Les données empaquetées pour cette leçon proviennent de l’archive des données de recherche NCAR. Elle contient un fichier netCDF (Network Common Data Form) inclus dans le produit CFSR (Climate Forecast System Reanalysis), qui recense 35 années de données mensuelles de la température à la surface de la mer avec une résolution spatiale de 0,5 degré. Le format netCDF est couramment utilisé pour stocker et gérer des données scientifiques multidimensionnelles.

Lorsque ArcGIS Pro s’ouvre, il contient une liste de modèles de projet vierges sous l’en-tête New Project (Nouveau projet). Si vous avez créé un projet auparavant, celui-ci est inclus sous Recent Projects (Projets récents).

Le modèle Map (Carte) peut être utilisé pour créer un projet contenant une carte 2D avec le fond de carte topographique inclus.

Le projet est créé avec une carte par défaut.

Comme vous allez travailler avec des données de température à la surface de la mer et non avec des données liées aux sols, il convient de remplacer le fond de carte par un autre, à la topographie moins détaillée.

Le fond de carte est remplacé par un autre, moins détaillé. Ce nouveau fond de carte fera ressortir les données de température à la surface de la mer, que vous allez ajouter à la carte en tant que raster multidimensionnel.

La fenêtre Add Multidimensional Raster Layers (Ajouter des couches raster multidimensionnelles) s’ouvre.

La fenêtre Import Variables From NetCDF, GRIB or HDF files (Importer des variables depuis des fichiers NetCDF, GRIB ou HDF) s’ouvre. Depuis cette fenêtre, vous pouvez accéder à l’emplacement d’un fichier du type approprié. Comme les données que vous avez téléchargées au début de la leçon incluent un fichier netCDF, vous allez y accéder.

Les données sont ajoutées à la fenêtre Add Multidimensional Raster Layers (Ajouter des couches raster multidimensionnelles). Une fois que vous avez spécifié le raster multidimensionnel pour analyse, vous pouvez sélectionner des variables à inclure. Dans le cas présent, les données source ne contiennent qu’une variable (cfsrsst) de la température à la surface de la mer.

Une couche de type Multidimensional Raster Layer (Couche raster multidimensionnelle) nommée CFSR_sst.nc_cfsrsst est créée à partir du fichier netCDF, puis ajoutée à la fenêtre Contents (Contenu). Les données sont affichées sur la carte dans une combinaison de dégradés de couleurs. Les zones en bleu ont des températures basses, tandis que les zones en rouge ont des températures élevées. Les températures sont exprimées en degrés Kelvin.

Lorsqu’une couche de typeMultidimensional Raster Layer (Couche raster multidimensionnelle) est sélectionnée, l’onglet Multidimensional (Multidimensionnel) devient disponible sur le ruban.

Cet onglet inclut des outils d’exploration, d’analyse et de gestion des données.

Ce menu contient une liste des tranches temporelles mensuelles comprises dans les données. Le temps est formaté en année, mois et jour.

Les tranches temporelles représentent les observations mensuelles de température à la surface de la mer. Vous pouvez afficher des tranches temporelles individuelles en les sélectionnant dans le menu. Vous pouvez également les visualiser successivement sous forme d’animation.

La carte affiche successivement les tranches temporelles mensuelles du jeu de données.

La fenêtre Sea Surface Temperature - Chart of Sea Surface Temperature (Température à la surface de la mer – Diagramme de la température à la surface de la mer) s’affiche sous la carte et la fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme) s’affiche à droite de la carte.

Le graphique du profil temporel vous permet de définir une zone d’intérêt à l’aide de points, de lignes ou de polygones. Le diagramme représente ensuite les valeurs au fil du temps pour la zone d’intérêt.

Vous allez définir en tant que zone d’intérêt un emplacement présentant une grande diversité de coraux.

La fenêtre Sea Surface Temperature - Change in cfsrsst over Standard Time (Température à la surface de la mer – Évolution de cfsrsst sur StdTime) est mise à jour pour afficher un profil temporel des températures mensuelles à la surface de la mer entre 1980 et 2015 pour l’emplacement choisi.

Le diagramme révèle que les températures à la surface de la mer suivent un modèle cyclique. Ce modèle correspond à la variation saisonnière des températures à cet emplacement. Vous allez modifier l’intervalle de regroupement (la façon dont les données sont regroupées dans le diagramme) pour afficher les températures moyennes annuelles.

Le diagramme est mis à jour pour afficher les variations annuelles moyennes de température à la surface de la mer.

L’examen du profil temporel vous permet de savoir comment la température à la surface de la mer a évolué à l’emplacement choisi. La zone a connu des températures moyennes plus élevées depuis 2000, ce qui risque de favoriser le blanchissement des coraux.

Une fenêtre de navigation apparaît sous la carte. Vous pouvez l’utiliser pour atteindre un emplacement à l’aide de sa longitude et de sa latitude.

La carte est centrée sur les coordonnées que vous avez choisies. Cependant, l’échelle de la carte correspond toujours la représentation d’une étendue planétaire.

Un zoom avant est appliqué. Cette région représente un élément critique des écosystèmes coralliens locaux et mondiaux et est lourdement menacée par le blanchissement des coraux. Étant donné que vous allez utiliser cette étendue pour le reste de votre analyse, veillez à ne pas la modifier.

Vous allez à présent rechercher les tendances au sein des données.

L’outil Generate Trend Raster (Générer un raster de tendance) apparaît dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement). Cet outil permet d’évaluer la tendance de chaque pixel d’une couche raster multidimensionnelle en fonction d’une ou plusieurs variables.

La plupart des paramètres par défaut conviennent pour votre analyse. La couche en entrée est Sea Surface Temperature (Température à la surface de la mer), la dimension est StdTime et la variable cfsrsst est cochée. Vous allez modifier le type de ligne de tendance de linéaire à harmonique. La ligne de tendance harmonique convient particulièrement aux données suivant un modèle cyclique, telles que les températures saisonnières.

Parce que votre jeu de données est volumineux et que le traitement peut prendre plusieurs minutes, vous allez appliquer une étendue de traitement pour limiter l’analyse à la région autour de l’Australie et de l’Indonésie.

L’étendue de traitement de l’analyse est remplacée par l’étendue actuelle de la carte.

Le fichier en entrée est traité par l’outil, puis le fichier Sea Surface Temperature_GenerateTrend.crf créé en sortie est ajouté en tant que couche à la carte.

Les zones violettes se réchauffent, tandis que les zones vertes refroidissent. La majeure partie de la zone de votre carte affiche un réchauffement au fil du temps. Vous pouvez utiliser ce résultat d’analyse de tendance pour prévoir les températures à la surface de la mer.

L’outil Predict Using Trend Raster (Prévoir à l’aide d’un raster de tendance) apparaît dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement). Cet outil permet de générer un nouveau jeu de données multidimensionnelles à partir d’une couche raster de tendance.

Les paramètres Input Trend Raster (Raster de tendance en entrée) et Variables sont déjà définis respectivement sur votre raster de tendance (Sea Surface Temperature_GenerateTrend.crf) et sur la variable de température à la surface de la mer (cfsrsst). Le paramètre Dimension Definition (Définition de la dimension) détermine les valeurs ou les intervalles sur lesquels l’outil calcule ses prévisions. Vous allez le définir sur un intervalle hebdomadaire, entre le 1er janvier 2011 et le 1er janvier 2022.

• Pour Output Multidimensionnel raster (Raster multidimensionnel en sortie), saisissez Sea_Surface_Temperature_Predict.crf.
• Pour Dimension Definition (Définition de la dimension), sélectionnez By interval (Par intervalle).
• Pour Start (Début), saisissez 2011-01-01T00:00:00.
• Pour End (Fin), saisissez 2022-01-01T00:00:00.
• Le cas échéant, dans Value Interval (Valeur d’intervalle), saisissez 1.
• Pour Unit (Unité), sélectionnez Weeks (Semaines).

L’outil Predict Using Trend Raster (Prévoir à l’aide d’un raster de tendance) s’exécute et ajoute une couche de tendance de prévision de la température à la surface de la mer à la carte.

La couche affiche les températures hebdomadaires prévisionnelles à la surface de la mer de janvier 2011 à décembre 2021. Comme sur votre couche raster multidimensionnelle d’origine, vous pouvez étudier les tranches hebdomadaires à l’aide des outils de l’onglet Multidimensional (Multidimensionnel).

Les tranches temporelles commencent le 1er janvier 2011 et se succèdent à un intervalle de 7 jours jusqu’au 1er janvier 2022.

La carte de prévision de la température à la surface de la mer ne vous indique toujours pas les lieux où des événements susceptibles de favoriser le blanchissement des coraux peuvent survenir. Cependant vous pouvez utiliser les températures hebdomadaires prévisionnelles et des outils de géotraitement multidimensionnel supplémentaires pour identifier des anomalies et souligner les zones les plus à risque concernant les événements favorisant le blanchissement des coraux.

L’outil Generate Multidimensional Anomaly (Générer une anomalie multidimensionnelle) s’ouvre dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement). Vous allez ajuster les paramètres de l’outil de façon à identifier les anomalies en comparant la température moyenne mensuelle à chaque emplacement avec la température moyenne globale.

• Pour Output Multidimensionnel raster (Raster multidimensionnel en sortie), saisissez Sea_Surface_Temperature_GenerateAnom.crf.
• Pour Mean Calculation Interval (Intervalle de calcul moyen), choisissez Recurring monthly (Récurrence mensuelle).

Après exécution de l’outil Generate Multidimensional Anomaly (Générer une anomalie multidimensionnelle), la couche Sea_Surface_Temperature_GenerateAnom.crf est ajoutée à la carte.

Les zones en bleu affichent des températures inférieures à la moyenne, tandis que les zones en jaune et rouge affichent des températures au-dessus de la moyenne. La majeure partie de la zone entre l’Australie et l’Indonésie est en jaune pour la tranche temporelle affichée.

Comme vos autres jeux de données raster multidimensionnelles, ce jeu de données comporte des tranches temporelles. Dans certaines zones, les températures peuvent être au-dessus de la moyenne une semaine, puis en dessous la semaine suivante. Comme les événements de blanchissement des coraux surviennent lors que les températures à la surface de la mer sont élevées sur de longues périodes, vous allez calculer des statistiques sur les données de température à la surface afin de déterminer la fréquence à laquelle les emplacements subissent des températures chaudes (entre 0,1 et 5 degrés au-dessus de la moyenne).

L’outil Find Argument Statistics (Rechercher des statistiques d’arguments) s’ouvre dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement). Cet outil extrait les valeurs ou les canaux auxquels une statistique donnée est atteinte. En définissant le paramètre Statistics Type (Type de statistique) sur Duration (Durée), vous pouvez calculer le nombre de semaines consécutives pendant lesquelles la température à la surface de la mer est élevée à chaque emplacement. En effet, si la température est élevée sur une longue période, les coraux blanchissent.

• Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez Sea_Surface_Temperature_Statistics.crf.
• Pour Statistics Type (Type de statistique), choisissez Duration (Durée).
• Pour Dimension Definition (Définition de la dimension), choisissez Interval Keyword (Mot-clé de l’intervalle).
• Pour Keywords Interval (Mot-clé de l’intervalle), choisissez Yearly (Annuellement).
• Pour Minimum size (Valeur minimale), saisissez 0,1.
• Pour Maximum Value (Valeur maximale), saisissez 5.

Avec ces paramètres, l’outil va déterminer le nombre de semaines par an où la température se situe entre 0,1 et 5 degrés au-dessus de la moyenne pour chaque emplacement.

Après exécution de l’outil, une couche d’anomalie est ajoutée à la carte.

Les zones en bleu sont celles où la température est au-dessus de la moyenne pendant quelques semaines consécutives seulement, tandis que les zones en jaune et rouge sont celles où la température est supérieure à la moyenne pendant des périodes plus longues. Sur la tranche temporelle actuelle, la zone entre l’Australie et l’Indonésie n’enregistre pas de températures chaudes sur une longue période. Toutefois, les tranches temporelles de ce jeu de données sont comprises entre 2011 et 2021.

La carte affiche les tranches temporelles successivement. À mesure que les tranches temporelles se rapprochent de 2021, de plus en plus de zones enregistrent de plus longues périodes de températures au-dessus de la moyenne.

Dans certaines zones, comme celle située au nord-est de la Nouvelle-Guinée, les périodes de températures élevées sont extrêmement longues. D’autres zones subissent des températures chaudes sur des durées plus courtes, qui restent néanmoins préoccupantes. La zone entre l’Australie et l’Indonésie ne semble pas souffrir de températures au-dessus de la moyenne pendant une durée prolongée.

À partir de cette analyse, vous pouvez conclure que votre zone d’étude ne risque pas de connaître d’épisodes de blanchissement des coraux d’ici à 2022. En revanche, d’autres zones du globe sont à risque.