MOBIS-COVID19/16
Résultats du 27/07/2020 (Post-confinement)
Un projet de IVT, ETH Zurich et WWZ, Université de Bâle
This work is licensed under Creative Commons 
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
- 1 Mises à jour
- 2 Introduction
- 3 Premiers points clés
- 4 Perception du risque
- 5 Distance quotidienne moyenne
- 6 Journées actives
- 7 Évolution des kilomètres parcourus par mode de transport
- 8 Variation des kilomètres parcourus selon:
- 9 Vitesses de circulation routière
- 10 Évolution des parts modales du transport
- 11 Réduction des kilomètres parcourus selon la situation professionnelle
- 12 Réduction des kilomètres parcourus par canton
- 13 Durée de trajet par mode de transport et par genre
- 14 Longueur de trajet moyenne par mode de transport (km)
- 15 Espace d’activité et rayon de déplacement quotidien
- 16 Comptages horaires
- 17 Types d’activités et zonage
- 18 Participation
- 19 Variations dans les distributions
1 Mises à jour
13 juillet:
- Depuis le 6 juillet, le port du masque est obligatoire dans les transports publics en Suisse.
- Afin de refléter cette évolution, des lignes verticales ont été ajoutées aux graphiques appropriés pour indiquer le début du confinement (16 mars), l’assouplissement du confinement (11 mai) et l’introduction de l’obligation de porter un masque (6 juillet).
29 juin :
- Nouvelle analyse sur l’évolution des parts modales du transport - lien.
15 juin:
- Les données peuvent maintenant être téléchargées directement pour certaines figures souhaitées. Veuillez citer les sources IVT, ETHZ et WWZ, Uni Basel.
- Les comptages horaires montrent maintenant la journée entière : la périod de minuit à 4h du matin n’est plus exclu.
- Analyse du télétravail - lien.
- En réponse à de nombreuses questions, nous aimerions préciser que la période de référence 2019 couvre les mois de septembre et octobre 2019.
- Résultats par genre corrigé
- Nouvelle analyse des vitesses de déplacement en voiture par classe de distance - lien.
25 mai :
- Le nombre d’activités par jour ajusté de manière à ne pas inclure la première activité à domicile par jour.
- Conversion de tableaux longs en graphiques.
18 mai :
- Premier rapport après l’assouplissement des mesures de confinement du 11 mai.
- La période de référence 2019 a été raccourcie pour n’inclure que les mois de septembre et octobre - Cela affecte principalement les statistiques pour le vélo.
11 mai:
- Nouveau graphique de l’espace d’activité et du rayon quotidien - lien.
4 mai:
- Nouveau graphique issu d’une enquête en ligne auprès des participants sur la perception du risque - lien.
- Résumé des points clés et ajustements de formatage.
27 avril:
- Nouveau tableau sur l’évolution du type d’activité par zone géographique.
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.
2 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.
3 Premiers points clés
L’étude MOBIS-COVID a enregistré 151,524 jours/personne depuis que nous avons mobilisé les participants du projet MOBIS compte tenu des restrictions en cours relatives au COVID-19: plus de personnes se sont enregistrées (1,576)qu’ont été observées (un maximum de 1,454 et une moyenne de 1,017 personnes). Nous continuons d’utiliser l’application Catch-My-Day basée sur la technologie de l’entreprise berlinoise motion-tag. Le profil des participants correspond à peu près à celui du dernier Microrecensement 2015, les hommes avec un abonnement général, un revenu plus élevé et une plus longue formation étant plus fortement représentés.
Avec les données de 2019 de l’étude MOBIS, nous pouvons montrer l’impact des mesures en vigueur pour enrayer la propagation de l’épidémie de COVID-19 sur le comportement de mobilité des personnes dans les régions francophones et germanophones de Suisse. Nous avons la possibilité d’observer les différences des impacts selon les caractéristiques sociodémographiques qui ne sont pas complètement disponibles dans le panel privé Intervista ou dans les données Google.
Les résultats montrent que les participants ont anticipé le confinement en commençant à réduire leurs déplacements deux semaines avant le 16 mars 2020. Le nombre de déplacements a diminué de 40 %, passant d’environ 5 à environ 3 par jour, et les espaces d’activité, mesurés par l’ellipse de confiance de 95 % autour du domicile, se sont effondrés de 80 %. Toutefois, ces deux chiffres se sont presque entièrement rétablis depuis. Voir les espaces d’activité du week-end à titre d’exemple.
Bien que l’impact du sexe et de la langue parlée ne soit pas important, la nécessité de travailler sur le lieu de travail a atténué les effets. Contrairement à de nombreuses autres études, l’effet du revenu n’est pas aussi important dans nos données : seulement 8 % environ entre les groupes aux revenus les plus faibles et les plus élevés pour la plupart des semaines. L’impact du télétravail est comme prévu, réduisant fortement le kilométrage total.
Les distances parcourues ne changent pas beaucoup, sauf pour la marche et le vélo. Le vélo, en particulier, connaît une forte augmentation des kilomètres parcourus. Cette augmentation est bien supérieure à celle qui résulterait normalement de causes saisonnières. Néanmoins, les modèles temporels par heure et par type de jour indiquent que le vélo est surtout utilisé comme outil de loisir. Une analyse plus détaillée confirme cette évaluation, tout comme les comparaisons avec les comptages de vélos à Bâle et à Zürich.
La principale préoccupation est la forte réduction de l’utilisation des transports publics. Alors que le télétravail se poursuit et que les vacances d’été réduisent la demande, aucune congestion routière majeure ne peut être observée. À l’automne, les travailleurs seront probablement rappelés du télétravail. Cela constituera un défi s’ils optent pour la voiture, car les réseaux routiers urbains ne fonctionnent de manière satisfaisante qu’avec des taux élevés d’utilisation des transports publics tels qu’observés avant le COVID-19.
4 Perception du risque
Une première analyse de l’enquête sur la perception du risque dans le cas d’une infection COVID-19 montre que les participants évaluent les risques de différentes conséquences différemment pour eux-mêmes et pour la population suisse. Les participants considèrent que, par rapport à l’ensemble de la population suisse, il est moins probable qu’ils éprouvent eux-mêmes des symptômes graves nécessitant une hospitalisation ou des symptômes mortels. Tant les hommes que les femmes semblent surestimer la probabilité de décès en considérant que la voie asymptomatique est moins probable. Si les valeurs médianes des différentes catégories de symptômes ne diffèrent pas beaucoup entre les hommes et les femmes, l’éventail des valeurs pour les hommes est un peu plus large que pour les femmes.
8 Variation des kilomètres parcourus selon:
9 Vitesses de circulation routière
Le graphique suivant montre l’effet de la crise COVID-19 sur les vitesses de déplacement médianes en voiture pendant la semaine, excluant les weekends et les jours fériés. Pendant la période de confinement du 16 mars au 11 mai, une augmentation des vitesses aux heures de pointe a été observée, indiquant une diminution de la congestion routière. Depuis l’assouplissement des mesures, les vitesses aux heures de pointe sont revenues aux valeurs pré-COVID-19, signe que la congestion routière est revenue à son niveau habituel.
Télécharger les données du graphique
10 Évolution des parts modales du transport
Un diagramme ternaire est la représentation graphique de triplets de données numériques. Il convient pour représenter une somme constante, qui est décomposée en trois valeurs. La figure suivante montre un exemple d’un tel diagramme avec un seul point. Le triplet correspondant à ce point peut être lu en suivant les lignes vertes : A=0.5, B=0.3 et C=0.2. La somme des trois valeurs est égale à 1.
Les diagrammes ternaires suivants montrent l’évolution des parts modales au cours de la crise COVID-19, pour différents types d’abonnements aux transports publics (AG, demi-tarif et autres). Les modes sont regroupés dans les catégories suivantes :
- Transport individuel motorisé (voiture, moto, taxi, Uber)
- Transports publics (bus, tram, ferry, métro, train)
- Transports non motorisés (marche, vélo)
Pendant le confinement, une part plus importante de kilomètres et de déplacements a été effectuée en utilisant des modes individuels motorisés et non motorisés par rapport à la période de référence. Après le confinement, la part des transports publics a augmenté et la part des modes non motorisés a diminué, dans les deux cas légèrement. La part des modes individuels motorisés reste plus importante que pendant la période de référence.
11 Réduction des kilomètres parcourus selon la situation professionnelle
Les participants à MOBIS:COVID-19 ont été invités à faire part de leur situation professionnelle le 24.04.2020. Les graphiques suivants utilisent ces résultats, la situation professionnelle étant imputée à l’aide d’indicateurs sociodémographiques pour ceux qui n’ont pas répondu. Plus précisément, nous avons demandé le nombre de jours de travail à la fois à domicile et en dehors du domicile, et ceux-ci ont ensuite été regroupés dans les catégories ci-dessous :
- Travaillant uniquement à domicile
- Travaillant uniquement hors du domicile
- Une combinaison de travail à domicile et hors du domicile
Télécharger les données du graphique (Lieu de travail)
Télécharger les données du graphique (Chomâge partiel)
15 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.
Télécharger les données du graphique
16 Comptages horaires
Le nombre de trajets commencés par heure. L’axe des y est normalisé par la valeur horaire maximale dans le graphique.
Télécharger les données du graphique (total)
Télécharger les données du graphique (by transport mode)
17 Types d’activités et zonage
Environ 30% des activités ont été volontairement étiquetées avec leur objectif par les participants utilisant l’application. Des travaux sont en cours afin d’imputer les objectifs pour le reste des activités. Les activités sont affectées à la classification de zone la plus proche dans un rayon de 100 m, sur la base d’une classification de zone simplifiée de l’Office fédéral du développement territorial (ARE). Le graphique suivant montre comment la durée de l’activité et le nombre d’activités ont changé entre la période de référence en 2019 et la période du COVID-19.
Veuillez noter que seules les activités de loisirs stationnaires sont incluses, et non la marche, le cyclisme, la randonnée, etc.
18 Participation
19 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 | 81 | 4,325 | 4.9 | 7.6 |
| Bâle-Campagne | 189 | 1,940 | 11.5 | 3.4 |
| Bâle-Ville | 39 | 1,555 | 2.4 | 2.7 |
| Berne | 191 | 7,244 | 11.6 | 12.7 |
| Fribourg | 8 | 1,942 | 0.5 | 3.4 |
| Genève | 129 | 3,062 | 7.9 | 5.4 |
| Schwytz | 17 | 1,005 | 1.0 | 1.8 |
| Soleure | 18 | 1,813 | 1.1 | 3.2 |
| Vaud | 294 | 5,303 | 17.9 | 9.3 |
| Zurich | 674 | 10,410 | 41.0 | 18.2 |
| Autre | 3 | 18,491 | 0.2 | 32.4 |