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Méthodologie de modélisation et de caractérisation des réseaux spatiaux. Application au réseau viaire de Paris

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2016. Sujet(s) : Ressources en ligne : Abrégé : Les graphes spatialisés soulèvent différentes questions qui intéressent plusieurs disciplines, depuis la biologie (veinures de feuilles, réseaux neuronaux) ou la géomorphologie (réseaux fluviaux) jusqu’aux études urbaines (réseaux de transports), sans oublier celle des réseaux d’énergie (réseaux électriques, de gaz ou de pétrole) et de télécommunication. Nous nous concentrerons ici sur les exemples apportés par les réseaux viaires. C’est à travers ceux-ci que nous définirons dans cet article d’abord un objet d’étude multi-échelle, la voie, puis cinq indicateurs liés qui permettront une lecture enrichie de la spatialité urbaine. Nous expliciterons ainsi les particularités des graphes inscrits dans l’espace. Nous appuierons l’importance de l’étude de leurs continuités et alignements. Nous soulignerons l’apport du développement d’indicateurs à partir de leurs propriétés topographiques et topologiques. Nous montrerons enfin qu’il est possible, à travers la construction de la voie, de faire une analyse multi-échelle, robuste et indépendante des effets de bord, d’un réseau spatial.Abrégé : Modelling and characterization of spatial networks : an application to the Paris street network Spatialised graphs intersect several questions and fields: from biology (with leaves venation network or neuronal networks)and geomorphology (with fluvial networks), to town planning (with transport networks) and technologies (energy networks or telecommunication networks). We will focus in this paper on street networks. We will define through them a multi-scale object to build a hypergraph and indicators which will help us to read cities through their lines. We explain the particularities of spatial graphs, focusing on continuities and alignment. Topographical and topological information are highlighted as useful in space characterization. Our object, the path, is shown to be robust to border effects and relevant for a multi-scale analysis of spatial networks.
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Les graphes spatialisés soulèvent différentes questions qui intéressent plusieurs disciplines, depuis la biologie (veinures de feuilles, réseaux neuronaux) ou la géomorphologie (réseaux fluviaux) jusqu’aux études urbaines (réseaux de transports), sans oublier celle des réseaux d’énergie (réseaux électriques, de gaz ou de pétrole) et de télécommunication. Nous nous concentrerons ici sur les exemples apportés par les réseaux viaires. C’est à travers ceux-ci que nous définirons dans cet article d’abord un objet d’étude multi-échelle, la voie, puis cinq indicateurs liés qui permettront une lecture enrichie de la spatialité urbaine. Nous expliciterons ainsi les particularités des graphes inscrits dans l’espace. Nous appuierons l’importance de l’étude de leurs continuités et alignements. Nous soulignerons l’apport du développement d’indicateurs à partir de leurs propriétés topographiques et topologiques. Nous montrerons enfin qu’il est possible, à travers la construction de la voie, de faire une analyse multi-échelle, robuste et indépendante des effets de bord, d’un réseau spatial.

Modelling and characterization of spatial networks : an application to the Paris street network Spatialised graphs intersect several questions and fields: from biology (with leaves venation network or neuronal networks)and geomorphology (with fluvial networks), to town planning (with transport networks) and technologies (energy networks or telecommunication networks). We will focus in this paper on street networks. We will define through them a multi-scale object to build a hypergraph and indicators which will help us to read cities through their lines. We explain the particularities of spatial graphs, focusing on continuities and alignment. Topographical and topological information are highlighted as useful in space characterization. Our object, the path, is shown to be robust to border effects and relevant for a multi-scale analysis of spatial networks.

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