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Analyse spatiale et territoriale de donnéesd’enquête
Formation Carthageo-Geoprisme 2018 / 2e journée
C.GRASLAND
29/06/2018
C.GRASLAND Analyse spatiale et territoriale de données d’enquête 29/06/2018 1 / 26
3. ANALYSE TERRITORIALEMULTISCALAIRE : L’EXEMPLE DU TAUX DE
CHOMAGE DES JEUNES
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Le package MTA
Le concept d’analyse territoriale multiscalaire a été développé dans lecadre du projet HyperAtlas par des géographes et informaticiens deParis (UMS RIATE, UMR Géographie-cités) et de Grenoble (LIG).Il s’agit d’un outil d’analyse des inégalités régionales qui a étédéveloppé avec le soutien de plusieurs institutions nationales (DATAR)et internationales (ESPON) et qui permet une exploration visuelle desinégalités par les chercheurs ou décideurs politiques.L’ancienne application HyperAtlas (dévéloppée en Java) est encoreutilisable mais n’est plus maintenue. Elle est désormais remplacée parle package R MTA qu a été mis au point par des ingénieurs de l’UMSRIATE.
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Documentation sur le package MTA
Les packages R sont toujours accompagnés d’une documentation,mais aussi parfois d’une vignette qui donne un exemple completd’utilisation sur un cas d’étude exemplaire.la vignette du package MTA est particulièrement bien documentée etelle fournit un exemple détaillé de toutes les possibilités dupackage à travers l’exemple des inégalités de revenu dans lescommunes du Grand Paris.Il est recommandé de se reporter à cette vignette pour voir toutes lesfonctions du package MTA mais aussi et surtout pour comprendrecomment interpréter les résultats.
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Les applications de cartographie et analyse spatialedans R : sf ou sp ?
les applications les plus récentes de cartographie dans R utilisent leformat du package sf qui permet de mélanger les donnéesgéométriques et attributaires dans un tableau très simple.mais un grand nombre d’applications d’analyse spatiale ont étédéveloppées dans les années 2000 autour du package sp qui utilise unformat différent, plus complexe à comprendre.comme la réécriture des packages prend beaucoup de temps, les auteursdes packages développés avec sp n’ont pas toujours (pas encore)réécrit les fonctions pour sf. C’est notamment le cas du package MTA.heureusement le changement de format entre sf et sp est trèsfacile comme nous allons le voir.
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Chargement d’un shapefile au format sf
La manière la plus simple d’importer un shapefile est d’utiliser la fonctionread_sf du package sf
library(sf)library(sp)map_sf<-read_sf("normandie/geom/map_epci_tab.shp",quiet = T)class(map_sf)
[1] "sf" "tbl_df" "tbl" "data.frame"
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Transformation de la géométrie de sf vers sp
On peut ensuite facilement convertir le fonds de carte en fonds de carte sppar la fonction as.Spatial()
map<-as_Spatial(map_sf)class(map)
[1] "SpatialPolygonsDataFrame"attr(,"package")[1] "sp"
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Extraction des données attributaires d’un fichier sp
Enfin, on peut extraire les données attributaires d’un fichier sp en recopiantle contenu du slot @data qui est l’équivalent du fichier .dbf dans unshapefile.
tab<-map@dataknitr::kable(head(tab),digits=1)
EPCI DEP CHO EMP ACT TXC NOM_COM
200010700 76 1175.0 9410.9 10585.9 11.1 BOLBEC200023414 76 12389.6 70649.6 83039.2 14.9 ROUEN200026185 14 60.8 985.8 1046.6 5.8 SAINT-MARTIN-DE-FONTENAY200033124 14 851.8 5035.2 5887.1 14.5 LISIEUX200033157 14 5713.3 35147.6 40860.9 14.0 CAEN200034676 61 148.1 648.5 796.6 18.6 LA FERTE-MACE
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Préparation d’un fichier type pour MTA
Afin de faciliter la ré-utilisation ultérieure du programme, on va “abstraire”un peu le problème et décomposer les éléments de l’analyse
map1 : Un maillage territorial élémentaire (ex. les EPCI)map2 : Un maillage territorial intermédiaire (ex. les départements)A :une variable décrivant l’appartenance des unités de map1 à celle demap2V : une variable de stock définissant le phénomène cible (ex. leschômeurs de 20-29 ans au chômage)P : une variable de stock servant la référence du phénomène cible (ex.les actifs de 20-29 ans)Z : le ratio V/P définissant l’intensité du phénomène par rapport à laréférence (ex. le taux de chômage des 20-29 ans)
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Préparation des fonds de carte
map1_sf<-read_sf("normandie/geom/map_epci_tab.shp",quiet = T)map1<-as_Spatial(map1_sf)map2_sf<-read_sf("normandie/geom/map_dep_tab.shp",quiet = T)map2<-as_Spatial(map2_sf)plot(map1,col="lightyellow",border="gray80",lwd=0.3)plot(map2,col=NA,border="gray50",lwd=1, add=T)
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Préparation des données
don<-map1@data[,c(1,7,2,3,5)]names(don)<-c("CODE","NAME","T","V","P")don$Z = 100*don$V/don$Pknitr::kable(head(don), digits=1)
CODE NAME T V P Z
200010700 BOLBEC 76 1175.0 10585.9 11.1200023414 ROUEN 76 12389.6 83039.2 14.9200026185 SAINT-MARTIN-DE-FONTENAY 14 60.8 1046.6 5.8200033124 LISIEUX 14 851.8 5887.1 14.5200033157 CAEN 14 5713.3 40860.9 14.0200034676 LA FERTE-MACE 61 148.1 796.6 18.6
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Préparation des légendes automatiquesLa paresse est une qualité . . . Pour automatiser la production des cartes onprépare toutes les légendes à l’avance.
Global = "Normandie"Territorial = "Départements"Local = "EPCI voisins"Vtitle = "Chômeurs de 20-29ans en Normandie en 2013 "Ptitle = "Actifs de 20-29 ans en Normandie en 2013"Ztitle = "Taux de chomâge des 20-29 ans en Normandie en 2013"Vunit = "nb. chômeurs"Punit = "nb. actifs"Zunit = "en %"Source = "GEOFLA , INSEE RP 2013"Auteur = "Stage commun Carthageoprisme, 2018"Scale = 25
Et on pourrait aussi les traduire ici en anglais, russe ou hongrois et refairetoutes les cartes qui suivent !En recopiant quasiment les programmes de la vignette du package MTA.Du coup les programmes ne sont pas indiqués, il est facile de les copier etles adapter.
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Distribution des deux stocks (V et P)
123905679155312
nb. chômeurs
Chômeurs de 20−29ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
83039380951044485
nb. actifs
25 km
Actifs de 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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Distribution du ratio Z = V/P
0
5.8
7.1
8.6
10.3
13.5
18.8
en %
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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INEGALITES GLOBALES / Calcul
Programme
don$gdevrel <- gdev(x=don,var1="V",var2="P",type ="rel")
don$gdevabs <- gdev(x=don,var1="V",var2="P",type = "abs")
résultat
NAME T V P Z gdevrel gdevabs
BOLBEC 76 1175 10586 11.1 93 -89ROUEN 76 12390 83039 14.9 125 2472
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INEGALITES GLOBALES / Indice 100
0
75
90
100
111
133
157.4
indice 100 = Normandie
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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INEGALITES GLOBALES / Redistributions
1
301
1125
2472
Excédent/Déficit
0
75
90
100
111
133
157
indice 100 = Normandie
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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INEGALITES TERRITORIALES / Calcul
Programme
don$mdevrel <- tdev(x=don,var1="V",var2="P",type ="rel", key="T")
don$mdevabs <- tdev(x=don,var1="V",var2="P",type = "abs", key="T")
résultat
NAME T V P Z mdevrel mdevabs
BOLBEC 76 1175 10586 11.1 83 -241ROUEN 76 12390 83039 14.9 112 1285
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INEGALITES TERRITORIALES / Indice 100
0
75
90
100
111
133
165.3
indice 100 = Départements
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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INEGALITES TERRITORIALES / Redistributions
0
150
578
1285
Excédent/Déficit
0
75
90
100
111
133
165
indice 100 = Départements
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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INEGALITES LOCALES / Calcul
Programme
don$ldevrel <- sdev(x=don, xid="CODE", var1="V",var2="P",spdf=map1, spdfid="EPCI",type ="rel", order = 1)
don$ldevabs <- sdev(x=don, xid="CODE", var1="V",var2="P",spdf=map1, spdfid="EPCI",type ="abs", order = 1)
résultat
NAME T V P Z ldevrel ldevabs
BOLBEC 76 1175 10586 11.1 82 -258ROUEN 76 12390 83039 14.9 112 1336
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INEGALITES LOCALES / Indice 100
0
75
90
100
111
133
193.6
indice 100 = EPCI voisins
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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INEGALITES LOCALES / Redistributions
0
158
603
1336
Excédent/Déficit
0
75
90
100
111
133
194
indice 100 = EPCI voisins
Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
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SYNTHESE DES INEGALITES / Calcul
On peut calculer tous les indices 100 d’un seul coup et obtenir ensupplément une typologie en 9 types selon que chaque indice est supérieurou inférieur à un seuil donné. Par exemple, repérer les unités qui ont unindice supérieur à 125 (+25%) pour au moins l’un des trois critères.
Programme
mst <- mst(spdf = map1, x = don, spdfid = "EPCI", xid = "CODE",var1 = "V", var2 = "P", dist = NULL, key = "T", order = 1,mat = NULL, threshold = 125, superior = TRUE)
don<-merge(don,mst[,c(1,9)],by="CODE")
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SYNTHESE DES INEGALITES / Graphiques
Global Territorial Local
LA FERTE−MACE
050
100
150
200
Global Territorial Local
CETON
050
100
150
200
Global Territorial Local
LE HAVRE
050
100
150
200
Global Territorial Local
LIEUREY
050
100
150
200
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SYNTHESE DES INEGALITES / Carte
25 km
Synthese multiscalaire − Taux de chomâge des 20−29 ans en Normandie en 2013
GEOFLA , INSEE RP 2013Stage commun Carthageoprisme, 2018
G & T & L
T & L
G & L
L
G & T
T
G
aucun
Indice (G)lobal, (T)erritorial ou (L)ocal > 125
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