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NACLIM: North Atlantic Climate - FP
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 Planning:
 Début: 1 nov. 2012
 Durée: 48 (+3) mois
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Sélection de 3 villes
 Différentes morphologies urbaines: densité, couverture de
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Indices de morphologie urbaine
 Calcul des indices de morphologie urbaine
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 Prétraitement données 3D City models
 Conversion 3D - 2D + attributs
 Avec ou sans toit
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Traitement des données sources
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Berlin Antwerpen Almada
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Prochaines étapes
 Génération de différents scénarios
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Prochaines étapes
 Réalisation de cartes de prédiction des ilots de
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Prochaines étapes
 Génération de cartes de risques UHI scenarios
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CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
Autres projets de traitement
de données/analyse
 Cartographie de bruits
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Merci!
 Questions?
 For more information:
 catherine.stevens@gim.be
 http://www.gim.be
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CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
The research leading to these results has
received funding from the European Union 7th
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Conclusions
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Conclusions – Pq FME?
 Économiser de l'argent et du temps
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FME WT 2014: (FR) NACLIM analyse géographique

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Presentation on FME World Tour 2014 in Namur hosted by GIM.
A geographical Analysis with FME
(FRENCH)

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  • CMIP5 : scénarii de chgt climatique – pronostique scénario pessimiste/optimiste chgt de températureUrbClim: modèle développé par VITO – but: modéliser les ilots de chaleur en milieu urbain. Résolution: 250mGIM intervient dans le traitement des données pour disposer d’indice permettant de modéliser la morphologie de la zone urbaineObservations: base de données historiques température, humiditéDonnées socio-économiques: écoles, But: carte d’exposition à la chaleur en milieu urbain – focus au niveau santé: nécessité de prendre en compte les données démographiques …
  • PAI: proportion de bâtiment par cellule FAI: proportion de surface verticale suivant 8 orientations de vent
  • 3D City model: fournie par les villes. Autres données fournies également: permeabilité du sol, couverture végétale, occupation du sol, réseau de communication,…Traitement 3D vers 2D, suppression de toit (pour évaluer l’influence des toits ou de la prise en considération de ces toits), prise en compte de blocs ou des bâtiments individuels
  • FME WT 2014: (FR) NACLIM analyse géographique

    1. 1. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. NACLIM: North Atlantic Climate - FP 7 Collaborative Project Exemple d’analyse géographique au travers de FME Christophe Adriaensen
    2. 2. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Aperçu du projet NACLIM  Planning:  Début: 1 nov. 2012  Durée: 48 (+3) mois  Domaine de recherche:  Prévisions climatiques et leurs impacts  L'Atlantique Nord / secteur européen  19 instituts de recherches  10 pays européens  5 thèmes / 12 workpackages  WP4.2: impact on European urban societies  Cartographie des risques des vagues de chaleur en milieu urbain – focus santé
    3. 3. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Impact on urban societies UHI prediction CMIP5 UrbClim socio-economicUrban morphology Observations Heat stress exposure maps City data
    4. 4. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Sélection de 3 villes  Différentes morphologies urbaines: densité, couverture de végétation, etc.  Almada  Meditérannéen  Anvers  Tempéré maritime  Berlin  Continental avec été chaud
    5. 5. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Indices de morphologie urbaine  Calcul des indices de morphologie urbaine  PAI - planar area index  FAI - frontal area index  Mean building height  Standard deviation building height  Fraction urban land use  Fraction vegetation cover  …
    6. 6. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.  P. exemple: PAI  Proportion de surface couverte par des bâtiments par cellule (250 m de résolution)  Données en entrée: 3D city model  Données en sortie: l’indice de morphologie urbaine PAI Calcul d’un indice de morphologie urbaine
    7. 7. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.  Prétraitement données 3D City models  Conversion 3D - 2D + attributs  Avec ou sans toit  Blocs de bâtiments ou bâtiments individuels 3D city model (input) Blocks (output, no roofs)Buildings (output, no roofs) Calcul d’un indice de morphologie urbaine
    8. 8. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Traitement des données sources Résultat PAI pour les 3 villes Berlin Antwerpen Almada
    9. 9. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Prochaines étapes  Génération de différents scénarios THEME ID SCENARIO TIME SCALE PAST - PRESENT (1986-2005) NEAR FUTURE (2026- 2045) FAR FUTURE (2081- 2100) BASE & CLIMATE VARIABILITY S01 UHI - present situation (EEA data) X S02 UHI - present situation (end-users data) X S03 UHI - near future incl. climate variability (no changes) X S04 UHI - far future incl. climate variability (no changes) X MORPHOLOGY CHANGES S05 Realized projects - no urban expansion X S06 Realized projects - urban expansion X MITIGATION MEASURES S07 Increase green roofs (no changes) X S08 Increase albedo buildings (no changes) X USER-SPECIFIC SCENARIOS S09 UHI - Almada without presence of Lisbon X
    10. 10. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Prochaines étapes  Réalisation de cartes de prédiction des ilots de chaleur en milieu urbain
    11. 11. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Prochaines étapes  Génération de cartes de risques UHI scenarios Population E01 Vulnerable population - today (total) E02 Vulnerable population - near future (total) E03 Vulnerable population - today (age class) E04 Vulnerable population - near future (age class) E05 Vulnerable population - today (marital status) E06 Vulnerable population - near future (marital status) Vulnerable institutions E07 Vulnerable population - today (schools) E08 Vulnerable population - near future (schools) E09 Vulnerable population - today (childcare) E10 Vulnerable population - near future (childcare) E11 Vulnerable population - today (hospitals) E12 Vulnerable population - near future (hospitals) E13 Vulnerable population - today (rest homes) E14 Vulnerable population - near future (rest homes) + Population vulnérable P. ex. 65 ans et +
    12. 12. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Autres projets de traitement de données/analyse  Cartographie de bruits  Modélisation hydraulique  …
    13. 13. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Merci!  Questions?  For more information:  catherine.stevens@gim.be  http://www.gim.be
    14. 14. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Merci!  Questions?  For more information:  catherine.stevens@gim.be  http://www.gim.be
    15. 15. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. The research leading to these results has received funding from the European Union 7th Framework Programme (FP7 2007-2013), under grant agreement n.308299 NACLIM www.naclim.eu
    16. 16. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Conclusions
    17. 17. CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. Conclusions – Pq FME?  Économiser de l'argent et du temps  Augmenter la productivité  Aller droit au but : aucune expérience de programmation requise  Obtenir plus de vos données: combiner de multiples sources de données à de nouvelles informations  Améliorer les processus ETL  Automatiser les tâches

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