Variation d'estimation de température selon les échelles administratives
- Others:
- Études des Structures, des Processus d'Adaptation et des Changements de l'Espace (ESPACE) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)-Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
- EA2151 Laboratoire de Mathématiques d'Avignon (LMA) ; Avignon Université (AU)
Description
In this article, nous study the effect of the spatial support on the tem-perature measurement in the French region of Provence Alpes Côte d'Azur, accor-ding to two different sets of data: 142 meteorological channels and more than 6500points of the Aladin's model grid. Using these measures, it can be helpful to providerelevant meteorological information at a certain aggregated scale, from the munici-pality to the « department ». Thanks to a method already applied to (bio)diversityand land transactions purpose, aiming at removing the spatial support effect, weshow that the scale of the « canton » seems, in most of the cases, the scale the far-thest from the random distribution of temperatures, this partitioning being the spa-tial entities with a maximum of homogeneity in the entities, and the maximum ofheterogeneity between entities. The results are discussed and generalized.
Abstract (French)
Dans cet article, nous explorons l'effet du support spatial sur la mesuredes températures de la région Provence Alpes Côte d'Azur selon deux semis de points :les stations météorologiques (au nombre de 142) et les points de la grille des mo-dèles Aladin (soit plus de 6500 points). À partir de ces mesures, il peut être utile derestituer à une échelle agrégée, de la commune au département, l'information mé-téorologique. À l'aide d'une méthode déjà appliquée à des données de diversité éco-logique et de transactions immobilières, visant à éliminer l'effet du support spatial,nous montrons que le canton semble être, dans la quasi-totalité des cas, l'échelle derestitution qui s'éloigne le plus d'une répartition aléatoire des températures, c'està dire avec un maximum d'homogénéité par entité et d'hétérogénéité entre entités.Ces résultats sont discutés et la méthode est mise en perspective de généralisation.
Abstract
SAGEO'2023, 6-8 juin 2023, Université Laval, Québec, https://crdig.ulaval.ca/sageo2023/
Abstract
International audience
Additional details
- URL
- https://hal.science/hal-04351424
- URN
- urn:oai:HAL:hal-04351424v1
- Origin repository
- UNICA