Gallerie des projets
Ce projet propose de visualiser l’évolution des ouragans de notre planète au cours du temps et dans l’espace de 1842 à 2016.
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La visualisation principale est une carte du monde sur laquelle on peut voir les trajectoire des ouragans à partir d’une année sélectionnée. Un curseur en dessous permet de sélectionner l’année.
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La seconde visualisation est une série temporelle qui permet de comparer plusieurs ouragans en les sélectionnant sur la carte.
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La dernière visualisation permet de voir la distribution du nombre d’ouragans sur les différentes années corrélée avec les variations de la température moyenne de la Terre.
Visualisation du climat en Australie
- Carte intéractive du climat en fonction des villes
- Correlation du climat avec les saisons et la densité de population
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Etude de l’impact du phénomène El Nino sur le climat
Ce projet a été effectué dans le cadre de l’UE “Visualisation Interactive de Données” du Master IA de l’Université Lyon 1.
L’objectif est de faire un apperçu de la consommation d’énergie de l’industrie du numérique. Une fois les enjeux et les participants cernés, nous proposons des pistes pour avoir une consommation numérique plus responsable à l’échelle de la société.
Rain, wind, snow: how has climate changed in mainland France from 2010 to 2018?
Nous avons créé une application composée de trois visualisations inter-connectées :
- Une carte de la France, montrant un indicateur par station météo de notre jeu de données. Ces inicateurs contiennent 4 vaiables, chacune ayant une échelle de couleur différente et une taille différente : température, vent, pluie et neige. Leur intensité varie avec la valeur de la variable. Les bornes min et max utilisées pour chaque indicateur peuvent être retrouvées en bas à droite. Les valeurs correspondent à la période temporelle donnée par le slider de l’application.
- Une projection dans le plan de deux varaibles. Le but est de montrer les corrélations entre deux indicateurs, à un moment donné. Les variables choisies peuvent être changées, et les axes seront mis à l’échelle si besoin est. L’évolution au cours du temps des stations peut être visualisé en lançant une vidéo sur la période temporelle demandée.
- Un line chart peut être utilisé grâce aux deux visualisations précédentes. Il montre l’évolution d’une des quatre variables dans le temps. La variable peut être choisie en passant le curseur sur l’indicateur voulu sur la carte, ou sur la projection. Une ligne verticale montre la position du slider courant.
Les différentes visualisations sont inter-connectées, c’est à dire que lorsque une station est sélectionnée sur une des visualisations, elle l’est aussi sur les autres.
Véhicules électriques contre véhicules thermiques
Ce projet vise à comparer l’impact environnemental de la production des voitures thermiques et électriques. La visualisation a été pensée comme un outil d’aide à la décision pour le grand public. Nous espérons qu’en utilisant notre travail, les citoyens acquerront une meilleure compréhension des implications derrière chaque option, et effectueront leur choix en conséquence.
Ce site permet de visualiser les relevés des 3 polluants atmosphériques principaux (NO2, PM10, O3) aux différentes stations en région Auvergne-Rhône-Alpes.
Ces relevés sont les moyennes mensuelles sur une année (décembre 2017 à décembre 2018).
140 ans de déreglement climatique
Le sujet de ce projet est l’évolution de la température mondiale entre les années 1880 et 2017. L’idée est de mettre en évidence le réchauffement climatique via une visualisation ou plusieurs visualisations et de sensibiliser les gens au réchauffement climatique.
Pour cela nous avons réalisé :
Un Bar Plot, soit un diagramme en barre, affichant successivement les anomalies de température chaque année. Un Line Chart, soit un graphique en ligne, offrant une vision globale de l’évolution des anomalies. Une carte évolutive du planisphère mondial exposant année par année les variations géographiques dans le monde.
Dans ce travail, nous avons réalisé plusieurs vues permettant de comparer les climats de Mars et de la Terre. Nous avons également voulu représenter les variations de températures sur chaque planète en fonction des saisons, c’est à dire en fonction de la position de la planète par rapport au soleil. La question qu’on se pose c’est d’avoir une idée de l’impact des activités humaines sur les variations de températures de la Terre, par comparaison aveec une planète inhabitée. Mars est une planète proche de la Terre, très étudiée et de plus en plus intéressante pour les humains (projets de colonisation). Ces visualisations s’adressent à un grand public, dans un contexte de culture générale, pour répondre à des questions simples : en quoi le climat de Mars diffère-t-il de celui de la Terre ? Quelles sont les températures sur Mars ? Peut-on observer un cycle de saisons sur Mars ?
LifeHabitsChanger : Calculateur d’émission de CO2
Cette visualisation permet d’observer l’empreinte carbone de nos choix et habitudes de vie, d’un niveau individuel. Nous partons du principe que le réchauffement climatique est un fait, et est (en partie) causé par trop d’émission de gaz à effet de serre, notamment le CO2. Nous souhaitons donc sensibiliser et informer les citoyens, en permettant à la fois de calculer son émission de CO2 personnelle (en fonction de plusieurs critères, comme l’alimentation, le transport, le chauffage, …), mais également de simuler différents scénarios et d’observer l’impact d’une modification d’une habitude (si je mangeais moins de boeuf, je pourrais éviter l’émission de X kg de CO2). Un objectif secondaire est de simuler des modifications d’habitude afin d’atteindre l’objectif de la COP21.
Données météorologiques quotidiennes pour la station Austin (TEXAS):
Nous avons des données relatives au climat de la ville d’Austin (Capital de l’État de Texas), ces données sont : la température, l’humidité, le niveau de mer, vitesse du vent, ainsi que la visibilité (le degré de brouillard). Nous avons différents statistiques (moyenne, valeurs: Max, Min ). Le besoin pour lequel on compte répondre c’est voir comment ces grandeurs climatiques sont-elle corrélées, faire une régression/un forecasting pour voir comment ces mesures évoluent dans le temps, voir la saisonnalité, la cyclicité ainsi que l’auto-corrélation des observation pour chaque mesure.
Evolution de l’étendue des calottes polaires de 1979 à 2016
Dans le cadre du cours de Data Visualization des Master 2 Intelligence Artificielle et Data Science de l’Université Lyon 1 nous proposons une visualisation de la variation annuelle de l’étendue des calottes polaires Nord et Sud. Elle consiste en deux bar charts circulaires qui représentent l’étendue annuelle pour chaque calotte. Lorsqu’on sélectionne une des barres (donc une année), on obtient deux nouveaux graphiques : l’évolution mensuelle de la température et l’évolution mensuelle de l’étendue glaciaire au cours de cette année pour les deux pôles.
Ce projet a été fait dans le cadre de l’UE Dataviz proposé par l’Université Lyon 1. Le sujet était de créer une data visualization de données climatiques. Nous avons choisi de représenter trois composantes de l’impact écologique : l’empreinte écologique par personne par pays, le taux de déficit / réserve écologique ainsi que le jour de dépassement.
L’impact de l’environnement sur la santé Humaine
Le but de ce projet est de sensibiliser le grand public aux conséquences du réchauffement climatique sur la santé humaine.
Cette visualisation est basée sur des données de l’OMS (Organisation mondiale de la santé) concernant le nombre de morts dus à “l’environnement”. L’environnement modifiable comprend de nombreux facteurs tels que:
- la pollution de l’air,
- pollution des sols et des eaux par les produits chimiques,
- l’accès à une eau insalubre, à l’assainissement et à l’hygiène (pollution de l’eau),
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l’exposition aux ultraviolets.
Visualisation des temperatures des grandes villes dans le monde
Ce projet consiste à réaliser des visualisations dont le but premier est de décrire la variation des températures moyennes de 1750 à 2013 dans les grandes villes du monde. Les données fournies pour chaque ville sont : la date, la température moyenne de chaque mois , Latitude et la Longitude. Une attention a aussi été portée sur les différents pays et le monde en général. Cependant dans le but d’apporter un intérêt secondaire à ce travail, nous avons mis les résultats obtenus en relation avec les variations du taux d’émission de CO2 et de l’augmentation du niveau de la mer au fil des années.
Cette étude donne un aperçu du changement climatique que subi notre planète mais aussi permet d’apporter une dimension de sensibilisation quant à l’importance de ce changement sur notre mode de vie.
# Prédiction de la hausse du niveau de la mer
Notre visualisation a pour but de montrer l’évolution du niveau de la mer. Nous avons récupéré des données du niveau de la mer de 1880 à 2015 en considérant que le niveau de la mer vaut 0 en 1880. Nous avseaLevel.pngons aussi des données de température de 1880 à 2015.
De plus, en se basant sur ces données, nous avons fait des prédictions (sur R) du niveau de la mer et de la température jusqu’en 2400. Nous avons réalisé trois prédictions : une optimiste, une pessimiste et une intermédiaire. Pour cela nous avons utilisé un modèle exponentiel en faisant varié le paramètre avec 3 valeurs différentes.
Les jeux de données ont été récupérés à cette adresse : https://datahub.io/core/sea-level-rise#resource-sea-level-rise_zip
Notre objectif est de montrer la corrélation entre l’augmentation de la température et l’augmentation du niveau de la mer mais aussi de montrer les conséquences possibles de ces augmentations.
Visualisations sur les émissions de CO2
Nous avons donc choisi de travailler sur les émissions de CO2, et ainsi de répondre à plusieurs problématiques comme voir que les émissions de CO2 sont en constante augmentation depuis la période industrielle ,voir les pays les plus polluants par année / depuis une année donnée. Nous voulions aussi vérifier la corrélation entre les émissions de CO2 et l’augmentation de température, voir s’il existe un lien entre émissions de CO2 et augmentation du niveau de la mer.
Evénements climatiques aux Etats-Unis : saisonalité et influence sur le prix des assurances
Ce projet a pour but de mettre en évidence le lien entre les dégâts causés par les événements climatiques aux US et le prix des assurances habitation. On a utilisé un dataset qui recense plus de 50 000 événements climatiques aux Etats-Unis durant l’année 2017, avec un peu plus de 50 types d’événement différents (orage, tornade, …). Pour chaque événement on a notamment les états qui ont été touchés et les dommages causés (en $). Pour chaque type d’événement on a créé une carte de Etats-Unis où chaque état est colorié suivant l’importance des dégâts causés par tous les événements de ce type cumulés. A côté on observe un nuage de mot : chaque état y est représenté avec une taille proportionnelle au prix des assurances habitation dans cet état. On peut ainsi observer la correspondance entre les dégâts causés par les événements climatiques et le prix des assurances dans chaque état. Par ailleurs, on a également, fait une HeatMap qui représente la fréquence des différents événements climatiques au fil de l’année. On observe ainsi l’impact des saisons sur les type d’événements rencontrés.
Beaucoup d’articles ont relayé une information montrant que le nombre de migrant climatique d’ici 2050 avoisinerait les 143 millions. Ce chiffre était tiré d’un rapport de la World Bank Group nommé “Groundswell, preparing for internal climate migration” qui prévoit le nombre de migrant pour trois grandes régions du monde, l’Asie du sud, l’Amérique centrale et latine, ainsi que l’Afrique.
Le rapport explicite que les problèmes d’ordres climatiques auront de lourdes conséquences sur les flux migratoires. Il prévoit trois scénarios plus ou moins optimistes selon si nous continuons à polluer comme nous le faisons actuellement ou si nous prenons des mesures pour protéger l’environnement. Nous avons donc décidé de faire une visualisation pour montrer ce que ces chiffres représentent vraiment.
Impact du réchauffement climatique par pays et facteurs globaux
Ces visualisations s’intéressent à savoir quels sont les pays les plus impactés par le réchauffement climatique - en termes d’anomalies de température - et à mettre le tout en perspective par rapport à des facteurs globaux tels que l’évolution de la température globale et la concentration en CO2 dans l’atmosphère, le tout par mois et année depuis 1850.
