Téléphonie mobile comme indicateur de localisation de population

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Téléphonie mobile comme indicateur de localisation de population
par S. Lamrous
Université de Technologie de Belfort Montbéliard
Observation dynamique de la densité de population à partir de
la téléphonie mobile - Etude de cas sur le Territoire de Belfort
Séminaire sur les recueils de données organisé par le CERTU : Paris, le 25 et 26 janvier 2010
Laboratoire SET : Systèmes Et Transports
Sid Lamrous, Laurent Moalic, Chibli Joumaa, Alexandre Caminada
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www.utbm.fr
4ème
Symposium International
Université de Technologie de Belfort Montbéliard
Contexte Modélisation Etude de cas sur le Territoire de Belfort
Guelma, le 09/11/2008
par S. Lamrous
Validation Conclusions
Téléphonie mobile comme indicateur
de localisation de population
•
•
En utilisant la détection de présence de téléphones
portables sur un réseau mobile, recueillir des
informations statistiques de localisation de population
dans des mailles
Placer ces informations dans le contexte urbain
(artères, rues, zones piétonnes, etc.) et
socioéconomique (habitation, commerce, école, etc.)
de la ville à un pas de quelques mètres (exemple
25m)
– Résultats : connaître l’occupation de la ville sous
la forme de cartes animées de mobilité (façon
météo)
– Flux de déplacement des véhicules et des piétons
– Sur une semaine, par unité de temps (exemple
par 1/4 heure)
– A un pas de 25 m
Séminaire sur les recueils de données
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Paris, le 26/01/2010
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par S. Lamrous
Université de Technologie de Belfort Montbéliard
Plan de la présentation
1. Modélisation de la mobilité à partir de mesures sur la charge du réseau de
téléphonie mobile
1.1. Données : traces radioélectriques
1.2. Cartographie : classification du sol
1.3. Pôles attracteurs : caractérisation temporelle par classe de sol
1.4. Modèle de localisation de la population
2. Etude de cas sur le Territoire de Belfort
2.1. Projet « Territoire Mobile »
2.2. Le réseau de bus
2.3. Les enquêtes ménages
3. Validation des résultats : comparaison des localisations de population par
« enquête ménage » et par « territoire mobile »
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Contexte Modélisation Etude de cas sur le Territoire de Belfort
par S. Lamrous
Validation Conclusions
Données de trafic : traces radioélectriques
• Précision géographique de la capture réseau :
antennes relais
• Précision temporelle : cumul des appels par ¼
d’heure
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Paris, le 26/01/2010
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Validation Conclusions
Couverture radio : Exemple de PPC
(Probabilité de prise de communication) sur
une maille
Antenne 2
Antenne 3
Antenne 1
Maille
PPC/Antenne1=0.5
PPC/Antenne2=0.35
PPC/Antenne3=0.15
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Validation Conclusions
Caractérisation de l’espace géographique :
classification
• Nombre de classes connu a priori :
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Petits commerces
Grand commerces
Entreprises
Enseignement
Maisons
Petits immeubles
Grands immeubles
Routes
Sncf
Jardin
Forêt
Rien
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Validation Conclusions
Caractérisation de l’espace temporel
• Pondération de l’attraction par tranche horaire pour
chaque classe de terrain. Comment ?
– Exemple de fréquentation pour la catégorie « enseignement »
pour un lundi (période travaillée)
Fréquentation
Ici, l’attraction est nulle
7h30
11H
14h
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19h
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Validation Conclusions
Modèle de répartition des appelants
• Modèle tenant compte :
– des caractéristiques du sol à la maille (eau, espace vert,
commerce, route, etc.),
– et de l’attraction de la maille par quart d’heure.
• Un exemple, pour un quart d’heure donné
Répartition des appels sans tenir
compte des caractéristiques du sol
Classification du sol
Attraction des mailles
pour le quart d’heure
Eau
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par S. Lamrous
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Plan de la présentation
1. Modélisation de la mobilité à partir de mesures sur la charge du réseau de
téléphonie mobile
1.1. Données : traces radioélectriques
1.2. Cartographie : classification du sol
1.3. Pôles attracteurs : caractérisation temporelle par classe de sol
1.4. Modèle de localisation de la population
2. Etude de cas sur le Territoire de Belfort
2.1. Projet « Territoire Mobile »
2.2. Le réseau de bus
2.3. Les enquêtes ménages
3. Validation des résultats : comparaison des localisations de population par
« enquête ménage » et par « territoire mobile »
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Validation Conclusions
Scruter les déplacements sur la CAB
• Projet : Territoire Mobile
• Objectif :
– Comprendre la mobilité urbaine
et la fluidité du Territoire pour
aménager les services de
transport en commun
• Moyens :
– Détecter et « estimer la
localisation » des utilisations
de téléphones portables
– Calculer les flux de
déplacement dans le Territoire
Référence sur youtube : http://www.youtube.com/watch?v=xUTgraID07w
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Validation Conclusions
Les partenaires du projet
•
Pôle de compétitivité « véhicule du futur »
–
–
•
SMTC
–
–
–
–
•
Projet labellisé en CODIR du 29/11/2006
Catégorie « Véhicules et réseaux intelligents »
Porteur du projet
Finance 30% du projet
Contrat d’études avec le SET
Gère le partenariat avec la CAB et le CG90
CAB et CG90
–
–
Accord de partenariat avec SMTC
Finance chacun 15% du projet
•
Agence d’Urbanisme du Territoire de Belfort
•
Régie des transports du Territoire de Belfort
•
SET-UTBM
–
–
–
–
Partenaire
Partenaire
Contrat d’études avec SMTC
Finance 40% du projet
• Orange
–
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Accord de partenariat avec SMTC et UTBM-SET
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Validation Conclusions
Problématique et attentes
• Côté SMTC
– Mieux identifier la mobilité urbaine réelle pour ajuster les services de transport en
commun (lignes, arrêts, horaires…)
• Côté collectivités locales
– Aménagement du territoire
• Côté opérateur
– Coexistence de nombreux systèmes de communications sans fil, et plus encore dans
le futur
– Anticiper au mieux la mobilité des usagers afin d’évaluer a priori les mécanismes
d’accès et de HandOver (HO), mais aussi prévenir la congestion des réseaux
• Côté UTBM
– Modéliser la mobilité des usagers suivant leur comportement en fonction des
paramètres géographiques, socio-économiques, évènementiels, horaires…
– Simuler les performances logistiques du réseau de transport
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Validation Conclusions
Détail des données radio fournies
•
•
Trafic
– Fourniture des trafics écoulés par ¼ d’heure sur la CAB pendant 3 semaines
scolaires et 2 semaines de vacances.
– 82 antennes relais
– Données ventilées en Erlang et en nombres d'appels passés
Modèle de réseau
– Découpage de la zone de travail en maille de 25mx25m
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– Association entre une maille et les relais potentiellement serveurs
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Validation Conclusions
Données utilisées
•
•
•
•
Topographique de la zone (CAB)
– Sol et occupation du sol en vectoriel
– Sol et occupation du sol en maillé
Socio-économie de la zone (INSEE => CAB)
– Population par îlots (pâté de maison) ou IRIS (quartiers)
Réseau de téléphonie mobile (ORANGE)
– Couverture et charge par antennes
Flux de déplacement
– ORANGE : Flux entre antennes
– SMAU/AUTB : Flux entre sous-zones (matrice O/D de EMD)
– SMTC/CTRB : Montées par arrêt de bus
– SMTC : Flux d’entrée/sortie sur des points précis (enquête Cordon)
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Validation Conclusions
Information produite
• « Animation » d’une ville
• Ce que le projet donne comme informations
– Vision globale du déplacement sur l’ensemble de la zone
de la CAB
– Les flux entre les rues du début à la fin de la journée
(mouvements du matin, du soir, etc.) sont identifiés
• Ce que le projet ne donne pas comme informations
– La localisation d’une personne précise
– Une observation en temps réel (étape à envisager
maintenant)
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Validation Conclusions
Où se trouve la population à 10h45, le
mardi en période travaillée ?
Vue de Belfort et des
environs avec le niveau
d’utilisation du réseau de
téléphonie mobile
Les fortes charges tendent vers le rouge et sont
localisées sur le centre ville et la vieille ville
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Validation Conclusions
Résultats réellement obtenus :
TECHN’HOM (zone industrielle)
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Météo : 17h
Météo : 20h
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Validation Conclusions
Les stations de bus sont-elles bien situées?
Vue du centre ville de Belfort
à 14h45
Superposition des lignes
de bus, du nombre de
montées par
arrêt et de l’utilisation
du réseau de téléphonie
mobile.
Les zones de couleur chaude (orange)
indiquent une forte utilisation du réseau
de téléphonie mobile.
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Validation Conclusions
Données EMD sur le tableau de bord
Enquête sur les déplacements
quotidiens au sein de la CAB,
il est 9h
Les zones rouges (couleurs chaudes)
se remplissent de personnes
Les zones bleues (couleurs froides) se vident
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1. Modélisation de la mobilité à partir de mesures sur la charge du réseau de
téléphonie mobile
1.1. Données : traces radioélectriques
1.2. Cartographie : classification du sol
1.3. Pôles attracteurs : caractérisation temporelle par classe de sol
1.4. Modèle de localisation de la population
2. Etude de cas sur le Territoire de Belfort
2.1. Projet « Territoire Mobile »
2.2. Le réseau de bus
2.3. Les enquêtes ménages
3. Validation des résultats : comparaison des localisations de population par
« enquête ménage » et par « territoire mobile »
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Validation Conclusions
Validation via l’enquête ménage/déplacement
•
Le principe de validation emploie les zones de l’enquête ménage
– Pour une zone donnée, la présence des personnes localisées par les
téléphones portables doit refléter la présence des personnes issues de
l’enquête sur cette même zone.
•
Il faut donc agglomérer dans une zone les présences détectées via les
téléphones sur l’ensemble des points de la zone et comparer les tendances
des courbes issues de l’EMD et de la localisation par téléphonie.
•
2 zones urbaines : Techn’hom (entreprises) et CentreVille-FNAC
(commerces).
2 zones péri-urbaines : Andelnans et Bavilliers (habitations).
•
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Validation Conclusions
Lecture des graphiques
•
En rose, les résultats de l’enquête EMD, c’est-à-dire les données de
référence. L’ordonnée tient compte de la population qui habite sur les lieux
observés donc le point départ dépend de la zone ; par exemple 0 pour
Techn’hom et 3000 pour la zone CentreVille-FNAC.
•
La zone Techn’hom est la référence de mobilité la plus fiable puisqu’elle
n’inclut pas de résidents.
•
En bleu, les résultats de la localisation des utilisateurs de téléphones
portables, c’est-à-dire les données à valider. Les données sont multipliées
par 200 pour que l’amplitude de ces courbes soient dans le même champ de
lecture que les courbes de référence et faciliter la comparaison. Le point
initial est toujours à 0 c’est-à-dire que l’on n’inclut pas la population résidante
dans la mesure.
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Validation Conclusions
Validation sur zones urbaines
Sur les 2 zones urbaines, les courbes sont très corrélées : la présence des personnes suit étroitement
celle des utilisateurs de téléphone. Il s’agit principalement de zones non habitées ou faiblement
habitées où les personnes se rendent pour travailler ou faire leurs courses du fait d’une typologie
d’activités économiques. L’emploi des téléphones mobiles est très bien corrélé à la présence des
personnes en déplacement sur ces zones.
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Validation Conclusions
Validation sur zones péri-urbaines
Sur les 2 zones péri-urbaines, les courbes sont inversées ou corrélées en inversion de phase : quand les
personnes sont chez elles à des heures de faible mobilité (le matin, le midi et le soir), elles utilisent peu
leur téléphone mobile ; dans les périodes de transitions où des déplacements sont effectués (arrivées
pour midi, arrivées en fin de journée), les personnes utilisent leur téléphone mobile. Le périmètre
horaire propice aux déplacements est détectable par l’activité téléphonique.
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Validation Conclusions
Conclusion de l’étude
•
Le logiciel permet d’étudier des moments et des lieux précis en
continu ou en arrêt sur image sur la carte, et d’en tirer des
informations utiles pour l’aménagement d’un service, d’une
infrastructure ou pour observer une ville en mouvement
•
Les calculs réalisés sont corrélés avec les données de l’enquête
ménages/déplacements :
– en phase pour les zones commerciales et industrielles
– en opposition de phase pour les zones d’habitation
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Validation Conclusions
Perspectives
•
Court terme
– Extension à un autre cas => recherche partenaires!!!!
– Un outil dédié à l’exploitation des Enquêtes
Ménages/Déplacements (commercialisation possible)
– Une architecture Web à destination des acteurs de la mobilité
(accès à l’application via Internet)
•
Moyen terme
– Une observation de la mobilité en temps réel en se branchant sur
le réseau télécom et sur le réseau de transport (possible à
envisager avec l’appui d’un opérateur – attention aux verrous
juridiques)
– Prévision et simulation de trafic, et aide à la décision pour
déterminer et planifier le service de transport sur des événements
ponctuels et sur des évolutions pérennes
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Validation Conclusions
Contacts
•
•
•
Alexandre Caminada (Professeur des Universités)
[email protected] (Tél. : +33 3 84 58 34 46)
Sid Lamrous (Maître de conférences)
[email protected] (Tél. : +33 3 84 58 32 53)
Laurent Moalic (Ingénieur d’études)
laurent.moalic (Tél. : +33 3 84 58 38 29)
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