« Mise à jour de la carte
La première carte fournie opposait les villes à forte croissance (couleur chaude) et les villes à faible croissance (couleur froide) à partir de la valeur +1,5%. Le résultat était spectaculaire mais pouvait faire penser que toutes les villes en vert avaient un taux négatif de croissance. Ainsi certaines villes (Sao Paulo, Rio de Janeiro, Paris, New York…) apparaissaient en vert alors qu’elles sont en croissance, faible. De façon générale, on oppose les valeurs à partir de 0 (négatif/positif) ou partir d’une moyenne (au-dessus/en dessous). J’utilise le logiciel Philcarto de Philippe Waniez, avec lequel, j’ai eu d’intéressants échanges à propos de cette carte. La version 2 de la carte prend en compte les remarques faites et la proposition de cette nouvelle carte en résulte. Un travail d’équipe en somme… un grand merci à lui pour ses conseils et sa disponibilité !
La carte « dit » la même chose, mais montre aussi la croissance (certes faible) de la plupart des mégapoles ! On évite ainsi de confondre les villes à faible croissance et celle en décroissance, les seules qui restent en vert.
J’ai décidé de garder les deux cartes à titre de comparaison.
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La version rectifiée de la carte :
Le PDF :
Le rapport World Urbanization Prospects 2018 (ONU, Department of Economic and Social Affairs) a été publié en août 2019. Outre le rapport, le site donne accès à de nombreux tableaux de données concernant les agglomérations de plus de 300 000 habitants (soit 1860 pour l’édition 2018 !).
La carte présentée, utile pour le programme de Première, illustre la répartition des grandes agglomérations mondiales avec une évidente concentration en Asie du Sud et en Chine. L’Inde à elle seule en compte 181 et la Chine 424 !
Elle permet aussi de montrer la croissance différenciée entre les pays du Nord et ceux du Sud : les villes d’Afrique subsaharienne à l’exception de L’Afrique du Sud connaissent des taux de croissance très élevés ainsi que celles d’Asie du Sud, du Moyen-Orient et de l’Asie orientale, exception du Japon et de la Corée du Sud. Les villes des pays du Nord, Europe (Russie comprise), d’Amérique du Nord (États-Unis-Canada), et d’Amérique du Sud (Argentine, Chili, Sud-Est du Brésil) connaissant des taux de croissance plus faibles. L’opposition Nord-Sud est évidente.
On pourra s’interroger sur les taux de croissance plus faibles pour certaines mégapoles comme Mumbai, Jakarta. Mais la croissance de ces mégapoles ne se fait plus dans l’agglomération mais dans l’aire urbaine... D’autre part, Jakarta, totalement saturée, est confrontée à des problématiques environnementales importantes. Le choix a été fait d’une nouvelle capitale sur la partie indonésienne de l’île de Bornéo (Kalimantan).
Cela pose aussi la question de la définition de la notion de « ville » : il est précisé dans une notice du WUP 2018 que les statistiques prenaient en compte 3 notions différentes selon les pays (faute de statistiques uniformisées ?!) : sur les 1860 entités statistiques dépassant les 300 000 habitants, il est précisé que 55% prenaient en compte la notion de « Urban agglomeration », 35% celle de « city proper », les 10% restant celle de « urban area ». Dans le cas de la France, la notion d’agglomération a été préférée à celle d’aire urbaine (pourtant utilisée par l’INSEE). Il est évident que les taux de croissance urbaine sont différents si l’on prend en compte celle de l’aire urbaine ou celle de l’agglomération. Dans les pays du Nord, la périurbanisation fait croître davantage l’aire urbaine (urban area) que l’agglomération (urban agglomeration), et surtout le pôle urbain central (city proper) qui peut décroître !
Ce sont les limites des statistiques urbaines à l’échelle mondiale. Un exemple classique est celui de la « ville » de Chongqing en Chine : classée parfois comme la plus grande ville du monde, la municipalité au sens statistique chinois prend en compte des espaces ruraux bien au-delà de l’unité urbaine, et on aboutit dans un cas à plus de 30 millions d’habitants ou bien 13 millions en 2015 selon le WUP 2018 ! Bien évidemment, ces considérations méthodologiques (utiles !) sont réservées à l’enseignant.
Le logiciel Philcarto mis à disposition gratuitement par Philippe Waniez, (que je remercie chaleureusement au passage) permet de discrétiser selon différentes méthodes (méthode des quantiles, amplitude égale des classes, seuils manuels, méthode Jenks…). Chaque choix de discrétisation a des conséquences sur la lecture de la carte. Après différents essais, sachant que je voulais bien mettre en valeur l’opposition Nord/Sud sur les taux de croissance, j’ai opté pour la méthode Jenks avec comme avantage des classes homogènes au plus proche de la distribution de la variable et un inconvénient, l’impossibilité de réaliser des séries de cartes (comparaison). Un choix supplémentaire s’est imposé pour vraiment différencier villes du Nord/ villes du Sud, une borne d’opposition de couleurs : vert pour les villes dont le taux de croissance est inférieur ou égal à 1,5%, et des couleurs chaudes au-delà de 1,5% de croissance. Pour ceux qui souhaiteraient utiliser ce logiciel, simple d’utilisation basique quand on a les fonds et les données (nombreuses et gratuites sur le site !), ne pas hésiter à faire différents essais… Réaliser une carte analytique suppose des choix raisonnés de la part du cartographe !
Le logiciel ne permet pas de réaliser l’habillage tel que celui mis en ligne. Après le travail de cartographie statistique avec Philcarto, d’autres outils (Adobe Illustrator, Inkscape, Gimp), nécessitant un investissement temps/formation, permettent d’aboutir à la carte finale. De même, ici, il a fallu géo-référencer les villes sur un fond de carte à partir des données de l’ONU (principe simple mais long à réaliser et avec des outils spécifiques). Pour des raisons de lisibilité (et de temps !), je n’ai pas localisé les 1860 villes… 564 ont été prises en compte : toutes les villes de plus de 1 million d’habitants (sauf pour la Chine et l’Inde, seuil de 1,5 million retenu) et toutes les capitales quel que soit le nombre d’habitants. Pour les continents européen, africain, américain et l’Australie le seuil a été abaissé autour de 0,7 million pour rendre la carte globalement plus homogène.
La carte en PDF :
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