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Calcul du potentiel d'économie de CO2 à Amsterdam et Tallinn

Identifiez les endroits idéaux pour mettre en place des hubs de mobilité ou pour combler les lacunes du réseau cyclable afin de maximiser la réduction des émissions de CO2.

100

Itinéraires avec potentiel d'économies identifié

Lacunes potentielles

Cartographie du réseau cyclable

2000+

Calcul du potentiel d'économies de tonnes de CO2

Découvrez comment nous avons obtenu ces résultats ensemble :

Bien que Tallinn dispose d'un réseau cyclable robuste, les lacunes de ce réseau affectent son utilité. Nous avons construit un modèle d'utilisation existante, puis identifié les couloirs de la ville où les trajets de moins de 5 km étaient effectués de manière disproportionnée en voiture. À l'aide des données de mobilité partagée provenant des vélos et des scooters électriques, nous avons identifié 50 lacunes dans le réseau de pistes cyclables et simulé l'effet de différentes croissances d'utilisation des couloirs, tant pour les appareils partagés que pour les vélos privés.

Bien que le centre d'Amsterdam connaisse une utilisation exceptionnellement élevée du vélo et des transports en commun, certaines zones périphériques restent dépendantes de la voiture. Afin d'atteindre ses objectifs, la ville espère inciter ces usagers à utiliser des vélos, des cyclomoteurs et des voitures partagés grâce à des pôles de mobilité. Par conséquent, nous avons élaboré deux séries de 30 recommandations pour l'emplacement des pôles de mobilité, en utilisant une combinaison du potentiel d'économies de CO2, de la demande prévue et des ouvertures d'applications qui n'ont pas abouti à des trajets. Notre modèle a proposé une optimisation de l'emplacement pour deux objectifs différents : des pôles de mobilité qui maximisent les économies potentielles de CO2 et des pôles qui peuvent soutenir une meilleure gestion de l'espace public en organisant la demande.

Notre outil peut créer des widgets pour surveiller l'effet en temps réel des politiques et suivre les économies de CO2 prévues. Les utilisateurs peuvent compléter nos données avec les leurs provenant de sources telles que : compteurs de trafic, données démographiques, plaintes concernant les services, données des bornes de recharge, évaluations de l'état, moniteurs de la qualité de l'air, résultats d'enquêtes sur les habitudes de déplacement ou horaires des transports publics, créant ainsi une variété de potentiels d'analyse.
Alexander Pazunachic
Responsable produit chez Vianova

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