Comprendre la circulation routière

Credit: Robert Jack; CC BY-SA 2.0.Nous ferons appel à notre réseau d’experts des transports canadiens afin de compiler toutes les données disponibles, réparties sur le plan spatial, concernant la densité du trafic. Ces données, qui résultent de modèles historiques et actuels, aideront à élaborer de nouveaux paramètres d’exposition liés aux mouvements de la circulation. Par exemple, les membres de l’équipe du CANUE utiliseront ces données pour déterminer la densité moyenne du trafic en fonction du type de véhicule, de la saison et du moment de la journée, et ce, pour chaque code postal.

Pollution atmosphérique et sonore liée à la circulation routière

L’équipe du CANUE dispose des capacités lui permettant de modéliser les déplacements des ménages au niveau individuel et peut de plus en plus souvent modéliser la circulation des marchandises commerciales. Cela nous permet d’établir des corrélations plus réalistes entre l’utilisation actuelle des terres, l’infrastructure de transport et la densité du trafic, puis de proposer de nouvelles allocations spatiales et temporelles de la pollution atmosphérique et sonore due à la circulation routière en environnement urbain.

Mégadonnées : pollution atmosphérique et circulation routière en temps réel

Le projet du CANUE s’appuiera sur des analyses de mégadonnées prometteuses, qui devraient nous permettre de mieux comprendre les interactions entre la forme urbaine, la circulation routière, la pollution atmosphérique et, in fine, la santé. En exploitant deux excellentes sources de mégadonnées portant sur le NO2, il nous est possible d’établir des liens entre les tendances spatiales et temporelles des concentrations de ce polluant en environnement urbain. La première source est constituée par les données satellitaires du TEMPO (instrument spatial contrôlant les principaux polluants atmosphériques sur le continent américain en produisant à chaque heure diurne des images haute résolution), et la deuxième par les modèles de flux de trafic en temps réel de l’Institut de recherche sur les transports (UTTRI) de l’Université de Toronto et du collaboratoire sur les transports de l’Université Dalhousie (données obtenues grâce au suivi de l’emplacement des téléphones cellulaires).

Conception de nouvelles technologies

Les membres de l’équipe du CANUE élaborent actuellement de nouveaux outils pour recueillir les données de mobilité, notamment des applications pour téléphones intelligents qui collectent les coordonnées GPS pour en déduire des emplacements, mouvements, modes de transport et activités. Par exemple, notre enquête sur le secteur riverain de Toronto a utilisé des applications pour recueillir des données et constituer des journaux d’activité et de déplacement individuels. Le projet du CANUE perfectionnera ces applications pour leur faire collecter d’autres renseignements sur les comportements individuels susceptibles de nous aider à mieux comprendre les liens entre le transport et la santé.