Accueil🇫🇷Chercher

Analyse spatiale

L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux[1]. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique[Notes 1] donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, situation… L'espace n'est donc pas seulement considéré comme un simple support mais comme un élément décisif d'une organisation sociale.

Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres

Il s'agit de prendre en compte un ensemble complexe de données physiques et humaines pour analyser les distributions spatiales de divers phénomènes, en prenant garde de ne pas tomber dans le déterminisme strict. Les raisonnements d'analyse spatiale s'appuient beaucoup sur les données statistiques et sur des espaces isotropes (cela permet d'élaborer des théories qui sont ensuite appliquées à l'espace réel, par essence anisotrope, en tenant compte des particularités).

Depuis la généralisation des systèmes d'information géographiques, l'analyse spatiale dispose de nombreux outils pour interroger les configurations spatiales observées ou proposer des simulations d'organisation spatiale. Ils permettent ainsi de modifier les objets spatiaux, de mesurer les relations entre objets en fonction de leur distance, d'identifier des configurations spécifiques ou encore d'offrir de nombreuses méthodes d'interpolation spatiale. L'analyse spatiale peut alors conduire à des modélisations de type géostatistique.

De nombreux logiciels -comme GeoDa- existent désormais offrant des outils d'analyse spatiale à mettre en œuvre à partir de bases de données spatialisées.

Historique

L’analyse spatiale est née à partir de la compréhension des processus qui justifient la maîtrise de l’espace. Des stratégies spatiales sont menées depuis la Haute Antiquité, où les conquérants créaient des nouvelles villes [2]. L’histoire de l’analyse spatiale est liée à la relation entre la géographie et l’étude des épidémies. Telle relation est connue depuis l’Antiquité quand Hippocrate (480 a.C.) a réalisé une étude qui impliquait les lieux et l’apparition des maladies (œuvre: « Des airs, les eaux et des lieux »).

C’est seulement à la fin du XVIIIe siècle que la connaissance géographique sera établie en tant que discipline scientifique et systématique. En 1768, le médecin écossais James Lind a publié le livre « An Essay on Diseases Incidental to Europeans in Hot Climates» dans lequel il a recherché des explications pour la distribution des maladies, en déterminant des zones géographiques spécifiques. Une autre étude classique est celui du médecin britannique John Snow. Il est considéré comme le créateur de l’épidémiologie moderne. C’était en 1854, pendant l’épidémie de choléra à Londres que le médecin a démontré que le véhicule de transmission a été causé par une pompe publique installée à Broad Street, à travers la distribution spatiale des cas de la maladie par une carte [3].

Au milieu du XIXe siècle, en Europe, et au XXe siècle dans les pays du Tiers monde, l’homme essaye toujours de comprendre et maîtriser l’espace, en cherchant à résoudre des problèmes liées aux phénomènes de l’urbanisation, économiques et humains (Bailly A.S., Guesnier B., Paelinck J.H.P., Sallez. A., 1995).

L'analyse spatiale se développe dans les années 1970 en réaction contre une tradition idiographique de la géographie, préoccupée d'illustrer et d'expliquer l'unicité de chaque lieu. L'analyse spatiale se pose comme une approche nomothétique, orientée par la recherche de modèles et de lois générales[4].

DĂ©finitions

Espace

La notion familière ou commune d’espace est liée à la géométrie, par laquelle elle s’est introduite couramment. Les mathématiciens se sont aperçus qu’il était possible de « généraliser » la géométrie, par exemple en éliminant des hypothèses superflues, ou en étudiant des propriétés conservées sous une forme continue. Cette topologie générale fut axiomatisée par Hausdorff en 1914, ce qui permit d’étudier des « espaces » très généraux[5].

Espace géographique

L'espace géographique est un produit social qui projette au sol des rapports sociaux comme espace et rapport de parenté, espace et rapport ethniques, espace et rapport de production[6].

La géographie construit des espaces en fonction de ce qu'il veut mettre en valeur, cela permet d'expliquer ou d'analyser un objet précis. On peut classer ces espaces géographiques en trois groupes[7]:

  • Les espaces gĂ©ographiques empiriques : qui est surtout descriptif, et synthĂ©tique car la dĂ©marche empirique englobe les nombres de caractĂ©ristiques possibles de la surface.
  • Les espaces gĂ©ographiques thĂ©oriques : sont souvent construits avec l'aide des concepts des autres disciplines.
  • les espaces gĂ©ographiques axiomatiques du futur. Ce genre d'espace nĂ©cessite l'utilisation de la mathĂ©matique comme langage de formalisation et une volontĂ© de gĂ©nĂ©ralisation.

Concepts en analyse spatiale

L’analyse spatiale est une étude formalisée de la configuration et des propriétés de l'espace produit et vécu par les sociétés humaines[8]. Elle recouvre un ensemble de théories et de méthodes pour l'analyse et la mesure des effets de la situation géographique.

L’espace est un produit social, un objet d’une appropriation, le lieu du déploiement de stratégie de groupes, alors qu’il en même temps une réalité physique et qu’enfin il se modèle encore selon la perception qu’on en peut avoir. Il se définit par les relations entre les lieux qui s'établissent du fait des interactions entre les acteurs sociaux localisés. L’étude d’un espace doit se faire en deux temps[9] :

  • La reconnaissance des Ă©lĂ©ments constitutifs de l’espace : les localiser, les caractĂ©riser et les situer.
  • Explication, dĂ©termination de chaque Ă©lĂ©ment du système.

Le développement de théories et de modèles spécifiques s'appuie d'une part sur une position épistémologique qui suppose une certaine autonomie du fait spatial participant à l'organisation de la vie sociale, et d'autre part l'existence de lois ou de règles générales qui permettent d'expliquer, dans les distributions ou les systèmes géographiques, ce qui relève surtout de dispositions sociales, indépendamment de la variabilité des conditions offertes par les milieux naturels[10].

Les modèles de l'analyse spatiale peuvent résumer des structures des systèmes géographiques, qui en décrivent les configurations stables (modèles statiques), ou simuler les processus de la genèse et de l'évolution de ces systèmes (modèles dynamiques)[10].

Les concepts de l'analyse spatiale visent ainsi à mettre en évidence cette « spatialisation » ou mise en espace de la surface de la terre par les sociétés humaines[10].

Première loi de la géographie

Le concept clé pour comprendre et analyser les phénomènes spatiaux est la dépendance spatiale. C'est la première loi de la géographie formulée par Waldo Tobler : « Tout est en relation avec tout le reste, mais les choses proches le sont plus que les choses distantes »[11].

Auto-corrélation spatiale

L'auto-corrélation spatiale désigne de façon générale l'existence d'une relation entre ressemblance et proximité des lieux. Elle implique donc une double définition d'un critère de ressemblance (ou de dissemblance), d'une part, et d'un critère de proximité (ou d'éloignement) d'autre part. On parle d'auto-corrélation spatiale positive lorsque les lieux proches se ressemblent plus que les lieux éloignés et d'auto-corrélation spatiale négative lorsque les lieux proches se ressemblent moins que les lieux éloignés. Enfin, l'auto-corrélation spatiale est nulle lorsqu'il n'existe pas de relation démontrable entre proximité et ressemblance.

L'auto-corrélation spatiale correspond donc du point de vue statistique au concept de la dépendance spatiale (à l'instar de l'auto-corrélation temporelle pour les séries chronologiques). Pour mesurer l’auto-corrélation spatiale d'un point de vue statistique, on utilise généralement l'indice de Geary (rapport entre la variance locale et la variance globale) ou l'indice de Moran (rapport entre la covariance locale et la variance globale). Ce dernier est le plus utilisé. Il peut être calculé globalement mais aussi localement à l'aide des indices locaux d'auto-corrélation spatiale (LISA) développés notamment à la suite des travaux de Luc Anselin[12].

Interférence statistique pour les données spatiales

Selon CAMARA (2000), l’une des conséquences de la dépendance spatiale, c’est que l’interférence statistique dans ce type de données ne sera très efficace. C’est-à-dire, la dépendance spatiale amène une perte de pouvoir explicatif. Cela reflète en grandes variances d’estimations et des niveaux inférieures d’importance dans la vérification des hypothèses. Il faut considérer les données spatiales comme un procès statistique et non comme un ensemble d’échantillons indépendants.

La littérature fait état de différentes compréhensions du concept d’analyse spatiale. Tel que diffusé sur Hypergéo, encyclopédie électronique consacrée à l’épistémologie de la géographie, l’analyse spatiale permet de «mettre en évidence des structures et des formes d’organisation spatiales récurrentes ». Selon BAILEY et GATRELL (1995), il est question d’analyse spatiale de données lorsque les données sont d’une part localisées dans l’espace et d’autre part que cette organisation spatiale est considérée importante, explicitement, dans l’analyse ou l’interprétation des résultats. En outre, le concept d’analyse spatiale s’articule autour de trois composantes :

  • la visualisation qui permet de reprĂ©senter les donnĂ©es spatiales ;
  • l’ESDA qui permet d’explorer et de synthĂ©tiser les donnĂ©es afin de rĂ©vĂ©ler des configurations spatiales particulières (patrons, relations spatiales) ;
  • la modĂ©lisation spatiale tente d’expliquer les configurations par la spĂ©cification d’un modèle statistique et l’estimation des paramètres (Ă©tude de mĂ©thodes d'analyse spatiale et illustration Ă  l'aide de micro-donnĂ©es urbaines de la grande rĂ©gion de MontrĂ©al. CathĂ©rine MORENCY dĂ©partement de gĂ©nie civil, gĂ©ologique et de mines Ă©cole polytechnique de MontrĂ©al).

Modèles d'analyse

Économique

Il s'agit de recomposer le paysage économique par la localisation des activités. On peut prendre comme exemple le système urbains qui va mettre l'accent sur les éléments d'organisation de l'espace qui vont influencer sur les dynamiques des activités d'une ville.

GĂ©ographique

Ces modèles sont surtout iconiques. Comme exemple : la courbe mathĂ©matique, l'hexagone comme polygone de Thiessen idĂ©al, le plan en damier, reprĂ©sentation de la gĂ©omorphologie, formes structurelles et descriptives, modèles de diffusion associĂ©s au calcul et statistique, modèles de simulation, les graphes sagittaux, modèles pour la dissymĂ©trie climatique zonale ou longitudinale, le fordisme ou la mĂ©tropolisation,  ou bien d'autres formes de reprĂ©sentations[13].

Modèles dans l'analyse spatiale

RĂ©seaux

Historique et les usages des réseaux : Le terme de réseau est utilisé par les sciences sociales dans le sens de liens entre individus et de la connexion de situations collectives et d’acteurs. Les réseaux peuvent avoir des représentations symboliques et idéologiques négativement ou positivement connotées (Bakis H., 1993). Encore selon Bakis (1993), pendant les années 1980, les usages du mot réseau sont liés aux infrastructures urbaines, il les appelle de réseaux techniques territoriaux. L’utilisation des réseaux comme méthode d’analyse a été une réponse aux besoins de communication des entreprises. La technique et le contrôle des réseaux territoriaux apparaissent dans la gestion du territoire et de l’aménagement dans les catégories d’assainissement, chemin de fer, navigation, eau, égouts, électricité, télécommunications, radio, etc.

  • La localisation des voies de communication : Il existe deux types de dĂ©viations dans la thĂ©orie de la localisation. La première connotation est la dĂ©viation positive qui a Ă©tĂ© Ă©tudiĂ©e par un ingĂ©nieur de mines pour l’organisation du système de voies ferrĂ©es, au Mexique. Dans ce cas, l'ingĂ©nieur a constatĂ© un problème d’optimisation entre la longueur de la voie ferrĂ©e et le montant du trafic. La deuxième, c'est la dĂ©viation nĂ©gative, oĂą il y a la nĂ©cessitĂ© de trouver un itinĂ©raire plus court en minimisant la distance parcourue pour baisser les coĂ»ts des transports d’un produit expĂ©diĂ©, comme, la construction des rĂ©seaux d’un port (Haggett, 1973).
  • La densitĂ© des rĂ©seaux de voies : Pour comprendre les caractĂ©ristiques propres d’un rĂ©seau de voies, il faut les Ă©tudier Ă  l’échelle locale, rĂ©gionale et internationale. Le niveau local consiste analyser la densitĂ© des villes ou villages (zones urbaines et rurales) Ă  travers le contage de tous les points de jonction sur la carte. C’est-Ă -dire, la densitĂ© du rĂ©seau est mesurĂ©e par le nombre d’intersections qui, dans une carte, peut montrer la rĂ©partition plus dense et la moins serrĂ©e. Le niveau rĂ©gional consiste Ă  mesurer et analyser la variation de la densitĂ© des routes en rapportant Ă  la population et Ă  la surface de chaque unitĂ©. Puis il faut proposer les densitĂ©s rĂ©elles et les valeurs thĂ©oriques. L’hostilitĂ© du milieu, la concurrence entre le rail et la route, les localisations intermĂ©diaires et les rapports avec l’ordre sont les quatre variables dans lesquelles le dĂ©veloppement Ă©conomique a lieu. Le niveau international consiste Ă  comparer les densitĂ©s des rĂ©seaux de pays diffĂ©rents, en utilisant les rĂ©seaux des voies de communication, densitĂ© par rapport Ă  la population, densitĂ© des routes et rĂ©seaux de transport. Cela peut dĂ©montrer le dĂ©veloppement et infrastructure d’un pays et permet faire une analyse en utilisant l’échelle de dĂ©veloppement Ă©conomique, dĂ©mographique et technologique (Haggett, 1973).

NĹ“uds

Ils désignent les points de jonction ou sommets du réseau. C’est le mot collectif pour pôles, villes, place centrales, hameaux, groupements de population. Les nœuds peuvent être identifiés aux niveaux de l’organisation régionale, de la macro-région et de la micro-région[14].

Les hiérarchies

Le concept de hiĂ©rarchie spatiale a Ă©tĂ© illustrĂ© par des modèles complexes qui ont Ă©tĂ© Ă©laborĂ©s par deux grands thĂ©oriciens allemands de la localisation, Walter Christaller et August Lösch.  La hiĂ©rarchie Ă  indice fixe de Christaller (1933) : il a Ă©laborĂ© une sĂ©rie de hiĂ©rarchies en appliquant, sans distinction, les relations entre fermes et villages, villages et bourgs, bourgs et villes. Les hiĂ©rarchies Ă  indice variable de Lösch (1954) a amĂ©liorĂ© et Ă©largi la formule du modèle christallĂ©rien. Le système de August Lösch fournit un schĂ©ma qui s’accorde Ă  la rĂ©alitĂ© mieux que celui de Christaller. Son modèle rĂ©sulte une distribution plus continue[15].

MĂ©thodes d'analyse spatiale

Évolution historique

L’approche était essentiellement descriptive était essentiellement de la notion d'histoire, notion dans les disciplines sociale et des caractères physiques: environnement de la région. Il a fallu des disciplines beaucoup moins synthétiques que la géographie humaine et sociale pour procéder aux premières analyses rigoureuses de région. Par exemple Walter Christaller, géographe allemand, politologue et August Lösch, économiste, se sont penchés sur la structuration interne des régions, et ont développé, pour une analyse plus poussée des « modèles » de cette structuration : des aires de domination de certaines centres qu’on a voulues hexagonales, des systèmes « hiérarchiques » de centre de différentes grandeurs et à fonctions de plus en plus complexes. Époque de la systématisation des connaissances spatiales[16].

Analyse par des données spatialisées

Il s'agit de la « géoréférencée » ou « géocodées ». Cette base de Géo-information est devenue une véritable géo-informatique, se servant du système d’information géographique (SIG) et une cartographie assistée par ordinateur. C’est sur ces données territoriales que vont se développer des modèles spatiaux.

Description

Pour décrire, on a deux possibilités, soit employer la description de la localisation absolue : la cartographie pour localiser les éléments essentiels, soit les méthodes statistiques ou description relative donc mettre l’accent sur les relations entre les parties et les ensembles de l’organisation spatiale[17].

Définition des régions

Très utilisé dans la géographie humaine, ce domaine vise à identifier des régions. Pour ce, on peut procéder par l’analyse qualitative ou encore par la méthode quantitatives comme les polygones de Thiessen connus aussi comme diagramme de Voronoï, les calculs de minimisation de distance, l’analyse discriminante et la théorie des graphes.

Vérification des hypothèses

Après l’échec de l’enchaînement causal lieu-travail-société de Vidal de la Blache et des hypothèses d’orientation vers les sources d’approvisionnement de Weber, les géographes se sont lancés dans des collectes de fait. Karl Popper (1959) a ensuite expliqué qu’une telle approche va à contre-courant de la démarche classique de la science[18].


Références

  1. Jean-Jacques Bavoux et Laurent Chapelon, Dictionnaire d'analyse spatiale, Paris, Armand Colin, , 608 p. (ISBN 978-2-200-34678-2)
  2. Antoine Bailly, B. Guesnier, J.H.P. Paelinck, A. Sallez et al., Stratégies spatiales : comprendre et maîtriser l'espace, Montpellier France, RECLUS, , 216 p. (ISBN 978-2-86912-058-7, OCLC 300036121), p. 17
  3. Bonfim C., Medeiros Z., 2008, « Epidemologia e Geografia : dos primórdios ao geoprocessamento » In : Revista Espaço para a Saúde, Londrina : v. 10, n. 1, p. 15-22, http://www.ccs.uel.br/espacoparasaude/v10n1/artigo%207%20-%20referente%20ao%2075-2008.pdf, accès 19.10.2013, à 15h06
  4. Pascal Clerc, Géographies. Epistémologie et histoire des savoirs sur l’espace, CNED, Sedes, 2012.
  5. ENCYCLOPEDIE DE GÉOGRAPHIE, tome II, CONCEPTS ET PROCESSUS EN GÉOGRAPHIE
  6. HILDERBERT ISNARD, L'Espace géographique, 1978, Presses universitaires de France
  7. Antoine Bailly, Les Concepts de la géographie humaine, 2005, 5e édition, Armand Colin
  8. L'Analyse spatiale, tome 1 : Les Localisations dans l'espace, avec Thérèse Saint-Julien, Armand Colin, collection « Cursus », 1997.
  9. Espaces périphériques, Études et enquêtes dans le midi de la France et en catalogne, centre régional de publication de Toulouse
  10. « Fondements épistémologiques - Hypergéo », sur hypergeeo.eu (consulté le )
  11. Sébastien Oliveau, « L’espace compte ! Mesurer les structures spatiales du changement social », Université d’Aix-Marseille 1,‎ , p. 86 (lire en ligne)
  12. (en) Anselin L., « Local indicators of spatial association—LISA », Geographi cal analysis, vol27,n°2,‎ , pp. 93-115
  13. Brunet R., 2000, « Des modèles en géographie ? Sens d'une recherche», Bulletin de la Société de géographie de Liège, no 2, p. 21-30
  14. -Haggett P., 1973, L'Analyse spatiale en géographie humaine, Paris, Armand Colin, traduction de Hubert Fréchou
  15. Haggett P., 1973, L'Analyse spatiale en géographie humaine, Paris, Armand Colin, traduction de Hubert Fréchou
  16. Stratégies spatiales, A.S Bailly, B.Guesnier, J.H.P. Paelinck, A. Sallez
  17. L’Analyse spatiale et cartographe humaine, Peter HAGGET.
  18. L'Analyse spatiale en géographie humaine, Peter HAGGETT, Armand Colin, Paris, 1973

Voir aussi

Notes et références

  1. voir la définition dans le wiktionnaire .

Bibliographie

  • Arnaud Jean-Luc, Analyse spatiale, cartographie et Histoire urbaine, collection Parcours mĂ©diterranĂ©ens, sĂ©rie Territoires, traces et tracĂ©s, Ă©ditions Parenthèses-MMSH, 2008, 233 pages
  • Bailly A.S., Guesnier B., Paelinck J.H.P., Sallez. A., 1995, StratĂ©gies spatiales : comprendre et maĂ®triser l’espace. Montpallier GIP RECLUS
  • Bakis, H., 1993. Les RĂ©seaux et leurs enjeux sociaux, Paris, Presses universitaires de France, p.9 - 23
  • Bonfim C., Medeiros Z., 2008, « Epidemologia e Geografia : dos primĂłrdios ao geoprocessamento » In Revista Espaço para a SaĂşde, Londrina : v. 10, n. 1, http://www.ccs.uel.br/espacoparasaude/v10n1/artigo%207%20-%20referente%20ao%2075-2008.pdf, accès 19.10.2013, Ă  15h06
  • Brunet R., 2000, « Des modèles en gĂ©ographie? Sens d'une recherche», Bulletin de la SociĂ©tĂ© de gĂ©ographie de Liège, n°2, p. 21-30
  • Camara G., Monteiro A., Druck S., Carvalho M., 2000, « Análise espacial e geoprocessamento » p. 11-13, http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/analise/cap1-intro.pdf accès 17.10.2013, Ă  11h43
  • Denise Pumain et ThĂ©rèse Saint-Julien, L'Analyse spatiale, 1. Localisations dans l'espace, Paris, Armand Colin, collection Cursus, 1997.
  • Geneviève et Philippe Pinchemel, La Face de la terre. ÉlĂ©ments de gĂ©ographie, Paris, Armand Colin, collection U, 4e Ă©dition, 1995.
  • Groupe Chadule, Initiation aux pratiques statistiques en gĂ©ographie, Paris, Masson, collection GĂ©ographie, 1987 (1re Ă©d.)
  • Haggett P., 1973, L'Analyse spatiale en gĂ©ographie humaine, Paris, Armand Colin, traduction de Hubert FrĂ©chou
  • (en) Jean-Jacques Bavoux (dir.) et al., Introduction Ă  l'analyse spatiale, Paris, Armand Colin, coll. « Synthèse / GĂ©ographie » (no 62), , 95 p. (ISBN 978-2-200-21771-6, OCLC 40920416).
  • Lena Sanders, L'Analyse spatiale des donnĂ©es appliquĂ©e Ă  la gĂ©ographie, Montpellier, RECLUS, 1989.
  • Michèle BĂ©guin et Denise Pumain, La ReprĂ©sentation des donnĂ©es gĂ©ographiques statistique et cartographie, Paris, Armand Colin, coll. « Cursus », , 255 p. (ISBN 978-2-200-24919-9, OCLC 708355759).
  • Manuel d'analyse spatiale - ThĂ©orie et mise en Ĺ“uvre pratique avec R, Insee MĂ©thodes n°131, octobre 2018

Articles connexes

Liens externes

Cet article est issu de wikipedia. Text licence: CC BY-SA 4.0, Des conditions supplémentaires peuvent s’appliquer aux fichiers multimédias.