Description and validation of a “non path-dependent” model for projecting contrasting urban growth futures

This paper presents a model (SLEUTH*) for projecting contrasting urban growth futures. It is derived from the SLEUTH model, which has been modified in order to incorporate an additional spatially explicit factor, and to be used in a fully controlled forecasting mode. Our aim is to spatially allocate urban growth, its amount and pattern, according to predefined prospective scenarios and assuming a non path-dependency approach. This modelling approach aims at being used under a "story and simulation" (SAS) approach, which constrains the model validation. To assess model efficiency, three types of tests have been undertaken: (1) sensitivity tests; (2) reproduction of known changes over a past period; and (3) simulation of changes that break trends. Results show that SLEUTH* conveniently simulates expected urban changes for exploring contrasting scenarios that are the basis for land planning strategies.Cet article présente un modèle de simulation spatiale (SLEUTH*) dédié à la projection de scenarios contrastés d’étalement urbain. Il hérite du modèle SLEUTH et les modifications apportées visent à intégrer un facteur additionnel de localisation des changements et à l’utiliser de façon contrôlée pour simuler ces projections. Le but est de pouvoir distribuer spatialement la croissance urbaine, en termes de superficie et de motif spatial, conformément à la définition de scénarios prospectifs normatifs afin de pouvoir les simuler dynamiquement. Ce modèle suppose donc d’être indépendant vis-à-vis des trajectoires passées afin d’être utilisé suivant une approche « récit et simulation ». Ce type d’approche engendre certaines contraintes pour la validation du modèle. Pour évaluer la performance du modèle, trois types de tests ont été réalisés : (1) des tests de sensibilité ; (2) la reproduction de changements observés sur une période passée ; et (3) démontrer son aptitude à simuler des ruptures dans les dynamiques d’étalement urbain. Les résultats montrent que SLEUTH* simule convenablement les changements (passés ou futurs) attendus et est approprié pour simuler des scénarios contrastés qui sont la base pour définir des stratégies de planification urbaine