Selon qu'une fermeture de voie est planifiée ou imprévue, le comportement des automobilistes face à cette situation ne sera pas le même
Cet article est une suite à l'article The traffic and behavioral effects of the I-35W Mississippi River et étudie comment une fermeture prévue ou imprévue d'une voie impacte de façon différente le comportement des automobilistes (en terme de choix de transport).
Les auteurs reviennent sur les données liée à l'effondrement du pont à Minneapolis et une autre catastrophe similaire en Californie. Ils utilisent des modèles mathématiques pour simuler la réponse des usagers en raisonnant en termes de coûts (approche économique).
Lors d'un fermeture imprévue, les automobilistes évitent la zone puis reviennent progressivement. Le coût perçu par les usagers (embouteillage, perte de temps, etc.) est d'autant plus faible qu'il réside loin de la voie et que le nombre de voies alternatives existent.
Lorsque la fermeture est prévue, les usagers évitent la voie en particulier, mais pas forcément toute la zone autour (ce qui est plus favorable pour limiter la congestion ailleurs).
This paper discusses the observed evolution of traffic in the Minneapolis-St Paul (Twin Cities) region road network following the unexpected collapse of the I-35W Bridge over the Mississippi River. The observations presented within this paper reveal that traffic dynamics are potentially different when a prolonged and unexpected network disruption occurs rather than a preplanned closure. Following the disruption from the I-35W Bridge's unexpected collapse, we witnessed a unique trend: an avoidance phenomenon after the disruption. More specifically, drivers are observed to drastically avoid areas near the disruption site, but gradually return after a period of time following the collapse. This trend is not observed in preplanned closures studied to date. To model avoidance, it is proposed that the tragedy generated a perceived travel cost that discouraged commuters from using these sections. These perceived costs are estimated for the Twin Cities network and found to be best described as an exponential decay cost curve with respect to time. After reinstituting this calibrated cost curve into a mesoscopic simulator, the simulated traffic into the discouraged areas are found to be within acceptable limits of the observed traffic on a week-by-week basis. The proposed model is applicable to both practitioners and researchers in many traffic-related fields by providing an understanding of how traffic dynamics will evolve after a long-term, unexpected network disruption.
