Aménagements cyclables de la métropole d’Orléans en 2020

Résumé: Pour faire suite à mon article « Itinéraires cyclables de l’agglo d’Orléans en 2016 » voici une analyse détaillée des aménagements cyclables de la métropole d’Orléans en 2020.

Alors que l’étude 2016 se basait sur les données possiblement obsolètes fournit en open data par la métropole, cette fois-ci l’étude se base sur les données issues de OpenStreetMap. Avec une mise en œuvre du tout nouveau schéma de données des aménagements cyclables.

Vous disposez de peu de temps >>> Lisez la conclusion et consultez la carte et le tableau de synthèse des linéaires cyclables.


Contexte légal et technique

Le décret 2020-183 du 28 février 2020, paru au Journal Officiel du 1er mars, désigne la plateforme transport.data.gouv.fr comme point d’accès national aux données de l’information multimodale.

Chaucidou rue Henri Duvillard à Orléans
Ce décret désigne les collectivités territoriales comme étant responsables de la mise à disposition des données sur ce Point d’Accès National des données de mobilité pour la France. Les collectivités ont la responsabilité de transmettre les données existantes les plus complètes possibles.

Dans ce contexte, Transport.data.gouv.fr et Vélo & Territoires proposent maintenant une solution pour la production et le partage des données sur les aménagements cyclables : la Base Nationale des Aménagements Cyclables (BNAC).

Elle s’adresse à toute collectivité qui souhaite se lancer dans l’ouverture des données concernant ses aménagements cyclables. Enfin cette solution est compatible avec le projet collaboratif de cartographie en ligne OpenStreetMap.

Le schéma de données sur lequel repose cette base nationale, qui décrit les aménagements cyclables, a été co-construit avec des collectivités, Vélo & Territoires, GéoVelo, plusieurs associations cyclistes et des entreprises utilisatrices des données.

Le dernier jeu de données concernant les aménagements cyclables de la métropole date de 2016. Ce jeu de données, produit par l’agence d’urbanisme TOPOS est disponible sur cette page du site des données ouvertes de la métropole Open Data Orléans.

L’étude des aménagements cyclables que j’ai présentés dans cet article souffre donc d’un possible problème d’obsolescence 🙂

Pour faire suite à mon article « Itinéraires cyclables de l’agglomération d’Orléans en 2016 » voici une analyse détaillée des aménagements cyclables de la métropole d’Orléans en 2020. Alors que l’étude 2016 se basait sur les données fournit en open data par la métropole, cette fois-ci l’étude se base sur les données issues de OpenStreetMap.

Comme le schéma de données des aménagements cyclables produit par Transport.data.gouv.fr est compatible avec les données d’OpenStreetMap, je me suis donc appuyé sur ces données pour produire une carte des aménagements cyclables détaillées et pour évaluer la longueur des linéaires cyclables par type d’aménagements dans la métropole.

L’objectif de cet article n’est pas de faire une comparaison avec l’étude « Itinéraires cyclables de l’agglo d’Orléans en 2016 » précédente mais plutôt de mettre en œuvre de façon concrète ce nouveau schéma de données.
 

Export des données OpenStreetMap et propriétés du schéma

Extraction GeoDataMine

La plateforme GeoDataMine permet de faire très simplement des extractions de données OpenStreetMap.

Dans le cas des données Aménagement cyclables, les données extraites sont produites sous la forme d’un ficheir geoJSON conforme au schéma de données de données de transport.data.gouv.fr, à savoir le schéma ETALAB Aménagements cyclables 0.2.1.

Il suffit de préciser le territoire, dans notre cas l’EPCI correspondant à la métropole d’Orléans, et le format de sortie du fichier (geoJSON).

Voici les liens de référence à propos du schéma de données :

– la page Schéma.data.gouv.fr
– le répertoire GIT du Schéma
 

En préambule à propos du schéma de données :

– le schéma de données est adapté à la modélisation des aménagements cyclables urbains et péri-urbains.
Pour les véloroutes et des voies vertes c’est le standard COVADIS qui est généralement utilisé. Le lien entre les 2 schémas de données se faisant via la propriété num_iti.
– pour une voie on ne trace généralement qu’un seul polyline (chemin (way) dans la terminologie OpenStreetMap). Cette unique ligne graphique sur la carte porte alors les informations quant aux aménagements cyclables situés sur le côté droit de la voirie mais également sur le côté gauche.
– le sens de la numérisation de la ligne détermine la droite et la gauche de la voie.
– si la modélisation provient de OpenStreetMap alors le paramètre id_osm correspond à l’ID du chemin correspondant dans OpenStreetMap

Je conseille enfin la lecture de cette page et de ce fichier pour avoir une description des types d’aménagement cyclable et le détail des propriétés et valeurs possibles du schéma.

DSC bandes bidirectionnelles rue du 11 novembre à Fleury

Pour construire la carte ci-dessous j’ai surtout utilisé les propriétés : ame_d, sens_d , loc_d et les propriétés équivalentes à gauche : ame_g, sens_g et loc_g.

ame_d : le type d’aménagement sur la voirie de droite
sens_d : le sens de circulation pour les cyclistes sur la voie de droite (unidirectionnel ou bidirectionnel)
local_d : l’emplacement de l’aménagement sur la voie de droite (trottoir ou chaussée)

Sachant que pour la voie de gauche les valeurs possibles sont les mêmes.

Je ne vais pas exposer le détail du calcul du linéaire cyclable de tous les types d’aménagements cyclables, ce serait fastidieux à lire.

Je vais me contenter de traiter, à titre d’exemple, le cas de l’aménagement de type Piste cyclable. L’identification des autres aménagements et le calcul du linéaire cyclable procède de la même logique.

 

Pour pouvoir reproduire cette étude, qui peut s’appliquer à n’importe quelle agglomération, il faut en termes de pré-requis savoir utiliser les fonctionnalités du système d’informations géographiques QGIS suivantes :

– ajouter une couche vecteur
– sélectionner des entités à l’aide d’une expression
– ouvrir la table d’attributs d’une couche vecteur
– sauvegarder les entités sélectionnées sous la forme d’un fichier geoJSON
– savoir utiliser la calculatrice de champs et l’outil Statistiques
– supprimer une couche vecteur
 

Pour calculer le kilométrage cumulé correspondant à un groupe d’entités nous utiliserons la calculatrice de champs et l’outil statistique de QGIS
L’utilisation de la calculatrice de champ est explicitée sur cette page. Il suffit ensuite d’utiliser l’outil statistique SOMME de QGIS sur l’attribut Longueur pour obtenir la longueur cumulée.

La première étape de l’étude consiste donc à ajouter un champ Longueur à toutes les entités du fichier obtenu par la plateforme GeoDataMine.

Aménagements de type Pistes cyclables

Pour déterminer la longueur cumulée et le linéaire des pistes cyclables, il faut sélectionner les groupes suivants avec des expressions :

– Pistes cyclables unidirectionnelle à droite de la voie
("ame_d" = 'PISTE CYCLABLE' AND "sens_d" = 'UNIDIRECTIONNEL')

Nous calculons la longueur de voie de piste cyclable sans faire d’hypothèse sur le type d’aménagement qu’il y a sur le côté gauche. S’il existe une piste cyclable à gauche, elle sera comptabilisée dans la sélection des pistes cyclables situées à gauche (cf ci-dessous).

– Pistes cyclables unidirectionnelle à gauche de la voie
("ame_g" = 'PISTE CYCLABLE' AND "sens_g" = 'UNIDIRECTIONNEL')

et regarder l’existence possible de pistes cyclables bidirectionnelles

– Pistes cyclables bidirectionnelle à droite de la voie
("ame_d" = 'PISTE CYCLABLE' AND "sens_d" = 'BIDIRECTIONNEL')

– Pistes cyclables bidirectionnelle à gauche de la voie
("ame_g" = 'PISTE CYCLABLE' AND "sens_g" = 'BIDIRECTIONNEL')

Pour chaque groupe d’entités, le module statistique permet de calculer la longueur cumulée des aménagements et selon le sens de la voie le linéaire cyclable.

Voici pour la métropole d’Orléans les différentes longueurs cumulées calculées (uniD = unidirectionnel et biD = bidirectionnel ) :

Pistes cyclables

Pour calculer la longueur du linéaire cyclable associé aux pistes cyclables, il convient donc de doubler la longueur du linéaire pistes cyclables bidirectionnelles.

On a donc une longueur de pistes cyclables de 176 km et un linéaire cyclable de 310 km.
 

Et le positionnement des pistes cyclables sur les trottoirs on en parle ou pas ?

On peut également regarder la position de ces pistes cyclables. Il faut pour cela regarder l’attribut local_d et local_g

Pour cela on comptabilise les pistes cyclables situées à droite sur trottoir
("ame_d" = 'PISTE CYCLABLE' AND "local_d" = 'TROTTOIR')

ainsi que les pistes cyclables situées à gauche sur trottoir
("ame_g" = 'PISTE CYCLABLE' AND "local_g" = 'TROTTOIR')

Pour comptabiliser le nombre de pistes cyclables sur chaussée, il faut sélectionner les entités avec les expressions :

Pistes cyclables à droite sur chaussée
("ame_d" = 'PISTE CYCLABLE' AND "local_d" = 'CHAUSSEE')

Pistes cyclables à gauche sur chaussée
("ame_g" = 'PISTE CYCLABLE' AND "local_g" = 'CHAUSSEE')

Voici la synthèse des résultats pour la métropole d’Orléans :

Où sont les pistes cyclables sur chaussée ?
 

Le verdict est sans appel, toutes les pistes cyclables d’Orléans sont sur trottoir !

Si effectivement il y a beaucoup de pistes cyclables sur trottoir à Orléans, le verdict semble plutôt sévère (surtout pour les piétons).

La piste cyclable sur trottoir de la rue Eugène Vignat bien connue des lycéens est très justement cataloguée :

– ame_d: PISTE CYCLABLE
– sens_d: BIDIRECTIONNEL
– local_d: TROTTOIR

Par contre cela n’a pas de sens de cataloguer la route de Saint-Mesmin sur trottoir alors qu’elle est sur la chaussée, séparée des véhicules et des piétons.

Les règles d’interprétation de GeoDataMine semblent positionner systématiquement les pistes cyclables sur trottoir.
De quoi mettre en colère n’importe quel cycliste.

Je soupçonne donc plutôt une règle d’interprétation des tags OpenStreetMap erronée. A vérifier avec les auteurs de l’extraction GeoDataMine et avec transport.data.gouv.fr

Une fois l’analyse des Pistes cyclables terminée, il faut procéder de la même manière pour les autres types d’aménagements cyclables. Dans le cas de la métropole d’Orléans les aménagements sont les suivants :

– AMENAGEMENT MIXTES PIETON VELO HORS VOIE VERTE
– AUTRE
– CHAUSSEE A VOIE CENTRALE BANALISEE
– COULOIR BUS+VELO
– DOUBLE SENS CYCLABLE
– DOUBLE SENS CYCLABLE BANDE
– PISTE CYCLABLE
– RAMPE
– VOIE VERTE

 

En conclusion pour finir, voici sous forme synthétique les longueurs de linéaire de chaque type d’aménagements relevés sur la métropole d’Orléans :

Synthèse des aménagements cyclables
 

On a donc une longueur d’aménagements cyclables de 645 km et un linéaire cyclable de 1044 km.

Dommage qu’on ne puisse pas (pour le moment) affiner davantage la localisation (Trottoir ou Chaussée) de ces aménagements cyclables.

Sinon on peut ajouter que :
– le schéma de données utilisé pour décrire les aménagements cyclables est relativement simple à appréhender et à comprendre.
– l’extraction des données d’OpenStreetMap via la plateforme GeoDataMine est vraiment pratique.
– Le comptage et le calcul du linéaire cyclable des différents types d’aménagements, même si il mériterait d’être automatisé, n’est pas très compliqué sous QGIS. La calculatrice de champs et la fonction Statistique donne des résultats fiables. Ce qui n’est pas le cas avec le traitement d’analyse vectorielle « Somme des longueurs de lignes ».

Voici la carte avec les calques correspondants aux différents types d’aménagements :
 

Voir en plein écran

Pour voir les types d’aménagements cyclables, il vous suffit de masquer et d’afficher les différents calques.

Enfin en cliquant sur un polyline vous obtiendrait le détail de l’aménagement cyclable correspondant. Tel qu’il a été saisi dans OpenStreetMap et restitué dans le schéma de données.
 

Cette petite étude ne prétend pas être exacte à 100% ou exhaustive. Elle ne repose pas sur des données fournies par les services techniques de la métropole et les données OpenStreetMap peuvent être entachées d’erreurs ou incomplètes. Enfin, compte-tenu de sa relative jeunesse, le passage du format de données OpenStreetMap au format du schéma de données peut lui aussi comporter des erreurs d’interprétation des tags OSM.

Elle donne néanmoins une bonne idée de la typologie des aménagements cyclables cartographiés par les contributeurs d’OpenStreetMap.

Mais dans l’immédiat, faute d’une publication régulière par la métropole, en open data, des données concernant les aménagements cyclables, il est difficile de pouvoir compléter et conforter cette carte et ces chiffres. A suivre donc …

Mais le point le plus intéressant réside dans le fait que l’utilisation de la plateforme GeoDataMine et de QGIS permet de produire, assez simplement, pour n’importe quelle agglomération, une carte et des chiffres concernant le linéaire cyclable des différents types d’aménagements.

Chiffres basés sur le même schéma de données. Donc comparables d’une année sur l’autre ou d’une agglomération à l’autre.
 

Est ce que le résultat est approchant de ce qui est calculé par la plate-forme Aménagements cyclables par GeoVelo ?

 

La question est pertinente. Dans la première mouture de cette page, je comptabilisais beaucoup moins de km d’aménagements cyclables que GeoVelo. La faute au module de traitement « Somme des longueurs de ligne » qui était manifestement pas adapté pour ces calculs. Erreurs corrigés donc.

Voici la comparaison avec les chiffres de GéoVelo :

Comparaison avec Géovelo
 

 

Pour finir voici disponible en téléchargement le détail de l’étude :

Aménagements cyclables de la métropole d’Orléans en 2020

Version 1.0 – 8 mars 2021 – 35 pages – 1.3 Mo
 
 
Aménagements cyclables Orléans 2020 (65 téléchargements)

Cyclo Cenabum

 
 
 
 
— Publié le 3 mars 2021 – Mis à jour le 07 mars 2021 —
 
 

A propos de l’ouverture des données d’aménagements cyclables :

Documentation sur les aménagements cyclables – transport.data.gouv.fr

Schéma d’aménagements cyclables – transport.data.gouv.fr

Un schéma pour les cartographier toutes ! – GeoVelo

La Base nationale des aménagements cyclables devient réalité – Vélo &Territoires

GeoDataMine – OpenDataFrance.

 
 

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