Institut du développement durable et des relations internationales27 rue Saint-Guillaume – 75337 Paris Cedex 07

www.iddri.org

Benjamin GARNAUDbenjamin.garnaud@iddri.org

Planifier la ville bas carboneLe modèle Tranus comme support de l’analyse

économique des politiques climatiques

Paris1er mars 2013

Mathieu Saujot, Iddri, Fabrique Urbaine

Cerna, Mines de Paris

Travaux de thèse réalisés grâce au financement de l’Ademe et d’EcosNord pour la mission au Vénézuela

Mathieu.saujot@iddri.org

(p. 2)

Objectifs de la présentation

o Présenter la problématique de ce travail

o Présenter les modèles LUTI

o Présenter une méthodologie d’analyse des politiques climatiques locales qui intègre la dimension urbaine.

o Présenter son application à Grenoble.

o Discuter quelques résultats et des possibles enseignements.

(p. 3)

Le projet AETIC

ANR Villes Durables 2009 - Projet de 3 ansCoordinateurs: P.Criqui -P.Menanteau, Lab. Edden (Cnrs-Univ.Grenoble)

Les partenaires : EDDEN, IDDRI, ENERDATA, CSTB, VEOLIA, PACTE,

Des objectifs très ambitieux pour les politiques climatiques (Facteur 4)

Existence de marges d’intervention importantes

Emergence de la dimension territoriale dans le débat climatique, des initiatives de plus en plus nombreuses des coll. loc

L’approche coût / efficacité : un moyen non suffisant mais absolument nécessaire pour aider à structurer les politiques climatiques locales

…… élaborer des stratégies informées de réduction des émissions

(p. 4)

Aller au-delà de l’analyse MacKinsey…

Uniquement de la techno

Pas de scénario urbain à discuter

Pas de mesures avec un effet sur le fonctionnement urbain

(p. 5)

Les questions clés Méthodologie

Quels futurs pour la région urbaine de Grenoble d’ici à 2030 ?

Dans quelle mesure…

les évolutions de formes urbaines..

les transports publics..

les innovations technologiques.. peuvent contribuer à la réduction des émissions ?

Quels programmes sont les plus coût-efficaces pour réduire le CO2 ?

Quels types de coûts ?

(p. 6)

Modéliser avec TRANUS Méthodologie

Pour aller au-delà du débat « forme urbaine – énergie »

Pas de recherche d’une forme urbaine idéale, éviter les difficultés de comparaisons… avec une Approche empirique, intégrant fortement dimension transport, privilégiant outil d’aide à la décision pour les aménagements futurs.

Pour connecter recherche sur politique climatique e t la ville

Exemple de la valeur Quinet pour le CO2, usage de modèles macro représentant mal la dimension spatiale.

Outil de prospective

Incluant interaction + politiques transport et usage des sols

Représentant finement le système de transport

Permettant le calcul de coûts/ potentiels

Des besoins

Pour calculer des coûts d’abattements

(p. 7)

La simulation prospective

Les LUTI (Land Use Transport Interaction) répondent à ce cahier des charges.

Développer pour lever les limitations des modèles de trafic

Utilisation en prospective, pour la planification territoriale.Production de nombreux indicateurs.

Mais quel usage exactement ? Optimiser ? Prédire ? Explorer ?.. Et quel modèle ?

Economie urbaine

Représenter les processus de localisation et de consommation de l’espace

Economie du transport

Représenter les choix de transport et l’équilibre sur le réseau

(p. 8)

La simulation prospective

Une question centrale : modèles simples ou complexes? (Klosterman, 2012, Hardy, 2011)

Puissance de calcul en hausse

Chercheurs centrés sur le développement d’outil

Ambition théorique

Science prédictiveface à un monde complexe

Complexité -> multiplication d’hypothèses (impact fort sur le résultat) qui ne seront pas tjrs discutées.

Développement de « Complexité non essentielle » Opérationnalité

Apparence de neutralité du fait de la sophistication, mais impossible.

Relative absence de réflexion sur l’intégration dans les processus de décision.

Modèles complexes

Coût marginal pour obtenir micro données parfois > valeur ajoutée

(p. 9)

La simulation prospective

Lourdeur base de données / Application plus rapide et opérationnelle

Chercheurs centrés sur la planification et les politiques envales

Flexibilité / processus de décision

Prospective plutôt que prédiction

S’assurer d’un certain niveau de représentation des phénomènes

Favoriser l’application, aller au bout de la logique -> calibration

Faire des hypothèses des éléments de la discussion

Spécifier la phase du processus visée.

« The question is not whether a model is correct in some absolute sense; the question is whether it is useful for a particular purpose » Klosterman, 2012

Comment définit-on la complexité ?

Quels sont les usages visés ?

(p. 10)

La simulation prospective

Structure théorique

Quantité de données nécessaires

Choix de l’application

Nombre d’équations à satisfaire

Probablement pas de définition de la complexité par tagée par tous

Nombre de phénomènes simulés

Maillage

Nombre de boucles outputs -> inputs

Temps et argent nécessaire

Niveau d’expertise requis

Capacité du planificateur public

(p. 11)

La simulation prospective

Policy development

Visioning

Strategic analysis

Tactical assessment

Large exploration des alternatives possibles pour un territoire.

Concertation et débats autours des scénarios.

Identification et analyse de politiques et mesures détaillées (transport ou land use).

Définition et design d’un projet spécifique (programmation).

Notre modélisation avec TRANUS Hardy, 2011, modèle

Mars

Différents usages

(p. 12)

Choix de TRANUS

Pas vraiment l’ambition de prédire l’ensemble de la complexité urbaine mais plutôt explorer le futur.Entre-deux en termes de complexitéModèle intégré transport-usage des solsModèle transport reconnuDéveloppé par De la Barra, 1982, et largement utilisé depuis : modèle opérationnel , en accès libre.

Modèle économique probabiliste basé sur l’analyse économique classique du comportement des acteurs.

(p. 13)

Modèle usage des sols

Modèle Transport

Localisation et interaction entre acteurs

Offre de foncier/logt

Equilibre

Offre de Transport (PPM)

Equilibre

Coûts généralisés

Matrice d’interaction

Demande de Transport

Fonctionnement de TRANUS

(p. 14)

Une simulation sur le long terme Méthodologie

(p. 15)

Application à la région urbaine de Grenoble Méthodologie

(p. 16)

Les secteurs pris en compte Méthodologie

Ménages: 4 niveaux de revenu

Etudiants and +65 ans

Industrie- Bureau- R&D

Commerces/services quotidiens

Commerces/services moins fréquents

Service Public

Ecole&Université

Supermarché

Logement -> Individuel, Collectif, Social (m²)

Foncier Economique

Foncier Commercial

Génère des emplois

Consommé par ménages

Consommé par secteurs Eco

Génère des déplacements

(p. 17)

3 scénarios contrastés à horizon 2030 Méthodologie

S1: Concentration urbaine sur l’agglomération

S2: Renforcement multipolaire

S3: Expansion urbaine

Région Urbaine (SCOT):

273 communes

730 000 habitants

Agglomération:

28 communes,

400 000 habitants

(p. 18)

Type de coûts Pour qui ? Pris

Coûts économ

iques

Déplacement en transport en commun

Ménages Oui

Déplacement en voiture particulière

Ménages Oui

Recettes + Charges d’exploitation

Coll. Publique Oui

Investissement en infrastructure

Coll. Publique Oui

Externalité et utilité des voyageurs

Temps de déplacement Ménages Oui

Pollution locale Ménages Oui

Bruit Ménages Oui

Surplus Ménages Oui

A

améliorer

-développ

er

Coût d’urbanisation Coll. Publique Non

Coût du logement Ménages Pas directement

Un « tableau de bord » de la planification Méthodologie

(p. 19)

Les courbes marginales d’abattement Méthodologie

2010 2030

Scénario de Référence

tCO2

€/tCO2

Quantités de réduction en 2030,€/tCO2

M3M2

M1

M1

M1+ M2 + M3M1+ M2

Mesures de réduction appliquées successivement

Mesures rangées par coûts croissants: stratégie coût-efficace de réduction

(p. 20)

Calcul des coûts à la tonne Méthodologie

Nécessité d’identifier l’effet de chaque action , or liens systémiques entre elles.Exemple: quels [coût; potentiel] d’une nouvelle infrastructure de TC mise en place ?

Difficile d’évaluer la part de réduction de cette mesure dans le bilan d’émissions de 2030.

Tester chaque mesure une par une ?

Ce potentiel n’aurait pas de sens : une politique pertinente de réduction des émissions dans le transport combine forcément ces différentes mesures.

dépend du niveau de report modal induit

qui dépend aussi des autres offres de transport en commun, de la politique stationnement, d’une taxe carbone, projets urbains

(p. 21)

Calcul des coûts à la tonne Méthodologie

Avoir le potentiel de chaque mesure ne nous dit rien sur le potentiel de leur implémentation combinée

Intégration de la dimension « système », vrai apport à l’analyse des politiques urbaines de réduction des émissions

Indispensable si on veut être utile à la planification

MAIS nécessité de créer une séquence cohérente, puisque que les gains systémiques sont pris en compte.

Paquets de mesures testés sur toute la période + d’autres mesures ajoutées -> effet additionnel évalué

Le rectangle M3 est la contribution et le coût de la mesure 3 dans un « monde » où l’on a déjà appliqué M1 et M2.

(p. 22)

Critères pour construire les séquences Méthodologie

Quels critères pour construire la hiérarchie de la séquence de mesures ?

� coûts: sachant que hiérarchie économique dépend du périmètre/coûts considérés/ d’hypothèses ..

� logique urbaine : interaction entre les mesures et les scénarios

� critères de faisabilité politique et financière, d’acceptabilité

….. Possibilité de courbes avec des coûts non croissants……

Simulation prospective et non optimisation

Méthode au service de la planification, ce sont les planificateurs qui peuvent trouver la séquence la plus pertinente

(p. 23)

Mesures mises en place dans le scénario 1 Résultats

Bus Haut Niv Service

Péage urbain

Extension réseau tramway

Véhicule électrique /hybride recha

Covoiturage

Potentiel du bus

Préparer le péage

Pollution locale

Potentiel important mais difficile

Cohérent avec le développement urbain / utiliser recette péage

Incitations contraires en zones denses Surtout périurbain

Très efficace MAIS imprévisible, une question de mode de vie

(p. 24)

Hypothèses générales

Scénario de référence :

o +60% prix du carburant entre 2010 and 2030 ;

o -11% de consommation Veh-thermique

o Croissance population et économique : [0.6% /an; 0.45% /an] ;

o Vieillissement de la population : +65 ans : 16% -> 22% population in 2030 ;

o Pénétration des véhicules électriques et hybrides rechargeables

(p. 25)

Comparaison de trajectoires urbaines Résultats

Très difficile de suivre un rythme Facteur 4 malgré politiques ambitieuses

Différence modeste FU / hypothèses fortes : démographie et stock

Besoin de la technologie, des TC et de mobilité partagée

Comparaison trajectoire d'émissions suivant les For mes Urbaines, Scénarios de référence, Périmètre SCOT

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

0.900

1.000

2010 2015 2020 2025 2030 2040 2050

MtC

O²

REF S1 CU

REF S2 RM

REF S3 EU

S1 CU M5

S2 RM M5

S3 EU M5

Pente -3%/an

Aménagement urbain: apport probablement nécessaire pour suivre le rythme de réduction, limiter le risque climatique et préparer un futur incertain… reste toutefois à mieux estimer les coûts d’urbanisation…

(p. 26)

Coût d'abattement - Scénario Concentration urbaine -Périmètre Agglo -

Coût économique - TA 4% et 20%,

-1300

-1100

-900

-700

-500

-300

-100

100

300

500

700

900

1100

1300

0 10 20 30 40 50 60 70 80

ktonne de CO2 réduite en 2030

€/t

CO

2

Valeur si

TA= 20%

Scénario concentration urbaine Résultats

Coûts très proches pour les 4 premières mesures, et élevésSensibilité à l’hypothèse d’évolution de la motorisation

BHNS -- Péage Urbain -- Extension Tramway -- Véhicule Electrique -- Covoiturage

Réinterroger fonctionnement territoire et effet systémique

(p. 27)

Coût d'abattement - Scénario Concentration urbaine -Périmètre Agglo -

Coût économique + Externalités + Temps - TA 4%, Val tps attente 20 et 9€

-2400-2200-2000

-1800-1600-1400-1200

-1000-800-600-400-200

0200400600800

1000120014001600

180020002200

1 11 21 31 41 51 61 71 81

ktonne de CO2 réduite en 2030

€/t

CO

2

Prise en compte pollution et bruit: env – 300€/tCO2 pr toutes les mesures

Scénario concentration urbaine Résultats

Péage: +5% sur le tps heure de pointe: on ajouterais encore 900€/tCO2 avec ajout du surplus

Solution TC: augmentation tps d’attente, même si temps global cst, et valorisation tps d’attente x2. Légitime ?

Importante sensibilité aux incertitudes sur le temps de déplacement

Valeur si

TpsAtt= 9€

BHNS -- Péage Urbain -- Extension Tramway -- Véhicule Electrique -- Covoiturage

(p. 28)

Quels enseignements sur ce niveau de coûts ?

Coût élevés, supérieurs aux valeurs Quinet mais qui dépendent fortement des hyp.

Révélateur d’un ensemble de mesures non profitables à ce niveau de valorisation du carbone.On ne met pas en place ces politiques uniquement pour le CO2…mais calcule-t-on vraiment tous les coûts / bénéfices ?

Analyse des coûts à la tonne pas indépendante des questionnement / débats sur le calcul économique pour le transport . Centré sur les gains de temps, est-il encore en phase avec les politiques de transport urbain ? Des effets non évalués... des approches par l’accessibilité.

Apport de Tranus par rapport aux bilans socio-eco classiqueDimension urbanisme et possible désagrégation.

(p. 29)

Conclusion

Travail exploratoire avec la première application de Tranus en France

Intégration de la dimension urbaine dans les coûts d’abattement

Mise en place d’un outil utile à la planification

Un travail autour de Tranus qui continue:Projet ANR CITiES, collaboration avec l’Agence d’Urbanisme de Grenoble et SMTC, pour favoriser l’usage d’un outil stratégique, support d’une analyse économique.