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(), Volume 46 (4), Mai 2019, pp. 690–706

Présentation (FED) : Les auteurs analysent l'évolution du nombre de bâtiments en fonction de la population et montrent sur différents jeux de données (Chicago, 1930-2010, Londres, 1900-2015, New York, 1790-2013, Paris, 1861-2011) une évolution générale avec trois phases distinctes, qui suivent une pré-urbanisation initiale. La première phase est une croissance rapide du nombre de bâtiments par rapport à la population. Dans une deuxième phase, des résidences sont converties en d’autres usages (bureaux ou magasins, par exemple) et la population décroît tandis que le nombre de bâtiments reste à peu près constant. Dans une phase ultérieure, le nombre de bâtiments et la population augmentent à nouveau et les villes se densifient. Les auteurs proposent un modèle stochastique basé sur ces mécanismes pour reproduire les deux premiers régimes et montrer qu'il est en accord avec les observations empiriques.

Abstract (authors) : The process of urbanization is one of the most important phenomenon of our societies and it is only recently that the availability of massive amounts of geolocalized historical data allows us to address quantitatively some of its features. Here, we discuss how the number of buildings evolves with population and we show on different datasets (Chicago, 1930–2010; London, 1900–2015; New York City, 1790–2013; Paris, 1861–2011) that this ‘fundamental diagram’ evolves in a possibly universal way with three distinct phases. After an initial pre-urbanization phase, the first phase is a rapid growth of the number of buildings versus population. In a second regime, where residences are converted into another use (such as offices or stores for example), the population decreases while the number of buildings stays approximately constant. In another subsequent phase, the number of buildings and the population grow again and correspond to a re-densification of cities. We propose a stochastic model based on these simple mechanisms to reproduce the first two regimes and show that it is in excellent agreement with empirical observations. These results bring evidences for the possibility of constructing a minimal model that could serve as a tool for understanding quantitatively urbanization and the future evolution of cities.