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Institut du développement durable et des relations internationales27 rue Saint-Guillaume – 75337 Paris Cedex 07
www.iddri.org
Benjamin [email protected]
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
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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.
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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
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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
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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 ?
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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
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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
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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
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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 ?
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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…
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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
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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
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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.
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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.