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Timestamp: 2017-04-27 07:00:14+00:00

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Français English Dans cet article, nous analysons huit dimensions de la configuration interne des densités des principales métropoles européennes. En nous appuyant sur les travaux récents de la littérature sur la quantification des configurations internes des densités, nous calculons huit indicateurs permettant de réaliser une classification des principales métropoles européennes ("Larger Urban Zones" (zones urbaines élargies) de l'Audit Urbain ayant plus de 500 000 habitants), utilisant la grille de densité de l'Agence européenne de l'environnement (2002). A partir de la classification obtenue, nous analysons de façon exploratoire la diversité des structures métropolitaines en Europe. Ce travail permet de faire le point sur l’adéquation entre les métropoles actuelles et des modèles classiques de compacité et de polycentrisme. Les résultats obtenus vont dans le sens de la nécessité d’une prise en compte accrue des multiples aspects de la configuration interne des densités pour formuler des modèles d'urbanisation durables adaptés au contexte local.
Entrées d’index Mots-clés :aires fonctionnelles, densité, forme urbaine, indicateurs, étalement urbain, polycentrisme Keywords :urban functional areas, density, urban form, indicators, sprawl, polycentricityHaut de page
2La volonté de maîtriser les effets négatifs de l’urbanisation récente conduit à « revisiter la vieille question de la forme urbaine » (Racine, 2003). Or, l’imbrication de plus en plus complexe des échelles de fonctionnement des villes invite à étudier cette question de la forme urbaine à de multiples échelles, de l’échelle locale à l’échelle métropolitaine (Le Néchet & Aguiléra, 2012). C'est en particulier à l'échelle des métropoles que se posent, d’après Knapp & Schmitt (2003), les principaux enjeux d’aménagement durable. A ce jour, le vocabulaire utilisé par la littérature en géographie et en économie géographique pour décrire l’organisation spatiale des éléments constitutifs des villes à différentes échelles d’analyse n’est pas stabilisé : on constate par exemple que l’expression « urban form » s’applique à l’échelle métropolitaine pour Tsai (2005), à l’échelle locale pour Camagni et al. (2002), et aux deux échelles à la fois pour Cutsinger et al. (2005). Afin de mieux délimiter les enjeux relatifs aux différentes échelles, et bien que la distinction ne soit pas systématique dans la littérature, nous proposons ici de réserver le concept de « forme urbaine » à l’agencement local des bâtiments et des rues, et d’utiliser celui de « structure métropolitaine » pour caractériser l’agencement dans l'espace métropolitain des fonctions métropolitaines. 3Les métropoles ayant émergé après des décennies d’étalement urbain et de renforcement des liens fonctionnels entre zones urbaines sont des entités géographiques vastes et à l’organisation complexe, qui posent de réels problèmes d’aménagement. En réponse, deux concepts « valise » se sont imposés comme modèles d’aménagement durable : la ville compacte et la métropole polycentrique. Des recherches récentes soulèvent toute l’ambiguïté de ces qualificatifs ainsi que la difficulté à tirer des conclusions claires sur la durabilité de telle ou telle structure métropolitaine. Selon Davoudi (2007), « le concept de polycentrisme ne possède pas de définition claire et aucune étude empirique n’a permis de tirer de conclusions sur ses effets environnementaux et sociaux ». Dans le même ordre d’idées, la ville compacte apparaît comme modèle de durabilité (Banister, 2008) et critiquée par d’autres pour ses répercussions sociales négatives (Dempsey, 2010). La question une fois posée de ces structures métropolitaines « idéales » nous incite néanmoins à tenter d’objectiver dans cet article l’étude de la structure des métropoles, en nous référant en particulier aux deux concepts de compacité et de polycentrisme. 4L'objectif de cet article est triple. Nous nous attacherons à soulever la polysémie des termes permettant de décrire la structure métropolitaine (§1.1), la diversité des approches visant à quantifier la structure métropolitaine. Dans cette perspective, nous mobilisons plusieurs modèles de structure métropolitaine (§1.2) afin de quantifier la ressemblance de métropoles réelles à l’un ou l’autre de ces modèles.
Nous visons à proposer une boîte à outils permettant de qualifier la diversité des structures métropolitaines en Europe et aux Etats-Unis, en nous focalisant sur la répartition des densités résidentielles à l’intérieur des contours des métropoles. Pour ce faire, nous mobilisons plusieurs dimensions de la structure métropolitaine (§1.3). Pour chaque dimension nous proposons un indicateur permettant de quantifier la structure métropolitaine sous l’angle de vue adopté (§2). Nous calculons un ensemble de huit indicateurs sélectionnés sur un corpus de 110 métropoles européennes correspondant aux « Larger Urban Zones » (zones urbaines élargies, notée LUZ) de l’Audit Urbain (2004) (§3 et §4). Nous utilisons cette boîte à outils pour proposer une typologie des métropoles européennes. Nous procédons pour ce faire à une classification de ces métropoles à l'aide d'une analyse multivariée portant sur les valeurs de ces indicateurs (§4). Cette démarche permet de faire ressortir la proximité des métropoles réelles à des modèles théoriques de métropoles compactes et polycentriques et in fine d’éclairer les différences et les complémentarités entre compacité et polycentrisme. Nous analysons pour finir la portée et les limites de la démarche, en nous interrogeant sur quelques déterminants de la diversité des structures métropolitaines en Europe. 1. Vers une approche multidimensionnelle de la structure métropolitaine
8L’étalement urbain est aujourd’hui un fait quasi généralisé en Europe, mais le qualificatif de « ville étalée » est un terme si englobant qu’il ne qualifie pas précisément la structure métropolitaine. Elle est typiquement qualifiée soit par l’objet ayant principalement facilité son émergence (on parlera d’étalement ferroviaire, pavillonnaire), soit par la forme résultante : (étalement diffus, éclaté), etc. A l’inverse, la « métropole compacte » est une métropole théorique qui ne présente pas les caractéristiques d’un étalement incontrôlé. Elle possède les caractéristiques suivantes : densité élevée (Newman & Kenworthy, 1999), urbanisation cantonnée à un espace limité (Bertaud & Malpezzi, 2003), le plus souvent de forme circulaire et d’un seul tenant, forte mixité d’usage de l’espace (proximité des fonctions résidentielles, d’activités économiques, commerciales et administratives) (Angel et al., 2010, Neuman, 2005, Dieleman & Wegener, 2004), organisation autour d’un centre unique. Il s’agit au moins autant d’une description de ce qui constitue aujourd’hui les centres historiques de certaines métropoles que d’un modèle rêvé de retour à la ville antérieure au développement des transports rapides, la ville pédestre décrite par Wiel (1999). 9Le qualificatif de « métropole polycentrique » se base essentiellement sur la répartition des fonctions économiques et résidentielles au sein de la métropole : des centres d'emploi spécialisés économiquement, clairement séparés dans l’espace forment l’ossature d’une métropole polycentrique (Berroir et al., 2008). La fonction résidentielle s’organise autour de ces centres, de sorte que la répartition des densités résidentielles dans une métropole polycentrique est potentiellement faite de « grappes » de fortes densités bien séparées les unes des autres dans l’espace métropolitain. La métropole monocentrique apparaît donc comme étant un cas particulier de métropole polycentrique : celui où un des centres existants domine nettement, démographiquement ou économiquement, les autres. Les formes prises par cet ensemble de « grappes » d'urbanisation possèdent une très grande diversité :
selon les formes prises par le peuplement autour de chacun des centres. 10Etalement urbain et polycentrisme ont le plus souvent fait l’objet d’approches séparées (Meijers & Burger, 2010), alors même qu'ils entretiennent des liens évidents, voire des similitudes par certains aspects (Bertaud et al., 2009). Cet article se propose d'explorer les similitudes et les différences entre plusieurs modèles de structure métropolitaine, afin de répondre aux questions ci-dessous.
Quelle est l'étendue du phénomène de polycentrisme en Europe ? Peut-on encore parler de ville compacte après les décennies d'étalement urbain qu'ont connu les métropoles européennes ? Les structures métropolitaines mêlant compacité et polycentrisme sont-elles minoritaires, comme le suggère Bertaud (2009), ou représentent-elles des formes tout à fait banales de métropolisation en Europe ?
Quels sont les facteurs explicatifs d’une structure métropolitaine plus ou moins compacte d’une part, plus ou moins polycentrique d’autre part ? 1.2. Six structures métropolitaines modèle
Figure 1 : Vers une approche multidimensionnelle de la structure métropolitaineAgrandir Original (png, 1,7M)
14A titre d'exemple, les huit dimensions mobilisées par Galster et al. (2001) dans leur article : "Décortiquer l'étalement urbain : définir et mesurer un concept insaisissable" , renvoient à la diversité des processus de croissance urbaine existant dans le contexte des métropoles américaines : développement linéaire le long d'infrastructures de transport (les auteurs cherchent à identifier si les densités sont plutôt réparties selon des corridors privilégiés ou si elle dessinent dans l’espace, à l’inverse, une forme proche d’un cercle), développement pavillonnaire diffus (les auteurs s’intéressent à la continuité locale de l’urbanisation), étalement urbain en « saut de grenouilles » (les auteurs s’intéressent à la continuité de l’urbanisation à l'échelle métropolitaine), etc. 15Le vocabulaire utilisé est si varié qu’il nous a semblé nécessaire de faire le point sur les dimensions les plus souvent mobilisées dans la littérature. Nous avons procédé à une étude systématique des articles publiés de 2000 à 2013 dans le champ de la quantification de la structure métropolitaine. Nous avons sélectionné en utilisant le moteur de recherche Google Scholar les 18 articles récents vérifiant les conditions suivantes :
La taille est une dimension cruciale pour comprendre la structure métropolitaine notamment du fait de l'existence de fonctions supérieures et d'infrastructures lourdes de transport qui ne sont possibles qu'à partir d'une certaine taille. Par exemple, l’étude d’Ovenden (2007) sur les réseaux de métro dans le monde suggère que ces infrastructures de transport lourdes sont disponibles surtout pour les métropoles de plus d’un million d’habitants, et leur existence conditionne en retour la structure métropolitaine. 1.3.2. Dimensions d’étalement urbain
23Enfin, deux dimensions qui sont moins souvent mobilisées par la littérature sont liées au caractère monocentrique de la métropole : le caractère hiérarchique, le caractère non monocentrique sont chacun abordées seulement trois fois parmi les 18 articles évoqués. Le caractère hiérarchique de la structure métropolitaine concerne l’importance relative des différents centres dans la métropole : une métropole hiérarchique voit un ou un petit nombre de centres dominer démographiquement les autres alors que dans le cas extrême d'une métropole "uniforme", les différents centres ont la même population.
26Nous travaillons dans cet article sur la configuration spatiale des densités résidentielles à l'intérieur des principales métropoles européennes. Par rapport à la densité de bâti, utilisée dans une majorité de travaux européens sur cette question (De Keersmaecker et al., 2004; Guérois & Pumain, 2008), la densité de population résidentielle offre une description de la métropole plus riche puisqu’il est possible à l'échelle infra-métropolitaine de comparer les niveaux de population de plusieurs centres urbains et qu’à l'échelle inter-métropolitaine, elle offre à voir la hiérarchie des niveaux de densités moyens. 1 Les LAU (Local Administrative Units) sont un des niveaux d'entités administratives en Europe.
Figure 2 : Bases de données utilisées et calcul des indicateurs.Agrandir Original (png, 151k)
28La liste des indicateurs qui ont été utilisés dans la littérature sur la caractérisation de la structure métropolitaine est considérable. Il n’est pas possible d’associer à une dimension un indicateur et un seul. Sur les 18 articles étudiés, plusieurs dizaines d’indicateurs sont utilisés qui, bien qu’ils soient reliés aux mêmes dimensions de la structure métropolitaine, sont sémantiquement différents : par exemple, le gradient de densité (Guérois & Pumain, 2008) comme le pourcentage d'emplois situés dans le CBD (Bertaud & Malpezzi, 2003) renseignent tous deux sur le niveau de centralité de la métropole. D’autre part l'indice de Moran d'autocorrélation spatiale, d'usage fréquent dans la littérature de l’analyse spatiale, est à la fois mobilisé par Tsai (2005) pour quantifier le degré de polycentrisme des MSA américaines et par Schwarz (2010) pour quantifier la continuité de l'urbanisation. 29Dans la perspective de choisir les indicateurs retenus pour l’analyse, deux démarches différentes peuvent être identifiées dans la littérature : Tsai (2005) teste divers indicateurs candidats sur des configurations théoriques, interprète les valeurs prises, et retient les indicateurs les mieux à même de caractériser la structure métropolitaine en fonction des objectifs de l’étude. Il s'agit donc d'une évaluation de la capacité de chaque indicateur, séparément, à discriminer des formes déjà qualifiées sémantiquement. A l'inverse, Schwarz (2010) teste plusieurs dizaines d'indicateurs sur l'ensemble des métropoles européennes et retient le jeu d'indicateurs qui participe le mieux à expliquer la variabilité des formes de métropoles européennes : les indicateurs ne sont pas recrutés par rapport à leur sens mais par rapport à leur capacités différenciatrices au sein de l’échantillon de villes.
30Pour le choix des indicateurs mobilisés dans cet article, nous nous sommes inspirés de l'approche de Tsai (2005) qui consiste à tester les valeurs extrêmes prises par chaque indicateur pour des configurations théoriques. 2.3. Analyse des huit indicateurs de structure métropolitaine
31Afin d’illustrer les capacités des dimensions à discriminer les structures métropolitaines, nous nous dotons dans cette section d’une boîte à outils de quantification des dimensions, et d’un certain nombre de configurations tests correspondant aux structures modèles de la section §1.2 : nous détaillons dans les sections §2.3.1. à §2.3.8 la littérature correspondant à la quantification de chaque dimension ; les figures 2.B et 2.C. donnent le détail du calcul des indicateurs de structure métropolitaine retenus ; afin de tester les indicateurs sur des configurations théoriques, six grilles ont été créées qui représentent les structures modèles de la figure 1.A. Elles sont détaillées dans la figure 2.D : grille en plateau, diffuse, corridors, pyramide, avec satellites, en archipel. 32Comme ces structures théoriques sont des versions stylisées des modèles théoriques de la section §1.2., il faut interpréter les valeurs prises par les indicateurs avec précaution. Les résultats sont présentés séparément pour chaque indicateur dans les sections §2.3.1. à §2.3.8. et permettent selon nous une validation sémantique de chaque indicateur c’est-à-dire que pour chaque dimension, ils permettent de différencier les grilles théoriques comme attendu du point de vue thématique.
35Les manières de quantifier la densité de population sont variées dans la littérature ; du point de vue de ce qui est compté d'une part : densité de population ou densité d’emplois (Anas et al., 1998), densité de bâtiments (Guérois & Pumain, 2008) ; du point de vue de la technique de mesure d'autre part : densité brute (Cirilli & Veneri, 2009 ; Terzi & Kaya, 2011), densité nette, c'est-à-dire prenant en compte uniquement la superficie urbanisée (Newman & Kenworthy, 1999 ; Tsai, 2005). Nous utilisons ici la densité nette résidentielle, bien adaptée aux données disponibles et à la nature des entités géographiques étudiées, puisque les aires fonctionnelles contiennent souvent de vastes zones non urbanisées, ce qui induit un écart important entre la densité brute et la densité nette. La grille fine de densité permet de de calculer cette densité nette de façon approchée en excluant les zones peu denses2. Pour les formes théoriques, conformément à l’intuition, la grille en plateau comporte la densité nette la plus forte, et la grille diffuse l’une des plus faibles. 2.3.3. L’entropie comme indicateur de concentration
38La quantification de la hiérarchie intra-métropolitaine relève de deux catégories principales d’indicateurs : la pente de la loi rang-taille (Meijers & Burger, 2010 ; Batty, 2001), qui rend compte de la différence de taille entre la centralité la plus importante et les suivantes.
les indices de dissimilarité fondés sur les écarts entre les populations totales de plusieurs zones internes à la métropole (Cutsinger et al., 2005). 39Nous faisons le choix d'utiliser comme indicateur de hiérarchie la pente de la loi rang-taille. L’argument en est que les indicateurs de dissimilarité sont calculés en apportant un soin particulier à la construction des zones « mésogéographiques » support, comme l’illustre le travail de Schwarz (2010) qui a utilisé un algorithme de clustering pour constituer des zones connexes d’urbanisation, sur lesquelles s’appuie l’indice de dissimilarité. A l’inverse, le calcul de la pente de la loi rang-taille se fait en appliquant la relation statistique rang-taille sur les zones élémentaires de l’étude. N’ayant pas à notre disposition d’algorithme de détection des zones agglomérées, nous avons choisi ce dernier indicateur. Notons que cet indicateur n’est ici calculé que pour l’ensemble des cellules urbanisées (i.e. avec une population non nulle).
47L’indice de Moran est élevé pour la grille diffuse car il s’agit d’une forme de développement pavillonnaire, localement non continu, mais globalement ne possédant pas une seconde centralité disjointe à l’échelle macro. A l’inverse, la configuration en archipel possède la valeur la plus faible de cet indicateur car, bien que localement continue, elle n’est pas continue à l’échelle macro. La grille théorique en plateau ne peut faire l’objet d’un calcul de l’indice de Moran car la dispersion moyenne (qui se trouve au dénominateur de la formule de la figure 2.C), est nulle. 2.3.7. L’ indice d’acentrisme comme indicateur de non-monocentrisme
48Plusieurs indicateurs visent à quantifier l'éloignement au modèle monocentrique de Clark (1951), c’est-à-dire un profil de densité qui soit différent d’un gradient négatif centre-périphérie. 49Giuliano & Redfearn (2005), s’attachent à calculer le nombre de centres urbains en plus du « Central Business District » (CBD) qu’il est possible d’identifier dans la géographie de l’emploi métropolitain ; Bertaud (2001) calcule quant à lui la distance entre le centre principal (CBD) et le centre de gravité des populations résidentes, partant de l’hypothèse que pour les structures polycentriques, l’écart entre ces deux points sera important. 50Terzi & Kaya (2011) calculent l'écart-type de la proximité au centre de gravité des densités internes à la métropole. Ils interprètent cet indicateur comme indicateur de non-monocentrisme, avec l’idée qu’une structure métropolitaine organisée autour de deux centres principaux par exemple aurait un écart-type bien plus important que les configurations monocentriques. Dans cet article, nous mobilisons l’indice d’acentrisme de Le Néchet (2010), qui vise à quantifier l’éloignement au modèle monocentrique de Clark (1951). Cet indicateur fait l’objet d’une présentation détaillée dans la section §3.1. 51L’indice d’acentrisme calculé sur les grilles théoriques détecte nettement la grille « en archipel », en ce sens qu’il a pour cette grille la valeur la plus élevée, et cet indicateur prend une valeur assez faible pour trois grilles à la structure monocentrique : les grilles « diffuse », « en doigts de gant » et « avec satellites ».
52Plusieurs techniques permettent la mesure du caractère plus ou moins linéaire des structures métropolitaines : la dimension fractale du contour (Tannier et al., 2011) ; le degré d’élongation, qui mesure l’écart entre la forme de la tache et celle d’un cercle (Angel et al., 2010; Gibbs, 1961) ; la dimension fractale de boîte sur la tache urbaine (Terzi & Kaya, 2011) ; le coefficient de croissance anisotropique de Tabourin et al. (1995), etc. Nous utilisons ici un calcul approchant la dimension fractale de boîte de la tache urbaine, par la méthode de « grid-counting » (Tannier & Thomas, 2013). Nous avons, pour ce faire, utilisé les comptages du nombre de cellules au-dessus d'un certain seuil de densité pour différents pas de grille (de 200 m à 6,4 km)4. Nous avons retenu pour calculer cet indicateur uniquement les densités dépassant le seuil de 50 habitants par hectare, seuil qui a été obtenu après une phase de tests. Nous avons noté que la dimension fractale était en moyenne la plus basse en retenant ce seuil de 50 hab / ha, que nous interprétons comme une densité typique de l'étalement urbain ferroviaire (Wiel, 1999), c'est-à-dire des zones construites avant l’avènement du tout automobile. D’autres seuils ont été testés : 10 hab / ha, qui correspond aux densités typiques du pavillonnaire et 200 habitants par hectare qui correspond aux villes centres historiques ; ces trois niveaux de densités conduisent selon nous à des informations différentes et nous souhaitions ici nous intéresser à la structure des densités de niveau intermédiaire. 53L’étude des six configurations théoriques conduit principalement à détecter la grille « corridors » qui prend la valeur de la dimension fractale de boîte la plus faible (proche de 1), ce qui indique la proximité à une ligne, alors que les valeurs pour les autres grilles sont plus proches de 2 (surface). Cet indicateur permet donc de différencier des structures à l’urbanisation linéaire, ce qui est particulièrement le cas des métropoles côtières et de celles structurées par des corridors de transports lourds.
57Le pas le plus fin pour lequel la donnée est disponible est de 100 mètres, mais la taille des plus grandes métropoles étudiées est trop importante pour permettre le calcul de certains indicateurs : il est nécessaire de travailler avec des grilles agrégées. Les calculs des huit indicateurs ont été réalisés systématiquement pour plusieurs pas de grille : 400 m, 800 m et 1,6 km. Les travaux de Mathian & Piron (2001) montrent que l'information fournie par tout indicateur varie en fonction de l'échelle d'analyse, et que cette variabilité constitue en soi une information. Autrement dit, il n'y a pas de granularité idéale a priori, mais des sens différents à accorder aux indicateurs en fonction du pas de la grille à partir duquel sont produit les agrégats liés au phénomène. Dans cet article, nous explorons la variabilité des indicateurs de structure métropolitaine suivant le pas de la grille, en poursuivant deux objectifs : quantifier la stabilité de l'indicateur à l'échelle de mesure, chercher quelle est la granularité la plus pertinente pour qualifier la dimension étudiée, afin de mieux discriminer les métropoles européennes.
58La figure 3 présente la médiane et les premiers (Q1) et troisièmes quartiles pour les trois pas de grille : 400 m, 800 m et 1,6 km. De plus, la figure 3 donne les coefficients de détermination de la relation linéaire entre chaque indicateur à deux pas de grille différents. Les résultats indiquent une assez grande stabilité de tous les indicateurs utilisés à l’exception de la pente de la loi rang-taille, dont la valeur diminue à mesure que le pas de la grille augmente, ce qui est logique puisque l’agrégation a tendance à « lisser » la hiérarchie entre les populations des cellules. 59Nous avons choisi pour chaque indicateur le pas de la grille qui nous a semblé plus en phase avec l’entrée thématique adoptée. Pour la pente de la loi rang-taille, nous avons choisi un pas de 1,6 km, afin de mesurer la hiérarchie à une échelle mésogéographique au sein des métropoles : le choix d’un pas plus petit aurait donné plus d’importance à de petites variations de population par cellule. Les indicateurs de population, de densité, d’entropie et de distance entre individus apparaissent d’une faible sensibilité au choix du pas de la grille : nous avons donc choisi d’utiliser pour ces indicateurs la donnée la plus fine (pas de 400 m) qui offre le calcul le plus précis. Pour ce qui concerne les indices de Moran et l’indice d’acentrisme, les résultats de la figure 3.A indiquent une certaine sensibilité au pas de la grille, avec des valeurs médianes respectivement en hausse (meilleure détection de la continuité « macro ») et en baisse (meilleure détection des configurations acentrique) avec l’augmentation du pas de la grille, ce qui suggère dans les deux cas l’intérêt de prendre en compte l’information pour le pas le plus important (1,6 km). Pour ce qui concerne l’indicateur de fractalité, l’étude de la sensibilité au pas de la grille n’est pas possible puisque, par construction, il s’agit d’un indicateur quantifiant la sensibilité d’une certaine quantité au pas de la grille.
Figure 3 : Valeurs des indicateurs sur les 110 LUZ et focus sur deux indicateurs : distance entre deux individus et indice d’acentrisme.Agrandir Original (png, 240k)
63La distance entre deux individus est un indicateur quantifiant la proximité géographique entre les couples d’individus potentiels. Pour une métropole à un seul centre cantonnée à un espace urbanisé de faible superficie, la valeur de cet indicateur sera peu élevée car parmi les couples d'individus possibles, il n’y aura qu’un petit nombre de cas où les deux individus seront très éloignés l'un de l'autre. A l'inverse, pour une ville monocentrique où l'étalement urbain s'est déployé sur de vastes espaces, cet indicateur prendra une valeur élevée. La figure 3.C détaille le calcul de cet indicateur : la distance totale entre toutes les paires d’individus possibles, rapportée au nombre total de couples. Cet indicateur permet de différencier les trois métropoles, avec des distances entre deux individus de 11 km à Séville, structure la plus compacte, de 17 km à Cracovie, plus étalée, et de 24 km à Bielefeld, métropole où la grille de densités apparaît la plus diffuse dans l’espace métropolitain, et peut-être la moins compatible avec le modèle monocentrique. 64Pour ces trois métropoles, l’étude des densités nettes et de l’indicateur de distance entre deux individus semblent conduire à une appréciation similaire de la compacité de la structure métropolitaine : Séville est à la fois la métropole avec la distance entre individus la plus faible, et celle qui possède la plus grande densité nette parmi les trois (77 hab / ha). Bielefeld est cette qui possède la distance entre habitants la plus élevée, et la densité nette la plus faible (31 hab / ha). On pourrait en déduire que la distance entre individus est une mesure redondante à celle de la densité : il n’en est rien. La figure 3.E montre le nuage de points associé au croisement de ces deux indicateurs pour l’ensemble des 110 LUZ étudiées : il apparaît qu’il existe bien un lien dans le sens où les LUZ les plus denses possèdent le plus souvent une distance moyenne entre deux individus faible (Athènes), mais que la relation est très lâche : pour un même niveau de densité nette de 40 hab / ha on trouve des niveaux de distance entre habitants aussi différents que 12,1 km (Coventry, Royaume-Uni), 16,1 km (Venise, Italie), 20,2 km (Kingston-upon-Hull, Royaume-Uni) ou 26,0 km (Hambourg, Allemagne). Les deux indicateurs de densité nette et de distance entre habitants sont donc complémentaires, le premier renseignant pour un espace donné sur le nombre d’habitants et le second sur l’agencement spatial de ces densités.
65L’indicateur d’acentrisme, complémentaire à l’indice de distance moyenne entre deux habitants, permet quant à lui de différencier une forme d’étalement prononcée, toujours compatible avec le modèle monocentrique, et des structures métropolitaines polycentriques. 66L’indice de distance entre habitants peut être calculé à la fois sur la métropole entière et sur des sous-parties constituées des cellules supérieures dont la densité est supérieure à un certain seuil. Pour un niveau de densité donné, l’indicateur prendra une valeur d’autant plus élevée que les cellules denses sont situées loin les unes des autres. L’indicateur d'acentrisme provient d’une analyse de sensibilité de l’indicateur de distance entre habitants par rapport au seuil de densité minimum de sélection des zones d’intérêt. 67La logique du calcul de cet indicateur est la suivante :
dans les villes polycentriques, au contraire, les zones denses sont éloignées les unes des autres, et la mesure de distance entre individus est indépendante du seuil de densité mobilisé. 68La figure 3.B détaille ce principe en montrant pour chaque LUZ trois cartes de densités, correspondant à des seuils de densités de plus en plus élevés. Ce que nous observons pour les métropoles monocentriques comme pour Séville et d’une façon plus nuancée pour Cracovie, est une croissance de la mesure de distance entre habitants à mesure que le seuil de densité baisse. Ces cartes suggèrent par ailleurs l’existence à Bielefeld de quatre centralités majeures, ce que l’indice d’acentrisme est en mesure de détecter : la distance entre individus est déjà de 20 km environ en ne considérant que les quatre centre-villes détectés par le seuil de densité le plus fort, et augmente jusqu’à 25 km environ.
69Concrètement, le calcul de l’indice d’acentrisme s’effectue en traçant la courbe d’acentrisme, qui s’obtient de la façon suivante : 1. les cellules sont ordonnées par population décroissante (pi ≥ pi+1).
5. L’indice d’acentrisme quantifie la forme de la courbe d’acentrisme en calculant l’aire sous cette courbe, rapportée au produit de la population totale et de la distance totale entre deux individus : on procède par la méthode des trapèzes de calcul intégral5 en reprenant les notations précédentes : Agrandir Original (png, 3,1k)
73Plus généralement, une valeur de l’indice d’acentrisme de A = 0,5 (aire sous la première bissectrice) correspond bien au cas d’une métropole monocentrique « pure » (i.e. suivant le modèle de Clark) alors qu’une valeur de 1 correspond à une distribution sans centre plus important qu’un autre, autrement dit acentrique. Entre ces deux extrêmes, cet indicateur permet de quantifier le continuum de situations. Une analyse empirique sur l’ensemble des métropoles européennes a permis de dégager des seuils permettant de discriminer les métropoles : une valeur de l’indicateur A ≤ 0,5 indique une structure métropolitaine monocentrique ;
74La figure 3.F montre le nuage de points entre l’indice d’acentrisme et la population totale de la métropole. Il apparaît que ces deux indicateurs ne sont pas statistiquement reliés. Parmi les plus grandes métropoles, on trouve des métropoles acentriques (bassin de la Ruhr) comme monocentriques (Paris). Il en est de même pour des niveaux plus faibles de population, comme Bielefeld, Cracovie et Séville. Le monocentrisme ne semble pas s’appliquer en priorité aux petites et moyennes métropoles, comme semblaient le suggérer les travaux de Champion (2001). 3.2. Quelles complémentarités entre les différentes dimensions de la structure métropolitaine ?
77Afin d’explorer quantitativement les recoupements et les complémentarités entre les indicateurs que nous mobilisons, nous procédons dans cette section à une analyse bivariée des indicateurs. Nous commençons par faire le point sur les résultats de la littérature à cet égard. Les différences en termes d’information disponible et de choix d’indicateurs pour quantifier chaque dimension font qu’il est très difficile de réaliser une méta-analyse des liens entre dimensions de la structure métropolitaine. De fait, les corrélations entre indicateurs de structure métropolitaine sont peu souvent montrées dans cette littérature, peut-être car les auteurs partent de l’hypothèse implicite que les dimensions servant à caractériser la structure métropolitaine doivent être orthogonales (c’est-à-dire que les indicateurs les caractérisant doivent être statistiquement indépendants). 6 UITP : Union Internationale des Transporteurs Publics.
78Les quatre articles suivants sont parmi le corpus de 18 articles présentés au 1.2., les seuls qui proposent une analyse des corrélations entre indicateurs de structure métropolitaine. Tsai (2005) sur 219 « Metropolitan Statistical Areas » (MSA) américaines de moins de 3 millions d’habitants ; Cutsinger et al. (2005) sur 50 des 100 plus grandes MSA américaines (au moins 450 000 habitants) ; Schwarz (2010) sur l’ensemble des 231 LUZ européennes (population minimale : 50 000 habitants), Le Néchet (2011) sur 34 métropoles européennes issues de la base UITP6. 79Pour chacun de ces quatre articles, une partie des dimensions sont étudiées. Nous avons sélectionné dans ces articles les indicateurs qui correspondaient à l’une des huit dimensions identifiée au §1.3, et relevé les corrélations identifiées par les auteurs de ces articles. Nous avons fait le choix de sélectionner uniquement les corrélations significatives à 1% entre ces indicateurs. Les relations entre couples d’indicateurs sont assez peu nombreuses d’après ce corpus d’articles. On peut retenir que la densité de population, présente dans trois des quatre études, est reliée au plus grand nombre d'indicateurs, alors que les autres indicateurs, et les dimensions correspondant, semblent porteurs d'un sens qui leur est propre. Les principaux résultats sont les suivants : l’intensité urbaine serait reliée positivement à la taille de la métropole (Tsai, 2005 ; Schwarz, 2010 ; Le Néchet, 2011), à la continuité (Cutsinger et al., 2005 ; Le Néchet, 2011), à la linéarité (Schwarz, 2010), à la centralité (Schwarz, 2010) et à la hiérarchie (Schwarz, 2010) ;
Cutsinger et al. (2005) trouvent un lien négatif entre concentration et continuité ; Schwarz (2010) trouve un lien positif entre hiérarchie et taille, d’une part, entre hiérarchie et linéarité, d’autre part ;
Le Néchet (2011) trouve une relation positive entre concentration et hiérarchie. 80Ces résultats donnent l’image d’une certaine porosité entre les dimensions de continuité, de concentration et de hiérarchie d’une part, et d’un « effet de taille » dans la comparaison des densités métropolitaines : les métropoles les plus peuplées seraient aussi les plus denses.
81L’étude empirique réalisée sur 110 « Larger Urban Zones » en Europe, de population supérieure à 500 000 habitants, va largement dans le même sens que ces résultats comme en atteste la matrice de corrélation donnée dans la figure 3.G : toutes les corrélations évoquées dans les quatre études mentionnées sont retrouvées, à l’exception des liens entre intensité et continuité, et entre intensité et linéarité, qui sont ici non significatifs. Ces différences peuvent être dues à des raisons variées (corpus de métropoles, date, indicateurs utilisés, bases de données). 82L'analyse des corrélations suggère également une relation positive entre intensité et hiérarchie, indiquant que la trame intra-urbaine se desserre lorsque des densités plus faibles apparaissent (la baisse de densité n’est pas uniforme spatialement). L’absence de lien entre la hiérarchie et l’indice d’acentrisme suggère l’existence de multiples formes de polycentrisme. Les corrélations significatives sont nombreuses même si aucun R2 n'est strictement supérieur à 0,5, indiquant des relations assez lâches. Ces résultats suggèrent que ces huit dimensions de la forme urbaine sont partiellement redondantes et qu'il suffirait d'un plus petit nombre de dimensions pour caractériser la structure d’une métropole. Cependant, l’existence de nombreuses corrélations non significatives ou faiblement significatives dans la matrice de corrélation valide l’hypothèse de la complémentarité des indicateurs de structure métropolitaine.
90Les noms que nous donnons aux classes proviennent de l'interprétation de l’importance des écarts à la moyenne des valeurs des indicateurs au sein de chacune des différentes classes (figure 4). Nous décrivons ci-dessous chacune des six classes. L’annexe 2 contient le détail de la position de chacune des 110 LUZ au sein de ces six classes. 91La description prend appui sur l’analyse des valeurs moyennes prise par les indicateurs au sein de chaque classe, et sur la signature des grilles théoriques (§ 2.1.9). Les six classes sont détaillées dans les sections §4.1.1. à §4.1.6. La figure 4 donne l’ensemble des résultats servant de support à cette discussion : la répartition des LUZ par classe (figure 4.A), les valeurs moyennes des indicateurs par classe (figure 4.B), le dendrogramme de la CAH (figure 4.C), les cartes des six LUZ les plus proches du centre de gravité de leur classe (figure 4.D). Figure 4 : résultats de la typologie des 110 LUZ européennes.Agrandir Original (png, 2,9M)
96En phase avec les discours sur l’étalement urbain, nous trouvons dans cette classe le plus grand nombre de métropoles européennes (35 LUZ soit près d’un tiers de l’échantillon dont Francfort (Allemagne) et Cracovie (Pologne), preuve de la banalité de ce type de structure spatiale. On distingue simultanément sur les cartes de certaines de ces métropoles, comme Bologne (Italie) (métropole la plus représentative des métropoles de cette classe, cf. figure 4.D), des corridors d’urbanisation bien marqués et une urbanisation en « saut de grenouille » caractéristique des développements de faible densité suivant une politique de zoning. 4.1.3. Métropoles « polycentriques hiérarchiques »
97Les métropoles que nous avons qualifiées de « polycentriques hiérarchiques » sont plutôt de faible population et à la configuration des densités fortement continue (indice de Moran élevé). Elles possèdent une valeur élevée de l’indice d’acentrisme, ce qui suggère que le profil de densités ne suit pas le modèle monocentrique de Clark (1951). C’est une configuration qui représente une forme contrôlée d’étalement urbain, organisée autour de plusieurs centres bien marqués dans l’espace ; Coventry (Royaume-Uni) est la métropole la plus représentative des métropoles de cette classe et correspond bien à cette description sur la figure 4.D. L’indice de hiérarchie est élevé dans ces métropoles. Une telle structure peut avoir plusieurs origines : Amsterdam comme l’ensemble des LUZ des Pays-Bas relève de cette classe, ce qui peut directement être relié à la politique volontariste « ABC » qui limite l’urbanisation à des zones planifiées. C’est également le cas de Copenhague (Danemark) qui apparaît comme un exemple de maîtrise de l’étalement. D’autres causes peuvent être identifiées comme dans le cas de Toulon (France) qui s’inscrit dans un site fortement contraint (relief accidenté et présence d’une presqu'île). 4.1.4. Métropoles « polycentriques compactes »
101Les métropoles appartenant à cette classe ont une population et une densité supérieures à la moyenne, et enregistrent à l’inverse des valeurs faibles pour les indices d’acentrisme et de distance entre deux individus. Cela suggère une urbanisation cantonnée à un espace limité qui s’est plutôt étalé en hauteur qu’à l’horizontal. Les métropoles constituant cette classe sont dénommées ainsi en raison d’une urbanisation de faible emprise spatiale en comparaison de leur taille, même si certaines grandes métropoles sont à la fois très denses et possèdent une grande emprise au sol, en valeur absolue (Paris, France). 102Les signatures (§2.1.9) des grilles « en plateau » et « pyramide » sont les plus proches de celles des métropoles de la classe : cela donne bien l’image d’une structure métropolitaine monocentrique et compacte. Notons que les métropoles de Barcelone (Espagne), Paris (France) et Vienne (Autriche) se trouvent dans cette classe et font figure de références classiques d’aménagement urbain au sein desquelles le centre-ville historique a joué un rôle structurant. Varsovie (Pologne) illustre bien la structure des métropoles de cette classe (cf. figure 4.D). Elle possède un centre-ville historique dense et un étalement en doigts de gant bien marqué avec une densité élevée au centre (600 habitants par hectare) et un réseau de transport collectifs performant au centre. Plusieurs corridors d’urbanisation ferroviaires (six branches vers les villes voisines de Legionowe, Pruszkow, Piaseczno, Jozefow, Minsk Mazowiecki et Tluszcz) induisent des directions privilégiées dans l’urbanisation à partir du centre, mais les densités de population internes à Varsovie apparaissent bien cantonnées à un espace limité.
105Un second apport, lié à l’approche articulant empirique et théorique, concerne les liens entre différents concepts liés à la structure métropolitaine. 106Les résultats suggèrent qu’il n’est pas pertinent d’utiliser la référence à la densité comme seule mesure du niveau de compacité. En effet, hormis la classe « monocentrique dense » dont les métropoles sont par ailleurs dans certains cas non compactes de façon manifeste (la figure 4.D montre bien les corridors d’urbanisation autour de Gênes), les niveaux de densité des cinq autres classes ne sont pas très différents. 107D’autre part, il apparaît que les autres indicateurs d'étalement (continuité, concentration) dont l’écart à la moyenne est marqué, sont à la fois présents dans les classes de LUZ dites "monocentriques" et dans les classes de LUZ dites "polycentriques", ce qui peut être interprété comme le fait que le polycentrisme ne peut être considéré comme la figure opposée à la ville compacte.
108On peut chercher à mettre en parallèle les descriptions offertes de ces classes par les figures 4.B et 4.C et les modèles de forme métropolitaine proposés dans la figure 1.A. Il ressort de cette analyse que les structures métropolitaines identifiées au départ comme résultantes théoriques possibles des processus de métropolisation imaginés par Champion (2001) ne se retrouvent que partiellement dans le contexte métropolitain européen. La forme pure de métropole polycentrique appelée « archipel », où plusieurs centres d’ampleur égale interagissent fonctionnellement, est proche de la classe que nous avons appelé « polycentrique éclaté ». Parmi les modèles qui se retrouvent presque tels quels dans la typologie empirique, on peut citer la forme « avec satellites » ici appelée « polycentrique hiérarchique », la forme « pyramide » qui ici s’appelle « monocentrique compact » et la forme « diffuse » qui s’appelle ici « monocentrique discontinue ». Deux formes que nous avions imaginées ne se rencontrent que très minoritairement dans le contexte européen et n’ont pas été détectées comme une classe à part entière : les structures métropolitaines « en plateau » et « en doigts de gants ». Notons toutefois que nous avons interprété deux classes comme étant partiellement issue de ces deux structures métropolitaines théoriques. Cela rend compte des nécessaires aller-retour entre approches théorique et empirique afin d’affiner les caractérisations multidimensionnelles de la structure métropolitaine. 4.3. Déterminants de la diversité des structures métropolitaines en Europe
109La typologie réalisée conduit à l’identification de profils marqués de structure métropolitaine, ainsi que l’atteste l’étude des cartes de la figure 4.D. La question se pose d’identifier des facteurs explicatifs de cette diversité : en particulier, l’existence d’un effet national lié par exemple à des politiques spécifiques ou à des éléments culturels dans les pratiques d’aménagement de l’espace ; l’appartenance à un pays du Sud de l’Europe (Grèce, Espagne, Italie, Portugal), afin de tester statistiquement l’existence d’une différenciation Nord-Sud des structures spatiales des métropoles européennes (démontrée par les travaux de Guérois & Pumain, 2008, sur une trentaine de villes européennes). L’annexe 3 détaille la répartition des pays entre pays du Nord et pays du Sud de l’Europe ;
le statut de capitale (22 pays au total, cf. annexe 1 pour le détail par métropole), afin de tester l’influence de politiques d’aménagement volontaristes menées, en faisant l’hypothèse simplificatrice que les villes capitales ont été aménagées de façon spécifique du fait de l’existence de fonctions administratives supérieures. 110Bien d’autres facteurs explicatifs auraient pu être testés (le caractère côtier de l’urbanisation, son altitude, sa spécialisation économique, sa proximité à une autre métropole, etc.), mais il s’agit ici simplement d’illustrer l’apport de la démarche de classification produite, sans rechercher de façon exhaustive les déterminants de la diversité des structures métropolitaines en Europe.
111La classification fait apparaître une variété intranationale des classes (figure 4.A) : l’Italie a ainsi un représentant dans chacune des six classes, la capitale Rome étant identifiée comme « monocentrique compacte », Milan, métropole de taille mondiale, est identifiée comme « polycentrique compacte », Gênes, ville côtière, comme « monocentrique dense », Florence comme « monocentrique discontinue », Venise, à la configuration bicentrique île / continent, comme « polycentrique éclatée », et la métropole voisine de Padoue, « polycentrique hiérarchique ». Dans d'autres pays au contraire, il existe une uniformité de profils : en Espagne par exemple toutes les LUZ sont soit monocentriques denses (Madrid) soit monocentriques compactes (Barcelone). 112En tout état de cause, les LUZ s’écartant de leurs profils nationaux sont riches d’enseignements, invitant à rechercher des facteurs explicatifs autres que les effets nationaux pour expliquer la formation de la structure métropolitaine. Il en est ainsi de Toulon (France), polycentrique hiérarchique dans un contexte national où la plupart des villes sont identifiées comme monocentriques, ou de Katowice, conurbation industrielle polycentrique en Pologne, où les LUZ sont majoritairement monocentriques. Au-delà des effets de taille au sein d’un pays (les plus grandes villes sont plutôt compactes, qu'elles soient monocentriques ou polycentriques), plusieurs LUZ s'écartent du profil local du fait de contextes spécifiques, comme Francfort (capitale financière à la structure monocentrique discontinue, entourée de métropoles polycentriques).
115Les travaux de Guérois & Paulus (2002) et Parr (2007) soulignent la difficulté de disposer, lors d’une comparaison internationale, de délimitations harmonisées des villes ; ce problème se rencontre pour les villes européennes puisque les données nécessaires à l’élaboration de contours fonctionnels sont collectées à l'échelle nationale. Les contours de l’Audit Urbain (2004), sont construits à partir de ces données nationales, et présentent l'avantage d'être disponibles pour une grande variété de pays européens. 116Cependant, les contours des LUZ de l'Audit Urbain (2004) proviennent de données et de méthodologies différentes, à l'échelle européenne (Bretagnolle et al., 2011). Les LUZ de huit pays parmi les vingt-deux (Belgique, Bulgarie, Espagne, France, Grèce, Italie, Lituanie, République Tchèque) sont définies selon des critères fonctionnels, c'est-à-dire en se fondant sur les aires de navetteurs autour des principaux centres d'emplois. Pour les autres, les villes sont définies par agrégation de contours administratifs, à dires d'experts. En explorant systématiquement la variabilité des indicateurs entre les villes européennes, nous révélons donc à la fois des différences en termes de configuration interne des densités et des différences en termes de sens des contours retenus (Guérois & Paulus, 2002). Ainsi Kiel, identifiée comme « polycentrique éclatée » comme de nombreuses autres LUZ allemandes, semble délimitée selon des contours très larges, peu similaires aux autres définitions des LUZ. En Allemagne, les LUZ sont définies par agrégation de « Kreis », une entité administrative relativement étendue. 117Pour tester l’existence de biais statistiques liés à l’utilisation de contours urbains sémantiquement hétérogènes, nous évaluons l'existence d'un lien entre le fait que les LUZ aient été définies selon des critères fonctionnels ou non et les classes obtenues. L’annexe 3 donne pour chaque pays le type de définition des LUZ. 118Un lien statistique est trouvé entre le caractère monocentrique des villes et le type de définition des contours (test du Chi-2, figure 4.D). Bien sûr l’existence d’un lien ne prouve pas qu’il y ait un biais, car les corrélations sont ici multiples : les métropoles où les contours sont définis par des territoires administratifs sont surreprésentés dans les pays de l’Est de l’Europe et les métropoles sont par ailleurs plus fréquemment monocentriques dans ces pays. Nous souhaitons ainsi relativiser ces biais potentiels : les différenciations suggérées entre indicateurs de structure métropolitaine pour les villes européennes semblent bien pouvoir être reliées à une réelle diversité en termes de structure métropolitaine et pas seulement à des biais causés par la qualité des données.
121La quantification de la ville que nous proposons ne constitue pas une fin en soi, elle doit au contraire permettre d’alimenter des débats thématiques, notamment sur les formes de villes compatibles avec des aspects sociaux, économiques et environnementaux identifiés par ailleurs comme soutenables. La volonté de discrétiser la variabilité des configurations internes des densités en Europe ne doit pas servir dans notre esprit de première étape à l'identification de formes urbaines ou de structures métropolitaines plus « durables » que d'autres. Il s'agit de styliser plutôt que d'ignorer la diversité des villes européenes. Merlin [cité par (Raynaud, 1999)] « rappelle contre tous les engouements normatifs que suscite la forme urbaine, que ''l'objet urbain n'est pas abstrait, universel, idéal-typique, mais concret, localisé et spécifique'' » (Choay & Merlin, 1988). ll nous apparaît crucial de prendre en compte les spécificités de chaque métropole dans la définition de politiques d’aménagement souhaitables collectivement. Densifier le bassin de la Ruhr (polycentrique compact) ou la région madrilène (monocentrique dense) selon un même modèle pourrait se révéler contre-productif, au contraire de visions articulant les multiples échelles d’aménagement des métropoles ainsi que la spécificité de leurs trajectoires historiques. 122L'approche adoptée par cet article, croisant une base de données fine de densité de population et une délimitation des contours des LUZ européennes, nous semble être une direction de recherche prometteuse, permettant une approche multidimensionnelle des formes d’organisation spatiale, adaptée à la complexité des systèmes urbains. Il ne s'agit pas d'une démarche entièrement nouvelle du point du vue empirique puisque d'autres démarches ont poursuivi les mêmes objectifs sur cette base de données, avec un autre jeu d'indicateurs (Schwarz, 2010). Toutefois la combinaison des résultats empiriques et du travail théorique réalisé sur la quantification multidimensionnelle de la structure de métropoles théoriques et réelle nous semble intéressante pour proposer une grille de lecture quantitative des dynamiques urbaines qui soit ancrée dans le champ thématique.
Breheny, M., 1995, « The Compact City and Transport Energy Consumption », Transactions of the Institute of British Geographers ,20 (1) : 81–101. doi:10.2307/622726. Bretagnolle, A., Delisle F., Mathian H., Lizzi L., Guérois M., Averlant, G., 2011, « Technical Report : LUZ Specifications (Urban Audit 2004) ».
Crucitti, P., Latora, V., Porta, S., 2006, «Centrality Measures in Spatial Networks of Urban Streets», Physical Review E, 73, 1–5. Cutsinger, J., Galster G., Wolman H., Hanson, R., Towns, D., 2005, «Verifying the Multi-dimensional Nature of Metropolitan Land Use : Advancing the Understanding and Measurement of Sprawl», Journal of Urban Affairs, 27 (3) : 235–259.
Dieleman, F., Wegener, M., 2004, «Compact City and Urban Sprawl », Built Environment, 30 (4) : 308–323. Dupont, V., Pumain, D., 2000, «De La Ville Compacte Aux Métropoles Polycentriques », In Données Urbaines, 51-71.
Ewing, R. 1997, «Is Los-Angeles Style Sprawl Desirable?», Journal of the American Planning Association, 63 (1), 107–126. Ferreira, A., Batey, P., 2011, «On Why Planning Should Not Reinforce Self-reinforcing Trends : a Cautionary Analysis of the Compact-city Proposal Applied to Large Cities.», Environment and Planning B, 38(2), 231-247.
Gallego, J., 2010, «A population density grid of the European Union », Population and Environement, 31(6), 460-473. Galster, G., Hanson, R., Ratcliffe, M.R., Wolman, H., Coleman, S., Freihage, J., 2001, «Wrestling Sprawl to the Ground : Defining and Measuring an Elusive Concept », Housing Policy Debate, 12 (4) : 681–717.
Guérois, M., Pumain, D., 2008, «Built-up Encroachment and the Urban Field : a Comparison of Forty European Cities », Environment and Planning A, 40 (9) : 2186–2203. Hasse, J.E., Lathrop, R.G.,2003, «Land Resource Impact Indicators of Urban Sprawl», Applied Geography, 23 : 159–175. doi:10.1016/j.apgeog.2003.08.002.
Ovenden, M., 2007, Transit maps of the world, Penguin Books, London (2007) Parr, J.B., 2007, «Spatial Definitions of the City : Four Perspectives», Urban Studies, 44 (2) : 381–392.
Schwarz, N., 2010, «Urban Form revisited—Selecting Indicators for Characterising European Cities », Landscape and Urban Planning, 96 (1) (May 15) : 29–47. Tabourin, E., Andan, O., Routhier, J.-L., 1995, «Les Formes de La Croissance Urbaine ; Le Modèle de René Bussière Appliqué à L’agglomération Lyonnaise », Laboratoire d’Economie des Transports.
Tannier, C., Thomas, I., 2013, «Defining and Characterizing Urban Boundaries : A Fractal Analysis of Theoretical Cities and Belgian Cities », Computers, Environment and Urban Systems, 41, 234–248. Terzi, F., Kaya, S., 2011, «Dynamic Spatial Analysis of Urban Sprawl Though Fractal Geometry : the Case of Istanbul », Environment and Planning B, 38 : 175–190.
Densité de population et d'emploi, Communes
Densité de population et d'emploi, Zones postales ramenées à une grille
Densités de population, grille de l' de l’Agence européenne pour l'environnement (2002)
Densités de population et d'emploi, District
8 La typologie en six classes conduisait à des effectifs théoriques inférieurs à 5 pour la table de contingence du Chi-2. Nous avons choisi pour ces tests statistiques d’utiliser le découpage en trois classes permis par la CAH, qu’on peut lire sur l’arbre hiérarchique de la figure 4.C.Haut de page
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Florent Le Néchet, « De la forme urbaine à la structure métropolitaine : une typologie de la configuration interne des densités pour les principales métropoles européennes de l’Audit Urbain », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Aménagement, Urbanisme, document 709, mis en ligne le 18 février 2015, consulté le 26 avril 2017. URL : http://cybergeo.revues.org/26753 ; DOI : 10.4000/cybergeo.26753 Haut de page
Maître de ConférencesUniversité Paris-Est, Laboratoire Ville Mobilité Transport, UPEMLV : 5 boulevard Copernic, Cité Descartes F 77454 Marne-la-Vallée cedex 2 Franceflorent.lenechet@u-pem.fr
Urban spatial structure, daily mobility and energy consumption: a study of 34 European cities [Texte intégral]
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