Identification de causalités dans des données spatio-temporelles
Résumé
Cet article contribue à la compréhension des processus spatio-temporels fortement couplés, en proposant une méthode générique basée sur la causalité de Granger. Celle-ci est validée par l'identification robuste de régimes de causalité et de leur diagramme de phase pour un modèle de morphogenèse urbaine couplant croissance du réseau et de la densité. L'application au cas réel des projets de transport du Grand Paris démontre un lien entre les dynamiques territoriales, plus particulièrement socio-économiques et foncières, et la croissance anticipée du réseau. Nous discutons finalement des extensions possibles à d'autres échelles temporelles et spatiales.
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