Tous les articles par Etienne Delay

Un peut d’espace pour openMole

openmoleSi vous voulez passer un de ces jours à openMole, voilà 2-3 astuces :
openMole va demander beaucoup de ressource à votre ordinateur (d’autant plus s’il tourne en local). Il peut donc s’avérer utilise de de pousser un peut les limites du système. ça se passe dans `/etc/security/limits.conf` vous pouvez coller à la fin du fichier de conf

*               hard    as              110000000
 *               hard    rss             100000000
 *               soft    nproc           20000
 *               hard    nofile          50000
 *               soft    nofile          50000

Les limites soft sont celles qui seront allouées par défaut à votre système et les limites hard sont celles que vous pourrez pousser à la main avec la commande ulimit…

Ensuite vous pourrez si le besoin se fait sentir également déverrouiller certaines limites avec :

ulimit -c unlimited

Voilà on est un peut moins à l’étroit pour jouer avec la mole!

Les coopératives viticoles en France

Grâce au blog de R. Schirmer, j’ai découvert au début de l’été le site de l’observatoire de la viticulture française. Ce site permet d’avoir accès à une documentation très fournie (chiffres à la clef) sur des sujet aussi variés que :

  • les surfaces plantées en vigne
  • les surfaces par cépage dominant
  • les volumes vinifiés par les coopératives ou les caves particulières par commune
  • etc.

Comme je suis en plein travail sur le poids du système coopératif sur le cru Banyuls (dans les PO), j’ai regardé les données auxquelles je pouvais accéder sur le site de l’observatoire. J’ai été enchanté de découvrir dans la rubrique vinification des données diachroniques (entre 2007 et 2013) sur les quantités totales livrées aux coopératives ou vignifiées par des caves particulières, mais aussi type de vin (AOP rouge/rosé, AOP blanc, IGP rouge/rosé, IGP blanc, et sans IGP).

Une véritable mine d’or donc ! Hier soir, prenant mon courage à bras le corps, je me suis lancé dans la récupération des données, et ce sur plusieurs années (2010 et 2013). Un travail long et fastidieux (qui aurait pu être simplifié si les possibilités de téléchargement des données avait été optimisées, mais bon quand on veut, on peut !).

Voilà donc les deux premières sorties graphiques :

  • ggplot_coop_2010_203Sur ces deux premières cartes on peut essayer de jouer au jeu des 7 erreurs :
  • Les bouches ont légèrement reculé
  • Le Haut-Rhin et le  Bas-Rhin sont entrés en course avec des volumes non négligeables
  • Les volumes ont un peu augmenté dans les Pyrénées orientales

Si ensuite on s’intéresse à l’évolution des volumes apportés aux coopératives et vinifiés par des caves particulières entre 2010 et 2013, on produit alors les cartes suivantes :

ggplot_variation_2010_203La première chose qu’on peut noter est la différence d’ordre de grandeur entre les volumes gagnés (ou perdus) par les caves coopératives et ceux générés par les caves particulières. On peut observer deux petites choses. Les volumes produits aussi bien par les coopératives que par les caves particulières entre 2010 et 2013 sont en réduction en Gironde et en augmentation pour le département de l’Hérault. La progression semble également positive pour les départements du Bas Rhin et du Haut Rhin.

Vous pouvez retrouver le matériel et la méthode sur github

Ampélographie et cépages mondiaux : morceaux choisis de géographie viticole

Genèse

J’essaie de reconstruire petit à petit sur les ruines de l’ancien blog, réutiliser une belle pierre pour en faire un appui de fenêtre, et essayer de conserver une trace des travaux qui ne servent à rien, mais qui me tiennent à cœur malgré tout.

Je me suis donc lancé ce soir sur les traces d’un vieux billet perdu à tout jamais (même sur archive.org). Un billet qui avait commencé sur un air de défi pour moi suite à une belle news de portail SIG.

En janvier 2014 donc Francois-Nicolas ROBINNE publiait un petit article pour signaler l’existence d’une base de données construite et mise à disposition par l’université d’Adélaïde, en Australie.

Cette base de données reprend, par pays les surfaces plantées pour 1200 cépages (connus et moins connus). Or, quand on parle d’informations et de pays, un géographe a envie de faire des cartes. En prenant au mot la remarque François-Nicolas je vous propose donc quelques cartes des cépages mondiaux et moins mondiaux…

Morceaux choisis de géographie viticole

La Douce Noire (le Corbeau)

répartition de la Douce Noire dans le monde en 2010
Répartition de la Douce Noire dans le monde en 2010

La douce noire (le nom que lui préfèrent les Savoyards) aussi appelée corbeau (dans les registres officiels), a été réautorisée à la culture dans toute la France en 2009 . C’est un raisin de cuve noir, qui était jadis largement cultivé dans le massif du mont Blanc (connu en Italie sous le nom Dolcetto negro). Comme on le voit sur la carte, il est largement cultivé en Argentine, mais commence à être réintroduit en France grâce aux efforts du Centre d’Ampélographie Alpine (et particulièrement R. Raffin et M. Grisard). Il est particulièrement intéressant en ces temps de changement climatique, car il produit un vin peu alcooleux. En Savoie, il était généralement mélangé dans les parcelles avec du Persan et de la Mondeuse qui sont deux cépages de seconde époque (ce qui permet une vendange simultanée).

Selon l’inventaire des cépages de 1957 que j’avais étudié et cartographié pendant un stage au Centre d’Ampélographie Alpine il en restait 499ha en Savoie.

Le Gewurztraminer (ou traminer aromatico)

répartition du Gewurztraminer a travers le monde
répartition du Gewurztraminer à travers le monde

Le 2nd cépage sur lequel je voudrais m’arrêter est le Gewurztraminer ou Traminer aromatico pour les Italiens. Car si ce cépage est bien connu en France en particulier à cause de l’AOC alsacienne, c’est à nos voisins italiens que je dois l’une des plus belles réussites. Je travaille dans la vraie vie avec la fondazion E.Mach dans le Trentino en Italie. Et il se trouve qu’on cultive très largement le Traminer aromatico dans cette région. Pour les besoins de ma thèse j’ai donc fait quelques séjours prolongés. Le contexte du Val Di Cembra ou de l’Alto Adige sont particulièrement propices à ce cépage rose.

Si d’autres cépages vous intéressent, les scripts R et les (82) cartes sont sur github. Vous pouvez jouer avec les scripts et si, comme L. Jegou, vous voulez éviter cet horrible mercator, vous pouvez forker et jouer avec la fonction coord_map() de ggplot2 (Attention les surprises! la simplification de polygones a été fait avec les pieds)

Terroir congress, 2014, Tokaj, Hungary

Du 7 au 10 juillet 2014 s’est déroulé en Hongrie le bien connu (dans le milieu autorisé) congrès terroir. Cet évènement a regroupé, comme tous les deux ans, près de 200 chercheurs du monde entier pendant quelques jours dans la petite ville hongroise de Tokaj, pour échanger autour de cette notion (ô combien complexe) du terroir.

Les échanges que j’ai eu lors de ce congrès m’ont donné envie, une fois de retour en France, de revisiter les données produites par mon petit script qui moissonne, depuis plusieurs mois, les tweets parlant de terroir.

L’information d’un découpage mondial ?

Je ne reviendrai pas sur la procédure que j’ai déjà expliquée dans un article de geotribu. J’ai effectué une classification univariée des résultats par pays pour essayer de me faire une idée de l’internationalisation du terme.

classificationAvec une classification automatique de jenks sur 5 classes, voilà les résultats. On constate qu’une très grande majorité des pays ne parle pas de « terroir »… Et au final parmi ceux qui en parlent, on peut constater de grands écarts entre les pays.

map_twitterSur cette carte (dans une projection funky (mapproj: gilbert)), on observe tout de suite que la notion de terroir est plutôt un terme utilisé par les « vieux » pays producteurs, mais pas seulement. C’est sans doute une question d’adoption du langage. En effet, les États-Unis sont dans la classe qui mobilise le plus d’utilisation (entre 21 et 34 % des tweets avec le mot « terroir ») et la France est juste derrière dans la classe 16 à 21%.

Les autres pays producteurs de vin en Europe (en particulier l’Italie et l’Espagne) sont plus loin derrière et partagent la même classe que les pays d’Amérique latine (entre 1 et 5% des tweets).

Échelle géographique nationale ?

On s’interroge ensuite tout naturellement sur la pertinence de raisonner à l’échelle nationale, et ainsi donner autant de points aux USA qu’à un pays européen. Il faut donc trouver un moyen de s’abstraire des limites géographiques.

L’exercice n’est pas trop compliqué dans la mesure où la donnée que nous récoltons est sous forme de points géoréférencés. La question reste l’échelle d’agrégation pour garder du sens. map_twitter_hexa

Avec cette agrégation par hexagones, on peut voir qu’il y a des inégalités spatiales dans l’utilisation du mot « terroir », et cela au sein même d’un territoire national ! Pour garder l’exemple des États-Unis, le centre du pays disparaît au profit des côtes Est et Ouest qui représentent de véritables « hotSpots » de l’utilisation du mot.

On pourrait rapprocher l’utilisation de ce mot aux zones urbaines (avec en Europe, un beau Hotspot parisien), ce qui représenterait un beau paradoxe. Peut-être parlons-nous volontiers de terroir dans un bar à vin parisien que sur les terrains viticoles de Bourgogne ou d’ailleurs :-)!

Sur ce, je vous laisse avec en prime de petites images des visites de terrain sur le vignoble de Tokaj.

 Des visites de terrain

Disznoko winnery

Une winnery historique où j’ai découvert le tokaj aszu, un vin produit à partir d’une double vinification. Des raisins botrytisés d’un côté et une vinification plus traditionnelle de l’autre. Les deux sont mélangés pendant quelques jours pour que les arômes des aszu passent dans le liquide et lui donnent des notes d’abricot, tintées de menthe !

L’occasion également de déguster un tokaj eszencia… essence même des raisin aszu récoltéd par gravité !

la cave de disznoko
La cave de disznoko
disznoko-celar
Dans les galeries de Disznoko

Nobilis winnery

DCIM102GOPRO
Dans la cave du domaine Nobilis

Un domaine familial de moins de 15ha d’où sortent des vins de tokaj fabuleux, dommage qu’ils soient compliqués à trouver en France … avis aux cavistes. Il y a quelque chose à faire ici :-). Une dégustation verticale, des comparaisons de millésimes surprenants !

PS : Pour ceux que ça intéresse, vous pouvez retrouver la présentation ( disponible sur gitHub) que j’ai faite lors de l’introduction à la session 4 du congrès. Il s’agissait de ré-explorer la pensée de Roger Dion par l’intermédiaire des SMA.

pgRouting, postGIS, postgreSQL sont sur un bateau !

C’est un sujet que j’avais déjà traité dans un post antérieur, mais comme le blog de l’époque a disparu, il a fallu que je me replonge dans les bas-fonds de postgresql, postgis et pgRouting. Heureusement que les articles de Anita Graser (alias underdarck) sont encore en ligne, eux, mais ils ont nécessité quelques ajustements avec pgRouting 2!

Si vous en êtes là c’est que vous cherchez un moyen de faire des calculs d’isochrones et que, petit à petit, la solution pgRouting (même si elle peut sembler disproportionnée) s’impose à vous.

A ce stade, je partirais du principe que vous avez un serveur postgreSQL/postGIS fonctionnel. Vous trouverez plusieurs ressources sur Internet. Pour ma part, j’ai réalisé ce petit tuto sur Fedora 20 (un bon tuto pour l’installation postgresql postgis su le blog de Marcus Neteler et pgRouting est dans les packages de la distribution).

Attention toutefois à la version. Il se trouve que, sur Fedora, pgRouting est encore à sa version 1.05 qui nécessite quelques ajustement à la mano (révélé par Gregor the map guy). De mon côté, j’ai plutôt opté pour une compilation depuis les sources qui sont disponibles sur gitHub.

Créer un réseau « routable »

La première chose à faire est de préparer la base de données :

createdb --encoding=UTF8 --owner=delaye geodb
psql -d geodb -c "CREATE EXTENSION postgis;"
psql -d geodb -c "CREATE EXTENSION postgis_topology;"
psql -d geodb -c "CREATE EXTENSION pgrouting;"

Ensuite,  il faut importer un shapefile dans postgreSQL. Vous pouvez utiliser un client graphique comme shp2pgsql-gui ou deux petites lignes de commande (des infos ici )

#transformer en requête SQL un shapefile
shp2pgsql -I -t 2D -s 2154 reseau_total_AOC.shp acces_banyuls access_banyuls > acces_banyuls.sql
#envoyer les données dans la base 
psql -f acces_banyuls.sql -d geodb

Vous pouvez dès à present vous connecter à la base avec QGIS et avoir accès aux données

connection à postgreSQL avec QGIS 2.4
connection à postgreSQL avec QGIS 2.4

Pour pouvoir créer un graph connecté, il faut identifier pour chaque ligne ou polyligne le début et la fin. C’est ce que nous allons faire avec :

--evaluer  le type de la colonne geom
select * from geometry_columns;
--pour évaluer  la dimension des coordonnées de vos géométries
select distinct st_coordDim(geom) from acces_banyuls;

--convertir la colonne en deux dimensions si les données sont en 2D si vous n'avez pas utilisé l'option -t 2D de shp2pgsql
alter table acces_banyuls alter column geom type geometry(Multilinestring, 2154) using st_force2D(geom);

On va ensuite devoir transformer des multiLine-string en line-string dans postGIS parce que dans sa version 2 pgRouting ne travaille plus qu’avec ça .

--d'utilisation de st_dump pour transformer multiLine-string en line-string
CREATE TABLE simple_ways AS SELECT *, (ST_Dump(geom)).geom AS simple_geom FROM acces_banyuls WHERE geom IS NOT NULL;
--au passage on suprime la colonne multiline string
ALTER TABLE simple_ways DROP COLUMN geom;

On va ensuite créer une colonne temps de trajet à partir d’une colonne existante dans la base de données qui contient, pour chaque tronçon, la vitesse limite :

--mise à jour des temps de trajet
ALTER TABLE simple_ways ADD COLUMN length_m INTEGER;
UPDATE simple_ways SET length_m = st_length(st_transform(simple_geom,2154));

ALTER TABLE simple_ways ADD COLUMN traveltime_min DOUBLE PRECISION;
UPDATE simple_ways set traveltime_min = length_m / (vtss_pt / 60 * 1000)  --pour avoir la vitesse en metre

On peut ensuite essayer les fonctions de pgRouting proposer par Anita Graser

-- ajouter des col "source" et "target" à la table
ALTER TABLE acces_banyuls ADD COLUMN "source" integer;
ALTER TABLE acces_banyuls ADD COLUMN "target" integer;

--Creation de colonne startPoint et endpoint (syntaxe à changer ne pas oublier st_)
CREATE OR REPLACE VIEW road_ext AS
   SELECT *, st_startpoint(simple_geom), st_endpoint(simple_geom)
   FROM simple_ways;

--Une table qui contient tout les noeuds
CREATE TABLE node AS
   SELECT row_number() OVER (ORDER BY foo.p)::integer AS id,
          foo.p AS the_geom
   FROM (        
      SELECT DISTINCT road_ext.st_startpoint AS p FROM road_ext
      UNION
      SELECT DISTINCT road_ext.st_endpoint AS p FROM road_ext
   ) foo
   GROUP BY foo.p;

   
--creation du réseau  -> 128330 ms 
CREATE TABLE network AS
   SELECT a.*, b.id as start_id, c.id as end_id
   FROM road_ext AS a
      JOIN node AS b ON a.st_startpoint = b.the_geom
      JOIN node AS c ON a.st_endpoint = c.the_geom;

Pour la dernière commande il faut faire attention, en effet à chaque fois que vous regénérez une table node, les id de ces derniers peuvent changer. Donc quand vous allez devoir spécifier l’ID du noeud source (6791 dans la requête suivante), faites attention de bien le mettre à jour.

--Creation de la table qui contient les temps de trajet
--besoin d'une colonne avec travelTime pour faire le calcul
-- temps de calcul 123190 ms
create table cost_road as
select
    id,
    the_geom,
    (select sum(cost) from (
       SELECT * FROM pgr_dijkstra('
       SELECT gid AS id,
          start_id::int4 AS source,
          end_id::int4 AS target,
          traveltime_min::float8 AS cost
       FROM network',
       6791,
       id,
       false,
       false)) as foo ) as cost
from node;

Vous pouvez ensuite charger ces points dans Qgis et lancer une interpolation avec l’extension interpolation, par exemple, qui va vous en proposer deux types :

  1. TIN (Triangulated Irregular Netwaork)
  2. IDW (Inverse Distance Weighted)

Voilà le résultat d’une interpolation IDW (avec une discrétisation moche je vous l’accorde 🙂 mais on a qu’à dire que c’est pas l’objet ici).

isochrones

Ou, si vous voulez une interpolation plus propre, vous pouvez aussi passer sous R.