En utilisant les données d'OpenStreetMap et de Google, une équipe de l’Université d’Oxford a créé une carte mondiale de l'accessibilité urbaine. En indiquant le temps de trajet vers le centre urbain le plus proche, cette carte révèle des différences énormes entre les pays et à l'intérieur même de leur territoire.
Le journal The Guardian a consacré un article du 10 janvier 2018 à ce sujet, où il est possible de voir un certain nombre d'exemples.
Ces cartes ont été élaborées par une équipe de chercheurs impliqués dans le cadre du Malaria Atlas Project. Dans la perspective de réaliser les objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies, il s'agit de pouvoir améliorer l'accès de tous les êtres humains aux services de santé et d'éducation. Dans cette étude, l'équipe d'Oxford à cherché à quantifier et à valider l'accessibilité globale aux centres urbains de forte densité en 2015.
La résolution adoptée pour mesurer le temps de déplacement est de 1 × 1 kilomètre. Il convient de noter qu'il s'agit de l'accessibilité moyenne et non des temps de trajets réels qui dépendent du trafic et de l'état des voies. L'originalité de ces travaux réside dans le fait de pouvoir apporter une synthèse inédite à l’échelle mondiale grâce à deux jeux de données routiers de premier plan : les données OpenStreetMap (OSM) et les données de distance par rapport aux routes issues de la base de données Google dont la surface cartographiée a été multipliée par cinq par rapport à celle utilisée pour produire les données en 2000.
Un des atouts majeurs de ces nouvelles données routières est d'inclure désormais les routes secondaires (par exemple, des routes rurales non asphaltées), qui constituent une part importante des routes dans de nombreux pays à faibles ressources et qui étaient largement absentes ou géographiquement inexactes dans les bases de données routières précédentes. Les résultats mettent en évidence des disparités d'accessibilité en fonction de la richesse puisque 50,9% des personnes vivant dans des pays à faible revenu (concentrés en Afrique subsaharienne) résident à moins d'une heure d'une ville, contre 90,7% des personnes dans des pays à revenu élevé. Les temps de trajet vers les centres de population de pays à revenus faibles ou intermédiaires sont étroitement associés aux indicateurs socioéconomiques et de santé (niveau de scolarité et accès aux soins de santé, par exemple), soulignant le rôle essentiel de l'accessibilité dans le développement durable.
L'étude a fait l'objet d'une publication dans la revue Nature du 18 janvier 2018 : A global map of travel time to cities to assess inequalities in accessibility in 2015
http://www.nature.com/articles/nature25181.epdf
La résolution adoptée pour mesurer le temps de déplacement est de 1 × 1 kilomètre. Il convient de noter qu'il s'agit de l'accessibilité moyenne et non des temps de trajets réels qui dépendent du trafic et de l'état des voies. L'originalité de ces travaux réside dans le fait de pouvoir apporter une synthèse inédite à l’échelle mondiale grâce à deux jeux de données routiers de premier plan : les données OpenStreetMap (OSM) et les données de distance par rapport aux routes issues de la base de données Google dont la surface cartographiée a été multipliée par cinq par rapport à celle utilisée pour produire les données en 2000.
Un des atouts majeurs de ces nouvelles données routières est d'inclure désormais les routes secondaires (par exemple, des routes rurales non asphaltées), qui constituent une part importante des routes dans de nombreux pays à faibles ressources et qui étaient largement absentes ou géographiquement inexactes dans les bases de données routières précédentes. Les résultats mettent en évidence des disparités d'accessibilité en fonction de la richesse puisque 50,9% des personnes vivant dans des pays à faible revenu (concentrés en Afrique subsaharienne) résident à moins d'une heure d'une ville, contre 90,7% des personnes dans des pays à revenu élevé. Les temps de trajet vers les centres de population de pays à revenus faibles ou intermédiaires sont étroitement associés aux indicateurs socioéconomiques et de santé (niveau de scolarité et accès aux soins de santé, par exemple), soulignant le rôle essentiel de l'accessibilité dans le développement durable.
L'étude a fait l'objet d'une publication dans la revue Nature du 18 janvier 2018 : A global map of travel time to cities to assess inequalities in accessibility in 2015
http://www.nature.com/articles/nature25181.epdf
Pour accéder aux données et aux méthodes utilisées :
http://map.ox.ac.uk/research-project/accessibility_to_cities/
Une autre carte d'accessibilité des villes à l'échelle mondiale a été produite en 2009 dans le cadre de la publication du Rapport de la Banque mondiale (données et carte en haute résolution à télécharger) :
http://forobs.jrc.ec.europa.eu/products/gam/
A titre de comparaison, voici une carte ancienne du trafic routier dans le Maryland en 1921 :
http://www.loc.gov/resource/g3841p.ct008500?r=0.19,0.215,0.571,0.307,0
Une carte en bois figurant la densité du trafic à Berlin en 1903 :
http://images.hollis.harvard.edu/primo-explore/
Une carte également en bois figurant la densité du trafic en Louisiane en 1952 :
http://louisianadigitallibrary.org/islandora/object/state-lhp%3A4871
Lien ajouté le 2 mai 2021
Lien ajouté le 12 janvier 2021
Travel time from any place on land to the nearest town based on OpenStreetMap data https://t.co/rgnnZEMEOB #MapPorn pic.twitter.com/nuB6KKwCwf
— MapPorn (@MapPornTweet) May 2, 2021
🚈Géovisualiser et comparer dans le temps et dans l'espace l'évolution des réseaux de transport en commun des grandes villes du monde. Le tout à la même échelle !!! Petit bonus les données sont téléchargeables
— Boris Mericskay (@BorisMericskay) January 12, 2022
➡https://t.co/NvKVxs7bxJ pic.twitter.com/wNAVdlGzfd
Visualisation du réseau routier dans les principales villes hongroises. Chaque carte montre les #isochrones à partir du centre, en voiture et en 30mn avec un trafic normalhttps://t.co/VEkdFhGSpK
— Sylvain Genevois (@mirbole01) January 23, 2022
Lien ajouté le 12 février 2024
🚗🔌Où sont les voitures électriques en France ?
— Boris Mericskay (@BorisMericskay) February 12, 2024
➡Premier élement de réponse à travers l'exploration spatiale des données de @AgenceOre 🗺
Dataset dispo sur @datagouvfr : https://t.co/B7BK2hN24v pic.twitter.com/iDB3trxPQ4
Construire et analyser des cartes isochrones
Un atlas de l'expansion urbaine à partir de 200 villes dans le monde
