La musique recommandée pour cette section Trespassers William
Dépasser l'espace euclidien
pour dessiner un nouveau monde
La première série de cartogrammes et anticartogrammes a permis d'explorer la répartition des pôles urbains à partir de la forme des communes. Il est possible d'envisager une seconde exploration de la Suisse, mais en faisant le pari dans cette tentative d'atténuer encore plus le rapport à l'espace euclidien, libérant la dimension spatiale de son carcan de perpendicularité pour l'ouvrir à une manipulation basée sur un fait social primordial, la distribution de la population humaine à sa surface.
Mais pouvons-nous faire une totale abstraction de la géomorphologie et trouver une façon d'exprimer l'espace urbanisé sur la seule base de la répartition de la population?
Voici une nouvelle présentation de la Suisse, le centroide de chaque commune a servi de base en un découpage en polygones de Voronoi, qui est l'espace dans lequel chaque point se trouve plus proche de son centroide que de tout autre centroide. Il y a donc autant de polygones de Voronoi que de communes. Bien sûr, il y a un effet de bord et les communes frontalières sont énormes car peu contraintes. Mais chaque commune se réduit à un simple polygone de lignes droites, ce qui devrait accélerer les manipulations suivantes.
Voici une nouvelle présentation de la Suisse, le centroide de chaque commune a servi de base en un découpage en polygones de Voronoi, qui est l'espace dans lequel chaque point se trouve plus proche de son centroide que de tout autre centroide. Il y a donc autant de polygones de Voronoi que de communes. Bien sûr, il y a un effet de bord et les communes frontalières sont énormes car peu contraintes. Mais chaque commune se réduit à un simple polygone de lignes droites, ce qui devrait accélerer les manipulations suivantes.
Une mise en couleur selon le nombre de côtés de chaque polygone permet d'exprimer la connectivité de chaque commune avec ses voisines. Le diagramme de Voronoi a été découpé avec le contour de la Suisse. Nous sommes maintenant dans un espace différent.
Nous voilà prêts à construire une série de cartogrammes et d'anticartogrammes à partir de ces polygones de Voronoi.
Quelle structure spatiale allons nous découvrir que nous n'avions pas vue jusque là?
Quelle structure spatiale allons nous découvrir que nous n'avions pas vue jusque là?
Du cartogramme de polygones de Voronoi
comme instrument d'exploration simplifié du monde
Après 2 itérations, les grandes villes n'écrasent pas encore tout sour leur rayonnement, et les lacs se reconnaissent encore ici et là- Après chaque itération, la surface de chaque polygone est recalculée puis classée selon le principe du même nombre de polygones par classe. Les communes les plus peuplées grandissent plus rapidement et deviendront ainsi toujours plus jaune, alors que les communes peu peuplées se rléduiront à un liséré bleu toujours plus foncé et étroit.
Après 4 et 6 itérations, le déplacement relatif des villes devient plus apparent.
Après 8 et 10 itérations, l'organisation du pays tout entier s'apprète à basculer, les zones montagneuses vont diminuer drastiquement.
Zürich est bien visible, mais aussi l'Hinterland de Bâle qui se trouve surtout en France et en Allemagne et celui de Genève qui déborde largement sur la France. Le cartogramme fait apparaître une structure circulaire autour de Zürich que nous allons accepter provisoirement ce résultat, tout en gardant à l'esprit qu'il s'agit peut-être d'un artefact dù à la forme simplifiée des communes.
Zürich est bien visible, mais aussi l'Hinterland de Bâle qui se trouve surtout en France et en Allemagne et celui de Genève qui déborde largement sur la France. Le cartogramme fait apparaître une structure circulaire autour de Zürich que nous allons accepter provisoirement ce résultat, tout en gardant à l'esprit qu'il s'agit peut-être d'un artefact dù à la forme simplifiée des communes.
Après 15 itérations apparaît une nouvelle structure, qui voit se développer un réseau jaune dans les vallées du Rhòn et du Rhin à travers le massif alpin. L'organisation circulaire autour de Zürich semble se confirmer, Genève, Lausanne, Berne et Lucerne se partagent le Moyen Pays alors que Bâle doimine le nord de la Suisse.
Après 20 itérations l'image semble perdre son focus et devenir plus trouble. Les lacs - toujours visible en bleu très foncé - permettent d'estimer le déplacement relatif vers le sud: les zones peuplées grandissent vers les communes qui diminuent de surface, les communaes alpines avec une faible densité de population
Après 25 itérations se reconnait un réseau autoroutier suisse très déformé mais reliant effectivement les villes entre elles par des voies rapides. La N1 passe de Genève à Lausanne puis Berne, Zürich et St Gall. La N5 passe par Neuchâtel, Bienne et rejoint la N1 au nord de Berne. L'autoroute qui monte à Bâle depuis la N1 est bien visible aussi, comme celle qui part à Lucerne. La vallée du Rhin et celles du rhône sont elles aussi bien visibles.
En comparant le cartogramme de celui des communes avec celui des polygones de Voronoi, il semble y avoir peu de différence. La série de cartogrammes de gauche demande plusieurs minutes de calcul par carte alors que celui de droite, grâce à sa géométrie nettement plus simple, est beaucoup plus rapide. Cela a pris moins de temps pour produire les 8 cartogrammes de droite qu'un seul des cartogrammes de gauche.
En guise de conclusion sur les cartogrammes de polygones de Voronoi
Plusieurs essais ont été réalisés avant d'arriver au résultat ci-dessus, par exemple en tentant une analyse dans laquelle la grille entière était déformée plutôt que les polygones individuels. Cette manipulation s'est avérée peu satisfaisante, même si elle a permis d'entrapercevoir une orientation concentrique que l'oeil a alors cherché à retrouver sur d'autres images.
Du retournement des cartogrammes
pour en faire un instrument d'antigéographie appliquée
Une deuxième série d'anamorphoses se basant sur l'inverse de la population a été produite. Mais les premières images semblaient furieusement vouloir suggérer que le tissu urbain suisse serait le mieux décrit comme un ... Gruyère avec de gros trous! La principale difficulté a ainsi été de trouver la bonne valeur pour traiter les lacs, les lacs ayant par définition une population nulle, il est impossible d'en prendre l'inverse. Deux solutions ont été testées, la première a été de les éliminer purement et simplement de la couche traitée, ce qui fonctionne bien avec les communes mais moins bien avec les polygones de Voronoi. La seconde a été de leur donner une valeur égale à la valeur moyenne de tous les polygones. Un essai de leur donner une valeur élevée donne la figure ci-dessus, où les lacs écrasent tout sur leur pourtour, laissant un liseré jaune se faufiler entre de grandes zones bleutées. Les grandes villes se trouvant généralement près de lacs en Suisse, cela crée une confusion inutile entre tissu urbanisé et distribution des lacs.
Voici la carte de base pour toutes les manipulations suivantes, avec un code couleur qui met en évidence la taille des communes, jaune pour les petites communes et bleu pour les grandes communes. Puisque la déformation se fait maintenant sur l'inverse de la population, les communens peuplées vont rapetisser et les communes vides envahir l'espace. Le code couleur sera adapté a chaque transformation, afin de toujours avoir le même nombre de polygones de la même couleur.
Après 2 itérations, le Jura et le massif de l'Aaar tendent déjà à disparaître...
Après 6 itérations, la concentration urbaine autour de Zürich est bien visible, l'espace rural se dilate peu à peu, et un réseau se dessine peu à peu.
Après 10 itérations le réseau urbain résiduel devient plus visible puisque seules les communes les plus peuplées sont maintenant colorées en jaune assez intense.
Patrick Poncet insiste avec raison bien sûr sur l'importance du choix du code de couleur. Sur l'image de gauche, le code couleur se base sur la taille des polygones après chaque itération, sur celle de droite, il se base sur la taille de l'image après 20 itérations: les détails sont estompés, par contre la figure de droite met l'emphase sur l'organisation du réseau final plutôt que sur apparition.
Après 20 itérations se révèle la trame profonde qui illustre les rapports de force politiques comme les complémentarités économiques: Le réseau est particulièrement dense dans l'est du pays dans l'Hinterland de Zürich qui se prolonge par un axe plongeant sur Milan; Bàle organise le quart nord-est de la Suisse, Berne sert de relais entre la Suisse orientale et la Romandie, dans lequel l'arc lémanique est visible.
Une comparaison des anticartogrammes basé sur le contour des communes ou des polygones de Voronoi ne permet de voir une grande différence, sauf qu'ici aussi le calcul est beaucoup plus rapide (et moins gourmand en énergie) pour les polygones de Voronoi. De plus, une donnée importante, le nombre de voisins, est définie d'un simple clic sur les piolygones alors qu'elle requiert une procédure complexe avec des corrections nombreuses pour les communes au contour torturé. La connectivité des polygones sera repris dans la section suivante.
En guise de conclusion
L'animation des cartogrammes basés sur la population des polygones de Voronoi et celle basée sur les l'inverse de la population des communes suisses montrent en principe exactement les mêmes données, mais dans une configuration toute autre qui incite l'oeil à observer des phénomènes différents.
Le cartogramme est plus facile d'accès mais son image n'encourage pas à fouiller l'image jusqu'à en comprendre l'organisation interne. Moins évidente, l'image de l'anticartogramme basé sur des polygones imitant à minima la réalité permet de mieux saisir la complexité de l'organisation spatiale si l'on prend le temps de s'y plonger. Même si cela ressemble à un truisme, l'organisation du tissu urbanisé suisse est fortement déterminé par l'emplacement des autoroutes qui semblent un facteur largement déterminant quant aux dynamiques de peuplement. Il faudrait toutefois vérifier dans quelle mesure le réseau ferroviaire - souvent parrallèle aux autoroutes - contribue également à l'étalement urbain actuel.
Le cartogramme est plus facile d'accès mais son image n'encourage pas à fouiller l'image jusqu'à en comprendre l'organisation interne. Moins évidente, l'image de l'anticartogramme basé sur des polygones imitant à minima la réalité permet de mieux saisir la complexité de l'organisation spatiale si l'on prend le temps de s'y plonger. Même si cela ressemble à un truisme, l'organisation du tissu urbanisé suisse est fortement déterminé par l'emplacement des autoroutes qui semblent un facteur largement déterminant quant aux dynamiques de peuplement. Il faudrait toutefois vérifier dans quelle mesure le réseau ferroviaire - souvent parrallèle aux autoroutes - contribue également à l'étalement urbain actuel.
Cette petite étude de la démographie urbaine a passé par la prooduction de près d'une centaine de cartogrammes différents, ce qui incite à chercher une efficacité maximum. Lorsqu'il s'agit de produire un cartogramme, celui basé sur les polygones de Voronoi est nettement plus efficace. Deux leçons sont possibles à ce stade, la première est donc d'utiliser des polygones de Voronoi, et la seconde est d'utiliser un code couleur basé sur la surface toujours changeante des polygones traités entre chaque itération.
Un cartogramme basé sur la population par commune de chaque polygone de Voronoi semble la façon la plus efficace de mettre en évidence l'organisation spatiale globale.
Par contre, un anticartogramme de la population basé sur la forme exacte des communes est préférable pour mettre en évidence les réseaux interurbains par lesquels circulent énergie et humains entre les villes.
Par contre, un anticartogramme de la population basé sur la forme exacte des communes est préférable pour mettre en évidence les réseaux interurbains par lesquels circulent énergie et humains entre les villes.
Les polygones de Voronoi ont permis de définir l'aire d'influence de chaque ville importante en Europe. Les méthodes développées par l'antigéographie ont permis de tester une nouvelle façon d'appréhender la réalité spatiale.
Mais une granularité plus fine, basée sur un découpage des communes en plus petits polygones de population permet de découvrir d'autres structures spatiales sous-jacentes comme iullustré ci-dessous. C'est ce que la prochaine section explore plus en détail
Mais une granularité plus fine, basée sur un découpage des communes en plus petits polygones de population permet de découvrir d'autres structures spatiales sous-jacentes comme iullustré ci-dessous. C'est ce que la prochaine section explore plus en détail