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2021
981

Tous en ville ! Faut-il empêcher l’émiettement périurbain pour décarboner la mobilité ?

Everybody in town! Should periurban scattered settlement be prevented in order to decarbonize mobility?
¡Todos en la ciudad ! ¿Deben evitarse los asentamientos periurbanos para descarbonizar la movilidad ?
Charles Raux et Eric Charmes

Résumés

Cet article examine les effets de différents scénarios de localisations résidentielles périurbaines sur les émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne. Ces scénarios sont étudiés sur deux territoires périurbains assez contrastés, l’un dépendant d’une métropole dont l’aire urbaine compte 2,3 millions d’habitants (Lyon) et l’autre d’une métropole un peu moins peuplée et au dynamisme différent (Strasbourg). Les scénarios étudiés portent une attention particulière aux politiques de polarisation de l’urbanisation, faisant l’hypothèse qu’en matière d’urbanisme et d’aménagement, l’enjeu est moins dans la densification que dans la localisation résidentielle. Il apparaît que les effets de la concentration de la population sur quelques pôles périurbains sont singulièrement limités du point de vue de la réduction des émissions de CO2. Ces faibles performances, cumulées aux coûts sociaux et politiques de leur réalisation éventuelle, rendent ces scénarios peu pertinents pour la décarbonation de la mobilité quotidienne, surtout en comparaison des effets potentiels des politiques centrées sur les comportements de mobilité. Ces dernières permettent en effet d’atteindre les objectifs de décarbonation de la mobilité dans le périurbain sans remettre massivement en cause la structure héritée de l’urbanisation en France. L’article s’interroge pour finir sur le rôle potentiel de l’aménagement dans la mise en œuvre de telles politiques centrées sur la mobilité.

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Texte intégral

Cette recherche a été cofinancée par l’ADEME dans le cadre du projet PERITHEL (Convention de financement 1417C0036, programme ModevalUrba).

Introduction

  • 1 À l’exception du transport aérien domestique.

1Dans le cadre de ses engagements internationaux en matière de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES), la France a instauré par la loi en 2015 une Stratégie Nationale Bas Carbone (SNBC). Celle-ci a récemment fait l’objet d’une révision, dite SNBC 2 (Ministère de la Transition Écologique et Solidaire, 2020). La SNBC a défini des "budgets" d’émission pour chaque secteur d’activité, dont le transport. Pour ce dernier, l’objectif de réduction des émissions de CO2eq, par rapport à 2015, est de 28 % en 2030, avec une "décarbonation complète"1 à l’horizon 2050. À côté des mesures habituelles visant le secteur des transports, les politiques d’aménagement et d’urbanisme sont également convoquées, étant considérées comme "déterminantes". La préconisation essentielle est de densifier les formes urbaines autour des axes de transport et d’éviter l’étalement urbain, ainsi que l’artificialisation des terres.

2L’étalement urbain, processus par lequel l’urbanisation occupe de plus en plus d’espace à nombre égal d’habitants, touche tous les pays, en lien avec une demande de confort domestique et l’attrait de la maison individuelle avec jardin (Keil, 2017). Il en résulte qu’en France, par exemple, les distances entre lieux de domicile et de travail s’allongent (François, 2010 ; Coudène, Levy, 2016) et que les navetteurs émettent de plus en plus de CO2 pour leurs déplacements quotidiens (Nirascou, 2012). Ces mêmes phénomènes sont constatés dans d’autres pays (Glaeser, Kahn, 2010 ; Brownstone, Golob, 2009). L’ampleur du phénomène et ses conséquences négatives (Brueckner, 2000) en font un défi majeur selon l’Agence Européenne de l’Environnement (EEA, 2006). Face à cela, une des réponses serait de revenir à la ville compacte en favorisant la densité, synonyme de mixités fonctionnelle et sociale, de moindre dépendance à l’automobile et d’économies d’énergie (Fouchier, 1998, 2010).

3L’intérêt de ce modèle urbain pour limiter les émissions de CO2 dans le secteur des transports fait l’objet de vifs débats scientifiques. Dans une méta-analyse récente de 37 études, Stevens (2017) constate qu’un aménagement compact (mesuré par la densité et la distance au centre) amène bien une réduction des distances parcourues en voiture, mais avec un impact assez faible sur les émissions. De même, à partir d’une analyse de la littérature européenne, Holz-Rau et Scheiner (2019) concluent que, s’il est possible de démontrer dans certains cas un impact de l’aménagement local sur la mobilité (et les émissions qui y sont liées), celui-ci est limité. Il est largement surplombé par des tendances lourdes qui dépassent le niveau local, telles que la croissance économique ou la division spatiale du travail. Ces résultats restent toutefois controversés, comme en témoignent les nombreux commentaires dans le numéro du Journal of American Planning Association, dans lequel Stevens a publié sa méta-analyse. Le débat est également vif dans la sphère francophone (Chalas, 2000 ; Wiel, 1999, 2010 ; Desjardins, 2011, 2017 ; Munafò, 2017).

4Cet article vise à renouveler ce diagnostic en tentant de répondre à la question suivante : les politiques de polarisation de l’urbanisation résidentielle peuvent-elles avoir un impact significatif sur les émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne dans le périurbain ? Il le fait en tenant mieux compte des caractéristiques morphologiques des périphéries des grandes villes, notamment leur émiettement (Charmes, 2011) et en privilégiant, dans la continuité des travaux de Brès et Desjardins (2014), une approche en termes de polarisation des urbanisations plutôt que de densification. Sur cette base, l’article apporte des éléments quantitatifs d’évaluation, à partir de scénarios de localisation résidentielle dans deux territoires périurbains des aires urbaines de Lyon et Strasbourg respectivement. Après une revue de la littérature (section 2) et à partir d’une méthode exposée dans la section 3, il présente des estimations de réduction des émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne qui résulteraient de situations futures de localisation résidentielle "dirigée" voire de relocalisation de la population éparpillée dans les pôles périurbains (section 4). Certains de ces scénarios sont irréalisables dans les conditions sociales actuelles, mais leur intérêt est de fournir des repères quantitatifs quant à la pertinence de certaines politiques de polarisation de l’urbanisation résidentielle. Les avantages potentiels en termes d’émissions de GES sont mis en regard d’éléments qualitatifs obtenus dans la littérature, notamment concernant les (dés)économies qui pourraient être réalisées en termes de coûts d’urbanisation. Enfin, dans la section 5, nous discutons les liens possibles entre les politiques de mobilité et les politiques de polarisation de l’urbanisation.

Revue de littérature : l’enjeu de la polarisation de l’urbanisation

5Les débats sur la fabrication de la ville durable sont structurés par une opposition entre la ville dense et la ville étalée. Toutefois, les travaux de recherche récents soulignent les limites de la densité, à la fois comme objectif des politiques d’aménagement et comme indicateur de la qualité des formes urbaines. L’opposition entre ville dense et ville étalée est fondée sur la célèbre courbe de Peter Newman et Jeffrey Kenworthy, qui montre une relation de nature exponentielle entre augmentation de la densité et baisse de la consommation d’énergie dans les transports (pour une synthèse, voir Desjardins, 2011 ; Pouyanne, 2004, 2007). Divers travaux (Nessi, 2012 ; Desjardins, 2017 ; Longuar et al., 2010 ; Khamsing et al., 2017) sont venus mettre en cause la vigueur de cette corrélation. D’autres travaux (Le Néchet, 2015) ont parallèlement montré que la densité est un indicateur pauvre et souvent trompeur, caractérisant très médiocrement les espaces urbanisés. Elle est en outre rarement un élément explicatif, les mécanismes en cause étant liés à certains de ces corrélats, au premier chef la mixité fonctionnelle et la compacité.

6La densité peut être un indicateur valable pour la ville étalée continument, pour distinguer les quartiers denses du centre et les quartiers pavillonnaires des périphéries. Mais beaucoup de périphéries ne se conforment pas à ce modèle de l’étalement continu. Ewing et Hamidi (2015) identifient trois principaux modes d’étalement urbain, qui sont : des zones d’activités le long d’artères routières ; de grandes étendues monofonctionnelles (résidentielles ou bien industrielles) aménagées en "tâche d’huile", et enfin une urbanisation éparpillée ou en "saut de grenouille". Avec la métropolisation et l’intégration de vastes pans des hinterlands ruraux dans les systèmes fonctionnels dessinés par les grandes villes (notamment au travers des mobilités domicile-travail), ce mode d’étalement des villes a pris une importance croissante au cours des dernières décennies. L’Agence Européenne de l’Environnement (EEA, 2006) soulignait ainsi l’expansion territoriale des aires urbaines, à faible densité, avec un aménagement irrégulier, éparpillé et espacé, et une tendance à la discontinuité.

7La France est particulièrement concernée. Depuis plusieurs décennies, ses grandes agglomérations urbaines s’étendent moins par étalement continu que par inclusion dans leur aire d’influence de communes rurales et de petites villes, qui restent physiquement séparées de l’agglomération centrale (et qui sont périurbaines au sens de l’INSEE). Cette dispersion particulièrement marquée des couronnes périurbaines tient à la structure communale du pays, avec des communes à la fois très nombreuses et dotées de prérogatives importantes en matière d’urbanisme (Charmes, 2011). Cette maîtrise par les communes de leur urbanisme leur permet de conserver leur caractère rural et de ne pas être intégrée dans la banlieue de la ville voisine. Elle rend possible un "malthusianisme foncier", par lequel les habitants du périurbain préservent les aménités de leur environnement, et qui, en même temps, repousse plus loin les candidats à la mobilité résidentielle (Charmes, Rousseau, Amarouche, 2020).

  • 2 Données 2017 pour le nombre d’habitants et périmètre de l’aire urbaine défini par le zonage de 2010 (...)

8Dans un cas comme Lyon, l’ensemble constitué par l’agglomération centrale rassemblait en 2017 1,66 million d’habitants regroupés dans 127 communes (INSEE, 2020). La couronne périurbaine, définie donc par l’Insee comme l’espace non inclus dans l’agglomération (en raison de discontinuités du bâti) mais fonctionnellement intégré à elle (intégration évaluée par les mobilités domicile-travail), rassemble 667 000 habitants dans 327 communes2. Pour l’agglomération, la population moyenne des communes est de 13 000 habitants, contre 2 000 pour la couronne périurbaine. Et la médiane est éloignée de cette moyenne : dans plus de huit cas sur dix, la population des communes périurbaines est sous ce seuil de 2 000 habitants. Selon le précédent zonage en aire urbaine, qui remonte à 1999, l’agglomération de Lyon comptait 98 communes. La couronne périurbaine en comptait pour sa part 198. L’extension de l’aire urbaine, en termes géographiques est avant tout périurbaine, d’autant que l’extension de l’agglomération est pour l’essentiel liée à une jonction des agglomérations (déjà constituées) de Villefranche-sur-Saône et de Lyon. Ce n’est là qu’un exemple, Lyon n’est pas une exception. À Toulouse, entre 1999 et 2010, l’agglomération a gagné une seule commune quand la couronne périurbaine en gagnait 110 (Bonnin-Oliveira, 2012).

9Prendre en compte cet émiettement est essentiel pour évaluer l’impact des formes actuelles de croissance des villes. Les maisons individuelles ne se répandent pas comme des coulées de lave en périphérie des grandes métropoles, elles apparaissent avant tout par petites grappes, souvent même de manière isolée, autour des bourgs et des hameaux de communes d’apparence villageoise. Une politique de densification dans un tel cadre perd largement de son sens. Construire un immeuble plutôt que des maisons individuelles dans un village périurbain de 2000 habitants aura peu d’impact sur la mobilité des ménages (surtout si, comme cela est fréquemment le cas, ces 2000 habitants sont en partie dispersés dans des hameaux et des écarts). La dispersion semble dans ce cas plus déterminante que la densité.

10Les travaux d’Antoine Brès et Xavier Desjardins autour de "carrés" pris dans des territoires périurbains et ruraux de Picardie en France et de Franconie en Allemagne (Brès, Desjardins, 2014 ; Desjardins, 2017) montrent qu’à densité et à infrastructures de transports comparables, il existe d’importantes différences d’accessibilité au réseau ferroviaire en fonction de la localisation des constructions. Brès et al. (2011) montrent que, dans le "carré picard", le périurbain n’est pas réductible à la faible densité et qu’il est possible d’agir sur les mobilités qui s’y déploient en polarisant les territoires périurbains non plus vers les noyaux d’urbanisation déjà constitués, mais vers les gares ferroviaires. Ces dernières sont souvent implantées à l’écart des bourgs car les voies ferrées ont été construites en rase campagne pour des raisons de coût et de faisabilité politique. Ces travaux confortent d’autres études qui indiquent que la faible densité et l’habitat pavillonnaire ne font pas nécessairement obstacle au développement de mobilités autres qu’automobile, notamment ferroviaire. Le cas de Karlsruhe, la "Mecque" du tram train, le montre bien (Beaucire, Emangard, 2000).

11Ces observations nous ont conduits à centrer notre attention sur la polarisation plutôt que sur la densité. Plutôt que de réfléchir à l’effet de politiques plus favorables à l’habitat collectif, cet article propose de réfléchir à l’effet de politiques visant à concentrer les urbanisations nouvelles autour de quelques pôles. Par ailleurs, dans la continuité des travaux qui soulignent l’importance de la polarisation de l’urbanisation par les gares (Desjardins, 2017), les polarités du périurbain choisies dans les scénarios présentés ci-après sont autant que possible desservies par des gares.

Méthode

12Nous avons écarté d’emblée la mise en œuvre d’un modèle de planification des transports ("à quatre étapes"). L’instanciation de ce type de modèle sur un territoire donné (ici nous en avons deux) nécessite un lourd investissement en temps pour le calibrage et la validation du modèle. Par ailleurs, l’expérience acquise avec ces modèles, mis en œuvre dès les années 1950 aux USA et 1960 en Europe, et leur évaluation ont montré qu’ils sont très imprécis dans leurs prévisions (Mackett, 1998). Le même choix a été fait en ce qui concerne l’éventualité de mise en œuvre d’un modèle d’interaction transports-usage des sols (LUTI). À l’investissement requis pour le calibrage et la validation s’ajoutent les exigences en données très détaillées, non disponibles de manière standardisée sur tous les territoires pour ce type de modèle (de Lapparent, 2013). Il existe d’ailleurs très peu d’instanciations territorialisées de ces modèles en France.

13Pour travailler, nous avons appliqué le postulat suivant : "dis-moi qui tu es et où tu vis et je te dirai comment tu te déplaces". Ce postulat s’appuie sur des analyses de mobilité menées sur nos territoires d’étude, croisant statut sociodémographique (actifs, scolaires, etc.), motifs de déplacement (travail, scolarité, autres) et lieux de vie (pris comme indicateurs des offres de transport disponibles et des distances à parcourir). Les comportements-types de mobilité par statuts, motifs et zones de résidence sont combinés avec des projections socio-démographiques pour produire des projections des mobilités.

14Par ailleurs, afin d’isoler l’effet spécifique des localisations, nous considérons la technologie comme figée (et particulièrement les émissions de CO2 au véhicule-kilomètre) ainsi que les parts des différents modes de transport. Nous reviendrons sur ces deux aspects dans la dernière section consacrée à la discussion. Avant d’expliciter la méthode plus en détail, nous présentons nos deux terrains d’étude.

Les deux territoires d’étude : carrés périurbains lyonnais et strasbourgeois

15Les terrains d’étude ont été définis en s’inspirant de la démarche déjà signalée de Brès et al. (2011). Pour analyser les territoires périurbains, ils proposent de travailler sur des "carrés" de 50 km de côté, situés à l’écart des grands pôles urbains. Il s’agit de contourner les délimitations politico-administratives et les zonages statistiques comme "périurbain" ou "rural", conçus en référence aux pôles urbains les plus proches, pour préférer un "prélèvement territorial" (Brès et al., 2011). En outre, dans le cas des territoires périurbains ou ruraux, un tel prélèvement empêche les phénomènes observables d’être écrasés par le poids démographique comparativement beaucoup plus important des grands pôles urbains.

  • 3 Pour diverses raisons techniques (liées à la disponibilité des données) et aussi par volonté d’incl (...)

16Loin d’une extension continue, en tâche d’huile, les quadrilatères périurbains retenus sont des territoires d’urbanisation dispersée, incluant aussi bien des petites unités bâties (du hameau au bourg) que des petites villes (sans qu’aucune d’elles ne comprenne plus de 20 000 habitants), avec une forte présence de lotissements pavillonnaires, de zones d’activité et de constructions récentes. Nous avons visé une forme carrée pour nos quadrilatères3, avec un côté d’environ 30 km.

17Sur cette base, nous étudions deux carrés périurbains, situés l’un à l’ouest de Lyon, l’autre à l’ouest de Strasbourg. Ces choix, parmi la multiplicité des possibles, ont une part d’arbitraire. Nous avons limité le nombre des carrés à deux, compte tenu du travail empirique nécessaire, en choisissant des territoires contrastés quant aux caractéristiques de l’aire urbaine dont ils dépendent, notamment en termes de taille et de dynamisme démographique : avec une croissance forte pour le carré périurbain lyonnais, plus modérée pour le carré périurbain strasbourgeois.

18Sur ces deux territoires, nous identifions des pôles potentiels d’urbanisation, sur lesquels s’appuieront nos simulations. Ce choix est d’abord motivé au plan théorique à partir de la littérature présentée plus haut. Le choix des pôles eux-mêmes s’appuie empiriquement d’une part sur les critères énoncés par cette littérature, à savoir notamment la présence de nœuds de transport ferroviaire, d’autre part sur les documents de planification, notamment les schémas de cohérence territoriale (SCOT), qui identifient dans les territoires étudiés les polarités à renforcer. Enfin, le choix d’une approche par les pôles est validé a posteriori par l’observation des comportements de mobilité, qui montre les importantes différences en matière de parts modales et de distances parcourues, selon le lieu de résidence dans les communes-pôles ou dans les communes hors des pôles (cf. Annexes).

19Le premier territoire d’étude, le "carré Ouest lyonnais", concerne une zone périurbaine située à l’ouest de l’agglomération de Lyon (cf. figure 1). Le périmètre retenu comprend 79 communes, pour une population totale de 145 700 habitants et 70 700 emplois en 2013.

Figure 1 : Le carré Ouest lyonnais et ses 4 pôles

Figure 1 : Le carré Ouest lyonnais et ses 4 pôles

Réalisation : Lény Grassot, 2018
Source : Corine Land Cover, 2012

20Sur ce territoire, les différents documents de planification et d’urbanisme consultés (notamment les différents SCOT) mettent en avant un ensemble de 18 polarités, toutes définies par la présence d’une gare TER. Afin de mieux discriminer les configurations entre elles, nous avons restreint ce nombre de pôles à quatre :

  • Tarare (10 700 habitants) à l’ouest : commune importante, polarisante, elle est ville-centre d’une aire urbaine distincte de l’aire urbaine de Lyon.

  • L’Arbresle/Eveux (7 500 habitants) : ces deux communes contigües ont une position plutôt centrale dans le carré, situées à la fois sur la route nationale 7 et au croisement de plusieurs lignes ferroviaires régionales. L’Arbresle est également identifiée par le SCOT de l’Ouest Lyonnais comme une commune sur laquelle concentrer le développement.

  • Anse (6 600 habitants) au nord-est : elle est située au croisement des autoroutes A6 et A46, à proximité de Villefranche-sur-Saône (hors carré, au nord, 35 000 habitants).

  • Saint-Laurent-de-Chamousset (1 900 habitants) au sud : cette commune faiblement peuplée, dépourvue de gare TER, est néanmoins considérée comme un pôle à développer par le SCOT des Monts du Lyonnais.

21Parmi les 79 communes du carré Ouest lyonnais, 23 appartiennent au pôle urbain de Lyon et 48 à sa couronne périurbaine, 6 appartiennent au pôle de Tarare et 2 à sa couronne.

22Le second territoire d’étude concerne une zone périurbaine située à l’ouest de l’agglomération de Strasbourg. Le périmètre du "carré Ouest strasbourgeois" ainsi délimité a un côté d’une trentaine de kilomètres environ et comprend 108 communes pour une population totale de 124 300 habitants en 2013 (cf. figure 2).

Figure 2 : Le carré Ouest strasbourgeois et ses 4 pôles

Figure 2 : Le carré Ouest strasbourgeois et ses 4 pôles

Réalisation : Lény Grassot, 2018
Source : Corine Land Cover, 2012

23Les quatre pôles définis sont :

  • Saverne (11 200 habitants) au nord-ouest : commune importante, elle est au centre d’une aire urbaine distincte des aires de Strasbourg et d’Haguenau.

  • Molsheim et Mutzig au sud : également sous-préfecture, Molsheim et sa commune contigüe Mutzig représentent la plus grosse concentration de population (avec environ 16 000 habitants).

  • Marlenheim et Wasselonne au centre : ces deux communes contigües représentent une concentration importante au centre du périmètre (avec 9 900 habitants), sans pour autant disposer d’infrastructures ferroviaires.

  • Hochfelden et Schwindratzheim au nord-est (5 200 habitants) : ces deux communes contigües se situent sur la ligne TER et l’autoroute depuis Strasbourg, mais aussi à proximité d’Haguenau.

Comportements de mobilité : analyse et projection

24Nous avons fait le choix de travailler à l’échelle communale pour le repérage spatial de l’urbanisation résidentielle et des déplacements. La commune est en effet la plus petite subdivision administrative en France et c’est à cette échelle que sont disponibles, jusqu’à maintenant, l’essentiel des données que nous utilisons.

25L’analyse des comportements de mobilité est fondée sur les dernières enquêtes ménages-déplacements (EMD) réalisées sur ces deux territoires, à Lyon en 2015 et à Strasbourg en 2009. Par ailleurs, l’analyse de ces mobilités implique d’en définir l’unité statistique. Il s’agit non pas des déplacements mais des "boucles" (ou sorties), définies comme la suite de déplacements effectués depuis le départ du domicile jusqu’au retour au domicile.

26L’intérêt d’utiliser la boucle de déplacements plutôt que le déplacement isolément est de prendre en compte les liens entre les déplacements au sein de la boucle, à travers le mode de déplacement (en général le même tout au long de la boucle), les destinations et les aspects temporels des déplacements. Cela vise également à éviter la variabilité du nombre de déplacements liée aux arrêts intermédiaires, et plus généralement à l’organisation des déplacements à court terme, pour s’appuyer sur les points d’ancrage que sont d’une part le domicile, d’autre part les motifs ou les lieux obligés pour le travail ou les études notamment. Cette approche trouve sa source empirique dès les années 1970-80, dans la modélisation des chaînes de déplacements (pour une revue de la littérature sur les modèles tour-based, voir Bowman et Ben-Akiva, 2001) et sa source théorique dans la "time-geography" (Hägerstrand, 1970), en grande partie à l’origine des modélisations de la mobilité fondées sur les activités (activity-based travel ; pour une revue à ce sujet voir Bhat et Koppelman, 2003). En pratique, comme l’indique l’état de l’art international (Vovsha et al., 2003), les modèles de planification des transports adoptent désormais la boucle de déplacements comme unité de base. À la boucle est associée une activité principale à destination, avec en général une distinction entre les activités "obligatoires", comme le travail ou l’école, et les autres activités. De plus, à la boucle est associée un kilométrage parcouru, caractéristique plus pertinente du point de vue du calcul des émissions que le nombre de déplacements effectués.

27Par ailleurs, toujours en suivant l’état de l’art international cité plus haut, la génération des boucles est opérée à un niveau aussi désagrégé que possible. Notre approche est semi-désagrégée car cette génération est opérée par catégorie socio-démographique et type d’activité principale de la boucle. Nous distinguons comme activités "obligatoires" (lieux fixés et obligation de s’y rendre au quotidien) le travail et les études. Pour l’éducation primaire et secondaire, nous distinguons les niveaux élémentaire, collège et lycée, qui correspondent chacun à un maillage spatial des établissements différent et donc des distances parcourues très différentes, notamment en milieu périurbain. Ces trois niveaux sont associés respectivement aux classes d’âge 5-10 ans, 11-14 ans et 15-17 ans (révolus). Pour l’enseignement supérieur, les étudiants sont assimilés aux actifs du point de vue de leurs comportements de mobilité (mode de déplacement et distance parcourue). En effet, cette population, très mal appréhendée dans les enquêtes ménages-déplacements, se rend généralement dans des campus situés dans l’agglomération centrale dont dépendent les territoires où ils résident. Les boucles ayant une activité principale autre que le travail et les études, comme les achats ou les loisirs, sont considérées dans une catégorie unique.

28À chaque boucle sont affectés un motif principal, un mode principal et une distance. Cette dernière est la distance euclidienne entre centres de commune définis à partir des mairies (source Geofla). Pour les boucles effectuées à l’intérieur d’une même commune, la distance est mesurée comme dii = 0.5 * √surfacei où surfacei est la surface de la commune i.

29Dans le modèle utilisé, les comportements de mobilité sont déterminés tout d’abord par la situation socio-démographique de l’individu qui se déplace et le motif principal de la boucle. Etant donné que les projections socio-démographiques réalisées à l’aide du modèle Omphale (cf. infra) nous permettent de distinguer les actifs et les trois classes d’âge scolaires fixés ci-dessus, nous constituons trois catégories principales, celle des scolaires étant elle-même subdivisée en trois sous-catégories :

  • Les "actifs occupés", soit ceux qui déclarent occuper un emploi, pour aller au travail ;

  • Les populations d’âge scolaire, écoliers, collégiens et lycéens, pour se rendre à leur lieu d’études ;

  • La population totale pour les motifs autres que le travail ou les études.

30Les comportements de mobilité sont également déterminés par le contexte spatial des déplacements (par exemple, pôle vs hors-pôle). La distinction repose ici sur l’opposition entre les scénarios d’"éparpillement" et de "polarités". L’analyse des mobilités sur les carrés montre que le partage modal et les distances parcourues diffèrent significativement selon que l’individu réside au sein d’un des pôles du carré ou en-dehors. Une série de tableaux en annexe donne les principaux indicateurs de mobilité dans les deux territoires d’étude et selon le découpage spatial interne de chacun.

31De cette analyse des mobilités nous déduisons, pour chacune des catégories ci-dessus :

  • Le nombre moyen de boucles par individu de la catégorie k depuis la zone de résidence i soit cboucleik

  • La part relative des boucles émises depuis i vers la zone j par la catégorie k soit pboucleijk avec ∑j pboucleijk = 1

  • La distance moyenne parcourue dans les boucles, depuis le départ jusqu’au retour au domicile, pour chaque mode m depuis i vers la zone j pour la catégorie k soit dboucleijkm

32La projection consiste, pour chacune des catégories sociodémographiques, à :

  • Appliquer le nombre moyen de boucles par individu cboucleik à l’effectif projeté Pik de catégorie socio-démographique k dans la zone i soit nboucleik = cboucleik · Pik

  • Calculer le nombre de boucles émises depuis i vers la zone j soit nboucleijk = pboucleijk · nboucleik

  • Appliquer le partage modal (actuel ou selon les scénarios) sur les boucles par origine-destination ij

  • Calculer la distance parcourue par mode soit Dkm = ∑ij dboucleijkm

  • Appliquer éventuellement un scénario technologique d’émission

Projections démographiques

33L’INSEE propose avec le modèle Omphale (2017) des projections par classe d’âges de la population, des ménages et des actifs jusqu’en 2050, pour les deux territoires d’étude. Le modèle Omphale fait évoluer, à partir d’une date fixée (2013), la pyramide des âges de la population d’un territoire donné (d’au moins 50 000 habitants), à partir de trois composantes qui sont la natalité, la mortalité et les migrations4.

34Le tableau 1 ci-après montre, pour chacun des deux carrés, les effectifs de la population, des ménages et des actifs, la répartition par classe d’âge et leur variation prévue d’ici à 2050. La projection de l’INSEE projette une croissance démographique soutenue pour le carré périurbain lyonnais (+31 % par rapport à 2015, à comparer à une croissance prévue de 22 % pour le département du Rhône) et plus modérée pour le carré strasbourgeois (+17 %, à comparer à une croissance prévue de 13 % pour le département du Bas-Rhin). Cette différence de croissance s’accompagne de différences assez fortes dans les évolutions structurelles des populations. Dans le carré Ouest lyonnais, la part des actifs dans la population baisserait légèrement (47 % en 2050 contre 49 % en 2015) tandis qu’elle diminuerait plus nettement dans le carré Ouest strasbourgeois (46 % en 2050 contre 51 % en 2015). Par ailleurs, une croissance marquée des plus de 60 ans (+76 % et +75 %) reflète le vieillissement "sur place" des populations du baby-boom arrivées dans le périurbain dans les années 1970-80 (Berger et al., 2010). Ce vieillissement est accéléré dans le carré Ouest strasbourgeois, où la part des plus jeunes (moins de 45 ans) est plutôt stagnante, tandis que cette même catégorie continue à croître dans le carré lyonnais, de l’ordre de 20 % sur la période.

Tableau 1 : Projections Omphale sur les carrés Ouest lyonnais et Ouest strasbourgeois

Carré Ouest lyonnais

Carré Ouest strasbourgeois

2015

var. 2050/2015

2015

var. 2050/2015

Population

149 175

+ 31 %

126 384

+ 17 %

Ménages

59 170

+ 39 %

51 582

+ 27 %

Actifs

72 570

+ 25 %

63 904

+ 7 %

[00-04]

9 318

+ 20 %

7 146

0 %

[05-10]

12 829

+ 19 %

9 246

+ 4 %

[11-14]

8 654

+ 21 %

6 338

+ 5 %

[15-17]

6 363

+ 22 %

4 786

+ 5 %

[18-30]

19 272

+ 20 %

17 002

+ 1 %

[31-45]

29 510

+ 19 %

25 321

+ 2 %

[46-60]

30 946

+ 16 %

28 116

- 3 %

[61-99]

32 283

+ 76 %

28 429

+ 75 %

Source : INSEE et calculs auteurs

Résultats

35Dans l’application qui est faite ici de notre méthode de simulation, seules changent la structure sociodémographique de la population et sa localisation résidentielle (le "dis-moi qui tu es et où tu vis" du postulat énoncé précédemment). La structure des comportements de mobilité est, quant à elle, supposée constante (nombre moyen de boucles émis par zone et par catégorie sociodémographique, répartition des destinations de ces boucles selon la zone d’origine, parts modales et kilométrages moyens par origine-destination).

Carré Ouest Lyonnais

36Dans un premier temps, nous étudions un scénario fictif de relocalisation à population donnée, afin de bien identifier les effets propres des politiques de polarisation. Ce n’est que dans un second temps que l’évolution sociodémographique à l’horizon 2050 est combinée avec des relocalisations.

Comprendre l’effet propre de la localisation

37Nous considérons tout d’abord une fiction, celle d’un espace vierge dans lequel la population actuelle serait relocalisée dans les quatre pôles identifiés dans le carré. Il s’agit d’une fiction puisqu’elle impliquerait un déménagement forcé d’une part importante de la population actuellement installée. Ce scénario de relocalisation est bien sûr socialement irréalisable, mais il a l’intérêt de donner un repère quant aux effets qu’il est possible d’attendre de politiques de localisation.

38Par hypothèse, la population relocalisée adopterait les comportements de mobilité actuels des habitants des pôles, notamment les distances parcourues, moindres en moyenne, et une part plus importante des transports collectifs et de la marche à pied. À titre d’exemple, appliquée au carré Ouest lyonnais, la méthode de projection exposée plus haut consiste à relocaliser la population totale du carré, soit près de 150 000 habitants en 2015, dans les quatre pôles choisis. Cette population se voit appliquer, par catégorie socio-démographique, le nombre moyen de boucles (génération), ainsi que la distribution spatiale et le partage modal par origines et destinations des boucles effectuées par les habitants actuels des quatre pôles. On en déduit les distances parcourues par mode et totales.

39Le résultat de ce scénario en termes d’émissions de CO2 est exposé dans la première ligne du tableau 2 ci-après, qui donne les résultats résumés pour les différents scénarios (les résultats détaillés figurent dans le tableau 10 en annexe). Si en 2015, la population totale du carré Ouest lyonnais avait été relocalisée dans les quatre pôles de Tarare, l’Arbresle, Anse et Saint Laurent de Chamousset, la réduction des émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne aurait été de 11 %.

40Cette diminution, assez faible, s’explique d’abord par une réduction des distances totales parcourues de 5 % (cf. tableau 10). Si l’on décompose selon les deux principaux motifs du point de vue des distances (travail et hors travail et scolarité), on constate à la fois que la distance moyenne des boucles "travail" reste stable à 28 km (cf. tableau 6) de même que le nombre moyen de boucles par actif (0,81). Or, ces boucles représentent plus de la moitié des distances parcourues par les habitants du carré Ouest lyonnais (53 %). En outre, si la distance moyenne des boucles "hors travail et scolarité" diminue de 23 %, en passant de 10,2 à 7,9 km (cf. tableau 7), le nombre moyen de boucles par individu augmente de 15 %, passant de 0,78 à 0,90.

41La réduction des émissions de 11 % s’explique ensuite par le partage modal particulier aux pôles (cf. tableau 4 en annexe). Pour les résidents des pôles, la part modale de la voiture conducteur passe de 49 % en moyenne globale à 37 %, quand la part de la marche à pied passe de 25 % à 44 %. Il en résulte un plus que doublement des distances parcourues à pied (+122 %) au détriment de la voiture (-14 % en conducteur, -19 % en passager) (cf. tableau 10 en annexe).

42Après avoir examiné l’effet propre des localisations, regardons ce qui se passerait à l’horizon 2050, en intégrant cette fois-ci les projections sociodémographiques.

Le périurbain lyonnais en 2050 : entre polarisation et éparpillement

43Commençons par un scénario tendanciel, "population 2050 éparpillée", dans lequel la population nouvelle serait répartie dans les différentes communes du carré Ouest lyonnais au prorata de leur population actuelle, qui peut être considéré comme le fil de l’eau. L’augmentation des émissions de CO2 est de 27 %, en ligne avec les 31 % d’augmentation de la population.

Tableau 2 : Effets de scénarios de localisation à l’intérieur du carré Ouest lyonnais

Scénarios

Localisations

variation CO2/actuel 2015

différentiel/fil de l’eau

Population 2015 dans les pôles

Population 2015 relocalisée dans les pôles

- 11 %

n.a.

Population 2050 éparpillée
(Fil de l’eau)

Population nouvelle 2050 éparpillée au prorata des populations communales actuelles

+ 27 %

Population 2050 dans les pôles

Population 2015 et nouvelle 2050 relocalisée dans les pôles

+ 13 %

- 14 pts %

Population 2050 polarisée

Population nouvelle 2050 affectée dans les pôles

+ 23 %

- 4 pts %

Raux, Charmes, 2021

44Étudions ensuite de nouveau un scénario radical de relocalisation complète de la population dans les quatre pôles, en y ajoutant cette fois-ci la population nouvelle telle que projetée à l’horizon 2050 (scénario "Population 2050 dans les pôles"). Au déménagement forcé d’une part importante de la population actuellement installée s’ajoute la localisation dirigée de la population nouvelle dans les quatre pôles, supposant une multiplication de la population de ces derniers par près de 8. Certains considéreront ce scénario de relocalisation moins irréaliste en 2050 qu’en 2015 en cas de crise environnementale et sociale majeure. Mais, là encore, au-delà d’une hypothétique réalisation, le principal intérêt de ce scénario est de donner un repère quant aux effets potentiels des politiques de relocalisation. La relocalisation complète de la population du carré Ouest lyonnais en 2050 dans les quatre pôles aboutirait à une augmentation des émissions de 13 %. Par rapport au scénario "fil de l’eau", cela représente une réduction de 14 points de pourcentage des émissions.

45Considérons enfin un scénario moins radical, où seule la population nouvelle serait intégralement concentrée dans les quatre pôles retenus ("Population 2050 polarisée"), la population de 2015 restant dans les communes où elle est actuellement installée. Ce scénario aboutit à une augmentation de 23 % des émissions de CO2. Le gain n’est que de 4 points de pourcentage par rapport au fil de l’eau.

Carré Ouest strasbourgeois

46Nous reprenons pour le carré Ouest strasbourgeois la même démarche d’analyse que pour le carré Ouest lyonnais, en abordant d’abord l’effet propre de la localisation de la population actuelle puis en intégrant l’évolution socio-démographique à 2050.

L’effet propre de la localisation

47Nous considérons donc en premier lieu le scénario radical dans lequel toute la population actuelle du carré Ouest strasbourgeois serait relocalisée dans les quatre pôles de Saverne, Molsheim/Mutzig, Marlenheim/Wasselonne et Hochfelden/Schwindratzheim.

48Le résultat de ce scénario est exposé dans la première ligne du tableau 3 ci-après, qui donne les résultats résumés pour les différents scénarios (les résultats détaillés sont dans le tableau 14 en annexe). Si en 2015, la population totale du carré Ouest strasbourgeois avait été relocalisée dans les quatre pôles choisis, la réduction des émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne aurait été de 12 %.

Le périurbain strasbourgeois en 2050 : entre polarisation et éparpillement

49Avec le scénario tendanciel, "Population 2050 éparpillée", la population nouvelle serait répartie dans les différentes communes du carré Ouest strasbourgeois au prorata de leur population actuelle (fil de l’eau). L’augmentation des émissions de CO2 est de 11 %, soit légèrement moins que les 17 % d’augmentation de la population.

Tableau 3 : Effets de scénarios de localisation à l’intérieur du carré Ouest strasbourgeois

Scénarios

Localisations

variation CO2/actuel 2015

différentiel/fil de l’eau

Population 2015 dans les pôles

Population 2015 relocalisée dans les pôles

- 12 %

n.a.

Population 2050 éparpillée
(Fil de l’eau)

Population nouvelle 2050 éparpillée au prorata des populations communales actuelles

+ 11 %

Population 2050 dans les pôles

Population 2050 relocalisée dans les pôles

- 3 %

- 14 pts %

Population 2050 polarisée

Population nouvelle 2050 affectée dans les pôles

+ 9 %

- 2 pts %

Raux, Charmes, 2021

50Étudions ensuite le scénario fictif de relocalisation complète de la population dans les quatre pôles, en y ajoutant la population nouvelle telle que projetée à l’horizon 2050 (scénario "Population 2050 dans les pôles"). La relocalisation complète de la population du carré Ouest strasbourgeois en 2050 dans les quatre pôles aboutirait à une diminution des émissions de 3 %. Par rapport au scénario "fil de l’eau", cela représente une réduction de 14 points de pourcentage des émissions.

51Enfin, considérons le scénario moins radical où seule la population nouvelle serait intégralement concentrée dans les quatre pôles ("Population 2050 polarisée"), la population de 2015 restant dans les communes où elle est actuellement installée. Ce scénario aboutit à une augmentation de 9 % des émissions de CO2. Le gain n’est que de 2 points de pourcentage par rapport au fil de l’eau.

Discussion

52Dans un premier temps, nous discutons les effets limités des scénarios de relocalisation au regard des objectifs de la SNBC. Dans un second temps, nous levons l’hypothèse de constance des comportements de mobilité pour aborder ensuite les liens possibles entre ces évolutions des comportements de mobilité et les politiques de polarisation de l’urbanisation.

Des effets limités au regard des objectifs bas carbone

53S’il se confirme que la maîtrise des localisations des populations est un facteur facilitant la réduction des émissions de CO2, ses effets potentiels demeurent limités.

54Rappelons à ce propos que les objectifs de la SNBC 2 pour le secteur des transports sont une décarbonation complète à l’horizon 2050. À cette aune, les résultats peuvent sembler bien modestes. Une politique de localisation de la population nouvelle dans les pôles existants ne donne pas des résultats très significatifs, alors même que mener à bien une telle politique serait une gageure. Les scénarios tirés de telles politiques n’ont montré que des gains modérés par rapport au fil de l’eau : -4 points de pourcentage dans le cas du carré Ouest lyonnais et -2 points de pourcentage dans le cas du carré Ouest strasbourgeois. Cela tient à l’inertie induite par le tissu urbain existant (c’est-à-dire par le stock de logements déjà construits), qui est souvent négligée. Pour obtenir des écarts significatifs entre des scénarios d’aménagement, il faut viser le très long terme, bien au-delà de l’horizon 2050, les évolutions s’additionnant au fil des années avec les constructions nouvelles. C’est de fait sur la longue durée que les différences entre l’Allemagne et la France se sont fabriquées (Brès, Desjardins, 2014).

55Pour accélérer le rythme du changement, il faudrait des interventions plus radicales, comme abandonner la plupart des villages périurbains pour concentrer sur quelques pôles non seulement les populations nouvelles, mais aussi les populations existantes. Les écarts par rapport au fil de l’eau seraient alors plus conséquents et permettraient même, dans le cas strasbourgeois, d’atteindre un début de diminution des émissions de CO2 d’ici 2050 (-3 %). Cela reste malgré tout modeste et, dans le carré Ouest lyonnais, ce scénario ne fait que ralentir la hausse des émissions. En outre, un tel scénario constitue un projet politique très difficilement envisageable, surtout vu son impact sur le peuplement des campagnes, qui seraient en large part littéralement abandonnées. On retrouve ici les analyses de Holz-Rau et Scheiner (2019). Selon eux, la planification urbaine ne peut réduire significativement les émissions de CO2 qu’au prix d’interventions généralement politiquement très lourdes.

56En outre, les bénéfices de ces scénarios doivent être mis en perspective avec l’ensemble des coûts et des bénéfices d’une re-concentration de la population. Les coûts ou économies d’urbanisation sont très imparfaitement appréhendés (Calvet, 2010) et leur signe ainsi que leur ampleur restent controversés (Castel, 2006). Concernant les ménages, un éclairage statistique récent sur les dépenses d’énergie couvrant à la fois le logement et le carburant pour le transport est apporté par Khamsing et al. (2017), sur la base de l’enquête nationale Phébus. Il apparaît que les dépenses pour le carburant automobile sont plus élevées dans les couronnes périurbaines que dans les pôles urbains, du fait du kilométrage parcouru plus élevé en moyenne dans les premières. Il en est de même pour les dépenses d’énergie pour le logement. Dans ce cas cependant, l’essentiel de la variation s’explique par la différence de superficie des logements, ceux-ci étant plus spacieux en périphérie. Par ailleurs, les coûts du foncier et de construction du logement (essentiellement la maison individuelle) sont bien plus faibles, à surface égale, en périphérie (Bouteille, 2019). D’une manière générale, les politiques de concentration sont souvent associées à une montée des prix immobiliers, même si ce n’est pas systématique (Dawkins, Nelson, 2002 ; Quigley, Rosenthal, 2005). Bref, en l’état actuel des connaissances, le bilan des avantages et des coûts des politiques de polarisation de l’urbanisation reste mitigé.

57Avant de tirer un trait sur les politiques de localisation, il convient toutefois de souligner que nous avons travaillé à comportements de mobilité constants. Les résultats obtenus s’expliquent en effet largement par le fait que si les comportements de mobilité des habitants des pôles du périurbain sont plus vertueux sur le plan environnemental que ceux des habitants des autres territoires périurbains, la différence reste modérée. Cela concerne aussi bien la part modale de la voiture que la distance parcourue pour les boucles pour le travail, comme le montrent les tableaux en annexe pour les deux carrés. Cette hypothèse de comportements de mobilité constants peut être levée, comme nous le voyons ci-après.

Articuler urbanisme et transports ?

58Dans une autre étude sur ces mêmes territoires, nous avons montré que des scénarios combinant l’évolution technologique des moteurs et certains leviers comportementaux aboutissaient à des résultats plus prometteurs pour la décarbonation dans le secteur des transports (pour plus de détails, voir Raux et al., 2018). Selon cette étude, une grande partie du chemin vers l’objectif de la SNBC serait parcourue grâce à l’évolution technique des moteurs (scénario "Vision 2050", avec objectif du Facteur 4 ; Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie, 2012). Pour parcourir le reste du chemin, des politiques volontaristes de transfert modal pourraient suffire. Le potentiel de transfert vers les transports collectifs reste limité en milieu périurbain, étant donné la dispersion géographique des déplacements, et les coûts de développement et de fonctionnement d’une desserte significativement accrue. En revanche, des transferts potentiels significatifs ont été estimés quantitativement, d’une part vers le covoiturage, d’autre part vers le vélo avec sa composante à assistance électrique. Ce potentiel serait suffisant pour, en accompagnement de l’évolution anticipée des technologies de propulsion automobile, atteindre l’objectif de la SNBC.

59Cette étude de Raux et al. (2018) et celle présentée dans cet article traitent séparément d’une part les politiques de mobilité, d’autre part les politiques d’urbanisme et d’aménagement. L’évaluation de ces dernières (réduites à des politiques de localisation pour des raisons exposées dans la revue de littérature) a été faite en supposant que les populations nouvelles adopteraient le comportement des populations des communes dans lesquelles elles s’installent. Cette hypothèse, nous l’avons dit, est assez restrictive. De nombreux travaux montrent comment les politiques de réduction de la dépendance automobile se nourrissent de politiques d’aménagement et réciproquement (pour une synthèse, voir Desjardins, 2017). Les résultats exposés ici ne doivent pas être lus comme une mise en cause directe de ces travaux. Ces résultats n’évaluent l’effet de la polarisation de l’urbanisation que "toutes choses égales par ailleurs". Si cet effet, ainsi considéré, est limité, dans la réalité, comme on le sait, les choses ne sont pas égales par ailleurs.

60Ainsi, les scénarios de polarisation de l’urbanisation examinés dans cet article n’auraient politiquement de sens que s’ils étaient accompagnés de mesures fortes en matière de mobilité. Les politiques de polarisation s’inscrivent dans une dynamique politique d’ensemble qui les associent aux politiques en faveur des modes actifs, de la proximité, de la ville des courtes distances, etc. À l’inverse, les scénarios d’offre de transport et de changements de comportements de mobilité évoqués ci-dessus seraient très probablement favorisés, tant économiquement que politiquement, par la concentration de l’urbanisation sur des pôles déterminés, qu’il s’agisse de l’usage du vélo, du covoiturage ou des transports en commun.

61Un des principaux freins au développement du vélo dans le périurbain est l’absence d’infrastructures dédiées (Pucher, Dill, Handy, 2010 ; Aguilera, Conti, Le Néchet, 2017 ; Centre d’études et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilité et l’aménagement, 2019). Aménager des bandes ou même des pistes en bordure des départementales ne devrait pas permettre de faire décoller ce mode de déplacement, en raison des nuisances engendrées par le trafic automobile ainsi que d’une difficulté à pédaler au bord d’une voie où circulent des poids-lourds à 80 km/h ou plus. Développer des réseaux dédiés, à partir notamment des chemins ruraux est toutefois possible et plusieurs grandes villes ont lancé des projets en ce sens. Strasbourg joue en France un rôle pionnier avec son "Réseau Express Vélo" (Héran, 2011), idée qui a inspiré en 2020 la campagne victorieuse des écologistes pour l’élection à la présidence de la Métropole de Lyon5. Reste que les couronnes périurbaines sont pour l’essentiel hors des juridictions des métropoles et gouvernés par des collectivités dont les moyens sont insuffisants.

62Quoi qu’il en soit, plus les déplacements s’effectueront sur des courtes distances, ce qui sera favorisé par la polarisation de l’urbanisation, plus le vélo aura des chances de se développer. Et un réseau d’infrastructures dédiées au vélo sera plus utilisé et aura plus d’intérêt si l’urbanisation est plus concentrée. Au-delà, le développement du vélo pourrait s’articuler à des politiques en faveur de la santé et donc accompagner les politiques en faveur de la marche et plus largement des modes actifs. Il est en tout cas peu probable que des politiques déterminées soient menées en faveur du vélo sans que, dans le même temps, l’urbanisation ne soit guidée vers des pôles, afin d’encourager l’ensemble des modes de déplacement actifs.

  • 6 En admettant que le passage à la motorisation électrique est un levier légitime : pour une discussi (...)

63Cela étant, il est intéressant d’analyser de façon dissociée les politiques de polarisation et celles de mobilité pour deux raisons. Le premier intérêt d’une telle démarche est de montrer que les politiques de mobilité peuvent, à elles seules, permettre d’atteindre l’objectif de la SNBC6. Le second intérêt de cette analyse est de montrer, toutes choses égales par ailleurs, le potentiel très limité de politiques de polarisation de l’urbanisation dont on parle beaucoup, mais dont il n’est pas acquis qu’elles soient faisables, ni même souhaitables.

  • 7 Ce SCOT nous a été présenté ainsi lors de communications personnelles avec des cadres impliqués dan (...)

64L’émiettement exacerbé des villes françaises et l’importance de la périurbanisation sont, nous l’avons dit, liés à la fragmentation communale. Cette fragmentation, contrairement à ce que ce terme couramment employé sous-entend, n’est pas seulement une pathologie. Elle est un héritage du passé rural de la France et de l’importance de ses villages. Polariser l’urbanisation revient à renoncer à cet héritage, à condamner de très nombreux villages à ne plus pouvoir accueillir de populations nouvelles (Taulelle, 2012 ; Charmes, 2019). Si l’on considère que près du quart de la population française réside aujourd’hui dans une commune de moins de 2000 habitants, que ces communes sont celles qui, depuis de nombreuses années, connaissent la croissance démographique la plus forte, il risque d’être difficile de faire de la mise sous cloche des villages une politique nationale. À l’échelle locale, les négociations ne sont guère plus aisées. Le SCOT des Monts du Lyonnais est considéré par certains acteurs de la région métropolitaine de Lyon comme un modèle en matière de polarisation7. De longues négociations ont été menées pour afficher des objectifs de croissance supérieurs pour quelques pôles. Mais les chiffres retenus à l’issue de ces négociations montrent les limites de l’exercice : les taux d’évolution de la population varient entre 1,5 % dans les communes définies comme des pôles et 0,9 % dans les autres communes, définies comme des villages. L’écart n’est certes pas négligeable, mais on est bien loin du scénario de polarisation examiné ici, scénario dont les effets ne sont pourtant pas massifs (voir aussi Amarouche, Charmes, 2019, pour le cas du SCOT de l’Ouest lyonnais).

65La comparaison avec l’Allemagne que permettent les travaux d’Antoine Brès et Xavier Desjardins (2014) met en évidence un point clé : l’importance de la distribution territoriale des pouvoirs d’urbanisme. Si, en Allemagne, l’urbanisation a été concentrée autour des gares plutôt que dispersée sur l’ensemble des villages des campagnes, c’est en partie parce que les compétences de l’urbanisme et de l’aménagement sont depuis longtemps exercées à l’échelle régionale. Lors de la décentralisation, les compétences dans ce domaine n’ont pas été confiées aux communes rurales, contrairement à la France. Est-il possible aujourd’hui de renverser des décennies d’aménagement du territoire décidées à l’échelle de communes, qui sont souvent des villages et qui ont généralement préféré conforter leur bourg-centre plutôt que de développer une centralité concurrente autour d’une gare un peu éloignée ? On peut en douter (Charmes, 2019). D’où l’intérêt de considérer la polarisation de l’urbanisation de manière séparée.

66Enfin, nous n’avons pas examiné l’impact de certaines évolutions des modes de vie, à commencer par le développement du télétravail. Il faut dire que la recherche présentée ici a été conduite avant la crise de la Covid-19 et que le télétravail était encore relativement peu développé en France. Il était en outre, paradoxalement, concentré dans les cœurs de villes des centres urbains plutôt que dans les territoires périurbains (Le Néchet, Nessi, Aguilera, 2016). L’équipement progressif de ces derniers, avec des moyens de communication à haut débit, et le seuil qualitatif franchi avec la crise de la Covid-19 pourraient certes amener le télétravail à modifier sensiblement le rythme hebdomadaire des navettes dans les années à venir. Cependant, les améliorations environnementales attendues sur ce terrain ne sont pas prouvées (Raux, 2020).

Limites de cette étude

67Une des limites de cette étude est que la mesure des distances est sujette au problème MAUP (Modifiable Areal Unit Problem ; Openshaw, 1984). Cette mesure dépend de la taille géographique des communes (effet d’échelle) et de leur délimitation (effet de zonage). Cela a un impact sur la mesure des distances parcourues entre origines et destinations des boucles, puisque ces lieux de départ et de destination sont ramenés aux centres des communes. Des découpages plus fins, dont on peut espérer qu’ils soient disponibles dans un proche avenir, permettraient de préciser ces mesures. Cependant, nous ne faisons que calculer des variations de distances parcourues entre deux dates, 2015 et 2050, en appliquant la même "erreur" de mesure. On peut donc raisonnablement penser que cette "erreur" n’a pas d’impact notable sur le niveau de ces variations. Vue l’ampleur des différences entre ces dernières dans les différents scénarios, nous pensons que nos conclusions ne seraient pas changées par des mesures plus fines.

Conclusion

68Cette étude est à notre connaissance la première à prendre en compte l’effet des choix d’urbanisation résidentielle sur les émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne en intégrant les caractéristiques propres au périurbain.

69Notre réflexion s’est appuyée sur l’hypothèse que, dans le périurbain plus encore qu’ailleurs, l’enjeu était moins celui de la densité que celui de la localisation à travers la polarisation de l’urbanisation. Cependant, nous montrons que les effets de relocalisation de la population sur quelques pôles des territoires périurbains sont singulièrement limités du point de vue de la réduction des émissions de CO2. Les coûts sociaux et politiques des scénarios de localisation résidentielle étudiés ici et leur faible performance CO2 réduisent singulièrement leur pertinence quand on les compare au potentiel des scénarios de mobilité (Raux et al., 2018). Si des effets sont à attendre des politiques de localisation, c’est seulement en lien avec des politiques de mobilité. Celles-ci, et c’est un point important, peuvent permettre d’atteindre les objectifs de la SNBC sans politique de localisations résidentielles "forcées". D’un point de vue analytique au moins, il est possible d’atteindre ces objectifs sans remettre massivement en cause la structure héritée de l’urbanisation en France.

70Précisons cependant que les résultats présentés ici s’appuient sur un critère principal, celui des émissions de CO2. La mise en avant d’autres critères, comme la préservation des activités agricoles, la biodiversité, le coût du logement, la satisfaction de certaines préférences résidentielles pour la proximité ou la mixité fonctionnelle, le lien social ou encore la qualité de vie, aurait probablement donné d’autres résultats, dont certains plus favorables à la polarisation de l’urbanisation. La polarisation est par exemple favorable à la densification des tissus urbains (Vilmin, 2012) et donc à la limitation de leur extension sur les terres agricoles et naturelles. En outre, des critères d’ordre économique comme les dépenses privées et publiques dans les transports doivent être pris en considération (Raux et al., 2018). Le mouvement des Gilets jaunes, qui a pris corps en 2018, a montré toute l’importance de ces aspects économiques dans les couronnes périurbaines, notamment les plus éloignées des grands centres urbains.

71Enfin, nos résultats sont-ils généralisables ? Nous avons analysé deux territoires assez contrastés, un territoire périurbain dépendant d’une métropole millionnaire et un autre dépendant d’une autre agglomération importante mais au dynamisme différent. Cette diversité menant à des conclusions communes est un argument permettant de conforter la généralité de ces dernières, au moins dans le cas des grandes aires urbaines françaises. Parmi ces dernières cependant, le cas de la région parisienne reste spécifique, en raison de sa taille et de son fonctionnement, qui font que les distances parcourues et les partages entre modes sont très différents. La mise en œuvre de notre approche sur la région parisienne, réplicable sans difficulté majeure, devrait permettre de confirmer ou infirmer nos conclusions dans le cas particulier de cette région.

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Annexe

Annexe 1 : Mobilités dans le carré Ouest lyonnais

Tableau 4 : Parts modales (boucles), population totale, tous motifs (carré OL)

Pop_TMot_VPP

OL.4.pôles

OL.hors.pôles

hors OL

Total

OL 4 pôles

13 %

14 %

19 %

14 %

OL hors pôles

22 %

17 %

15 %

17 %

Total

15 %

17 %

16 %

16 %

Pop_TMot_VPC

OL.4.pôles

OL.hors.pôles

hors OL

Total

OL 4 pôles

24 %

82 %

65 %

37 %

OL hors pôles

61 %

44 %

65 %

53 %

Total

35 %

46 %

65 %

49 %

Pop_TMot_TC

OL.4.pôles

OL.hors.pôles

hors OL

Total

OL 4 pôles

3 %

5 %

16 %

5 %

OL hors pôles

14 %

3 %

18 %

9 %

Total

6 %

3 %

18 %

8 %

Pop_TMot_MAP

OL.4.pôles

OL.hors.pôles

hors OL

Total

OL 4 pôles

60 %

0 %

0 %

44 %

OL hors pôles

3 %

34 %

0 %

20 %

Total

43 %

33 %

0 %

25 %

Règle de lecture : la part modale de la voiture comme passager (VPP) est de 13 % pour les boucles émises depuis un domicile dans les 4 pôles vers une destination principale dans les 4 pôles ; la part modale de la voiture comme passager (VPP) pour toutes les boucles émises depuis les 4 pôles est de 14 %.

Source : calcul auteurs et EMD Lyon 2015

Tableau 5 : Distance moyenne par boucle (km), population totale, tous modes, tous motifs (carré OL)

Pop_TMot_TMd

OL.4.pôles

OL.hors.pôles

hors OL

Total

OL 4 pôles

5,4

21,5

34,8

12,2

OL hors pôles

15,5

7,9

28,9

15,5

Total

8,4

8,5

29,7

14,8

Règle de lecture : la distance moyenne totale parcourue (à vol d’oiseau) des boucles émises depuis un domicile dans les 4 pôles vers une destination principale dans les 4 pôles est de 5,4 km ; la distance moyenne totale parcourue pour toutes les boucles émises depuis les 4 pôles est de 12,2 km.

Source : calcul auteurs et EMD Lyon 2015

Tableau 6 : Distance moyenne (km) par boucle travail (carré OL)

Act-Trav-TMd

OL 4 pôles

OL hors pôles

Carré OL

hors OL

Total

OL 4 pôles

8,7

31,1

15,7

42,2

28,2

OL hors pôles

20,2

16,5

17,1

37,1

28,0

Total OL

13,9

17,8

16,8

37,9

28,1

Source : calculs auteurs et EMD Lyon 2015

Tableau 7 : Distance moyenne (km) par boucle hors travail et scolarité (carré OL)

NoTravNoScol-TMd

OL 4 pôles

OL hors pôles

Carré OL

hors OL

Total

OL 4 pôles

5,1

14,8

5,9

26,7

7,9

OL hors pôles

13,7

6,2

7,1

23,1

10,9

Total OL

7,3

6,5

6,8

23,5

10,2

Source : calculs auteurs et EMD Lyon 2015

Tableau 8 : Distances parcourues par les résidents Ouest lyonnais en 2015

Boucles

km 2015

Travail

1 663 322

53 %

Scolarité

273 768

9 %

Hors travail et scolarité

1 188 834

38 %

Total

3 125 924

100 %

Source : calcul des auteurs à partir des données EMD 2015

Tableau 9 : Statistiques de distances des boucles (aller) tous modes dans le carré Ouest lyonnais

Statistiques

Actifs domicile-travail

5-10 ans école

11-14 ans collège

15-17 ans lycée

Autres motifs

min

1,3

1,8

1,3

2,0

1,2

C10

4,5

2,3

3,3

3,8

2,4

C25

9,6

3,2

4,2

7,5

3,8

median

22,9

4,3

7,3

12,6

5,3

mean

28,1

6,6

9,3

15,3

11,2

C75

39,6

6,9

11,5

22,5

13,0

C90

59,0

10,5

17,4

27,2

26,6

max

184,0

82,5

48,4

56,5

108,7

Source : calcul auteurs et Enquête ménages déplacements Lyon 2015. Distances (km) à vol d’oiseau.

Tableau 10 : Effets de scénarios de localisation à l’intérieur du carré Ouest lyonnais (détail)

Scénarios

variation population

variation distance

variation CO2

Localisations

totale

OL 4 pôles

OL hors pôles

totale

VPP

VPC

TC

MAP/VAE

totale

Population 2015 relocalisée dans les pôles

0 %

+ 471 %

- 100 %

- 5 %

- 19 %

- 14 %

+ 6 %

+ 122 %

- 11 %

Population 2050 Eparpillée (Fil de l’eau)

+ 31 %

+ 31 %

+ 31 %

+ 27 %

+ 26 %

+ 27 %

+ 25 %

+ 29 %

+ 27 %

Population 2050 relocalisée dans les pôles

+ 31 %

+ 647 %

- 100 %

+ 21 %

+ 2 %

+ 9 %

+ 48 %

+ 174 %

+ 13 %

Population 2050 Polarisée

+ 31 %

+ 176 %

0 %

+ 26 %

+ 21 %

+ 23 %

+ 28 %

+ 65 %

+ 23 %

Raux, Charmes, 2021

Annexe 2 : Mobilités dans le carré Ouest strasbourgeois

Tableau 11 : Parts modales (boucles), population totale, tous motifs (carré OS)

Pop_TMot_VPP

OS.4.Pôles

OS.hors.pôles

hors OS

Total

OS 4 Pôles

17 %

25 %

16 %

18 %

OS Hors pôles

28 %

18 %

22 %

21 %

Total

21 %

19 %

20 %

20 %

Pop_TMot_VPC

OS.4.Pôles

OS.hors.pôles

hors OS

Total

OS 4 Pôles

34 %

66 %

63 %

43 %

OS Hors pôles

61 %

35 %

69 %

51 %

Total

42 %

39 %

67 %

48 %

Pop_TMot_TC

OS.4.Pôles

OS.hors.pôles

hors OS

Total

OS 4 Pôles

1 %

2 %

19 %

4 %

OS Hors pôles

9 %

3 %

9 %

6 %

Total

4 %

3 %

12 %

6 %

Pop_TMot_MAP

OS.4.Pôles

OS.hors.pôles

hors OS

Total

OS 4 Pôles

43 %

3 %

 %

30 %

OS Hors pôles

1 %

35 %

 %

16 %

Total

29 %

30 %

 %

22 %

Règle de lecture : la part modale de la voiture comme passager (VPP) est de 17 % pour les boucles émises depuis un domicile dans les 4 pôles vers une destination principale dans les 4 pôles ; la part modale de la voiture comme passager (VPP) pour toutes les boucles émises depuis les 4 pôles est de 18 %.

Source : calcul auteurs et EMD Strasbourg 2009

Tableau 12 : Distance moyenne par boucle (km), population totale, tous modes, tous motifs (carré OS)

Pop_TMot_TMd

OS.4.Pôles

OS.hors.pôles

hors OS

Total

OS 4 Pôles

7,7

17,6

53,3

16,8

OS Hors pôles

14,3

8,3

37,0

19,3

Total

9,8

9,7

40,8

18,3

Règle de lecture : la distance moyenne totale parcourue (à vol d’oiseau) des boucles émises depuis un domicile dans les 4 pôles vers une destination principale dans les 4 pôles est de 7,7 km ; la distance moyenne totale parcourue pour toutes les boucles émises depuis les 4 pôles est de 16,8 km.

Source : calcul auteurs et EMD Strasbourg 2009

Tableau 13 : Statistiques de distances des boucles (aller) tous modes dans le carré Ouest strasbourgeois (OS)

Statistiques

Actifs domicile-travail

5-10 ans école

11-14 ans collège

15-17 ans lycée

Autres motifs

min

1,8

1,7

1,3

3,3

1,3

C10

3,8

2,2

3,4

5,1

2,6

C25

7,0

3,3

4,6

5,9

3,8

median

26,1

4,5

6,2

16,3

5,9

mean

30,6

8,1

8,6

18,3

13,9

C75

45,5

7,6

10,6

22,7

17,2

C90

64,6

19,4

15,8

40,1

39,5

max

162,4

62,7

46,4

73,1

102,7

Source : calcul auteurs et Enquête ménages déplacements Strasbourg 2009. Distances (km) à vol d’oiseau.

Tableau 14 : Effets de scénarios de localisation à l’intérieur du carré Ouest strasbourgeois (détail)

Scénarios

variation population

variation distance

variation CO2

Localisations

totale

OS 4 pôles

OS hors pôles

totale

VPP

VPC

TC

MAP/VAE

totale

Population 2015 relocalisée dans les pôles

0 %

+ 200 %

- 100 %

- 6 %

- 19 %

- 12 %

+ 22 %

+ 72 %

- 12 %

Population Eparpillée 2050 (fil de l’eau)

+ 17 %

+ 17 %

+ 17 %

+11 %

+ 13 %

+11 %

+ 8 %

+ 14 %

+ 11 %

Population 2050 relocalisée dans les pôles

+ 17 %

+ 252 %

- 100 %

+ 4 %

- 8 %

- 3 %

+ 32 %

+ 95 %

- 3 %

Population Polarités 2050

+ 17 %

+ 52 %

0 %

+ 11 %

+ 11 %

+ 10 %

+ 10 %

+ 23 %

+ 9 %

Raux, Charmes, 2021

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Notes

1 À l’exception du transport aérien domestique.

2 Données 2017 pour le nombre d’habitants et périmètre de l’aire urbaine défini par le zonage de 2010. Ce zonage vient d’être redéfini, mais cette redéfinition est trop tardive pour être prise en considération ici.

3 Pour diverses raisons techniques (liées à la disponibilité des données) et aussi par volonté d’inclure dans le périmètre périurbain des centralités capables d’accueillir une importante population nouvelle, nos prélèvements ne sont pas tout à fait carrés. Nous avons néanmoins retenu cette appellation pour conserver le lien avec l’inspiration originale venue d’Antoine Brès (2015).

4 Cf. "Le modèle de projection démographique Omphale", https://www.insee.fr/fr/information/3683517. Nous avons retenu la tendance centrale du scénario démographique d’Omphale.

5 Voir https://rhone.eelv.fr/rev-reseau-express-velo-et-rues-pietonnes-sortir-finement-du-deconfinement/

6 En admettant que le passage à la motorisation électrique est un levier légitime : pour une discussion des vertus environnementales du véhicule électrique, voir https://tmt.hypotheses.org/1567

7 Ce SCOT nous a été présenté ainsi lors de communications personnelles avec des cadres impliqués dans l’élaboration des SCOT de la région métropolitaine. Le document est accessible ici : https://www.cc-montsdulyonnais.fr/schema-coherence-territoriale-scot.

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Table des illustrations

Titre Figure 1 : Le carré Ouest lyonnais et ses 4 pôles
Crédits Réalisation : Lény Grassot, 2018 Source : Corine Land Cover, 2012
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/36910/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 764k
Titre Figure 2 : Le carré Ouest strasbourgeois et ses 4 pôles
Légende Réalisation : Lény Grassot, 2018 Source : Corine Land Cover, 2012
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/36910/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 652k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Charles Raux et Eric Charmes, « Tous en ville ! Faut-il empêcher l’émiettement périurbain pour décarboner la mobilité ? », Cybergeo: European Journal of Geography [En ligne], Aménagement, Urbanisme, document 981, mis en ligne le 14 juin 2021, consulté le 25 mai 2022. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/36910 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.36910

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Auteurs

Charles Raux

Université de Lyon, CNRS, LAET, F-69007, LYON, France
Charles.Raux@laet.msh-lse.fr

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Eric Charmes

Université de Lyon, ENTPE, EVS-RIVES, F-69120, LYON, France
Eric.Charmes@entpe.fr

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