Marie-Laure TREMELO (1),
Leca DE BIAGGI (2),
Olivier CHAREIRE (2),
Philippe TRAN (3)
Jacques COMBY (2)

mots-clés : géomatique, risque, prévention, incendie de forêt, éclosion, occupation du sol

AVANT-PROPOS
On rappellera, en forme de préalable sémantique, qu’il est de coutume de définir le risque (R) comme le produit d’une relation entre un aléa (A) et une vulnérabilité (V) : R = A x V, soit entre un danger (naturel ou technologique) et la plus ou moins grande sensibilité d’une société à ce danger. Si cette définition permet d’éviter les typologies simplistes, la reconnaissance de deux composantes essentielles dans la définition du risque, reste une source de partition dans les modes opératoires de son analyse et de son traitement (science de l’aléa d’un côté, de la vulnérabilité de l’autre), peu adaptée à la problématique des risques(1). (Voir COMBY.J, 2005).
Il est important de distinguer la notion de risque de celle de catastrophe, qui sont aujourd’hui trop souvent confondues. Le risque est avant tout une construction, celle d’un événement virtuel dont la manifestation éventuelle (la catastrophe avérée) n’aura jamais avec lui de totale correspondance, en temps, espace et intensité (A. DAUPHINE, 2002). En cela toute estimation, représentation (cartographique entre autres), du risque est pour partie au moins, imparfaite et subjective et sa valeur est avant tout indicative.
L’homme est quasi-systématiquement à l’origine (volontaire ou involontaire) des départs de feu, et s’il n’est pas toujours simple de contrôler les « comportements » à risque, la lutte contre le feu peu gagner beaucoup en efficacité grâce à une connaissance la plus précise possible des causes et des localisations potentielles des éclosions.

1. OBJECTIFS DE L’ÉTUDE
Si depuis longtemps, un lien étroit est pressenti par les acteurs de la gestion des incendies (forestiers et pompiers) entre les types d’occupation du sol (et les pratiques associées) et l’éclosion des feux, il n’a jamais été vérifié par une méthode scientifique(2). Fort de ce constat la DRAF PACA a proposé (au titre du programme CFM 2003) la réalisation d’une étude sur le thème confié en partenariat à l’Umr 5600 du Cnrs et au service de Direction Départementale de l’Agriculture et de la Forêt (DDAF Var) (3).

Les questionnements de l’étude ont été posés en ces termes : existe-t-il une relation vérifiable entre l’occupation du sol et le risque incendie de forêt ? Si cette relation est vérifiée peut-elle être cartographiée ? Enfin, peut-on développer sur le Var, département test, une méthode d’analyse qui soit ensuite applicable à l’ensemble de la région PACA, voire à d’autres régions ou territoires ?

Le présent exposé, constitue un état partiel de l’avancement du projet qui vise essentiellement à mettre en évidence les apports de la cartographie à l’illustration et à la validation d’une relation éventuelle entre l’occupation du sol et le risque incendie. Dans ce but il présente une sélection de quelques unes des réflexions méthodologiques et des premières conclusions de l’étude.
La géomatique a permis dans un premier temps de « valider » les données disponibles à l’intérieur d’une base de données spatialisée cohérente, et dans un deuxième temps de définir les échelles géographiques de traitement possibles : quels sont les avantages et inconvénients de chaque échelle d’analyse, autrement dit, quelle analyse pour quelle échelle géographique ?

2. LES BASES DE DONNÉES UTILISÉES
La présentation succincte des données utilisées différentie les données statistiques et les données géographiques. Ces dernières outre l’apport de nouveaux thèmes d’informations permettent l’exploitation cartographique des premières. Selon les thèmes, les données statistiques se rapportent à des maillages géographiques différents (entités administratives, entités en grille carroyée, polygones de délimitation).
La base de données construite compte alors des données issues de différents producteurs, proposant des maillages et attributs distincts du point de vue de leur dimension spatiale, temporelle et conceptuelle.

2.1. Données statistiques
La source d’information sur les éclosions de feux provient de la base Prométhée. L’analyse géographique de ces évènements passe par la mise en relation des éclosions avec les principales caractéristiques de l’espace varois : peuplement, occupation saisonnière.
Les données utilisées sont issues de la base Insee du recensement de la population de 1999 (maillage communal). Dans cette première ébauche seules la population et les résidences secondaires ont été utilisées ; d’autres variables pourraient être étudiées en particulier celles qui permettent d’appréhender les dynamiques des territoires.

La base Prométhée
Pour rappel, Prométhée est une base de données consacrée aux incendies de forêts, conçue et mise en service en 1973. Elle est accessible sur Internet http://www.promethee.com (4) depuis novembre 1997.
La base couvre quinze départements de la région méditerranéenne (Alpes-de-Haute-Provence, Hautes-Alpes, Alpes-Maritimes, Bouches-du-Rhône, Var, Vaucluse, Aude, Gard, Hérault, Lozère, Pyrénées-Orientales, Corse-du-Sud, Haute-Corse, Ardèche et Drôme).

Prométhée a pour objectif de fédérer et d'harmoniser les données en provenance de sources diverses et de redistribuer les résultats à tous ceux qui sont concernés par la problématique des incendies de forêts.

La base de données est mise à jour quotidiennement et recense les variables qui permettent d'identifier l'incendie. Deux types d’informations sont saisis : des informations concernant la localisation spatio-temporelle (le département, la commune, le lieu-dit, la date (jour, mois, année), les coordonnées DFCI du point d'éclosion, l'alerte, (heure et origine) et des informations spécifiques aux feux de forêts (la date et l’heure de première intervention, la date et l’heure de fin d’intervention, la surface parcourue et l'indication (éventuelle) du feu en cours) et aux feux de l'espace rural et périurbain (le type de dommage et l'indication de menace pour la forêt).
Toutes ces variables (mise à part le lieu-dit et l'origine de l'alerte) sont obligatoires. Des données complémentaires peuvent être saisies.

La base de données Prométhée comporte un historique des feux sur une période de plus de 30 ans (1973-2005) et distingue les feux de forêt des feux périurbains.

2.2. Données géographiques

2.2.1. BD Carto et occupation du sol
Les données géographiques de la BD Carto (Ign) sont utilisées comme repérage et comme thème d’analyse. L’information occupation du sol de 1999 est issue du traitement et de l’analyse d’une couverture régionale d’images satellitaires Landsat (résolution 30m) réalisée par le Crige-Paca.

2.2.2. La base géographique des carrés Dfci
Pour se repérer aisément, les pompiers utilisent un quadrillage Dfci. Ce quadrillage, à échelle emboîtée (à quatre niveaux), est appliqué sur les cartes Ign au 1/25 000.
Premier niveau de repérage : la France est découpée en carrés de 100 km de côté. Les colonnes sont numérotées de A à N et les lignes de B à N (sans le I ni le J). Le carré est nommé par les 2 lettres.
Deuxième niveau : chaque carré de 100 km est découpé en 25 carrés de 20 km de côté. Les colonnes et les lignes sont numérotées de 0 à 8 en n’utilisant que les chiffres pairs.
Troisième niveau : chaque carré de 20 km est découpé en 100 carrés de 2 km de côté. Les colonnes sont numérotées de A à L (sans le I ni le J) et les lignes de 0 à 9. Dans cette étude, nous nommerons ce niveau « grille 1 case ».
Quatrième niveau : chaque carré de 2 km de côté est divisé en 5 parties numérotées de 1 à 5. Ce niveau de repérage existe depuis 2000. Dans cette étude, nous nommerons ce niveau « grille 5 cases ».

3. LES VARIABLES RETENUES : DISTRIBUTION TEMPORELLE ET CAUSES DES ÉCLOSIONS
L’information sur l’occupation des sols n’étant disponible que pour l’année 1999, il a été choisi de ne traiter que les éclosions des feux de forêt sur la période 1997 à 2001 (1717 éclosions), afin de garder la meilleure cohérence possible entre les sources d’information géographiques et statistiques. Cette contrainte justifie l’absence d’analyse sur l’évolution des phénomènes.

Deux données essentielles de la base Prométhée ont été retenues : la localisation spatio-temporelle des éclosions et les causes.

On constate deux périodes propices aux éclosions dans l’année : début du printemps (février et mars) et l’été (juin à septembre) avec un pic d’éclosions pour les 2 mois d’été juillet et août (figure 3).

Le dépouillement des causes fait apparaître la prédominance des causes indéterminées, qui sous-entend la difficulté de renseigner cette information (figure 4). La malveillance apparaît comme la première cause d’éclosion, suivie des causes involontaires liées aux travaux particuliers ou professionnels. La part de cause naturelle ne compte que pour 6 à 7% des éclosions.

La figure 5 visualise l’existence d’une distribution temporelle différente pour chacune des causes.
Deux causes présentent une distribution à deux périodes propices aux éclosions : cause inconnue et causes involontaires liées aux particuliers. Les éclosions pour lesquelles la cause n’est pas connue ou non renseignée ont un cycle annuel identique à la répartition des éclosions dans l’année (cf. figure 3) ; on peut penser qu’il n’y a pas d’effet saisonnier sur la qualité de renseignement de la base. Pour les causes involontaires liées aux particuliers, le pic de printemps est bien plus marqué (éclosions probablement dues aux travaux des résidants à la fin de l’hiver, débroussaillage, taille des arbres).

Les autres causes ne présentent quant à elles qu’une seule période.
Les causes involontaires dues aux travaux professionnels se concentrent au printemps (février-mars) et sont peut-être dues à la reprise des travaux forestiers et agricoles.
Pour la malveillance et les causes naturelles le pic estival est déterminant et peut s’expliquer par l’augmentation saisonnière de population et le phénomène de foudre en été.

Pour des raisons évidentes il était difficile de retenir les « causes inconnues » dans les analyses. Il a donc été choisi de retenir préférentiellement les trois autres types majeurs de cause d’éclosions :

- involontaires liées aux particuliers,
- involontaires liées aux travaux professionnels,
- dues à la malveillance.

Cette exclusion imposée par une carence d’informations, constitue à l’évidence un très fort biais qui limite la représentativité et la valeur indicative des résultats. Cependant elle ne constitue qu’un handicap relatif pour cet exposé dont les objectifs, précédemment exposés, ne souffrent que partiellement de cette forte imprécision.

4. TRAITEMENTS GÉOMATIQUES : UN APPORT À PLUSIEURS DIMENSIONS
La constitution d’une série de cartes permet d’alimenter la réflexion sur la localisation et conjointement les causes associées aux départs de feu. Le SIG permet notamment, à cette étape du raisonnement, par la spatialisation des informations, d’étayer les hypothèses pressenties par les acteurs de la gestion du risque sur les zones d’éclosions en les liant à trois facteurs explicatifs : périodes d’incidence dans l’année, causes et occupation du sol. Il a été délibérément choisi d’accompagner les cartes de peu de commentaires afin de faciliter l’estimation de la dimension informative et de la valeur indicative des documents produits. Dans le même but, ces commentaires sont souvent essentiellement descriptifs. Enfin si les documents réalisés ont pour but de montrer que la cartographie permet de vérifier voire étayer les hypothèses, ils ont aussi pour vocations de montrer que la mise en carte conduit parfois à réviser les premières analyses en produisant de nouveaux questionnements.
Pour répondre à ces objectifs deux échelles d’analyse sont retenues : celle administrative des limites communales, privilégiée dans la plupart des statistiques publiques et celle des carrés Dfci. Cette mise en parallèle permet d’illustrer les intérêts respectifs qui s’associent à deux choix méthodologiques (maillage hétérogène ou régulier) tout en évoluant d’un mode d’approche empirique à une analyse fine des sources d’information.

4.1. Travail sur un maillage hétérogène : cartographie à la commune
Comme sur l’ensemble du littoral méditerranéen, la côte varoise est l’espace sur lequel se concentre préférentiellement la population. Deux pôles se dessinent : Toulon et Saint-Raphaël (figure 6). Cette littoralisation est renforcée par la forte présence des résidences secondaires (figure 7) créant un corridor continu d’urbanisation de Saint-Raphaël à Hyères, puis de La Seyne-sur-Mer à Saint-Cyr-sur-Mer.

La confrontation de ces espaces densément occupés avec la localisation des éclosions laisse apparaître un lien certain mais non déterminant entre ces deux phénomènes (figure 8). Parallèlement, on observe une concentration des éclosions le long des principaux axes de communication et une poche d’éclosions autour de Draguignan.
La corrélation spatiale apparente entre une occupation humaine intensive de l’espace et le départ de feux demande à être confirmé ou infirmé grâce à une analyse plus fine prenant en compte la localisation plus précise, la période et la cause de l’éclosion.

4.2. L’apport de la cartographie au carré Dfci
Les données référencées dans Prométhée, permettent de localiser géographiquement chaque éclosion par commune, ou par carré Dfci. Le choix de les localiser à l’échelle géographique la plus fine possible impose le maillage au carré Dfci 1 case (5).
Les éclosions ont été géocodées grâce à l’outil de peuplement de polygones en choisissant une répartition aléatoire des points dans ce dernier (6).

Ce maillage régulier permet d’exploiter les fonctionnalités de croisement d’information du Sig dans le but de vérifier les hypothèses émergées précédemment. Dans un premier temps nous cherchons à localiser les carrés touchés par les éclosions, et à quelle fréquence elles se réalisent. Ensuite, est mise en relation temporalité et causalité des éclosions, afin de déterminer si il existe une relation ou non. Enfin, en ajoutant la troisième information occupation du sol, l’accord entre les causes des éclosions et la caractérisation de l’occupation du sol du carré est vérifié (dans un premier temps, seule l’étude des principales causes d’éclosions a été réalisée ; il serait intéressant de poursuivre l’exercice avec les autres causes).

La figure 9 confirme une fréquence plus forte d’éclosions sur le littoral, à proximité d’une voie de communication, et dessine plus nettement le périmètre autour de Draguignan.
La distribution temporelle et la répartition par cause gagnent également en précision avec ce changement d’échelle. L’analyse recentrée sur les mois les plus touchés (figure 10) confirme l’importance de la zone de Draguignan, mais fait apparaître une saisonnalité marquée en été des éclosions du littoral.

Le lien pressenti entre cause et saisonnalité de l’éclosion semble se confirmer dans le cas des éclosions de printemps et des causes liées aux travaux professionnels et de particuliers (figure 11). En effet les carrés dans lesquels on trouve des éclosions de printemps sont pour la plupart concernés également par les causes liées aux travaux.

Pour le phénomène de malveillance, ce lien cause-saisonnalité est moins évident. Le phénomène de malveillance (figure 12) n’explique pas toutes les éclosions d’été. Les carrés concernés par les éclosions estivales non touchés par la malveillance sont plus nombreux que les carrés où seule la malveillance est présente. Le phénomène de malveillance se concentre autour des mêmes secteurs : Draguignan, Toulon-Hyères, Ramatuelle et Saint-Raphaël.

La grille homogène par carrés Dfci, nous permet enfin d’intégrer l’information d’occupation du sol, afin d’explorer le questionnement principal de l’étude.
La couche de l’occupation du sol par carré Dfci (7) est moins précise que la carte d’occupation du sol d’origine, mais elle a l’avantage d’être à la même échelle géographique que toutes les informations décrivant les éclosions, permettant ainsi des comparaisons possibles.

Nous pouvons alors constater :

· une prédominance des zones couvertes par la forêt et l’activité agricole
· peu de carrés uniquement urbains (seuls Toulon et Fréjus)
· des zones mixtes le long des voies de communication

À la lecture de la figure 15, on observe que les éclosions se déclarent principalement sur les espaces boisés et les zones mixtes. Cette concentration justifie la nécessité d’une meilleure connaissance de la composition de ces zones (figure 16). La combinaison forêt-activités agricoles est majoritaire à l’exception des carrés autour des grandes villes du département.

La mise en relation spatiale de l’occupation du sol et des causes met encore une fois à l’épreuve les hypothèses jusqu’ici pressenties. Si la concordance entre cause de l’éclosion et occupation du sol pour les travaux forestiers (figure 17) et la malveillance (figure 18) se confirme, la relation entre cause due aux travaux agricoles et l’occupation du sol (figure 19) n’est pas évidente. Ces dernières éclosions se situent essentiellement en zone mixte et espace forestier ! Nous n’avons à ce jour pas d’explication à cette localisation surprenante.

Conclusion
L’approche cartographique du risque incendie dans le Var permet de faire plusieurs constats.

Sur un plan pratique
Il apparaît clairement que la répartition des éclosions n’est pas homogène sur le territoire et que des secteurs à forte densité peuvent être distingués.
La complexité du phénomène d’éclosion ainsi que son caractère aléatoire rendent illusoires la formulation de lois mathématiques directes entre ces localisations et les facteurs qui en sont la cause.
Cependant la cartographie permet d’observer des tendances quant à la relation entre le nombre d’éclosions, leur distribution dans le temps, dans l’espace, et conjointement leurs causes et les types d’occupation du sol. On notera pour l’exemple : la forte concentration des actes de malveillance sur l’été, la présence fréquente de voie de communication dans les secteurs à forte densité d’éclosion, de façon moins systématique une population résidante plus dense, ou plus localement encore comme sur le littoral sud-est une implantation préférentielle de résidences secondaires.

Sur un plan technique
Le travail à l’échelle du carré Dfci rend l’analyse plus précise quant à la définition de zones potentiellement à risque ; l’utilisation de la grille à 5 cases et le relevé de la position de chaque éclosion par GPS différentiel renforceraient cette précision.
Enfin, un renseignement systématique de la cause de l’éclosion, dans la base Prométhée, permettrait également d’affiner l’analyse et de répondre à certaines incohérences rencontrées lors de la confrontation entre cause et occupation du sol.

Dans tous les cas l’exposé proposé ne constitue qu’une ébauche des possibilités offertes par la cartographie dans la gestion du risque. Les perspectives ouvertes par la géomatique et en particulier les Sig sur ce thème sont nombreuses comme l’on déjà mis en évidence les travaux de plusieurs géographes dont en particulier ceux de M. PROPECK-ZIMMERMAN et de O. DE SAINT-GERAND sur le risque industriel (1996, 2002). L’amélioration des connaissances pour le risque incendie de forêt nécessite d’approfondir chaque étape de l’analyse.
En premier lieu celle des sources, en révisant et en complétant les bases de données à disposition (à titre d’exemple par une localisation plus fine des départs de feux, par la détermination précise de la localisation de l’habitat isolé dans les espaces boisés, etc.)
En second lieu en affinant le traitement des données et la méthodologie notamment par une évaluation fine des critères de sélections des indicateurs de risque (8): par exemple densité de population, densité du bâti, interface bâti-boisé, dynamique de l’occupation du sol (transfert d’activité, mutation de l’espace agricole ou espace forestier vers l’habitat), comptages de flux (population de vacanciers, flux routiers).

Pour conclure, la carte possède une dimension fonctionnelle qui lui confère un caractère très attractif pour les applications pratiques en matière de gestion des risques. Il convient cependant de ne pas oublier que la validité des représentations qu’elle offre du risque est limitée, notamment, par sa capacité à traduire la diversité des relations entre le risque et le territoire (COMBY J., 2004). En effet comme le souligne V. NOVEMBER (2002), la mise en relation du risque et du territoire fait apparaître d’autres espaces que l’espace visible, dans lequel le risque est présent.

Bibliographie
BECK U., 2003, La société du risque : sur la voix d’une autre modernité, Champs, Flammarion, 521 p.

COANUS T. (dir.), DUCHENE F., MARTINAIS E., 2000, La ville inquiète. Développement urbain, gestion du danger et vie quotidienne sur trois sites « à risque » de la grande région lyonnaise (fin XIXe - fin XXe), rapport pour le programme « Génie urbain et environnement », contrat de plan État-Région Rhône-Alpes, laboratoire RIVES (ENTPE), 621 p.

COMBY J., 1998, Les paroxysmes pluviométriques dans le couloir rhodanien et ses marges, Thèse de doctorat, Université Jean Moulin Lyon III, 670 p.

COMBY J., 2004, Mise en carte et risques de dérives technocratiques dans la prévention des risques, Risques Naturels et Aménagement en Europe, Armand-Colin, Paris, pp 79-88.

COMBY J., 2005, De la climatologie aux pratique de l’aménagement du territoire : le risque comme champ problématique, Habilitation à Diriger les Recherches, Université Jean Moulin Lyon III, 2 Vol, 227 et 122 p.

CURE A-C., 2005, Les relations entre l’occupation du sol et les éclosions d’incendie de forêt : application au département du Var, LCRE Université Lyon 3

DAUPHINE A., 2001, Risques et catastrophes, Armand Colin, 288p.

FIQUET A., 2000, L’intérêt de la cartographie dans l’analyse du risque d’incendie de forêt appliqué département du Var, mémoire de maîtrise, LCRE Université Lyon 3

FIQUET A., 2001, SIG et gestion du défrichement : l’élaboration de la carte verte de Roquebrunes-sur-Argens, LCRE Université Lyon 3

Guide méthodologique. Plans de prévention des risques incendie de forêt, La Documentation française, 2002

ISTED, 2005, Système d’information géographique et gestion des risques

NAPOLEONE C., 2005, Prix fonciers et immobiliers, et localisation des ménages au sein d’une agglomération urbaine, Thèse Cemagref Aix-en-Provence

NOVEMBER V, 2002, Les territoires du risque, Peter Lang, 332p.

PROPECK-ZIMMERMANN E., SAINT-GERAND T., 2001, Modélisation cartographique des RTM : de la connaissance du risque à sa gestion ou objectiver le risque dans un SIG pour l’objectiviser, Acte du colloque Risque et territoire, CNRS UMR 5600, Vol 1, pp 171-184

ZIMMERMANN E., 1996, De l’usage de la cartographie dans l’appréhension des Risques Technologiques Majeurs, Revue de Géographie de Lyon, Vol 71, 1/96, pp 1-16.

(1) Comme le souligne U. BECK, 2003, « les risques, même lorsqu’ils apparaissent muets, recouverts d’un habillage de chiffres ou de formules, restent par définition liés à un point de vue », « le risque est donc en quelques sorte une vue de l’esprit » (J. COMBY, 1992, 1998). En cela nous partageons l’approche de T. COANUS (2002) pour qui « le terme de « risque » renvoie plus logiquement à un processus mental, individuel ou collectif, qui vise à définir et anticiper l’événement redouté. De ce point de vue et au risque de surprendre les praticiens et scientifiques spécialistes de la Nature, le risque relève autant d’une économie des représentations que d’un processus de calcul plus ou moins sophistiqué ». Toute évaluation, en particulier celles répondant exclusivement ou presque de critères relatifs à un mode spécifique de représentation (sciences dures, sciences économiques, etc.) est sujette à des réductions fonctionnalistes dangereuses. Replacée dans une réflexion pluridisciplinaire elle peut au contraire constituer un réel apport. Là est le but de cet exposé.

(2) On notera que parallèlement à cette étude une action est engagée depuis janvier 2004 par le GIS Incendie de forêt sur ce thème et par l’équipe « Ville » de l’ISTED (Institut des Sciences et des Techniques de l'Equipement et de l'Environnement pour le Développement)

(3) Ce projet s’inscrit dans une collaboration déjà ancienne entre le Laboratoire de Climatologie Risque et Environnement (LCRE) du Centre de Recherche en Géographie et Aménagement (CRGA) de l’Université Jean Moulin, CNRS UMR-5600 et la DDAF du Var, concrétisée par la réalisation de plusieurs études sur l’évaluation de l’intérêt de la cartographie dans l’analyse du risque d’incendie de forêt appliqué au département du Var (2000, A. FIQUET, LCRE Univ-Lyon3), et celui des Sig dans la gestion du défrichement et l’élaboration des cartes vertes (application à la commune de Roquebrunes-sur-Argens, 2001, A. FIQUET, LCRE Univ-Lyon3).

(4) site conçu en collaboration entre le Conservatoire national de la Forêt méditerranéenne, Météo-France, le Conseil Général des Bouches-du-Rhône et l’IGN

(5) Comme nous l’avons vu précédemment, depuis 2000 un repérage Dfci sur 5 cases a été mis en place. Travaillant sur la période 1997-2001, la base Prométhée ne localise pas de façon systématique l’éclosion avec cette grille 5 cases (sur les 1717 éclosions de la période, seules 942 ont la précision de la 5e case). Dans un souci d’harmonisation, nous avons décidé de localiser toutes les éclosions avec la grille 1 case, localisation un peu moins précise mais homogène.

(6) Pour éviter une superposition de toutes les éclosions d’un même carré sur un seul point (label ou centroïde)

(7) Les polygones d’origine de l’occupation du sol ont été regroupés en fonction des types d’occupation des sols suivants : Forêt (Forêt et milieux semi-naturels), Agricole (Territoires agricoles), Eau (Surface en eau et zones humides), Artificialisé (bâti isolé + zones industrielles ou commerciales + zones portuaires + aéroport), Urbain (tissu urbain continu + tissu urbain discontinu). La superficie occupée par chacun des types dans chaque carré Dfci est calculée afin de définir des carrés mono-dominants si le type principal représente plus de 66,6% de la surface du carré et des carrés mixtes (caractérisation sur les 2 premiers types présents dans le carré).

(8) Nombre de ces améliorations et précisions sont en cours de développement dans l’étude qui sert de support à cet exposé. Les travaux ont déjà mis en évidence, par exemple, les limites de la représentativité de certains indicateurs territoriaux utilisés pourtant de manière récurrente.