# Méthodes pour confronter spatialement les données socio-économiques avec des données d'assainissement : exemple à paris

Camille Asselin, Jérémy Jacob, Stéphane Rican

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Camille Asselin, Jérémy Jacob, Stéphane Rican. Méthodes pour confronter spatialement les données socio-économiques avec des données d'assainissement : exemple à paris. TSM. Techniques Sciences Méthodes – Génie urbain, génie rural, 2025, 5, pp.53-67. 10.36904/tsm/20250553. hal-05127482

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1
METHODES POUR CONFRONTER SPATIALEMENT LES DONNEES SOCIO-ECONOMIQUES AVEC
DES DONNEES D'ASSAINISSEMENT : EXEMPLE A PARIS

2
METHODS FOR SPATIAL COMPARISON OF SOCIO-ECONOMIC DATA WITH SANITATION DATA:
EXAMPLE OF PARIS

3
Asselin Camille¹*, Jacob Jérémy¹, Rican Stéphane²

4
¹ Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE-IPSL), UMR 8212 (CEA/CNRS/UVSQ),
Université Paris-Saclay, France

5
² Laboratoire Dynamiques sociales et recomposition des espaces (LADYSS), UMR 7533, Université Paris
Nanterre, Paris

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* camille.asselin@lsce.ipsl.fr - 07 66 13 40 11

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CATEGORIE DE L'ARTICLE : Recherche appliquée

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FORMAT DE L'ARTICLE : Article scientifique/technique

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TABLE DES MATIERES :

<table><tr><td>17</td><td>Résumé / Abstract</td><td>p. 3</td></tr><tr><td>18</td><td>Introduction</td><td>p. 4</td></tr><tr><td>19</td><td>1. Objectifs</td><td>p. 5</td></tr><tr><td>20</td><td>2. Données d'entrée et logiciel</td><td>p. 6</td></tr><tr><td>21</td><td>2.1. Données du réseau d'assainissement</td><td>p. 6</td></tr><tr><td>22</td><td>2.2. Données socio-économiques : exemple des données de recensement</td><td>p. 6</td></tr><tr><td>23</td><td>2.3. Logiciel</td><td>p. 8</td></tr><tr><td>24</td><td>3. Méthodologie et résultats</td><td>p. 8</td></tr><tr><td>25</td><td>3.1. Méthode inclusive</td><td>p. 8</td></tr><tr><td>26</td><td>3.1.1. Sélection des mailles IRIS qui intersectent chaque ZA</td><td>p. 8</td></tr><tr><td>27</td><td>3.1.2. Calcul du pourcentage de superposition et du coefficient de pondération</td><td>p. 9</td></tr><tr><td>28</td><td>3.2. Méthode sélective</td><td>p. 10</td></tr><tr><td>29</td><td>3.2.1. Sélection des mailles IRIS selon leur pourcentage d'inclusion dans la ZA</td><td>p. 10</td></tr><tr><td>30</td><td>3.2.2. Evaluation de la correspondance du recouvrement entre les mailles IRIS et la ZA à l'aide du pourcentage de superposition</td><td>p. 12</td></tr><tr><td>31</td><td>3.2.3. Mise en évidence du pourcentage d'inclusion le plus efficace et sélection des ZA d'intérêt</td><td>p. 14</td></tr><tr><td>32</td><td>4. Evaluation des méthodes inclusive et sélective</td><td>p. 15</td></tr></table>
<table><tr><td>35</td><td>5. Exemple d'application : hétérogénéité socio-économique des ZA</td><td>p. 17</td></tr><tr><td>36</td><td>Conclusion</td><td>p. 19</td></tr><tr><td>37</td><td>Remerciements</td><td>p. 20</td></tr><tr><td>38</td><td>Bibliographie</td><td>p. 20</td></tr><tr><td>39</td><td></td><td></td></tr></table>
40 **Résumé (250 à 300 mots)**

41 Ce travail a pour objectif de proposer une méthode pour comparer spatialement des données socio-
42 économiques (telles que celles livrées par le recensement, à l'échelle des mailles IRIS) et des données
43 issues de réseaux d'assainissement (par exemple des résultats d'analyses biologiques ou géochimiques, à
44 l'échelle de zones d'apport) n'ayant pas les mêmes dimensions spatiales. Deux méthodes sont proposées et
45 appliquées à l'exemple de la ville de Paris : une méthode dite "inclusive" et une méthode dite "sélective".
46 Ces deux méthodes visent aussi à sélectionner les zones d'apport ayant le meilleur recouvrement avec les
47 mailles IRIS afin de garantir des comparaisons plus efficaces entre des données issues du réseau
48 d'assainissement et des données socio-économiques. La méthode inclusive utilise un calcul du pourcentage
49 de superposition des mailles IRIS et des zones d'apport et un coefficient de pondération. Toutes les mailles
50 IRIS qui intersectent une zone d'apport sont sélectionnées. La valeur du paramètre socio-économique de
51 chaque maille IRIS est multipliée par le coefficient de pondération pour définir la valeur de ce paramètre à
52 l'échelle de la zone d'apport. La méthode sélective implique une sélection des mailles IRIS contribuant le
53 plus à la zone d'apport selon leur pourcentage d'inclusion (40, 50, 60, 70 et 80 %). Cette approche utilise le
54 pourcentage de superposition entre les mailles IRIS sélectionnées et la zone d'apport et un critère de
55 similitude comme paramètres pour sélectionner le pourcentage d'inclusion le plus efficient. Les deux
56 méthodes sont comparées en termes d'efficacité et de simplicité d'usage. La méthode inclusive est plus
57 rapide et facile à mettre en œuvre, mais elle n'assure pas un recouvrement spatial optimal entre les mailles
58 IRIS et les zones d'apport. La méthode sélective, plus compliquée à mettre en œuvre, permet de s'assurer
59 que les mailles IRIS sélectionnées contribuent de manière significative à la zone d'apport. Ce travail donne
60 des clés méthodologiques pour la comparaison de données provenant de sources variées et livrées selon
61 des géométries distinctes.

62 **Mots-clés** : zone d'apport, réseau d'assainissement, socio-économie, Paris, Système d'Information
63 Géographique

64 **Abstract (250 à 300 words)**

65 The aim of this work is to propose a method for the spatial comparison of socio-economic data (such as that
66 provided by the census on the scale of IRIS grids) and data from sewerage networks (such as the results of
67 biological or geochemical analyses), on the scale of sewershed and IRIS grids of different dimensions. Two
68 methods are proposed and applied to the example of the City of Paris: an "inclusive" method and a
69 "selective" method. These two methods also aim to select the sewershed with the best overlap with the IRIS
70 grids in order to ensure more effective comparisons between data from the sewerage network and socio-
71 economic data. The inclusive method uses a calculation of the percentage of overlap between IRIS grids and
72 sewershed and a weighting coefficient. All IRIS grids intersecting a sewershed are selected. The value of the
73 socio-economic parameter for each IRIS grid cell is multiplied by the weighting coefficient to define the value
74 of this parameter at the level of the sewershed. In the selective method, the IRIS grids that contribute most to
75 the sewershed are selected according to their percentage of inclusion (40, 50, 60, 70 and 80%). This
76 approach uses the percentage overlap between the selected IRIS grids and the sewershed and a similarity
77 criterion as parameters to select the most efficient inclusion percentage. The two methods are compared in
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terms of efficiency and ease of use. The inclusive method is faster and easier to implement, but it does not ensure optimal spatial coverage between IRIS grids and sewershed. The selective method, which is more complicated to implement, ensures that the selected IRIS grids make a significant contribution to the sewershed. This work provides methodological keys for comparing data from different sources and provided with different geometries.

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**Keywords:** sewershed, sewerage system, socio-economic, Paris, Geographic Information System

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## Introduction

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L'épidémiologie basée sur les eaux usées (wastewater-based epidemiology ou WBE) permet un suivi sanitaire des populations par l'analyse des eaux usées, par exemple, pour effectuer un suivi régulier des drogues présentes dans les eaux usées de grandes villes européennes [EUROPEAN MONITORING CENTRE FOR DRUGS AND DRUG ADDICTION 2023], pour suivre la résurgence de maladies telles que la poliomyélite [BERCHENKO et al., 2017; DUINTJER TEBBENS et al., 2017] ou l'efficacité de campagnes vaccinales [BUCARDO et al., 2011]. Cette approche s'est généralisée avec la pandémie de SARS-CoV-2. De nombreuses études ont montré qu'il est possible de mettre en lien les variations de quantité de génomes de SARS-CoV-2 dans les eaux usées avec le nombre de cas dans la population [D'AOUST et al., 2021; HAAK et al., 2022; HEGAZY et al., 2022; NOURBAKHSH et al., 2022; WURTZER et al., 2022a, b, c]. Pendant la pandémie, à la demande du ministère de la Recherche, le réseau Obépine a développé un large réseau de surveillance des eaux usées en France [MOULIN et al., 2021; RÉSEAU OBEPINE].

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Initialement concentrée sur les questions de santé, l'analyse des eaux résiduaires urbaines s'ouvre désormais à des champs plus larges tels que l'alimentation, l'estimation des populations, ou le bien-être [CHOI et al., 2018]. Certains auteurs [CHOI et al., 2019, 2020] proposent que la présence de certaines substances chimiques reflète les caractéristiques socio-économiques de la population concernée et suggèrent même qu'il soit possible de prédire la typologie de la population contributrice sur la base de l'analyse chimique des eaux usées. Cette approche permettrait d'éviter les biais de déclaration des usagers [DAUGHTON, 2001] et d'accéder de manière plus rapide et peut-être à moindre coût à des informations socio-économiques. Par ailleurs, l'analyse chimique des eaux usées et pluviales s'inscrit dans les cadres réglementaires d'autosurveillance et de suivi du traitement des eaux urbaines résiduaires [DIRECTIVE 91/271/CEE, 1991] pour des enjeux environnementaux et de gestion des réseaux et des polluants.

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Cette surveillance des eaux usées s'effectue classiquement par des prélèvements en entrée des stations d'épuration, ce qui offre un signal reflétant le territoire (et sa population) collecté par cette station d'épuration [KAROLAK et al., 2010; ROUSIS et al., 2017; CHOI et al., 2020]. Bien que la tendance soit à la surveillance de territoires mieux localisés, à des points remarquables du réseau, elle ne permet pas encore d'analyser pleinement les phénomènes à des échelles plus fines (quartier, ilot...) dans l'objectif, par exemple, de localiser des foyers de contamination ou de localiser les sources de matières (de pollution...).

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Ces questions sur la localisation des sources des eaux usées et pluviales, et donc des informations qu'elles portent, sont partagées par les communautés scientifiques et opérationnelles qui abordent l'étude des particules qui circulent ou sédimentent dans un réseau d'assainissement [ROCHER et al., 2004;
115 MOILLERON et al., 2005]. En effet, identifier la provenance des sédiments est essentiel à une bonne gestion du réseau, nécessaire pour le suivi réglementaire de l'évacuation des boues et sables [DIRECTIVE 91/271/CEE, 1991], mais aussi d'intérêt pour envisager l'analyse des pratiques et consommations de la population par l'analyse des sédiments accumulés [JACOB et al., 2020].

119 Le projet ANR EGOUT émet ainsi l'hypothèse que le réseau d'assainissement est le reflet de la ville. Les disparités socio-économiques et environnementales du milieu urbain se reflètent dans la distribution spatiale des eaux et particules qui transitent ou des particules qui s'accumulent dans le réseau. A Paris, les sédiments s'accumulent principalement dans des bassins de dessablement (BD) qui maillent le réseau d'assainissement. Ces ouvrages, d'une géométrie plus large et profonde que les tronçons classiques du réseau, permettent la décantation des particules, et donc leur concentration, à des points précis, évitant ainsi la saturation du réseau par des dépôts.

126 En identifiant les réseaux drainants vers chaque bassin de dessablement, nous avons proposé une méthodologie pour attribuer aux eaux et particules une origine géographique (surface émettrice ou zone d'apport, ZA). Dans un système majoritairement unitaire tel que celui du réseau d'assainissement de la ville de Paris, les données acquises sur les eaux et particules dans le réseau d'assainissement peuvent ainsi être associées à des groupes de foyers (eaux domestiques) ou à des surfaces extérieures (eaux pluviales drainant toitures, chaussées, trottoirs, parcs et jardins) [ASSELIN et al., 2024].

132 **1. Objectifs**

133 La résolution spatiale de représentativité des données acquises sur les sédiments accumulés dans les bassins de dessablement est donc la ZA. Afin d'identifier, de quantifier et de qualifier les populations et surfaces contributrices (pour ramener les données acquises dans les réseaux d'assainissement à la population) il est nécessaire de pouvoir confronter ces résultats avec des données de surface mais qui sont organisées selon d'autres géométries (données de recensement, par exemple). Cette différence de résolution induit un problème général de réduction des incertitudes associée à la comparaison de données fournies selon des extensions/géométries spatiales distinctes (encore appelés découpages non hiérarchisés) auquel sont confrontés de nombreux géographes [PUMAIN et SAINT-JULIEN, 2010]. L'objectif de cet article est de proposer puis de comparer les résultats de deux nouvelles méthodes pour résoudre cette question. Un second objectif vise à sélectionner les ZA pour lesquelles la superposition avec les mailles IRIS est la meilleure pour garantir une plus juste comparaison entre des données issues du réseau d'assainissement et des données socio-économiques.

145 Pour notre étude, nous aurions pu exploiter les données brutes de l'INSEE (à l'échelle des foyers), puis les agréger selon le périmètre des ZA puisque les adresses des foyers inclus dans chaque ZA ont été définies précédemment [ASSELIN et al., 2024]. Or, les données de recensement à l'échelle des foyers sont gérées par le centre d'accès sécurisé aux données [CASD - CENTRE D'ACCÈS SÉCURISÉ AUX DONNÉES]. L'accès à ces données est conditionné par une demande d'habilitation [PROCÉDURES D'HABILITATION – LE CASD – CENTRE D'ACCÈS SÉCURISÉ AUX DONNÉES] qui est ensuite traitée par un comité du secret statistique [COMITÉ DU SECRET STATISTIQUE]. Le temps imparti au projet ne permettait pas d'envisager une telle démarche. Par ailleurs, la méthode développée ici doit s'appuyer sur une démarche générique,
facilement appropriable sans limitation d'accès à des données.

Les données socio-économiques sont classiquement livrées au format de la maille IRIS (voir 2.2.) qui ont une extension spatiale différente de celle la ZA. La Figure 1, illustre cette différence d'étendue spatiale entre les mailles IRIS, en gris, et les ZA, en bleu, pour l'exemple de la ZA du BD de Guynemer (B). En général, les ZA sont plus étendues que les mailles IRIS si bien que les caractéristiques socio-économiques d'une ZA correspondent à une agrégation de celles des mailles IRIS. La difficulté est alors de définir le mode d'agrégation des données socio-économiques des mailles IRIS à l'échelle des ZA pour être au plus juste en termes de représentativité. Par exemple, dans le cas de la ZA du BD de Guynemer, les deux mailles IRIS centrales sont pleinement incluses dans la ZA. En revanche, les autres mailles IRIS ne sont que partiellement incluses dans la ZA. Se pose alors la question des contributions respectives des populations de chaque maille IRIS à la ZA et des caractéristiques socio-économiques de la ZA au regard de celles de chaque maille IRIS qui y contribue pleinement ou partiellement, et ce pour chaque ZA.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Figure 1 : A) Comparaison entre les périmètres des zones d'apport de 45 bassins de dessablement [ASSELIN et al., 2024] et les mailles IRIS. B) Exemple du recouvrement imparfait entre la zone d'apport du bassin de dessablement Guynemer avec les mailles IRIS associées, identifiées par le périmètre rouge. Les bassins de dessablement correspondant aux 45 zones d'apport retenues (voir 2.1.) sont illustrés par des points noirs. Les bassins de dessablement des zones d'apport non retenues sont illustrés par des points gris.

## 2. Données d'entrée et logiciel

### 2.1. Données du réseau d'assainissement

La couche "zone d'apport" est une couche vectorielle au format shapefile regroupant des polygones représentant les zones en surface qui comprennent les bâtiments, chaussées, trottoirs, parcs et jardins d'où proviennent les sédiments qui s'accumulent dans chaque BD. Elle a été créée par ASSELIN et al., à partir
des données disponibles dans le Système d'Information Géographique TIGRE 7 du Service Technique de l'Eau et de l'Assainissement (STEA) de la Ville de Paris. Seules les zones d'apport de 45 BD (sur 159 BD), ont été définies et retenues précédemment [ASSELIN et al., 2024]. Les BD non-retenus sont les 8 gérés par d'autres structures que la Ville de Paris (Direction de l'eau et de l'Assainissement du 93, Direction de la Voirie et des Déplacements, propriétaires privés), les 15 drainant uniquement des eaux pluviales ou le boulevard périphérique et les 85 BD pour lesquels la ZA ne peut être clairement identifiée car le BD est intégré dans une "cascade sédimentaire", avec des bassins amont filtrant les particules qui ne transitent donc pas jusqu'aux bassins plus en aval [ASSELIN et al., 2024].

## 2.2. Données socio-économiques : exemple des données de recensement

Le recensement de la population correspond à une collecte d'informations annuelles (sexe, âge, activité, professions exercées, caractéristiques des ménages, taille et type de logement, modes de transport, déplacements quotidiens etc.) concernant successivement tous les territoires communaux au cours d'une période de 5 ans. Pour une commune de taille supérieure à 10 000 habitants, 8% des adresses de la commune sont sondés tous les ans. Ces données de recensement "millésimé", sur l'année médiane des 5 ans de données, sont mises à disposition du public sur le site de l'INSEE [INSEE - INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE ET DES ÉTUDES ÉCONOMIQUES]. Pour satisfaire au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) [LE RÈGLEMENT GÉNÉRAL SUR LA PROTECTION DES DONNÉES - RGPD | CNIL 2023], les données brutes de l'INSEE (à l'adresse des foyers) sont traitées à l'échelle de la maille IRIS (Ilots Regroupés pour l'Information Statistique) qui est le format en vigueur pour la diffusion publique des résultats du recensement de la population [CADALANU et al., 2020] et qui assure l'anonymisation de la population en regroupant au minimum 2000 habitants par maille.

A partir de 1999, l'INSEE a développé un nouveau découpage du territoire selon des critères géographiques mais aussi démographiques. Le découpage en IRIS a été élaboré en concertation avec les communes, selon des règles définies par la Commission Nationale Informatique et Libertés (CNIL). Il est construit à partir de critères géographiques et statistiques et, autant que possible, chaque IRIS doit être homogène du point de vue de l'habitat. Le but étant que les nouvelles mailles soient de taille homogène mais aussi stables dans le temps. Depuis 1999, le découpage en IRIS n'a que peu évolué selon des modifications de la voirie ou des évolutions de la démographie. Les IRIS offrent l'outil le plus élaboré à ce jour pour décrire la structure interne de plus de 1900 communes d'au moins 5000 habitants.

Le carroyage, une autre technique de maillage indépendante des découpages administratifs et géographique et stable dans le temps, a été proposée dès 1987 [DELAHAYE, 1987]. Le carroyage divise le territoire en carrés de taille variant de 200 m à 1 km. Cet autre découpage a pour but d'être plus neutre que la maille IRIS, pour l'analyse urbaine, puisqu'il s'affranchit de l'hétérogénéité de l'habitat qui constitue potentiellement un biais statistique. Le carroyage permet aussi une étude simultanée du milieu rural et du milieu urbain puisque les mailles ont en théorie la même taille.

A la différence du carroyage, la maille IRIS se fonde sur un découpage administratif historique. Le réseau d'égout étant lui-même hérité de ce découpage administratif, les IRIS sont a priori plus comparables aux zones d'apport des BD que les carreaux du carroyage. Par ailleurs, les données de recensement sont
215 publiées plus fréquemment à la maille IRIS qu'à la maille carroyée. Enfin, il existe moins de données socio-
216 économiques disponibles au format de carreaux qu'à la maille IRIS. Pour ces raisons, nous avons décidé de
217 concentrer notre étude sur la comparaison des zones d'apport avec les IRIS.

Nous disposons de la couche "maille IRIS" (source : [DATA.GOUV.FR - CONTOURS IRIS]) qui est une
couche vectorielle au format shapefile contenant les polygones de chaque maille IRIS en 2020. La couche
ayant à l'origine une extension spatiale recouvrant toute la France, a été réduite à l'aide d'une couche
délimitant le périmètre de Paris ainsi que de l'outil "sélection de vecteur - sélection par localisation" de QGis
[DOCUMENTATION QGIS - 23.1.17.10. SÉLECTION DE VECTEUR PAR LOCALISATION] qui a permis
d'extraire de la couche des mailles IRIS les mailles correspondant uniquement à Paris.

Afin de comparer les performances des deux méthodes proposées (4.), nous avons utilisé le nombre
d'habitants par maille IRIS de la ville de Paris extrait du recensement de 2020. La jointure des données avec
la couche "maille IRIS" a été réalisée au moyen de l'identifiant de la maille et avec l'outil permettant de
"joindre des attributs par valeur de champ" de QGis [DOCUMENTATION QGIS - 27.1.17.18. JOINDRE DES
ATTRIBUTS PAR VALEUR DE CHAMP].

2.3. Logiciel

Les données ont été traitées avec QGis (version : 3.22.1-Białowieża) dans le système de coordonnées de
référence (SCR) Lambert-93.

232 3. Méthodologie et résultats

Pour comparer les données acquises dans les BD avec les données socio-économiques des territoires dont
ils sont représentatifs, les secteurs géographiques concernés, ZA et mailles IRIS, doivent être équivalents ou
proches. De cette manière, les données acquises dans les BD pourront être explicitées plus justement par
les données socio-économiques dont elles peuvent dépendre. La suite de ce document détaille deux
méthodes aux partis-pris distincts pour sélectionner au mieux les mailles IRIS par rapport aux ZA
correspondantes :

• Dans la méthode inclusive : nous prenons le parti de développer une méthode rapide et facile pour obtenir les paramètres socio-économiques d'une zone d'apport. Ainsi, les données relatives à toute maille IRIS qui intersecte la ZA sont considérées. Elles sont ensuite pondérées en fonction de la contribution de la surface de la maille IRIS à la surface de la zone d'apport.

* Dans la méthode sélective : nous cherchons à obtenir la meilleure correspondance possible entre la surface de la maille IRIS et celle de la zone d'apport. Pour cela, nous sélectionnons les mailles IRIS contributrices aux ZA sur la base de leurs pourcentages d'inclusion et de superposition. Ensuite, nous ne retenons que les ZA pour lesquelles la correspondance spatiale entre les mailles IRIS et les ZA est la meilleure.

3.1. Méthode inclusive

Cette méthode s'appuie sur deux paramètres qui évaluent la concordance des géométries entre les ZA et la
somme des mailles IRIS pouvant leur correspondre : le "pourcentage de superposition" et le "coefficient de pondération". Au préalable, il est nécessaire de de sélectionner les mailles IRIS qui sont incluses ou partiellement incluses dans chaque ZA.

### 3.1.1. Sélection des mailles IRIS qui intersectent chaque ZA

L'outil "sélection dans un vecteur-sélection par localisation" de QGis [DOCUMENTATION QGIS - 23.1.17.10. SÉLECTION DE VECTEUR PAR LOCALISATION] permet d'extraire de la couche des "mailles IRIS" totales, la couche des mailles IRIS qui intersectent chacune des ZA. Ainsi, toute maille IRIS incluse ou partiellement incluse dans la ZA est sélectionnée. La Figure 2 présente le résultat pour la ZA du BD Islettes. L'emprise de l'assemblage des mailles IRIS est plus grande que celle de la ZA. Notre objectif est de disposer des informations socio-économiques représentatives de la ZA. Si nous considérons que les caractéristiques socio-économiques de la ZA sont le simple cumul des données socio-économiques de l'ensemble des mailles IRIS sélectionnées, le risque est de surestimer la contribution des populations habitant les mailles IRIS très partiellement incluses dans la zone d'apport, aux dépends de celles pleinement incluses. Pour limiter ce biais, nous proposons de calculer un "pourcentage de superposition" de chaque maille IRIS dans la ZA qui sera utilisé comme coefficient de pondération des données socio-économiques de chaque maille IRIS selon leur contribution à la ZA.

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Figure 2 : sélection à l'aide de l'outil de sélection par localisation des mailles IRIS incluses ou partiellement incluses dans la ZA du bassin d'Islettes. La ZA est en bleue, les mailles IRIS sélectionnées sont hachurées.

### 3.1.2. Calcul du pourcentage de superposition et du coefficient de pondération

Le pourcentage de superposition de la maille IRIS avec la ZA est obtenu à l'aide de l'outil "analyse de
superposition" de QGis [DOCUMENTATION QGIS - 27.1.15.13. ANALYSE VECTORIELLE - ANALYSE DE SUPERPOSITION]. Il permet de déterminer les pourcentages de superposition des surfaces des polygones de la couche source (mailles IRIS sélectionnées) qui se superposent strictement à la surface du polygone de la couche de superposition (ZA). Le pourcentage de superposition défini pour chaque couple maille IRIS/ZA permet d'obtenir, une fois divisé par 100, le coefficient de pondération à appliquer aux données de cette maille IRIS qui sont incluses dans la ZA. Les données socio-économiques valables à l'échelle d'une ZA sont alors la somme (si la maille IRIS est entièrement incluse dans la ZA) ou la moyenne pondérée des données socio-économiques de chaque maille IRIS qui est incluse dans la ZA. La Figure 3 indique les coefficients de pondération de chaque maille IRIS qui intersecte la ZA du BD de Islettes. Certaines mailles IRIS ont un coefficient de pondération de 1, ce qui signifie que 100% la maille est incluse dans la zone d'apport. Plus le coefficient se rapproche de 0, plus la surface de maille IRIS incuse dans la ZA est réduite.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 : répartition des coefficients de pondération déterminés pour chacune des mailles IRIS sélectionnées pour la ZA (en bleue) du BD (en noir) de Islettes.</figcaption></figure>

Cette méthode est bien entendu dépendante de l'hétérogénéité interne des mailles IRIS (densité de population par exemple), ce qui peut engendrer des sur- ou sous-estimations des contributions de chaque maille. Il s'agit d'un problème auquel sont confrontées toutes les communautés dont les travaux s'appuient sur ces mailles (en l'absence de données accessibles à l'échelle du foyer, voir 1.) et qui dépasse le cadre de cet article.

## 3.2. Méthode sélective

Cette méthode s'appuie sur trois paramètres qui évaluent la concordance des géométries entre les ZA et les mailles IRIS ou les assemblages de mailles IRIS : le "pourcentage d'inclusion", le "pourcentage de superposition", le "critère de similitude".
294 **3.2.1. Sélection des mailles IRIS selon leur pourcentage d'inclusion dans la ZA**

295 Le "pourcentage d'inclusion" permet de sélectionner toute maille IRIS dont un pourcentage minimum de la
296 surface est inclus dans la ZA (Figure 4). 5 pourcentages d'inclusion ont été testés de manière arbitraire :
297 40%, 50%, 60%, 70% et 80%.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

298
299 Figure 4 : exemple théorique de sélection de mailles IRIS sur la base d'un pourcentage d'inclusion défini à
300 50%. Les mailles IRIS non remplies sont exclues de la sélection et celles hachurées retenues.
301

301 Le plugin "select within" [VESANTO, 2023] utilisable sous QGis permet de sélectionner les mailles IRIS en fonction d'un minimum de "pourcentage d'inclusion" qu'elles offrent avec une ZA donnée. Les mailles IRIS sélectionnées sont ensuite exportées dans une nouvelle couche associée à la ZA correspondante.
302
303

Nous excluons de cette étude les ZA de très petite taille (Allard, Behagle, Bessières, Ceinture du lac, Montreuil sud et Quai d'Orsay). Soit leur surface est totalement incluse dans celle d'une maille IRIS tout en n'en constituant qu'une faible partie, soit-elle intersecte plusieurs mailles IRIS tout en n'en représentant, ici aussi, qu'une très faible partie de la surface.
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La Figure 5 illustre les différences de sélection des mailles IRIS selon le pourcentage d'inclusion en entrée.
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309 Lorsque le pourcentage d'inclusion est faible (40 %), les mailles sélectionnées sont nombreuses et
310
311 recouvrent largement la ZA, voire la dépassent. L'avantage est de couvrir au mieux la ZA, mais cela intègre
312 plus de surfaces de mailles IRIS qui ne contribuent que marginalement à la ZA. Lorsque le pourcentage
313 d'inclusion est élevé, moins de mailles IRIS sont sélectionnées. La surface de la ZA est donc moins couverte
314 par les mailles IRIS mais cela assure que la majeure partie des mailles IRIS sélectionnées contribue
315 pleinement à la ZA.
316

Pour les ZA de certains BD (Constantine, Kellermann, Léon Jouhaux, Poterne des Peupliers, Quinault, Roquette, Plaine de Vaugirard et Watt), les pourcentages d'inclusion les plus élevés sont trop exigeants et ne permettent de sélectionner aucune maille IRIS (aucune maille IRIS n'est incluse à plus de 60, 70 ou 80 % dans la ZA ; Tableau 1).
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<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 : comparaison des sélections des mailles IRIS selon différents pourcentages d'inclusion (40, 50, 60, 70 et 80%) pour la ZA (en bleue) du BD (en noir) d'Islettes. Les mailles IRIS non remplies sont exclues de la sélection et celles hachurées retenues.</figcaption></figure>

Ce pourcentage d'inclusion permet de juger de l'inclusion des mailles IRIS dans la ZA mais ne rend pas compte de la surface des ZA non expliquée par les mailles IRIS retenues. Pour sélectionner le pourcentage d'inclusion permettant la meilleure concordance géométrique entre ZA et mailles IRIS, nous utilisons le pourcentage de superposition.

### 3.2.2. Evaluation de la correspondance du recouvrement entre les mailles IRIS et la ZA à l'aide du pourcentage de superposition

Sur la base des mailles IRIS sélectionnées pour chaque ZA, il est ensuite nécessaire de quantifier le pourcentage de superposition de la ZA par les mailles IRIS. Le pourcentage de superposition permet d'apprécier la qualité du recouvrement des ZA par les mailles IRIS sélectionnées. Nous avons décidé de définir arbitrairement à 80% de superposition le seuil garantissant un bon recouvrement de la ZA par les mailles IRIS sélectionnées. Ce seuil permet de tester la sensibilité de l'approche et de décider du meilleur pourcentage d'inclusion à utiliser.

L'outil "analyse de superposition" de QGis [DOCUMENTATION QGIS - 27.1.15.13. ANALYSE VECTORIELLE - ANALYSE DE SUPERPOSITION] permet de déterminer les pourcentages de superposition
337 de la couche source par rapport à la couche de superposition (couche source : ZA, couche de superposition
338 : mailles IRIS sélectionnées sur la base du pourcentage d'inclusion pour cette zone d'apport). Les
339 pourcentages de superposition obtenus avec cet outil sont livrés dans le Tableau 1 pour les 5 pourcentages
340 d'inclusion testés et selon la valeur du critère de similitude (qui sera défini en 3.2.3.). La Figure 6 représente,
341 entre autres, le pourcentage de superposition entre les mailles IRIS sélectionnées pour les cinq
342 pourcentages d'inclusion. Les valeurs de pourcentage de superposition sont réparties entre 18 et 100%.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

344 Figure 6 : pourcentage de superposition entre la ZA et les mailles IRIS sélectionnées en fonction du critère de similitude (qui sera défini en 3.2.3.), pour les 5 pourcentages d'inclusion pour les 39 BD et avec en jaune la zone la plus optimale. Les carrés rouges représentent les valeurs pour le pourcentage d'inclusion de 40%, les ronds marrons pour 50%, les triangles verts pour 60%, les croix bleues pour 70% et les croix violettes pour 80%.

349 Le pourcentage de superposition le plus faible (18%) est calculé pour la ZA de Watt pour un pourcentage
350 d'inclusion de 50%. Seule une maille IRIS est sélectionnée et ne concorde géométriquement qu'avec une
351 petite partie de la surface de la ZA (Figure 7B). Ainsi, la surface de cette maille IRIS incluse dans la ZA ne
352 représente que 18% de celle de la ZA.

353 Le cas de la ZA Roquette est singulier (voir Tableau 1). La ZA Roquette étant entièrement incluse dans une
354 unique maille IRIS (qui correspond, en fait, au cimetière du Père Lachaise), le pourcentage de superposition
355 est toujours égal à 100%, indépendamment du pourcentage d'inclusion (Figure 7A). A noter (voir 3.2.1.) que
356 la maille IRIS englobant la ZA Roquette n'est pas sélectionnée lorsque le pourcentage d'inclusion est
supérieur ou égal à 80 % (Tableau 1). En effet, la surface de la ZA Roquette représente moins que 80 % de la surface de la maille IRIS dans laquelle elle est incluse.

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<figure><img src="image_8.png" /></figure>

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Figure 7 : mailles IRIS sélectionnées avec un pourcentage d'inclusion de 50% dans la ZA (en bleue) des bassins Roquette (A) et Watt (B). Les mailles IRIS non remplies sont exclues de la sélection et celles hachurées retenues.

Le pourcentage de superposition a pour but de juger la correspondance entre la sélection des mailles IRIS selon les différents pourcentages d'inclusion et la ZA. Plus le pourcentage est élevé et plus les mailles IRIS correspondent spatialement à la ZA. Considérer uniquement les points avec une valeur de pourcentage de superposition supérieure ou égale au seuil de 80% permet de distinguer les points pour lesquels la correspondance entre la sélection des mailles IRIS pour les différents pourcentages d'inclusion et la ZA est la plus élevée. Or, un pourcentage d'inclusion trop faible peut amener à surestimer la surface des mailles IRIS contribuant à la ZA (voir 3.2.1.) et présentera un pourcentage de superposition supérieur au seuil de 80%. Pour limiter cette surestimation, nous choisissons d'ajouter un critère de similitude entre les mailles IRIS sélectionnées et la ZA. L'ajout de ce dernier critère est nécessaire pour choisir parmi les cinq pourcentages d'inclusion le pourcentage le plus efficient.

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### 3.2.3. Mise en évidence du pourcentage d'inclusion le plus efficace et sélection des ZA d'intérêt

Le critère de similitude correspond au rapport entre la surface des mailles IRIS sélectionnées et celle de la ZA correspondante (Tableau 1). Les différentes surfaces ont été calculées à l'aide de la calculatrice de champ de la table attributaire des couches vecteur [DOCUMENTATION QGIS - 27.1.21.9. TABLE VECTEUR - CALCULATRICE DE CHAMP]. La fonction utilisée est "$area". Pour la ZA, étant donné qu'elle n'est constituée que d'un polygone, la surface obtenue correspond donc à celle de la zone d'apport. Pour les mailles IRIS, la sélection étant souvent constituée de plusieurs mailles, il est nécessaire d'additionner les surfaces des différentes mailles contributrices. Nous considérons que la correspondance entre les mailles

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382 IRIS et les ZA est géométriquement valable si le rapport de surface est compris entre 0,75 et 1,25.

383 Le pourcentage de superposition ainsi que le critère de similitude permettent de définir une zone optimale
384 (Figure 6) définie par un pourcentage de superposition supérieur au seuil arbitraire de 80% et par un critère
385 de similitude compris entre 0,75 et 1,25. Les points situés dans cette zone optimale correspondent à des ZA
386 pour lesquelles la correspondance entre la sélection des mailles IRIS selon les différents pourcentages
387 d'inclusion et la ZA est la plus élevée. Sur la Figure 6 sont représentés tous les pourcentages de
388 superposition des BD pour les 5 pourcentages d'inclusion (points de couleur et de formes différentes) en
389 fonction du critère de similitude pour les 39 ZA pour lesquelles sons avons des résultats (donc sans les BD
390 Allard, Behagle, Bessières, Ceinture du lac, Montreuil sud et Quai d'Orsay). Ces données correspondent à
391 celles livrées dans le Tableau 1.

392 Pour estimer l'efficacité du pourcentage d'inclusion nous avons comptabilisé le nombre de points par
393 pourcentage d'inclusion se trouvant dans la zone optimale. Le pourcentage d'inclusion comptabilisant le plus
394 de points dans la zone optimale sera le pourcentage le plus efficace pour estimer la correspondance entre
395 les mailles IRIS et la ZA. Une tendance très nette se dessine : plus le pourcentage d'inclusion est élevé et
396 moins de points correspondant à ce pourcentage se situent dans la zone optimale. On décompte 3 points
397 dans cette zone pour le pourcentage d'inclusion de 80% (croix violette), ensuite 5 points pour 70% (croix
398 bleue), puis 9 points pour 60% (triangle vert), 14 points pour 50% (rond marron) et pour finir 17 points pour
399 40% d'inclusion (carré rouge). Ainsi, et en accord avec les critères définis précédemment (un pourcentage
400 de superposition supérieur à 80% et un critère de similitude entre 0,75 et 1,25), le pourcentage d'inclusion
401 de 40% apparaît le plus efficace.

402 L'identification du pourcentage d'inclusion le plus efficace pour la correspondance entre les mailles IRIS
403 sélectionnées et la ZA permet ensuite de distinguer les 17 ZA pour lesquelles la correspondance est la plus
404 élevée. Ces 17 ZA correspondent aux 17 points de la Figure 6 situés dans la zone optimale et ainsi aux BD
405 ayant un pourcentage de superposition supérieur au seuil de 80% et un critère de similitude entre 0,75 et
406 1,25 (Tableau 1). Avec la méthode inclusive de sélection à 40% (pour ce cas d'étude), les ZA de Belles
407 Feuilles, Boissy d'Anglas, Bolivar, Buenos Aires, Cardinet, Coligny, Guy Moquet, Guynemer, Islettes, Le
408 Nôtre, Montreuil Nord, Pantin, Petits Champs, Poissonniers, Strasbourg, Voltaire et Vouillé sont identifiées
409 comme ayant la meilleure correspondance entre maille IRIS et ZA.

410 **4. Evaluation des méthodes inclusive et sélective**

411 Afin d'évaluer les avantages réciproques des deux méthodes, nous les avons appliquées à l'évaluation du
412 nombre d'habitants des ZA considérées sur la base des données du recensement de 2020 disponibles à
413 l'échelle de la maille IRIS [INSEE - INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE ET DES ÉTUDES
414 ÉCONOMIQUES]. Pour la méthode inclusive, le nombre d'habitants par maille IRIS est multiplié par le
415 pourcentage de pondération de la maille correspondante dans la ZA. Le nombre d'habitant de chaque maille
416 IRIS contribuant à la ZA est ensuite additionné. Pour la méthode sélective, le nombre d'habitants de toutes
417 les mailles IRIS sélectionnées avec un pourcentage d'inclusion de 40% est additionné.

418 La Figure 8 illustre le nombre d'habitants estimé avec la méthode sélective en fonction du nombre
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d'habitants estimé grâce à la méthode inclusive. Le coefficient de corrélation est très élevé et la pente proche de 1, ce qui suggère que l'estimation du nombre d'habitants dans les zones d'apport est comparable indépendamment de la méthode utilisée, ce qui conforte la robustesse des deux approches.

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17 ZA avaient été retenues par la méthode sélective du fait de leur meilleur recouvrement avec les mailles IRIS (3.2.3.). Pour ces 17 ZA (points noirs, Figure 8) le coefficient de détermination (R²) de la régression linéaire est égal à 0,99. Il est légèrement plus faible (R²=0,95) pour les 22 ZA non retenues par la méthode sélective.

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Ainsi, et alors que les deux méthodes offrent des résultats satisfaisants, la méthode sélective, quoi que plus contraignante et, par définition, excluante certaines ZA, offre un meilleur résultat. Il n'y a que peu de différence de corrélation entre les deux méthodes entre les points sélectionnes grâce à la méthode sélective et ceux qui n'ont pas été sélectionnés. Une hypothèse qui pourrait expliquer ce manque de différence est que la densité d'habitants ne change pas drastiquement d'un quartier à l'autre et reste relativement homogène à une échelle aussi précise que celle d'une ZA. Au final, si la méthode inclusive est rapide à exécuter et facile à appréhender, elle n'assure pas un recouvrement spatial optimal entre les mailles IRIS sélectionnées et les ZA. La méthode sélective est plus robuste. Elle permet d'assurer un meilleur recouvrement entre les mailles IRIS sélectionnées et la ZA. En revanche, elle est plus longue et complexe à mettre en œuvre et ne conserve que certaines ZA. Toutefois les 2 méthodes ont une limite, elles font l'hypothèse que la population se répartit de façon homogène sur l'ensemble de la maille IRIS, ce qui n'est pas systématiquement le cas. Par exemple, de nombreuses mailles IRIS cumulent des zones d'habitations et des zones d'activité ou des espaces verts. L'utilisation du carroyage de 200 m (voir 2.2.), plus précis que les mailles IRIS, permettrait de focaliser l'analyse sur les zones habitées.

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<figure><img src="image_9.png" /></figure>

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Figure 8 : comparaison du nombre d'habitants estimé à l'aide de la méthode sélective en fonction du nombre d'habitants estimé avec la méthode inclusive. Les points noirs correspondent aux 17 ZA sélectionnées avec
443 la méthode sélective et les points gris sont les 22 ZA restantes qui n'ont pas été mises en avant pas la
444 méthode sélective.

445 **5. Exemple d'application : hétérogénéité socio-économique des ZA**

446 La carte de l'Atelier Parisien d'URbanisme (APUR) réalisée sur la base de données de INSEE Analyses
447 [INSEE ÎLE-DE-FRANCE et MAIRIE DE PARIS, 2017] a été utilisée pour juger de l'hétérogénéité socio-
448 économique des ZA. L'APUR divise la ville de Paris en 5 types de territoires socio-économiques : les
449 territoires aisés, les territoires de cadres dans le parc locatif privé, les territoires de classes moyennes, les
450 territoires de mixité sociale et les territoires vulnérables. La classification a été réalisée sur la base d'une
451 Analyse en Composante Principale (ACP) avec de multiples paramètres regroupés selon 5 catégories : la
452 démographie, les ménages et familles, le logement, l'activité, la pauvreté et la précarité.

453 L'ambition du projet ANR-EGOUT est de confronter des données acquises sur les sédiments accumulés
454 dans les BD aux données socio-économiques des populations qui habitent les ZA et contribuent à ces
455 sédiments. Il est donc nécessaire d'étudier des territoires contrastés en termes de socio-économie. Les 17
456 ZA retenues par la méthode sélective drainent des territoires socio-économiques contrastés dans Paris
457 (Figure 9).

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

458

459 Figure 9 : carte de Paris localisant des 17 zones d'apport (hachurées) sélectionnées par la méthode sélective superposées à la carte des territoires socio-économiques de Paris (repris à partir de [INSEE ÎLE-DE-FRANCE et MAIRIE DE PARIS, 2017]).
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462 La Figure 10 détaille, grâce à un diagramme en barres combiné à un dendrogramme, l'occupation des zones
d'apport en pourcentage selon différents types de territoires à Paris. Le diagramme en barres situé en bas de la figure montre le pourcentage d'occupation de chaque ZA pour chaque territoire : en vert les territoires aisés, en vert clair les territoires de cadres dans le parc locatif privé, en jaune les territoires de classes moyennes, en orange les territoires de mixité sociale et en orange foncé les territoires vulnérables. Le dendrogramme en haut de la figure illustre la classification hiérarchique des différentes ZA. Les ZA sont regroupées en clusters basés sur leur similarité en termes d'occupation. La distance entre les branches du dendrogramme indique le niveau de similarité ou de différence entre les ZA.

Les ZA sont divisées en plusieurs groupes distincts. Le cluster rouge à gauche contient les ZA de Belles Feuilles, Guynemer, Le Nôtre et Boissy d'Anglas qui partagent des caractéristiques similaires en termes d'occupation de la ZA. Toutes ces ZA drainent en large majorité des territoires aisés. Le cluster vert regroupe les ZA de Buenos Aires et Coligny. Ces ZA occupent aussi des territoires aisés mais en moins grande quantité que le cluster précédent et avec une grande proportion d'espaces verts pour Buenos Aires car la ZA draine les Champs de Mars. Coligny montre une occupation mixte de sa ZA avec une proportion presque similaire en territoires aisés et en territoires de cadres dans le parc locatif privé. Le cluster bleu regroupe les ZA de Pantin, Vouillé, Bolivar et Montreuil Nord. Ces ZA montrent une plus grande diversité dans les types d'occupation et se différentient des autres ZA car elles drainent une part plus ou moins importante de territoires vulnérables. Le cluster orange regroupe les ZA de Strasbourg, Islettes, Petits Champs, Poissonniers, Voltaire, Guy Moquet et Cardinet. Ces ZA sont similaires de par leur occupation majoritaire par des territoires de mixité sociale.

L'étude des sédiments dans les BD de certaines ZA situées dans des clusters différents permettra de vérifier l'hypothèse que la géochimie des sédiments est différente en fonction des types de territoires socio-économiques et ainsi des populations contributrices.
<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Figure 10 : clustering hiérarchique des 17 zones d'apport sélectionnées selon les 5 classes territoires socio-économiques (en vert les territoires aisés, en vert clair les territoires de cadres dans le parc locatif privé, en jaune les territoires de classes moyennes, en orange les territoires de mixité sociale et en orange foncé les territoires vulnérables). *La zone d'apport de Buenos Aires draine en grande partie le Champ de Mars, ainsi le pourcentage d'occupation des équipements et espaces verts est assez élevé pour cette zone d'apport.

## Conclusion

La méthodologie développée dans ce travail vise à comparer des données produites avec une extension spatiale différente : des données acquises sur les sédiments accumulés dans les bassins de dessablement qui sont représentatives d'une zone d'apport et des données socio-économiques livrées à l'échelle de la maille IRIS.

La méthode inclusive propose de multiplier la valeur du paramètre socio-économique de la maille IRIS par le coefficient de pondération de la maille, calculé pour correspondre à la valeur de surface de la maille contribuant à la ZA. Cette méthode est rapide à mettre en place et facile à appréhender, même si elle n'assure pas un recouvrement spatial optimal entre les mailles IRIS et la ZA.

La méthode sélective suppose un choix des mailles IRIS contribuant le plus à la ZA. Plusieurs pourcentages d'inclusion permettent de sélectionner les mailles IRIS dont la surface contribue plus ou moins à la ZA. L'implémentation du pourcentage de superposition et du critère de similitude comme paramètres a permis de sélectionner les mailles de la manière la plus efficace possible via le pourcentage d'inclusion. Cette méthode est statistiquement élégante et permet de s'assurer que les mailles IRIS sélectionnées contribuent de
505 manière effective à la ZA. En revanche, la méthode est plus compliquée à mettre en œuvre et parait moins immédiate que la méthode précédente.

507 Les analyses comparatives des méthodes inclusive et sélective pour estimer le nombre d'habitants des zones d'apport (ZA) à partir des données du recensement de 2020 montrent que les deux approches offrent des résultats robustes et comparables, avec une forte corrélation entre les estimations obtenues.

510 Les 17 ZA retenues par la méthode sélective révèlent une hétérogénéité socio-économique significative, permettant ainsi de tester l'hypothèse selon laquelle la composition géochimique des sédiments est différente en fonction des types de territoires et des populations contributrices. En utilisant une classification hiérarchique, les différentes ZA sont regroupées en cluster selon leur occupation en fonction des différents types de territoires à Paris définis par l'APUR. Ces 4 clusters reflètent la diversité des territoires.

515 Ce travail a été réalisé grâce au logiciel QGis et peut être reproduit à l'aide de tout autre logiciel de SIG proposant des fonctionnalités similaires. Le même type d'approche serait à tester avec le carroyage de 200 m qui permettrait sans doute un gain de précision, mais pour lequel les données sont moins disponibles.
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517 Cette démarche devra être testée dans une autre ville avec le même type de données. Elle peut être employée à la comparaison de données tout autres pour lesquelles se posent également la question de comparaison de mailles à géométries différentes. Ainsi est-il possible d'imaginer comparer des données environnementales comme la qualité de l'eau (bassin versant) avec des données socio-économiques telles que l'accès à l'eau potable, les revenus des ménages ou bien le taux des maladies hydriques (maille IRIS ou carroyage).
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525 **Remerciements**

526 Ce travail s'intègre dans le projet ANR EGOUT (Observations géochimiques des trajectoires urbaines, ANR-21-CE03-0005). Les auteurs veulent remercier la Ville de Paris pour la transmission des données SIG extraites de TIGRE 7.

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530 **Bibliographie**

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618 Directive 91/271/CEE, 1991 : Directive 91/271/CEE du Conseil du 21 mai 1991 relative au traitement des
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620 Insee - Institut national de la statistique et des études économiques : (consultation le 16 février 2024).
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626 Comité du Secret Statistique : (consultation le 23 février 2024). Disponible en ligne : https://www.comite-du-secret.fr/.

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642 Documentation QGIS - 27.1.21.9. Table vecteur - Calculatrice de champ : (consultation le 15 février 2024).
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648
<table><thead><tr><th rowspan="2">Nom du bassin de dessablement</th><th colspan="2">Pourcentage d'inclusion de 40%</th><th colspan="2">Pourcentage d'inclusion de 50%</th><th colspan="2">Pourcentage d'inclusion de 60%</th><th colspan="2">Pourcentage d'inclusion de 70%</th><th colspan="2">Pourcentage d'inclusion de 80%</th></tr><tr><th>Pourcentage de superposition</th><th>Critère de similitude</th><th>Pourcentage de superposition</th><th>Critère de similitude</th><th>Pourcentage de superposition</th><th>Critère de similitude</th><th>Pourcentage de superposition</th><th>Critère de similitude</th><th>Pourcentage de superposition</th><th>Critère de similitude</th></tr></thead><tbody><tr><td>Affre</td><td>61,55</td><td>0,72</td><td>61,55</td><td>0,72</td><td>61,55</td><td>0,72</td><td>61,55</td><td>0,72</td><td>61,55</td><td>0,72</td></tr><tr><td>Albert 1er</td><td>58,63</td><td>0,62</td><td>58,63</td><td>0,62</td><td>58,63</td><td>0,62</td><td>58,63</td><td>0,62</td><td>58,63</td><td>0,62</td></tr><tr><td>Allard</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Behagle</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Belles Feuilles</td><td>85,14</td><td>0,97</td><td>85,14</td><td>0,97</td><td>85,14</td><td>0,97</td><td>73,95</td><td>0,79</td><td>73,95</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Bessières</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Boissy d'Anglas</td><td>82,38</td><td>0,98</td><td>82,38</td><td>0,98</td><td>77,61</td><td>0,90</td><td>64,59</td><td>0,69</td><td>54,91</td><td>0,55</td></tr><tr><td>Bolivar</td><td>81,35</td><td>1,01</td><td>73,78</td><td>0,83</td><td>68,58</td><td>0,74</td><td>68,58</td><td>0,74</td><td>63,05</td><td>0,66</td></tr><tr><td>Brune</td><td>73,00</td><td>0,77</td><td>73,00</td><td>0,77</td><td>73,00</td><td>0,77</td><td>73,00</td><td>0,77</td><td>62,90</td><td>0,64</td></tr><tr><td>Buenos Aires</td><td>90,21</td><td>1,13</td><td>90,21</td><td>1,13</td><td>68,68</td><td>0,71</td><td>68,68</td><td>0,71</td><td>68,68</td><td>0,71</td></tr><tr><td>Cardinet</td><td>90,92</td><td>1,18</td><td>74,06</td><td>0,80</td><td>74,06</td><td>0,80</td><td>74,06</td><td>0,80</td><td>65,15</td><td>0,67</td></tr><tr><td>Ceinture du lac</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coligny</td><td>93,49</td><td>1,03</td><td>93,49</td><td>1,03</td><td>93,49</td><td>1,03</td><td>93,49</td><td>1,03</td><td>93,49</td><td>1,03</td></tr><tr><td>Constantine</td><td>47,34</td><td>0,68</td><td>47,34</td><td>0,68</td><td>47,34</td><td>0,68</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Crimée</td><td>75,20</td><td>1,09</td><td>46,05</td><td>0,48</td><td>46,05</td><td>0,48</td><td>46,05</td><td>0,48</td><td>38,77</td><td>0,39</td></tr><tr><td>Domrémy</td><td>91,44</td><td>1,37</td><td>83,06</td><td>1,17</td><td>53,76</td><td>0,64</td><td>40,48</td><td>0,43</td><td>40,48</td><td>0,43</td></tr><tr><td>Guy Moquet</td><td>87,60</td><td>0,98</td><td>85,49</td><td>0,93</td><td>85,49</td><td>0,93</td><td>77,20</td><td>0,81</td><td>69,26</td><td>0,71</td></tr><tr><td>Guynemer</td><td>88,57</td><td>1,17</td><td>88,57</td><td>1,17</td><td>65,07</td><td>0,72</td><td>65,07</td><td>0,72</td><td>65,07</td><td>0,72</td></tr><tr><td>Haussmann</td><td>96,73</td><td>1,56</td><td>79,46</td><td>1,19</td><td>38,40</td><td>0,39</td><td>38,40</td><td>0,39</td><td>38,40</td><td>0,39</td></tr><tr><td>Islettes</td><td>88,89</td><td>0,97</td><td>88,89</td><td>0,97</td><td>85,88</td><td>0,91</td><td>80,22</td><td>0,83</td><td>75,69</td><td>0,77</td></tr><tr><td>Kellermann</td><td>29,72</td><td>0,53</td><td>29,72</td><td>0,53</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Le Nôtre</td><td>82,30</td><td>0,89</td><td>82,30</td><td>0,89</td><td>77,85</td><td>0,81</td><td>76,70</td><td>0,80</td><td>75,11</td><td>0,77</td></tr><tr><td>Léon Jouhaux</td><td>61,97</td><td>0,98</td><td>61,97</td><td>0,98</td><td>34,26</td><td>0,51</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Maillot</td><td>79,39</td><td>1,10</td><td>74,84</td><td>1,01</td><td>63,92</td><td>0,81</td><td>63,92</td><td>0,81</td><td>19,95</td><td>0,21</td></tr><tr><td>Montaigne</td><td>56,44</td><td>0,60</td><td>56,44</td><td>0,60</td><td>56,44</td><td>0,60</td><td>56,44</td><td>0,60</td><td>56,44</td><td>0,60</td></tr><tr><td>Montreuil Nord</td><td>81,46</td><td>0,89</td><td>79,72</td><td>0,85</td><td>77,62</td><td>0,81</td><td>75,41</td><td>0,78</td><td>75,41</td><td>0,78</td></tr><tr><td>Montreuil Sud</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pantin</td><td>89,87</td><td>1,01</td><td>89,87</td><td>1,01</td><td>88,35</td><td>0,98</td><td>80,81</td><td>0,86</td><td>78,00</td><td>0,83</td></tr><tr><td>Petits Champs</td><td>83,39</td><td>0,91</td><td>77,44</td><td>0,78</td><td>77,44</td><td>0,78</td><td>77,44</td><td>0,78</td><td>77,44</td><td>0,78</td></tr><tr><td>Poissonniers</td><td>87,07</td><td>0,99</td><td>87,07</td><td>0,99</td><td>85,51</td><td>0,97</td><td>72,58</td><td>0,77</td><td>66,53</td><td>0,69</td></tr><tr><td>Poterne des peupliers</td><td>63,06</td><td>1,18</td><td>63,06</td><td>1,18</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Poulmarch</td><td>49,09</td><td>0,64</td><td>49,09</td><td>0,64</td><td>49,09</td><td>0,64</td><td>49,09</td><td>0,64</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Quai d'Orsay</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Quinault</td><td>70,56</td><td>1,53</td><td>19,65</td><td>0,32</td><td>19,65</td><td>0,32</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Roquette</td><td>100,00</td><td>1,41</td><td>100,00</td><td>1,41</td><td>100,00</td><td>1,41</td><td>100,00</td><td>1,41</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Saint Cloud</td><td>57,60</td><td>0,75</td><td>49,92</td><td>0,56</td><td>43,31</td><td>0,43</td><td>43,31</td><td>0,43</td><td>43,31</td><td>0,43</td></tr><tr><td>Saint Marcel</td><td>76,70</td><td>0,99</td><td>76,70</td><td>0,99</td><td>65,40</td><td>0,78</td><td>65,40</td><td>0,78</td><td>55,63</td><td>0,65</td></tr><tr><td>Saint Médard</td><td>78,18</td><td>0,92</td><td>78,18</td><td>0,92</td><td>78,18</td><td>0,92</td><td>62,76</td><td>0,68</td><td>49,57</td><td>0,51</td></tr><tr><td>Strasbourg</td><td>84,52</td><td>0,85</td><td>84,52</td><td>0,85</td><td>84,52</td><td>0,85</td><td>84,52</td><td>0,85</td><td>84,52</td><td>0,85</td></tr><tr><td>Plaine de Vaugirard</td><td>92,38</td><td>1,73</td><td>92,38</td><td>1,73</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Villiers</td><td>79,03</td><td>1,06</td><td>68,11</td><td>0,83</td><td>68,11</td><td>0,83</td><td>43,11</td><td>0,44</td><td>43,11</td><td>0,44</td></tr><tr><td>Voltaire</td><td>96,87</td><td>1,05</td><td>93,99</td><td>0,99</td><td>93,99</td><td>0,99</td><td>93,99</td><td>0,99</td><td>84,55</td><td>0,86</td></tr><tr><td>Vouillé</td><td>91,20</td><td>1,14</td><td>83,57</td><td>0,97</td><td>83,57</td><td>0,97</td><td>69,66</td><td>0,76</td><td>62,35</td><td>0,66</td></tr><tr><td>Watt</td><td>49,13</td><td>1,01</td><td>18,39</td><td>0,35</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Wurtz</td><td>75,13</td><td>1,11</td><td>48,94</td><td>0,53</td><td>48,94</td><td>0,53</td><td>48,94</td><td>0,53</td><td>48,94</td><td>0,53</td></tr></table>

Les cellules grisées correspondent aux bassins de dessablement et aux pourcentages d'inclusion pour lesquels aucune maille IRIS n'a pu être sélectionnée.

<caption>Tableau 1 : récapitulatif des pourcentages de superposition et critères de similitude pour les 45 BD selon les différents pourcentages d'inclusion.</caption>