Éléments spécifiques du traitement des données

De Metabolisme territorial
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Le traitement des données comprend : la collecte des données, leur préparation, leur stockage et l'application d'une méthode d'analyse de données (§1). En plus des implications liées à la définition du périmètre, chacune de ces phases a ses propres spécificités au regard de l'exercice d'étude du métabolisme, spécificités que nous allons voir en détail. Nous n'avons pas d'éléments particuliers à ajouter pour la préparation : Les éléments généraux (§1.1) et les implications du périmètre (§3.2.1) font déjà état des contraintes qui pèsent sur ce travail préparatoire.

La collecte des données

La collecte de données pour l'étude du métabolisme d'un territoire est un exercice minutieux et d’enquête à la recherche des "meilleures données disponibles" et c'est souvent cette disponibilité restreint les possibilités d'analyses des flux (Myers et al. 2019). La multitude des sources posent également d'autres difficultés (§2.2.3 & §2.4.X) : qualité variable, difficulté d'accès, temps de préparation, ... Le travail à mener décrit par le CGDD (2014) est long : il nécessite de réunir des données émanant d'une cinquantaine de sources, chacune ayant des besoins spécifiques notamment pour la préparation des données. De notre expérience, très peu de ces sources présentent un haut niveau d'utilisabilité (§1X). Le niveau de détail peut être insatisfaisant, les données peuvent être mal structurées, ou l'effort à fournir pour les trouver être important. Pour les données qui ne sont pas disponibles sur internet, la prise de contact avec les organismes qui disposent des données n'est pas toujours simple. Ceux-ci peuvent refuser de communiquer leur données, facturer leur mise à disposition ou demander l'établissement d'une convention. Pour les entreprises privées, l'attitude habituelle est de refuser le partage des données, c'est une des difficultés principales des approches bottom-up (§2.X) (Shahrokni et al. 2015).

Afin de faciliter les études de métabolisme et notamment le regroupement des données, nous évoquions plusieurs possibilités (§2.XX) : (1) généraliser les normes de la comptabilité matière, (2) développer les infrastructures de données, et (3) former les acteurs à mieux collecter et partager les données sur la matière qu’ils manipulent. Nous soulignions également le rôle nécessairement moteur des institutions publiques dans ce processus, rôle qui ne nous semble pas encore assez affirmé et opérationnalisé.

Pour compléter ces éléments, nous nous attardons ici sur deux autres aspects de la collecte de données : le travail de recensement des sources et l'influence de la règlementation sur la disponibilité des données.

Le recensement des sources de données

Le recensement des sources de données réalisé pour le guide du CGDD (2014) est un travail salutaire au regard du nombre de sources à mobiliser (près d'une cinquantaine). Nous identifions toutefois quelques limites à ce travail :

  • Les sources ne sont pas présentées de manière synthétique, ce qui masque l'ampleur de la tâche et ne permet pas un accès rapide : il faut en effet entrer dans le détail du texte pour retrouver ces sources. Les liens URL permettant un accès direct aux données ne sont pas non plus mentionnés pour la plupart.
  • Comme tout document finalisé, il n'est pas dynamique. Or, de nouvelles sources peuvent apparaître ou d'autres disparaître, les organismes qui produisent ces données changer et/ou leurs systèmes d'information, et avec eux la façon d'accéder aux données. Ainsi certaines références du document sont déjà obsolètes, et une série de détails mériteraient d'être corrigés.
  • L'échelle nationale du document ne permet pas de faire état des particularités locales. Il existe notamment des organismes à plus petite échelle (régionale, voire municipale) qui disposent également de données qui peuvent être mobilisées pour une étude de métabolisme[1].

Afin de faciliter le travail d'identification des sources de données, nous proposons un tableau synthétique accessible en ligne (et en annexe) qui reprend les sources identifiées par Barles (2014) et le CGDD (2014) avec certaines de leurs caractéristiques (producteur, contenu, URL, condition d'utilisation ...) [2]. Nous proposons aux contributeurs volontaires de venir participer à ce travail afin de permettre son amélioration et sa mise à jour régulière. Il vise à (1) donner une meilleure vue d'ensemble des jeux de données à mobiliser et y faciliter l'accès notamment par un lien URL le cas échéant, (2) être actualisable pour recenser de nouveaux jeux de données ou en modifier les caractéristiques, (3) permettre de référencer des sources plus locales (régionales, départementales, voire communales).

L'influence du cadre règlementaire

Nous avons déjà évoqué le rôle de la réglementation dans le développement des analyses de flux de matière et d'énergie (§2X). Dans cette partie nous examinons plus spécifiquement son influence sur la disponibilité des données qui nous intéressent. Nous identifions notamment trois types d'influence : (1) La règlementation peut obliger des acteurs à communiquer certaines informations à des organismes publics, (2) elle peut protéger et restreindre la diffusion publique de certaines données statistiques, (3) elle peut au contraire obliger la diffusion publique de certaines données. Nous retrouvons en (2) et (3) la recherche d'un difficile compromis entre la protection des intérêts privés et stratégiques par la confidentialité des données, et le développement de la connaissance et de l'innovation territoriale par leur ouverture (§ 1.3.3). Certains auteurs, dont nous rejoignons la position, soulignent notamment que, malgré les contraintes sur les intérêts économiques privés, l'impératif écologique nécessite un plus grand partage des ressources, et par conséquent un plus grand partage des données (Georgeault 2015).

Pour illustrer le premier point, voici quelques exemples réglementaires d'obligations de certains acteurs à communiquer certaines information :

  • L'Autorité de régulation des transports (anciennement Arafer) dispose de prérogatives lui permettant de recueillir diverses informations utiles auprès des entreprises et organismes liés au transport de personnes et de marchandises, notamment pour alimenter un Observatoire des Transports[3].
  • Les propriétaires de bâtiments à activités tertiaires de plus de 1000 m2 doivent renseigner leur consommation d'énergie via une plateforme numérique[4].
  • Les gestionnaires de réseau énergétiques doivent transmettre leurs données de consommation et production à l'échelle des IRIS au service statistique du ministère chargé de l'énergie via une plate-forme numérique[5].

Ces quelques exemples ne sont qu'un partie très réduite des obligations concernant la communication d'informations à des organismes publics. Il en existe en fait une multitude et cela peut d'ailleurs être contraignante pour ceux qui produisent les données. Cela fait notamment écho au témoignage de l'un de nos interlocuteurs travaillant dans le service énergie d'une municipalité : "on a l'impression que les couches du mille-feuilles ne mutualisent pas leurs données". Le développement de solutions pour faciliter la communication des données conformément aux dispositions réglementaires, semble être ainsi un axe de travail pertinent.

Sur le deuxième aspect, lié aux restrictions de diffusion des données, les textes relatifs au secret statistique et au secret des affaires sont certainement ceux qui ont le plus d'impacts concrets dans nos travaux (§ 1.X). De part ces textes, toutes les données ne relevant de l'activité que d'un ou deux acteurs sont par défaut protégées, c'est-à-dire au mieux difficiles d'accès et d'usage, au pire indisponibles. Les études de métabolisme doivent ainsi souvent se passer de ces données qui pourraient pourtant apporter une grande finesse et précision, surtout sur des petits territoires comme les villes. Une autre restriction réglementaire qui a un impact important dans nos travaux concerne la diffusion des données statistiques relatives au transport de marchandise par voie ferrée. En raison de l’ouverture du marché du transport ferroviaire, la diffusion des données a connu des interruptions, et il existe désormais une procédure contraignante pour accéder à ces données avec un niveau de détail satisfaisant, notamment à l'échelle départemental[6]

Malgré certaines restrictions, nous constatons en même temps, et en troisièmement, des obligations réglementaires pour la diffusion public de données. C'est par exemple le cas pour les données locales d'énergie qui sont depuis 2016 mises à disposition par le ministère de la transition écologique et solidaire (MTES 2018) [7]. D'autres données comme les émissions polluantes des principaux sites industriels en France sont aussi rendues publiques[8]

Ces différents exemples nous permettent de souligner l'influence significative de la règlementation (et donc du politique qui l'élabore) dans la faisabilité des études de métabolisme. Cette influence peut être perçue tant contraignante (obligeant à un travail de compilation et de communication de données pour certains acteurs, limitant la connaissance accessible pour d'autres, ou encore fragilisant une position compétitive d'une troisième catégorie), que favorable au développement territorial, avec des disparités selon les secteurs.

Le stockage des données

Les questions liées au stockage des données se posent à différentes étapes du traitement des données (§1.X). Ainsi, pour les études de métabolisme, comme pour d'autres, le stockage des données sources (où sont-elles disponibles et comment sont-elles structurées), celui des données intermédiaires (collectées et préparées), et finales (comment mettre à disposition les résultats de l'étude) sont des aspects importants du traitement des données.

Comme nous le mentionnions précédemment, les données sources sont dispersées. Une grande partie des données sources disponibles sur internet le sont sous forme de tableurs, en particulier sous forme d'enregistrements de flux pour différents territoires et produits (production agricole, transport de marchandises, émissions polluantes, ...). Certaines données sont également accessibles via une interface de programmation (API). Dans certains cas toutefois, les données ne sont pas correctement structurées, obligeant à devoir analyser des fichiers PDF ou à rassembler manuellement des données isolées. Dans ce contexte, le renforcement de l'utilisabilité des données (§1.X) et le développement de système d'information régionaux (§2) et des plateformes de données ouvertes (§X) semblent être des approches pertinentes pour faciliter l'utilisation de ces données sources.

Dans une perspective de développement de plateformes de données autour du métabolisme des territoires, nous citons celle déployée par le groupe "Metabolism of cities" visant à regrouper les connaissances autour de la thématique. Elle comprend notamment un espace centralisé pour regrouper de manière standardisée les données émanant des différentes études de métabolisme à travers le monde[9]. Nous citons également les travaux de Davis (2012) qui ont permis le développement d'Enipedia, une plateforme pour rassembler, structurer et mettre à disposition les données de systèmes énergétiques territoriaux à l'aide des techniques du web de données.

En ce qui concerne la mise à disposition des résultats finaux, ces plateformes de données apportent également des solutions opérationnelles. Leur usage est notamment renforcé par la dynamique de science ouverte, qui vise à renforcer la disponibilité des études, des données et de la littérature grise (§1). Toutefois, cette mise à disposition des données peut aussi être perçue comme problématique dans l'étude du métabolisme d'un territoire, où l'incertitude sur les résultats est assez élevée. Le choix a par exemple été fait lors de l'étude Région Alsace & Ademe (2015) de ne pas diffuser le détail des résultats quantitatifs au public, pour en éviter une interprétation trop stricte.

En dehors des aspects de disponibilités des données sources et de mise à disposition des résultats, tout le traitement des données va nécessiter le stockage des données intermédiaires, souvent sur un ordinateur local sous formes de tableurs : les données sources téléchargées, les données préparées (en parfois plusieurs étapes), puis les données finales brutes obtenues après analyse des données. L'analyse de données de la méthodologie du CGDD (2014) consiste surtout en une synthèse des données sources. La méthode s'accompagne ainsi d'un tableur pré-formaté visant à faciliter la structuration cette synthèse des flux sur le territoire. Toutefois, si un tableur est un format commode pour télécharger, visualiser, manipuler des données (§ 1.X), il impose différentes limites :

  • La complexité de la réalité ne rentre pas facilement dans des tableaux en deux dimensions. Il faut ainsi opérer des choix de structure qui vont venir réduire la complexité et donc la subtilité des informations retenues.
  • La rétro-analyse de la synthèse des données (c'est-à-dire comprendre comment les données sources ont permis de produire les données finales) peut être fastidieuse.

Dans la suite de nos travaux (§4), nous allons chercher à dépasser ces limites, notamment en proposant un modèle relationnel pour le stockage des données.

Méthodes d'analyses des données du métabolisme

Il existe un grand nombre de méthodes d'analyses de données (§1.X), y compris pour l'analyse du métabolisme territorial. Sans prétendre être exhaustif, il nous semble intéressant d'évoquer certaines d'entre elles, notamment pour en présenter des particularités du traitement de données au regard de la question du métabolisme. Ainsi nous évoquerons certains indicateurs construits à partir du bilan entrées/sorties, les analyses spatiales et les approches graphiques. Ces méthodes ne sont pas forcément exclusives entre elles, les analyses spatiales et les indicateurs pouvant prendre une forme graphique, mais elles ont des spécificités que nous allons examiner et qu'il peut être intéressant de combiner selon l'application (§2.X) et le public (§2.X) visés. Ces différentes approches peuvent également être intégrées dans des outils d'aide à la décision, à l'image des travaux de Chrysoulakis et al. (2015) ou de Courtonne (2016)), ces outils étant toutefois plutôt destinés à un public initié (élus, architectes, ingénieurs ...) plutôt qu'au grand public.

La construction d'indicateurs autour du bilan entrées / sorties

La construction d'indicateurs est une approche fréquente pour le suivi de politiques territoriales. Au regard du métabolisme, les indicateurs courants sont ceux construits à partir du bilan entrées / sorties (BES) (§2.X et Figure X), même si selon le périmètre de l'étude et la conception de la notion de métabolisme, un grand nombre d'autres indicateurs peuvent s'y retrouver, par exemple la qualité de l'air, les émissions de GES, ... (Chrysoulakis et al. 2015)

Le guide du CGDD (2014) explique comment construire 17 indicateurs du BES et comment les interpréter. Il s'agit essentiellement d'une approche comptable des flux, c'est-à-dire procédant par leur classification et l'addition des quantités. Éventuellement certains indicateurs peuvent être combinés entre eux pour en produire de nouveaux, comme l'Intensité Matières qui rapporte les quantités de matières mobilisées à la création de valeur ajoutée engendrée. Ces usages et combinaisons de différents indicateurs sont un vaste champ des possibles, qui posent tout de même à chaque fois la question de l’interprétation que l'on peut tirer du résultat. En simplifiant la réalité, les indicateurs la rendent plus accessible mais évidemment plus approximative. Dans une certaine mesure, ils permettent également une vision subjective du territoire (en retenant et combinant les indicateurs selon nos priorités), subjectivité qui peut être également assumée justement pour faciliter l'accès à une compréhension du territoire (Chrysoulakis et al. 2015).

Dans le cas du métabolisme, les indicateurs vont permettre de présenter le bilan global d'un territoire et donner une idée des quantités de matières mobilisées pour le fonctionnement d'une économie. Il peuvent également servir à suivre l'évolution de territoires dans le temps, ou à comparer différents territoires. Dans ces deux cas cependant, la méthode de traitement des données doit être identique d'une période ou d'un territoire à l'autre pour obtenir des résultats comparables. C'est difficilement le cas, tant les hypothèses et les données à mobiliser sont nombreuses, et les statistiques institutionnelles différentes, en particulier d'un pays à l'autre ! D'autres phénomènes statistiques, en particulier le MAUP (§5) viennent également complexifier cette comparaison entre différents territoires. Aussi, malgré la forme commode des indicateurs pour présenter une vision synthétique du métabolisme d'un territoire, leur construction, leur comparaison et leur interprétation sont exposées à différents biais. Il convient ainsi d'être attentif dans leur utilisation et notamment de ne pas faire de ces indicateurs une fin en soi (§1.3.X).

Les analyses spatiales

Une forme classique d'analyse spatiale du métabolisme concernent l'identification des zones d'approvisionnement et d'exportation: d'où (/de quelle distance) viennent les matières que nous mobilisons ? Où exportons-nous ? Ces interrogations permettent de mettre en exergue les spécificités de certains territoires exportateurs (en raison du modèle agricole, de l'extraction de matière premières, de la production d'énergie), d'étudier les relations matérielles entre différents territoires et leurs interdépendances. Elle peuvent aussi permettre d'aborder la question de la résilience d'un territoire vis-à-vis de l'approvisionnement de certaines matières (§2.X et §5.X). La connaissance de l'origine des flux peut également appuyer le développement d'une économie plus locale. Notons toutefois que la distance, si elle fait sens dans le développement d'une économie locale, n'est pas forcément corrélée aux impacts environnementaux : les impacts liés au transport sont souvent faibles au regard de ceux imputables à la production des marchandises et dépendent avant tout de leur modes et conditions de transport.

Une grande difficulté des analyses spatiales est que les statistiques dont nous disposons reflètent mal l'origine réelle des marchandises. Nous avons bien des informations sur les lieux de chargement et de déchargement, mais les marchandises sont fréquemment chargées et déchargées plusieurs fois, pour optimiser la logistique notamment avec différents moyens de transport. Pour tenter d'aller vers une meilleur connaissance de l'origine réelle, Silvestre et al. (2012) proposent notamment de calculer l'origine de rang 2 des marchandises (pour celles circulant en France), à travers un calcul matriciel incluant des données de production locale avec celles sur le transport de marchandises.

La visualisation de données

Les approches graphiques peuvent permettre de diffuser efficacement une information complexe, c'est-à-dire qui résulte de l'assemblage d'un grand nombre de données (§1.X). Les études de métabolismes peuvent ainsi bénéficier des techniques de visualisation de données pour faciliter leur compréhension. Notre position est même d'utiliser les techniques de visualisation de données comme base essentielle de la description du métabolisme d'un territoire. Afin d'alimenter nos réflexions, nous avons recensés différentes approches graphiques, notamment à partir du travail de Metabolism of Cities (2016) qui a regroupé dans la même intention, près d'une centaine de représentation graphiques pour le métabolisme.

Un type de représentation largement utilisé est le diagramme de Sankey[10]. Il consiste en des flèches de largeurs proportionnelles aux flux à représenter. Cette approche graphique permet de visualiser simultanément différents types de flux, leurs quantités et leur origine et destination. Elle peut aussi servir à vérifier visuellement que la loi de conservation de la masse soit bien respectée : les flux entrants et sortants d'un processus peuvent être facilement comparés s'ils sont alignés. Ces raisons rendent les diagrammes de Sankey très adaptées pour la représentation de flux, même si leur construction peut s'avérer un peu compliquée pour qu'ils restent lisibles.

Une version très simplifiée du diagramme de Sankey est la représentation graphique du bilan entrées/sorties (BES) que nous mentionnions précédemment et qui permet la lecture directe de quelques indicateurs. Nous présentons un BES très sobre Figure X, mais certains travaux sont plus esthétiques et proposent même une représentation dynamique du BES, permettant ainsi d'accéder à des données plus détaillées sur les différents flux (Elioth 2014).

Pour d'autres indicateurs qui ne seraient pas lisibles à travers le BES, il est possible d'utiliser des diagrammes en toile. Ils peuvent servir à représenter simultanément plusieurs indicateurs (Figure X.a), même s'il nous semble plus judicieux d'utiliser sa forme discrète (Figure X.b) qui évite de lire une forme de continuité entre des catégories biens distincts.

En ce qui concerne les résultats des analyses spatiales, ceux-ci peuvent souvent prendre la forme de représentation cartographiques. Cela permet de mettre en évidence certains territoires par leurs spécificités ou par les flux qu'ils mobilisent (Le Noé et al. 2016). D'autres représentations, par exemple un diagramme de Sankey (Figure X), ou un tableau matières/origines (Figure X - §5.X) peuvent aussi venir questionner la distance parcourue par certaines marchandises.

Les quelques approches présentés ci-dessus sont des exemples un peu spécifiques qui peuvent être mobilisés dans les études de métabolisme. Évidemment, les techniques classiques de représentations (nuage de points, histogramme, diagramme circulaire, ...) peuvent tout aussi bien être utilisées, selon l'information que l'on souhaite obtenir.



Références

• Adoue, C., 2004, Méthodologie d'identification de synergies éco-industrielles réalisables entre entreprises sur le territoire français.. [En ligne] URL : http://www.theses.fr/2004TROY0016. Consulté le 19 avril 2018.
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• Barles, S., 2014, L’écologie territoriale et les enjeux de la dématérialisation des sociétés : l’apport de l’analyse des flux de matières, Développement durable et territoires, 5. DOI : 10.4000/developpementdurable.10090
• Barles, S., 2014, L’écologie territoriale et les enjeux de la dématérialisation des sociétés : l’apport de l’analyse des flux de matières, Développement durable et territoires, 5. DOI : 10.4000/developpementdurable.10090
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• CGDD, 2014, Comptabilité des flux de matières dans les régions et les départements - Guide méthodologique, Références du Service de l’observation et des statistiques (SOeS). Commissariat Général au Développement Durable. [En ligne] URL : https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/sites/default/files/2018-10/guide-methodologique-references-flux-de-matiere-juin2014.pdf. Consulté le 19 avril 2018.
• CGDD, 2014, Comptabilité des flux de matières dans les régions et les départements - Guide méthodologique, Références du Service de l’observation et des statistiques (SOeS). Commissariat Général au Développement Durable. [En ligne] URL : https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/sites/default/files/2018-10/guide-methodologique-references-flux-de-matiere-juin2014.pdf. Consulté le 19 avril 2018.
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• Chrysoulakis, N., Castro, E., Moors, E., 2015, Understanding urban metabolism: a tool for urban planning. Routledge
• Courtonne, J., 2016, Evaluation environnementale de territoires à travers l'analyse de filières : la comptabilité biophysique pour l'aide à la décision délibérative. Thèse de doctorat en Sciences de gestion. Université Grenoble Alpes. [En ligne] URL : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01421664. Consulté le 19 avril 2018.
• Davis, C., 2012, Making Sense of Open Data: From Raw Data to Actionable Insight.. [En ligne] URL : https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:88c3c6f9-d6a2-4a82-9353-884a3b77b6ed. Consulté le 19 avril 2018.
• Elioth, 2014, Métabolisme Urbain de Paris. [En ligne] URL : http://metabolisme.paris.fr/. Consulté le 19 avril 2018.
• Georgeault, L., 2015, Le potentiel d'écologie industrielle en France : approche territoriale et éléments de réalisation.. [En ligne] URL : http://www.theses.fr/s91113. Consulté le 19 avril 2018.
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• Le Noé, J., Billen, G., Lassaletta, L., Silvestre, M., Garnier, J., 2016, La place du transport de denrées agricoles dans le cycle biogéochimique de l'azote en France : un aspect de la spécialisation des territoires, Cahiers Agricultures, 25, pp. 15004. DOI : 10.1051/cagri/2016002
• Metabolism of Cities, 2016, Data Visualizations in Urban Metabolism Research. [En ligne] URL : https://metabolismofcities.org/datavisualization. Consulté le 19 avril 2018.
• MTES, 2018, Bilan du dispositif de collecte et de diffusion des données locales d’énergie « article 179 ». Ministère de la Transition Écologique et Solidaire, 43 p.. [En ligne] URL : https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/sites/default/files/2018-12/bilan-donnees-locales-energie-article-179-decembre2018.pdf. Consulté le 19 avril 2018.
• Myers, R., Fishman, T., Reck, B., Graedel, T., 2019, Unified materials information system (UMIS): an integrated material stocks and flows data structure, Journal of Industrial Ecology, 23, pp. 222-240. Wiley Online Library
• Région Alsace, Ademe, 2015, Consommations, besoins et richesses du territoire alsacien. [En ligne] URL : https://alsace.ademe.fr/sites/default/files/files/Domaines-intervention/Economie-circulaire/synthese_etude_de_flux_juillet2015.pdf. Consulté le 19 avril 2018.
• Shahrokni, H., Lazarevic, D., Brandt, N., 2015, Smart Urban Metabolism: Towards a Real-Time Understanding of the Energy and Material Flows of a City and Its Citizens, Journal of Urban Technology, 22, pp. 65-86. Routledge. DOI : 10.1080/10630732.2014.954899
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• Silvestre, M., Billen, G., Garnier, J., 2012, Évaluation de la provenance des marchandises consommées par un territoire : AmstraM, une application de webmapping basée sur les statistiques de transport et de production, Écologie industrielle et territoriale: COLEIT, pp. 361-370


Notes de bas de pages

  1. C'est par exemple le cas des associations agréées de surveillance de la qualité de l'air (la plupart connue sous le nom ATMO) qui produisent des données à l'échelle régionale et en deçà.
  2. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QEFdXToeoLe_wVEyChV9B49KuM9o9iZy505Rqyl1mYs/edit?usp=sharing
  3. Articles L1264-2 et L2132-7 du code des transports
  4. Décret n° 2019-771 du 23 juillet 2019 relatif aux obligations d'actions de réduction de la consommation d'énergie finale dans des bâtiments à usage tertiaire. En ligne.
  5. Arrêté du 18 juillet 2016 fixant les modalités de transmission des données de transport, distribution et production d'électricité, de gaz naturel et de biométhane, de produits pétroliers et de chaleur et de froid. En ligne.
  6. Les dispositions des articles R1211-1 à R1211-15 du code des transports définissent ainsi l'accès aux informations relatives au trafic ferroviaire, il s'agit anciennement du décret n° 2012-555 du 23 avril 2012 relatif à l'accès de l'Etat, des collectivités territoriales et de leurs établissements publics à certaines informations et données sur le transport ferroviaire. Ce décret a été transposé dans les dispositions communes et abrogé en tant que tel en mai 2014. Ce décret est malgré tout encore cité dans différents documents récents émanent des services ministériels : https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/sites/default/files/2018-11/datalab-essentiel-136-transport-ferroviaire-2016-fevrier2018.pdf.
  7. Données disponibles sur : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-locales-denergie/
  8. Arrêté du 31 janvier 2008 relatif au registre et à la déclaration annuelle des émissions et de transferts de polluants et des déchets. Données disponibles dans le registre des émissions polluantes : https://www.georisques.gouv.fr/dossiers/irep-registre-des-emissions-polluantes
  9. https://metabolismofcities.org/resources/data/datasets
  10. Quelques exemples supplémentaires de diagrammes de Sankey : http://graphicalmemes.com/gallery.html
KeyRefmyers2019 +, cgdd2014 +, shahrokni2015 +, barles2014 +, georgeault2015 +, mtes2018 +, davis2012 +, regionalsace2015 +, chrysoulakis2015 +, courtonne2016 +, silvestre2012 +, metabolismofcities2016 +, elioth2014 + et lenoe2016 +
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