[en] This paper examines the driving forces of urban network formation through the simulation of inter-city transport networks in Southeast Asia. We present a generative network model (GNM) considering geographical and topological effects, thus combining factors commonly analysed through traditional spatial simulation models (e.g., gravity models) and topological simulation models (e.g., actor-oriented stochastic models) in a single framework. In our GNM, it is assumed that the probability of connections between cities emerges from competing forces. Stimulating factors are a measure of city size (i.e., population) and a topological rule favoring the formation of connections between cities sharing nearest neighbours (i.e., transitive effects). The hampering factors are physical distance between two cities as well as institutional distance (i.e., border effects). We discuss the model in the context of on-going engagements between urban-geographical research and the network science literature, and validate the credence of the model against empirical data on the transport networks connecting 51 major cities in Southeast Asia. Our results show that (1) the generated networks approximate the observed ones in terms of average path length, clustering, modularity, efficiency and quadratic assignment procedure (QAP) correlation between the observed composite network and the generated one, and that (2) GNM performs best when topographical and topological factors are considered simultaneously. Each factor contributes differently to network formation, with transitive effects playing the most important role.

[fr] Cet article examine les forces motrices à l'origine de la formation de réseaux en les reconstruisant par simulation à partir de l'exemple des réseaux de transport inter-urbains en Asie du Sud-Est. Nous présentons un modèle générateur de réseau (GNM) qui intègre des effets géographiques et topologiques, en combinant dans un même cadre des facteurs analysés généralement par des modèles de simulation spatiale (par exemple, les modèles gravitaires) et des modèles de simulation topologiques (par exemple, des modèles stochastiques de mise en réseau d'acteurs). Dans notre GNM, on suppose que la probabilité de connexion entre des villes émerge de forces concurrentes. Les facteurs incitatifs sont une mesure de taille de la ville (la population) et une règle topologique favorisant la formation de connexions entre les villes qui partagent les voisins les plus proches (effets transitifs). Les facteurs dissuasifs sont la distance physique entre les deux villes, ainsi que la distance institutionnelle (les effets de frontière). Nous discutons du modèle dans le contexte des collaborations entre la recherche en géographie urbaine et la science des réseaux, et nous validons sa plausibilité en le confrontant à des données empiriques sur les réseaux de transport reliant 51 grandes villes en Asie du Sud-Est. Nos résultats montrent que (1) les réseaux simulés se rapprochent de ceux observés en termes de longueur moyenne des arêtes, de connexité, de modularité, d'efficacité et de corrélation (par procédure d'affectation quadratique (QAP)) entre le réseau composite observé et celui généré, et que (2) GNM réalise de meilleures performances lorsque des facteurs topographiques et topologiques sont considérés simultanément. Chaque facteur contribue différemment à la formation du réseau, les effets transitifs jouant le rôle le plus important.