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2007
405

La simulation de l’étalement urbain à La Réunion : apport de l’automate cellulaire Metronamica® pour la prospective territoriale

Modelling urban sprawl on the Réunion Island : contribution of the Metronamica® cellular automata for territorial prospect
Gilles Lajoie and Alex Hagen-Zanker

Abstracts

After having set out the challenges connected with land ownership and real estate in the insular, micro context of the Reunion Island, we plan to create a robot land-use model based on satellite images integrated with a cellular robot. Once the general framework of the modelling has been established, we will make the case for calibrating the cellular robot, and will discuss four scenarios in an approach to long-term territorial planning.

La problématique de l’usage du sol à La Réunion

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Full text

1« L’île de La Réunion connaît actuellement des transformations spectaculaires : elle passe en quelques années d’un paysage rural à une urbanisation massive, d’une économie paysanne à une économie tertiaire, d’un mode de vie campagnard à un mode de vie moderne. Le développement de la civilisation urbaine est aujourd’hui une donnée incontournable de cette situation nouvelle : la ville et l’urbanité s’emparent du territoire et le modèlent tandis que les rapports sociaux se complexifient en même temps que se transforme la société réunionnaise ». Ce constat établi lors d’un forum-débat du Plan Urbain organisé à La Réunion date de 1993 mais demeure d’actualité quinze ans plus tard... A ceci près que l’île a gagné entre temps 150 000 habitants et que le million d’habitants est attendu à l’horizon 2030. De surcroît, ce tableau démographique est celui d’un espace micro insulaire où l’espace disponible est à la fois restreint et contraint. Restreint puisque cette région monodépartementale de l’Outre Mer français compte aujourd’hui près de 800 000 habitants sur un territoire de seulement 2500 km2, soit la moitié de la surface d’un département métropolitain. Contraint car les deux tiers de son territoire sont difficilement aménageables du fait d’une géographie physique particulièrement contraignante. Île volcanique jeune, La Réunion possède avec le Piton de la Fournaise l'un des volcans les plus actifs de la planète. Culminant à plus de 3000 mètres avec le Piton des Neiges, l’île présente par ailleurs de vertigineuses pentes vers les trois grands cirques qui occupent sa partie centrale (Cilaos, Salazie et Mafate). Cette micro insularité tropicale est également marquée par la biodiversité remarquable des forêts primaires de l’île, forêts préservées en grande partie grâce aux reliefs de l’île et bientôt sanctuarisées dans le Parc National des Hauts de la Réunion. In fine, les zones aménageables se limitent pour l’essentiel aux régions littorales, aux planèzes qui descendent vers l’océan Indien, et à la région des plaines qui fait la jonction entre le vieux massif du Piton des Neiges et celui du Piton de la Fournaise. Ces zones concentrent l’essentiel d’une tache urbaine étalée, trop peu structurée par un réseau urbain dominé par Saint-Denis au nord et Saint-Pierre au sud (carte 1). Au total, dans un contexte de forte croissance démographique et de ressources foncières limitées, on comprend que les problématiques de l’usage du sol à La Réunion et de l’étalement urbain soient au cœur du débat sur l’aménagement du territoire depuis une vingtaine d’années.

Carte 1 : Armature urbaine et étalement urbain à La Réunion

2La dernière raison qui place la problématique de l’usage du sol au cœur du débat sur l’aménagement du territoire réunionnais est en quelque sorte la résultante des deux précédentes (forte croissance démographique, territoire restreint et contraint). L’espace aménageable étant rare, les acteurs socio-économiques entrent nécessairement en concurrence pour la consommation du foncier à La Réunion, les collectivités territoriales et notamment la Région Réunion devant arbitrer et fixer les choix fondamentaux en terme d’aménagement. Ainsi dans le Schéma d’Aménagement Régional (S.A.R.) de 1995, la Région Réunion énonçait en premier lieu un impératif de protection des milieux agricoles et naturels, en second lieu une volonté d’aménagement plus équilibré du territoire et en dernier lieu une obligation de densification des agglomérations existantes et de structuration des bourgs ruraux. Une décennie plus tard, force est de constater que le premier impératif de protection des espaces agricoles et notamment canniers n’est pas atteint, la diminution de la sole cannière (l’ensemble des surfaces cultivées en canne à sucre) faisant planer une menace sur la pérennité de l’industrie cannière. Le second objectif d’un aménagement plus équilibré du territoire n’a pas eu plus de réussite, l’essentiel des grands projets et investissements étant toujours concentrés dans le nord et l’ouest de l’île, l’est et le sud demeurant les parents pauvres. Enfin, la densification des agglomérations urbaines en est restée à l’état d’une préconisation (30 logements à l’hectare) et c’est l’étalement urbain qui s’est affirmé ici comme ailleurs en Europe avec une croissance urbaine qui s’est faite au détriment des terres agricoles et des espaces naturels.

3La ville réunionnaise est en effet très peu dense (10 logements/ha environ à rapprocher de la densité moyenne des principales agglomérations françaises -hors Paris- de 18 logements/ha) et l’attachement des Réunionnais à la maison individuelle a évidemment sa part d’explication : ce type de logement constituait près de 77% du parc de logements lors du dernier recensement contre 57% en métropole !

4Pour ces quelques raisons, et alors même que la Région Réunion prépare le prochain Schéma d’Aménagement Régional, l’affectation des terres demeure au cœur du débat sur l’aménagement du territoire réunionnais. Dans ce débat, la problématique de l’étalement urbain demeure évidemment centrale et constitue un terrain d’expérimentation particulièrement riche pour une modélisation de type « automate cellulaire ».

Le cadre général de la modélisation

Le choix de l’automate cellulaire

5Comme le rappelle Y. Guermond, (Guermond, 2005) « l’objectif de la modélisation pour un chercheur est de reproduire au mieux le fonctionnement d’un phénomène géographique, afin d’essayer d’utiliser ensuite le modèle pour tester des hypothèses. L’objectif n’est pas de tester « un » modèle unique, ni de faire fonctionner un système qui s’invente lui-même, en produisant ses règles de manière endogène. Au contraire, le modèle devrait plutôt être envisagé comme un outil de recherche sans ambition normative, que le chercheur construit pas à pas. Les automates cellulaires conviennent bien à cette « modélisation incrémentale », qui permet par des simulations successives de constituer ce « laboratoire virtuel » évoqué par Michael Batty (Batty, 2001) indispensable pour la recherche en sciences humaines et sociales, pour lesquelles c’est la seule voie d’expérimentation ».

6Dans le contexte réunionnais que nous avons brièvement décrit plus haut, cette analyse prend tout son sens. En effet, l’utilisation d’un automate cellulaire pour simuler la dynamique de l’occupation des sols nous semble particulièrement indiquée pour constituer ce « laboratoire virtuel » permettant de tester certaines hypothèses explicatives de l’étalement urbain (Antoni, 2006).

7Par ailleurs, comme le soulignent Benenson et Torrens (Benenson et Torrens, 2004), les acquis théoriques de cette famille de modèles dans le champ urbain sont reconnus et déjà anciens. Retraçant l’histoire des principaux modèles cellulaires urbains, Langlois et Phipps (Langlois et Phipps, 1997) datent l’apparition des premiers modèles à la fin des année 70 à partir d’un article fondateur de Tobler (Tobler, 1979). Cet auteur pose les bases d’une « géographie cellulaire » reprise par la suite (Couclelis, 1985), (Phipps, 1989). Ces auteurs proposent les premiers automates cellulaires urbains qui intègrent des dynamiques spatiales reposant sur le principe essentiel de « cohérence de voisinage ». D’autres avancées théoriques décisives suivront rapidement (Xie, 1994), (Portugali et Benenson, 1995). White, Engelen et Uljee élaborent ainsi dans les années 90 une plateforme de simulation et de modélisation par automate cellulaire (White, Engelen et Uljee, 1993), (White, 1997) qui n’a cessé d’évoluer et qui est développée aujourd’hui sous le nom de Métronamica par l’équipe néerlandaise du Research Institute for Knowledge Systems (http://www.riks.nl/​). C’est sur cette plateforme que l’automate cellulaire de l’île de La Réunion a été créé afin d’explorer la dynamique de l’occupation du sol.

Les données en entrée du modèle

8Pour simuler la dynamique de l’occupation du sol avec un automate cellulaire quel qu’il soit, encore faut-il disposer des données relatives à l’occupation du sol à des instants « t » et « t+1 » qui renseignent sur l’évolution réelle et qui permettent le calibrage initial du modèle. Or, le suivi détaillé du mode d’occupation du sol sur l’île de La Réunion constitue encore aujourd’hui une difficulté d’un point de vue méthodologique. En effet, si La Réunion bénéficie d’une couverture « BD Topo-IGN » présentant une couche « occupation du sol » relativement fiable en 1997, la mise à jour de cette base de données par l’IGN en 2003 n’a pas concerné le mode d’occupation du sol en raison du surcoût important que représentait la création d’une telle information.

9En l’absence d’une source de données récente et afin de calibrer l’automate cellulaire, nous avons eu recours à la seule source d’information permettant de suivre les dynamiques d’occupation du sol à La Réunion, et notamment celles de la tache urbaine sur une période significative d’une quinzaine d’années. Cette information d’origine satellitaire provient du programme TEMOS coordonné conjointement par le CIRAD et l’IRD. Ces données sont issues d’une cartographie de l’occupation du sol à partir de deux images Spot à 20 mètres de résolution datant de 1989 et 2002.

  • 1 Le programme TEMOS et le guide d’utilisation des données produites dans le cadre du programme sont (...)

10Dans un premier temps et pour permettre une comparaison diachronique, ces images ont connu plusieurs traitements explicités dans le guide d’utilisation des données TEMOS1 (classification structurale, classification texturale, amélioration de la classification par système expert, généralisation de la classification…). La cinquantaine de classes identifiées initialement sur ces images a été ramenée à cinq grandes classes d’occupation du sol particulièrement stables (végétation mixte, forêt, zone agricole, zone urbaine, sol à nu), condition essentielle pour leur utilisation dans un automate cellulaire devant simuler des dynamiques entre classes. Par ailleurs, pour compléter la couverture de l’île avec une information précise et fiable, la frange littorale et les pentes supérieures à 30% ont été rajoutées au sein d’un SIG.

11Dans un second temps, les deux images de 1989 et 2002 ont été transformées en grilles régulières aux cellules de 200 mètres de côté, chaque cellule prenant la valeur de la classe dominante parmi les sept classes d’occupation du sol finalement retenues (5+2).

12In fine, c’est donc une matrice de 286 lignes et de 323 colonnes (soit 92 378 cellules) qui constitue le cadre spatial de notre automate cellulaire. Cette granulométrie de l’information permet de préserver une précision spatiale minimale pour le suivi de l’évolution de l’occupation du sol tout en permettant une exécution instantanée des simulations.

Le fonctionnement de l’automate cellulaire

13Comme la majorité des automates cellulaires, ce modèle repose sur un mécanisme stochastique de transition des cellules qui changent d’état en fonction d’un potentiel de transition qui leur est propre. A l’initialisation du modèle, chaque cellule du modèle possède un état qui correspond à un mode d’occupation du sol parmi les sept classes définies plus haut. Par ailleurs, le modélisateur caractérise chaque état en fonction du mécanisme de transition des cellules qu’il précise de la façon qui suit :

  • L’état « immuable » gèle les cellules dans leur état initial pour toute la durée de la simulation

  • L’état « vacant » permet aux cellules de changer d’état sans restriction

  • L’état « fonctionnel » permet aux cellules de changer d’état dans une certaine proportion définie en début de simulation

14Dans notre modèle, seules les cellules urbaines et agricoles sont déclarées fonctionnelles et donnent lieu à la définition d’objectifs à atteindre en fin de simulation en terme de surface globale. Pour ces cellules, la transition d’état est fonction d’un potentiel de transition (T) qui dépend des six facteurs suivants :

  • L’effet de voisinage (P)

  • L’occupation du sol actuelle (comprise dans P)

  • Le zonage géographique (Z)

  • L’aptitude physique (S)

  • L’accessibilité (A)

  • Une perturbation aléatoire (random)

15Pour ces cellules urbaines et agricoles, le potentiel de transition « T » vaut :
T = (1+(-log(random)^0.35)*(P+10*S+100*Z+50*A)

16Les cellules de forêt, de végétation mixte et de sol à nu ont été quant elles déclarées « vacantes », ce qui signifie qu’elles peuvent s’étendre ou au contraire se raréfier sans aucune restriction. Pour ces dernières, le potentiel de transition « T » ne dépend que de l’addition de l’effet de voisinage et de l’aptitude physique (T=P+S). Enfin, les cellules qui constituent la frange littorale et les pentes supérieures à 30% sont déclarées « immuables » : non concernées par la transition d’état, elles ont donc un potentiel de transition nul.

17Comme on le voit, le calcul des potentiels de transition des cellules qui va décider de la dynamique repose dans une large mesure sur les informations contenues dans les six facteurs énumérés plus haut, parmi lesquels l’effet de voisinage P joue un rôle prépondérant. Celui-ci donne lieu à un paramétrage particulièrement fin à partir d’un tableau croisé des influences entre les différents états des cellules (figure 1). Pour décrire ces influences entre type d’occupation du sol, le modélisateur définit sous la forme d’une courbe les effets d’attraction ou de répulsion qui s’exercent dans le voisinage des cellules dans un état donné. En amont de la simulation, cette étape préalable au calcul du potentiel est à bien des égards la plus délicate puisque le modélisateur doit tester un nombre important de courbes avant de tracer celle qui rend compte de façon satisfaisante des effets d’attraction ou de répulsion entre tous les modes d’occupation du sol. Il va sans dire que toute modification de forme d’une courbe a souvent une incidence directe sur la dynamique globale du système. Outre le tableau croisé des influences entre les différents états des cellules, la figure 1 présente également la courbe spécifique du sol urbain « sur lui-même » soulignant une attraction très forte dans le voisinage proche d’ordre 1 et 2, celle-ci chutant rapidement pour tendre vers zéro jusqu’au voisinage d’ordre 8.

Figure 1 : Le paramétrage des effets de voisinage

18Parmi les autres facteurs qui entrent dans le calcul du potentiel de transition des cellules, les paramètres de zonage et d’aptitude nécessitent une réflexion préalable. Pour fixer ces paramètres, le modélisateur doit en effet alimenter l’automate cellulaire avec différentes sources d’informations spatialisées. Si certaines informations sont facilement disponibles et ne posent pas de problème particulier (relief, carte des pentes, cartes des réseaux routiers hiérarchisés – carte 3), d’autres sources d’information relatives au zonage -au sens de l’extension spatiale possible pour un mode d’occupation du sol- peuvent être plus problématiques (carte 2).

Carte 2 : Le paramètre « zonage » du modèle

Carte 2 : Le paramètre « zonage » du modèle

Carte 3 : La contrainte du relief sur les réseaux de communication à La Réunion

19Á titre d’exemple, pour une carte qui précise l’aptitude des terres à connaître une valorisation agricole, il est nécessaire d’opérer une synthèse entre les deux grands volets de l’agriculture réunionnaise constitués par la canne à sucre et l’élevage, synthèse qui ne va pas de soi pour les agronomes... De la même façon, les zonages qui définissent les espaces prioritaires pour l’extension urbaine posent justement problème dans la mesure où ils masquent de formidables enjeux fonciers, le thème particulièrement sensible du déclassement des terres agricoles étant souvent en toile de fond à La Réunion... Ainsi, le seul relevé des réserves d’urbanisation des communes sur les documents d’urbanisme ne suffit pas puisque certaines communes n’ont toujours pas approuvé leur nouveau Plan Local d’Urbanisme en 2007 et préfèrent évoluer dans le cadre d’un Plan d’Occupation des Sols vieux d’une quinzaine d’années. Le zonage pour la tache urbaine est donc une combinaison de sources d’informations qui renseigne sur l’extension possible de la ville de demain à La Réunion, la carte finale constituant une vue du futur parmi d’autres.

20Au final on comprend bien que la définition des couches de zonage, d’aptitude et d’accessibilité sont autant de partis pris de modélisation qui sont nécessaires. Mais ceux-ci étant fixés une fois pour toute dans le cadre de la simulation, leur exploitation impose quelques précautions méthodologiques avant l’intégration définitive dans le modèle.

Le calibrage du modèle sur la période 1989-2002

Le calibrage d’ensemble du modèle

21La méthode la plus simple pour évaluer la pertinence du modèle calibré sur la période 1989-2002 est évidemment de comparer quantitativement et visuellement les grilles présentant la réalité observée et l’estimation du modèle. Comme l’indiquent les diagrammes de la figure 2, les écarts entre le MOS réel en 2002 et le MOS estimé sont relativement faibles, seule l’évolution des sols nus échappant au modèle. Cette validation globale du modèle n’a cependant qu’un intérêt limité et, s’agissant d’un automate cellulaire, il convient d’analyser les dynamiques plus finement.

Figure 2 : Une première mesure des écarts entre la réalité et l’estimation du modèle (en hectares)

  • 2 MCK pour Map Comparison Kit est un produit GEONAMICA téléchargeable gratuitement sur le site de RIK (...)

22Une méthode plus fine pour comparer l’évolution réelle du mode d’occupation du sol à La Réunion et l’évolution modélisée consiste à calculer des fréquences croisées entre l’état initial observé en 1989 et l’état final observé ou simulé en 2002. Cette méthode disponible dans MCK 3.02 produit les tableaux de contingence des situations observées et simulées. En calculant les probabilités de transition réelles d’un état à un autre ainsi que les probabilités de transition simulées entre états, nous sommes en mesure de produire une matrice des écarts relatifs entre la réalité et le modèle pour chaque type d’occupation du sol.

Tableau 1 : Situation observée (probabilité de transition d'un état de 2002 connaissant son état en 1989)

23Sur la période 1989-2002, les probabilités de transition à partir de la situation observée (tableau 1) soulignent en premier lieu que la dynamique des modes d’occupation du sol est importante, ce qui confirme l’impression bien réelle et partagée sur l’île de La Réunion de bouleversements profonds dans la configuration même du territoire, bouleversements intervenus en quelques années seulement.

24La diagonale de la matrice précise en effet que si les cellules du littoral et celles qui composent les fortes pentes n’ont heureusement pas changé d’état (99,6% et 99,4%) pour d’évidentes raisons géomorphologiques, il n’en est pas de même pour les cellules de végétation active, mixte ou arborée ou pour les cellules en sols nus pour lesquelles les mutations d’état sont beaucoup plus fréquentes.

25Ainsi, si plus des trois quarts des cellules en sols nus en 1989 (76,9%) demeurent en 2002, des zones de végétation active, arborée mais surtout mixte (6,2%) ont rejoint cet état. De la même façon, si près des deux tiers des cellules en végétation active en 1989 (65,1%) se maintiennent en 2002, d’importantes surfaces de végétation arborée (9,1%) et de végétation mixte (8,8%) ont rejoint cet état en fin de période. Concernant la tache urbaine, si les cellules qui la composent en 1989 sont quasiment toutes demeurées urbaines en 2002 (98,9%), elle s’est nettement étendue par les changements d’états des cellules de végétation active, arborée ou mixte, par des zones en sols nus, ce qui rend bien compte de l’étalement urbain généralisé sur la période qui a tant marqué les esprits à La Réunion, et qui les préoccupe encore…

Tableau 2 : Situation simulée (probabilité de transition à posteriori d'un état de 2002 connaissant son état en 1989)

26Le tableau 2 qui présente les probabilités de transition à posteriori, c'est-à-dire calculées sur la base des résultats de la simulation, permet de juger de la qualité globale du modèle et de sa bonne tenue. La diagonale de la matrice réapparaît mais avec des probabilités souvent plus fortes qui surestiment la stabilité des états des cellules, sauf pour les cellules de végétation active. Les dynamiques complexes de mutations d’états entre type de végétation, sols nus et tache urbaine sont globalement conformes à ce qui était observé sur la période.

Tableau 3 : écarts relatifs du modèle à la réalité

1000x(simulé-observé)/nombre total de cellules

27Pour affiner l’analyse, le tableau des écarts relatifs entre le modèle et la réalité exprimée en « pour mille » (tableau 3) différencie les sous-estimations du modèle (en bleu), les surestimations (en rouge) et les croisements pour lesquels la situation simulée est assez proche de la situation observée (en jaune). Si les faibles écarts entre la réalité observée et la simulation dominent largement (en jaune) et traduisent la bonne tenue du modèle, les valeurs négatives importantes du tableau montrent que le modèle ne prévoit pas l’ampleur des mutations entre type de végétation comme le développement de la végétation mixte aux dépens de la végétation arborée (-21,5). Il sous-estime également la stabilité de la végétation active (-12,6). A contrario, le modèle surestime la stabilité de la végétation mixte (28,7) et arborée (13,6). Il surestime également le développement de la végétation arborée aux dépens de la végétation active (19,6), tout comme celui de la tache urbaine aux dépens de la végétation active (7,5).

L’analyse fine des dynamiques urbaines et agricoles

28Pour conclure cette estimation de la qualité du calibrage du modèle sur la période 1989-2002 et avant de développer des scénarii à l’horizon 2030, il convient de tirer des enseignements généraux de l’analyse des cartes concernant les cellules urbaines et agricoles de l’automate cellulaire, cellules qui constituent nos centres d’intérêt (carte 4 et carte 5).

29En ce qui concerne la tache urbaine, on constate comme attendu que son extension dépend en premier lieu de la fonction d’aptitude qui insiste sur l’influence du relief (altitude et pente) si forte à La Réunion. A l’intérieur de ces zones, le développement du bâti s’effectue à proximité des routes. Les nationales et les routes secondaires importantes jouent un rôle prépondérant mais leur influence chute rapidement avec l’augmentation de la distance à ces axes, ce qui explique que les extensions soient souvent contiguës au réseau routier existant. Par ailleurs, l’influence de l’occupation du sol en cours dans la cellule est telle que l’extension de la tache urbaine est pratiquement irréversible. Dit autrement, le principal effet de voisinage sur l’urbain est l’urbain lui-même.

30La carte 4 révèle que le modèle saisit de façon satisfaisante la logique de l’étalement urbain sur la période. Le front pionnier urbain qui s’étend au départ des noyaux existants en 1989 se retrouve sur l’ensemble de l’île. A une échelle plus fine, ce que le modèle prévoit moins nettement, c’est l’exceptionnelle urbanisation du quart nord-ouest de l’île.

31En ce qui concerne l’évolution de la végétation active (agriculture), on constate à nouveau le poids essentiel de la carte d’aptitude alors que le rôle du voisinage se traduit avant tout par une forte inertie, les cellules agricoles résistant d’autant mieux qu’elles constituent des agrégats importants. Au final, le niveau de changement s’équilibre en fonction de l’effet de voisinage et des perturbations stochastiques, ce que confirme la carte 4 dans la grande zone agricole de l’est de l’île (dynamiques complexes qui se traduisent par la forte mixité des cellules en rouge et en vert). Plus globalement, cette carte confirme surtout la bonne tenue du modèle qui reproduit assez bien la dynamique d’ensemble de la surface agricole avec néanmoins deux exceptions locales.

32Dans l’ouest de l’île, un vaste agrégat cartographié en bleu sur la carte du développement agricole observé n’est pas prévu par le modèle : il s’agit des nouveaux périmètres irrigués de la zone de savane. Cette irrigation soudaine sur plus de 7000 ha a été rendue possible par l’énorme chantier du « transfert des eaux d’est en ouest » financé par l’Union Européenne. Ce chantier a consisté à prélever de l’eau des rivières du rivage « au vent » (arrosé) pour l’amener dans les zones de savane sèche du rivage « sous le vent » (aride) qui sont devenues en quelques années des parcelles particulièrement productives cultivées en canne à sucre. Avec les informations fournies en entrée, le modèle ne pouvait pas prévoir et localiser une telle surface nouvellement agricole.

33La seconde exception locale se situe dans le nord de l’île, en périphérie est de la capitale Saint-Denis où le recul de l’agriculture au contact de la ville a été sous-estimé. Cette fois-ci, c’est l’envol des prix du foncier et le déclassement de certaines terres agricoles particulièrement convoitées car proches de la capitale que le modèle n’a pas pu prévoir, faute d’informations précises sur ces phénomènes.

34Au final, nous pouvons donc conclure à la bonne tenue globale du modèle pour simuler la dynamique des terres sur la période 1989-2002, les « résidus localisés du modèle » pouvant s’expliquer dans la grande majorité des cas, ce qui constitue une preuve supplémentaire de la qualité du paramétrage. C’est donc sur cette base validée qu’un certain nombre de simulations à l’horizon 2030 vont être présentées maintenant sous la forme de quatre scénarii de prospective territoriale regroupés dans le tableau 4.

Carte 4 : Les comparaison des évolutions réelle et simulée du MOS entre 1989 et 2002

Carte 4 : Les comparaison des évolutions réelle et simulée du MOS entre 1989 et 2002

Carte 5 : Comparaison des évolutions réelle et simulée de l’agriculture et de la tache urbaine entre 1989 et 2002

Carte 5 : Comparaison des évolutions réelle et simulée de l’agriculture et de la tache urbaine entre 1989 et 2002

Tableau 4 : Synthèse des quatre scénarii de la dynamique des modes d’occupation des sols à l’horizon 2030

Simulations et prospective territoriale à l’horizon 2030

Les scénarii « tendanciel » et « catastrophe »

35L’horizon temporel de 2030 peut sembler bien lointain et mérite une explication. Cette date est souvent reprise à La Réunion car elle correspond tout à la fois au cap du million d’habitants prévu selon les projections démographiques de l’INSEE et à la sortie de la transition démographique. Par ailleurs, elle correspond également à l’horizon temporel utilisé dans les démarches de prospective territoriale lancées depuis quelques mois par la Région Réunion à l’occasion de la révision du Schéma d’Aménagement Régional. Les scénarii discutés maintenant visent donc cet horizon lointain mais l’automate cellulaire déroule les simulations au pas temporel d’une année.

36La première comparaison riche d’enseignements est celle du scénario « tendanciel » et du scénario « catastrophe » (cartes 6, 7 et 8). Dans le premier scénario, nous déroulons la simulation en poursuivant la tendance à l’étalement urbain constatée entre 1989 et 2002 jusqu’en 2030 et nous stabilisons la surface agricole à son niveau de 2002, condition nécessaire à la survie de la filière canne à sucre à La Réunion. La carte qui en résulte montre comme attendu un étalement urbain généralisé au départ des agglomérations de 2002. L’agriculture quant à elle se réfugie massivement dans les hauteurs de l’île en réduisant la forêt présente en 2002. Secondairement, elle consomme les interstices de végétation mixte et de savane encore présents en 2002 plus près du littoral.

37Ce scénario pourtant tendanciel est à bien des égards « déjà catastrophique » pour au moins deux raisons majeures. En ce qui concerne la prolongation de la tendance à l’étalement urbain, elle conduit à une augmentation de la tache urbaine de 130% par rapport à ce qu’elle représente en 2002, alors même que l’urbain est déjà très peu dense à La Réunion (10 logements/ha) et connaît d’importants problèmes de fonctionnement (engorgement du réseau routier du fait de la multiplication des déplacements individuels et de l’absence d’un vrai réseau de transport en commun, problèmes d’environnement liés au développement d’un assainissement individuel peu maîtrisé…). En ce qui concerne la surface agricole, son maintien en terme de surface s’accompagne d’une migration vers les Hauts de l’île, autrement dit vers des zones actuellement en prairie et dont l’altitude ne permet pas la culture de la canne à sucre. Dit autrement, d’un point de vue spatial, ce scénario ne permet pas le maintien de la filière « canne à sucre » sur l’île. Accessoirement, ce maintien de la surface agricole se fait au détriment des dernières étendues en savane désormais protégées règlementairement au titre des paysages remarquables de l’île (carte 7).

38Dans le scénario « catastrophe », l’étalement urbain se poursuit comme précédemment mais nous n’imposons pas la stabilisation des surfaces agricoles. D’un point de vue méthodologique, nous modifions seulement le statut des surfaces agricoles qui passent du statut « fonctionnel » au statut « vacant ». Aucun objectif de surface agricole à atteindre en 2030 n’est donc précisé et les potentiels de transition des cellules décident donc intégralement des dynamiques dans un système totalement ouvert à la concurrence d’un point de vue spatial. Dans un tel cadre de simulation, la carte 8 nous révèle que l’étalement urbain s’effectue massivement sur la zone agricole qui perd plus d’un tiers de ses surfaces de 2002. L’ensemble de la surface agricole passe alors de 43 000 à 27 000 ha alors que la sole cannière indispensable pour la survie de la filière « canne à sucre » à La Réunion est estimée aujourd’hui à 30 000 ha. Comme pour le scénario tendanciel, cette filière est alors condamnée. L’analyse détaillée des autres modes d’occupation du sol dans ce scénario (carte 8) permet de constater que si catastrophe il y a, elle ne concerne en quelque sorte que la surface agricole. En effet, l’étalement urbain ayant trouvé à s’étendre sur ce type d’espace, il délaisse les zones de savane, de végétation mixte et de forêt qui se retrouvent largement préservées en 2030 (zones cartographiées en vert en 2030).

39La comparaison des deux scénarii permet donc de tirer plusieurs enseignements importants. En premier lieu, il permet d’affirmer que dans les deux cas, un étalement urbain qui se poursuivrait jusqu’en 2030 sur le rythme qui fut le sien entre 1989 et 2002 condamnerait la filière « canne à sucre » sur l’île, soit par manque de surface (scénario « catastrophe »), soit en raison de l’inadaptation des surfaces attribuées par le modèle à la mise en culture en canne (scénario tendanciel). En second lieu, cette comparaison permet d’identifier précisément les surfaces qui constituent des enjeux forts du fait de leur localisation et de leur potentiel. En terme d’accessibilité et d’aptitude, les meilleures terres pouvant potentiellement basculer dans l’urbain se situent à proximité des zones urbaines actuelles, sur les meilleures terres agricoles de l’île, ce qui nous ramène au débat toujours sensible à La Réunion du déclassement des terres agricoles… En dernier lieu, l’analyse comparée de ces deux scénarii nous conduit logiquement à explorer d’autres pistes qui ont pour dénominateur commun la maîtrise de l’étalement urbain.

Carte 6 : Quatre scénarii contrastés de dynamiques urbaines et agricoles à l’horizon 2030

Carte 6 : Quatre scénarii contrastés de dynamiques urbaines et agricoles à l’horizon 2030

Carte 7 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario « tendanciel » à l’horizon 2030

Carte 7 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario « tendanciel » à l’horizon 2030

Carte 8 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario « catastrophe » à l’horizon 2030

Les scénarii de « l’urbanisation contenue » et de la « densification »

40Comme leur nom l’indique, ces deux scénarii permettent de réfléchir à ce que l’on peut considérer comme des alternatives spatiales à l’étalement urbain. Ils permettent accessoirement d’explorer les conséquences qu’auraient des décisions visant à contenir ce phénomène sur les autres dynamiques d’occupation du sol (cartes 6, 9, 10).

41Dans le scénario de « l’urbanisation contenue », on admet une croissance importante de la tache urbaine à l’horizon 2030 (60%) tout en maintenant la surface agricole à son niveau de 2002. Dans le scénario de la « densification », on admet une extension de la tache urbaine de « seulement » 30%, ce qui ne saurait absorber les 100 000 logements à construire ou reconstruire d’ici 2030. De ce fait, ce scénario conduit à une forte densification en logements de la tache urbaine actuelle, phénomène déjà engagé depuis quelques années à La Réunion mais de façon trop ponctuelle. Dans ce scénario, la surface agricole est ramenée à son niveau de 1989.

42En ce qui concerne l’étalement urbain et d’un point de vue global (carte 6), les deux scénarii révèlent davantage des différences de niveaux que de nature. Dit autrement, l’étalement se poursuit jusqu’en 2030 dans la logique déjà identifiée dans le modèle (extensions contiguës aux zones urbaines de 2002 s’expliquant pour l’essentiel par leur bonne accessibilité et leur aptitude très favorable au développement urbain) et seule l’intensité du phénomène varie.

43Pour le scénario de la « densification », la carte 11 permet de visualiser l’extension de la tache urbaine en 2030 (en rouge) au-delà des surfaces identifiées comme urbanisables dans les documents d’urbanisme en 2004 (en bleu). Á l’évidence, ces surfaces suffisent à contenir l’essentiel de la tache urbaine de 2030 et les débordements sont à la fois peu nombreux, compacts et contigus aux zones urbaines existantes. Dit autrement, ce scénario décrit une ville qui s’étend raisonnablement dans sa périphérie en limitant le mitage à un niveau acceptable. Le corollaire est le maintien des surfaces agricoles qui peuvent même retrouver en 2030 leur niveau de 1989.

44Enfin, ce scénario révèle que les zones de savane et de forêt ont des dynamiques spatiales différenciées. Si la forêt ne recule que de 2%, les zones de savane et de végétation mixte connaissent quant à elles une diminution de surface de 20 % à l’horizon 2030, ce qui s’explique à la fois par la structure et la texture des agrégats de forêt et de savane. En effet, en raison de sa position en altitude et d’un indice de compacité élevé, la forêt résiste mieux que la savane, plus exposée dès lors qu’elle est proche du littoral et divisée en petits îlots rapidement absorbés par l’urbain.

45En conclusion, le scénario de la densification urbaine à l’horizon 2030 nous montre une île qui a su préserver ses surfaces agricoles et de vastes forêts qui seront d’ailleurs protégées par le futur Parc National de La Réunion. Ce futur possible (carte 11) est à mettre en parallèle avec un autre futur (carte 12) où la tache urbaine non maîtrisée aurait comblé les interstices entre les zones urbaines actuelles pour se répandre en nappe et créer de vastes zones périurbaines sur l’actuelle sole cannière. Comme on l’a vu précédemment, ce scénario « catastrophe » se traduirait également par la disparition de la filière de la canne à sucre sur l’île de La Réunion. Dans ce contexte, un zoom sur l’ouest de l’île (carte 13) permet de souligner certains mécanismes en jeu dans le processus de l’étalement urbain. En effet, comme le montre clairement la carte 14, deux zones agricoles à fort potentiel en 2002 peuvent évoluer de façon diamétralement opposée à l’horizon 2030 selon la configuration de voisinage. Dans le cas d’une zone agricole compacte et quelque peu éloignée des axes routiers (A), le bloc de cellules résiste à la marée urbaine du scénario « catastrophe » et demeure agricole en 2030. A l’inverse, une zone agricole plus fragmentée en 2002 (B) et traversée par plusieurs axes routiers connaît au fil de la simulation une progression de la tache urbaine pour finalement totalement disparaître en 2030.

46Le modèle a reproduit localement le développement du mitage et la disparition progressive de la sole cannière sur les zones de plus forts enjeux fonciers, c'est-à-dire proches du littoral et bien connectées au réseau routier.

Carte 9 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario de « l’urbanisation contenue » à l’horizon 2030

Carte 9 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario de « l’urbanisation contenue » à l’horizon 2030

Carte 10 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario de la « densification » à l’horizon 2030

Carte 10 : Dynamiques du mode d’occupation du sol pour le scénario de la « densification » à l’horizon 2030

Carte 11 : L’extension limitée de la tache urbaine de 2030 au-delà des zones déclarées urbanisables en 2004 dans les POS/PLU et contenant l’essentiel de la tache urbaine actuelle

Carte 11 : L’extension limitée de la tache urbaine de 2030 au-delà des zones déclarées urbanisables en 2004 dans les POS/PLU et contenant l’essentiel de la tache urbaine actuelle

Carte 12 : L’extension sans limite de la tache urbaine de 2030 au-delà des zones déclarées urbanisables en 2004 dans les POS/PLU et contenant l’essentiel de la tache urbaine actuelle

Carte 12 : L’extension sans limite de la tache urbaine de 2030 au-delà des zones déclarées urbanisables en 2004 dans les POS/PLU et contenant l’essentiel de la tache urbaine actuelle

Carte 13 : Zoom sur la côte ouest de La Réunion (Les Hauts de Saint-Paul)

Carte 13 : Zoom sur la côte ouest de La Réunion (Les Hauts de Saint-Paul)

Carte 14 : Le comportement différencié des zones agricoles selon les configurations de voisinages (degré d’homogénéité des zones, présence d’axes routiers…)

Conclusion

47A travers ce modèle du changement d’occupation du sol à La Réunion développé sous Métronamica, on retrouve au final les avantages et les limites de l’utilisation des automates cellulaires en géographie. Au chapitre des avantages, il nous semble important de souligner la robustesse de l’outil de modélisation qui peut être aisément mobilisé dans des démarches de prospective territoriale. L’interface utilisateur permet de bien comprendre et faire comprendre les potentiels de changement des territoires. Elle permet également de tester différents scénarii en faisant varier, soit le statut des terres (disponibles ou non à la concurrence), soit les objectifs que l’on souhaite atteindre en fin de simulation en terme de surface. Alors que l’automate cellulaire compte 93 000 cellules au pas de 200 mètres, une simulation de l’évolution des modes d’occupation du sol sur trente ans prend moins de trente secondes, ce qui demeure très acceptable pour utiliser le modèle « en direct » dans le cadre d’un groupe de réflexion discutant de prospective territoriale.

48Au chapitre des limites, il nous semble important de distinguer deux types de contraintes liées à l’utilisation d’un tel outil dans une démarche de prospective territoriale. La première est liée à la sensibilité du modèle. Une légère modification de tracé d’une courbe dans le tableau croisé des influences entre type d’occupation du sol peut déclancher des « aberrations spatiales » qui n’étonnent pas le modélisateur mais qui laissent souvent perplexe le non spécialiste. Il faut alors en revenir à une explication technique qui nous éloigne du cœur du sujet, la prospective territoriale. La seconde limite n’est pas propre à Métronamica mais concerne encore une fois beaucoup d’automates cellulaires. Il s’agit de la complexité du paramétrage du modèle qui nécessite un investissement théorique et technique minimal pour comprendre le fonctionnement de l’outil. Les recherches futures iront sans nul doute dans le sens de la simplification des interfaces utilisateurs.

49Au final, ces quelques limites ne remettent évidemment pas en cause l’essentiel de la démarche proposée ici. L’automate cellulaire Métronamica de l’île de La Réunion représente un outil précieux d’aide à la réflexion en terme de prospective territoriale qui permet de montrer par exemple qu’un « scénario tendanciel » peut représenter un « scénario catastrophe » en puissance lorsqu’on observe attentivement les dynamiques d’occupation du sol.

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Bibliography

Antoni J.-Ph , 2006, Modélisation urbaine et calibrage des modèles. Essais et expériences à Belfort – Cybergeo : Revue européenne de géographie, N°347, (http://www.cybergeo.eu).

Batty M., Torrens P-M., 2003, Modeling complexity : The Limits to Prediction, Cybergeo : Revue européenne de géographie, N°201, (http://www.cybergeo.eu).

Benenson I., Torrens M., 2004, Geosimulation : Automata-based modeling of urban phenomena, London, Wiley.

Couclelis H., 1985, « Cellular World : a framework for modeling micro-macro dynamics », Environment and Planning A17, 585-596.

Guermond Y., 2005, « Des modèles classiques à la modélisation incrémentale », in :Modélisations en géographie : déterminismes et complexité, Hermès – Lavoisier.

Langlois A., Phipps M., 1997, Automates cellulaires : applications à la simulation urbaine, Hermès, Paris.

Sanders L., 2001, Modèles en analyse spatiale, Hermès Sciences, Paris.

Tobler W.R., 1979, « Cellular Geography », in : Philosophy in Geography, Gale S. and Olsson G. (eds), Kluwer, 379-386.

Phipps M., 1989, « Dynamical Behaviour of Cellular Automata under the Constraint of Neigborhood Coherence », Geographical Analysis 21, 197-215.

Xie Y., 1994, Analtical Models and Algorithms for Cellular Urban Dynamics. Thèse de doctorat, State University of New-York at Buffalo, Buffalo

Portugali J., Benenson I., 1995, « Artificial planning experience by means of a heuristic cell-space model : simulating international migration in the urban process », Environment and Planning A27.

White, R., Engelen, G., 1993, « Cellular automata and fractal urban form: a cellular modelling approach to the evolution of urban land use patterns », Environment and Planning A, 25(8), 1175-1199.

White, R., Engelen, G., Uljee, I., 1997, « The use of constrained cellular automata for high-resolution modelling of urban land-use dynamics », Environment and Planning B: Planning and Design, 24(3), 323-343.

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Notes

1 Le programme TEMOS et le guide d’utilisation des données produites dans le cadre du programme sont consultables à cette adresse : http://www.cirad.fr/reunion/actualites/vient_de_paraitre/rapport_temos

Ce programme de recherche a été réalisé avec le concours du Centre National d’Etudes Spatiales (CNES) via le projet BD Isle qui fournit aux scientifiques des données satellitaires prétraitées, multi-temporelles et multi-capteurs, ainsi que des mesures de terrain multi-thématiques de qualité. Le projet BD Isle est consultable à cette adresse : http://kalideos.cnes.fr/

2 MCK pour Map Comparison Kit est un produit GEONAMICA téléchargeable gratuitement sur le site de RIKS (Research Institute for Knowledge Systems) à l’adresse suivante : http://www.riks.nl/mck

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List of illustrations

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Title Carte 2 : Le paramètre « zonage » du modèle
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Title Carte 4 : Les comparaison des évolutions réelle et simulée du MOS entre 1989 et 2002
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References

Electronic reference

Gilles Lajoie and Alex Hagen-Zanker, « La simulation de l’étalement urbain à La Réunion : apport de l’automate cellulaire Metronamica® pour la prospective territoriale », Cybergeo: European Journal of Geography [Online], Systems, Modelling, Geostatistics, document 405, Online since 18 October 2007, connection on 18 April 2024. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/11882 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.11882

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Gilles Lajoie

Université de La Réunion, CREGUR, 15 av. René Cassin, 97400, Saint-Denis, Réunion
g.lajoie@ool.fr

Alex Hagen-Zanker

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