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QUELS DEFIS POUR LES TERRITOIRES FRANCAIS ET EUROPEENS ? LECLAIRAGE SCIENTIFIQUE ET OPERATIONNEL DU PROGRAMME ESPON 2013 LA BASE DE DONNEES ESPON UNE BASE.

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1 QUELS DEFIS POUR LES TERRITOIRES FRANCAIS ET EUROPEENS ? LECLAIRAGE SCIENTIFIQUE ET OPERATIONNEL DU PROGRAMME ESPON 2013 LA BASE DE DONNEES ESPON UNE BASE DE DONNEES SPATIO-TEMPORELLE ET MULTI-THEMATIQUE Ronan Ysebaert UMS 2414 RIATE 11 Janvier 2011

2 INTRODUCTION Une base de données européenne: Territoires de lUnion 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 Lespace ESPON La base de données ESPON en quelques mots…

3 INTRODUCTION Une base de données européenne: Territoires de lUnion 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…

4 INTRODUCTION Une base de données européenne: Territoires de lUnion 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…

5 INTRODUCTION Une base de données européenne: Territoires de lUnion 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 1 ère phase du projet ( ): phase exploratoire 2 nde phase du projet ( ): phase opérationnelle La base de données ESPON en quelques mots…

6 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 denquête (10) NCG (Maynooth, Irlande): Vérification et estimation des données (11) UNEP (Genève, Suisse): Données mondiales Un travail déquipe

7 (i) Définition des Enjeux du projet

8 Dimension scalaire: Local (1 to 10 km ) Moyenne (10 to 1000 km) Global (1000 to km) Dimension temporelle: A court terme ( ) A moyen terme ( ) A long terme (1950 – 2050) Dimension thématique : Compétitivité économique Développement durable Cohésion sociale Objets géographiques: Unités administratives Grilles Villes et réseaux Le « cube » dinformation ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

9 La première base de données ESPON (2006) Dimension scalaire: Local (Zooms) Moyenne (Nuts2 / Nuts3) Global (Europe dans le Monde) Dimension temporelle: Court terme ( ) Moyen terme (démographie) Long terme (Europe in the World) Dimension thématique: Compétitivité économique Environnement Social Objets géographiques : Unités administratives Villes & réseaux Grilles ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

10 Objectif 1 : ELARGIR LA COUVERTURE TEMPORELLE ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

11 Objectif 2 : ELARGIR LES ECHELLES DANALYSE ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

12 Objectif 3 : ELARGIR LES THEMATIQUES ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

13 ESPON DB 2006 ESPON DB 2013 (!?) Lévolution attendue du cube... ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

14 12 Défis mis en place pour surmonter les difficultés 1. Collecte de données régionales et estimation de données manquantes 2. Harmonisation de séries temporelles 3. Données mondiales 4. Données locales 5. Combiner données socio-économiques et environnementales 6. Données urbaines 7. Echanges de données en dehors dESPON 8. Echanges de données à lintérieur du programme ESPON 9. Implémentation du modèle de la BD 10. Contrôle des données 11. Elargissement de la collecte aux pays du voisinage 12. Données denquêtes ENJEUX DU PROJET – Une base multidimensionnelle

15 (ii) La base de données ESPON en janvier 2011…

16 La base ESPON en janvier 2011… Une interface opérationnelle

17 La base ESPON en janvier 2011… Une interface opérationnelle

18 La base ESPON en janvier 2011… Des données rapidement téléchargeables

19 La base ESPON en janvier 2011… Un élément central: les métadonnées Informations sur le producteur de la donnée Informations sur lindicateur Informations sur lorigine de linformation

20 (iii) Une base multidimensionnelle

21 Interopérabilité des objets géographiques Produit Intérieur Brut, NUTS 3 Eurostat Produit Intérieur Brut (NUTS3) désagrégé en grille d1 km MAILLAGE GRILLE

22 Interopérabilité des objets géographiques Produit Intérieur Brut (NUTS3) désagrégé en grille d1 km MAILLAGE GRILLE Densité de population, grille (1km) JRC Une base multidimensionnelle

23 Interopérabilité des objets géographiques Corine Land Cover agrégé dans différentes versions de maillage GRILLE MAILLAGE Corine Land Cover 2000 Agence Européenne de lEnvironnement Une base multidimensionnelle

24 Harmonisation de séries temporelles 2. Identification des modifications territoriales 1. Implémentation dinformation harmonisée dans différentes versions de maillage 3. Elargissement des séries temporelles en proposant différentes méthodologies PIB/hab 1995 PIB/hab 2004 Formalisation des modifications territoriales en Finlande de 1999 à 2003 Evolution du PIB par habitant Une base multidimensionnelle

25 Elargissement des échelles danalyse Voisinage Création dun maillage territorial comparable (SNUTS) Collecte dindicateurs cibles selon des sources dinformation variées Une base multidimensionnelle

26 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

27 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

28 Définition dobjets 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)

29 Une base multidimensionnelle

30 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

31 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

32 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

33 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

34 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

35 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

36 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

37 Contrôle des données Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées

38 Une base multidimensionnelle Détection des valeurs exceptionnelles selon des méthodologies variées Contrôle des données

39 Plus dinformations ?

40 2 Plus dinformation? Rapport final disponible courant mars 2011

41 Plus dinformation? Rapports techniques résumant les apports des « défis »

42 Merci de votre attention


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