que le RRR est composé de NavTeq2 et d’une partie de NavTeq3, et que le RRU est composé d’une partie de NavTeq3, de NavTeq4 et de NavTeq5. La partie NavTeq3 qui ressort du RRR, est déterminée de telle sorte que la longueur de NavTeq2 avec la partie NavTeq3 corresponde à la longueur du RRR :

RWN Navteq2 Navteq3L L x L= + où L la longueur du réseau routier (kilomètre). Cela donne les fractions suivantes :

Flandre : RRR = NavTeq2 + 26,8 % NavTeq3, Wallonie : RRR = NavTeq2 + 51,4 % NavTeq3, Bruxelles : RRR = NavTeq2 + 45,0 % NavTeq3.

Ces fractions sont enfin utilisées pour convertir les durées de voyage :

Navteq2 Navteq2 Navteq3 Navteq3RRR

RRR

T L T x LT

L+

=

où T = durée de voyage moyenne (secondes/kilomètre),

L = longueur du réseau routier (kilomètre). Pour les agglomérations, les facteurs de conversion des Régions correspondantes sont appliqués.

11 Source : http://www.mobilit.fgov.be/data/mobil/broroutn.pdf 12 Source : Be-Mobile.

Région RRR RRU Navteq 2 Navteq 3 Navteq 4 Région flamande 6.035 53.346 4.302 6.468 17.800Région wallonne 7.579 48.494 3.532 7.871 16.648Région bruxelloise 320 1.540 205 255 335

Longueur totale de routes (km)



Le RRU est composé des fractions restantes NavTeq3 et de NavTeq4 et NavTeq5. Les durées de voyage ont uniquement été enregistrées pour les niveaux NavTeq 3 et 4. Pour le RRU, elles sont calculées comme suit :

3 3 4 4RRU

RRU-mesurée

Navteq Navteq Navteq NavteqT y L T LT

L+

=

où 1 (...)y x= − . La longueur de la partie mesurée du RRU est calculée avec :

RRU-mesurée 3 4Navteq NavteqL y L L= + La longueur de la partie mesurée du RRU par rapport à la longueur totale du RRU (cfr. Tableau 45) est alors :

Flandre : FlandreRRU-mesurée

FlandreRRU

22.535 42,2%53.346

L kmkmL

= =

Wallonie : WallonieRRU-mesurée

WallonieRRU

20.472 42,2%48.494

L kmkmL

= =

Bruxelles : BruxellesRRU-mesurée

BruxellesRRU

475 30,8%1.540

L kmkmL

= =

Belgique : BelgiqueRRU-mesurée

BelgiqueRRU

43.482 42,0%103.380

L kmkmL

= =



Appendice E: Courbes de congestion pour les régions Cette Appendice décrit la méthode de réalisation d’une courbe de congestion pour une région. Les courbes de congestion reproduisent les durées de voyage en fonction des volumes de trafic. De cette manière, elles décrivent les éventuelles situations routières dans la zone correspondante. Les situations routières sont caractérisées par un volume de trafic moyen (nombre de kilomètres/véhicule par heure) et une durée de voyage moyenne par kilomètre. Les courbes de congestion caractérisent donc l’offre de trafic de la zone étudiée et indiquent la durée de voyage moyenne par km pour un certain volume de trafic.

E.1 Détermination des durées de voyage moyennes par heure et des volumes de trafic

Les données qui proviennent du système START-SITTER reprennent le nombre total par heure de voitures particulières et de poids lourds, ainsi que leur vitesse moyenne commune pendant cette heure. Pour convertir ces données en une définition valable pour cette étude, nous les avons transformées comme suit :

• Tout d’abord, un volume total par heure a été calculé sur base des PCU (passenger car units) où un poids lourds compte pour deux voitures particulières [Mae06].

• Ensuite, la vitesse moyenne constatée par un poste de mesure a été inversée et multipliée par la

longueur de la portion de route dont est responsable le poste de mesure en question. Cela donne la durée de voyage moyenne sur cette portion de route.

E.2 Réalisation des courbes de congestion Sur le RRP et le RRS, nous disposons pour chaque jour de quatre et trois points de mesure par région. Pour les quatre ou trois périodes par jour, nous connaissons un volume de trafic moyen par heure pour cette période et nous connaissons une durée de voyage moyenne par kilomètre pour la région étudiée. Ces points sont maintenant représentés dans un diagramme qui relie la durée de voyage au volume de trafic, où les points de mesure dans les différentes périodes ont une couleur différente. La Figure 52 montre un exemple pour le RRP en Région flamande. Grâce à ces points de mesure, on trace ensuite une courbe de congestion qui se rapproche au mieux des points de mesure.

Figure 52: Points de mesure et courbe de congestion pour le RRP en Région flamande.



La courbe de congestion a la forme fonctionnelle suivante13 :

ff 1 qT TC

β

α = +

.

où ffT = durée de voyage dans un réseau non chargé en trafic fluide (secondes),

q = volume de trafic (kilomètres/véhicule par heure), C = volume de trafic maximal (kilomètres/véhicule par heure),

et où les paramètres α et β sont déterminés de telle sorte que la courbe de congestion se rapproche au mieux des points de données suivant la méthode des plus petits carrés. La condition préalable

1β ≥ s’applique, elle est imposée pour des raisons de théorie de flux de circulation. Pour l’exemple du RRP en Flandre, nous obtenons les valeurs suivantes pour les différents paramètres :

ffT =36.32 s, C = 4.158.000 kilomètres/véhicule/heure, α = 0.1254, β = 1.6002.

La durée de voyage en situation de trafic fluide ffT est calculée comme la médiane des 15% de durées de voyage les plus basses mesurées. Une grande plus-value apportée par cette étude est que les courbes de congestion sont totalement calibrées sur les données du trafic. Alors qu’auparavant, on prenait plutôt des valeurs fixes pour α et β (0.15 et 4 respectivement), ces paramètres sont à présent estimés par région sur base des données de trafic réellement mesurées qui couvrent une période significative d’un semestre [DCM07].

13 Une forme fréquemment utilisée pour les courbes de congestion est ce qu’on appelle la courbe de temps de voyage BPR, c’est-à-dire “Bureau of Public Roads”, l’organisation qui a commencé à utiliser ces courbes [BPR64,Bra76,Mae06]:



Appendice F: Description du modèle TREMOVE Cet Appendice explique le modèle économique de transport TREMOVE. La structure de ce modèle, le contexte politique et la base scientifique y sont abordés.

F.1 Structure du modèle TREMOVE TREMOVE est un modèle de transport et d’émission qui répercute et évalue les options politiques. Tant les mesures liées au transport, à l’économie et à l’environnement ayant un effet sur les émissions du secteur du transport peuvent être prises en compte. Il s’agit d’un modèle de simulation intégré qui a été conçu pour prendre en compte des analyses stratégiques d’une vaste gamme d’outils politiques et de mesures tant au niveau régional et national qu’européen. Le modèle TREMOVE Belgique est dressé pour chaque année (de 1990 à 2030). Cela implique que des données pertinentes ont été recueillies, que les paramètres du modèle ont été calibrés et que différents scénarios sont pris en compte. Vous trouverez des informations détaillées et de la documentation sur le site web14 et dans les différents rapports TREMOVE [DC05b]. Le modèle TREMOVE pour un pays décrit les flux de transport (passagers et marchandises) et les émissions dans trois zones : une zone autour d’une grande métropole (Bruxelles), un conglomérat de tous les autres environnements urbains et les zones rurales. De plus, les déplacements en zone non urbaine sont scindés en déplacements courts (moins de 500 km) et longs (plus de 500 km). Le modèle prend explicitement en compte que les moyens de transport et les types de routes sont différents par zone. Les valeurs numériques varient à chaque fois par pays, la structure du modèle est la même pour plusieurs pays. La Figure 53 dresse la structure du modèle qui est composé de plusieurs modules liés.

• Le module de la demande de transport reproduit les volumes de trafic parcourus. Il s’agit d’un modèle d’équilibre économique partiel où les quantités de transport dépendent des prix et des coûts temporels de tous les moyens de transport. Ce module est expliqué en détails dans la Section E.3.

• Le module du stock de véhicules indique comment évolue la flotte de véhicules pour différents

véhicules types (ex petits véhicules à l’essence, grands poids lourds, camionnettes, …) mais aussi pour d’autres moyens de transport (ex trains). Par an, on calcule alors combien et quels véhicules sont mis à la casse et combien de nouveaux véhicules sont achetés. La composition et l’âge du parc automobile influencent à leur tour le coût de l’utilisateur, qui est utilisé dans le module de la demande de transport.

• Dans le module d’émission, les émissions par région sont modelées sur base de la flotte et des

vitesses issues du module de la demande de transport. Il en découle également la consommation de carburant qui influence le prix dans le module de la demande de transport.

• Le module du bien-être décrit comment évolue le bien-être total d’un pays en prenant en compte

les frais externes, les surplus de consommateurs et de producteurs et les rentrées fiscales issues du secteur des transports.

14 http://www.tremove.org/



Figure 53: Structure du modèle TREMOVE II

F.2 Contexte politique du modèle TREMOVE La première version du modèle TREMOVE a été développée à la fin des années nonante par la KULeuven et Standard & Poor’s DRI15. Les mesures du programme européen Auto-Oil II de la Commission européenne se sont basées sur ce modèle de manière analytique. Sur base de cette première version TREMOVE, la KULeuven a étudié la réforme de la fiscalité des transports en Flandre16. De même, le projet d’étude Susatrans17 repose également sur le développement de TREMOVE. Depuis, TREMOVE a évolué pour la Commission européenne notamment dans le cadre du programme CAFE (Clean Air For Europe). Cette deuxième version a été calibrée pour 21 pays européens. Plusieurs éléments importants de la politique environnementale européenne pour le secteur du transport sont préparés à l’aide de TREMOVE (par exemple Euro V et National Emission Ceilings). Le modèle a également été utilisé pour l’évaluation intermédiaire de l’évolution et de l’impact des réseaux TEN et les autres mesures politiques pour le Livre blanc européen sur le Transport de 200118 19. Il est aussi utilisé pour les autorités nationales afin de mettre en place la politique en matière fiscale, environnementale et de transports20. Le modèle a récemment été utilisé pour calculer les émissions de la circulation belge et estimer l’impact des différentes mesures21. Des travaux ont récemment débuté pour continuer à développer TREMOVE. Dans cette troisième version, le modèle est mis sur pied pour 31 pays.

15 Commission européenne, Standard & Poors’ DRI, K.U.Leuven (1999), The AOP II Cost – Effectiveness Study. 16 Proost S., Meire E., Knockaert J. (2004), Hervorming Transportfiscaliteit in Vlaanderen, Rapport pour le Gouvernement flamand. 17 De Vlieger I., Pelkmans L., Verbeiren S., Cornelis E., Schrooten L., Int Panis L. – VITO Proost S., Knockaert J. – ETE-CES (2005), Sustainability assessment of technologies and modes in the transport sector in Belgium (SUSATRANS ) – Rapport définitif, Onderzoekscontracten n° CP/67/431, CP/01/432 sponsorisés par la Federaal Wetenschapsbeleid. 18 Commission européenne (2001), White Paper – European transport policy for 2010: time to decide. 19 De Ceuster G. et al (2005), ASSESS Final Report, DG TREN, Commission européenne. 20 Proost S., Meire E., Knockaert J. (2004), Hervorming Transportfiscaliteit in Vlaanderen. Rapport pour le Gouvernement flamand. 21 Logghe S., Van Herbruggen B., Van Zeebroeck B. (2006), Emissions of road traffic in Belgium 1990-2030 – Rapport pour FEBIAC et le SPF Mobilité et Transports.

Module du stock de véhicules

Module d’émission et

de consommation de carburant

Demande de transport

Structurestock

Utilisatio

Utilisatio Structurestock

Consommation de carburant

Frais d’utilisatio

Vitesse & occupation

Module de la demande

de transport

Module d’abondanc

e

Utilité consommateurs, frais producteurs & rentrées fiscales

Frais externes



F.3 Base scientifique Le module de la demande de transport reproduit, pour une année et un moyen de transport donnés, le nombre de kilomètres/passager (kmp) ou de kilomètres/tonne (kmt) par zone du modèle. Ces quantités de transport par an sont également scindées selon qu’il s’agit des heures de pointe ou non, de déplacements courts ou longs et selon le motif du déplacement. TREMOVE modèle ces flux de transport sans reproduire explicitement le réseau. Cela nous permet d’analyser un pays entier sans devoir introduire des structures détaillées de réseau. Toutefois, les données de base des volumes de trafic proviennent de Scenes22, un modèle de réseau européen. La version belge de TREMOVE a été affinée en fonction des différentes sources de données.

F.3.1 Approche économique Au sein du module de la demande de transport, une distinction claire est faite entre les déplacements privés et professionnels. La demande de déplacements privés (déplacements maison-travail et déplacements non professionnels) est le résultat d’un processus de décision de tous les ménages d’un pays. Nous supposons que les ménages choisissent leur modèle de consommation sur base d’un certain revenu. La structure décisionnelle des ménages est modelée dans une fonction de rendement avec des fonctions imbriquées Constant Elasticity of Substitution (CES)23. En partant des quantités consommées actuelles et des prix de tous les moyens de transport et dépenses à d’autres marchandises, la valeur d’utilité est estimée. Cette relation préférentielle de tous les ménages reproduit le choix des différentes options de transport. Puisque nous connaissons la substitution entre les différents moyens de transport, il est possible de modeler le changement de quantités de transport comme une réaction aux prix variables des transports. La demande de déplacements professionnels et de transport de marchandises est modelée comme le résultat d’un processus décisionnel de toutes les entreprises. Toutes les entreprises produisent une quantité de marchandises et de services sur base des facteurs de production. La demande de transport apparaît ici comme un facteur de production. Pendant la calibration, le prix généralisé est suggéré pour tous les facteurs de production et les quantités utilisées. En utilisant la substitution entre les différentes options de transport, il est possible de modeler le changement dans les quantités de transport utilisées si le prix d’une option change. On suppose alors que la quantité totale à produire reste constante pour toutes les entreprises, tandis que chaque entreprise essaie de réduire ses frais au minimum. Ici aussi, on utilise une fonction imbriquée CES. Les moyens de transport pour les passagers englobent les petites et les grandes voitures, les motos, les moyens lents (piétons et cyclistes), le bus, le train et l’avion. Le transport de marchandises s’effectue par navigation, par rail ou par route avec des poids lourds petits ou grands. Il existe trois catégories de marchandises : les marchandises en vrac, par charges unitaires et le fret général. La Figure 54 reproduit la structure de l’arbre décisionnel des entreprises. Le haut de l’arbre (upper tree) représente le choix principal central que les entreprises peuvent faire entre plusieurs facteurs de production. La question centrale est de savoir si elles utilisent le transport de marchandises, le trafic professionnel ou d’autres facteurs de production. La structure des marchandises se scinde également selon la zone géographique (metropolitan représente la Région bruxelloise), la nationalité du transport (short distance signifie national, long distance signifie international), les périodes (heures de pointe ou non). On trouve sous le haut de l’arbre, selon la région, l’arbre décisionnel non-urban ou urban freight. On y trouve le type de marchandises, les moyens de transport (navigation ou iww, rail ou road), le type de poids lourds et le type de route. 22 Marchial Echenique & Partners (2000), SCENES European Transport Forecasting model and Appended Module: Technical Description. SCENES Deliverable 4 pour la Commission européenne. 23 Keller W. (1976), A nested CES-type utility function and its demand and price index functions. European Economic Review 5, pages 175—186.



Figure 54: L’arbre décisionnel pour le transport professionnel

CostB

Non-FreightBN

FreightBF

OtherBNO

Business TripsBNT

OtherBFO

TransportBFT

UrbanBNTU

Non-urbanBNTN

Non-urbanBFTN

UrbanBFTU

Short DistanceBNTNS

Long DistanceBNTNL

MetropolitanBNTUM

Other UrbanBNTUO

Short DistanceBFTNS

Long DistanceBFTNL

MetropolitanBFTUM

Other UrbanBFTUO

Peak time

PK

TN

Trips Non-urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

TN

Trips N

on-urbanlow

er tree

Peak time

PK

TN

Trips Non-urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

TN

Trips Non-urban

lower tree

Peak time

PK

FU

Freight Urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

FU

Freight Urban

lower tree

Peak time

PK

FU

Freight Urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

FU

Freight Urban

lower tree

Peak time

PK

TU

Trips Urbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

TU

Trips U

rbanlow

er tree

Peak time

PK

TU

Trips Urbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

TUTrips U

rbanlow

er tree

Peak time

PK

FN

Freight N

on-urbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

FN

Freight Non-urban

lower tree

Peak time

PK

FN

Freight N

on-Urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

FN

Freight Non-urban

lower tree

U P P E R T R E E : B U S I N E S S

L O W E R T R E E : F R E I G H T N O N - U R B A N

BulkFNB

CargoFNNC

NetworkFNNCN

TruckFNNCT

IWWFNNCNI

Other RoadFNNCTLO

Small truckFNNCTS

MotorwayFNNCTLM

MotorwayFNNCTSM

Other RoadFNNCTSO

TrainFNBNT

Freight Non-UrbanFN

TrainFNNCNT

Large TruckFNNCTL

IWWFNBNI

NetworkFNBN

UnitisedFNNU

NetworkFNNUN

TruckFNNUT

IWWFNNUNI

MotorwayFNNUTM

TrainFNNUNT

Other RoadFNNUTO

non-BulkFNN

TruckFNBT

Other RoadFNBTLO

Small truckFNBTS

MotorwayFNBTLM

MotorwayFNBTSM

Other RoadFNBTSO

Large TruckFNBTL

Light duty vehicle

Heavy duty vehicle

Light duty vehicle

Heavy duty vehicle

Heavy duty vehicle

Heavy duty vehicle

Light duty vehicle

Heavy duty vehicle

Light duty vehicle

Heavy duty vehicle

Heavy duty vehicle

Heavy duty vehicle

Inland ship

Freight train

Heavy duty vehicle

Heavy duty vehicle

Inland ship

Freight train

Inland ship

Freight train

Freight UrbanFU

L O W E R T R E E : F R E I G H T U R B A N

Small truckFUS

Large truckFUL

Light duty vehicle

Heavy duty vehicle

Heavy duty vehicle

De manière analogue à l’arbre décisionnel des entreprises, nous considérons également l’arbre décisionnel des consommateurs. Ils ont le choix entre deux types de déplacements : maison-travail (commuting) et autres (non-working trips). La suite de la scission est similaire à celle des déplacements professionnels.



Figure 55: L’arbre décisionnel pour les ménages

UtilityP

ConsumptionPC

LabourPL

OtherPCO

Non-Working TripsPCN

OtherPLO

Commuting TripsPLC

UrbanPCNU

Non-urbanPCNN

Non-urbanPLCN

UrbanPLCU

Short DistancePCNNS

Long DistancePCNNL

MetropolitanPCNUM

Other UrbanPCNUO

Short DistancePLCNS

Long DistancePLCNL

MetropolitanPLCUM

Other UrbanPLCUO

Peak time

PK

TN

Trips Non-urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

TN

Trips N

on-urbanlow

er tree

Peak time

PK

TN

Trips Non-urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

TN

Trips Non-urban

lower tree

Peak time

PK

TU

Trips Urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

TU

Trips Urban

lower tree

Peak time

PK

TU

Trips Urban

lower tree

Off-peak tim

eO

P

TU

Trips Urbanlow

er tree

Peak time

PK

TU

Trips Urbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

TU

Trips U

rbanlow

er tree

Peak time

PK

TU

Trips Urbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

TUTrips U

rbanlow

er tree

Peak time

PK

TN

Trips N

on-urbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

TN

Trips Non-urbanlow

er tree

Peak time

PK

TN

Trips Non-U

rbanlow

er tree

Off-peak tim

eO

P

TN

Trips Non-urban

lower tree

P R I V A T E T R A N S P O R T : U P P E R T R E E

Trips Non-urbanTN

L O W E R T R E E : T R I P S N O N - U R B A N

PrivateTNP

NetworkTNN

CarTNPC

Mototcycle NUTNPNM

Bus NUTNNB

Non-RoadTNNN

Large CarTNPCB

Small CarTNPCS

MotorwayTNPNMM

Other RoadTNPNMO

PlaneTNNNP

Train NUTNNNT

MotorwayTNNBM

Other RoadTNNBO

MotorwayTNPCBM

Other RoadTNPCBO

MotorwayTNPCSM

Other RoadTNPCSO

Non-CarTNPN

SlowTNPNS

Coach

Passenger train

Slow

Moped

Motorcycle

Sm

all car

Medium

/ big car

Light duty vehicle

Sm

all car

Motorcycle

Plane

Coach

Medium

/ big car

Light duty vehicle

Trips UrbanTU

L O W E R T R E E : T R I P S U R B A N

PrivateTUP

NetworkTUN

CarTUPC

Non-CarTUPN

Bus UrbanTUNB

Train UrbanTUNT

Large CarTUPCB

Small CarTUPCS

Motorcycle UrbanTUPNM

SlowTUPNS

Bus

Passenger train

Metro / tram

Moped

Motorcycle

Sm

all car

Medium

/ big car

Light duty vehicle

Slow



F.3.2 Prix des transports Les utilisateurs des transports réagissent à un prix généralisé. Toutefois, dans TREMOVE, le prix est ventilé en détails. Tous les prix sont calculés en euro par kilomètre/tonne ou par kilomètre/passager. Le prix de base d’une option de transport se compose du prix de production. Celui-ci est calculé en détails dans le module du stock de véhicules (ex. coûts d’achat, entretien, …) et le module d’émission et de carburant (frais de carburant). Ce faisant, la composition du parc automobile est prise en compte. L’âge des véhicules influence notamment les frais de carburant. Outre le prix de base, nous payons également des taxes ou il y a une subvention. Ces taxes et subventions sont calculées par option. La distinction entre les frais réels et la contribution fiscale est importante pour calculer les effets indirects et les frais externes. En outre, le coût du temps est également déterminé. Celui-ci dépend de la vitesse du moyen de transport et de l’appréciation temporelle. L’appréciation temporelle diffère ensuite selon le motif du déplacement, le type de marchandises, le déplacement pendant les heures de pointe ou non et le moyen de transport. La vitesse de la circulation est calculée explicitement comme une fonction de l’intensité du trafic. Par conséquent, selon le type de route, la période et la région, un niveau de congestion séparé est modelé. La somme du prix de base, des taxes et des coûts temporels constitue le tarif que paient les utilisateurs des transports. C’est sur base de ce tarif que les utilisateurs prennent une décision quant à leur déplacement.



Appendice G: Embouteillages, risque d’embouteillages, longueurs d’embouteillages et heures perdues dans les véhicules dans START-SITTER

Cet Appendice indique comment les embouteillages, les risques d’embouteillages, les longueurs d’embouteillages et les heures perdues dans les véhicules sont déterminés avec le système START-SITTTER.

G.1 Détection des embouteillages Dans START-SITTER, les embouteillages sont détectés à l’aide de l’algorithme d’embouteillages suivant.

Par détecteur, on détermine chaque minute s’il y a des embouteillages ou pas. DÉBUT : Un embouteillage commence quand la valeur instantanée de la vitesse normalisée descend sous les 50 km/h. FIN: Un embouteillage prend fin quand le volume passe sous les - 50 véhicules par minute pour une autoroute de 2 bandes ; - 75 véhicules par minute pour une autoroute de 3 bandes ; - 100 véhicules par minute pour une autoroute de 4 bandes. et quand la vitesse normalisée dépasse les 75 km/h. Pour éviter les faux signalements, les embouteillages trop courts ou les périodes trop petites de circulation fluide sont éliminés par la suite : 1. Une période de trafic fluide de moins de 10 minutes est considérée comme un embouteillage. 2. Un embouteillage de moins de 10 minutes n’est pas pris en compte.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

START OF TRAFFIC-JAM

Spee

d [k

m/h

]

Intensity [vehicles/h] - 3 lanes



Figure 56: Détection d’embouteillages dans START-SITTER.

G.2 Le risque d’embouteillages sur une portion de route (RE) Le risque d’embouteillages sur une portion de route indique l’importance du risque d’embouteillages sur une portion de route pendant l’heure de la journée étudiée. Le risque d’embouteillages RE pour une portion de route i et une heure h est calculé comme suit :

DFK

D

dd

hi

∑== 1

,

δ

où δd indique s’il y a ou non un embouteillage sur la portion de route i pendant l’heure h et le jour d. Pour savoir s’il y a un embouteillage ou non, on utilise les données d’embouteillages stockées dans la base de données (voir plus haut).

G.3 Longueurs d’embouteillages Les longueurs d’embouteillages sont calculées sur base des risques d’embouteillages :

• pour l’heure de pointe du matin (8h-9h), sur base du RE_8 (risque d’embouteillages sur une certaine portion de route, entre 8h et 9h)

• pour l’heure de pointe du soir (17h-18h), sur base du RE_17 (risque d’embouteillages sur une certaine portion de route, entre 17h et 18h)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 Intensity [vehicles/h] - 3 lanes

Spee

d [k

m/h

]

END OF TRAFFIC-JAM



Pour chaque région étudiée et pour chacune des périodes de pointe (l’heure de pointe du matin et l’heure de pointe du soir), on calcule ensuite une répartition cumulative du risque pour les longueurs d’embouteillages en faisant la somme des longueurs de portions de route, comme ceci. Prenons l’exemple d’un risque d’embouteillages de 50% pour l’heure de pointe du matin. Pour la zone étudiée, cherchons toutes les portions de route pour lesquelles le RE_8 est d’au moins 50%. Faisons ensuite la somme des longueurs de portions de route qui correspondent aux portions de route recherchées. De cette manière, une certaine longueur “X” est obtenue qui correspond au risque d’embouteillages de 50% ou plus. Ce nombre “X” peut aussi être interprété comme : le risque d’au moins “X” kilomètres d’embouteillages est de 50%. En répétant le raisonnement précédent pour chaque risque d’embouteillages entre 0% et 100% (en intervalles de 1%), on obtient une répartition cumulative du risque pour les longueurs d’embouteillages.

G.4 Nombre d’heures perdues dans les véhicules dans une zone Les heures perdues dans les véhicules indiquent combien il y eut de perte de temps pendant le trajet dans une certaine zone pendant une période déterminée. Chaque ralentissement est pris en compte en plus des embouteillages. Le calcul est le suivant :

On rencontre une perte de temps pendant le trajet à chaque moment où la vitesse en écoulement libre (normalisée) n’est pas atteinte. Notons ici que chaque ralentissement est pris en compte en plus des embouteillages réels tels qu’ils sont déterminés par l’algorithme de détection d’embouteillages (voir ci-dessus).

Les vitesses en écoulement libre normalisées sont déterminées dans START-SITTER lors de la préparation (lors de la normalisation des vitesses, voir Partie 1 dans Vanhove2008) pour chaque jour et chaque portion de route. Ces vitesses sont sauvegardées séparément comme valeurs de référence dans la base de données pour les voitures particulières (S1ref ) et pour les poids lourds (S2ref ), pour chaque poste de comptage i et jour d.

Le nombre d’heures perdues dans les véhicules est alors calculé séparément pour les voitures particulières (VU1) et les poids lourds (VU2) comme suit :

ref,

mois/annéeveh veh

ref,, 0.9 1

11 ( ) ( ( ) )1i

i d

i ii di u v S véhicules

VVU q u l R uS≤

= −

∑ ∑

ref,

mois/annéepoids poids

ref,, 0.9 2 poids lourds

12 ( ) ( ( ) )2i

i d

i ii di u v S

VVU q u l R uS≤

= −

∑ ∑

veh vehref,

1( ) ( ( ) )1ii ii d

q u l R uS

− indique la perte de temps pendant le trajet pour l’heure u (du jour d) pour la

portion de route i (la partie des voitures particulières). )(uq persi représente le volume pendant l’heure u sur la portion de route i avec la longueur li, et Ri(u) la durée de voyage moyenne par kilomètre pendant l’heure u sur la portion de route i (exprimée en heure par kilomètre). Pour exclure les petites variations de vitesse, seules les pertes de temps pendant le trajet à une vitesse inférieure à 90% de la vitesse en écoulement libre sont prises en compte (soit à une vitesse maximale de ref0.9 1S ou ref0.9 2S respectivement). Ri(u) est obtenu en prenant la moyenne des valeurs instantanées des durées de voyage comme suit :



60 veh

veh 160

veh

1

( )1 ( )

( )60 ( )

i

imi

im

q mS m

R uq m

=

=

=⋅

∑

∑

où S1(m) représente la valeur instantanée de la vitesse et veh ( )iq m la valeur instantanée des volumes. La sommation de HPV1 ou HPV2 pour toutes les heures de la période étudiée (mois/an) et pour tous les postes de comptage donne la perte de temps pour la zone, exprimée en heures véhicule.



Références [BPR64] Bureau of Public Roads, U.S. Department of Commerce, Urban Planning Division,

Washington D.C., Traffic Assignment Manual, 1964. [Bra76] D. Branston, Link Capacity Functions: A Review, Transportation Research, vol. 10,

n° 4, pages 223—236, 1976. [CV06] B. Cardinaels et S. Vernyns, Toepassing van prijsmechanisme op het Belgische

wegennet, Mémoire de licence, Katholieke Universiteit Leuven, juin 2006. [DC05] G. De Ceuster et al., ASSESS Final Report, DG TREN, European Commission,

2005. [DC05b] G. De Ceuster G. (ed.), L. Franckx, (ed.), B. Van Herbruggen, S. Logghe, B. Van

Zeebroeck, S. Tastenhoye, S. Proost, J. Knockaert, I. Williams, G. Deane, A. Martino, D. Fiorello, TREMOVE 2.30 Model and Baseline Description, rapport pour la Commission européenne, DG Environment, 2005.

[DCM07] G. De Ceuster et S. Maerivoet, Marginal External Costs of Congestion based on Observed Speed-Flow Data, European Transport Conference, 18 octobre 2007.

[LVHVZ06] S. Logghe, B. Van Herbruggen et B. Van Zeebroeck, Emissions of road transport in Belgium, Transport & Mobility Leuven, janvier 2006.

[Mae06] S. Maerivoet, Modelling Traffic on Motorways: State-of-the-Art, Numerical Data Analysis, and Integrated Dynamic Traffic Assignment, PhD thesis, Katholieke Universiteit Leuven, juin 2006.

[ML07] S. Maerivoet et S. Logghe, Validation of Travel Times based on Cellular Floating Vehicle Data, in proceedings of the 6th European Congress and Exhibition on Intelligand Transport Systems and Services, ITS’07, Aalborg, Danemark, 18-20 juin 2007.

[SPF] START-SITTER (Systeem Trafiek Autowegen in Reële Tijd / Système Intelligand de Trafic en TEmps Réel des autoroutes), Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Direction générale Mobilité et Sécurité routière, Direction Mobilité.

[SPFb] Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Recensement général de la circulation 2005, partie IV, n° 37, page IV.24.

[SPFc] Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Recensement de la circulation 2006, n° 39, appendice B, pages B5-B6.

[TML07] Transport & Mobility Leuven, TREMOVE – Service contract for the further development and application of the transport and environmental TREMOVE model. Lot 1 (Improvement of the data set and model structure), Rapport définitif pour la Commission européenne, Direction générale Environnement, Unit C.5. Energie and Milieu, 1049 Bruxelles, 9 juillet 2007.

[Van08] F. Vanhove, Analyse van de mobiliteit op de Belgische autosnelwegen – Verkeersindices 2002 - 2005, Rapport pour le Service Public Fédéral Mobilité et Transports, Direction générale Mobilité et Sécurité routière, Direction Mobilité, juin 2008.

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