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Introduction
——-Le dérèglement climatique est d’origine anthropique. L’augmentation des
émissions de gaz à effet de serre va continuer à provoquer des impacts
considérables sur les écosystèmes mondiaux (fonte des glaciers, élévation du niveau
des océans, variation des précipitations, augmentation des phénomènes climatiques
extrêmes, changement des habitats et des zones de répartition d’espèces végétales
et animales). C’est impactes sont mesurables via des outils statistique. Les analystes
de données sont au cœur du débat sur le climat, ils sont aujourd’hui à mesure de
prédire une catastrophe naturelle qui pourrait être causée par les perturbations
climatiques. Ainsi, beaucoup de centre de recherche employant des analystes de
données s’activent autour de cette thématique. La compréhension des types de
données climatiques étant la clef dans cette étude.
Généralité
zones fortement impactées
L’adoption, en 1992, de la convention des Nations Unies sur le changement
climatique a marqué la prise de conscience par la communauté internationale, de
l’ampleur du réchauffement de la terre et de ses répercussions sur la vie humaine,
sur les activités économiques et sur l’environnement. Selon le 5e
rapport du Groupe
intergouvernemental d’experts sur l’évolution du climat (GIEC), la température
moyenne de la terre a augmenté de 0.85°C entre 1880 et 2012. Cette hausse des
températures par rapport à la fin du 19° siècle pourrait même dépasser 5°C à
l’horizon 2100, selon le scénario le plus pessimiste. Changement pour marquer une
différence entre ce qui était et ce qu’il en est aujourd’hui. Le climat est la distribution
statistique des conditions de l’atmosphère terrestre dans une région donnée pendant
une période donnée. Il se distingue de la météorologie qui désigne l’étude du temps
à court terme et dans des zones ponctuelles. L’étude du climat est la climatologie. Le
GIEC confirme que le dérèglement climatique est principalement d’origine
anthropique.
Mesures du climat
La quantification climatique est effectuée à l’aide de moyennes établies à partir de
mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques
locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité,
vitesse du vent. Sont également pris en compte leur récurrence ainsi que les
phénomènes exceptionnels. On entendra par variable climatique un quelconque
élément de l’environnement capable de fournir un indice, direct ou indirect, sur un
phénomène naturel influençant les captures réalisables sur un stock. Il peut s’agir,
pour ne citer que quelques exemples, de la température (de l’air ou de l’eau), la
salinité, la force des vents, la turbidité, l’intensité et la direction des courants,
l’ensoleillement, la pluviométrie, le débit des fleuves, etc. Ces variables peuvent
apparaitre à l’utilisateur sous forme de carte(Sheffield) ou bien de données
matricielles sous des formats différents d’un domaine à l’autre.
Mesure du climat
Les données climatiques
Satellite du climat
Les données climatiques sont recueillies à base de satellites. Les satellites
communiquent directement avec des antennes de réception de données fixées sur
terre. Les données recueillies sont encodées sous des formats un peu complexes et
souvent difficiles à manipuler. Un exemple de donnée satellite : les données du
format necdf. L’ouverture de ce type de données ne peut être directement faite par
les applications sous office. Ce type de fichiers doit au
préalable passer par un logiciel d’analyse de données spécialisée.
Le scripte suivant permet seulement l’ouverture du type de données netcdf.
f = netcdf.netcdf_file(‘0001.nc’, ‘r’)
for v in f.variables:
print v
Analyse Données climat
temperature
time_counter
longitude
salinity
depth
u
ssh
v
latitude
Interprétation
f.variables[‘u’][:]
Out[8]:
array([[[[ -296, -303, -309, …, -32767, -32767, -32767],
[ -336, -338, -343, …, -32767, -32767, -32767],
[ -374, -379, -384, …, -32767, -32767, -32767],
…,
[ 8, 26, 41, …, -32767, -32767, -32767],
[ -1, 20, 41, …, -32767, -32767, -32767],
[ -8, 14, 33, …, -32767, -32767, -32767]],
……………………………….
…………………………………… se sont des matrices de données à dimensions
extraordinaire….
L’exploitation de ces données fait appel à des connaissances informatiques,
géographiques, océanographiques ou statistiques. La compréhension de
l’information véhiculée par les données est stratégique pour la « survie » de la
planète. Des centres de recherche comme l’IRD se sont des données comme objectif
de recherche prioritaire : la compréhension et la manipulation des données
climatiques. Les données par exemple océanographiques, donnent des informations
sur les zones de fortes teneurs en chlorophylle : élément important pour
l’alimentation des poissons. Ce type de données permet en même temps de mesurer
l’impact climatique sur la vie des fonds marin. Nous avons parlé des données hydro
climatiques. Intéressons-nous maintenant aux données rasters et vecteur : Ce sont
deux types de données déjà traitées (une donnée netcdf peut être transformée en
raster ou vecteur). C’est données permettent de faire des visualisations graphiques
de zones géographique en faisant ressortir des espaces de fort sensibilité face à
une menace qui peut être l’objet de l’étude.
Exemple de données raster
Données raster
Il existe aussi les données température, humidité, indices d’upwelling… qui sont
manipulables sous Office…
Les logiciels de SIG (Systèmes d’Informations Géographiques) notamment QGIS ou-
bien ILWIS permettent de superposer les données raster et les données vecteurs
pour une meilleur visualisation. Les logiciel R et python permettent de transformer
des données latitude, longitude, salinité, indice d’upwelling, times counter, fréquence
de chlorophylle… en données raster ou vecteur. Il faut du temps et de la patience
pour pouvoir utiliser ce type de langage de programmation.
Un paradis d’analyse
Nuages de points
Données Rasters+vecteurs
La NASA a déployé des satellites afin de mesurer les changements climatiques et
leurs conséquences sur la planète. Les analystes se multiplient autour de cette
problématique et se perfectionne en matière de connaissance afin de pouvoir
mesurer au mieux l’impacte des changements climatiques. La vie future sur terre
dépend des résultats et de la performance des analystes de données climatiques. Le
réchauffement de la planète est une réalité visible et les données sont claires et
alarmantes.
Un important réseau
d’observation
L’étude des changements environnementaux et de leurs conséquences nécessite un
suivi à long terme. C’est pourquoi l’IRD, le Cirad, le CNRS et l’ensemble de
l’Enseignements supérieurs et de recherche francophone s’impliquent dans la
création et la consolidation d’observatoires de l’environnement, en Afrique et en
Amérique latine et dans le Pacifique Sud et Sud-ouest. Leur pérennité et essentielle
à la compréhension sur un temps suffisamment long, des variations de processus
environnementaux et des grands cycles, dans un contexte de changement climatique
et de développement accéléré des activités humaines. Les données recueillies
permettent d’affiner les modèles globaux, servent également à mesurer l’impacte de
ces changement et contribuent à la mise en place de politiques publiques de
développement adaptées.
La vidéo suivante montre un peu l’analyse mathématiques de données climatiques
lors d’une conférence organisée au centre international de rencontres
Mathématiques(CIRM).
Conclusion
Les données climatiques constituent une base qui pourra sauver notre planète. Le
monde scientifique doit s’outiller d’avantage en connaissance climatique. Les analystes
de l’environnement sont souvent confrontés à des problèmes de fiabilité de données. Les
financiers comme les banques et organismes s’intéressent de plus en plus à cette
problématique qui menace la survie de l’homme.
Références
IRD (Tous ensemble pour le climat): Le changement climatique les
défis avec le sud. https://www.ird.fr/la-mediatheque
https://www.ird.fr/climat/ressources-thermiques
Billé R., 2007, Tourisme et changement climatique en Méditerranée,
Communication lors de la 12ème réunion de la
Commission Méditerranéenne de Développement Durable.
British Council, 2004, A Briefing on Climate Change and Cities,
Briefing Sheet 30, Prepared by the Tyndall Centre for
Climate Change Research. London
Coudert, E., 2007, « Protéger et valoriser le littoral méditerranéen,
bien commun menacé », Les notes du Plan Bleu, 6.
Direction des Etudes Economiques et de l’Evaluation
Environnementale, 2008, « Déplacements touristiques des
Français : hyper concentration des comportements les plus émetteurs
de gaz à effet de serre », Evaluation du
Ministère de l’Ecologie et du Développement et de l’Aménagement
Durables, hors série, février.
Energaïa, communications de (disponibles sur www.planbleu.org) :
1. Mohamed BERDAÏ – CDER – Directeur de la Coopération
Internationale (Maroc)
2. Ali GUEDIRA – Ministère de l’Habitat et de l’Aménagement de
l’Espace – Directeur Technique – (Maroc)
3. Hans Günter BRAUCH – Professeur à Berlin (Allemagne)
4. Mohamed El REY, Professeur, Université d’Alexandrie (Egypte)
5. Jean-Pierre MOURE – Premier Vice Président de la Communauté
d’Agglomération

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Changements climatiques, un paradis pour les analystes de données

  • 1. Introduction ——-Le dérèglement climatique est d’origine anthropique. L’augmentation des émissions de gaz à effet de serre va continuer à provoquer des impacts considérables sur les écosystèmes mondiaux (fonte des glaciers, élévation du niveau des océans, variation des précipitations, augmentation des phénomènes climatiques extrêmes, changement des habitats et des zones de répartition d’espèces végétales et animales). C’est impactes sont mesurables via des outils statistique. Les analystes de données sont au cœur du débat sur le climat, ils sont aujourd’hui à mesure de prédire une catastrophe naturelle qui pourrait être causée par les perturbations climatiques. Ainsi, beaucoup de centre de recherche employant des analystes de données s’activent autour de cette thématique. La compréhension des types de données climatiques étant la clef dans cette étude. Généralité zones fortement impactées L’adoption, en 1992, de la convention des Nations Unies sur le changement climatique a marqué la prise de conscience par la communauté internationale, de l’ampleur du réchauffement de la terre et de ses répercussions sur la vie humaine, sur les activités économiques et sur l’environnement. Selon le 5e rapport du Groupe intergouvernemental d’experts sur l’évolution du climat (GIEC), la température moyenne de la terre a augmenté de 0.85°C entre 1880 et 2012. Cette hausse des températures par rapport à la fin du 19° siècle pourrait même dépasser 5°C à l’horizon 2100, selon le scénario le plus pessimiste. Changement pour marquer une différence entre ce qui était et ce qu’il en est aujourd’hui. Le climat est la distribution statistique des conditions de l’atmosphère terrestre dans une région donnée pendant une période donnée. Il se distingue de la météorologie qui désigne l’étude du temps à court terme et dans des zones ponctuelles. L’étude du climat est la climatologie. Le GIEC confirme que le dérèglement climatique est principalement d’origine anthropique. Mesures du climat La quantification climatique est effectuée à l’aide de moyennes établies à partir de mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité, vitesse du vent. Sont également pris en compte leur récurrence ainsi que les phénomènes exceptionnels. On entendra par variable climatique un quelconque élément de l’environnement capable de fournir un indice, direct ou indirect, sur un phénomène naturel influençant les captures réalisables sur un stock. Il peut s’agir,
  • 2. pour ne citer que quelques exemples, de la température (de l’air ou de l’eau), la salinité, la force des vents, la turbidité, l’intensité et la direction des courants, l’ensoleillement, la pluviométrie, le débit des fleuves, etc. Ces variables peuvent apparaitre à l’utilisateur sous forme de carte(Sheffield) ou bien de données matricielles sous des formats différents d’un domaine à l’autre. Mesure du climat Les données climatiques Satellite du climat Les données climatiques sont recueillies à base de satellites. Les satellites communiquent directement avec des antennes de réception de données fixées sur terre. Les données recueillies sont encodées sous des formats un peu complexes et souvent difficiles à manipuler. Un exemple de donnée satellite : les données du format necdf. L’ouverture de ce type de données ne peut être directement faite par les applications sous office. Ce type de fichiers doit au préalable passer par un logiciel d’analyse de données spécialisée. Le scripte suivant permet seulement l’ouverture du type de données netcdf. f = netcdf.netcdf_file(‘0001.nc’, ‘r’) for v in f.variables: print v
  • 3. Analyse Données climat temperature time_counter longitude salinity depth u ssh v latitude Interprétation f.variables[‘u’][:] Out[8]: array([[[[ -296, -303, -309, …, -32767, -32767, -32767], [ -336, -338, -343, …, -32767, -32767, -32767], [ -374, -379, -384, …, -32767, -32767, -32767], …, [ 8, 26, 41, …, -32767, -32767, -32767], [ -1, 20, 41, …, -32767, -32767, -32767], [ -8, 14, 33, …, -32767, -32767, -32767]], ………………………………. …………………………………… se sont des matrices de données à dimensions extraordinaire…. L’exploitation de ces données fait appel à des connaissances informatiques, géographiques, océanographiques ou statistiques. La compréhension de l’information véhiculée par les données est stratégique pour la « survie » de la planète. Des centres de recherche comme l’IRD se sont des données comme objectif de recherche prioritaire : la compréhension et la manipulation des données climatiques. Les données par exemple océanographiques, donnent des informations sur les zones de fortes teneurs en chlorophylle : élément important pour l’alimentation des poissons. Ce type de données permet en même temps de mesurer l’impact climatique sur la vie des fonds marin. Nous avons parlé des données hydro climatiques. Intéressons-nous maintenant aux données rasters et vecteur : Ce sont deux types de données déjà traitées (une donnée netcdf peut être transformée en raster ou vecteur). C’est données permettent de faire des visualisations graphiques
  • 4. de zones géographique en faisant ressortir des espaces de fort sensibilité face à une menace qui peut être l’objet de l’étude. Exemple de données raster Données raster Il existe aussi les données température, humidité, indices d’upwelling… qui sont manipulables sous Office… Les logiciels de SIG (Systèmes d’Informations Géographiques) notamment QGIS ou- bien ILWIS permettent de superposer les données raster et les données vecteurs pour une meilleur visualisation. Les logiciel R et python permettent de transformer des données latitude, longitude, salinité, indice d’upwelling, times counter, fréquence de chlorophylle… en données raster ou vecteur. Il faut du temps et de la patience pour pouvoir utiliser ce type de langage de programmation. Un paradis d’analyse
  • 5. Nuages de points Données Rasters+vecteurs La NASA a déployé des satellites afin de mesurer les changements climatiques et leurs conséquences sur la planète. Les analystes se multiplient autour de cette problématique et se perfectionne en matière de connaissance afin de pouvoir mesurer au mieux l’impacte des changements climatiques. La vie future sur terre dépend des résultats et de la performance des analystes de données climatiques. Le réchauffement de la planète est une réalité visible et les données sont claires et alarmantes. Un important réseau d’observation L’étude des changements environnementaux et de leurs conséquences nécessite un suivi à long terme. C’est pourquoi l’IRD, le Cirad, le CNRS et l’ensemble de l’Enseignements supérieurs et de recherche francophone s’impliquent dans la création et la consolidation d’observatoires de l’environnement, en Afrique et en Amérique latine et dans le Pacifique Sud et Sud-ouest. Leur pérennité et essentielle à la compréhension sur un temps suffisamment long, des variations de processus environnementaux et des grands cycles, dans un contexte de changement climatique et de développement accéléré des activités humaines. Les données recueillies permettent d’affiner les modèles globaux, servent également à mesurer l’impacte de ces changement et contribuent à la mise en place de politiques publiques de développement adaptées. La vidéo suivante montre un peu l’analyse mathématiques de données climatiques lors d’une conférence organisée au centre international de rencontres Mathématiques(CIRM).
  • 6. Conclusion Les données climatiques constituent une base qui pourra sauver notre planète. Le monde scientifique doit s’outiller d’avantage en connaissance climatique. Les analystes de l’environnement sont souvent confrontés à des problèmes de fiabilité de données. Les financiers comme les banques et organismes s’intéressent de plus en plus à cette problématique qui menace la survie de l’homme. Références IRD (Tous ensemble pour le climat): Le changement climatique les défis avec le sud. https://www.ird.fr/la-mediatheque https://www.ird.fr/climat/ressources-thermiques Billé R., 2007, Tourisme et changement climatique en Méditerranée, Communication lors de la 12ème réunion de la Commission Méditerranéenne de Développement Durable. British Council, 2004, A Briefing on Climate Change and Cities, Briefing Sheet 30, Prepared by the Tyndall Centre for Climate Change Research. London Coudert, E., 2007, « Protéger et valoriser le littoral méditerranéen, bien commun menacé », Les notes du Plan Bleu, 6. Direction des Etudes Economiques et de l’Evaluation Environnementale, 2008, « Déplacements touristiques des Français : hyper concentration des comportements les plus émetteurs de gaz à effet de serre », Evaluation du Ministère de l’Ecologie et du Développement et de l’Aménagement Durables, hors série, février. Energaïa, communications de (disponibles sur www.planbleu.org) : 1. Mohamed BERDAÏ – CDER – Directeur de la Coopération Internationale (Maroc) 2. Ali GUEDIRA – Ministère de l’Habitat et de l’Aménagement de l’Espace – Directeur Technique – (Maroc) 3. Hans Günter BRAUCH – Professeur à Berlin (Allemagne) 4. Mohamed El REY, Professeur, Université d’Alexandrie (Egypte) 5. Jean-Pierre MOURE – Premier Vice Président de la Communauté d’Agglomération