** Modèle pour simuler l'urbanisation en région Occitanie **
Ce script doit être lancé en ligne de commande avec au moins 2 arguments :
1 : répertoire des données globales
2 : n° de département dans lequel la zone d'étude est située
3 : répertoire des données locales
4 : répertoire des résultats (créé si besoin)
5 : chaîne de paramètres séparés d'un espace, dans n'importe quel ordre (optionnel)
Paramètres disponibles :
| Processus | Variable ou fichier | Minimum | Maximum | Unité | Valeur par défaut | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Extraction des données | bufferDistance | 500 | 2000 | m | 1000 | Taille de tampon utilisée pour extraire les données |
| Création de la grille | pixRes | 20 | 200 | m | 50 | Résolution de la maille de la grille / des rasters |
| Estimation de la population dans la grille | levelHeight | 2 | 3 | m | 3 | Hauteur utilisée pour estimer le nombre d’étages |
| minSurf | 50 | 100 | m² | 50 | Surface minimale pour un bâtiment habitable | |
| maxSurf | 5000 | 10000 | m² | 10000 | Surface maximale pour un bâtiment habitable | |
| useTxrp | False | True | bool | True | Utilisation du taux de résidences principales lors de l'estimation du plancher | |
| Création des rasters de distance | roadDist | 50 | 300 | m | 200 | Distance maximale aux routes |
| transDist | 100 | 500 | m | 300 | Distance maximale aux arrêts de transport | |
| Création du raster de restriction | maxSlope | ? | 30 | % | 30 | Seuil de pente pour interdiction à la construction |
| maxOverlapRatio | 0 | 1 | float | 0,2 | Seuil de chevauchement max entre une cellule et une couche pour exclusion | |
| Création des rasters de densité SIRENE | global_data/sirene/poids.csv | 1 | + | int | 1 | Poids de chaque raster de densité de points SIRENE |
| global_data/sirene/distances.csv | 100 | 2000 | m | Distances maximales de recherche pour chaque raster de densité de points SIRENE |
Mots magiques :
- force = suppression du répertoire de sortie si il existe
- speed = utilisation de plusieurs threads (peut coûter cher en RAM !)
- truth = écriture des .tif directement dans le répertoire de sortie sans conserver les données intermédiaires
Usage :
./prepare.py ../global_data/ 34 ../mtp/ ../results/ "pixRes=50 speed"Dépendances pour python3 : PyQt5, qgis, gdal, numpy
Windows : utiliser OSGeo4W Shell
python-qgis prepare.py *argsDeux paramètres au minimum : 1 : répertoire contenant la donnée 2 : répertoire des résultats (créé si besoin) 3 : le taux annuel d'évolution de la population (en %), -1 pour utiliser le taux moyen 2009 - 2014 4 : chaîne de paramètres séparés d'un espace, dans n'importe quel ordre (optionnelle)
Paramètres disponibles :
| Variable ou fichier | Minimum | Maximum | Unité | Valeur par défaut | Description |
|---|---|---|---|---|---|
| local_data/poids.csv | 1 | + | int | Poids de chaque raster d’aménités pour la création du raster de l'interet à urbaniser | |
| growth | 0 | 3 | % | non | Taux d’évolution annuel de la population |
| scenario | reduction | tendanciel | string | tendanciel | Scénario de consommation d’espace (réduction, stable, tendanciel) |
| pluPriority | False | True | bool | True | Utilisation du PLU pour peupler les ZAU en priorité |
| buildNonRes | False | True | bool | True | Pour simuler la construction au sol de bâtiments non résidentiels (en utilisant un taux de résidentiel par IRIS) |
| exclusionRatio | 0 | 0.8 | float | 0.5 | Taux pour exclure de la couche d'intérêt les cellules déjà artificialisées (remplace densifyGround) |
| maxBuiltRatio | 50.0 | 100.0 | % | 80 | Taux maximal de la surface bâtie au sol d’une cellule |
| forceEachYear | False | True | bool | True | Pour essayer de loger tout le monde en densifiant en hauteur à chaque tour (souvent nécessaire depuis le fitting) |
| densifyOld | False | True | bool | False | Pour autoriser à augmenter la surface plancher dans des cellules urbanisées avant le début de la simulation |
| winSize | 3 | 9 | pixel | 3 | Taille en pixels du côté de la fenêtre glissante pour calcul de la somme ou de la moyenne des valeurs voisines |
| minContig | 0 | 0.3 | float | 0.1 | Nombre minimal de cellules urbanisées contiguës pour urbanisation d’une cellule vide |
| maxContig | 0.6 | 1 | float | 0.8 | Nombre maximal de cellules urbanisées contiguës pour urbanisation d’une cellule vide |
| sirene | 0 | MaxInt | Int | 3 | Poids en lien avec la présence d'aménités |
| transport | 0 | MaxInt | Int | 2 | Poids en lien avec la présence de transports en commun |
| routes | 0 | MaxInt | Int | 3 | Poids en lien avec la présence de routes |
| ecologie | 0 | MaxInt | Int | 2 | Poids diminuant l'intérêt d'une celule en fonction de l'intéret écologique |
| seed | 0 | MaxInt | Int | 42 | Graine du générateur de nombres aléatoires |
| tiffs | False | True | bool | True | Indique si les tiffs sont sauvés en sortie |
| snaps | False | True | bool | False | Pour enregistrer des instantanés chaque année (et générer des GIF) |
| verbose | False | True | bool | False | Pour des messages détaillés sur les erreurs + statistiques sur le peuplement et la construction chaque année (debug) |
Usage :
In this version designed for OpenMole, the boolean are floats that are set to true if value > 0.5
./simulate.py '/prepared_34' /tmp/tmp/ 0.5 1 1 1 0.3 50.0 1 0 3 0.2 0.7 3 2 3 2 42 0
Dépendances pour python3 : gdal, numpy
care -o ./prepare.tgz.bin -p ./mtp -p ./global_data ./prepare.py ./global_data/ 34 ./mtp/ ./results/ "pixRes=50 useTxrp=True levelHeight=3 force"
care -o /my/care/output/dir/simulation.tgz.bin -p /my/global/data/ -p /my/local/data/ -p /my/prepared/data/ ./simulation.py /my/prepared/data/ /my/output/dir/ 0.5 " pluPriority=False"ATTENTION : derrière -p : mettre les chemins en absolu
d'après (https://stackoverflow.com/questions/26550360/docker-ubuntu-behind-proxy), et grâce à l'aide inestimable de Mattia Bunel, loué soit son nom.
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
touch ./proxy.confon y met le contenu suivant:
[Service]
Environment="HTTPS_PROXY=https://proxy.ign.fr:3128"
Environment="HTTP_PROXY=http://proxy.ign.fr:3128"
puis on redémarre le service docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker.servicePour construire une image docker du projet, vous avez 2 options :
cd ERC
sudo docker build --tag erc .Vous avez alors une image docker erc qui contient le projet.
Ce n'est pas grave, vous n'avez pas besoin de le récupérer. Vous pouvez construire l'image docker directement :
sudo docker build --tag erc https://github.com/chapinux/Stage_ERC_Vincent.gitVous avez alors une image docker erc qui contient le projet.
sudo docker save erc > erc.tarVotre image docker erc est sauvée dans l'archive erc.tar. Vous pouvez maintenant l'utiliser avec OpenMOLE par exemple...
Convertit les fichiers positionnels MAJIC en CSV avec création de tables PSQL
Contient les fonctions communes; à déplacer avec tout script sorti du dépôt.
Convertir les données XLS de l'INSEE en CSV en supprimant les champs inutiles, à lancer une seule fois pour toute la région Dépendances pour python3 : pandas + xlrd (pour manipuler les .xls)
Usage :
./utils/insee_to_csv.py ../global_data/insee/Génère un GIF à partir des instantanés (TIF) générés pour chaque année de la simulation.
Paramètres:
1 : chemin vers le dossier contenant les 4 types de snapshots
2 : chaîne contenant la durée du GIF et la valeur max à utiliser (delay=n, maxValue=[n,n,n,n] (0 = tif.max() ), outDir='/...' )
Usage :
./utils/tif_to_gif.py ../results/snapshots 'delay=10 maxValues=[40,0,0,0]