Could we have predicted the increase in travel distances observed the last twenty hears with the gravity model of tip distribution?
Authors: Cabrera Delgado Jorge , Bonnel Patrick 
Published: August 2023

Academic empirical research and planning practice face a common difficulty: the cost and availability of data. In order to evaluate infrastructure projects, it is common to use the gravity model to forecast origin-destination matrices. The calibration process uses cross-sectional data (number of trips and network level of service). In order to produce forecasts, the hypothesis is made that the parameters are stable over time. This study addresses the question of the robustness of the parameter stability hypothesis and the ability of the gravity model to explain the increase in travel distances. We calibrate gravity models using OD matrices constructed with data from the last three household travel surveys conducted in Lyon (1985, 1995 and 2006) and generalized time data from transport networks coded for the three dates. We then use the resulting parameters to estimate OD matrices at a later date and we compare the distances obtained from the "predicted" matrices with the observed distances. The results are contrary to initial intuition: the model parameters change, but the impact on OD matrices is not significant enough to completely invalidate the use of the assumption of stability in the reproduction of travel distances. Longer travel distances observed are mainly due to changes in input variables of the model, namely the evolution of the subsystem of locations, i.e. the location of the population and activities, and the evolution of the subsystem transport, i.e. network performance.
La recherche empirique tout comme la pratique de la modélisation dans des études de planification urbaine sont confrontées au même problème : celui du coût et de la disponibilité des données. Pour évaluer les projets d'infrastructure, il est d'usage d'utiliser le modèle gravitaire pour prévoir des matrices origine-destination à l'horizon d'étude. Le calage du modèle se fait à partir de données en coupe instantanée (nombre de déplacements et niveaux de service des réseaux) et la prévision s'appuie sur l'hypothèse que les paramètres obtenus ne changent pas dans le temps. La présente étude aborde la question de la robustesse de cette hypothèse de stabilité des paramètres du modèle de distribution gravitaire alors que l'on observe un allongement des distances de déplacement. Nous calibrons des modèles gravitaires en utilisant des matrices O-D construites à partir des trois dernières enquêtes ménages déplacements réalisées sur Lyon (1985, 1995 et 2006) et des données de temps généralisés provenant de réseaux de transport codifiés pour les trois dates. Ensuite, nous utilisons les paramètres issus du calage du modèle pour estimer des matrices O-D à une date ultérieure et nous comparons les distances obtenues à partir des matrices « prédites » avec les distances observées. Les résultats sont contraires à l'intuition de départ : les paramètres du modèle changent, mais leur évolution n'a pas un impact suffisamment important au niveau des matrices O-D pour invalider complètement l'utilisation de l'hypothèse de stabilité dans la reproduction des distances de déplacement. L'allongement des distances de déplacement observées provient principalement de l'évolution des variables en entrée du modèle, à savoir l'évolution du sous-système de localisations à travers la localisation de la population et des activités et l'évolution du sous-système de transport à travers la performance des réseaux.