Scenario-based design of people-centred mobility solutions for urban systems
Concevoir des solutions de mobilité centrées sur les personnes à base de scénarios pour les systèmes urbains
Résumé
Seven out of ten people will be living in cities by 2050. Mobility is crucial for them to access work, education, and urban services. This access is unequally distributed while responsible for 8% of global emissions. To mitigate this, various mobility solutions are designed. However, underlying assumptions are situated in complex and volatile contexts, including future uncertainties such as heterogeneous and changing behaviours of people. While predicting what will happen remains impossible, methods exist that integrate future uncertainties. To date, these are resource-intensive and rarely used. We tackle this by asking, 'how can design processes of people-centred mobility solutions for future urban systems be supported?' Using a mixed-method approach, including nine workshops and 35 interviews with experts, we propose a scenario-based design support framework. The framework comprises a model of urban mobility systems (UMS) in three layers: People, infrastructures, and services, supported by an updated futures representation to foster prospective co-creation. Applying the framework to Paris and Cairo, we make three other contributions: (1) A scenario localisation method first tackles the adaptation of scenarios to local conditions. The structured approach permits selecting existing scenarios by using a checklist before localising and enhancing them via iterative steps resulting from the UMS layers. (2) Focusing on the people layer, the future synthetic population generation method uses scenarios and data-driven personas to create a set of future urbanite models. This method permits the structured integration of future uncertainty with focus on socio-demographic trends in quantitative methods such as activity-based mobility modelling. (3) Thirdly, an urban impact assessment tool allows to assess the impacts of potential mobility interventions across indicators and scenarios with focus on heterogonous impacts on diverse people in a collaborative setting. Throughout each case study, reproducibility, use of open data, and open-source tools were paramount. We showed that the proposed framework and contributions to a larger toolbox for UMS solution design can benefit the design of urban mobility solutions that are more ‘futureproof' and people-centred.
Sept personnes sur dix vivront en ville d'ici 2050. La mobilité est cruciale pour accéder au travail, à l'éducation et aux services urbains. Cet accès à la mobilité est inégalement réparti tout en étant responsable de 8 % des émissions mondiales., Diverses solutions de mobilité sont conçues pour atténuer cela. Cependant, les hypothèses de conception s'inscrivent dans des contextes complexes et volatiles, comprenant des incertitudes futures telles que des comportements de citadins hétérogènes et évolutifs. Même si la prédiction de ce qui va se passer reste impossible, il existe des méthodes qui intègrent les incertitudes futures. À ce jour, celles-ci sont gourmandes en ressources et rarement utilisées. Nous abordons ce problème en nous demandant : Comment accompagner les processus de conception de solutions de mobilité centrées sur les personnes pour les futurs systèmes urbains ? En utilisant une approche de recherche mixte, comprenant neuf ateliers et 35 entretiens avec des experts, nous proposons un cadre d'aide à la conception basé sur des scénarios. Le cadre comprend un modèle de systèmes de mobilité urbaine (Urban Mobility Systems ou UMS) à trois couches : personnes, infrastructures et services, ainsi qu'une représentation des futurs, mise à jour pour favoriser la co-création prospective. En appliquant ce cadre à la mobilité de Paris et du Caire, nous apportons trois autres contributions : (1) Une méthode de localisation de scénarios qui aborde l'adaptation des scénarios aux conditions locales. La structuration de l'approche permet de sélectionner des scénarios existants à l'aide d'une liste de contrôle avant de localiser ceux-ci et de les enrichir par des étapes itératives issues des couches d'UMS. (2) En se concentrant sur la couche des personnes, la méthode de génération d'une future population synthétique utilise des scénarios et des personas basés sur des données pour modéliser un ensemble de futurs citoyens. Cette méthode permet l'intégration structurée de l'incertitude future en mettant l'accent sur les tendances socio-démographiques dans des méthodes quantitatives telles que la modélisation multi-agent de la mobilité. (3) Troisièmement, un outil d'évaluation de l'impact urbain permet d'évaluer les impacts des interventions potentielles en matière de mobilité à travers des indicateurs et des scénarios dans un cadre collaboratif. L'accent est mis sur la variation de ces impacts pour divers groupes de citadins. Dans chaque étude de cas (Paris et le Caire), la reproductibilité, l'utilisation de données et d'outils ouverts sont primordiales. Nous avons montré que le cadre proposé et les contributions à une boîte à outils plus large au service de la conception de solutions UMS peuvent bénéficier à la création de solutions de mobilité urbaine davantage « à l'épreuve du temps » et centrées sur les personnes.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
|---|