Modélisation spatiale de la mobilité dans la région de Dakar (Sénégal)

Abstract

La population urbaine connaît une croissance accélérée en Afrique, avec une augmentation encore plus importante du nombre de déplacements journaliers. D’une bonne connaissance de la mobilité dépendra la planification et la mise en oeuvre d’infrastructures urbaines et de systèmes de transport durables. Traditionnellement, les études sur la mobilité reposent sur l’exploitation de bases de données et de modèles complexes sur la demande et l’offre de transport. Cet article présente une méthode qui permet d’obtenir à peu de frais et de manière semi automatisée des estimations spatialisées de l’intensité de déplacements et des zones de mobilité autour de pôles d’activités. A partir d’une carte de l’occupation du sol associée à des fonctions urbaines et à une estimation du nombre de déplacements journaliers, nous obtenons une représentation spatiale de l’attractivité des lieux et du volume de mobilité par unité de surface. Puis, par analogie entre cette représentation et un modèle numérique de terrain, nous localisons les pôles d’activités et délimitons les bassins de population qu’ils drainent (zones de mobilité) en faisant appel à différentes fonctions hydrologiques de ArcGIS. Nous analysons les résultats obtenus pour la ville de Dakar et leur pertinence pour une meilleur.

In Africa the rapid increase of urban population is followed by an even more rapid increase in daily mobility. Better knowledge of mobility is critical to sustainable planning and implementation of urban infrastructures and transport systems. Typically, mobility studies rely on extensive and complex databases and models of transport supply and demand. This paper presents a method to produce, at low cost and in a semi-automated way, spatial estimates of mobility densities and zones around activities poles. We start from a land use map to which we associate urban functions and estimates of related daily mobility, to obtain a spatial representation of the attractivity of places and of mobility rates per unit surface. Then, by analogy of this representation with a digital terrain model, we locate poles of activities and delineate the population basins that they drain (mobility zones) by using various ArcGIS hydrological tools. We analyse the results obtained for Dakar and their relevance for urban planning in a data-poor environment.