Xinran Chen, née à Chongqing, en Chine, en 2002, est une étudiante en troisième année spécialisée en planification et gestion des transports à l’Université de Southwest Jiaotong, à Chengdu, dans la province du Sichuan.

Au cours des dernières décennies, l’autopartage est devenu un mode de service de mobilité en pleine croissance et est promu dans de nombreuses villes à travers le monde. Si ce service fonctionne comme ses défenseurs l’espèrent, l’autopartage peut contribuer à réduire les embouteillages, diminuer les émissions de gaz à effet de serre (GES) et jouer un rôle important dans le développement durable urbain. Bien que de nombreux chercheurs aient porté une attention croissante à l’autopartage ces dernières années, peu de choses sont connues sur l’hétérogénéité spatiotemporelle de la demande d’autopartage dans les villes chinoises, où ce service gagne en popularité. Dans cet article, nous fournissons une caractérisation approfondie du comportement de déplacement en autopartage et de la distribution de la demande à Chengdu à partir d’un ensemble de données de service obtenu en 8 semaines sur le site web des opérateurs (du 21/05/2022 au 15/07/2022). Deux modèles d’autopartage courants (en station et en libre-service) composent l’ensemble des données, contenant plus de 50 millions d’enregistrements en temps réel de 3 203 véhicules d’autopartage, y compris la localisation, l’état d’énergie (SOE) et les informations sur le véhicule, ce qui pourrait être assez représentatif. En particulier, les statistiques clés telles que le nombre de trajets, la distance des trajets, la consommation de carburant (ou d’électricité) sont analysées à la fois dans les dimensions temporelle et spatiale. Ensuite, en combinant avec les attributs socio-économiques régionaux et l’accessibilité aux transports en commun, nous discutons des facteurs sociologiques de l’hétérogénéité spatiotemporelle de la demande d’autopartage. Enfin, nous explorons l’impact potentiel de l’autopartage sur la mobilité des populations à faible revenu et des zones à faible accessibilité. Cet article contribue à la littérature existante avec une analyse approfondie de l’hétérogénéité spatiotemporelle de la demande d’autopartage, proposant une approche basée sur les données pour comprendre la caractérisation de la demande d’autopartage et explorer l’impact social de ce service. Les résultats de cette étude soulignent le rôle essentiel de l’autopartage dans la promotion de l’équité des transports et pourraient fournir des informations précieuses pour les opérateurs et les décideurs politiques.
Xinran Chen

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