fme wt 2014: (fr) naclim analyse géographique
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CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
NACLIM: North Atlantic Climate - FP 7 Collaborative Project
Exemple d’analyse géographique au travers de FME
Christophe Adriaensen
CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
Aperçu du projet NACLIM
Planning:
Début: 1 nov. 2012
Durée: 48 (+3) mois
Domaine de recherche:
Prévisions climatiques et leurs impacts
L'Atlantique Nord / secteur européen
19 instituts de recherches
10 pays européens
5 thèmes / 12 workpackages
WP4.2: impact on European urbansocieties
Cartographie des risques des vagues de chaleur en milieu urbain – focus santé
CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
Impact on urban societies
UHI prediction
CMIP5
UrbClim
socio-economicUrban morphology Observations
Heat stress exposure maps
City data
CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.
Sélection de 3 villes
Différentes morphologies urbaines: densité, couverture de végétation, etc.
Almada
Meditérannéen
Anvers
Tempéré maritime
Berlin
Continental avec été chaud
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Indices de morphologie urbaine
Calcul des indices de morphologie urbaine
PAI - planar area index
FAI - frontal area index
Mean building height
Standard deviation building height
Fraction urban land use
Fraction vegetation cover
…
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P. exemple: PAI
Proportion de surface couverte par des bâtiments par cellule (250 m de résolution)
Données en entrée: 3D city model
Données en sortie: l’indice de morphologie urbaine PAI
Calcul d’un indice de morphologie urbaine
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Prétraitement données 3D City models
Conversion 3D - 2D + attributs
Avec ou sans toit
Blocs de bâtiments ou bâtiments individuels
3D city model (input) Blocks (output, no roofs)Buildings (output, no roofs)
Calcul d’un indice de morphologie urbaine
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Traitement des données sources
Résultat PAI pour les 3 villes
Berlin Antwerpen Almada
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Prochaines étapes
Génération de différents scénarios
THEME ID SCENARIO
TIME SCALE
PAST -PRESENT
(1986-2005)
NEAR FUTURE(2026-2045)
FAR FUTURE(2081-2100)
BASE & CLIMATE VARIABILITY
S01 UHI - present situation (EEA data) X
S02 UHI - present situation (end-users data) X
S03 UHI - near future incl. climate variability (no changes) X
S04 UHI - far future incl. climate variability (no changes) X
MORPHOLOGY CHANGES
S05 Realized projects - no urban expansion X
S06 Realized projects - urban expansion X
MITIGATION MEASURES
S07 Increase green roofs (no changes) X
S08 Increase albedo buildings (no changes) X
USER-SPECIFIC SCENARIOS
S09 UHI - Almada without presence of Lisbon X
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Prochaines étapes
Réalisation de cartes de prédiction des ilots de chaleur en milieu urbain
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Prochaines étapes
Génération de cartes de risques UHI scenarios
Population
E01 Vulnerable population - today (total)
E02 Vulnerable population - near future (total)
E03 Vulnerable population - today (age class)
E04 Vulnerable population - near future (age class)
E05 Vulnerable population - today (marital status)
E06 Vulnerable population - near future (marital status)
Vulnerableinstitutions
E07 Vulnerable population - today (schools)
E08 Vulnerable population - near future (schools)
E09 Vulnerable population - today (childcare)
E10 Vulnerable population - near future (childcare)
E11 Vulnerable population - today (hospitals)
E12 Vulnerable population - near future (hospitals)
E13 Vulnerable population - today (rest homes)
E14 Vulnerable population - near future (rest homes)
+
Population vulnérableP. ex. 65 ans et +
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Autres projets de traitement de données/analyse
Cartographie de bruits
Modélisation hydraulique
…
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Merci!
Questions?
For more information:
catherine.stevens@gim.be
http://www.gim.be
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The research leading to these results has received funding from the European Union 7th Framework Programme (FP7 2007-2013), under grant agreement n.308299
NACLIM www.naclim.eu
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Conclusions
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Conclusions – Pq FME?
Économiser de l'argent et du temps
Augmenter la productivité
Aller droit au but : aucune expérience de programmation requise
Obtenir plus de vos données: combiner de multiples sources de données à de nouvelles informations
Améliorer les processus ETL
Automatiser les tâches
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