AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Production de projections hydro-climatiques en Outre-Mer

[Lien vers la fiche source] L’objectif du projet Explore2 est de donner à voir le climat et l’hydrologie naturelle futurs, à horizon 2100, sur une maille de 8 km x 8 km ; en se basant sur les résultats du 5ème rapport du GIEC et en utilisant une approche multi-modèles et multi-scénario pour assurer la robustesse scientifique de l’exercice et pouvoir associer des incertitudes aux simulations calculées. Etant donné le retour d’expériences du projet Explore 2070 sur les territoires d’Outre-Mer (OM) et malgré les progrès faits depuis 10 ans, le projet Explore2 ne pourra pas produire de projections hydro climatiques à horizon 2100 sur les territoires ultra-marins, mais uniquement en France métropolitaine. La principale raison est l’existence d’un certain nombre de verrous scientifiques, comme le manque de données d’observation disponibles par exemple, indispensables à la validation des modèles utilisés ; des explications détaillées sont présentées en section 3 de ce rapport. Il a été proposé, dans le cadre du projet Explore2, d’établir une feuille de route pour les territoires ultra-marins afin de remédier à la situation et de pouvoir programmer, dès que possible dans les années à venir, la réalisation d’un exercice scientifiquement robuste du type Explore2 dans chacun de ces territoires. Afin de permettre l’élaboration de ces feuilles de route, nous avons commencé notre « Zoom Outre-Mer » du projet Explore2 par la réalisation de ce rapport de connaissances comportant trois principales parties : - Recueil de connaissances dans les territoires ultra-marins des projets ayant été menés ou encore en cours sur le thème « adaptation au changement climatique et gestion des ressources en eau » (section 2, page 8) ; ce travail a été réalisé par une médiatrice scientifique de l’OiEau sur la base de recherches bibliographiques et d’interviews ciblées de porteurs de projets en OM, - Analyse des freins actuels à la réalisation d’un exercice de type Explore2 en OM (section 3, page 14) ; ce travail a été réalisé par le coordinateur du volet scientifique d’Explore 2 d’INRAE, - Perspectives pour établir des feuilles de route pour chaque territoire ultra-marins, en vue de l’élaboration de projections hydro-climatiques dans ces territoires (section 4, page 19) ; ce travail sera mené par la coordinatrice du volet « Accompagnement des acteurs » d’Explore2 de l’OiEau.
Étude d’impact du changement climatique sur le régime hydrologique en France métropolitaine – synthèse bibliographique

[Lien vers la fiche source] Explore2070 (2010-2012) est la première étude prospective nationale sur l’impact du changement climatique sur la ressource en eau. Outre la fourniture de données hydro-climatiques pour l’horizon 2050-2070, Explore2070 a produit un état des connaissances et des travaux existants sur la question de l'impact du changement climatique sur les eaux de surface en France. Ce rapport est une mise à jour des connaissances acquises depuis la fin d’Explore2070. Les études ont été identifiées pour l’essentiel dans les journaux scientifiques. Nous avons complété le panorama des études sur les eaux de surface par un inventaire de celles dédiées aux eaux souterraines réalisées depuis la fin du projet Explore2070 en privilégiant aussi les articles de revues scientifiques. Cette synthèse sera exploitée ultérieurement pour mettre en perspective les résultats d’Explore2.
Points et supports de simulation des projections hydrologiques

[Lien vers la fiche source] Ce rapport décrit les supports de restitution des modèles impliqués dans le projet Explore2 : il s’agit des points des réseaux de référence établis pour l’évaluation des modèles appliqués dans le projet (Sauquet et al., 2022), de points positionnés le long du réseau hydrographique ou sur une grille définie par des modèles hydrogéologiques, et d’entités géographiques, i.e. des masses d’eau souterraine issues d’un découpage de l'ensemble du territoire national en unités hydrogéologiques homogènes. Ces supports de restitution ont été conçus pour répondre aux besoins d’une densité de sorties des modèles plus élevée que celle du précédent exercice Explore2070. Les points le long du réseau hydrographique ont été choisis pour répondre à des questionnements opérationnels ou des possibles utilisations futures (i.e. le devenir du régime au droit des points de gestion inscrits dans les SDAGEs ou des points actuels de suivi de la qualité des eaux). Les simulations de piézométrie seront fournies sur un ensemble de piézomètres identifiés dans les bases de données nationales et sur les points d’une grille régulière superposée au maillage préexistant des modèles hydrologiques. Le nombre de points de grille et d’entités a été limité dans un but de gestion raisonnée des bases de données et du futur portail DRIAS-Eau qui hébergera les projections hydrologiques.
Identification de stations hydrométriques et piézomètres pour l’évaluation des modélisations hydrologiques et hydrogéologiques

[Lien vers la fiche source] Les modèles qui simulent des débits et des niveaux piézométriques en temps futur ont besoin d’être évalués en comparant de la manière la plus objective les données simulées en temps présent à des données observées sur un ensemble de points de mesure. Tous les points de mesure ne peuvent pas contribuer à cette évaluation. Les modèles mobilisés dans Explore2 simulent une ressource naturelle : le contrôle doit s’opérer là où l’empreinte anthropique est faible. Le rapport mentionne les modalités de sélection des séries journalières de débits et de niveaux piézométriques. Outre des critères de représentativité hydrologique, la sélection s’est appuyée sur des critères de longueur de chronique, des informations sur la qualité des mesures, des indicateurs de pression sur la ressource (prélèvements en eau) ou de potentielles perturbations (présence d’ouvrages hydrauliques en amont) et une expertise des usages sur les bassins versants ou à proximité de piézomètres. La sélection croise les informations disponibles dans les bases de données nationales (BNPE, HYDRO, ADES), internationale (AQUASTAT) ou constituées par les partenaires (EDF, INRAE). Les séries candidates de débits ont ensuite fait l’objet d’une ultime analyse de chaque série par deux individus (identification de données aberrantes par comparaison aux données de pluie et température, et aux sorties d’un modèle). Finalement, à la date du 1er juillet 2022, 611 séries de débits et 227 séries de niveau piézométrique ont été retenues pour évaluer les modèles hydrologiques.
Projections hydrologiques : Recharge potentielle des aquifères

[Lien vers la fiche source] Ce rapport présente les projections de recharge potentielle des aquifères par infiltration des précipitations efficaces obtenues en mettant en œuvre le modèle RECHARGE sur l’ensemble du territoire hexagonal avec, pour données d’entrée, les évolutions climatiques projetées par l’ensemble élaboré et corrigées avec la méthode ADAMONT dans le cadre du projet Explore2.
Projections hydrologiques souterraines sur le domaine de la plateforme aquifr – Nord Pas-De-Calais, Basse-Normandie, Bassin parisien, Loire, Poitou-Charentes, Alsace, Tarn-Et-Garonne

[Lien vers la fiche source] Dans un contexte de stress hydrique croissant face au changement climatique en cours, l’évaluation de l’évolution de la ressource en eaux souterraines est devenue de nos jours un enjeu majeur pour les gestionnaires de l’eau. Ce rapport vise à évaluer les impacts du changement climatique sur les eaux souterraines de la France métropolitaine au cours du XXIe siècle. Le domaine spatial traité avec la plateforme AquiFR se situe majoritairement dans le nord de la France le long de la ligne reliant la Vendée, la Bretagne et le Bassin parisien, jusqu'à la région Nord Pas-de-Calais (nouvellement Hauts-de-France). Deux applications sont situées couvrant deux zones d'environ 1000 km2 au nord de Mulhouse et en Tarn-et-Garonne.
Rapport de synthèse sur les projections climatiques régionalisées

[Lien vers la fiche source] Ce deuxième rapport sur le climat vise à préciser les évolutions climatiques projetées par l’ensemble Explore2, caractériser les incertitudes et proposer des modes d’exploration de ces données. Dans un premier temps, les simulations individuelles sélectionnées à partir de l’ensemble EURO-CORDEX et corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t sont évaluées selon des critères de changement en température et précipitation sur la France par rapport à l’ensemble CMIP6 complet au pas de temps saisonnier (hiver et été). La comparaison réalisée sur le scénario RCP8.5 à l’horizon fin de siècle met en évidence la concordance globale de ces simulations à l’exception de deux simulations hors de la dispersion CMIP6 en été (à la fois en température et précipitation). Le projet a décidé de rejeter ces deux simulations de l’ensemble final afin de pouvoir garantir une cohérence avec les changements proposés par CMIP6 sur la France. Une sélection de 17 couples GCM/RCM compose finalement l’ensemble baptisé « Explore2-2024 » dont les simulations (10 sous RCP2.6, 9 sous RCP4.5 et 17 sous RCP8.5) seront corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t. Au-delà d'une caractérisation statistique des propriétés de l'ensemble Explore2-2024, un travail a également été mené pour identifier des simulations particulières proposant des futurs climatiques contrastés sur la France. Cette approche narrative ou « storyline » en anglais a conduit à sélectionner de manière experte quatre simulations pour leurs impacts attendus sur l’hydrologie. Il est à noter que cette sélection a aussi été comparée aux résultats d’une approche objective par classification hiérarchique ascendante (fournie en Annexe 1). Une grande partie de ce livrable est consacrée à l’analyse des évolutions climatiques proposées par l’ensemble Explore2-2024 à partir d’une liste synthétique d’indicateurs climatiques d’intérêt pour l’hydrologie. Les incertitudes sur les changements projetés sont évaluées selon des critères de robustesse pour chaque simulation et d’accord de signe pour l’ensemble. Pour chaque indicateur, des cartes des paramètres de distribution (médiane, min et max) sont fournies en identifiant pour chaque maille les simulations de l’ensemble portant ce signal. Les figures et tableaux de valeur (pour les changements France entière, moitié Nord, moitié Sud) sont aussi complétés par des commentaires donnant les messages clé sur les évolutions attendues. Un chapitre spécifique est proposé pour l’analyse des quatre narratifs sélectionnés par le projet avec des visualisations synthétiques, mettant en avant la variabilité inter annuelle en complément des moyennes par horizon. L’ensemble des ressources graphiques est produit sur les simulations corrigées par les deux méthodes ADAMONT et CDF-t, avec une analyse des écarts par indicateur réalisée séparément sur les deux jeux de données (fournis en Annexe 2).
Metabarcoding data MetaPDOcheese project

[Lien vers la fiche source] An exhaustive analysis was performed on more than 2,000 microbiota from 44 French Protected Designation of Origin (PDO) cheeses and associated milks. We characterized the bacterial and fungal communities of the milk and cheeses using amplicon-based sequencing: V3-V4 regions of the 16S rRNA gene for bacteria and ITS2 region for fungi.
Survey data and visualisation script of the administrative burden of Galaxy small-scale admins

[Lien vers la fiche source] ## Main publication [Poll report and form on HAL] ## Authors * The raw data was generated by the poll respondents * The authors of this Dataset, excluding Vlad Visan, are such respondents. * There are also other respondents who chose to remain anonymous * The script was written by Vlad Visan * The raw format was adapted to a numerical format by Vlad Visan ## Overall description A poll took place in February 2024, to understand the administrative burden of using [Galaxy], specifically for [small-scale admins]. ## Context * Useful to anyone considering using [Galaxy] * Done as part of the technology monitoring phase of the "Gestionnaire de workflows" (Workflow Management System) project of the [OSUG LabEx] ## File descriptions ### raw_data_names_removed.tsv Raw poll answers. With any personally identifiable information redacted. ### SSA-Poll-19-Feb-2024-Filtered-Numerical.tab * This numerically filtered format is required by the script * The transformation could be done automatically in the future, but there are some subtleties: * * "-1" denotes "ignore/invalid" * Some empty answers have to manually be converted to "0" * I manually changed one answer that was "0" to "-1" after reading the associated comment which made it clear that "invalid" was more appropriate ### numericalCsvImportAndGenerateCharts.R * The script parses the data, and creates one distribution/histogram graph per column * It expects a filtered version, with only the numerical fields. ### Form-V2.pdf Survey questions, with several errors corrected: * End-user assistance questions were worded wrongly * Various spelling/wording mistakes
California grid electrical energy storage requirements for select renewables integration and fleet electrification scenarios

Significant electrification of the transportation sector is necessary for the State to achieve several important greenhouse gas (GHG) reduction and renewable energy targets. The State’s electricity generation and transmission capabilities must increase in order to meet the demand generated by increasing levels of fleet electrification. The increased demand, combined with the Renewables Portfolio Standard (RPS) targets will require significantly increased energy storage capabilities that can accommodate demand while integrating renewable power sources into the grid. This project evaluated the mid to long-term energy storage needs of the electric grid for select fleet electrification scenarios. The analysis was conducted using Resolve, a power systems planning model, for RPS targets of 60% and 80% by 2030 and 2042 respectively. The results show that Electrical Energy Storage (EES) capacity requirements depend on a number of parameters, including Demand Response (DR), Electric Vehicle (EV) charging flexibility, and total EV population. The EES requirements for the 60% RPS scenarios range from 3.9 to 4.3 GW while for the 80% RPS scenarios, the range is from 18.5 to 20.4 GW.
Sociodemographic Data for Battery Electric Vehicle Owning Households in California

This dataset presents results from a survey of 906 FCV and 12,910 BEV households in California. The researcher investigated the sociodemographic profile of FCV buyers and compare them to BEV households. The publicly available dataset file includes the following information: response ID, date survey submitted, information on vehicle owned, ownership of previous PHEVs, BEVs, HEVs, CNGs, household income, home ownership, home type, highest level of education, longest trip in the last 12 months, number of trips over 200 miles in the last 12 months, one-way commute distance, number of people in the household, age, gender, number of vehicles in the household, and annual VMT estimate.
EV-CPW: EV Charging Profiles and Waveforms

The rapid growth of electric vehicle (EV) charging will present challenges to electrical distribution networks and will affect grid operation and reliability. In order to improve the understanding of EV charging behaviour, we present the open-access EV Charging Profiles and Waveforms (EV-CPW) dataset for AC charging. The dataset comprises of charging profiles and high-resolution current/voltage AC waveforms for 12 different EV's, including popular battery EV's and plug-in hybrid EV's. (2023-12-04)
Digital Surface Models (DSMs) of the Esnandes mudflat (~2.1 km²) acquired between June 2024 and March 2025

[Lien vers la fiche source] Digital Surface Models (DSMs) of the study area surveyed by drone between June 2024 and March 2025. Each pixel contains the elevation value corresponding to the terrain at the time of the mission. These DSMs were generated from around 1,300 images (depending of the survey) acquired using the DJI Mavic 3E RTK drone, with a resolution of 3.2 cm/pixel. The surveyed area covers around 2.1 km². The campaign was conducted on the highest tides of each month. The drone acquisitions were carried out by Nicolas Lachaussée from the LIENSs UMR Drone Platform. Photogrammetric processing was performed by Natacha Volto (LIENSs) using Agisoft Metashape software. The vertical coordinate system is NGF IGN69. The vertical accuracy (RMSD ~ 3 cm), calculated using around 100 control points, randomly distributed across the study area. It is derived from the vertical difference for each control point between the value measured with the DGPS SP80 and the value extracted from the photogrammetry-generated DSM. These drone surveys were carried out as part of the thesis of Loës Le Goff Le Gourrierec supervised by Xavier Bertin.
Surfaces agricoles et surfaces bio

Les surfaces et les cheptels sont rattachés au département du site d'activité ou à défaut du siège d'exploitation. ### Opérateurs Activité Nb d'opérateurs certifiés pour une activité de Production (P), Transformation (T), Distribution (D), Importation (I) Code simple PTDI Une seule activité retenue pour les statistiques selon la hiérarchie : P > T > D > I ### Cheptels (nombre de têtes ou nombre de ruches) _nbexp Nombre d'exploitations engagées certifiées pour des animaux ou des TetesAB Cheptel étant arrivé au terme de sa conversion Tetesconversions Cheptel en conversion (consécutive ou simultanée) TetesBIO Cheptel total engagé (AB et en conversion) ### Regroupements Animaux API Apicultures (nombre de ruches) AUPA Autres productions animales AUVOL Autres volailles de chair BL Brebis lait BV Brebis viande CH Chèvres CO Porcs charcutiers LAR Lapines reproductrices LA Lapins - estimation PO Poules pondeuses PC Poulets de chair TR Truies reproductrices VA Vaches allaitantes VL Vaches laitières ### Surfaces (ha) _nbexp Nombre d'exploitations engagée (ayant des surfaces engagées (ex : hormis les apiculteurs sans surfaces etc…) SurfAB Surfaces étant arrivé au terme de leur conversion SurfC1 Surfaces en première année de conversion SurfC2 Surfaces en deuxième année de conversion SurfC3 Surface en troisième année de conversion SurfC123 Surface totale en conversion SurfBIO Surface totale engagée (AB et en conversion) ### Regroupements Surfaces TOTAL la mention "TOTAL" est utilisée pour sommer l'ensemble d'un sous groupe ou d'un groupe. Le nombre d'exploitation représente alors uniquement celles ayant des surfaces engagées (hormis apiculteurs aquaculteurs ou autres…) HSAU Surfaces non comptabilisées dans la SAU des exploitations (Estives, zones de cueillette sauvage, Sylviculture, Surfaces non agricoles) AQU Surfaces d'aquaculture (bassins) CUEIL Zones de cueillette sauvage SNA Surfaces non agricole (bâtiments, chemins, mares…) SYLV Sylviculture ESTIV Estives collectives GCU Grandes cultures (dont légumes secs) CE Céréales OL Oléagineux PR Protéagineux LES Légumes secs SF Surfaces Fourragères (dont prairies permanentes et temporaires, mais fourragers autres cultures fourragères, parcours ...) STH Surfaces toujours en herbe (Prairies permanentes, landes et parcours) AFO Autres surfaces fourragères (dont prairies temporaires et autres cultures fourragères) FR Fruits (arboriculture dont fruits à coques, fruits frais et fruis de transformation) FRB Baies (y compris fraises) FRNP Fruits à noyau et à pépins FRC Fruits à coque AGR Agrumes FRD Autres fruits et divers FRTST Fruits tropicaux et sub-tropicaux LE LEF Légumes frais (yc maraichage sous serre ou de pein champ dont pomme de terre) les espèces ne sont pas détaillées PP PPA Plantes à parfum aromatiques et médicinales (PPAM) VI VIG Viticulture (dont raisin de table) AU Autres surfaces entrant dans la SAU (dont cultures industrielles) CIN Cultures industrielles (chanvre, canne à sucre…) HLI Hors liste (gel annuel, engrais verts, surfaces non exploitées temporairement, champignonnières)
Extraction of the GMRT grid for the Caribbean region

[Lien vers la fiche source] Ryan, W.B.F., S.M. Carbotte, J.O. Coplan, S. O'Hara, A. Melkonian, R. Arko, R.A. Weissel, V. Ferrini, A. Goodwillie, F. Nitsche, J. Bonczkowski, and R. Zemsky (2009), Global Multi-Resolution Topography synthesis, Geochem. Geophys. Geosyst., 10, Q03014, doi: 10.1029/2008GC002332 Extraction of the GMRT grid for the Caribbean region of EMODnet bathymetry. The extraction is updated in June 2024. GMRT overview from https://www.gmrt.org/about/index.php The Global Multi-Resolution Topography (GMRT) Synthesis is a multi-resolution Digital Elevation Model (DEM) maintained in three projections and managed with a scalable global architecture that offers infrastructure for accessing the DEM as grids, images, points and profiles. A mask layer is available that highlights the location of high-resolution data. Most curatorial effort for GMRT is focused on cleaning and processing ship-based multibeam sonar data acquired by the US Academic Research Fleet (ARF) so they can be gridded at their full spatial resolution (~100m in the deep sea). These data are seamlessly overlain on lower resolution observed and predicted bathymetry data and are integrated with terrestrial elevation data to deliver to users the best resolution data that have been curated for a particular area area of interest.
Projections climatiques régionalisées : correction de biais et changements futurs

[Lien vers la fiche source] Le volet climat d’Explore2 a pour objectif de produire, évaluer et analyser des données atmosphériques à haute résolution, corrigées de leurs biais, qui couvrent la période historique et les décennies futures jusqu’en 2100. Celles‐ci ont vocation à alimenter des projections hydro‐climatiques. Le rapport présente les méthodes appliquées pour l'élaboration de ces données.
IBCAO v. 5 (International Bathymetric Chart of the Arctic Ocean version 5)

[Lien vers la fiche source] Knowledge about seafloor depth, or bathymetry, is crucial for various marine activities, including scientific research, offshore industry, navigation, and ocean exploration. Mapping the central Arctic Ocean is challenging due to the presence of perennial sea ice, which limits data collection to icebreakers, submarines, and drifting ice stations. The International Bathymetric Chart of the Arctic Ocean (IBCAO) was initiated in 1997 with the goal of updating the Arctic Ocean bathymetric portrayal. The project team has since released four versions, each improving resolution and accuracy. Here, we present IBCAO Version 5.0, which offers a resolution four times as high as Version 4.0, with 100 × 100 m grid cells compared to 200 × 200 m. Over 25 % of the Arctic Ocean is now mapped with individual depth soundings, based on a criteria for what is considered mapped that depends on water depth. Version 5.0 also represents significant advancements in data compilation and computing techniques. Despite these improvements, challenges such as sea-ice cover and political dynamics still hinder comprehensive mapping.