LES REGIONS HOMOGENE comment découper ?

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1 LES REGIONS HOMOGENE comment découper ?
Claude Grasland, Université Paris 7

2 Un problème général La question « comment découper l’espace pour aboutir à des régions homogènes ?» se pose dans toutes les branches de la géographie. Les méthodes mises en œuvre relèvent de la statistique, de la cartographie et de l’analyse spatiale. Elles révèlent de fructueuses analogies entre phénomènes et sont une des raisons de penser qu’il demeure une forte unité de la géographie.

3 Problème n°1 Comment découper une portion d’espace en régions homogènes lorsqu’on a affaire à une distribution de phénomènes qualitatifs distribués de façon discrète dans l’espace ? Partons d’exemples théoriques pour passer ensuite à un cas réel.

4 Limites nettes

5 Limites floues

6 Absence de limites ?

7 Limites complexes (altitude !)

8 Le Yin et le Yang

9 Absence d’information

10 Un exemple plus complexe
2.1 Végétation-Milieu Habitat - Modes de vie Economie – Société

11 LES REGIONS HOMOGENE L’exemple des limites de patronymes
Claude Grasland, Université Paris 7

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13 L’exemple des patronymes dans le Nord de la France

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17 Matrice de similarité

18 Le canton qui ressemble le plus à tous les autres est …203…….
La canton qui ressemble le moins à tous les autres est …………………… La ressemblance moyenne de deux cantons est de …10.9%

19 Matrice de contiguïté

20 Autocorrélation spatiale
Les 46 couples contigus ont une ressemblance moyenne de 17.4% Les 86 couples non contigus ont une ressemblance moyenne de 7.4% On en déduit l’indice d’autocorrélation spatiale : Z = [SIM (Cij=1) / SIM (Cij=0) ] -1 = (17.4 / 7.4) – 1 = (Autocorrélation spatiale très positive) Deux cantons proches ont des similarités patronymiques plus élevées que deux cantons éloignés.

21 Matrice d’appartenance
INTRA-DEPARTEMENTAL Aij=1 INTER-DEPARTEMENTAL Aij=0 INTER-DEPARTEMENTAL Aij=0 INTRA-DEPARTEMENTAL Aij=1

22 Autocorrélation territoriale
Les 60 couples intra-département ont une ressemblance moyenne de 16.7% Les 72 couples inter-départements ont une ressemblance moyenne de 6.1 % On en déduit l’indice d’autocorrélation territoriale G = [SIM (Aij=1) / SIM (Aij=0) ] -1 = (16.7 / 6.1) – 1 = (Autocorrélation territoriale très positive) Deux cantons situés dans le même département ont des similarités patronymiques plus élevées que deux cantons situés dans des départements différents

23 Cartographie Limite Historique

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25 La répartition des patronymes le long de la frontière franco-belge Maîtrise de Géographie, Sébastien Dominiak, U. Paris 7, 2001

26 La répartition des patronymes le long de la frontière franco-belge Maîtrise de Géographie, Sébastien Dominiak, U. Paris 7, 2001

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