Deuxième partie
5.1. p aramétrage des simulations mup-c ity
Les données utilisées pour réaliser les simulations avec MUP-City ont été présentées en détail dans le chapitre précédent. Il s’agit du bâti existant dans l’Aire Urbaine de Besançon en 2010, du réseau routier existant (sans les chemins ni l’autoroute), des commerces et services, distingués selon leur fréquence potentielle de recours quotidienne ou hebdomadaire, les stations de transports en commun (gares ferroviaires et stations de tram) ainsi que les zones non constructibles. L’objectif de ces simulations est d’obtenir des cartes des cellules potentiellement urbanisables, caractérisées par leur intérêt à être urbanisées.
5.1.1 r
ègled’
urBanisationfractaleLa surface minimale des cellules urbanisables est ixée à 400 m², soit 20 m de côté, représentant à peu près la surface nécessaire à la construction d’une maison individuelle et de sa parcelle (jardin, cour, place de parking éventuelle). Cette résolution spatiale ine contribue au réalisme des scénarios d’urbanisation simulés. Suivant les préconisations de Frankhauser et al. (2010), la valeur du facteur de réduction r est constante et ixée à 3 (soit 9 cellules par maille). Vu la taille de la zone d’étude, la taille des cellules au niveau de décomposition le plus in (400 m²) et la valeur du facteur de réduction (r = 3), la décomposition multi-échelle effectuée par MUP-City comporte sept niveaux de résolutions spatiales emboîtées pour lesquelles la taille des cellules est respectivement de 14 580 m de côté (niveau de décomposition le plus grossier), 4 860 m, 1 620 m, 540 m, 180 m, 60 m et 20 m. Pour chaque niveau de décomposition, une cellule est considérée comme bâtie si elle contient au moins un bâtiment à l’état initial (voir igure 4.15, chapitre 4).
La décomposition multi-échelle est la première étape de la création d’un scénario fractal d’urbanisation. La deuxième étape consiste en la détermination du nombre maximum Nmax de cellules urbanisables dans chaque maille de l’espace décomposé (igure 4.16, chapitre 4). La dimension fractale des extensions résidentielles simulées résulte du Nmax. Elle détermine le potentiel de développement résidentiel. À titre indicatif, un Nmax = 9 signiie, pour r=3, la construction de l’ensemble des cellules du niveau inférieur et donc une uniformisation totale de la densité locale, avec une dimension fractale D=2. Rappelons que les cellules non construites à un niveau de décomposition ne peuvent plus être construites au niveau de décomposition suivant. Cette contrainte permet de conserver la hiérarchie des lacunes intra-urbaines, qui est un des principes de base du modèle fractal adopté.
Le paramétrage du Nmax inlue à la fois sur la quantité de cellules potentiellement urbanisables qui sont identiiées par MUP-City et sur la densité bâtie des extensions résidentielles simulées. La igure 5.1 montre ainsi que plus le Nmax est élevé, plus le nombre de cellules potentiellement
urbanisables est élevé, et plus la densité bâtie locale l’est aussi. Pour autant, densité et fractalité sont bien deux mesures distinctes (Frankhauser, 2005). Les dimensions fractales mesurent davantage l’homogénéité urbanistique que l’intensité de l’occupation de l’espace (Badariotti, 2005).
Le choix du Nmax, et par conséquent de la dimension fractale, joue donc un rôle essentiel dans la détermination de la densité bâtie locale des scénarios d’urbanisation.
Les politiques d’urbanisation actuelles dans l’agglomération de Besançon, formulées dans le SCoT du Grand Besançon, tendent à restreindre la taille des parcelles et à favoriser les formes locales d’urbanisation plus denses, notamment pour limiter l’étalement urbain. La densité bâtie simulée pour Nmax = 3 et Nmax = 4 paraît trop faible au regard de ces critères (igure 5.1). D’autre part, d’après Frankhauser (2004), Nmax ne doit pas être supérieur à 7, ce qui correspond à une dimension fractale de D=1,77, de manière à « maintenir une certaine hiérarchie des espaces vides ».
Dès lors, il ne reste que trois possibilités pour paramétrer la règle d’urbanisation fractale dans MUP-City : Nmax = 5 (correspondant à une dimension fractale de 1,46), Nmax = 6 (correspondant à une dimension fractale de 1,63) et Nmax = 7 (correspondant à une dimension fractale de 1,77). Dans l’optique de différencier nettement les scénarios, nous avons simulé uniquement des formes de développement résidentiel où Nmax = 5 et Nmax = 7. Nous avons aussi choisi de simuler une troisième variante avec MUP-City qui associe un développement résidentiel fractal dense dans la tache principale et modérément dense ailleurs. Cette variante est appelée par la suite « développement résidentiel à densité mixte ». Ici, la tache urbaine principale prise en compte est la tache érodée identiiée avec Morpholim (igure 4.12, chapitre 4). Le but est de concentrer les plus fortes densités d’urbanisation dans la ville-centre et à proximité.
Figure 5.1 •
Exemples de sorties de simulations de MUP-City à 20 mètres de résolutionen fonction du paramétrage du Nmax pour r=3 sans activation des règles d’accessibilité. Commune de Voray-sur-l’Ognon (Haute-Saône).
5.1.2 p
ondération des règles d’
aménagement les unes par rapport aux autresLes cellules non bâties dans MUP-City peuvent présenter un plus ou moins fort intérêt à être urbanisées résultant de l’agrégation des valeurs d’évaluation des cellules pour chaque règle d’aménagement (voir chapitre 4). Les trois formes de développement résidentiel simulées avec MUP-City prennent toutes en compte cinq règles d’aménagement :
– Proximité aux espaces non-bâtis – Proximité au réseau routier
– Accessibilité aux commerces et services de fréquentation quotidienne (N1) – Accessibilité aux commerces et services de fréquentation hebdomadaire (N2) – Accessibilité aux transports en commun
Les calculs d’accessibilité sont basés sur des distances mesurées sur le réseau routier et non des distances euclidiennes.
Les formes de développement résidentiel simulées dans MUP-City se différencient par l’importance des règles d’aménagement les unes par rapport aux autres. L’importance de chaque règle par rapport à une autre peut varier de 1 à 7. Dix matrices de comparaisons par paires (Saaty, 1977) ont été testées. Nous avons sélectionné la matrice de comparaison permettant d’obtenir les formes d’urbanisation les plus réalistes, c’est-à-dire celles qui permettent d’éviter au maximum tant la formation de cordons linéaires bâtis que l’urbanisation le long des axes routiers, comme cela est recommandé dans le SCoT du Grand Besançon. Pour ce faire, nous avons affecté relativement peu d’importance à la règle de proximité au réseau routier. Ainsi, les règles d’accessibilité aux commerces et services N1 et N2 et aux transports en commun sont sept fois plus importantes que la règle de proximité au réseau routier (tableau 5.1). Ain de favoriser l’urbanisation à proximité du bâti existant, nous avons accordé davantage d’importance à la proximité aux aménités souvent localisées dans les cœurs de villes ou de villages, en premier lieu les commerces et services de fréquentation quotidienne, et en second lieu les stations de transports en commun. La règle de proximité aux espaces non bâtis revêt très peu d’importance par rapport aux autres règles.
Une seconde matrice de comparaisons a été réalisée dans l’optique de simuler le scénario TOD avec MobiSim (tableau 5.2). Dans cette matrice, l’importance de la règle d’accessibilité aux transports en commun est renforcée par rapport aux autres règles. Cette matrice de comparaison est sensiblement la même que celle présentée dans le tableau 5.1. La différence notable est que la règle d’accessibilité aux transports en commun est sept fois plus importante que toutes les autres règles. De cette manière, les cellules proches des stations de transports en commun auront tendance à être mieux évaluées en sortie de MUP-City.
Proximité aux espaces non bâtis Proximité au réseau routier Accessibilité aux commerces et services N1 Accessibilité aux commerces et services N2 Accessibilité aux transports en commun Proximité aux espaces non
bâtis 1 1 1 1
Proximité au réseau routier 1 1/7 1/7 1/7
Accessibilité aux commerces
et services N1 1 7 7 7
Accessibilité aux commerces
et services N2 1 7 1/7 1/7
Accessibilité aux transports
en commun 1 7 1/7 7 Proximité aux espaces non bâtis Proximité au réseau routier Accessibilité aux commerces et services N1 Accessibilité aux commerces et services N2 Accessibilité aux transports en commun Proximité aux espaces non
bâtis 1 1 1 1/7
Proximité au réseau routier 1 1/7 1/7 1/7
Accessibilité aux commerces
et services N1 1 7 7 1/7
Accessibilité aux commerces
et services N2 1 7 1/7 1/7
Accessibilité aux transports
en commun 7 7 7 7
Tableau 5.1 •
Matrice de comparaison par paires des règles d’aménagement de MUP- City pour les scénarios S1 à S4.Tableau 5.2 •
Matrice de comparaison par paires des règles d’aménagement de MUP- City pour le scénario S5 (TOD).Tableau 5.3 •
Valeurs d’importance des règles d’aménagement issues des matrices de Sur cette base, MUP-City calcule le vecteur propre de la matrice de comparaison permettant de déterminer les valeurs d’importance de chacune des règles d’aménagement pour chaque scénario simulé (tableau 5.3).Scénario TOD Autres scénarios
Proximité aux espaces non bâtis 0,41 0,75
Proximité au réseau routier 0,20 0,23
Accessibilité aux commerces et services N1 1,05 2,41
Accessibilité aux commerces et services N2 0,46 0,51
Accessibilité aux transports en commun 2,88 1,10
M ar c B our geois - ThéM A/CNRS 2015 M ar c B our geois - ThéM A/CNRS 2015 M ar c B our geois - ThéM A/CNRS 2015
MUP-City calcule l’intérêt à être urbanisées de toutes les cellules non bâties de la zone d’étude. Parmi ces cellules, seules les cellules potentiellement urbanisables déterminées par la règle d’urbanisation fractale sont sélectionnées (igure 4.31). Chaque scénario d’urbanisation comporte un nombre de cellules potentiellement urbanisables différent. Plus la dimension fractale est élevée, plus le nombre de cellules urbanisables est important (tableau 5.4).
Scénario dense Scénario modérément dense Scénario à densité mixte Nombre de cellules de 20 m de côté
potentiellement urbanisables 816 579 284 900 299 038
5.1.3 r
ésultatsissusdemup-c
ityLes résultats des simulations effectuées dans MUP-City se présentent sous la forme de cartes des cellules potentiellement urbanisables caractérisées chacune par leur valeur d’intérêt à être urbanisées (igure 5.2).
– Scénario 1 et 3 : Développement résidentiel dense et valeurs d’intérêt à être urbanisées des cellules intégrant les importances des règles d’aménagement du tableau 5.1.
– Scénario 2 : Développement résidentiel modérément dense et valeurs d’intérêt à être urbanisées des cellules intégrant les importances des règles d’aménagement du tableau 5.1.
– Scénario 4 : Développement résidentiel à densité mixte et valeurs d’intérêt à être urbanisées des cellules intégrant les importances des règles d’aménagement du tableau 5.1.
– Scénario 5 : Développement résidentiel à densité mixte et valeurs d’intérêt à être urbanisées des cellules intégrant les importances des règles d’aménagement du tableau