Grille d'analyse des enjeux à la renaturation sur les territoires urbains d'Île-de-France

Name: Grille d'analyse des enjeux à la renaturation sur les territoires urbains d'Île-de-France
Creator: opendatasoft

APIQuery nowOpen workbench🇫🇷France

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Donnée permettant d'analyser les enjeux à la renaturation sur les territoires à l'aide de 3 enjeux traduits sous forme de score. Plus le score associé à un enjeu est bas, plus l'intérêt à renaturer la zone pour y répondre est fort. Il est ainsi possible de définir des zones de renaturation priori...

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poor

Weighted across five axes. Tap a ring for what it measures.

Data schema (30 fields)

Filterable via the API (28)

objectidnum_125num_250num_500idfnudepinseesirentype_zoneevcouv_vegarbres_rzhmareshabitats_rscore_biodalea_icuinondationruissscore_ccvuln_icupm25car_iaucar_rbvacarence_evscore_scvst_areashast_lengths

Click a field to see example values.

Field	Type	Description
geo_point_2dGeo Point	geo_point_2d	—
geo_shapeShape	geo_shape	—
objectid	int	—
num_125Num 125	int	Identifiant de la maille à l'échelle 125m*125m
num_250Num 250	int	Identifiant de la maille à l'échelle 250m*250m
num_500Num 500	int	Identifiant de la maille à l'échelle 500m*500m
idf	int	—
nudep	int	Département associé à la maille
insee	int	Code INSEE associé à la maille
sirenSIREN (company)	int	EPT auquel la maille est associée
type_zoneType zone	int	—
ev	int	Espaces végétalisés 0 : absence d'espaces verts ; 1 : présence d'un espace verts de taille < 4,4 Ha ; 2 : présence d'un espaces verts de taille comprise entre 4,4 et 53,3 Ha ; 3 : présence d'un espace vert de taille supérieure à 53,3Ha
couv_vegCouv veg	int	Couvert végétal 0 : couvert végétal < 25% ; 1 : couvert végétal >= 25% mais <45% ; 2 : couvert végétal >=45%
arbres_rArbres r	int	Arbres remarquables 0 : absence d'arbres remarquables ; 1 : présence d'un ou plusieurs arbres remarquables dans la maille
zh	int	Zones humides : Ecomos 0 : absence de zones humides ; 2 : présence d'une zone humide dans la maille
mares	int	Mares 0 : absence de mares ; 1 : présence d'une ou plusieurs mares dans la maille
habitats_rHabitats r	int	Habitat rares Cumul des scores des différents habitats rares présents dans la maille (Score_ArbresR + Score_ZH + Score_Mares)
score_biodScore biod	int	—
alea_icuAlea icu	int	Exposition à l'effet d'ICU > Indicateur Aléa jour Type d'aléa majoritaire dans la maille. 0 : effet fort ; 1 : effet moyen ; 2 : effet faible ; 3 : effet rafraichissant
inondation	int	Exposition aux inondations Croisement des données MOS et zones inondables pour déduire un risque d'exposition aux inondations dans chaque maille. 0 : risque fort ; 1 risque moyen ; 2 : risque faible
ruiss	int	Exposition au ruissellement Croisement des données de pentes et d'imperméabilisation des sols pour déduire un risque d'exposition au ruissellement dans chaque maille. 0 : fortement exposée ; 1 moyennement exposée ; 2 : faiblement exposée.
score_ccScore cc	int	Cumul des scores des différents critères : Alea_ICU + Inondation + Ruiss
vuln_icuVuln icu	int	Type de vulnérabilité majoritaire dans la maille. 0 : vulnérabilité forte à très forte (classe 7 à 9) ; 1 : vulnérabilité moyenne (classe 4 à 6) ; 2 vulnérabilité faible (classe 1 à 3)
pm25	int	Exposition à la pollution par les PM2.5 dans la maille. 0 : PM2.5 >= 15µg/m³/an ; 1 : 10µg/m³/an < PM2.5 < 15 µg/m³/an ; 2 : PM2.5 <= 10µg/m³/an
car_iauCar iau	int	Les deux indicateurs sont cumulés, permettant de différencier les zones ne présentant qu'un seul type de carence (dans le cadre du plan vert), celles présentant les deux, et celles n'en présentant aucune. Ils sont ensuite reclassé pour être traduit en score : 0 = les deux types de carence sont présentes sur la zone ; 1 = un seul type de carence présente sur la zone ; 2 = pas de carence
car_rbvaCar rbva	int	Indice de végétation 0 : couvert végétal < 30% ; 1 : couvert végétal >= 30% mais <45% ; 2 : couvert végétal >=45%
carence_evCarence ev	int	Les champs "Car_IAU" et "Car_RBVA" sont additionnés et reclassés pour être contenu entre 1 et 2 0 : score de 0 ou 1 ; 1 : score de 2 ; 2 : score de 3 ou plus
score_scvScore scv	int	Cumul des scores des différents critères : Carence_EV + PM25 + Vuln_ICU
st_areashaSt areasha	int	—
st_lengthsSt lengths	int	—

Schema captured from opendatasoft 1 hour ago.

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Sample data (5 records)

Record 1ev: — · zh: 0

{
  "ev": null,
  "zh": 0,
  "idf": 1,
  "pm25": 1,
  "insee": 95277,
  "mares": 0,
  "nudep": 95,
  "ruiss": null,
  "siren": 200055655,
  "car_iau": 1,
  "num_125": 977253,
  "num_250": 160420,
  "num_500": 40124,
  "alea_icu": null,
  "arbres_r": 0,
  "car_rbva": null,
  "couv_veg": null,
  "objectid": 640097,
  "score_cc": null,
  "vuln_icu": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            2.474068275290072,
            48.9771607790053
          ],
          [
            2.474056901890964,
            48.9782847799643
          ],
          [
            2.475764459093666,
            48.97829225451958
          ],
          [
            2.475775795569414,
            48.977168253406845
          ],
          [
            2.474068275290072,
            48.9771607790053
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "score_scv": null,
  "type_zone": 3,
  "carence_ev": null,
  "habitats_r": 0,
  "inondation": 2,
  "score_biod": null,
  "st_areasha": 15625,
  "st_lengths": 500,
  "geo_point_2d": {
    "lat": 48.97772651874943,
    "lon": 2.4749163579395694
  }
}

Record 2ev: — · zh: 0

{
  "ev": null,
  "zh": 0,
  "idf": 1,
  "pm25": 1,
  "insee": 77203,
  "mares": 0,
  "nudep": 77,
  "ruiss": null,
  "siren": 200072130,
  "car_iau": 0,
  "num_125": 977530,
  "num_250": 232594,
  "num_500": 58133,
  "alea_icu": null,
  "arbres_r": 0,
  "car_rbva": null,
  "couv_veg": null,
  "objectid": 640374,
  "score_cc": null,
  "vuln_icu": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            2.947064538564213,
            48.978302040806874
          ],
          [
            2.947063393788707,
            48.97942606524117
          ],
          [
            2.948771025759976,
            48.97942680663527
          ],
          [
            2.948772133607272,
            48.97830278218571
          ],
          [
            2.947064538564213,
            48.978302040806874
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "score_scv": null,
  "type_zone": 3,
  "carence_ev": null,
  "habitats_r": 0,
  "inondation": 2,
  "score_biod": null,
  "st_areasha": 15625,
  "st_lengths": 500,
  "geo_point_2d": {
    "lat": 48.978864425742906,
    "lon": 2.947917772927915
  }
}

Record 3ev: — · zh: 0

{
  "ev": null,
  "zh": 0,
  "idf": 1,
  "pm25": 1,
  "insee": 77008,
  "mares": 0,
  "nudep": 77,
  "ruiss": null,
  "siren": 247700065,
  "car_iau": 1,
  "num_125": 977580,
  "num_250": 245669,
  "num_500": 61265,
  "alea_icu": null,
  "arbres_r": 0,
  "car_rbva": null,
  "couv_veg": null,
  "objectid": 640424,
  "score_cc": null,
  "vuln_icu": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            3.032444318108117,
            48.9783093330582
          ],
          [
            3.032445019744913,
            48.97943335764251
          ],
          [
            3.034152652155425,
            48.97943288363639
          ],
          [
            3.034151913590389,
            48.97830885906183
          ],
          [
            3.032444318108117,
            48.9783093330582
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "score_scv": null,
  "type_zone": 3,
  "carence_ev": null,
  "habitats_r": 0,
  "inondation": 2,
  "score_biod": null,
  "st_areasha": 15625,
  "st_lengths": 500,
  "geo_point_2d": {
    "lat": 48.97887111037538,
    "lon": 3.033298475901071
  }
}

Record 4ev: 0 · zh: 0

{
  "ev": 0,
  "zh": 0,
  "idf": 1,
  "pm25": 2,
  "insee": 77331,
  "mares": 0,
  "nudep": 77,
  "ruiss": 0,
  "siren": 200090504,
  "car_iau": 0,
  "num_125": 977691,
  "num_250": 274957,
  "num_500": 68573,
  "alea_icu": 2,
  "arbres_r": 0,
  "car_rbva": 2,
  "couv_veg": 2,
  "objectid": 640535,
  "score_cc": 4,
  "vuln_icu": 2,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            3.221986867361685,
            48.97810832250641
          ],
          [
            3.221991667997377,
            48.97923234295596
          ],
          [
            3.223699287110919,
            48.979229170772925
          ],
          [
            3.223694449547851,
            48.978105150388615
          ],
          [
            3.221986867361685,
            48.97810832250641
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "score_scv": 6,
  "type_zone": 5,
  "carence_ev": 2,
  "habitats_r": 0,
  "inondation": 2,
  "score_biod": 2,
  "st_areasha": 15625,
  "st_lengths": 500,
  "geo_point_2d": {
    "lat": 48.978668748681585,
    "lon": 3.222843068013568
  }
}

Record 5ev: 2 · zh: 0

{
  "ev": 2,
  "zh": 0,
  "idf": 1,
  "pm25": 2,
  "insee": 78354,
  "mares": 0,
  "nudep": 78,
  "ruiss": 0,
  "siren": 200059889,
  "car_iau": 0,
  "num_125": 978062,
  "num_250": 36993,
  "num_500": 9327,
  "alea_icu": 3,
  "arbres_r": 0,
  "car_rbva": 2,
  "couv_veg": 2,
  "objectid": 640650,
  "score_cc": 5,
  "vuln_icu": 2,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            1.669879938339468,
            48.972062694987194
          ],
          [
            1.669851178144173,
            48.97318656678254
          ],
          [
            1.671558363878545,
            48.9732054884054
          ],
          [
            1.671587087175372,
            48.972081616220905
          ],
          [
            1.669879938339468,
            48.972062694987194
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "score_scv": 6,
  "type_zone": 1,
  "carence_ev": 2,
  "habitats_r": 0,
  "inondation": 2,
  "score_biod": 4,
  "st_areasha": 15625,
  "st_lengths": 500,
  "geo_point_2d": {
    "lat": 48.97263409362321,
    "lon": 1.6707191418301142
  }
}

Live sample captured at profiling time — values may have changed upstream.

Using the API

Configuration

Base URL: https://data.iledefrance.fr/api/explore/v2.1/catalog/datasets/grille-analyse-enjeux-renaturation

License

Licence Ouverte 2.0 (France / Etalab)Open

✓ Redistributable
✓ Attribution required

Query examples

curl -s 'https://data.iledefrance.fr/api/explore/v2.1/catalog/datasets/grille-analyse-enjeux-renaturation/records?limit=20' -H 'Accept: application/json'

First 20 records of the dataset as JSON.

Uses the Opendatasoft Explore v2.1 syntax — supports select, where, group_by and order_by.

Full API documentation ↗

Rate limits

10 000 req/day

per ipmeasured

observed 1 hour ago

Dataset

Volume & freshness

Records

780k

780412

Last upstream update

3 years ago

2023-07-04

License

No license declared upstream.

○ Documentation○ Data dictionary○ Versioning

Source: opendatasoft

Machine-readable & source

JSON

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