QUELS DEFIS POUR LES TERRITOIRES FRANCAIS ET EUROPEENS ? LECLAIRAGE SCIENTIFIQUE ET OPERATIONNEL DU...
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QUELS DEFIS POUR LES TERRITOIRES FRANCAIS ET EUROPEENS ? L’ECLAIRAGE SCIENTIFIQUE ET OPERATIONNEL DU PROGRAMME ESPON 2013
LA BASE DE DONNEES ESPONUNE BASE DE DONNEES
SPATIO-TEMPORELLE ET MULTI-THEMATIQUE
Ronan YsebaertUMS 2414 RIATE11 Janvier 2011
INTRODUCTION
• Une base de données européenne: Territoires de l’Union Européenne 27 + Norvège + Suisse + Liechtenstein + Islande
• Une base de données accessible à tous: 99 % des données sont libres de droits et accessibles depuis le site internet ESPON
• Une base de données dynamique: Enrichie par des indicateurs produits par les projets ESPON (indicateurs innovants, typologies…)
• Une base de données innovante en construction
L’espace ESPON
La base de données ESPON en quelques mots…
INTRODUCTION
• Une base de données européenne: Territoires de l’Union Européenne 27 + Norvège + Suisse + Liechtenstein + Islande
• Une base de données accessible à tous: 99 % des données sont libres de droits et accessibles depuis le site internet ESPON
• Une base de données dynamique: Enrichie par des indicateurs produits par les projets ESPON (indicateurs innovants, typologies…)
• Une base de données innovante en construction
La base de données ESPON en quelques mots…
INTRODUCTION
• Une base de données européenne: Territoires de l’Union Européenne 27 + Norvège + Suisse + Liechtenstein + Islande
• Une base de données accessibles à tous: 99 % des données sont libres de droits et accessibles depuis le site internet ESPON
• Une base de données dynamique: Enrichie par des indicateurs produits par les projets ESPON (indicateurs innovants, typologies…)
• Une base de données innovante en construction
Priorité 1 Priorité 2
Priorité 3
La base de données ESPON en quelques mots…
INTRODUCTION
• Une base de données européenne: Territoires de l’Union Européenne 27 + Norvège + Suisse + Liechtenstein + Islande
• Une base de données accessible à tous: 99 % des données sont libres de droits et accessibles depuis le site internet ESPON
• Une base de données dynamique: Enrichie par des indicateurs produits par les projets ESPON (indicateurs innovants, typologies…)
• Une base de données en construction
ESPON 2013 DatabasePhase I
ESPON 2013 DatabasePhase I I
1ère phase du projet (2008-2011): phase exploratoire2nde phase du projet (2011-2014): phase opérationnelle
La base de données ESPON en quelques mots…
INTRODUCTION
2 leaders
(1) RIATE (Paris) : Cartographie – Analyse spatiale – Aménagement du terr.
(2) LIG (Grenoble) : Informatique, modélisation, SIG temporels
5 partenaires
(3) UAB (Barcelone, Espagne) : SIG – Données environnementales – Grilles
(4) ULB (Bruxelles, Belgique) : Données socio-économiques– Données historiques
(5) TIGRIS (Iasi, Roumanie) : Données nationales – Statistiques locales
(6) GEOGRAPHIE-CITES (Paris) : Données urbaines – Flux et réseaux
(7) UNI.LU (Luxembourg) : Politique – création thésaurus
4 experts
(8) NTUA (Athènes, Grèce): Voisinage européen – Balkans, Turquie
(9) UNI. UM. (Umea, Suède): Données d’enquête
(10) NCG (Maynooth, Irlande): Vérification et estimation des données
(11) UNEP (Genève, Suisse): Données mondiales
Un travail d’équipe
(i)Définition des
Enjeux du projet
DONNEES
INTERFACE
HARMONISATION
METADONNEES
INTERROPERABILITE
Dimension scalaire: • Local (1 to 10 km )• Moyenne (10 to 1000 km)• Global (1000 to 10 000 km)
Dimension temporelle: • A court terme (1995-2015)• A moyen terme (1980-2020)• A long terme (1950 – 2050)
Dimension thématique : • Compétitivité économique• Développement durable• Cohésion sociale
Objets géographiques: • Unités administratives• Grilles• Villes et réseaux Le « cube »
d’information
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
La première base de données ESPON (2006)
Dimension scalaire: Local (Zooms)
Moyenne (Nuts2 / Nuts3)Global (Europe dans le Monde)
Dimension temporelle:
Court terme (1995-2003)Moyen terme (démographie)
Long terme (Europe in the World)
Dimension thématique:
Compétitivité économiqueEnvironnement
Social
Objets géographiques :
Unités administrativesVilles & réseaux
Grilles
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
Objectif 1 : ELARGIR LA COUVERTURE TEMPORELLE
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
Objectif 2 : ELARGIR LES ECHELLES D’ANALYSE
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
Objectif 3 : ELARGIR LES THEMATIQUES
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
ESPON DB 2006 ESPON DB 2013 (!?)
L’évolution attendue du cube...
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
12 ”Défis” mis en place pour surmonter les difficultés
1. Collecte de données régionales et estimation de données manquantes2. Harmonisation de séries temporelles3. Données mondiales4. Données locales5. Combiner données socio-économiques et environnementales6. Données urbaines7. Echanges de données en dehors d’ESPON8. Echanges de données à l’intérieur du programme ESPON9. Implémentation du modèle de la BD10. Contrôle des données11. Elargissement de la collecte aux pays du voisinage12. Données d’enquêtes
ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle
(ii)La base de données ESPON
en janvier 2011…
La base ESPON en janvier 2011…
Une interface opérationnelle
La base ESPON en janvier 2011…
Une interface opérationnelle
La base ESPON en janvier 2011…
Des données rapidement téléchargeables
La base ESPON en janvier 2011…
Un élément central: les métadonnées
Informations sur le producteur de la donnée
Informations sur l’indicateur
Informations sur l’origine de l’information
(iii)Une base
multidimensionnelle
Une base multidimensionnelle
Interopérabilité des objets géographiques
Produit Intérieur Brut, NUTS 3Eurostat
Produit Intérieur Brut (NUTS3)
désagrégé en grille d’1 km
MAILLAGE GRILLE
Interopérabilité des objets géographiques
Produit Intérieur Brut (NUTS3)
désagrégé en grille d’1 km
MAILLAGE GRILLE
Densité de population, grille (1km)JRC
Une base multidimensionnelle
Interopérabilité des objets géographiques
Corine Land Cover agrégé dans
différentes versions de maillage
GRILLE MAILLAGE
Corine Land Cover 2000Agence Européenne de l’Environnement
Une base multidimensionnelle
Harmonisation de séries temporelles
2. Identification des modifications territoriales
1. Implémentation d’information harmonisée dans différentes versions de maillage
3. Elargissement des séries temporelles en proposant différentes méthodologies
PIB/hab 1995 PIB/hab 2004Formalisation
des modifications
territoriales en Finlande de 1999 à 2003
Evolution du PIB par habitant 1995-2004
Une base multidimensionnelle
Elargissement des échelles d’analyseVoisinage
• Création d’un maillage territorial comparable (SNUTS)
• Collecte d’indicateurs cibles selon des sources d’information variées
Une base multidimensionnelle
• Harmonisation des bases mondiales (CHELEM, Nations Unies, ESPON)
• Mise en cohérence des bases européennes et mondiales
Une base multidimensionnelle
Elargissement de la dimension scalaire BD Mondiales
• Ressources disponibles: Un fond de carte, peu de données
• Collecte systématique de données dans différents Etats membres: Une expérience utile
• Utilisation de ressources SIG – Une alternative
• Expertise concernant les données exceptionnelles
Une base multidimensionnelle
Elargissement de la dimension scalaire Local
• Définition d’objets géographiques comparables
• Collecte/création de fonds de carte associés aux données
• Expertise sur les données
Une base multidimensionnelle
Elargissement à de nouveaux objets géographiques
Aires Fonctionnelles Urbaines (FUA)
Zones morphologiques Urbaines (UMZ)
Grandes Métropoles (LUZ)
Une base multidimensionnelle
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Une base multidimensionnelle
Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées
Contrôle des données
Plus d’informations ?
WE NEED
MORE!!!
MORE! +!
2 Plus d’information?
Rapport final disponible courant mars 2011
Plus d’information?
Rapports techniques résumant les apports des « défis »