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2017
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Trajectoires résidentielles et morphologiques des franges périurbaines : une méthode appliquée au Limousin

Residential trajectories and urban patterns in the periurban fringes: a method applied to the Limousin region
Sara Reux

Abstracts

This study provides a method to analyze residential development dynamics which imply discontinuous urban patterns. Using an original spatio-temporal database recording tax data, this method gets over difficulties to describe nowadays’ patterns of urban growth from the residential lots scale to a larger spatial scale, and over time it traces the beginnings of periurban development. On this methodological basis, an empirical analysis is developed to characterize trends in periurban areas, in the French region of Limousin, from 1950 to 2009. The results point out the specific residential trajectories and patterns of each periurban fringe through time. This empirical analysis is enlightened by successive contributions in urban economics focusing on spatial patterns in urban sprawl.

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Full text

Introduction

1De la "ville éparpillée" (Bauer et Roux, 1976) à la ville "émiettée" (Charmes, 2011), les discontinuités du tissu urbain sont devenues une clé de description des formes urbaines contemporaines et de leurs processus de formation. La multiplicité d’adjectifs et de néologismes appartenant au champ lexical de la discontinuité reflète un besoin de décrire ces formes urbaines mais aussi une difficulté à les comprendre (Barattucci, 2006). La "morphologie difficilement saisissable et lisible" des formes urbaines contemporaines est liée en particulier au temps long de la formation des villes qui leur confère leur "épaisseur historique" (Levy, 1988, p. 309), recréant parfois de la continuité entre tissus bâtis discontinus. Cette réalité complexe d’aujourd’hui est non seulement façonnée par cette sédimentation des espaces urbains mais aussi par la réappropriation continuelle des espaces pour de nouveaux usages, par exemple la mobilisation de friches industrielles pour concevoir des espaces publics, ou la réutilisation d’anciens bâtiments ruraux pour le logement. Cette "mise au présent du passé" masque l’évolution et ses processus sous-jacents car la ville est "profondément polysynchronique" (Godard, 2000, p. 42 et p. 45). Elle est aussi polydiachronique, façonnée dans la durée par des cycles de courte, moyenne ou longue portée qui sont fonction des stratégies et des temporalités diverses des acteurs : projets opérationnels pour les opérateurs fonciers ou immobiliers, durée des mandats électoraux, durée de rentabilisation des équipements publics, stratégies des propriétaires fonciers pour optimiser la rente foncière ou encore cycles de vie des ménages. C’est pourquoi la prise en compte des temporalités urbaines apparaît comme une nécessité pour comprendre la ville d’aujourd’hui dans de nombreuses disciplines scientifiques (Roncayolo, 1990 ; Lepetit et Pumain, 1993 ; Lacour, 1996 ; Galster et al., 2001).

2Pour analyser les discontinuités du développement urbain, l’économie urbaine a exploré de nouvelles perspectives de modélisation depuis le modèle standard de la Nouvelle Économie Urbaine (NEU) qui s’intéresse aux structures urbaines monocentriques avec une approche statique (Alonso, 1964 ; Mills, 1967 ; Muth, 1969). Les travaux de recherche en économie urbaine ont exploré notamment le rôle du temps dans les stratégies des propriétaires fonciers (Mills, 1981 ; Bar-Ilan et Strange, 1996), les cycles urbains (Van den Berg et al., 1982 ; Camagni, 1988 ; Capello et Faggian, 2002), l’évolution des structures urbaines monocentriques vers des structures polycentriques (Baumont et al., 2000 ; Gaschet, 2001), l’arrivée séquentielle de ménages dans des régions urbaines en présence d’aménités des espaces ruraux (Turner, 2005 ; Caruso, 2007), ou encore la croissance urbaine aux franges et la fragmentation de l’urbanisation à partir de l’évolution des gouvernements locaux (Carruthers, 2003). Mais les approches spatio-temporelles empiriques qui permettraient de tester ces théories d’analyse des formes urbaines contemporaines sur de longues périodes restent rares (Camagni, 1988 ; Capello et Faggian, 2002 ; Burchfield et al., 2006 ; Irwin et Bockstael, 2007). L’ambition d’une analyse des dynamiques résidentielles dans le temps reste donc un défi pour l’économie urbaine et pose plusieurs questions méthodologiques : quelles données et quels indicateurs mobiliser pour comprendre l’émergence et l’évolution des formes contemporaines de la croissance urbaine ? Comment mobiliser les apports théoriques successifs de l’économie urbaine ? Comment et à quelles conditions une analyse spatio-temporelle peut-elle permettre de révéler les dynamiques de développement résidentiel ?

3Dans un premier temps, nous expliciterons les défis que l’économie urbaine doit relever pour mesurer et comprendre les formes contemporaines de la croissance urbaine. Dans cette perspective, nous proposerons une méthode d’analyse spatio-temporelle du développement résidentiel à partir d’une base de données originale. Les outils de mesure développés permettront de caractériser l’émergence de franges périurbaines et de saisir leurs trajectoires résidentielles et leur évolution morphologique. Cette méthode sera appliquée au Limousin entre 1950 et 2009. Cette région à dominante rurale offre en effet la possibilité d’interroger la portée de notre cadre théorique construit principalement sur la base de travaux en économie qui portent essentiellement sur les structures urbaines de grandes agglomérations, dans des contextes territoriaux parfois très différents.

Mesurer et comprendre les formes contemporaines de la croissance urbaine

4Le temps des villes peut se lire grâce à leur inscription dans l’espace. Si l’on privilégiait, par le passé et pour des raisons de disponibilité, l’utilisation de données de population afin de décrire la croissance spatiale de l’urbanisation, l’exploitation de données sur les surfaces urbanisées s’est développée avec la télédétection qui a permis l’obtention d’images décrivant l’occupation des sols. Mais l’acquisition de ces données relève encore bien souvent d’une "véritable chasse aux trésors" (Antoni et Youssoufi, 2011). La première partie permet de soulever les difficultés à surmonter pour mesurer les formes urbaines contemporaines et leur évolution dans le temps.

5L’essor des travaux d’analyse des dynamiques spatio-temporelles de l’urbanisation est lié à la mise à disposition croissante de données spatiales fines sur l’occupation du sol et au développement des moyens informatiques en matière de SIG et de simulation. Cette disponibilité accrue de données spatiales fines, qui représente une chance pour mieux comprendre les dynamiques de l’urbanisation, interroge cependant la capacité des modèles à formaliser les résultats de l’observation des discontinuités. La deuxième partie aborde donc les évolutions majeures de l’économie urbaine réalisées dans cette perspective depuis le modèle standard de la NEU. L’objectif de cette partie n’est pas de décrire l’ensemble des facteurs de formation et d’évolution de ces formes discontinues (voir Reux, 2015). Nous nous intéresserons ici aux principaux apports théoriques qui ont ouvert de nouvelles perspectives à l’économie urbaine pour conduire une analyse spatio-temporelle empirique des nouvelles formes de la croissance urbaine.

Le défi de la mobilisation des données d’occupation du sol

6La caractérisation des formes morphologiques discontinues à des échelles fines sur de vastes territoires est un challenge. En effet, les caractéristiques des bases de données d’occupation du sol disponibles (objectifs, échelles, périodicité, etc.) peuvent se révéler limitées pour appréhender ces formes. Parmi les données d’occupation du sol fréquemment utilisées et disponibles sur de vastes espaces, les données de Corine Land Cover ne permettent pas de détecter la présence de l’urbanisation dispersée à l’échelle locale car le seuil minimal de description est de 25 hectares. Aujourd’hui, la télédétection à très haute résolution spatiale fournit des images de plus en plus précises. Cependant, même avec une résolution et une description de plus en plus fines des images de l’occupation du sol, l’identification des espaces résidentiels de faible densité reste parfois délicate. Irwin et Bockstael (2007) font état des difficultés de reconnaissance de ces formes d’habitat dans la principale base de données d’occupation du sol utilisée aux États-Unis (NLCD), disponible sur un maillage de 30 mètres par 30 mètres. En effet, la précision décline avec l’augmentation du nombre de types d’occupation du sol au sein d’une cellule et la précision augmente avec le nombre de cellules contiguës possédant le même type d’occupation du sol. Comme les cellules de mesure sont plus petites que les parcelles résidentielles en espace de faible densité, la détection des espaces bâtis s’avère médiocre. C’est pourquoi Irwin et Bockstael (2007) optent pour l’utilisation d’une autre source de données pour analyser la fragmentation de l’urbanisation à l’échelle des parcelles. Les données fiscales disponibles sur l’État du Maryland leur offrent en effet la fiabilité et la précision recherchées pour mesurer la fragmentation de l’urbanisation.

7De surcroît, l’acquisition de données sur de longues périodes pose également des difficultés. Dans l’optique d’une analyse rétrospective des dynamiques d’urbanisation, les travaux de recherche en économie ou en géographie s’appuient sur la comparaison d’images ou encore de cartes anciennes à plusieurs dates qui sont numérisées pour permettre une exploitation sous SIG. Les données disponibles sont souvent différentes lorsque l’analyse s’étend sur un pas de temps de plus de 20 ou 30 ans et doivent être retravaillées pour être comparables (voir par exemple Burchfield et al., 2006). Ces difficultés expliquent pourquoi les analyses du développement urbain sont souvent statiques (Clark et al., 2009) ou se limitent à la comparaison des données entre deux dates (Burchfield et al., 2006 ; Irwin et Bockstael, 2007) ou entre trois dates (Voiron-Canicio, 2006 ; Antoni et Youssoufi, 2011 ; Oueslati et al., 2013). Des travaux plus rares s’appuient sur une comparaison entre 5 dates (Aguejdad, 2009) ou même 9 dates (Enault, 2004).

8Une fois surmontée la difficulté d’obtenir des données spatio-temporelles pour caractériser l’occupation du sol, le choix des outils de mesure reste crucial pour appréhender les formes contemporaines de la croissance urbaine. Dans la lignée des travaux en économie, les mesures de densité de population entre le centre et la périphérie (Derycke, 2000 ; Péguy, 2001) ont été transposées avec des données d’occupation du sol pour caractériser les formes morphologiques de l’étalement urbain. Enault (2004) s’intéresse, par exemple, à l’expansion des villes et à l’évolution de leur morphologie urbaine, à partir d’une mesure de dilution s’appuyant sur le calcul de densités bâties sur des anneaux (pas de 50 mètres ou de 100 mètres). Il propose ainsi une interprétation de la désagrégation du tissu urbain du centre vers la périphérie, mais aussi du processus de diffusion spatiale qui tend à recréer de la continuité au sein de ces formes urbaines fragmentées. Cependant, si la capacité des indices de densité est avérée pour mesurer et comprendre le report de l’urbanisation vers la périphérie, la relation entre densités et formes urbaines est « indirecte » (Fouchier, 1997, p. 24). La mesure de densité est, en effet, sensible au problème du MAUP (modifiable areal unit problem, voir Openshaw, 1984). Plus l’échelle d’agrégation est grande, plus les mesures de densité peuvent donner une vision continue de phénomènes qui peuvent être en réalité complètement discontinus d’un point de vue morphologique. Le problème du MAUP incite donc à s’intéresser aux échelles les plus fines, c’est-à-dire à un niveau auquel les objets sont non modifiables, comme les individus (Benenson et Torrens, 2004), ou encore le bâti ou les parcelles. Les quelques travaux en économie cherchant à appréhender les formes discontinues du développement urbain mobilisent donc des données d’occupation du sol assez fines et s’intéressent à l’apport d’autres familles de mesure : des mesures de dispersion à partir d’une analyse de voisinage de parcelles résidentielles (Burchfield et al., 2006), ou des mesures de fragmentation inspirées de l’écologie du paysage (Irwin et Bockstael, 2007 ; Clark et al., 2009).

L’économie urbaine face aux dynamiques résidentielles

9Le modèle standard de la NEU a pour vocation de décrire et d’interpréter les structures urbaines monocentriques dans un espace homogène et isotrope organisé autour d’un centre urbain qui concentre les emplois (Alonso, 1964 ; Mills, 1967 ; Muth, 1969). Le modèle permet d’analyser la formation d’un "équilibre spatial urbain" (Derycke, 1996) à partir de la localisation résidentielle des ménages qui ont des revenus identiques et des préférences homogènes. Pour choisir leur localisation, les ménages réalisent un arbitrage entre le coût du logement et le coût de transport qui dépendent de la distance au centre urbain. Ce modèle statique n’intègre pas la dimension temporelle dans sa formulation mathématique : les structures urbaines observées sont le résultat de l’ajustement instantané des facteurs de localisation. La caractérisation de l’évolution d’une structure urbaine passe donc par la comparaison d’au moins deux états d’équilibre spatial. Entre deux états d’équilibre, l’évolution des variables utilisées sert à modéliser l’extension spatiale de la ville ou l’étalement urbain, défini comme le report des ménages du centre vers la périphérie (pour une illustration graphique, voir par exemple Boiteux-Orain et Huriot, 2002). L’accroissement de population génère une demande foncière supplémentaire et implique une extension spatiale de la ville, avec une augmentation des densités en tout point de la ville. L’étalement urbain est observé en cas de baisse des coûts de transport ou d’accroissement du revenu des ménages qui permettent aux ménages de concrétiser leur aspiration au confort résidentiel à moindre coût en périphérie. Ce report des ménages du centre vers la périphérie est mesuré par une diminution des densités dans le centre et une augmentation des densités en périphérie. Ce processus produit une extension spatiale de la ville sans croissance du nombre de ménages.

10Dans sa formalisation initiale, ce modèle n’a pas été conçu pour comprendre les formes discontinues d’un développement urbain qui laisserait derrière lui des parcelles vacantes pour s’établir plus loin des centres (Brueckner, 2000). En effet, ce cadre théorique est de nature essentiellement fonctionnelle car il met en avant la relation fonctionnelle centre-périphérie pour analyser la croissance urbaine. À partir de ce modèle, les économistes ont donc proposé plusieurs approfondissements théoriques permettant de développer une analyse morphologique de l’étalement urbain.

Temps des villes dans les modèles économiques

11La dimension temporelle pour l’analyse des formes urbaines va être introduite à partir du milieu des années 1970 dans les modèles économiques s’intéressant aux décisions de conversion des propriétaires fonciers. Par la suite, cette considération de la dimension temporelle va conduire à l’emploi des modèles dynamiques à partir des années 1980.

12Premièrement, les économistes ont cherché à modéliser l’apparition de parcelles vacantes dans le tissu résidentiel en développant des modèles de conversion de parcelles s’intéressant aux processus de décision des propriétaires fonciers (pour une revue de ces modèles, voir Brueckner 2000 et Pouyanne, 2014). La conversion d’une parcelle pour un usage résidentiel est considérée irréversible de par la longévité des constructions. C’est pourquoi, en présence d’incertitude sur l’évolution des prix immobiliers, les propriétaires peuvent hésiter à convertir leur terrain, espérant ou anticipant une meilleure rente foncière future (Mills, 1981). Ce comportement spéculatif des propriétaires fonciers génère ainsi une rétention foncière qui est favorisée par un faible coût du stockage de terrains, des coûts élevés de mutation et un coût du temps moindre pour les propriétaires par rapport aux aménageurs (Comby, 2003). Ce phénomène de rétention foncière peut expliquer l’apparition de discontinuités, à l’échelle parcellaire au sein du tissu urbain, mais aussi l’étalement urbain, par l’effet d’une pénurie d’offre foncière et d’une hausse des prix qui peut pousser les ménages à faibles revenus à se reporter dans les espaces périurbains plus éloignés. En France, à l’échelle du tissu urbain, l’apparition de discontinuités s’explique par des temporalités différentes entre les collectivités et les propriétaires fonciers. Les collectivités ouvrent des zones à urbaniser dans une perspective de développement à court, moyen ou long terme. Ensuite, compte tenu de ces droits à bâtir, certains propriétaires proposent leur terrain à la vente tandis que d’autres peuvent choisir de différer la vente de leur parcelle. Certaines parcelles sont donc susceptibles de rester vacantes au cœur d’un tissu qui se construit. Cette discontinuité est temporaire et peut disparaître selon l’évolution des conditions économiques et les événements familiaux (décès, divorce...) qui peuvent contribuer à déclencher la vente.

13Deuxièmement, l’usage de modèles dynamiques va permettre de passer de l’analyse des structures à l’analyse des processus dynamiques qui façonnent ces structures, en s’intéressant en particulier aux trajectoires des villes ou systèmes de villes, envisagés comme des systèmes dynamiques complexes (pour une présentation de ces modèles, voir Sanders, 1993 ; Pumain, 1998 ; Camagni, 1996 ; Paelinck, 1996). La complexité de ces systèmes provient du grand nombre de variables en interaction et de leur non-linéarité liée aux rétroactions ou autorégulations multiples qui interviennent dans leur évolution (Dauphiné, 2003). Contrairement au modèle standard de la NEU qui reposait sur l’analyse de situations d’équilibre spatial, ces systèmes dynamiques sont en déséquilibre car ils se transforment continuellement sous l’action de ces processus dynamiques. De nouveaux outils d’analyse vont être utilisés pour décrire les caractéristiques de ces systèmes dynamiques en portant notamment attention à leurs trajectoires stables (évolutions quantitatives lentes sans modification qualitative) ou leurs bifurcations (changements de trajectoire) (Dauphiné, 1995). Ce type de modélisation est utilisé en économie pour renouveler l’analyse des cycles urbains décrivant l’alternance entre croissance dans le centre et report de l’urbanisation dans la périphérie : urbanisation, suburbanisation, désurbanisation, réurbanisation, urbanisation, etc. (Van den berg et al., 1982). Ces modélisations reposent sur l’emploi des modèles biologiques proies-prédateurs (Lotka-Volterra) couplés avec les mécanismes de la rente foncière (Camagni, 1988 ; Capello et Faggian, 2002). La modélisation de l’alternance centre/périphérie permet d’éclairer la formation de discontinuités spatiales dans le développement urbain puis l’apparition de phénomènes de remplissage qui conduisent à recréer une continuité du tissu urbain. En effet, le report en périphérie peut contribuer à laisser des parcelles vacantes dans les centres et le retour ultérieur vers les centres peut conduire à la construction de ces parcelles qui étaient restées vacantes.

14Les modélisations dynamiques vont représenter également une source d’inspiration pour plusieurs théories d’analyse du développement périurbain et de ses formes discontinues. D’une part, la croissance spatiale des villes va être modélisée avec les mécanismes de diffusion spatiale à partir de la transposition de modèles dynamiques issus de la physique (pour une synthèse voir par exemple Dauphiné, 1995). Cette diffusion spatiale est favorisée par les innovations en matière de transport qui tendent à améliorer l’accès en tout point de l’espace, notamment aux franges, par le processus de "contraction espace-temps" (Bretagnolle, 1999). La diffusion spatiale de l’urbanisation fait intervenir des ménages pionniers qui s’installent de manière dispersée dans les fronts urbains avant d’être rejoints par de nouveaux ménages dans une phase de diffusion urbaine qui amène à la coalescence des formes. Le développement urbain se poursuit alors en changeant d’échelle ("scale up"), entamant un nouveau cycle de dispersion et de diffusion (Dietzel et al., 2005). D’autre part, certaines analyses des modalités de développement périurbain mettent en évidence des trajectoires et des bifurcations dans l’évolution des systèmes urbains. Le processus qui conduit de la fragmentation politique à la fragmentation de l’urbanisation modélisée par Carruthers (2003), transposé en France par Charmes (2011) pour parler de l’émiettement urbain, s’inscrit dans cette perspective. Charmes (2007) analyse ainsi la dispersion des surfaces artificialisées dans les communes périurbaines à partir de l’évolution des coalitions d’intérêts à l’échelle des communes. Au sein d’une commune, l’analyse porte donc sur un système composé de ménages en quête d’installation qui interagissent avec les propriétaires fonciers et immobiliers et les élus locaux. L’évolution du système peut être décrit par une succession d’étapes à partir du moment où les élus s’engagent dans la revitalisation de leur commune en cherchant à capter les candidats à l’installation. En effet, après l’exode rural qui a touché les communes, la montée de la demande en logements périurbains a été perçue comme une chance par les populations rurales et leurs élus (coalition d’intérêts ruraux) qui se sont engagés dans une phase de croissance quantitative. Une première bifurcation intervient à un certain niveau de développement lorsque les nouveaux propriétaires périurbains vont prendre le dessus sur les propriétaires fonciers ruraux et faire pression sur les élus pour limiter l’urbanisation (coalition d’intérêts périurbains). Les propriétaires périurbains souhaitent en effet maintenir leur cadre de vie, maintenir ou accroître la valeur de leurs biens, ou encore éviter l’accroissement des taxes locales dans la mesure où le dépassement de seuils de population supposerait la construction de nouveaux équipements publics (écoles, stations d’épuration, etc.). Ce mécanisme tend à reporter les candidats à l’installation dans les franges urbaines et contribue ainsi à l’émiettement de la ville. Une dernière bifurcation intervient lorsque, face au vieillissement des populations résidentes, l’ouverture de nouvelles zones à l’urbanisation pour l’accueil de jeunes ménages permet à la fois d’optimiser les équipements scolaires et de répondre à la demande des propriétaires fonciers qui souhaitent valoriser leurs terrains. Cette étape marque le retour d’une phase de développement urbain qui peut produire des effets de remplissage.

Hétérogénéités spatiale et comportementale

  • 1 Dans la théorie du consommateur, la fonction d’utilité permet d’attribuer une valeur aux différents (...)

15L’abandon des hypothèses d’homogénéité de l’espace et d’homogénéité des préférences des ménages, utilisées dans le modèle standard de la NEU, va ouvrir de nouvelles pistes dans la modélisation des formes discontinues de la croissance urbaine. Les économistes vont proposer des approfondissements des modèles de la NEU par l’intermédiaire d’une complexification de la fonction d’utilité des ménages1 (Derycke, 1996).

16Premièrement, l’hétérogénéité spatiale va être introduite dans les modèles économiques avec la littérature sur les aménités (ou externalités). Ces aménités sont des caractéristiques des lieux non monnayables dont la valeur peut être positive ou négative selon les préférences des ménages. Selon la distinction de Brueckner et al. (1999), elles peuvent être exogènes, liées aux caractéristiques physiques ou historiques des espaces (littoral, cours d’eau, relief, réseau de villages...) ou endogènes, liées aux interactions entre les activités humaines. Cette hypothèse d’hétérogénéité spatiale utilisée dans les modèles tend à rapprocher la conception de l’espace des économistes de celle des géographes, car l’espace géographique est défini par les attributs de ses lieux. Wu et Plantinga (2003) utilisent ainsi un modèle théorique de localisation résidentielle dérivé du modèle monocentrique standard. Ils intègrent dans la fonction d’utilité le niveau d’aménités environnementales. L’hétérogénéité spatiale est formalisée en introduisant une source d’aménités exogène, localisée à une distance évolutive du centre. À une certaine distance, ils montrent que la source d’aménités conduit à la formation d’une discontinuité avec deux zones disjointes de développement résidentiel, l’une autour du centre et l’autre autour de la source d’aménités, séparées par des espaces agricoles. Un autre pan de la littérature s’intéresse aux aménités endogènes pour expliquer la constitution des formes urbaines. Les agriculteurs produisent en effet des externalités positives (entretien du paysage) ou négatives (bruit, pollution...) qui, lorsqu’elles sont valorisées ou dévalorisées par les ménages dans leurs choix d’installation, peuvent contribuer à la formation d’un espace discontinu, où alternent espaces agricoles et résidentiels (Cavailhès et al., 2003 ; Turner, 2005 ; Caruso et al., 2007 ; Coisnon et al., 2014). L’analyse des externalités d’agglomération va aussi fournir un cadre d’analyse pour la formation de discontinuités du développement résidentiel à l’échelle des régions urbaines. D’une part, Mieskowski et Mills (1993) développent la théorie du "flight from blight" qui explique le report des ménages aisés en périphérie pour fuir la concentration urbaine et ses désagréments. D’autre part, les modèles de l’économie géographique vont modéliser la formation de configurations urbaines polycentriques à partir de configurations monocentriques, avec des modèles étudiant de manière simultanée la localisation des ménages et des activités économiques (Fugita et Ogawa, 1982 ; Anas et al., 1998 ; Baumont et al., 2000 ; Gashet, 2001). Ces configurations polycentriques, formant des armatures urbaines avec un pôle principal et des pôles secondaires, sont utilisées comme facteur explicatif des discontinuités au sein des régions urbaines dans les modèles économiques (Carrion-Flores et Irwin, 2004 ; Clark et al., 2009).

17Deuxièmement, la formation de discontinuités dans le développement urbain va dépendre des préférences des ménages. Ces préférences des ménages vont pouvoir être formalisées par des paramètres intégrés aux modèles théoriques dérivés du modèle standard de la NEU. Caruso et al. (2007) développent un modèle théorique où les préférences des ménages pour différents types de voisinage procurant des externalités vont engendrer des formes urbaines continues ou discontinues. Les externalités environnementales et sociales résultent respectivement de la proximité des espaces agricoles ou des espaces urbains ou résidentiels (services, réseaux...). Lorsqu’il y a une préférence des ménages pour les externalités sociales par rapport aux externalités environnementales, la forme de la ville est compacte. Lorsque les ménages n’éprouvent aucun intérêt pour les externalités sociales, la ville est complètement dispersée. En cas d’indifférence entre externalités sociales et environnementales, ou de préférence pour les externalités environnementales, le tissu résidentiel est continu à proximité du centre et discontinu dans les franges périurbaines. La formation de cette morphologie particulière résulte de l’évolution dans le temps de la forme urbaine qui est obtenue par incrémentation. Le modèle théorique est en effet implémenté dans un automate cellulaire où des incrémentations simulent l’arrivée de nouveaux ménages qui cherchent à se localiser en fonction de leurs préférences et des terrains accessibles. À un certain stade de la simulation, les formes discontinues formées à proximité du centre dans les premières incrémentations vont connaître un phénomène de remplissage : les localisations plus centrales redeviennent attractives pour les ménages, car les seuls terrains aux franges qui pourraient encore offrir des externalités environnementales deviennent trop éloignés du centre et le coût des navettes domicile-travail ne compense plus le bénéfice de ces externalités.

Une méthode d’analyse spatio-temporelle du développement résidentiel

18Pour relever le défi de la mesure des formes contemporaines de la croissance urbaine à une échelle fine et dans le temps, nous proposons tout d’abord de mobiliser une base de données originale géolocalisant les nouvelles parcelles résidentielles entre 1950 et 2009 à partir de données fiscales. Nous expliciterons ce choix de données en complétant les arguments avancés par Irwin et Bockstael (2007) qui privilégient également les données fiscales pour l’analyse de la fragmentation de l’urbanisation dans le Maryland. Pour interroger la portée de notre cadre théorique, nous développons ensuite une méthode d’analyse spatio-temporelle à partir de la construction d’outils visant à caractériser les trajectoires résidentielles des communes et leur évolution morphologique. Cette méthode d’analyse permettra de suggérer les dynamiques de développement résidentiel à l’œuvre dans les espaces périurbains qui pourront être confirmées par une analyse de données contextuelles complémentaires.

19Cette méthode est appliquée à la région Limousin, un terrain original car à dominante rurale alors que la majorité des travaux en économie urbaine portent sur les très grandes agglomérations urbaines. Cette région présente également des spécificités intéressantes pour une analyse du développement résidentiel périurbain, avec le prisme des discontinuités spatiales. Le Limousin dispose en effet d’une armature urbaine atypique structurant le développement résidentiel : deux villes moyennes (Limoges, 140 000 habitants et Brive, 49 000 habitants), quatre villes de tailles intermédiaires (Tulle, Guéret, Saint-Junien et Ussel de 10 000 à 15 000 habitants) et un semis de petites villes qui offrent des services de proximité. L’héritage historique de la dispersion de l’habitat (hameaux et écarts) constitue également un ancrage possible pour les nouvelles formes de la croissance urbaine. Cette région se caractérise ensuite par un développement résidentiel sans croissance démographique. Marquée par un fort déclin démographique depuis le XIXe siècle, la région mise sur l’accueil de population et cette volonté d’accueil se traduit dans les documents d’urbanisme. L’accession à la propriété des ménages est enfin facilitée par des prix fonciers et immobiliers parmi les plus bas de France.

Une base de données originale

20L’espace français est découpé en une multitude de parcelles cadastrales. L’occupation du sol et les usages à l’intérieur de chaque parcelle sont connus des services des impôts pour le calcul des impôts locaux (taxes foncières et taxes d’habitation). Parmi ces données, la date de construction des locaux à usage d’habitation dans le fichier des propriétés bâties permet de constituer une base de données spatio-temporelles sur le Limousin pour étudier la croissance périurbaine entre 1950 et 2009. Cette date de construction présente l’avantage d’être renseignée de manière exhaustive pour les locaux à usage d’habitation car les services des impôts l’utilisent pour calculer l’imposition. Cette donnée a été créée pour les locaux d’habitation au moment de la révision des valeurs locatives décrétée à partir du 1er janvier 1970. Les conditions de recueil et de saisie de cette donnée nous amènent à souligner ses avantages et ses limites selon deux périodes, avant et après 1970 (figure 1).

Figure 1 : Volume annuel de parcelles résidentielles construites en Limousin

Figure 1 : Volume annuel de parcelles résidentielles construites en Limousin

Source : données DGFiP, fichier des propriétés bâties traité par le CEREMA Nord-Picardie, millésime 2010

  • 2 Formulaire de déclaration H1 de la DGFiP qui a pour vocation de recenser les constructions nouvelle (...)

21Pour les locaux construits avant 1970, les services des impôts se fondent sur la déclaration des propriétaires2 transmise en 1970 à l’ensemble des propriétaires. Cette date de construction est utilisée pour l’estimation du caractère de la maison qui impacte la valeur locative cadastrale. Cette donnée n’est pas une donnée principale pour les services des impôts, elle n’a donc pas fait l’objet de corrections ou de mises à jour en cas de rénovation d’ampleur du logement susceptible de générer, en théorie, un changement de la date de construction. Cette absence de corrections ou de mises à jour représente donc un avantage pour notre analyse avec le maintien dans la base de données de la date de construction d’origine. Ces données permettent de remonter assez loin dans le passé, avec une précision qui s’amoindrit petit à petit, faisant appel à la mémoire des propriétaires et de leurs aïeux au moment de la déclaration des années 1970. En Limousin, les 40 bâtiments les plus anciens, datés dans cette base de données, remontent aux années 1300. La figure 1 qui présente l’évolution des parcelles avec au moins un local à usage d’habitation daté depuis 1900, permet de distinguer par exemple la chute des constructions pendant les deux guerres mondiales et la croissance de la construction neuve favorisée par l’État pendant les Trente Glorieuses. Entre 1900 et 1970, les tendances observées peuvent faire l’objet d’une analyse par pas d’une dizaine d’années entre les pics de construction, repérables dans la figure 1. Il semblerait que le pic de 1900 corresponde à une pratique courante, mais non officielle, de saisie de l’information en cas de date manquante dans les formulaires de déclaration. Les autres pics semblent correspondre aux dates de construction estimées approximativement par certains propriétaires lors de la déclaration : 1910, 1920, 1930, 1950, 1960. Sur la période qui nous intéresse à partir de 1950, nous privilégierons donc l’analyse par périodes de 10 ans (1950-1960) de manière à limiter les effets des déclarations approximatives faites par une partie des propriétaires.

22Pour les locaux construits à partir de 1970, la date de construction correspond à la date d’achèvement. Cette date est issue du même formulaire de déclaration que les propriétaires doivent renseigner dans les 90 jours qui suivent l’achèvement des travaux. À partir de 1970, cette date est considérée très fiable car elle détermine l’exonération de deux ans sur la taxe foncière relative aux propriétés bâties. Les irrégularités observées sur la figure 1 au début des années 1970 correspondent vraisemblablement au rodage de la saisie de ces nouvelles données. Pendant cette période, la date de construction ne doit pas être considérée à l’année près. Ensuite, avec l’informatisation des données du cadastre à partir de 1978, les contrôles de saisie ont été de plus en plus rigoureux. Sur la figure 1, les tendances annuelles observées à partir de la fin des années 1970 sont en effet beaucoup plus régulières et conformes aux tendances connues de l’évolution de la construction neuve à l’échelle nationale (voir par exemple Jacquot, 2006). La construction neuve est soutenue par les aides à l’accession à la propriété à partir de la réforme du financement du logement en 1977, malgré la dégradation de la conjoncture économique (Taffin, 1985) qui explique la chute progressive de la construction à partir des années 1980 : croissance du chômage, taux d’intérêt hauts couplés à une politique de réduction de l’inflation conduisant à une désolvabilisation des ménages, durcissement des conditions d’attribution des aides à l’accession (Gobillon et Le Blanc, 2005). La construction neuve connaît un nouvel essor à partir de 1995 dans un contexte plus favorable à l’accession à la propriété : baisse des taux d’intérêt, recul du chômage, progression plus rapide du pouvoir d’achat des ménages, mise en place des prêts à taux zéro (Daubresse, 2003). Une nouvelle chute de la construction s’observe depuis la crise économique et financière de 2008.

23Malgré la différence de méthode de recueil à partir de 1970, nous disposons donc de données exhaustives pour les locaux à usage d’habitation car les services des impôts les utilisent pour calculer l’imposition. Ces données sont aussi homogènes, précises à l’échelle du logement et comparables sur l’ensemble de la période d’analyse qui nous intéresse, de 1950 à 2009, avec la possibilité de travailler sur des sous-périodes à façon. En remontant jusqu’aux années 1950, nous pourrons donc identifier les prémices du développement périurbain en Limousin et réaliser une analyse couvrant l’ensemble de la période de croissance périurbaine. Nous choisirons sept sous-périodes, calées sur les dates de recensement de la population de l’INSEE, dans l’optique de pouvoir comparer les évolutions de la construction aux évolutions socio-économiques mesurées par l’INSEE. Cette donnée présente cependant deux limites dans l’optique de saisir l’évolution des constructions et des dynamiques de restructuration du tissu résidentiel.

  • 3 Système d’Information et de Traitement Automatisé des Données Élémentaires sur les Logements et les (...)

24D’une part, elle ne permet pas de faire la distinction entre une construction nouvelle et la création d’un logement par changement d’usage d’un bâtiment d’activités. En effet, lorsque l’information de la date de construction ou d’achèvement n’entre pas dans le calcul de l’imposition, elle ne fait pas l’objet de saisie. En l’occurrence un certain nombre de bâtiments d’activités sont non imposés ou reposent sur une imposition calculée à partir d’autres critères selon le type d’activité (bilan comptable par exemple). La date d’achèvement du logement correspond donc à la date du changement d’usage du local si celui-ci a acquis un usage résidentiel. Cette distinction entre construction neuve et changement d’usage peut toutefois être approchée grâce aux fichiers SITADEL3, issus du traitement des permis de construire, qui permettent de dissocier les logements réalisés en construction neuve des nouveaux logements créés à partir de travaux sur bâtiments existants. À l’échelle française, les logements créés par changement de destination de locaux représentent, entre 1990 et 2005, entre 3 % et 7 % de la construction neuve annuelle (DAEI/SESP et DGUHC, 2008). Ces taux sont plus élevés dans les espaces ruraux tels que définis par l’INSEE (10,4 % en moyenne française) et diminuent avec le poids démographique des communes. Ainsi la proportion de logements issus d’un changement de destination dans les départements du Limousin, composés principalement de communes rurales (plus de 90 % des communes comptent moins de 2000 habitants en 2006), se situe entre 10 et 15 % de la construction neuve annuelle entre 1990 et 2005. Le contrôle de ce biais peut donc être réalisé par une évaluation du nombre de logements concernés par commune. Mais l’historique exploitable des données SITADEL (données exhaustives à partir de 1986) est plus réduit que celui des fichiers fonciers. De plus, dans une optique d’analyse morphologique à l’échelle de la parcelle, les données géolocalisées des fichiers fonciers ne peuvent être comparées avec les données SITADEL, qui sont non géolocalisables en raison de nombreuses lacunes dans les numéros de parcelles des permis (absence de saisie ou impact de l’évolution du plan cadastral). L’analyse de la dispersion de l’habitat en milieu rural doit tenir compte de ce biais qui peut être levé avec des vérifications sur le terrain pour les cas de créations de logements dans des granges anciennes et isolées.

25D’autre part, le suivi de l’évolution du tissu urbain en cas de destruction/reconstruction des locaux s’avère impossible dans la mesure où les fichiers fonciers sont des fichiers administratifs écrasés lors des mises à jour en temps réel. Il n’existe donc pas d’historique de ces fichiers sur 50 ans. Seule la date de construction des locaux existants, encore aujourd’hui, est présente dans la base de données. Avec ces données, nous nous intéressons donc au processus cumulatif de construction de l’habitat sans prise en compte des dynamiques de restructuration. Cette caractéristique de la base de données peut avoir une portée importante pour l’analyse du développement urbain de villes qui comportent de vastes tissus urbains détruits et reconstruits, notamment à l’occasion des bombardements pendant la Seconde Guerre mondiale ou de programmes de rénovation urbaine de grande ampleur. Les locaux résidentiels sont donc datés de la période de reconstruction, même si le développement urbain de ces villes est beaucoup plus ancien. En Limousin, ces situations sont cependant très marginales. Dans les régions davantage concernées par ces dynamiques de reconstruction/restructuration des tissus urbains, ce biais peut être contrôlé au cas par cas, à partir de la connaissance acquise sur les villes (utilisation de monographies, de photos antérieures aux destructions, etc.).

26À partir de cette donnée littérale, nous pouvons construire une base de données spatio-temporelles pour retracer l’évolution du développement résidentiel grâce à la géolocalisation des dates de construction. Nous utiliserons tout d’abord ces données à l’échelle communale, pour caractériser les trajectoires résidentielles des communes. Nous mobiliserons ensuite ces données à l’échelle parcellaire, pour caractériser la morphologie des espaces résidentiels au regard du stade de développement résidentiel des communes.

Les trajectoires résidentielles des franges périurbaines

27Nous proposons, à présent, de mener une analyse spatio-temporelle du développement résidentiel périurbain en Limousin à partir d’une méthode d’identification de trajectoires résidentielles développée pour étudier les processus d’urbanisation entre 1950 et 2009. Cette méthode va nous permettre, non seulement de mettre en lumière des décalages spatio-temporels dans les processus de diffusion des dynamiques résidentielles, mais aussi d’identifier des spécificités locales propres à certaines communes.

Méthode d’identification des trajectoires résidentielles

28Pour identifier les trajectoires résidentielles des communes, nous mobilisons des données agrégées à l’échelle communale construites à partir de la date de construction ou d’achèvement des logements : le nombre de nouvelles parcelles résidentielles par commune sur sept périodes entre 1950 et 2009. Chaque parcelle peut contenir en effet plusieurs locaux datés. Nous retenons la date du local résidentiel le plus ancien sur chaque parcelle qui permet d’identifier le moment à partir duquel la parcelle acquiert un usage résidentiel par la construction d’un logement neuf (cas le plus fréquent), ou par la création d’un logement dans un bâtiment ancien qui change d’usage.

29À partir de ces données, nous calculons le taux de croissance résiduel du nombre de parcelles résidentielles dans chaque commune par rapport au taux de croissance constaté à l’échelle de la région. Ensuite, nous construisons un indicateur de mesure de l’effet résiduel de la croissance du nombre de parcelles résidentielles dans chaque commune par rapport au taux de croissance constaté à l’échelle de la région (figure 2). Nous calculons cet effet résiduel sur les 747 communes du Limousin pour sept sous-périodes entre 1950 et 2009. Cet indicateur permet de proposer une forme d’analyse structurelle-résiduelle, ou "shift and share" (Pumain et Saint-Julien, 2010). L’effet résiduel va traduire une tendance à des croissances résidentielles plus ou moins rapides des communes (Ti) par rapport à la moyenne régionale (TR). Cet indicateur sert donc à mesurer des écarts par rapport à la moyenne régionale dus au contexte local de chaque commune. En analysant les résultats de cet indicateur nous pourrons donc suggérer l’impact de facteurs de développement résidentiel propres aux communes : statut des communes, offre résidentielle disponible, attractivité des communes selon leur accessibilité aux services, aux emplois ou aux aménités rurales...

Figure 2 : Effet résiduel de la croissance du nombre de parcelles résidentielles dans chaque commune par rapport au taux de croissance constaté à l’échelle de la région

Figure 2 : Effet résiduel de la croissance du nombre de parcelles résidentielles dans chaque commune par rapport au taux de croissance constaté à l’échelle de la région

30Chaque commune est caractérisée par une trajectoire résidentielle qui se définit par la succession de sept valeurs de l’indicateur d’effet résiduel. Pour disposer d’une vision synthétique de ces trajectoires résidentielles, nous réalisons une classification ascendante hiérarchique pour construire une typologie visant à regrouper les communes par type de trajectoire. Une typologie en quatre classes permettrait de maximiser la variance inter-classe et de minimiser la variance intra-classe (figure 3). Nous proposons plutôt une classification en sept classes pour pouvoir étudier les décalages spatio-temporels dans les processus d’urbanisation. En effet, avec une classification en sept classes, nous obtenons une vision plus détaillée des trajectoires de développement résidentiel de communes qui ont des fonctions ou des temporalités de développement différentes (figure 4). Ainsi, cette classification permet premièrement de distinguer les communes du profil V, composé principalement des centres urbains principaux et des petites villes maillant le territoire régional, des communes en frange des aires urbaines (profil P5). Deuxièmement, cette classification permet de distinguer les communes des premières couronnes de Limoges et de Brive (profils P1 et P2) qui ont des temporalités de développement résidentiel décalées dans le temps. Troisièmement, cette classification permet de distinguer les communes de deuxième couronne (profil P3) et de troisième couronne (profil P4) des principales agglomérations, avec des dynamiques distinctes à partir des années 1980.

Figure 3 : Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique

Figure 3 : Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique

Figure 4 : Trajectoires résidentielles des communes entre 1950 et 2009 en Limousin

Figure 4 : Trajectoires résidentielles des communes entre 1950 et 2009 en Limousin

Source : données DGFiP, fichier des propriétés bâties traité par le CEREMA Nord-Picardie, millésime 2010

Décalages spatio-temporels et diffusion des dynamiques résidentielles

31Cette typologie des trajectoires de développement des communes permet de visualiser deux types de décalages spatio-temporels dans le processus d’urbanisation des communes de la région.

32D’une part, la comparaison des périphéries des centres urbains principaux montre que la périphérie de Limoges connaît le développement le plus ancien (dès les années 1950), suivie de Brive (à partir des années 1960-70), puis des périphéries de Tulle, de Guéret, d’Ussel et de Saint-Junien (à partir des années 1970-80). Les petites villes qui maillent la région sont aussi concernées par le développement résidentiel de leur périphérie (Saint-Junien, La Souterraine, Bellac, Saint-Yrieix-la-Perche, Egletons, Uzerche, Bourganeuf), en cohérence avec la nouvelle géographie des aires urbaines de l’INSEE de 2010 qui distingue ces pôles et leur couronne. La géographie des profils P3 et P4 permet également de distinguer des dynamiques de développement divergentes entre les périphéries des villes principales de la région, suggérant un différentiel d’attractivité en matière d’emplois et de services. La périphérie de Tulle, dont les communes appartiennent exclusivement au profil P4, a été plus dynamique dans le passé et ne suit plus, depuis 1982-1990, les trajectoires des périphéries dynamiques de Limoges et de Brive (profil P3 enregistrant une accélération depuis 1999) qui se déploient de plus en plus loin des centres (profils P4, P5).

33D’autre part, ces décalages spatio-temporels apparaissent, avec le temps, au sein même de chaque aire urbaine avec différentes franges d’urbanisation autour des principales villes de la région (figure 4). Cette géographie des trajectoires résidentielles des communes présente des similarités avec la géographie évolutive des aires urbaines rétropolées entre 1968 et 1999 (INSEE Limousin, 2003, selon la méthode de Julien, 2000). L’analyse de l’évolution des aires urbaines repose sur des données et un principe de construction différents (traitement des migrations domicile-travail entre les différents recensements), mais elle fait émerger également l’équivalent de couronnes périurbaines autour des pôles principaux du Limousin. Les franges d’urbanisation mises en évidence par notre typologie accueillent donc des ménages périurbains et sont liées fonctionnellement aux villes centres qui concentrent les emplois et les services : les villes de Limoges, Brive, Tulle, Guéret et Ussel comptent en effet à elles seules plus de 70 % de l’emploi total pour tous les recensements de l’INSEE effectués depuis 1982 sur un périmètre correspondant à leurs aires urbaines de 2006. Ces franges sont caractérisées par des courbes en cloche de la croissance résiduelle moyenne sur les profils P1 à P4. Ces courbes rappellent les processus de diffusion souvent modélisés par une croissance logistique. Cette caractéristique suggère une diffusion des dynamiques résidentielles au niveau des franges à partir des centres principaux.

34En effet, la croissance résiduelle des villes centres de la région diminue progressivement entre 1950 et 2009, passant de +21 % à -2 %. L’écart avec les forts taux de croissance constatés dans les communes de périphérie suggère que les ménages ne trouvent pas dans les centres une offre de terrains à bâtir qui réponde à leurs attentes (insuffisance de parcelles aménagées, prix fonciers trop hauts ou superficies de parcelles trop réduites) ou que les ménages préfèrent s’installer en périphérie (recherche d’un confort résidentiel avec des parcelles plus grandes, attrait des aménités rurales ou rejet des centres anciens).

35Les premières communes limitrophes de Limoges et Brive (profil P1) se développent dès les années 1950 avec des effets résiduels très forts donc des taux de croissance des parcelles résidentielles très supérieurs à la moyenne régionale (jusqu’à +75 % entre 1960 et 1968, figure 4). Les autres communes de la première couronne de Limoges et de Brive (profil P2) se développent ensuite à partir de 1960-1968, avec une croissance très supérieure à la moyenne régionale, et prennent le relais des communes du profil P1 dont la croissance se ralentit. Après une phase de croissance soutenue, les communes du profil P2 enregistrent à leur tour un ralentissement à partir des années 1975-1982. Ce ralentissement tient à la chute générale du niveau de construction à partir des années 1980 (figure 1) mais aussi au report des dynamiques d’urbanisation dans les communes périurbaines de deuxième et troisième couronnes (profils P3 et P4).

36En effet, les communes des profils P3 et P4 enregistrent des taux de croissance supérieurs à la moyenne régionale à partir de la période 1975-1982 (figure 4). Les dynamiques résidentielles s’éloignent donc des centres, dès la période 1975-1982, alors même que les terrains qui seraient disponibles pour la construction à proximité des centres ne manquent pas dans la mesure où les communes de première couronne poursuivent leur croissance jusqu’en 2009 (profil P1 et P2). Cette analyse diachronique suggère l’existence possible de mécanismes de contrôle de la croissance urbaine par les collectivités. Ces mécanismes mis en place à proximité des centres urbains permettent, par exemple, d’éviter les effets de seuils impliquant des investissements en matière d’équipements (Castel, 2007).

Originalités locales dans les processus d’urbanisation

37La typologie permet ensuite de discuter l’image d’un développement résidentiel progressif qui serait concentrique à partir des centres urbains, tel que modélisé par la NEU. En effet, certaines communes se distinguent dans leur environnement périurbain. Avec plusieurs exemples choisis au sein des périphéries de Limoges, de Brive et de Saint-Junien, nous soulignerons l’impact de l’hétérogénéité sur les trajectoires résidentielles des communes.

38Les communes limitrophes qui forment la première couronne de Limoges n’appartiennent pas systématiquement aux profils P1 et P2. Par exemple, Chaptelat et Bonnac-la-côte situés au Nord de Limoges ont connu un développement résidentiel plus tardif (profil P3). En réalité ces deux communes sont limitrophes de Beaune-les-Mines au Nord de Limoges qui constituait une commune de première couronne, rattachée administrativement à Limoges en 1962. Ce contexte de fusion permet de comprendre pourquoi ces deux communes enregistrent plutôt des dynamiques de communes de deuxième couronne de la périphérie de Limoges (profil P3).

39Inversement, Boisseuil est une commune non limitrophe de Limoges, mais elle présente des dynamiques similaires aux communes de première couronne (profil P2). La mairie a en effet décidé de créer des lotissements dès les années 1960 : l’inventaire communal de l’INSEE recense, en 1979, 4 lotissements pour 68 logements créés entre 1960 et 1980. Puis la démocratisation de l’automobile et l’amélioration des réseaux routiers ont joué un rôle important pour cette commune qui a bénéficié de la mise en service de deux accès directs à Limoges par l’autoroute A20 en 1980, favorisant l’installation des ménages périurbains. La proximité des échangeurs autoroutiers de l’A20 et de l’A89 autour de Brive est également un facteur important du développement des communes de périphérie (profil P3) et de l’accélération de leur développement depuis les années 2000. Par exemple Sadroc, au Nord de Donzenac, est une commune à fort développement résidentiel (profil P3) par rapport à ses voisines. Elle bénéficie d’un échangeur autoroutier avec un accès direct à Brive, mais aussi de la proximité de Donzenac, petite ville considérée comme un relais de proximité pour les services au sein du périmètre du SCOT. Enfin le développement résidentiel sur cette commune est peu encadré avec une carte communale instituée seulement en 2004.

40Plusieurs petites villes qui maillaient déjà le territoire régional en 1962 (communes urbaines en 1962 au sens de l’INSEE) n’appartiennent pas au profil V qui regroupe l’essentiel des centres urbains principaux et petites villes de la région. En effet, dès lors que ces petites villes sont intégrées dans l’aire d’influence des villes-centres de Limoges et de Brive, leurs dynamiques de développement sont plus importantes. Trois villes appartiennent ainsi au profil P4 : Aixe-sur-Vienne, Ambazac, intégrant respectivement l’aire urbaine de Limoges en 1975 et en 1982, et Allasac, intégrant l’aire urbaine de Brive en 1999 (zonages rétropolés, INSEE Limousin, 2003). Deux autres villes appartiennent au profil P5 : Donzenac, intégrant l’aire urbaine de Brive en 1990 et Nexon, intégrant l’aire urbaine de Limoges en 1999. Ces petites villes intermédiaires dans l’armature urbaine, confortées par le développement périurbain, représentent des points d’ancrage pour le développement périurbain des communes voisines. Par exemple, les communes situées dans l’aire urbaine de Limoges à proximité d’Aixe-sur-Vienne et Nexon sont particulièrement dynamiques : Jourgnac, Beynac, Meilhac, Burgnac, Saint-Martin-le-Vieux appartiennent au profil P3.

41Enfin, prenons l’exemple de deux communes, Solignac et Chasteaux, limitrophes de Limoges et de Brive, classées dans le profil P5, qui se distinguent par des dynamiques résidentielles plus faibles que les autres communes de première couronne (profils P1 et P2). En effet, ces communes n’ont pas accueilli de vastes programmes de lotissements et se sont principalement développées sous forme d’habitat diffus. À Solignac, cette maîtrise du développement résidentiel peut s’expliquer notamment par une volonté de préserver la valeur patrimoniale de cette commune, riche de cinq bâtiments ou espaces classés monuments historiques et de deux sites inscrits au titre du paysage. Chasteaux dispose, quant à elle, de deux sites inscrits au titre du paysage dont le bourg. L’urbanisation sur les autres espaces de cette commune reste fortement contrainte par le relief et le fort taux de boisement.

L’évolution morphologique des franges périurbaines

42La construction et l’analyse d’indicateurs inspirés des méthodes de l’écologie des paysages nous permettent une lecture morphologique complémentaire des trajectoires résidentielles des communes. Nous aborderons la transition morphologique des communes périurbaines à partir de leur tissu résidentiel initial à dominante rurale. Nous analyserons également l’évolution de la dispersion de l’habitat au regard des processus de diffusion des dynamiques résidentielles dans les espaces périurbains.

Construction d’indicateurs morphologiques

43Compte tenu de l’absence de plan cadastral informatisé sur une partie des communes du Limousin, nous optons pour une géolocalisation des données sur le semis de points que constituent les localisants des parcelles, disponibles de manière exhaustive sur l’ensemble du territoire français (IGN, BD Parcellaire). Chaque parcelle peut contenir plusieurs locaux datés. Nous retenons la date du local résidentiel le plus ancien sur chaque parcelle qui permet d’identifier le moment à partir duquel la parcelle acquiert un usage résidentiel par la construction d’un logement neuf (cas le plus fréquent), ou par la création d’un logement dans un bâtiment ancien qui change d’usage.

  • 4 Cette méthode est une étape classique de l’élaboration de tache urbaine qui procède par dilatation (...)

44À partir de cette base de données géolocalisées, nous souhaitons caractériser la morphologie des espaces résidentiels, en particulier leurs formes discontinues et leur évolution dans le temps. Dans la lignée des travaux sur la fragmentation du développement urbain d’Irwin et Bockstael (2007) ou de Clark et al. (2009), nous proposons d’adapter des mesures d’écologie du paysage à notre base de données, de manière à saisir non seulement la dispersion et la fragmentation des espaces résidentiels mais aussi les effets de coalescence avec l’évolution de l’urbanisation. Notre base de données se présente sous la forme d’un semis de points. Pour passer d’un semis de points à une couche d’information géographique adaptée au calcul d’indicateurs d’écologie du paysage, nous procédons donc à la création de zones tampons (buffers) autour de chaque localisant parcellaire4. Ces zones tampons sont ensuite agrégées pour former des agrégats, assimilables à des unités paysagères (ou "patch") (figure 5).

Figure 5 : Visualisation de la base de données spatio-temporelles représentant l’évolution du développement résidentiel entre 1962 et 2006 à Couzeix et Chaptelat (communes limitrophes de Limoges de part et d’autre de la rocade Nord-Ouest)

Figure 5 : Visualisation de la base de données spatio-temporelles représentant l’évolution du développement résidentiel entre 1962 et 2006 à Couzeix et Chaptelat (communes limitrophes de Limoges de part et d’autre de la rocade Nord-Ouest)

Source : DREAL Limousin

45Nous utiliserons ici quatre mesures pour calculer des indicateurs moyens à l’échelle communale : l’évolution du nombre d’agrégats (ΔA), l’apparition de nouveaux agrégats (A), le nombre d’agrégats qui fusionnent pour approcher les phénomènes de coalescence (C) et la taille moyenne des portions de zone tampon créées entre deux dates (D) (figure 6). La croissance du nombre d’agrégats évoque un phénomène de fragmentation quand la diminution du nombre d’agrégats indique un phénomène de remplissage qui amène à la coalescence des différents agrégats. Le quatrième indicateur (D) permet de mesurer la dispersion de l’habitat avec, pour un rayon donné, une valeur qui évolue en fonction de la distance entre les points du semis.

Figure 6 : Principe de construction des indicateurs morphologiques

Figure 6 : Principe de construction des indicateurs morphologiques

46L’originalité de ces mesures tient à l’adaptation des principes de l’écologie du paysage à une base de données au format "vecteur". En effet les mesures d’écologie du paysage sont habituellement calculées sur des images de l’occupation du sol au format "raster" représentées sous forme de carreaux de taille standard fixe. Par rapport aux données "raster", l’intérêt des données "vecteur" est double. Premièrement, contrairement aux données "raster", ces données "vecteur" permettent de mettre directement en rapport le nombre de parcelles construites avec l’évolution de la morphologie du tissu résidentiel. Ainsi, les phénomènes de densification peuvent être mesurés lorsque la progression des parcelles résidentielles ne génère aucune extension spatiale des agrégats. Deuxièmement, ces données "vecteur" offrent la possibilité de manipuler facilement les objets géométriques créés (agrégats) à des fins d’analyse de la dispersion c’est-à-dire d’analyse de la distance entre les points du semis. En effet, les zones tampons que nous générons à partir du semis peuvent être construites avec un rayon au choix. Ces données offrent donc la possibilité de gérer l’agrégation des tampons en fonction de la distance entre les points et de l’échelle d’analyse, grâce au choix du rayon du tampon. Les données "vecteur" permettent ainsi de tester l’influence du MAUP sur les résultats, c’est-à-dire plus précisément l’effet d’échelle, en jouant sur le rayon du tampon. Nous rejoignons ici les outils de l’analyse fractale, par exemple l’analyse de la dilatation de Minkowski, utilisés pour mesurer l’agrégation des objets géographiques avec le changement d’échelle produit par la dilatation des objets.

  • 5 Cet indicateur de dispersion au rayon de 40 mètres présente une distribution normale des valeurs co (...)

47Nous proposons ici de choisir un rayon de travail, quel que soit l’espace considéré et quelle que soit la période d’analyse. L’objectif est de pouvoir comparer, à méthode constante, les formes urbaines sur une cinquantaine d’années en s’intéressant à l’implantation des logements pour comprendre l’agrégation ou la dispersion des espaces bâtis. Nous choisissons donc de fixer l’échelle spatiale pour le calcul de ces indicateurs, de manière à travailler sur leur évolution dans le temps. Les tests réalisés pour choisir ce rayon de travail montrent une influence plus importante du choix du rayon sur les mesures d’évolution du nombre d’agrégats et de coalescence que sur l’indicateur de dispersion (Reux, 2015). L’analyse de ce dernier indicateur nous conduit à retenir un rayon de 40 mètres. Ce choix pourrait être différent dans d’autres territoires, mais il s’avère être, en Limousin, un bon compromis pour discriminer les différentes communes de la région, des densités construites les plus fortes aux densités les plus faibles5. Pour analyser l’évolution morphologique des espaces périurbains, nous calculons donc les 4 indicateurs morphologiques proposés pour les communes situées au sein des aires urbaines de Limoges, de Brive, de Tulle, de Guéret et d’Ussel (figure 7).

Figure 7 : Évolution de la morphologie de l’habitat entre 1950 et 2009 en Limousin en fonction des trajectoires résidentielles des communes (profils V à R)

Figure 7 : Évolution de la morphologie de l’habitat entre 1950 et 2009 en Limousin en fonction des trajectoires résidentielles des communes (profils V à R)

Source : données DGFiP, fichier des propriétés bâties traité par le CEREMA Nord-Picardie, millésime 2010

Transition morphologique des communes de première couronne

  • 6 Construction qui se réalise hors de toute procédure d'aménagement.

48Les communes de première couronne (profil P1 et profil P2) se caractérisent par une forte diminution de leur niveau moyen de dispersion en début de période d’analyse : entre 1950 et 1968 pour le profil P1 et entre 1962 et 1975 pour le profil P2 (figure 7). Ces niveaux de dispersion se rapprochent, alors, de ceux constatés dans les villes principales (profil V). Cette diminution de la dispersion se déroule pendant leurs phases de forte croissance résidentielle (1950-1968 pour P1 et 1962-1975 pour P2, voir figure 4). Cette évolution montre une transition morphologique forte dans le développement de ces communes où coexistaient un centre-bourg ancien et des formes d’habitat rural (hameaux, fermes isolées). À partir de 1950, ces communes vont accueillir en effet de grands programmes de lotissements, principalement privés : l’inventaire communal de l’INSEE réalisé en 1979 confirme en effet, dans les communes des profils P1 et P2, des moyennes respectives de plus de 250 et de plus de 200 logements situés en lotissements privés. Ces formes de développement continuent de se développer dans les périodes plus récentes. En effet, la part de construction en diffus6 dans la construction totale de logements diminue progressivement de 36 % à 29 % au sein des profils P1 et P2 entre les périodes 1982-1990 et 1999-2007 (d’après les données SITADEL). Le développement de ces formes d’habitat se traduit dans les statistiques de nos indicateurs morphologiques.

49D’une part, pour le profil P1, la forte croissance des nouvelles parcelles résidentielles et la diminution de la dispersion s’accompagnent d’une diminution des nouveaux agrégats (A) et d’une baisse des phénomènes de coalescence (C) entre les périodes 1950-1962 et 1962-1968, suggérant l’apparition de nouveaux quartiers d’habitat groupé. À côté de Brive, le développement de Malemort-sur-Corrèze était marqué entre 1950 et 1962 par un développement de l’habitat linéaire le long de l’axe routier principal traversant le centre bourg. À partir des années 1960, le développement se réalise plutôt sous forme de lotissements, notamment en extension du tissu urbain de Brive. De même, à proximité de Limoges, les deux communes du profil P1 (Isle et le Palais-sur-Vienne) accueillent de nouveaux quartiers d’habitat groupé, comme le lotissement des Courrières à Isle, isolé du centre-bourg de la commune, construit à la fin des années 1960. La construction de ce nouveau quartier s’inscrit dans la dynamique résidentielle du faubourg voisin de Limoges (le Roussillon) qui s’est fortement développé à partir des années 1950, sous la forme de lotissements. À partir de 1962-1968, l’oscillation des indicateurs morphologiques pour le profil P1 suggère la création de nouveaux secteurs résidentiels, au sein des communes, déconnectés du tissu résidentiel existant (hausse des nouveaux agrégats, baisse de la coalescence). Les effets de remplissage tendent ensuite à recréer de la continuité (baisse des nouveaux agrégats et hausse de la coalescence).

50D’autre part, pour le profil P2, cette diminution de la dispersion s’accompagne au contraire d’une croissance des nouveaux agrégats (A) et des phénomènes de coalescence (C). Cette différence d’évolution par rapport au profil P1 peut s’expliquer par la coexistence plus marquée de différentes formes de développement résidentiel, au sein des communes de ce profil. En effet, les secteurs les plus proches de Limoges et de Brive présentent généralement un développement résidentiel sous forme d’habitat groupé (lotissements, extension des centres-bourgs), alors que les secteurs plus éloignés, présentant un caractère rural, se développent sous forme d’habitat diffus ancré autour des hameaux anciens ou des fermes isolées. Cette coexistence se repère également à la taille moyenne des parcelles résidentielles entre 1962 et 1975 qui est supérieure pour les communes du profil P2, soit une moyenne de plus de 1400 m2 pour le profil P2 contre une moyenne inférieure à 1000 m2 pour le profil P1.

51Enfin, à partir de la période 1982-1990, le nombre d’agrégats pour les deux profils P1 et P2 diminue jusqu’à devenir négatif (ΔA). Cette évolution indique que les phénomènes de remplissage prennent le dessus sur la dispersion de l’habitat favorisant la fragmentation du tissu résidentiel. Cette évolution peut être rapprochée de l’instauration des documents d’urbanisme. En 1979, l’inventaire communal de l’INSEE relève en effet que ces communes de première couronne sont en phase d’élaboration de leurs plans d’occupation des sols. En 1988, toutes ces communes sont couvertes par un document d’urbanisme. Ainsi, ces phénomènes de coalescence peuvent s’expliquer par le remplissage progressif des zones ouvertes à l’urbanisation qui sont situées à proximité du tissu urbain existant, pour optimiser l’usage des réseaux. Cet effet de remplissage a été vraisemblablement renforcé à partir de 2000 avec la loi SRU qui prône la densification urbaine au travers des nouveaux plans locaux d’urbanisme. Plus ponctuellement, ces effets de remplissage peuvent s’expliquer par la libération de terrains constructibles restés libres de construction jusque-là (phénomène de rétention foncière de la part des propriétaires fonciers).

Dispersion et diffusion dans les communes périurbaines plus éloignées

52Les communes périurbaines de deuxième, troisième voire quatrième couronnes (profils P3, P4, P5), dont les dynamiques de croissance émergent à partir des années 1975-1982, se situent à des niveaux de dispersion beaucoup plus élevés (D). Ces niveaux de dispersion sont similaires voire supérieurs à la dispersion moyenne constatée dans les communes les plus rurales (profil R). Dans ces communes, la dispersion de l’habitat prend le dessus sur les formes d’habitat groupé. Le modèle privilégié en Limousin est la maison individuelle sur un vaste terrain. Dans ces profils, depuis 1975, quelles que soient les périodes, les parts de construction en maisons individuelles sont toujours supérieures à 90 % et les superficies moyennes de terrain toujours supérieures à 1900 m2. Le développement résidentiel de ces communes s’explique à la fois par un attrait des ménages pour ces formes d’habitat et le niveau de prix très bas de l’immobilier en Limousin, renforcé par l’effet du gradient de prix du centre vers la périphérie. Ces niveaux de prix freinent la production d’opérations rentables d’habitat groupé par les promoteurs et les lotisseurs qui privilégient les communes de première couronne (P1 et P2) pour leurs opérations.

53L’analyse des temporalités de développement des profils P3, P4 et P5 permet de suggérer l’articulation entre les phénomènes de dispersion et de diffusion. En effet, les profils P3 et P4 ont enregistré un pic de dispersion sur la période 1968-1975 et le profil P5 un pic sur la période 1975-1982. Ces pics de dispersion interviennent donc avant les périodes de croissance les plus importantes du nombre de parcelles résidentielles (1975-1982 pour les profils P3 et P4, 1982-1990 pour le profil P5, voir figure 4). Ce décalage semble confirmer le mécanisme de dispersion-diffusion évoqué par Dietzel et al. (2005). En effet, la dispersion de l’habitat est plus forte au moment où les premiers ménages périurbains pionniers s’installent dans ces communes. Dans cette période 1968-1975, le niveau de dispersion dans le profil P3 est, de plus, nettement supérieur à celui des communes rurales (profil R), signifiant une spécificité morphologique de ce développement résidentiel périurbain. L’attractivité des communes périurbaines se renforce après l’arrivée des premiers ménages périurbains, amenant à des phénomènes de remplissage qui tendent à faire baisser le niveau de dispersion moyen (D). Les profils P3 et P4 enregistrent en particulier une augmentation des phénomènes de coalescence (C) depuis 1968-1975. Ensuite, à partir de 1975-1982 pour les profils P3 et P4, puis à partir de 1982-1990 pour le profil P5, le niveau de dispersion (D) diminue dans la mesure où les phénomènes de coalescence vont progressivement venir compenser les phénomènes de fragmentation et contribuer à la diminution de la dispersion de l’habitat : ΔA devient négatif après la période 1990-1999 pour les profils P3 et P4, et se rapproche de zéro pour le profil P5. Cette évolution correspond à un tissu résidentiel de moins en moins fragmenté qui se développe en continuité des parcelles résidentielles existantes. L’effet des documents d’urbanisme peut être, encore une fois, souligné. Toutefois, les communes des profils P3 à P5 qui en disposent en 1988 sont peu nombreuses (moins de 40 %). Cependant, en l’absence de documents d’urbanisme, les communes sont régies par le règlement national de l’urbanisme qui prévoit, à partir de 1983, le principe de construction en continuité de la partie actuellement urbanisée, assorti d’une "règle anti-mitage" depuis 1977 (Godfrin, 2006).

Conclusion

54L’analyse des processus de développement des formes morphologiques de la croissance urbaine représente un centre d’intérêt renouvelé pour l’économie urbaine qui s’intéressait initialement à la structure spatiale des villes et au processus d’étalement urbain à l’échelle des régions urbaines. Les lectures morphologiques de l’étalement urbain sont utiles pour mettre à jour l’approche essentiellement fonctionnelle du cadre théorique standard de la NEU. Or, la compréhension de ces formes morphologiques passe par l’analyse de leur épaisseur historique à des échelles spatiales suffisamment fines. Dans cette perspective, nous proposons une analyse spatio-temporelle du développement résidentiel périurbain pour saisir les dynamiques à l’œuvre dans les processus de localisation des ménages. Les outils méthodologiques développés dans cet article permettent de surmonter les difficultés rencontrées pour décrire ces formes contemporaines de la croissance urbaine : nous proposons des outils conçus à partir de données à l’échelle parcellaire, mobilisables sur de vastes espaces et sur une échelle temporelle visant à remonter aux prémices du développement périurbain. Une analyse empirique est ensuite proposée en Limousin pour confronter les résultats obtenus aux réalités locales. Cette application permet d’illustrer la capacité des outils développés à saisir l’évolution des espaces périurbains et de mettre en perspective les apports successifs de l’économie urbaine s’intéressant aux formes spatiales de l’étalement urbain.

55Premièrement, la construction d’une base de données spatio-temporelles originale des parcelles converties à un usage résidentiel constitue une avancée significative pour la description et la compréhension des dynamiques à l’œuvre dans les espaces périurbains depuis les années 1950. Cette base de données est en effet peu coûteuse, et généralisable à l’ensemble des espaces français. Elle offre la possibilité de travailler sur des périodes à façon entre 1950 et 2009 et présente des qualités d’homogénéité, de fiabilité et d’exhaustivité à l’échelle parcellaire. Les biais de cette base de données d’origine administrative pour une étude du développement résidentiel peuvent être contrôlés par la mobilisation de bases de données complémentaires.

56Deuxièmement, la construction d’une typologie communale à partir d’une analyse de type "shift and share" des taux de croissance des nouvelles parcelles résidentielles permet d’identifier des franges périurbaines autour des villes principales du Limousin qui se constituent successivement entre 1950 et 2009. Les communes de ces franges successives se caractérisent par des trajectoires d’urbanisation qui s’expliquent soit par des décalages spatio-temporels, évoquant un processus de diffusion spatiale, soit par des originalités locales, qui renforcent ou atténuent leur développement. La géographie obtenue à partir de notre base de données présente des similarités avec la géographie évolutive des aires urbaines rétropolées reposant sur une analyse fonctionnelle domicile-travail (Julien, 2000). De nouvelles applications sur les autres aires urbaines françaises façonnées par des processus similaires de périurbanisation sont donc envisageables pour éclairer leurs dynamiques fonctionnelles par une approche morphologique.

57Troisièmement, la construction d’indicateurs morphologiques, à partir de l’adaptation des principes de l’écologie du paysage à une base de données au format « vecteur » à l’échelle parcellaire, permet de s’intéresser à l’évolution de la dispersion, de la fragmentation et de la coalescence des formes de développement résidentiel tout au long du processus d’urbanisation. Ces indicateurs sont généralisables à d’autres espaces grâce à l’utilisation d’une base de données au format "vecteur" qui offre la possibilité d’adapter les indicateurs à la morphologie des territoires analysés caractérisés par des densités bâties plus ou moins fortes. Les résultats morphologiques croisés avec les trajectoires de développement résidentiel mettent en évidence des séquences de développement mêlant diffusion et dispersion de l’habitat dans les franges périurbaines du Limousin, repérées dans d’autres contextes territoriaux très différents (Dietzel et al., 2005, Yu et Ng, 2007).

58Quatrièmement, grâce à l’analyse des trajectoires des franges périurbaines et de leur évolution morphologique, nous pouvons saisir les dynamiques de développement résidentiel à l’œuvre avec des processus de localisation des ménages qui interagissent avec des mécanismes propres à l’offre foncière définie par les collectivités, les propriétaires fonciers et les opérateurs d’aménagement. L’analyse de ces processus représente une étape pour simuler des scénarios d’évolution, afin d’alimenter les visions normatives des architectes, des urbanistes et des aménageurs et ainsi participer à la conception de nouveaux projets urbains (Godard 2000). En Limousin, l’anticipation du projet urbain représente en particulier un enjeu pour les communes de frange, pour lesquelles l’urbanisation est encore majoritairement régie par des cartes communales et par le Règlement National d’Urbanisme (DREAL Limousin, 2012).

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Notes

1 Dans la théorie du consommateur, la fonction d’utilité permet d’attribuer une valeur aux différents paniers de biens en fonction des préférences des ménages.

2 Formulaire de déclaration H1 de la DGFiP qui a pour vocation de recenser les constructions nouvelles.

3 Système d’Information et de Traitement Automatisé des Données Élémentaires sur les Logements et les locaux : base de données qui recense les opérations de construction à usage d’habitation (logement) et à usage non résidentiel (locaux) soumises à la procédure d’instruction du permis de construire.

4 Cette méthode est une étape classique de l’élaboration de tache urbaine qui procède par dilatation et rétractation.

5 Cet indicateur de dispersion au rayon de 40 mètres présente une distribution normale des valeurs communales. Pour les rayons inférieurs ou supérieurs les distributions sont asymétriques en raison des effets "plancher" ou des effets "plafond" liés à des valeurs de rayons trop faibles ou trop fortes pour caractériser la morphologie résidentielle du tissu en Limousin (Reux, 2015).

6 Construction qui se réalise hors de toute procédure d'aménagement.

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List of illustrations

Title Figure 1 : Volume annuel de parcelles résidentielles construites en Limousin
Credits Source : données DGFiP, fichier des propriétés bâties traité par le CEREMA Nord-Picardie, millésime 2010
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-1.jpg
File image/jpeg, 684k
Title Figure 2 : Effet résiduel de la croissance du nombre de parcelles résidentielles dans chaque commune par rapport au taux de croissance constaté à l’échelle de la région
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-2.jpg
File image/jpeg, 536k
Title Figure 3 : Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-3.jpg
File image/jpeg, 76k
Title Figure 4 : Trajectoires résidentielles des communes entre 1950 et 2009 en Limousin
Credits Source : données DGFiP, fichier des propriétés bâties traité par le CEREMA Nord-Picardie, millésime 2010
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-4.jpg
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Title Figure 5 : Visualisation de la base de données spatio-temporelles représentant l’évolution du développement résidentiel entre 1962 et 2006 à Couzeix et Chaptelat (communes limitrophes de Limoges de part et d’autre de la rocade Nord-Ouest)
Credits Source : DREAL Limousin
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-5.jpg
File image/jpeg, 1.6M
Title Figure 6 : Principe de construction des indicateurs morphologiques
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-6.jpg
File image/jpeg, 1.1M
Title Figure 7 : Évolution de la morphologie de l’habitat entre 1950 et 2009 en Limousin en fonction des trajectoires résidentielles des communes (profils V à R)
Credits Source : données DGFiP, fichier des propriétés bâties traité par le CEREMA Nord-Picardie, millésime 2010
URL http://cybergeo.revues.org/docannexe/image/27985/img-7.jpg
File image/jpeg, 2.0M
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References

Electronic reference

Sara Reux, « Trajectoires résidentielles et morphologiques des franges périurbaines : une méthode appliquée au Limousin », Cybergeo : European Journal of Geography [Online], Regional and Urban Planning, document 810, Online since 21 March 2017, connection on 22 October 2017. URL : http://cybergeo.revues.org/27985 ; DOI : 10.4000/cybergeo.27985

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Sara Reux

Laboratoire GRETHA, UMR 5113, CNRS, Université de Bordeaux, France
CEREMA Normandie-Centre
sara.reux@cerema.fr

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