Rapport de projet Open Data

Nous avons décidé de nous pencher sur les causes et impacts du réchauffement climatique.

Jeux de données choisis :

Dans l’optique d’opérer une étude sur les impacts observables du réchauffement climatique, nous avons sélectionné les données en open data du réseau d’observation des stations SYNOP de Météo-France. Il s’agit d’une base de données publique de l’état français fournissant pour chaque ville française de métropole ou des DOM-TOM équipée d’une station météorologique SYNOP des données de température, vent, précipitations, etc. Les mesures sont quotidiennes ou en moyenne mensuelle pour les archives et s’étendent de 1990 à nos jours.
A l'aide de ce réseau d'observation, nous avons choisi de nous focaliser sur le paramètre météorologique auquel le grand public est le plus sensible: la température.. Afin de tirer nos conclusion, nous avons donc manipulé les données associées à ce paramètre pour obtenir divers jeux selon les stations, particuliérement ceux sur les épisodes de chaleurs et leurs récurrences au fil des derniéres années.
Toutefois, il est a noté que le jeu de données se limitant à seulement 30 ans, les impacts du récheffaument climatique resteront "sensibles" bien que cela soit suffisant à le deviner. Idéalement, il nous aurait fallu un jeu de 100 ans ainsi que les données complémentaires du GIEC pour tirer d'irréfutable déduction.

Interface et des interactions :

Notre but est d'amorcer une réflexion sur les fluctuations de température au cours des 30 dernières années afin d'étudier une potentielle mise en évidence d'un réchauffement climatique. Nous allons donc afficher les attributs décrivant les conditions climatiques dans chaque ville (températures, durée des périodes de sécheresse, volume de précipitations, etc) et, à travers une visualisation de ces conditions, mettre en évidences l'évolution ou l'absence d'évolution de ces mêmes conditions à travers les 30 derniéres années.
C'est par l'intermédiaire de python que nous avons obtenus des jeux de données directement exploitable en ayant effectué diverses agrégations (moyennes, médianes, etc.). Le premier graphique montre la valeur médiane des températures en France ces 30 dernières années. Il est à noter toutefois que la restriction temporelle du jeu de données ne permet aucune affirmation réelle vis à vis des impacts du réchauffement climatique sur la France. Le second graphique concerne l'évolution du nombre de jour de forte chaleur en france en moyenne sur chaque station. L'augmentation du nombre de ces évènements est palpable tout comme le caractére exceptionnel de l'année 2003, suivi de près par cette année de 2019. Une accélération de la durée et de la fréquence des phénomènes à venir semble se dessiner depuis les années 90.
Un curseur temporel sous la forme d'un slider permettra de comparer deux années entre elles. Des bulles sont également tracées sur la carte, le rayon de ces disques est proportionnel au nombre de jour de canicule sur la station. L’utilisateur peut alors cliquer sur un disque pour accéder à ses informations, notamment la localisation de la ville correspondante.

Architecture et bibliothèques utilisées :

Nous avons choisi de réduire au minimum la complexité de l’application afin de nous concentrer sur la visualisation des données. Tous les calculs seront donc effectués côté client. Au vue de la durée du projet, nous avons décidé de rester sur l'idée de développer un prototype de code qui essaye de montrer ou prouvé le concept du réchauffement climatique. Nous ne nous somme pas concentré sur les aspects propretés, modularité ou maintenabilité du code.
Afin d'effectuer le traitement des données récupérée sous format csv, nous avons utilisés python afin d'organiser et manipuler les données via la librairie Pandas.
La librairie D3.js (pour Data Driven Document) est employée afn de réaliser l'ensemble des graphiques (bubble, stackbar, sunburst…) et plus particulièrement les cartes grâce à d3-geo ; elle est distribuée sous licence BSD. Certains templates de graphique ont été repris de d3-graphique-gallery et de maptime-d3, ils permettent par exemple, de zoomer sur des parties du graphiques. Le domaine d'étude étant celui de la france, la projection adoptée sera une projection stéréographique polaire pour les fonds de cartes.