43:null 44:["$","title",null,{"children":"SAE 303 — Gr 15 | MMI Montbéliard | Observable"}] 4a:Tabf,synthese = ` Public visé : Le public visé dans cette étude est constitué des habitants de Bordeaux et de ses alentours, exposés à des dérèglements climatiques qui peuvent nuire à leur santé et à leur vie. Question principale : Il fait de plus en plus chaud à Bordeaux, comment à évoluer cette chaleur durant toutes ces années et comment les habitants le vivent pour les plus exposé ? Angle : L’angle choisi est la chaleur hors norme, de plus en plus présente dans la métropole de Bordeaux, qui s’accompagne de la canicule et de risques comme les feux de forêt. Données utilisées : - Îlots de chaleur et de fraîcheur urbains 2022 (Bordeaux Métropole, Datahub) : écart de température de surface à la moyenne de la métropole, mesuré les 17 juin et 11 juillet 2022. - Données climatologiques mensuelles (Météo-France), station Bordeaux-Mérignac, 1950-2025 : nombre de jours à 30 °C ou plus et de nuits tropicales. - Incendies de forêt BDIFF (IGN / ministère de l'Agriculture), Gironde 2006-2025. - Zonage des forêts exposées au risque d'incendie (Gironde, version 2026). - Population carroyée Filosofi 2019 (INSEE) : nombre d'habitants, niveau de vie et nombre de ménages pauvres par carreau. - Limites des 28 communes de Bordeaux Métropole (Datahub). Dénominateur : - Carte : On compare la température des différents quartiers de la métropole pour savoir lesquels sont les plus chauds en comparant à la moyenne de la métropole entière. - Par commune : On compare combien de personnes sont exposées par rapport au nombre d'habitants dans les 28 communes de la métropole, dont Bordeaux, pour des comparatifs. - Évolution : On compare le nombre de jours chauds par an aux années 1950-1979. - Revenus : On compare le niveau de vie moyen par habitant et la part de ménages pauvres, pour savoir si les habitants les plus modestes vivent plus souvent dans les zones chaudes. Ce qu'on a découvert : - Les jours à 30 °C ou plus ont fortement augmenté, d'environ 11 à 28 par an à Mérignac depuis 1950, avec la même hausse dans les trois stations. - Environ 7 habitants sur 10 vivent dans un îlot de chaleur. - Le niveau de vie ne change presque rien il y a autant de personnes exposé dans tous les groupes. - Personne n'est à l'abri, la chaleur touche le centre et la périphérie. Limites : - Températures de surface, mesurées sur deux jours de 2022 seulement. - Seules les zones à au moins 3 °C d'écart sont dans le fichier. - Population et revenus de 2019, îlots de 2022. - Carreaux INSEE souvent grands (1 km ou plus), niveau de vie moyen par carreau. - Données Météo-France brutes, hausse vérifiée sur trois stations. - Pas de lien de cause prouvé entre chaleur et feux. `4b:T48b,Plot.plot({ title: "Différence entre la moyenne des degrés des îlots et leurs réel température", subtitle: "Il y a généralement 3°C de différence", caption: html`Source : Bordeaux Métropole, « Ilot de chaleur ou de fraicheur urbain basé sur l'analyse des températures de surface de 2022 » (data.gouv.fr, Licence Ouverte), îlots mesurés les 17 juin et 11 juillet 2022.`, x: {label: "Écart avec la moyenne de la métropole (°C)"}, y: {label: "Nombre d'îlots", grid: true, tickFormat: d => Math.abs(d)}, color: {legend: true, domain: ["Plus frais que la moyenne", "Plus chaud que la moyenne"], range: ["#4393c3", "#d6604d"]}, marks: [ Plot.barY( d3.rollups(ilots.features, v => v.length, f => f.properties.delta) .map(([ecart, nombre]) => ({ecart, nombre: ecart > 0 ? nombre : -nombre})), {x: "ecart", y: "nombre", fill: d => d.ecart > 0 ? "Plus chaud que la moyenne" : "Plus frais que la moyenne"} ), Plot.ruleY([0], {strokeWidth: 2}) ] })4c:T642,rCarreaux = ` 1. Nature des variables — Variable numériques : Graphique 1 : Combien de carreaux autour de Bordeaux correspondent à chaque tranche de niveau de vie moyen. Graphique 2 : Variable Combien de carreaux regroupe chaque habitant qui gagnent chacun un nombre d'euro par an, pour voir la qualité de vie moyenne d'un ménage. 2. La moyenne ment-elle ? — La moyenne du niveaux de vie ne montre pas la réalité car y'a de trop grand écart avec elle. La moyenne des carreaux est correcte. 3. À quoi ressemble la distribution ? — Graphique 1 : la plupart des carreaux ont un niveaux de vie moyen entre 23 000€ et 29 000€ par an. Graphique 2 : les carreaux de 1 km sont les plus nombreux, suivis de ceux de 2 km et de 200 m. 4. Absolu ou relatif ? — Absolu : le nombre d'habitants et le nombre de carreaux. Relatif : le pourcentage de ménages pauvres et le niveau de vie moyen par personne. 5. D'où sort cette donnée : qui l'a produite, quand, qui est compté — Les données viennent de l'INSEE, avec le fichier Filosofi 2019. Elles concernent les habitants des ménages fiscaux, répartis dans des carreaux géographiques de différentes tailles sur le territoire français. 5 (suite). Qui manque, notre confiance dans ce fichier et pourquoi — Les personnes qui ne font pas partie des ménages fiscaux couverts par Filosofi ne sont pas toutes comptées. Les données datent aussi de 2019 et ne représentent donc pas forcément la population actuelle. On peut faire confiance à leur provenance, car elles viennent de l'INSEE, mais il faut tenir compte de ces limites. `4d:T53b,rIncendies = ` 1. Nature des variables — Variable numériques, temporelles et catégorielles : On étudie l'année des incendies, leur nombre en Gironde et dans Bordeaux Métropole, leur surface brûlée en hectares et leur origine. 2. La moyenne ment-elle ? — Oui, car seulement certaines années sont exceptionnelles. 3. À quoi ressemble la distribution ? — Le nombre d'incendies varie selon les années, sans augmentation régulière. En revanche, les surfaces brûlées sont généralement beaucoup plus faibles qu'en 2022, qui se distingue très fortement. 4. Absolu ou relatif ? — Valeurs Absolu 5. D'où sort cette donnée : qui l'a produite, quand, qui est compté — Les données viennent de la base BDIFF, qui recense les incendies de forêt en France. Notre fichier concerne les incendies enregistrés en Gironde entre 2006 et 2025. Chaque incendie recensé est compté, avec notamment son année, sa commune et sa surface parcourue. 5 (suite). Qui manque, notre confiance dans ce fichier et pourquoi — Les incendies qui ne sont pas enregistrés dans la base ne sont pas comptés. Les données ne montrent pas directement les conséquences sur les habitants. Nous faisons confiance à cette base officielle, mais elle ne permet pas à elle seule d'affirmer que les incendies augmentent à cause de la chaleur. `4e:Tfa7,// 1. Un point est-il dans une forme ? function dansAnneau(x, y, anneau) { let dedans = false; for (let i = 0, j = anneau.length - 1; i < anneau.length; j = i++) { const [xi, yi] = anneau[i], [xj, yj] = anneau[j]; if ((yi > y) !== (yj > y) && x < (xj - xi) * (y - yi) / (yj - yi) + xi) dedans = !dedans; } return dedans; } function dansGeometrie([x, y], geom) { const polygones = geom.type === "Polygon" ? [geom.coordinates] : geom.coordinates; return polygones.some(poly => dansAnneau(x, y, poly[0]) && !poly.slice(1).some(trou => dansAnneau(x, y, trou))); } function boite(geom) { const pts = (geom.type === "Polygon" ? [geom.coordinates] : geom.coordinates).flatMap(poly => poly[0]); return {x0: d3.min(pts, p => p[0]), y0: d3.min(pts, p => p[1]), x1: d3.max(pts, p => p[0]), y1: d3.max(pts, p => p[1])}; } // 2. Remettre les contours dans le sens attendu par d3 et Plot (sinon la carte se remplit en entier) function retourner(collection) { const anneaux = poly => poly.map(a => [...a].reverse()); return {...collection, features: collection.features.map(f => ({ ...f, geometry: {...f.geometry, coordinates: f.geometry.type === "Polygon" ? anneaux(f.geometry.coordinates) : f.geometry.coordinates.map(anneaux)} }))}; } // 3. Dans quelle commune se trouve un point ? const communesBoites = communes.features.map(f => ({insee: f.properties.insee, nom: f.properties.nom, geometry: f.geometry, b: boite(f.geometry)})); function communeDe(pt) { const c = communesBoites.find(c => pt[0] >= c.b.x0 && pt[0] <= c.b.x1 && pt[1] >= c.b.y0 && pt[1] <= c.b.y1 && dansGeometrie(pt, c.geometry)); return c ? c.insee : null; } const emprise = { x0: d3.min(communesBoites, c => c.b.x0), y0: d3.min(communesBoites, c => c.b.y0), x1: d3.max(communesBoites, c => c.b.x1), y1: d3.max(communesBoites, c => c.b.y1) }; // 4. Un point est-il dans un îlot chaud (écart ≥ +3 °C) ? Les îlots sont rangés dans une grille pour aller vite. const PAS_GRILLE = 0.01; const ilotsChauds = ilots.features.filter(f => f.properties.delta >= 3).map(f => ({geometry: f.geometry, b: boite(f.geometry)})); const grilleChaude = new Map(); for (const il of ilotsChauds) { for (let i = Math.floor(il.b.x0 / PAS_GRILLE); i <= Math.floor(il.b.x1 / PAS_GRILLE); i++) for (let j = Math.floor(il.b.y0 / PAS_GRILLE); j <= Math.floor(il.b.y1 / PAS_GRILLE); j++) { const k = i + "," + j; if (!grilleChaude.has(k)) grilleChaude.set(k, []); grilleChaude.get(k).push(il); } } function dansIlotChaud(pt) { const candidats = grilleChaude.get(Math.floor(pt[0] / PAS_GRILLE) + "," + Math.floor(pt[1] / PAS_GRILLE)) ?? []; return candidats.some(il => pt[0] >= il.b.x0 && pt[0] <= il.b.x1 && pt[1] >= il.b.y0 && pt[1] <= il.b.y1 && dansGeometrie(pt, il.geometry)); } // 5. Convertir les coordonnées INSEE (EPSG:3035, en mètres) en longitude/latitude function laeaVersLonLat(x, y) { const a = 6378137, f = 1 / 298.257222101, e2 = 2 * f - f * f, e = Math.sqrt(e2); const q = phi => { const s = Math.sin(phi); return (1 - e2) * (s / (1 - e2 * s * s) - Math.log((1 - e * s) / (1 + e * s)) / (2 * e)); }; const phi0 = 52 * Math.PI / 180, lam0 = 10 * Math.PI / 180; const qp = q(Math.PI / 2), Rq = a * Math.sqrt(qp / 2), b0 = Math.asin(q(phi0) / qp); const D = a * (Math.cos(phi0) / Math.sqrt(1 - e2 * Math.sin(phi0) ** 2)) / (Rq * Math.cos(b0)); const X = x - 4321000, Y = y - 3210000; const rho = Math.hypot(X / D, D * Y), C = 2 * Math.asin(rho / (2 * Rq)); const beta = Math.asin(Math.cos(C) * Math.sin(b0) + D * Y * Math.sin(C) * Math.cos(b0) / rho); const lam = lam0 + Math.atan2(X * Math.sin(C), D * rho * Math.cos(b0) * Math.cos(C) - D * D * Y * Math.sin(b0) * Math.sin(C)); const e4 = e2 * e2, e6 = e4 * e2; const phi = beta + (e2 / 3 + 31 * e4 / 180 + 517 * e6 / 5040) * Math.sin(2 * beta) + (23 * e4 / 360 + 251 * e6 / 3780) * Math.sin(4 * beta) + (761 * e6 / 45360) * Math.sin(6 * beta); return [lam * 180 / Math.PI, phi * 180 / Math.PI]; }4f:T54f,rNettoyage = ` 1. Ce qu'on a retiré, et pourquoi — On sélectionne les îlots dont l'écart de température est supérieur ou égal à +3 °C, car ce sont les zones chaudes que l'on souhaite étudier. 2. Ce qu'on a transformé, et pourquoi — Les contours géographiques : on a inversé leur sens pour que les cartes s'affichent correctement. Les coordonnées : on a créé une fonction pour convertir les coordonnées des carreaux INSEE en longitude et latitude. Les communes : on a créé une fonction qui permet de retrouver à quelle commune appartient un point. Les îlots chauds : on les a organisés dans une grille pour accélérer les calculs. 3. Les choix de méthode (point de l'îlot, découpage des carreaux tous les 200 m) et leurs limites — Pour les îlots : on utilise la position d'un point pour déterminer dans quelle commune il se trouve. Si un îlot traverse plusieurs communes, cette méthode peut attribuer tout l'îlot à une seule commune. Pour les carreaux : l'idée est de les découper en petites parties de 200 m pour mieux répartir les habitants entre les communes et les zones chaudes. Les limites : cette méthode reste une estimation. On ne connaît pas la position exacte des habitants à l'intérieur de chaque carreau. On suppose donc qu'ils sont répartis de manière uniforme, ce qui n'est pas forcément vrai. `50:T75a,ficheV1 = ` ***Question —*** Comment les températures de surface des îlots de Bordeaux se différencient-elles de la moyenne ? ***Famille —*** Histogramme, car on représente la répartition des écarts de température. ***Encodage choisi et pourquoi —*** L'axe horizontal montre les écarts de température en °C et l'axe vertical le nombre d'îlots. Le bleu représente les îlots plus frais et le rouge les îlots plus chauds. Cela permet de distinguer facilement les deux. ***Dénominateur —*** La température moyenne de surface de Bordeaux sert de référence. On regarde de combien de degrés chaque îlot s'en éloigne. ***Titre et sous-titre porteur —*** Titre : Écarts de température de surface des îlots de Bordeaux Métropole en 2022. Sous-titre : Aucun îlot entre −3 et +3 °C : seuls les écarts marqués sont repérés. ***Alt-text · la nature —*** Histogramme montrant les écarts de température des îlots de chaleur et de fraîcheur de Bordeaux en 2022. ***Alt-text · ce qui est mesuré —*** Le nombre d'îlots selon leur différence de température de surface par rapport à la moyenne de la métropole. ***Alt-text · la conclusion —*** Les îlots représentés sont soit plus chauds, soit plus frais que la moyenne, avec aucun écart compris entre −3 et +3 °C dans ce jeu de données. ***Alt-text · les valeurs remarquables —*** Les écarts les plus fréquents se situent autour de −3 °C pour les îlots de fraîcheur et de +3 à +5 °C pour les îlots de chaleur. Certains îlots atteignent environ +15 °C ou −10 °C. ***Palette testée, et pourquoi ce choix —*** Nous avons choisi le bleu (#4393c3) pour représenter la fraîcheur et le rouge (#d6604d) pour représenter la chaleur. Ces couleurs sont faciles à différencier et correspondent aux associations habituelles entre température et couleur. `51:T555,Plot.plot({ title: "Part des habitants vivant dans un îlot de chaleur, par commune de Bordeaux Métropole", subtitle: html`Le centre est le plus exposé : à Bordeaux et Talence, près de 9 habitants sur 10.
Îlot de chaleur : zone au moins 3 °C plus chaude que la moyenne de la métropole, mesures de 2022.`, caption: html`Sources : Bordeaux Métropole, îlots de chaleur et de fraîcheur 2022 (data.gouv.fr) ; INSEE, Filosofi 2019, population carroyée (insee.fr) ; Bordeaux Métropole, limites des communes (data.gouv.fr).`, projection: {type: "mercator", domain: communesCarte}, color: {type: "quantize", n: 5, scheme: "oranges", label: "Part des habitants en îlot de chaleur (%)", legend: true}, marks: [ Plot.geo(communesCarte, { fill: d => d.properties.part, stroke: "white", strokeWidth: 0.6, channels: {Commune: d => d.properties.nom, "Part (%)": d => d.properties.part?.toFixed(1)}, tip: true }) ] })52:T971,ficheV2 = ` ***Pourquoi une carte (la question est-elle un « où ? ») —*** On veut savoir où se trouvent les communes les plus exposées. La carte montre ce qu'un classement ne montre pas, les communes les plus exposées sont voisines, au centre, et s'opposent à la périphérie. ***Par commune plutôt que par carreaux, et pourquoi —*** La carte est plus lisible avec 28 communes qu'avec plusieurs milliers de carreaux, et le fichier est plus léger pour le site. ***Question —*** Où vivent les habitants de la métropole les plus exposés à la chaleur ? ***Famille —*** Carte choroplèthe, chaque commune est colorée selon une valeur rapportée. ***Encodage choisi et pourquoi —*** Une seule couleur qui va du clair au foncé. Plus la commune est foncée, plus ses habitants sont exposés, ce qui est facile à lire et à comprendre. Les 5 classes de 20 % restent faciles à distinguer et à comparer. ***Dénominateur —*** Le nombre d'habitants de chaque commune. On divise le nombre d'habitants vivant dans un îlot de chaleur par le nombre total d'habitants de la commune, pour obtenir une part en % (population INSEE 2019). ***Titre et sous-titre porteur —*** « Part des habitants vivant dans un îlot de chaleur, par commune de Bordeaux Métropole » / « Le centre est le plus exposé, à Bordeaux et Talence près de 9 habitants sur 10. » ***Alt-text · la nature —*** Carte des 28 communes de Bordeaux Métropole, colorées en 5 teintes d'orange. ***Alt-text · ce qui est mesuré —*** Pour chaque commune, la part des habitants qui vivent dans un îlot de chaleur, c'est-à-dire une zone au moins 3 °C plus chaude que la moyenne de la métropole (mesures de 2022, population de 2019). ***Alt-text · la conclusion —*** Les communes du centre sont les plus exposées, celles du nord et de la périphérie boisée le sont beaucoup moins. ***Alt-text · les valeurs remarquables —*** Talence (92 %) et Bordeaux (88 %) sont en tête, Saint-Vincent-de-Paul (2 %) et Ambès (2 %) sont les moins exposées. Sur l'ensemble de la métropole, environ 7 habitants sur 10 vivent dans un îlot de chaleur. ***Palette testée, et pourquoi ce choix —*** On a choisi la couleur orange qui est associée à la chaleur. Le bleu a été écarté car il évoque le froid, et une palette divergente (RdBu) aussi, car elle suppose un point milieu alors qu'une part en % n'en a pas. `53:T523,function graphiqueJoursChauds(donnees, { largeur = 720, titre = "Nombre de jours à 30 °C ou plus par an dans trois stations de la métropole bordelaise", sousTitre = "Depuis les années 1990, les jours très chauds augmentent dans les trois stations.", legende = html`Source : Météo-France, « Données climatologiques de base – mensuelles » (data.gouv.fr, stations de Mérignac, Villenave-d'Ornon et Bordeaux-Paulin, 1950-2025.` } = {}) { return Plot.plot({ width: largeur, title: titre, subtitle: sousTitre, caption: legende, x: {label: null, tickFormat: d => String(d)}, y: {label: "Jours à 30 °C ou plus par an", grid: true}, color: {legend: true}, marks: [ Plot.dot(donnees, {x: "annee", y: "jours30", fill: "station", r: 2, fillOpacity: 0.35}), Plot.lineY(donnees, Plot.windowY({k: 10, anchor: "end"}, {x: "annee", y: "jours30", stroke: "station", strokeWidth: 2})), Plot.text(donnees.filter(d => d.annee === 2022 && d.station.startsWith("Mérignac")), { x: "annee", y: "jours30", text: d => `2022 : record à Mérignac (${d.jours30} jours)`, dy: -12, textAnchor: "end", fontWeight: "bold" }), Plot.ruleY([0]) ] }); }54:T95b,ficheV3 = ` ***Question —*** Comment le nombre de jours à 30 °C ou plus a-t-il évolué entre 1950 et 2025 dans les trois stations de Bordeaux ? ***Famille —*** Graphique en courbes, car on représente une évolution dans le temps. ***Encodage choisi et pourquoi —*** L'axe horizontal représente les années et l'axe vertical le nombre de jours à 30 °C ou plus. Chaque station possède une couleur différente pour les comparer. Les points montrent les valeurs annuelles et les courbes montrent les tendances sur 10 ans pour rendre l'évolution plus visible. ***Dénominateur —*** On compte le nombre de jours à 30 °C ou plus par année pour chaque station. On utilise la même température de référence (30 °C) pour pouvoir comparer les années et les stations. ***Titre et sous-titre porteur —*** Titre : Nombre de jours à 30 °C ou plus par an dans trois stations de la métropole bordelaise. Sous-titre : Depuis les années 1990, les jours très chauds augmentent dans les trois stations. ***Alt-text · la nature —*** Graphique en courbes montrant l'évolution des journées à 30 °C ou plus dans trois stations météorologiques entre 1950 et 2025. ***Alt-text · ce qui est mesuré —*** Le nombre annuel de jours atteignant au moins 30 °C à Bordeaux-Paulin, Mérignac et Villenave-d'Ornon. Les courbes représentent des moyennes mobiles sur 10 observations annuelles. ***Alt-text · la conclusion —*** Malgré des variations importantes selon les années, les trois stations montrent une augmentation des journées très chaudes, particulièrement depuis les années 1990. ***Alt-text · les valeurs remarquables —*** En 2022, Mérignac enregistre 54 jours à 30 °C ou plus, un nombre particulièrement élevé. Certaines années anciennes comptent moins de 10 jours dans cette station. ***Palette testée, et pourquoi ce choix —*** On utilise trois couleurs différentes : bleu pour Bordeaux-Paulin, jaune pour Mérignac et rouge pour Villenave-d'Ornon. Cela permet de distinguer les stations et de suivre facilement leur évolution. Nous avons testé cette palette en simulant les trois formes de daltonisme (protanopie, deutéranopie, tritanopie). Les trois stations restent bien distinctes dans tous les cas, l'écart de couleur entre deux stations ne descend jamais sous 32 (au-dessus de 20, deux couleurs se distinguent facilement). `55:T519,Plot.plot({ title: "Part des habitants vivant dans un îlot de chaleur, dans les 28 communes de la métropole", subtitle: (() => { const tri = [...expositionCommunes].sort((a, b) => b.part - a.part); const rang = tri.findIndex(d => d.nom === communeChoisie) + 1; const c = tri[rang - 1]; return `${c.nom} : ${c.part.toFixed(0)} % des habitants en îlot de chaleur, ${rang === 1 ? "1re" : rang + "e"} commune sur 28.`; })(), caption: html`Sources : Bordeaux Métropole, îlots de chaleur et de fraîcheur 2022 (data.gouv.fr) ; INSEE, Filosofi 2019, population carroyée (insee.fr).`, marginLeft: 180, x: {label: "Part des habitants en îlot de chaleur (%)", domain: [0, 100], grid: true}, y: {label: null}, marks: [ Plot.barX(expositionCommunes, {x: "part", y: "nom", sort: {y: "-x"}, fill: d => d.nom === communeChoisie ? "#b2182b" : "#d9d9d9"}), Plot.text(expositionCommunes, {x: "part", y: "nom", text: d => d.part.toFixed(0) + " %", dx: 4, textAnchor: "start", filter: d => d.nom === communeChoisie}), Plot.ruleX([0]) ] })56:T877,ficheV4 = ` ***Question —*** Quelle part des habitants de ma commune vit dans un îlot de chaleur, et comment ma commune se situe-t-elle par rapport aux 27 autres ? ***Famille —*** Comparaison et classement, un diagramme en barres horizontales triées, avec un menu pour choisir sa commune. ***Encodage choisi et pourquoi —*** La part est portée par la longueur des barres, plus facile à comparer qu'une couleur. Les barres sont triées de la commune la plus exposée à la moins exposée, ce qui donne le classement directement. Le menu évite de faire 28 graphiques et permet à chacun de retrouver sa commune. ***Dénominateur —*** Le nombre d'habitants de chaque commune. On divise le nombre d'habitants vivant dans un îlot de chaleur par le nombre total d'habitants de la commune, pour obtenir une part en % (population INSEE 2019). ***Titre et sous-titre porteur —*** « Part des habitants vivant dans un îlot de chaleur, dans les 28 communes de la métropole » / le sous-titre change selon la commune choisie et donne sa part et son rang, par exemple « Bordeaux, 88 % des habitants en îlot de chaleur, 2e commune sur 28. » ***Alt-text · la nature —*** Diagramme en barres horizontales des 28 communes de Bordeaux Métropole, classées de la plus exposée à la moins exposée, la commune choisie étant en rouge. ***Alt-text · ce qui est mesuré —*** Pour chaque commune, la part des habitants qui vivent dans un îlot de chaleur, c'est-à-dire une zone au moins 3 °C plus chaude que la moyenne de la métropole (mesures de 2022, population de 2019). ***Alt-text · la conclusion —*** L'exposition varie énormément d'une commune à l'autre, de presque personne à presque tous les habitants. ***Alt-text · les valeurs remarquables —*** Talence est en tête (92 %), devant Bordeaux (88 %). Saint-Vincent-de-Paul (2 %) et Ambès (2 %) sont les moins exposées. ***Palette testée, et pourquoi ce choix —*** La commune choisie est en rouge, couleur qui attire l'œil et rappelle la chaleur, pour la retrouver tout de suite. Les autres communes sont en gris pour rester visibles comme contexte sans attirer l'attention. `57:T753,ficheV5 = ` ***Question —*** Comment les surfaces brûlées par les feux de forêt ont-elles évolué en Gironde entre 2006 et 2025, et pourquoi 2022 se distingue-t-elle ? ***Famille —*** Diagramme en barres, car on compare les surfaces brûlées chaque année. ***Encodage choisi et pourquoi —*** L'axe horizontal représente les années et l'axe vertical la surface brûlée en hectares. Les barres grises représentent les autres années et la barre rouge met en évidence 2022, qui est une année exceptionnelle. ***Dénominateur —*** On utilise la surface brûlée en hectares par année, ce qui permet de comparer les années avec la même unité de mesure. Il s'agit d'une valeur absolue, sans dénominateur de population ou de territoire. ***Titre et sous-titre porteur —*** Titre : Surface brûlée par les feux de forêt chaque année en Gironde, 2006-2025. Sous-titre : En 2022, plus de 28 000 ha ont brûlé : 4 fois plus que les 19 autres années réunies. ***Alt-text · la nature —*** Diagramme en barres montrant les surfaces brûlées par les feux de forêt en Gironde entre 2006 et 2025. ***Alt-text · ce qui est mesuré —*** La surface totale parcourue par les incendies chaque année, exprimée en hectares. ***Alt-text · la conclusion —*** L'année 2022 se distingue très fortement des autres années par une surface brûlée exceptionnellement importante. Cela ne signifie pas que le nombre d'incendies augmente régulièrement. ***Alt-text · les valeurs remarquables —*** En 2022, environ 28 728 hectares ont brûlé, contre moins de 1 200 hectares pour chacune des autres années représentées. ***Palette testée, et pourquoi ce choix —*** Le gris (#bdbdbd) représente les années habituelles et le rouge foncé (#b2182b) met en évidence 2022. Ce contraste attire l'attention sur cette année exceptionnelle. `58:T48b,Plot.plot({ title: "Part des habitants vivant dans un îlot de chaleur, selon leur niveau de vie", subtitle: "Environ 7 habitants sur 10 sont exposés, quel que soit leur niveau de vie.", caption: html`Sources : INSEE, Filosofi 2019, données carroyées (insee.fr) ; Bordeaux Métropole, îlots de chaleur et de fraîcheur 2022 (data.gouv.fr).`, marginBottom: 50, x: { label: "Groupe de niveau de vie (1 = les plus modestes, 5 = les plus aisés)", tickFormat: g => `${g}\n≈ ${expositionParRevenu.find(d => d.groupe === g).niveauVieMoyen.toLocaleString("fr-FR")} €/an` }, y: {label: "Part des habitants en îlot de chaleur (%)", domain: [0, 100], grid: true}, marks: [ Plot.barY(expositionParRevenu, {x: "groupe", y: "partExposee", fill: "#d6604d"}), Plot.text(expositionParRevenu, {x: "groupe", y: "partExposee", text: d => d.partExposee.toFixed(0) + " %", dy: -8}), Plot.ruleY([0]) ] })59:T77f,ficheV6 = ` ***Question —*** Les habitants les plus modestes vivent-ils plus souvent dans un îlot de chaleur ? ***Famille —*** Comparaison entre cinq groupes de niveau de vie, un diagramme en barres verticales. ***Encodage choisi et pourquoi —*** La part des habitants exposés est portée par la hauteur des barres, facile à comparer d'un coup d'œil. Les groupes sont rangés dans l'ordre, du plus modeste à gauche au plus aisé à droite, ce qui se lit naturellement. ***Dénominateur —*** Le nombre d'habitants de chaque groupe (environ 150 000 personnes par groupe). On divise le nombre d'habitants du groupe vivant dans un îlot de chaleur par le nombre total d'habitants du groupe, pour obtenir une part en %. ***Titre et sous-titre porteur —*** « Part des habitants vivant dans un îlot de chaleur, selon leur niveau de vie » / « Environ 7 habitants sur 10 sont exposés, quel que soit leur niveau de vie. » ***Alt-text · la nature —*** Diagramme en barres de cinq groupes d'habitants de Bordeaux Métropole, classés du niveau de vie le plus bas au plus élevé. ***Alt-text · ce qui est mesuré —*** Pour chaque groupe, la part des habitants qui vivent dans un îlot de chaleur, c'est-à-dire une zone au moins 3 °C plus chaude que la moyenne de la métropole (mesures de 2022, revenus et population de 2019). ***Alt-text · la conclusion —*** Les cinq barres ont presque la même hauteur, le niveau de vie ne change presque pas l'exposition à la chaleur. ***Alt-text · les valeurs remarquables —*** Entre 68 % et 70 % d'habitants exposés dans chaque groupe, pour un niveau de vie moyen allant d'environ 19 000 € par an (groupe 1) à 30 500 € (groupe 5). ***Palette testée, et pourquoi ce choix —*** Une seule couleur rouge-orangé, associée à la chaleur. Les cinq groupes mesurent la même chose, donc une couleur différente par groupe n'apporterait rien. `5a:T51b,rRoute = ` ***V1 ·*** route choisie (A, B ou C) et pourquoi — Route A : l'histogramme est dessiné une fois au moment de la construction du site. Il n'a pas besoin de bouger chez le lecteur, puisqu'il montre toujours la même chose et ne dépend d'aucun choix de sa part. ***V2 ·*** route choisie et pourquoi — Route A : la carte est fixe et ne dépend d'aucun choix du lecteur. Sur le site, la carte est dessinée une seule fois et au survol d'une commune, elle affiche quand même son nom et sa part, grâce à l'infobulle du navigateur. ***V3 ·*** route choisie et pourquoi — Route A : l'évolution des jours chauds ne change pas selon le lecteur. On réutilise la fonction graphiqueJoursChauds au moment de la construction du site, avec le fichier jours-chauds.json. ***V4 ·*** route choisie et pourquoi — Route B : nous utilisons les données JSON des communes pour permettre aux visiteurs de sélectionner leur commune et de voir son classement concernant l'exposition à la chaleur. ***V5 ·*** route choisie et pourquoi — Route A : les surfaces brûlées par année sont un graphique fixe, rien n'y bouge selon le lecteur. ***V6 ·*** route choisie et pourquoi — Route A : la comparaison entre les cinq groupes de niveau de vie est fixe et ne dépend d'aucun choix du lecteur. `5b:T528,journalIA = ` ***1. Quels outils / quels prompts —*** Claude et ChatGPT. Claude, pour organiser le projet, explorer les données, vérifier notre notebook par rapport aux consignes et pour le code du site. Exemples de prompts : "Explique-moi ce que veut dire dénominateur", "Explique-moi ce diagramme car il ne me semble pas juste", "Corrige les fautes d'orthographe sans changer nos phrases". ChatGPT, pour comprendre les 5 questions avant d'y répondre. Exemples de prompts : "Explique-moi ces questions pour que je puisse y répondre correctement", "je comprends pas le dénominateur tu peux m'expliquer". ***2. Ce que ça nous a apporté —*** Un gain de temps, surtout sur le code. Claude a écrit le code de chargement, de jointure et des visualisations. Nous avons mieux compris Observable Plot et les données géographiques. Nous avons écrit les titres, sous-titres ainsi que les différents textes. Choisi le défi, l'angle, la question et les visualisations, répondu aux 5 questions et justifié nos choix dans les fiches. ***3. Ce qu'on a dû corriger —*** Des erreurs de Claude (données Météo-France brutes non vérifiées, cellules en mode ts, routes d'export fausses). Des diagrammes illisibles ou faux, refaits. Des textes trop longs ou mal formulés, raccourcis et reformulés par nous. `5c:[{"id":"9c6fa2c8c522944c146e3dc16b028f93ff7fe858c14be7a1f5bd1b4cfa9818d973168db1a9e86c30751689a689afb8ff356a9ec515546b7f264e7f3d61c25ca0","href":"https://static.observableusercontent.com/files/9c6fa2c8c522944c146e3dc16b028f93ff7fe858c14be7a1f5bd1b4cfa9818d973168db1a9e86c30751689a689afb8ff356a9ec515546b7f264e7f3d61c25ca0","name":"carreaux_nivNaturel_met.csv","type":"text/csv","lastModified":1689873432000,"size":21299079},{"id":"5036de3f34ebd1d118e89cc82e47a16da4751db15736fcf4c31d995913c05ba7d4433529d0fd067d1cead3a8b0bce3c00e7959882e127ba4f02dd0ddadce450e","href":"https://static.observableusercontent.com/files/5036de3f34ebd1d118e89cc82e47a16da4751db15736fcf4c31d995913c05ba7d4433529d0fd067d1cead3a8b0bce3c00e7959882e127ba4f02dd0ddadce450e","name":"fv_commu_s.geojson","type":"application/geo+json","lastModified":1792367482000,"size":883290},{"id":"f029206459c8cd03ee6da9389fd98c5de5ce77764d815c173e41cfeddbbef97b69c9ba1f4f5c4e8ac286a0e204fb4c944f585ec536745a8ca70bd89dfe81644c","href":"https://static.observableusercontent.com/files/f029206459c8cd03ee6da9389fd98c5de5ce77764d815c173e41cfeddbbef97b69c9ba1f4f5c4e8ac286a0e204fb4c944f585ec536745a8ca70bd89dfe81644c","name":"Incendies.csv","type":"text/csv","lastModified":1792387894000,"size":357692},{"id":"0ecd02f07ed53c076470a57c762c401587a70f4a1c3b269d935710d1203fc4724ef091eec1a2ffcdaa19175954aaca4f4c2cdf89df422f62bd8768da4116b9ac","href":"https://static.observableusercontent.com/files/0ecd02f07ed53c076470a57c762c401587a70f4a1c3b269d935710d1203fc4724ef091eec1a2ffcdaa19175954aaca4f4c2cdf89df422f62bd8768da4116b9ac","name":"MENSQ_33_latest-2025-2026.csv","type":"text/csv","lastModified":1792299542000,"size":181798},{"id":"216f32034e4ebd9e766fcbf4ebd31691e868a70728b743b99cae07c31ab5077a95e4388ac3441d9473fc478ced556a957699d83c28ecc31450cd42d19a57526c","href":"https://static.observableusercontent.com/files/216f32034e4ebd9e766fcbf4ebd31691e868a70728b743b99cae07c31ab5077a95e4388ac3441d9473fc478ced556a957699d83c28ecc31450cd42d19a57526c","name":"MENSQ_33_previous-1950-2024.csv","type":"text/csv","lastModified":1790849485000,"size":14073536},{"id":"c7f7c137231ef7b7e0741171eb4d9132c30dedf32f918bf1920306141d839cde72af6d9e9d8700052b682550e92e83cf06c503e22ce846eea662b808a12aa7ee","href":"https://static.observableusercontent.com/files/c7f7c137231ef7b7e0741171eb4d9132c30dedf32f918bf1920306141d839cde72af6d9e9d8700052b682550e92e83cf06c503e22ce846eea662b808a12aa7ee","name":"ri_icu_ifu_s.geojson","type":"application/geo+json","lastModified":1792363008000,"size":22097122},{"id":"e93c61c97b5c9c65f351f1010b121a7c55a7e8fbaefb1242b55cbf02cc54261c31fcbb3501bef233e15a250d1289a71e8a7741ea19efcb43f409011354a8bbb2","href":"https://static.observableusercontent.com/files/e93c61c97b5c9c65f351f1010b121a7c55a7e8fbaefb1242b55cbf02cc54261c31fcbb3501bef233e15a250d1289a71e8a7741ea19efcb43f409011354a8bbb2","name":"zonage-feux-foret-gironde.json","type":"application/json","lastModified":1792363974000,"size":3818422}] 48:{"id":"28ce4bd4736e86a6","slug":"sae-303-gr-15","title":"SAE 303 — Gr 15","thumbnail":"d25eb4030339866fe5287b85dff4f280a87bcc598e3335f3484ea470198ef911","access_level":"public","create_time":"$D2026-10-13T09:51:12.064Z","update_time":"$D2026-10-20T20:42:45.352Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-10-20T06:11:04.530Z","has_unpublished_edits":null,"fork":false,"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"29853dc62ffa3714","login":"mmi-montbeliard","name":"MMI Montbéliard","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/9297b8aeeda295f4db64a8d120219d0fff8dee572e0abb90500ea3732512b50b","tier":"education_2026","bio":"","following":false},"version":571,"publish_version":571,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"9e994ecabe6cd753","login":"xaviersenente","name":"Xavier 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Chargement des données](#chargement)\n- [2. Les 5 questions avant de dessiner](#questions)\n - [Météo-France](#meteo) · [Îlots de chaleur](#ilots) · [Population carroyée](#carreaux) · [Incendies et zonage](#incendies)\n- [3. Nettoyage et jointures](#nettoyage)\n- [4. Visualisations](#visualisations)\n - [V1 Distribution](#v1) · [V2 Carte](#v2) · [V3 Évolution](#v3) · [V4 Interaction](#v4) · [V5 Feux de forêt](#v5) · [V6 Revenus](#v6)\n- [5. Visualisation prête pour le site](#site)\n- [Journal IA](#journal-ia)\n- [Vérification et rendu](#verification)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2,"value":"\n# Synthèse\n\nLe projet en quelques lignes : **public, question, angle, données, dénominateur, et ce qu'on a découvert.**\n\n *Notre réponse, dans la cellule ci-dessous*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3,"value":"$4a","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":15,"value":"\n## 1. Chargement des données","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":7,"value":"const meteoBrut = [\n ...await FileAttachment(\"MENSQ_33_previous-1950-2024.csv\").dsv({delimiter: \";\", typed: true}),\n ...await FileAttachment(\"MENSQ_33_latest-2025-2026.csv\").dsv({delimiter: \";\", typed: true})\n];","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":8,"value":"const incendiesTexte = await FileAttachment(\"Incendies.csv\").text();\nconst incendiesLignes = incendiesTexte.split(/\\r?\\n/);\nconst incendiesBrut = d3.dsvFormat(\";\").parse(\n incendiesLignes.slice(incendiesLignes.findIndex(l => l.startsWith(\"Année\"))).join(\"\\n\"),\n d3.autoType\n);","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":9,"value":"const ilots = await FileAttachment(\"ri_icu_ifu_s.geojson\").json();","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":10,"value":"const zonageFeux = await FileAttachment(\"zonage-feux-foret-gironde.json\").json();","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":11,"value":"const communes = await FileAttachment(\"fv_commu_s.geojson\").json();","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":12,"value":"const carreauxBrut = await FileAttachment(\"carreaux_nivNaturel_met.csv\").csv({typed: true});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":6,"value":"({\n meteo: meteoBrut.length,\n incendies: incendiesBrut.length,\n ilots: ilots.features.length,\n zonageFeux: zonageFeux.features.length,\n communes: communes.features.length,\n carreaux: carreauxBrut.length\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":16,"value":"\n## 2. Les 5 questions avant de dessiner\n\nOn explore chaque jeu de données avant de dessiner quoi que ce soit.","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"\n### Météo-France : jours de forte chaleur","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"const chaleurParAn = d3.rollups(\n meteoBrut.filter(d => d.NUM_POSTE === 33281001 && Math.floor(d.AAAAMM / 100) <= 2025),\n v => ({jours30: d3.sum(v, d => d.NBJTX30), nuits20: d3.sum(v, d => d.NBJTNS20), mois: v.length}),\n d => Math.floor(d.AAAAMM / 100)\n).map(([annee, o]) => ({annee, ...o}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":20,"value":"Inputs.table(chaleurParAn, {format: {annee: d => String(d)}})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":21,"value":"({\n moyenne: d3.mean(chaleurParAn, d => d.jours30),\n mediane: d3.median(chaleurParAn, d => d.jours30),\n min: d3.min(chaleurParAn, d => d.jours30),\n max: d3.max(chaleurParAn, d => d.jours30)\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":13,"value":"const stations = [\n {id: 33281001, nom: \"Mérignac (aéroport)\"},\n {id: 33550001, nom: \"Villenave-d'Ornon\"},\n {id: 33063001, nom: \"Bordeaux-Paulin (centre-ville)\"}\n];\n\nconst chaleurStations = stations.flatMap(s =>\n d3.rollups(\n meteoBrut.filter(d => d.NUM_POSTE === s.id && Math.floor(d.AAAAMM / 100) <= 2025),\n v => ({\n jours30: d3.sum(v, d => d.NBJTX30),\n moisMesures: v.filter(d => d.NBJTX30 !== null).length\n }),\n d => Math.floor(d.AAAAMM / 100)\n ).map(([annee, o]) => ({station: s.nom, annee, ...o}))\n);","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":14,"value":"Inputs.table(\n d3.rollups(\n chaleurStations.filter(d => d.moisMesures === 12),\n v => ({\n periode_1950_1979: d3.mean(v.filter(d => d.annee <= 1979), d => d.jours30),\n periode_1996_2025: d3.mean(v.filter(d => d.annee >= 1996), d => d.jours30),\n annees_completes: v.length\n }),\n d => d.station\n ).map(([station, o]) => ({station, ...o}))\n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":23,"value":"**Vérification sur trois stations** :","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":22,"value":"Plot.plot({\n title: \"Augmentation du nombre de jours à 30°C ou plus par année dans la Gironde\",\n subtitle: \"Les journées très chaudes se multiplient-elles ?\",\n caption: html`Source : Météo-France, « Données climatologiques de base – mensuelles » (data.gouv.fr), station Bordeaux-Mérignac, 1950-2025. Ligne rouge : moyenne 1950-2025.`,\n x: {label: \"Année\", tickFormat: \"d\"},\n y: {label: \"Jours à 30 °C ou plus\", grid: true},\n marks: [\n Plot.rectY(chaleurParAn, {x: \"annee\", y: \"jours30\", interval: 1}),\n Plot.ruleY([0]),\n Plot.ruleY([d3.mean(chaleurParAn, d => d.jours30)], {stroke: \"#d6604d\", strokeWidth: 3})\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":24,"value":"**les 5 questions pour Météo-France, en toutes lettres.**\n\n↳ *Nos réponses, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":"rMeteo = `\n1. Nature des variables — Variable temporelle : Nombres de jours où la température est supérieur ou égale à 30°C de 1950 à 2025\n\n2. La moyenne ment-elle ? — Non la plupart des réultats finit vers la moyenne, mais à partir de 1990 c'est aux dessus de la moyenne et en dessous de 1990 c'est en dessous de la moyenne\n\n3. À quoi ressemble la distribution ? — elles sont très différentes ça monte de façon croissante même si ça stagne plutôt aux début jusqu'à 1990 et ensuite ça monte de plus en plus.\n\n4. Absolu ou relatif ? — C'est des chiffres absolu.\n\n5. D'où sort cette donnée : qui l'a produite, quand, qui est compté — Météo-France, réédité et mis à jour en juillet 2026, qui couvre le département de la Gironde\n\n5 (suite). Qui manque, notre confiance dans ce fichier et pourquoi — Il manque les informations des degrés pour chaque quartier là c'est que générale mais on peut faire confiance car les données proviennent de Météo-France.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":26,"value":"\n### Îlots de chaleur et de fraîcheur (2022)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":27,"value":"$4b","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":30,"value":"Inputs.table([\n {\"Indicateur\": \"Îlots mesurés le 17 juin 2022\", \"Valeur\": ilots.features.filter(f => f.properties.date_releve === \"2022-06-17\").length},\n {\"Indicateur\": \"Îlots mesurés le 11 juillet 2022\", \"Valeur\": ilots.features.filter(f => f.properties.date_releve === \"2022-07-11\").length},\n {\"Indicateur\": \"Écart moyen avec la moyenne de la métropole (°C)\", \"Valeur\": d3.mean(ilots.features, f => f.properties.delta).toFixed(2)},\n {\"Indicateur\": \"Écart médian avec la moyenne de la métropole (°C)\", \"Valeur\": d3.median(ilots.features, f => f.properties.delta)}\n])","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":28,"value":"**les 5 questions pour les îlots de chaleur, en toutes lettres.**\n\n↳ *Nos réponses, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"rIlots = `\n1. Nature des variables — Variable quantitative : Le nombre de degré en plus par rapport à la moyenne.\n\n2. La moyenne ment-elle ? — Non c'est assez bien équilibré.\n\n3. À quoi ressemble la distribution ? — vers le milieu c'est grand et ça repars des deux côté en décroissant.\n\n4. Absolu ou relatif ? — Tout les chiffres sont en absolu.\n\n5. D'où sort cette donnée : qui l'a produite, quand, qui est compté — les données viennent de Bordeaux Métropole et ont été relevées les 17 juin et 11 juillet 2022. Elles concernent les îlots de chaleur et de fraîcheur de la métropole. On mesure leur différence de température de surface par rapport à la moyenne de la métropole.\n\n5 (suite). Qui manque, notre confiance dans ce fichier et pourquoi — Les données ne montrent pas combien d'habitant sont touché par les différences de température. Nous faisons confiance à ce diagramme car ça provient de Bordeaux Métropole.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":31,"value":"\n### Population carroyée Filosofi 2019","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":32,"value":"Plot.plot({\n title: \"Taille des carreaux de population de l’INSEE en France\",\n subtitle: \"La plupart des carreaux font 1 ou 2 km, rarement 200 m.\",\n caption: html`Source : INSEE, Filosofi 2019, données carroyées à niveau naturel (insee.fr), France métropolitaine.`,\n x: {label: \"Taille du carreau\", domain: [\"200 m\", \"1 km\", \"2 km\", \"4 km\", \"8 km\"]},\n y: {label: \"Nombre de carreaux en France\", grid: true},\n marks: [\n Plot.barY(\n d3.rollups(carreauxBrut, v => v.length, d => +d.idcar_nat.match(/RES(\\d+)m/)[1])\n .map(([taille, nombre]) => ({taille: taille >= 1000 ? taille / 1000 + \" km\" : taille + \" m\", nombre})),\n {x: \"taille\", y: \"nombre\", fill: \"#4393c3\"}\n ),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":33,"value":"Plot.plot({\n title: \"Niveau de vie moyen par carreau autour de Bordeaux en 2019\",\n subtitle: \"La moitié des carreaux sont entre 23 000 et 29 000 € par an.\",\n caption: html`Source : INSEE, Filosofi 2019, données carroyées à niveau naturel (insee.fr). Carreaux situés dans un carré d'environ 40 km autour de Bordeaux.`,\n x: {label: \"Niveau de vie moyen dans le carreau (€ par an et par personne)\"},\n y: {label: \"Nombre de carreaux\", grid: true},\n marks: [\n Plot.rectY(\n carreauxBrut.filter(d => /N24[6-9]\\d{4}E34[6-9]\\d{4}/.test(d.idcar_nat)),\n Plot.binX({y: \"count\"}, {x: d => d.ind_snv / d.ind, fill: \"#d6604d\"})\n ),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":43,"value":"{\n const zone = carreauxBrut.filter(d => /N24[6-9]\\d{4}E34[6-9]\\d{4}/.test(d.idcar_nat));\n display(Inputs.table([\n {\"Indicateur\": \"Habitants comptés dans toute la France\", \"Valeur\": Math.round(d3.sum(carreauxBrut, d => d.ind)).toLocaleString(\"fr-FR\")},\n {\"Indicateur\": \"Carreaux autour de Bordeaux\", \"Valeur\": zone.length},\n {\"Indicateur\": \"Niveau de vie moyen autour de Bordeaux (€/an/personne)\", \"Valeur\": Math.round(d3.sum(zone, d => d.ind_snv) / d3.sum(zone, d => d.ind)).toLocaleString(\"fr-FR\")},\n {\"Indicateur\": \"Part de ménages pauvres autour de Bordeaux (%)\", \"Valeur\": (d3.sum(zone, d => d.men_pauv) / d3.sum(zone, d => d.men) * 100).toFixed(1)}\n ]));\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":34,"value":"**les 5 questions pour la population carroyée, en toutes lettres.**\n\n↳ *Nos réponses, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":35,"value":"$4c","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":36,"value":"\n### Incendies BDIFF et zonage feux de forêt","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":37,"value":"const CODES_BM = communes.features.map(f => f.properties.insee);","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"const feuxParAn = d3.rollups(\n incendiesBrut,\n v => ({\n feuxGironde: v.length,\n hectaresGironde: d3.sum(v, d => d[\"Surface parcourue (m2)\"]) / 10000,\n feuxMetropole: v.filter(d => CODES_BM.includes(String(d[\"Code INSEE\"]))).length\n }),\n d => d.Année\n).map(([annee, o]) => ({annee, ...o})).sort((a, b) => a.annee - b.annee);","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":39,"value":"Inputs.table(feuxParAn)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"Inputs.table(d3.rollups(incendiesBrut, v => v.length, d => d.Nature).map(([nature, nombre]) => ({nature, nombre})))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":41,"value":"**les 5 questions pour les incendies et le zonage feux de forêt, en toutes lettres.**\n\n↳ *Nos réponses, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":42,"value":"$4d","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":44,"value":"\n## 3. Nettoyage et jointures\n\nNi les îlots de chaleur ni les carreaux n'ont de code commune : on retrouve la commune par la position.","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"### Boîte à outils\n\nCode technique, replié : tester si un point est dans une forme, retrouver sa commune, convertir les coordonnées INSEE.","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":57,"value":"$4e","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"laeaVersLonLat(3760536.82, 2888771.02)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":59,"value":"### Jointure 1 : chaque îlot reçoit sa commune","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"const ilotsTable = ilots.features.map(f => {\n const pt = [f.properties.geo_point_2d.lon, f.properties.geo_point_2d.lat];\n return {delta: f.properties.delta, date: f.properties.date_releve, insee: communeDe(pt)};\n});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":61,"value":"### Jointure 2 : chaque habitant reçoit sa commune, et on regarde s'il vit dans un îlot chaud\n\nChaque carreau INSEE est découpé en points tous les 200 m, et ses habitants sont répartis entre ces points (un carreau de 1 km donne 25 points).","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"const pointsPopulation = carreauxBrut\n .map(d => {\n const [, taille, n, e] = d.idcar_nat.match(/RES(\\d+)mN(\\d+)E(\\d+)/).map(Number);\n return {...d, taille, n, e};\n })\n .filter(d => {\n const [lon, lat] = laeaVersLonLat(d.e + d.taille / 2, d.n + d.taille / 2);\n const marge = d.taille / 70000;\n return lon > emprise.x0 - marge && lon < emprise.x1 + marge && lat > emprise.y0 - marge && lat < emprise.y1 + marge;\n })\n .flatMap(c => {\n const k = c.taille / 200, pts = [];\n for (let i = 0; i < k; i++) for (let j = 0; j < k; j++) {\n pts.push({\n pt: laeaVersLonLat(c.e + (i + 0.5) * 200, c.n + (j + 0.5) * 200),\n habitants: c.ind / (k * k), taille: c.taille,\n idcar: c.idcar_nat, niveauVie: c.ind_snv / c.ind, partPauvres: c.men_pauv / c.men * 100\n });\n }\n return pts;\n })\n .map(p => ({...p, insee: communeDe(p.pt), chaud: dansIlotChaud(p.pt)}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":64,"value":"### Résultat : la part des habitants en îlot de chaleur, commune par commune","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":65,"value":"const expositionCommunes = communesBoites.map(c => {\n const pts = pointsPopulation.filter(p => p.insee === c.insee);\n const habitants = d3.sum(pts, p => p.habitants);\n const exposes = d3.sum(pts, p => p.chaud ? p.habitants : 0);\n return {insee: c.insee, nom: c.nom, habitants: Math.round(habitants), exposes: Math.round(exposes), part: habitants ? exposes / habitants * 100 : null};\n});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":66,"value":"Inputs.table(expositionCommunes, {\n sort: \"part\", reverse: true,\n header: {nom: \"Commune\", habitants: \"Habitants\", exposes: \"Habitants en îlot de chaleur\", part: \"Part (%)\"},\n columns: [\"nom\", \"habitants\", \"exposes\", \"part\"],\n format: {part: d => d.toFixed(1)}\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":67,"value":"### Revenus : 5 groupes de même population, des plus modestes (1) aux plus aisés (5)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"const revenusCarreaux = d3.rollups(\n pointsPopulation.filter(p => p.insee),\n v => ({habitants: d3.sum(v, p => p.habitants), exposes: d3.sum(v, p => p.chaud ? p.habitants : 0), niveauVie: v[0].niveauVie, partPauvres: v[0].partPauvres}),\n p => p.idcar\n).map(([idcar, o]) => ({idcar, ...o}));\n\nconst expositionParRevenu = (() => {\n const total = d3.sum(revenusCarreaux, d => d.habitants);\n let cumul = 0;\n const groupes = [...revenusCarreaux].sort((a, b) => a.niveauVie - b.niveauVie).map(d => {\n cumul += d.habitants;\n return {...d, groupe: Math.min(5, Math.ceil(cumul / total * 5))};\n });\n return d3.rollups(groupes, v => ({\n habitants: Math.round(d3.sum(v, d => d.habitants)),\n niveauVieMoyen: Math.round(d3.sum(v, d => d.niveauVie * d.habitants) / d3.sum(v, d => d.habitants)),\n partExposee: d3.sum(v, d => d.exposes) / d3.sum(v, d => d.habitants) * 100\n }), d => d.groupe).map(([groupe, o]) => ({groupe, ...o})).sort((a, b) => a.groupe - b.groupe);\n})();","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":69,"value":"Inputs.table(expositionParRevenu, {\n header: {groupe: \"Groupe\", habitants: \"Habitants\", niveauVieMoyen: \"Niveau de vie moyen (€/an)\", partExposee: \"Part en îlot de chaleur (%)\"},\n format: {partExposee: d => d.toFixed(1)}\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":70,"value":"### Contrôle : ce qui tombe à côté des jointures","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":72,"value":"const controle = {\n ilotsHorsCommune: ilotsTable.filter(d => d.insee === null).length,\n habitantsHorsMetropole: Math.round(d3.sum(pointsPopulation, p => p.insee === null ? p.habitants : 0)),\n communesSansHabitant: expositionCommunes.filter(c => !c.habitants).map(c => c.nom),\n habitantsMetropole: d3.sum(expositionCommunes, c => c.habitants)\n};","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":73,"value":"Inputs.table([\n {\"Contrôle\": \"Îlots qui ne tombent dans aucune commune\", \"Résultat\": controle.ilotsHorsCommune},\n {\"Contrôle\": \"Habitants des carreaux situés hors de la métropole (écartés)\", \"Résultat\": controle.habitantsHorsMetropole},\n {\"Contrôle\": \"Communes sans aucun habitant trouvé\", \"Résultat\": controle.communesSansHabitant.length ? controle.communesSansHabitant.join(\", \") : \"aucune\"},\n {\"Contrôle\": \"Habitants comptés dans la métropole\", \"Résultat\": controle.habitantsMetropole}\n])","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":74,"value":"**Le nettoyage et les jointures, documentés**\n\n↳ *Nos réponses, dans les cellules ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":75,"value":"$4f","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":76,"value":"rJointure = `\n1. Ce que le contrôle révèle — Cela permet de vérifier si les îlots de chaleur et les points représentant la population sont bien associés aux 28 communes de Bordeaux Métropole.\n\n2. Ce que je décide d'en faire — Je décide de calculer la population exposée à la chaleur.\n\n3. Ce que j'écrirai sous ma carte — La carte montre la part estimée des habitants vivant dans une zone où la température de surface dépasse d'au moins 3 °C la moyenne de Bordeaux Métropole. Les données de température datent de 2022 et celles de population de 2019.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":77,"value":"\n## 4. Visualisations","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":78,"value":"\n### V1 · Distribution des écarts de température","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":79,"value":"Plot.plot({\n title: \"Écarts de température de surface des îlots de Bordeaux Métropole en 2022\",\n subtitle: \"Aucun îlot entre −3 et +3 °C : seuls les écarts marqués sont repérés.\",\n caption: html`Source : Bordeaux Métropole, « Ilot de chaleur ou de fraicheur urbain basé sur l'analyse des températures de surface de 2022 » (data.gouv.fr, Licence Ouverte), mesures des 17 juin et 11 juillet 2022.`,\n x: {label: \"Écart à la moyenne de la métropole (°C)\"},\n y: {label: \"Nombre d'îlots\", grid: true},\n color: {legend: true, domain: [\"Îlot de fraîcheur\", \"Îlot de chaleur\"], range: [\"#4393c3\", \"#d6604d\"]},\n marks: [\n Plot.rectY(ilotsTable, Plot.binX({y: \"count\"}, {x: \"delta\", interval: 1, fill: d => d.delta > 0 ? \"Îlot de chaleur\" : \"Îlot de fraîcheur\"})),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":80,"value":"$50","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":81,"value":"\n### V2 · Carte : part des habitants vivant dans un îlot de chaleur","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":82,"value":"const expositionParInsee = new Map(expositionCommunes.map(c => [c.insee, c]));\nconst communesCarte = retourner({\n ...communes,\n features: communes.features.map(f => ({...f, properties: {...f.properties, ...expositionParInsee.get(f.properties.insee)}}))\n});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":83,"value":"$51","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":84,"value":"$52","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":86,"value":"\n### V3 · Évolution des jours de forte chaleur depuis 1950","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":87,"value":"const donneesV3 = chaleurStations\n .filter(d => d.moisMesures === 12)\n .map(({station, annee, jours30}) => ({station, annee, jours30}))\n .sort((a, b) => a.annee - 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Visualisation prête pour le site\n\nLa fonction `graphiqueJoursChauds` (cellule de V3) reçoit ses données en paramètre et ne va chercher aucune autre cellule. Test : on l'appelle sur une seule station.","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":104,"value":"graphiqueJoursChauds(donneesV3.filter(d => d.station.startsWith(\"Mérignac\")), {largeur: 500})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":105,"value":"const donneesSite = {\n joursChauds: donneesV3,\n exposition: expositionCommunes.map(c => ({insee: c.insee, nom: c.nom, habitants: c.habitants, exposes: c.exposes, part: Math.round(c.part * 100) / 100})),\n ecartsIlots: d3.rollups(ilotsTable, v => v.length, d => d.delta).map(([delta, zones]) => ({delta, zones})).sort((a, b) => a.delta - b.delta),\n feuxParAn: feuxParAn.map(d => ({annee: 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