MOBIS-COVID19/03
Résultats du 20/04/2020
Un projet de IVT, ETH Zurich et WWZ, Université de Bâle
Contact: Joseph Molloy (joseph.molloy@ivt.baug.ethz.ch)
Les rapports précédents et futurs peuvent être consultés à l’adresse suivante: https://ivtmobis.ethz.ch/mobis/covid19/fr
Mises à jour
20 avril:
Participants mobiles par jour.
Les participants non mobiles sont désormais inclus dans les statistiques sur les espaces d’activité, en plus d’un nouveau tableau sur les espaces d’activité hebdomadaires médians.
Nouveaux graphiques, incluant la distance de trajet moyenne par mode.
Améliorations de la mise en page et autres petites corrections.
13 avril:
- Les semaines précédentes ont été regroupées et colorées en gris dans certains graphiques.
Introduction
Le 16 mars 2020, les 3700 participants qui ont complété l’étude MOBIS entre septembre 2019 et janvier 2020 ont été invités à réinstaller l’application d’enregistrement GPS et de journal de voyage ‘Catch-My-Day’, développée par MotionTag, pour enregistrer leur comportement de mobilité pendant la période des mesures spéciales mises en œuvre pour contrôler la propagation du coronavirus. Les 4 premières semaines de données de mobilité de l’étude MOBIS originale sont prises comme référence pour chaque participant afin de comparer les comportements de mobilité actuels. Ces 4 semaines commencent entre le 1er septembre et le 15 novembre, selon le participant. Seuls les déplacements en Suisse sont actuellement pris en compte, bien que des données sur les déplacements transfrontaliers soient disponibles.
La figure suivante montre le nombre de participants qui se sont inscrits et qui sont suivis par jour. Un panel d’environ 250 participants était déjà en cours de suivi avant que les participants ne soient de nouveau invités. Cela permet d’obtenir des résultats pour les semaines précédant le début officiel de l’étude MOBIS:COVID-19, bien que la taille de l’échantillon soit beaucoup plus petite, et donc les résultats.
Dans l’étude MOBIS, les participants n’étaient éligibles que s’ils utilisaient une voiture au moins 3 jours par semaine - ce qui éloigne l’échantillon de la population suisse en général. Le nombre de participants au suivi chaque jour utilisé pour calculer les valeurs quotidiennes moyennes comprend tous les participants qui ont enregistré des suivis avant ou après cette date. Cela permet de prendre en compte ceux qui restent à la maison tout en tenant compte des abandons de l’enquête.
Le journal de voyage GPS utilisé, Catch-My-Day (pour iOS et Android) peut avoir un délai de 2 à 3 jours avant que les trajets ne soient disponibles pour l’analyse. Le dimensionnement en fonction des participants actifs permet de tenir compte de ce délai, mais les résultats des rapports précédents peuvent changer lors de la mise à jour du rapport.
Participation
Variations dans les distributions
Les graphiques suivants montrent les caractéristiques de l’échantillon MOBIS:COVID-19 par rapport à l’échantillon MOBIS original. Il y a quelques petites différences, mais les échantillons sont généralement cohérents. Ce graphique sera étendu pour être comparé aux données pertinentes du recensement.
| Covid | MZ | Covid | MZ | |
|---|---|---|---|---|
| Argovie | 80 | 4,325 | 5.0 | 7.6 |
| Bâle-Campagne | 182 | 1,940 | 11.4 | 3.4 |
| Bâle-Ville | 37 | 1,555 | 2.3 | 2.7 |
| Berne | 187 | 7,244 | 11.7 | 12.7 |
| Fribourg | 8 | 1,942 | 0.5 | 3.4 |
| Genève | 122 | 3,062 | 7.6 | 5.4 |
| Schwytz | 17 | 1,005 | 1.1 | 1.8 |
| Soleure | 17 | 1,813 | 1.1 | 3.2 |
| Vaud | 286 | 5,303 | 17.9 | 9.3 |
| Zurich | 656 | 10,410 | 41.1 | 18.2 |
| Autre | 3 | 18,491 | 0.2 | 32.4 |
Distance quotidienne moyenne
Journées actives
Évolution des kilomètres parcourus par mode de transport
Variation des kilomètres parcourus selon:
Réduction des kilomètres parcourus par canton
| Canton | N | Mar-02 | Mar-09 | Mar-16 | Mar-23 | Mar-30 | Avr-06 | Avr-13 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Argovie | 67 | -25 | -41 | -71 | -58 | -50 | -57 | -52 |
| Bâle-Campagne | 153 | -14 | -9 | -60 | -61 | -59 | -60 | -53 |
| Bâle-Ville | 32 | -17 | -38 | -72 | -75 | -67 | -61 | -68 |
| Berne | 158 | -30 | -33 | -66 | -60 | -57 | -55 | -46 |
| Fribourg | 6 | -61 | -23 | -63 | -56 | -61 | -52 | -44 |
| Genève | 111 | 7 | -45 | -69 | -61 | -58 | -65 | -55 |
| Schwytz | 11 | -24 | -13 | -55 | -70 | -46 | -50 | -41 |
| Soleure | 16 | -13 | -41 | -62 | -65 | -53 | -49 | -56 |
| Vaud | 237 | -9 | -23 | -65 | -71 | -67 | -65 | -61 |
| Zurich | 569 | -16 | -25 | -60 | -58 | -56 | -52 | -52 |
Durée de trajet par mode de transport et par genre
| Mode | Genre | Référence-2019 | Mar-02 | Mar-09 | Mar-16 | Mar-23 | Mar-30 | Avr-06 | Avr-13 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vélo | Femme | 15 | 15 | 16 | 13 | 19 | 27 | 31 | 38 |
| Homme | 14 | 14 | 15 | 25 | 24 | 28 | 36 | 32 | |
| Voiture | Femme | 52 | 41 | 38 | 36 | 36 | 36 | 37 | 35 |
| Homme | 51 | 47 | 42 | 34 | 34 | 35 | 35 | 35 | |
| Transport public local | Femme | 14 | 9 | 9 | 5 | 6 | 7 | 5 | 6 |
| Homme | 15 | 11 | 12 | 9 | 8 | 8 | 8 | 7 | |
| Train | Femme | 36 | 31 | 35 | 19 | 28 | 28 | 16 | 19 |
| Homme | 35 | 25 | 33 | 12 | 26 | 23 | 18 | 25 | |
| Marche | Femme | 17 | 22 | 21 | 19 | 18 | 21 | 21 | 21 |
| Homme | 17 | 20 | 20 | 16 | 18 | 20 | 21 | 21 |
Longueur de trajet moyenne par mode de transport (km)
Espace d’activité et rayon de déplacement quotidien
Une définition couramment utilisée de l’espace d’activité est l’ellipse de confiance à 95% des lieux d’activité, dans ce cas pondérée par leur durée. Dans l’analyse suivante, les activités du lieu de résidence sont incluses, pour ceux qui avaient l’application activée ce jour-là. Il s’agit d’une mesure importante qui donne une idée de la zone dans laquelle les déplacements sont effectués. Le rayon de déplacement quotidien est également présenté.
| Semaine | # Activités/jour | Variation | Aire (km2) | Variation | Rayon quotidien (km) | Variation | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Référence-2019 | Jour de la semaine | 4.74 | 199.94 | 10.07 | |||
| Week-end | 3.92 | 224.87 | 9.89 | ||||
| Mar-02 | Jour de la semaine | 3.98 | -16% | 188.70 | -6% | 8.70 | -14% |
| Week-end | 3.46 | -12% | 128.24 | -43% | 8.06 | -18% | |
| Mar-09 | Jour de la semaine | 3.98 | -16% | 120.04 | -40% | 7.39 | -27% |
| Week-end | 3.19 | -19% | 81.71 | -64% | 5.89 | -40% | |
| Mar-16 | Jour de la semaine | 2.87 | -39% | 31.41 | -84% | 3.97 | -61% |
| Week-end | 2.02 | -49% | 16.78 | -93% | 2.29 | -77% | |
| Mar-23 | Jour de la semaine | 2.67 | -44% | 34.63 | -83% | 3.61 | -64% |
| Week-end | 2.23 | -43% | 31.25 | -86% | 3.18 | -68% | |
| Mar-30 | Jour de la semaine | 2.88 | -39% | 41.32 | -79% | 3.85 | -62% |
| Week-end | 2.55 | -35% | 33.42 | -85% | 3.70 | -63% | |
| Avr-06 | Jour de la semaine | 2.96 | -38% | 37.56 | -81% | 4.13 | -59% |
| Week-end | 2.79 | -29% | 42.13 | -81% | 3.82 | -61% | |
| Avr-13 | Jour de la semaine | 3.00 | -37% | 39.91 | -80% | 4.29 | -57% |
| Week-end | 2.77 | -29% | 40.02 | -82% | 3.65 | -63% |
| Âge | 2019 | Mar-02 | Mar-09 | Mar-16 | Mar-23 | Mar-30 | Avr-06 | Avr-13 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (18,25] | Jour de la semaine | 65.1 | 35.9 | 48.1 | 6.6 | 2.6 | 3.2 | 5.8 | 7.9 |
| Week-end | 35.7 | 5.8 | 9.8 | 0.6 | 0.9 | 0.8 | 1.2 | 2.8 | |
| (25,35] | Jour de la semaine | 71.3 | 85.2 | 42.6 | 2.3 | 4.9 | 4.6 | 7.7 | 6.3 |
| Week-end | 42.6 | 14.5 | 3.3 | 0.4 | 0.6 | 1.4 | 2.3 | 4.6 | |
| (35,45] | Jour de la semaine | 74.9 | 36.4 | 75.0 | 6.8 | 3.3 | 7.6 | 8.2 | 9.2 |
| Week-end | 24.9 | 29.9 | 20.5 | 0.4 | 1.6 | 0.8 | 1.4 | 4.7 | |
| (45,55] | Jour de la semaine | 74.5 | 40.5 | 53.8 | 4.0 | 3.1 | 4.7 | 7.0 | 4.8 |
| Week-end | 28.2 | 13.3 | 7.0 | 0.7 | 1.2 | 1.6 | 1.6 | 5.8 | |
| (55,65] | Jour de la semaine | 67.2 | 64.0 | 46.4 | 7.3 | 2.8 | 5.8 | 5.2 | 7.1 |
| Week-end | 21.5 | 9.1 | 8.7 | 0.1 | 1.1 | 1.1 | 1.2 | 4.8 |
Comptages horaires
Le nombre de trajets commencés par heure. L’axe des y est normalisé par la valeur horaire maximale dans le graphique.
