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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).
Ces impactes sont mesurables via des outils statistiques. 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
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.
zones fortement impactées
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.
Les données climatiques
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 necdf se sont des matrices
de données à dimensions extraordinaire….
Mesure du climat
Satellite du climat
Analyse Données climat
f = netcdf.netcdf_file(‘0001.nc’, ‘r’)
for v in f.variables:
print v
temperature
time_counter
longitude
salinity
depth
u
ssh
v
latitude
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]],
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.
Interprétation
Données raster
Exemple de 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
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’impact des changements climatiques.
Nuages de points
Données Rasters + vecteurs
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’impact de
ces changement et contribuent à la mise en place de politiques publiques de
développement adaptées.
La vidéo suivante montre un peu l’analyse mathématique 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). Ces impactes sont mesurables via des outils statistiques. 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 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. zones fortement impactées
  • 2. 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. Les données climatiques 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 necdf se sont des matrices de données à dimensions extraordinaire…. Mesure du climat Satellite du climat
  • 3. Analyse Données climat f = netcdf.netcdf_file(‘0001.nc’, ‘r’) for v in f.variables: print v temperature time_counter longitude salinity depth u ssh v latitude 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]], 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. Interprétation
  • 4. Données raster Exemple de 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 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’impact des changements climatiques. Nuages de points Données Rasters + vecteurs
  • 5. 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’impact de ces changement et contribuent à la mise en place de politiques publiques de développement adaptées. La vidéo suivante montre un peu l’analyse mathématique 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
  • 6. 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