Pdtygreeertzetzesgreytreyreyyqwyzo_R_bon.pdf

Présentation du logiciel Ʒ Possibilités qu’offre R en traitement de données hydroclimatiques
Présentation des possibilités qu’offre le
langage de programmation R pour le
traitement des données hydroclimatiques
Présenté par : Ing NEBIE Gaston Cyrille
Et
Ing OUEDRAOGO M. Joseph
Hydro-Burkina
16 septembre 2023
webinaire sur les possibilités qu’offre R pour le traitement de données hydroclimatiques (partie 1)
Hydro−Burkina : la porte de l’information sur l’eau.

PLAN
1 Présentation du logiciel Ʒ
Qu’est ce que Ʒ ?
Que fait-on avec Ʒ ?
Historique de Ʒ
Organisation de Ʒ
Développement de Ʒ
2 Possibilités qu’offre R en traitement de données
hydroclimatiques
Pourquoi utilisé R pour les traitements de données
hydro-climatiques ?
Les avantages et les bénéfices de l’utilisation de R en
hydrologie
Quelques publication du groupe ”les experts hydrologues”
Des travaux d’Hydro-Burkina

• un environnement et un langage de programmation
pour effectuer des calculs statistiques et créer des
graphiques ;

graphiques ;
• un logiciel libre : logiciel gratuit, distribué avec son code
source, il peut être étudié, modifié et partagé librement ;

graphiques ;
• un logiciel libre : logiciel gratuit, distribué avec son code
source, il peut être étudié, modifié et partagé librement ;
• un logiciel formé des composantes suivantes :
• R de base (fonctions statistiques et graphiques
standards),
• extensions appelées packages (collections de
nouvelles fonctions créées par des utilisateurs).

Typiquement, on utilise d’abord R pour faire de l’analyse
statistique de données. On réalise donc en R les tâches
suivantes :

suivantes :
• manipuler des données ;

suivantes :
• appeler des fonctions préexistantes de calculs
statistiques (estimation de statistiques, ajustement de
modèle, ...) ;

suivantes :
modèle, ...) ;
• produire des graphiques ;

suivantes :
modèle, ...) ;
• produire des graphiques ;
• rédiger des rapports d’analyse de données ;
• ...

Lorsqu’on a besoin d’aller plus loin

Plusieurs utilisateurs de R doivent un jour développer leurs
propres fonctions de calcul statistique. On peut devenir un
développeur lorsque :

• on a besoin de faire la même analyse à plusieurs reprises
(automatiser des calculs) ;

• on souhaite améliorer les implantations existantes
d’une méthode de calcul ;

• on cherche à développer de nouvelles méthodes de
calcul ;

• on cherche à développer de nouvelles méthodes de
calcul ;
On passe d’utilisateur de R à développeur R
souvent sans même s’en rendre compte

Historique de Ʒ
Historique de Ʒ

Historique de Ʒ
Historique de Ʒ
1990- Département de statistique - l’Université d’Auckland
en Nouvelle-Zélande, Ross Ihaka et Robert Gentleman
ont l’idée de créer un nouveau logiciel statistique pour
tester quelques idées dans leurs travaux de recherche.

Historique de Ʒ
Historique de Ʒ
1992- Le langage est nommé R, car il s’agit de la première
lettre des prénoms des deux créateurs et parce qu’il est
décidé que le langage utilisera la syntaxe du langage S
développé dans les Bell Laboratories par John
Chambers et collaborateurs.

Historique de Ʒ
Historique de Ʒ
1992- Le langage est nommé R, car il s’agit de la première
lettre des prénoms des deux créateurs et parce qu’il est
décidé que le langage utilisera la syntaxe du langage S
développé dans les Bell Laboratories par John
Chambers et collaborateurs.
1994- Une version initiale du logiciel est utilisée pour donner
des cours d’introduction à la statistique et elle est
distribuée sur internet. Il est décidé que R sera un
logiciel libre.

Historique de Ʒ
Créateurs
Robert Gentleman et Ross Ihaka dans les années 90 :
Figure – Source : https:
//www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/Otago.pdf

Historique de Ʒ
Historique de Ʒsuite

Historique de Ʒ
1996- Martin Mächler de l’École polytechnique fédérale de
Zurich en Suisse se joint à l’équipe des R et R pour
développer R, qui connaît de plus en plus de succès.
Malgré tout, bien vite trois personnes ne suﬀisent plus
pour gérer le flo tconstan td ecourriel sreçu sd’utilisateurs.

Historique de Ʒ
1997- Le CRAN est créé par Kurt Hornik et Friedrich Leisch
à l’Université technique de Vienne en Autriche. Il s’agit
d’un dépôt informatique pour les contributions des
utilisateurs (packages). Peu après, le « R core team »,
soit le noyau de développeurs de R, est formé.

Historique de Ʒ
1997- Le CRAN est créé par Kurt Hornik et Friedrich Leisch
à l’Université technique de Vienne en Autriche. Il s’agit
d’un dépôt informatique pour les contributions des
utilisateurs (packages). Peu après, le « R core team »,
soit le noyau de développeurs de R, est formé.
2000- La première version oﬀicielle de R est publiée à une date
particulière : le 29 février 2000 !

Historique de Ʒ
Première version oﬀicielle de Ʒ
CD de la version 1.0.0 de R, autographié par les membres du
R core team :
Figure – Source : Douglas Bates, photo prise lors du colloque R à
Québec 2019. http://raquebec.ulaval.ca/2019/

Organisation de Ʒ
Organisation de Ʒ
Les membres du R core team sont typiquement des chercheurs
en calcul statistique. Ils travaillent pour différentes
organisations,...

Organisation de Ʒ
Organisation de Ʒ
organisations,...
• Depuis 2003, la fondation R amasse des dons et les
utilisent pour maintenir des infrastructures et pour
commanditer quelques travaux de développement.
https://www.r-project.org/foundation/

Organisation de Ʒ
Organisation de Ʒ
organisations,...
• Des conférences sont organisées et réunissent les
développeurs de R ainsi que des utilisateurs de R.
https://www.r-project.org/conferences/

Organisation de Ʒ
Organisation de Ʒ
organisations,...
• Des conférences sont organisées et réunissent les
développeurs de R ainsi que des utilisateurs de R.
https://www.r-project.org/conferences/
• R a aussi sa revue scientifique, The R journal
(succésseur des R News).
https://journal.r-project.org

• Il est mis à jour environ 4 à 6 fois par année. La version
courante de R (4.3.1) est téléchargeable sur le site web
du projet R : https://www.r-project.org.

• Il y a maintenant :
• 19854 packages sur le CRAN.
(https://cran.r-project.org/web/packages/)

• 2230 packages sur Bioconductor, un dépôt informatique
pour des contributions R spécialisées en
bio-informatique. (http://www.bioconductor.org/)

• plusieurs packages R uniquement disponibles sur GitHub
ou ailleurs sur le web.

• plusieurs packages R uniquement disponibles sur GitHub
ou ailleurs sur le web.
• R a aussi sa revue scientifique, The R journal.
https://journal.r-project.org
(Informations relevées le 12 Novembre 2023)

Évolution du nombre de packages sur le CRAN
Figure – Source :http:
//journal.r-project.org/archive/2019-1/cran.pdf

Popularité de Ʒ
• Beaucoup de gens l’utilisent et en parlent sur internet.
• L’environnement intégré de développement RStudio
(https://rstudio.com/) et les packages du tidyverse
(https://www.tidyverse.org/) contribuent à la
popularité de R.
• Savoir programmer en R est une compétence
fréquemment demandée pour des emplois en statistique /
science des données. (https:
//github.com/ThinkR-open/companies-using-r)
Quelques statistiques sur la popularité de R :
http://r4stats.com/articles/popularity

Augmentation du nombre de questions relatives à
R sur Stack Overflow
Figure – Source :
https://insights.stackoverflow.com/trends, 31 Mai 2022.

Forces de Ʒ

Forces de Ʒ
• l’avantage d’être gratuit et de favoriser la recherche
reproductible ;

Forces de Ʒ
reproductible ;
• langage plus proche de notre langage que du langage
machine, donc plus simple et direct que, par exemple, C
ou C++ ;

Forces de Ʒ
reproductible ;
ou C++ ;
• partage et réutilisation de code facilité grâce au système
des packages et au CRAN ;

Forces de Ʒ
reproductible ;
ou C++ ;
• communauté active de développeurs et d’utilisateurs :
• R évolue vite, ses bogues sont identifiés et corrigés
rapidement ;

Forces de Ʒ
reproductible ;
ou C++ ;
rapidement ;
• il y a beaucoup d’information concernant la
programmation en R sur internet ;

Forces de Ʒ
reproductible ;
ou C++ ;
rapidement ;
• il y a beaucoup d’information concernant la
programmation en R sur internet ;
• le nombre de packages R est toujours grandissant...

Limites de Ʒ

Limites de Ʒ
Les caractéristiques de R sont particulièrement adaptées au
monde de la recherche et de l’enseignement. Il est donc très
utilisé dans les universités. Par contre, il comporte les limites
suivantes :

Limites de Ʒ
suivantes :
• logiciel libre : certaines organisations préfèrent utiliser un
logiciel commercial ;

Limites de Ʒ
suivantes :
• langage interprété : R est parfois lent pour réaliser
certains calculs ;

Limites de Ʒ
suivantes :
• langage interprété : R est parfois lent pour réaliser
certains calculs ;
• gestion de la mémoire : le R de base est plus ou moins
adapté à la manipulation de données volumineuses (mais
de plus en plus de packages sont créés pour contrer ce
problème).

ça vaut la peine de se perfectionner en Ʒ ?

Oui !
Ça pourrait vous permettre de décrocher un emploi.

Oui !
Ça pourrait vous permettre de décrocher un emploi.
Sur certains aspects, R surpasse ses compétiteurs (SAS,
Python (ţ), etc.) :
• plus grande offre d’implémentations de méthodes
statistiques,
• un nouvel utilisateur peut rapidement être capable de
mener une analyse exploratoire de données,
• communication de résultats facilitée par ses outils de
production de graphiques, rapports et applications web
interactives.
https://github.com/matloff/R-vs.
-Python-for-Data-Science

Pourquoi utilisé R pour les traitements de données hydro-climatiques ?

source : https://hess.copernicus.org/preprints/
hess-2019-50/hess-2019-50.pdf

l’essor rapide de R en hydrologie

l’essor rapide de R en hydrologie
Au cours des dernières décennies, les sciences
hydrologiques, comme de nombreuses autres
disciplines, ont connu des changements majeurs
dus à la croissance de diverses archives de
données et au développement des ressources
informatiques.

Croissance de diverses archives de données

1 les archives d’observation du débit des cours d’eau telles
que le Centre mondial de données sur le ruissellement de
l’Organisation Mondiale de la Météorologique, qui
comprend actuellement plus de 9500 stations de 161
pays ;
2
3

1
2 les données climatiques réanalysées ; Les ré-analyses
météorologiques ont pour objectif de rassembler
l’ensemble des données provenant des réseaux de mesures
au sol, des appareils de mesures embarqués à bords, etc,
et de les analyser simultanément, avec un modèle
météorologique unique.
3

1
2
3 les données issues de capteurs et de satellites, telles que
les variations du stockage total de l’eau

1
2
3
Ces données ont facilité l’étude de nombreux bassins
versants ainsi que la recherche interdisciplinaire reliant
la météorologie, la climatologie, l’hydrologie et les
sciences de la terre.

Outre la disponibilité d’archives de données à
grande échelle, l’augmentation de la puissance
de calcul et l’adoption des langages de
programmation ont également été un moteur
important du changement dans la discipline.

Évolution des packages

Évolution des packages
Figure – Évolution du nombre de packages

Les avantages et les bénéfices de l’utilisation de R en hydrologie
Démocratisation de la science des données

Démocratisation de la science des données
1 Facilité d’utilisation (open source, langage interprété)
2 Documentation et support (StackOverflow, Rseek.com) -
Packages pour la plupart des tâches hydrologiques
3 Scripts pour des améliorations incrémentales et la
réutilisation/le partage
4 Instances hébergées de R (par exemple, RStudio Cloud)
5 ...

Domaine d’action (1/4)

• Analyse de données hydrologiques : R est utilisé pour
l’exploration, la manipulation et l’analyse de données
hydrologiques, y compris les séries temporelles de débits,
de niveaux d’eau, de précipitations, etc ;
• Modélisation hydrologique : R est utilisé pour
développer et implémenter des modèles hydrologiques, y
compris les modèles pluie-débit, les modèles de bilan
hydrique, les modèles d’écoulement, etc ;
• Prévision des crues : R peut être utilisé pour
développer des modèles de prévision des crues en
intégrant des données météorologiques, hydrométriques et
topographiques

• Gestion des ressources en eau : R est utilisé pour
l’analyse de la disponibilité des ressources en eau, la
planification de l’utilisation des ressources en eau et la
gestion durable des bassins versants ;
• Évaluation des risques : R est utilisé pour évaluer les
risques liés aux inondations, aux sécheresses et à d’autres
événements hydrologiques extrêmes en utilisant des
analyses statistiques et des modèles ;
• Analyse spatiale : R peut être utilisé pour l’analyse
spatiale des données hydrologiques, y compris la création
de cartes, l’analyse de l’écoulement et la délimitation des
bassins versants

• Géostatistique : R peut être utilisé pour l’analyse
géostatistique des données hydrologiques, y compris la
variabilité spatiale des précipitations, des débits, etc ;
• Hydro-informatique : R est utilisé pour le
développement d’outils informatiques dédiés à la collecte,
au stockage, à l’analyse et à la visualisation des données
hydrologiques ;
• Visualisation des données : R offre des capacités de
visualisation avancées pour créer des graphiques et des
représentations visuelles des données hydrologiques, ce
qui facilite la communication des résultats

• Apprentissage automatique en hydrologie : R peut
être utilisé pour appliquer des techniques d’apprentissage
automatique à l’hydrologie, par exemple pour la
classification des types de crues, la prédiction des niveaux
d’eau, etc ;
• Analyse d’incertitude : R peut être utilisé pour
l’analyse d’incertitude dans les modèles hydrologiques et
pour quantifier les incertitudes associées aux prévisions
hydrologiques ;
• Réseaux de neurones et modélisation prédictive : R
peut être utilisé pour appliquer des méthodes de réseaux
de neurones et de modélisation prédictive pour améliorer
les prévisions hydrologiques.

Se connecter à d’autres langues
De nombreux langages différents sont utilisés en hydrologie les
interconnexions peuvent être très utiles pour tirer parti des
points forts de chaque langage ou des scripts préexistants.

Se connecter à d’autres langues
De nombreux langages différents sont utilisés en hydrologie les
interconnexions peuvent être très utiles pour tirer parti des
points forts de chaque langage ou des scripts préexistants.
1 FORTRAN et C : nativement
2 C++ : Rcpp, Rcpp11, RcppArmadillo, RcppEigen
3 Python : reticulate, rPython, rJython, XPython
4 Javascript : V8
5 Matlab : R.matlab
6 Julia : JuliaCall, XRJulia
7 ...

communauté interactive

communauté interactive
1 Une vaste communauté d’utilisateurs apporte un soutien
important aux nouveaux apprenants,
2 Médias sociaux : Twitter rstats, groupe Facebook
”HydrologyinR”, RUsers, les experts hydrologues,
3 Forum de discussion StackOverflow
4 Le Consortium R soutient les utilisateurs, les mainteneurs
et les développeurs
5 Conférences : useR , Rstudio, satuRdays, eRum

Hydrologie et bassin versant : Caractéristiques morphométriques.

300
350
400
450
500
550
600
●
●
A
B
320Km 340Km 360Km 380Km
1200.4Km
1220.4Km
1240.4Km
1260.4Km
1280.4Km
m
E
N
O
S
Profil AB
Figure – Carte des altitudes du bassin versant du Kou

A
B
300
350
400
450
500
550
Altitude
(
m
)
Figure – Tracé d’un profil de topographique

Hydrologie et Prédétermination des variables hydrologiques : Spatialisation
de données de pluie.

−4.7W −4.45W −4.2W −3.95W
10.9N
11.15N
11.4N
11.65N
●
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P1
P2
P3
P4
0 20
km
E
N
O
S
● stations
Figure – Carte de distribution de station (virtuelle) de mesure de
précipitation

1050
1100
1150
1200
−4.55W −4.35W −4.15W
10.95N
11.15N
11.35N
11.55N
0 20
km
E
N
O
S
Figure – Carte de spatialisation de la pluie sur le bassin Kou par la
méthode IDW

hydrologique et courbes IDF : réalisation de courbes IDF et QDF à partir
du logiciel R.

hydrologique et courbes IDF : réalisation de courbes IDF et QDF à partir
du logiciel R.
I(t)=541.0978t(−0.4572)
100
125
150
175
10 20 30 40 50 60
Durée [min]
Intensité[mm/hr]
T= 25 ans
Figure – Courbe IDF pour un temps de retours de 25 ans

Calibration et validation du modèle hydrologique SWAT sous le logiciel R à
l’aide du package SWATplusR et associés.

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3 4
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9
10
11
12
13
14
15
16
17
18 19
20
22
23 24
25
12.5°N
13°N
13.5°N
14°N
2.5°W 2°W 1.5°W 1°W
Long
Lat
station par
sous bassin :
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16
17
18
19
20
22
23
24
25
centroide
Figure – Stations virtuelles par sous bassin du bassin du Nakanbé

GW_REVAP.gw
CH_K1.sub
LAT_TIME.hru
SURLAG.bsn
EPCO.hru
PLAPS.sub
CANMX.hru
CH_N1.sub
GW_DELAY.gw
SLSUBBSN.hru
SHALLST.gw
GWQMN.gw
REVAPMN.gw
OV_N.hru
CH_N2.rte
EVRCH.bsn
SOL_Z.sol
ESCO.hru
CH_K2.rte
RCHRG_DP.gw
ALPHA_BF.gw
CN2.mgt
SOL_AWC.sol
HRU_SLP.hru
SLSOIL.hru
0.0 0.1 0.2 0.3
Coéfficient de sensibilité de Fourier
Paramètres
Figure – L’évolution du Nash en fonction de la variation des
paramètres influents

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SLSOIL SOL_AWC SOL_Z
ESCO HRU_SLP RCHRG_DP
ALPHA_BF CH_K2 CN2
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
0.2825
0.2850
0.2875
0.2900
0.2925
0.2950
850
900
950
1000
0.85
0.90
0.95
1.00
0.020
0.021
0.022
0.023
0.024
0.025
0.000
0.025
0.050
0.075
0.100
0.300
0.325
0.350
0.375
0.400
300
350
400
450
500
0.074
0.076
0.078
0.080
0.62
0.64
0.66
0.68
0.62
0.64
0.66
0.68
0.62
0.64
0.66
0.68
Variation des paramètres
Coéfficient
NSE
● ●
NSE < 0.66 NSE >= 0.66
Figure – Importance des paramètres sur la variable débit

Modélisation hydrologique : application du modèle GR4J au bassin versant
du Kou (Burkina Faso).

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
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2004
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2006
2007
2008
2009
2010
année
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0
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50
75
100
Figure – Taux de valeur manquante par an et par mois

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1984−1986
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1986−1988
1987−1989
1988−1990
1989−1991
1990−1992
1991−1993
1996−1998
1997−1999
1998−2000
1999−2001
2000−2002
2001−2003
2006−2008
période de calibration
nse
● Moyenne de l'échantillon
Figure – Boite à moustaches des NSE en fonction des périodes de
calibration

val.00.02.
val.01.03.
val.06.08.
val.84.86.
val.85.87.
val.86.88.
val.87.89.
val.88.90.
val.89.91.
val.90.92.
val.91.93.
val.96.98.
val.97.99.
val.98.00.
val.99.01.
1984−1986
1985−1987
1986−1988
1987−1989
1988−1990
1989−1991
1990−1992
1991−1993
1996−1998
1997−1999
1998−2000
1999−2001
2000−2002
2001−2003
2006−2008
période de calibration
période
de
validation
nse>0.6
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Figure – Présentation des NSE supérieur à 0,6 suivant les périodes
de validation

BD_Agro_clim_AO.cn.

BD_Agro_clim_AO.cn.
Description de la Base de données

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