BicyclAir

L'information pour les cyclistes
sur la qualité de l'air à Montréal

English
Guillaume Barreaua, Scott Weichenthalb, Mark Goldbergc, Marianne Hatzopouloua
a: Département de génie civil, Université McGill, Montréal, Québec, Canada
b: Santé Canada, Ottawa, Ontario, Canada c: Département de médecine, Université McGill, Montréal, Québec, Canada

Mentions légales

BicyclAir est un outil d'exploration pour les cyclistes intéressés à minimiser leur exposition à la pollution atmosphérique au cours de leur déplacements. Il est basé sur un algorithme et des données modélisées de trafic et de qualité de l'air. Les utilisateurs doivent exercer leur jugement concernant la sécurité des itinéraires proposés et vérifier de façon indépendante les informations qui leur sont données. Ce calculateur de trajet est offert en l'état et sans garanties d'aucune sorte.

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Le NO2, le trafic et le cyclisme en ville

Le dioxyde d'azote (NO2) est un polluant atmosphérique important car il contribue à la formation de smog photochimique ayant un impact significatif sur la santé humaine. De plus, la présence de NO2 est fortement corrélée avec la présence d'autres polluants atmosphériques liés au trafic et c'est donc un bon indicateur la qualité globale de l'air.

Les cyclistes, du fait de l'intensité physique de leur activité, inhalent d'avantage d'air plus élevées que les voyageurs inactifs. Cependant, une étude suggère que, à trajet égal, les automobilistes sont exposés à des concentration de polluants atmosphériques de 2 à 4 fois plus élevées que les cyclistes du fait de la nature confinée de l'habitacle du véhicule. Par ailleurs, il y a des avantages importants et bien documentés à l'activité physique résultant des déplacements à bicyclette. Le bénéfice globale pour la santé de la pratique du vélo en ville est donc certain et les niveaux de pollution révélés par cette application ne devrait en aucun cas faire penser que la pollution atmosphérique affecte d'avantage les cyclistes que les autres voyageurs. Il n'empêche que certains itinéraires sont plus pollués que d'autres et leur recherche est le but de cette application.

Dans les villes, environ 80% du NO2 provient des véhicules motorisés. Par conséquent, marcher ou faire du vélo loin du trafic dans les rues les plus calmes devrait aussi mener à une exposition moindre au NO2. Les trajets les plus calmes ont aussi l'avantage de réduire les risques d'accident.

Le trajet le plus calme et le plus propre suggérés par BicyclAir sont parfois assez différents l'un de l'autre. Nous attribuons ces différences inattendues à la nature imparfaites des données résultant de nos modèles. Nous pensons qu'en présence de données parfaites, ces deux options convergeraient.

Sources de données

Réseau routier

Les données sur le réseau routier utilisées pour calculer les trajets ont été obtenues sur le portail de données ouvertes de la ville de Montréal.

Concentrations en NO2

Nous sommes reconnaissants à Mark Goldberg du département de médecine de l'université McGill pour nous avoir donné accès aux données décrites dans cet article.

La concentration en NO2 en 133 points sur l'île de Montréal (indiqués sur la carte à gauche) ont été mesurés avec des échantillonneurs passifs en décembre 2005, mai 2006 et aout 2006. Un nombre de variables telles que le zonage, la densité de population, ..., ont été répertoriées et un modèle de régression a été calibré pour corréler les mesures de NO2 en ces 133 points avec ces autres variables. Ce modèle a ensuite été utilisé pour généraliser les concentrations annuelles moyennes en NO2 en tout point sur l'île de Montréal.

Le résultat final est un jeu de données raster (sur une grille de pixels de 5m de côté) dont les valeurs s'échelonnent entre 4.26 ppb (parties par milliard) et 37.34 ppb. Ces données peuvent être visualisées en cochant la case NO2 dans l'application. Le rouge représente les concentration élevées et le vert les plus basses.

Volumes de trafic

Les volumes de trafic utilisés pour choisir les trajets les plus calmes sont le résultat de simulations réalisées par le groupe de recherche Traq avec le logiciel Visum. En utilisant les données provenant de l'enquête de mobilité menée par l'AMT en 2008, le logiciel prédit le trafic sur chaque segment routier de l'île de Montréal.

Limitations connues des données

Réseau routier

Le réseau routier utilisé est exact mais il est centré sur les déplacements automobiles. De ce fait, certains segment réservés au cyclistes ne sont pas représentés et ne sont donc pas connus du calculateur qui ne peut donc pas les proposer.

Concentrations en NO2

Les données raster de NO2 utilisées ici sont le résultat d'une estimation statistique basée sur un nombre réduit de mesures. De plus, la prédiction est celle de la moyenne annuelle estimées à partir de données datant de 2005.

Données sur le trafic

Les volumes de trafic sont le résultat d'une simulation. Le modèle n'est pas capable de prédire les flux en dessous d'une certaine volume. En conséquence, un certain nombre de segments ont un trafic estimé à zéro selon le modèle.

Perspectives pour l'obtention de meilleurs données

La qualité de cet outil est directement liée à la qualité des données. À une époque où presque tous les téléphones sont équipés d'un GPS, il est devenu possible de mesure le trafic en croisant les données de déplacement fournies par des utilisateurs consentants. En utilisant ce type de technique (connue sous le nom de détection participative) Google est capable de déduire les conditions de circulation à partir des données d'une multitude d'appareils téléphoniques Android. Malheureusement, ces données ne sont pas offertes pour l'utilisation externe. Nous pouvons espérer que des alternatives ouvertes apparaitront dans les prochaines années.

Algorithmes de calcul de trajet

Le calcul des 3 trajets est fait avec le module 'Network Analyst' de ArcMap. Network Analyst utilise l'algorithme de Dijkstra pour résoudre ce problème. Pour les trajets les plus propres et les plus calmes, le cout associé à chaque segment du réseau est respectivement l'exposition cumulative au NO2 le long du segment et l'espérance du nombre de véhicules croisés sur le segment.

Architecture de l'Application

Le back-end de cette application est réalisé par un serveur ArcGis et son module 'Network Analyst' décrit ci-dessus répondant aux requêtes http. L'interface utilisateur en javascript sur le navigateur représente les trajets retournés par le serveur ArcGis sur une carte Google.

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