Etude des reports de circulation après l'effondrement d'un pont à Minneapolis (Etats-Unis)
Cet article profite d'une situation atypique pour analyser intelligemment les reports de circulation lorsque des voies sont coupées : l'effondrement d'un pont à Minneapolis. Puisque les autres moyens de traverser la rivière sont limités, il était relativement facile de mesurer le trafic sur les ponts restants pour déterminer les évolutions du trafic total traversant la rivière.
Les auteurs utilisent une double approche, à la fois de comparaison du trafic objectif (évolution du nombre de véhicules avant et après effondrement du pont sur plusieurs axes alentours), et d'enquête auprès des usagers pour connaître l'évolution de leurs comportements et les itinéraires de remplacement qu'ils prennent (à partir de cartes où ils doivent dessiner leur trajet à plusieurs période).
Les résultats montrent une légère baisse du trafic total, de l'ordre de 6 %, présentée comme peu significative par les auteurs. Les effets les plus significatifs sont :
Un autre résultat est intéressant : le temps de trajet moyen augmente immédiatement après l'effondrement du pont (de 35.5 à 40 min), puis redescend à 38.5 minutes deux mois plus tard, quand les usagers ont stabilisé leurs nouveaux itinéraires.
Les transports en commun n'ont pas été particulièrement plébiscités, mais ils étaient peu développés (seulement des bus qui subissaient aussi l'augmentation des temps de trajet due à l'effondrement du pont et aux reports de circulation).
Les auteurs ont une démarche très rigoureuse, ils détaillent toutes leurs méthodologies et prennent soin de souligner les limites.
Cet article montre que l'évaporation du trafic n'est pas forcément significatif.
On August 1, 2007, the collapse of the I-35W bridge over the Mississippi River in Minneapolis abruptly interrupted the usual route of about 140,000 daily vehicle trips, which substantially disturbed regular traffic flow patterns on the network. It took several weeks for the network to re-equilibrate, during which period travelers continued to learn and adjust their travel decisions. A good understanding of this process is crucial for traffic management and the design of mitigation schemes. Data from loop-detectors, bus ridership statistics, and a survey are analyzed and compared, revealing the evolving traffic reactions to the bridge collapse and how individual choices could help to explain such dynamics. Findings on short-term traffic dynamics and behavioral reactions to this major network disruption have important implications for traffic management in response to future scenarios.
