Compute and Display Functionnal Indicators

Démo de l'application ICI

Les organisations, les chercheurs et les praticiens travaillent principalement sur des données « statiques » qui caractérisent des unités spatiales. Dans ce cadre, chaque valeur décrit une unité spatiale indépendamment de son contexte et des infrastructures qui la traversent. Les indicateurs fonctionnels aident à considérer chaque unité spatiale dans son contexte territorial.
Func-i est un outil qui répond à un double objectif :

1. offrir une plateforme de calcul et de visualisation d'indicateurs fonctionnels ;
2. proposer un outil générique que d’autres utilisateurs peuvent s’approprier et développer sur leurs propres données.

Les modèles d’interaction spatiale sont utilisés pour décrire, expliquer ou prévoir les interactions entre les lieux. On distingue deux grandes familles de modèles : l’interaction peut être saisie à travers des flux entre les lieux (flux de personnes, de marchandises, de richesse, d’information, etc.) ; l’interaction peut aussi être saisie à travers l’influence exercée par un lieu sur tous les autres (aire de marché d’un commerce, aire d’influence d’une ville, etc.). C'est ce second type de modèle qui est mobilisé dans la plateforme Func-i. Plus précisément, le potentiel, concept développé par le physicien John Q. Stewart , permet de mesurer les stocks (quantités brutes de population, de travailleurs, de production) situés autour d'un lieu selon une distance donnée (exprimée en temps de transport ou simplement à vol d’oiseau). Selon ce principe, les indicateurs fonctionnels permettent :

1. de rendre les cartes plus intelligibles en simplifiant la représentation des phénomènes spatiaux (figure 1);
2. d’enrichir l’information en considérant simultanément les problématiques d’accessibilité et les caractéristiques régionales.

La plateforme se compose de trois principaux onglets. Le premier (maps), permet de visualiser sur une carte, le potentiel ou l’accessibilité d’une série d’indicateurs statistiques (e.g. population, agriculteurs, ouvriers, ...) . Dans le menu, les fonctions d’interactions sont paramétrables. Il est possible d’y faire varier la portée et la nature de l’interaction elle-même (distance à vol d’oiseau, temps de transport par la route, etc...). La modification de ces paramètres permet alors de construire des représentations cartographiques plus ou moins simplifiées. Sous le menu, un texte d’explication est généré donnant une clef de lecture concernant la carte affichée à l’écran. Sous la carte sont listées les 10 unités territoriales les plus accessibles selon les paramètres choisis par l’utilisateur. Deux boutons permettent d’exporter les données et la carte dans différents formats (csv, svg, png, jpg, pdf).

Si la cartographie de répartition du nombre d’ouvriers à l’échelle des communes d’Ile-de-France ne donne pas immédiatement une image intelligible et mémorisable , l’enrichissement de la donnée par l’accessibilité permet aussitôt d’en dégager les grandes structures spatiales. Ainsi, sur la figure 1, Paris et la petite couronne sont naturellement mis en exergue. Mais, la carte d’accessibilité permet ici également de visualiser de façon très nette d’autres pôles urbains secondaires où se concentrent des populations ouvrières : Trappes, Goussainville, Mantes-la-Jolie, Evry, Meaux, Melun, les Mureaux, Cergy, ...

L’onglet graphs permet de comparer les unités territoriales entre-elles pour un indicateur donné que l’utilisateur peut changer à tout moment. Enfin, l’onglet Help décrit les éléments méthodologiques.

L’application a été réalisée dans un premier temps dans le cadre du projet européen ESPON FIT. Dans un second temps, dans une démarche de reproductibilité et d’ouverture du code, l’outil a été rendu générique pour permettre son utilisation par d’autres utilisateurs sur d’autres espaces géographiques avec d’autres données. La cartographie des CSP en Île-de-France est donc un exemple d’utilisation parmi d’autres : la plateforme Func-i est une plateforme applicable à tout jeu de données spatialisées.

Func-i s’appuie sur deux environnements techniques différents. Tout d’abord, les indicateurs d’accessibilité sont calculés en « backoffice » grâce au langage R et au package SpatialPosition (sur le CRAN et sur GitHub) . Ceci permet de générer en bloc tous les fichiers utilisés par l’application. L’interface du site, les cartes et les graphiques sont quant à eux générés dynamiquement via les langages usuels mis en œuvre dans le développement web (PHP, HTML5, CSS, JavaScript). Deux librairies JavaScript sont également utilisées : Highcharts et JQuery. Du fait de ces choix technique, l’application est portable, elle ne nécessite pas de base de données.

Les données en entrée doivent être correctement structurées et formatées.

Un dossier input doit être construit de la manière suivante :

Le dossier dataset doit contenir un fichier data.csv contenant les données et un dossier metadata.csv décrivant ces données.

Le fichier data.csv doit être construit de la manière suivante :

C'est à dire un champs "ID", un champs "NAMES" suivit des variables de stock à transformer.

Le fichier metadata.csv doit être construit de la manière suivante :

L'identifiant des champs doit être le même que dans le fichier data.csv.

Le dossier map doit contenir un shapefile de polygones correspondant aux régions du fichier data.csv. L'identifiant et unique champs de la table attributaire du shapefile doit être nommé "ID".

Il est possible d'importer des mesures de distances entre régions. Il faut placer ces fichiers dans le dossier matrix.

• Sourcer les fonctions R

source("/funci_pgm.R")

• Choisir les dossier d'import et d'export

input <- "input_idf"
output <- "output_idf"

• Créer les répertoires de sortie

createFolders(output = output)

• Import des données de stocks et des metadonnées

myspdf <- importData(input = input)
mydfmetadata <- importMetaData(input = input)

• Création d'une matrice de distances euclidiennes entre les régions

mymat <- CreateDistMatrix(knownpts = myspdf, unknownpts = myspdf,
                          longlat = FALSE, bypassctrl = FALSE)

• Création des fichiers nécessaire à la conception des graphiques interactifs

createGraph(output = output, myspdf = myspdf)

• Export de la nomenclature des unités et du fond de carte

exportNomenclatureAndMap(output = output, myspdf = myspdf)

• Calcul des indicateurs fonctionnels
  Cette étape est importante, c'est ici que l'on définit les paramètres des indicateurs fonctionnels calculés.
  aParams concerne les mesures d'accessibilité et pParams ceux de potentiels.

computeVal(indParams = mydfmetadata, myspdf = myspdf, mymat = mymat,
           dmode = "AsTheCrowFlies",
           aParams = c(0.005, 0.01, 0.05),
           pParams =  c(0,2500,5000,7500,10000),
           seqSpans = c(0, seq(2500, 50000, 2500)))

• Création du fichier de paramètre

x1 <- list(dmode = "AsTheCrowFlies", label = "Euclidean Distance",
           pParams =  c(0,2500,5000,7500,10000), order = 1,
           units = "meters")
createParams(output = output, mydfmetadata = mydfmetadata,
             aParams = c(0.005, 0.01, 0.05),
             matlist = list(x1))

A la suite de ces opérations le dossier output_idf doit être renommé resources et placé dans le dossier funci_app.
Le dossier funci_app doit être mis sur un serveur et l'application est disponible!

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