Heat VulnerabilityVulnérabilité à la chaleur

Vulnérabilité à la chaleurHeat Vulnerability

APIExecutable4/7Query nowOpen workbench Subscribe🇫🇷France

This dataset, published on the Bordeaux Métropole open data portal, provides heat vulnerability indices as polygon features on a 200-metre grid (Filosofi grid cells) covering the Bordeaux metropolitan area. Each grid cell carries an index value indicating the level of vulnerability of the local population to heat exposure. The dataset is intended to support analysis of heat-related risk across the territory and is also available for download in an additional format.Dictionnaire Public Ce jeu de données présente, sous la forme d'objets surfaciques, un ensemble d'indices de vulnérabilité à la chaleur par carreau de 200 mètres de côté sur la métropole de Bordeaux (carreaux Filosofi). Ce jeu de données est disponible dans un format additionnel : Téléchargement...

environment

⬇ Export CSV List records Select & filter Run verified request Read the docs

Trust score

How is this computed?

fair

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

Data schema (14 fields)

Filterable via the API (12)

gididentcdatemdatei_espace_fraisi_sensibilitei_faire_facei_faire_face_3ci_vulnerabilite_ictui_critique_poidsgeom_erri_sensibilite_3c

Click a field to see example values.

Fill	Field	Type	Description
—	geo_point_2dGeo Point	geo_point_2d	Geographic centroid point of the grid cell.Geographic centroid point of the grid cell.
—	geo_shapeShape	geo_shape	Polygon geometry of the 200m grid cell.Polygon geometry of the 200m grid cell.
—	gid	int	Primary key identifier of the record.Clé primaire
—	ident	text	Unique identifier of the grid cell.Identifiant
—	cdate	datetime	Date and time the record was created.Date de création
—	mdate	datetime	Date and time the record was last modified.Date de modification
—	i_espace_fraisI espace frais	text	Indicator of population's access to cool outdoor spaces (private/public).Indicateur d'accessibilité à un espace frais extérieur : Liste des valeurs possibles : 2 : Part de population à proximité d'un ilôt de fraîcheur privé 1 : Part de population à proximité d'ilôts de fraîcheur privés et publics 3 : Part de population à proximité d'un ilôt de fraîcheur public 4 : Part de population n'ayant accès à aucun ilôt de fraîcheur privé ou public
—	i_sensibiliteI sensibilite	text	Heat sensitivity index of residents by housing and social category.Indice de sensibilité : Liste des valeurs possibles : 1 : Les locataires les plus sensibles à la chaleur 2 : Les locataires pauvres et seuls 3 : Les propriétaires pauvres et seuls 4 : Les locataires moins sensibles à la chaleur 5 : Les propriétaires de maisons
—	i_faire_faceI faire face	text	Index of residents' capacity to cope with heat via cool spaces.Indice de capacité à faire face : Liste des valeurs possibles : 1 : Personnes ayant accès à une grande diversité d'espaces frais 2 : Personnes bénéficiant de jardins privés, individuels ou collectifs 3 : Personnes résidant à proximité d'IFU publics 4 : Personnes résidant à proximité de services potentiellement frais 5 : Personne n'ayant accès à aucun espace de fraîcheur
—	i_faire_face_3cI faire face 3c	text	Coping capacity index simplified into 3 classes.Indice de capacité à faire face 3 classes : Liste des valeurs possibles : 1 : Personne n'ayant accès à aucun espace de fraîcheur 2 : Personnes bénéficiant d'au moins un espace frais de proximité (IFU public / IFU privé / service) 3 : Personnes ayant accès à une grande diversité d'espaces frais
96.7%	i_vulnerabilite_ictuI vulnerabilite ictu	text	Weighted heat vulnerability index (heatstroke risk), scale 1-6.Indice de vulnérabilité poids (ICTU) : Liste des valeurs possibles : 1 : Très faible vulnérabilité 2 : Faible vulnérabilité 3 : Vulnérabilité plutôt faible 4 : Vulnérabilité plutôt forte 5 : Forte vulnérabilité 6 : Très forte vulnérabilité
99.8%	i_critique_poidsI critique poids	text	Weighted critical heat vulnerability index based on surface temperature, scale 1-6.Indice de vulnérabilité critique poids (température de surface) : Liste des valeurs possibles : 1 : Très faible vulnérabilité 2 : Faible vulnérabilité 3 : Vulnérabilité plutôt faible 4 : Vulnérabilité plutôt forte 5 : Forte vulnérabilité 6 : Très forte vulnérabilité
0%	geom_errGeom err	text	Error code indicating geometry inconsistencies, if any.Code d'erreur géométrique : Liste des valeurs possibles : 9999 : Polygone compose et / ou à sections multiples 9998 : Linéaire compose et / ou à sections multiples 9996 : La géométrie contient des informations LRS 9995 : Nombre de dimensions différent de 2 ou 3 9994 : Présence d'un arc de cercle 9000 : Erreur autre 13343 : Polygone de moins de 4 points 13349 : Polygone papillon 13350 : Deux éléments d'un polygone archipel se touchent 13351 : Deux éléments d'un polygone archipel se touchent 13356 : Point double 13366 : Combinaison invalide d'intérieur / extérieur d'un polygone 13367 : Orientation invalide d'intérieur / extérieur d'un polygone
96.7%	i_sensibilite_3cI sensibilite 3c	text	Heat sensitivity index simplified into 3 classes.Indice de sensibilité 3 classes : Liste des valeurs possibles : 1 : Les locataires les plus sensibles à la chaleur 2 : Les personnes pauvres et seules

Schema captured from opendatasoft 3 days ago.

Query the data

Pick columns and a sort, then fetch a live preview straight from the source. Choose an API-filterable column (marked ▾) under “Where” to pick from its list of values.

Where=

Sort by

Sample data (5 records)

Record 1gid: 2066 · cdate: 2026-07-29T07:28:59+00:00

{
  "gid": 2066,
  "cdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "ident": "CRS3035RES200mN2471800E3483400",
  "mdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "geom_err": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            -0.6114886,
            44.8209171
          ],
          [
            -0.608984,
            44.8211726
          ],
          [
            -0.6093241,
            44.8229549
          ],
          [
            -0.6118288,
            44.8226994
          ],
          [
            -0.6114886,
            44.8209171
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "geo_point_2d": {
    "lat": 44.82193600569718,
    "lon": -0.6104063772819193
  },
  "i_faire_face": "1",
  "i_sensibilite": null,
  "i_espace_frais": "3",
  "i_faire_face_3c": "3",
  "i_critique_poids": "2",
  "i_sensibilite_3c": null,
  "i_vulnerabilite_ictu": null
}

Record 2gid: 4356 · cdate: 2026-07-29T07:28:59+00:00

{
  "gid": 4356,
  "cdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "ident": "CRS3035RES200mN2478200E3477800",
  "mdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "geom_err": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            -0.6925809,
            44.8707629
          ],
          [
            -0.6900743,
            44.8710204
          ],
          [
            -0.6904175,
            44.8728023
          ],
          [
            -0.6929242,
            44.8725449
          ],
          [
            -0.6925809,
            44.8707629
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "geo_point_2d": {
    "lat": 44.87178262838829,
    "lon": -0.6914992385790539
  },
  "i_faire_face": "1",
  "i_sensibilite": "5",
  "i_espace_frais": "3",
  "i_faire_face_3c": "3",
  "i_critique_poids": "3",
  "i_sensibilite_3c": "3",
  "i_vulnerabilite_ictu": "2"
}

Record 3gid: 4621 · cdate: 2026-07-29T07:28:59+00:00

{
  "gid": 4621,
  "cdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "ident": "CRS3035RES200mN2479000E3483800",
  "mdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "geom_err": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            -0.6187389,
            44.8855889
          ],
          [
            -0.6162314,
            44.8858446
          ],
          [
            -0.6165724,
            44.8876268
          ],
          [
            -0.61908,
            44.8873711
          ],
          [
            -0.6187389,
            44.8855889
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "geo_point_2d": {
    "lat": 44.88660785568983,
    "lon": -0.6176556772844517
  },
  "i_faire_face": "3",
  "i_sensibilite": "5",
  "i_espace_frais": "4",
  "i_faire_face_3c": "2",
  "i_critique_poids": "4",
  "i_sensibilite_3c": "3",
  "i_vulnerabilite_ictu": "3"
}

Record 4gid: 1400 · cdate: 2026-07-29T07:28:59+00:00

{
  "gid": 1400,
  "cdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "ident": "CRS3035RES200mN2470000E3476200",
  "mdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "geom_err": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            -0.6985572,
            44.7956428
          ],
          [
            -0.6960539,
            44.7959003
          ],
          [
            -0.6963966,
            44.7976823
          ],
          [
            -0.6988999,
            44.7974247
          ],
          [
            -0.6985572,
            44.7956428
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "geo_point_2d": {
    "lat": 44.796662527299766,
    "lon": -0.6974768887355397
  },
  "i_faire_face": "1",
  "i_sensibilite": "5",
  "i_espace_frais": "3",
  "i_faire_face_3c": "3",
  "i_critique_poids": "2",
  "i_sensibilite_3c": "3",
  "i_vulnerabilite_ictu": "2"
}

Record 5gid: 4842 · cdate: 2026-07-29T07:28:59+00:00

{
  "gid": 4842,
  "cdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "ident": "CRS3035RES200mN2480000E3474400",
  "mdate": "2026-07-29T07:28:59+00:00",
  "geom_err": null,
  "geo_shape": {
    "type": "Feature",
    "geometry": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            -0.7382918,
            44.8824128
          ],
          [
            -0.7357849,
            44.8826714
          ],
          [
            -0.7361297,
            44.8844531
          ],
          [
            -0.7386367,
            44.8841945
          ],
          [
            -0.7382918,
            44.8824128
          ]
        ]
      ]
    },
    "properties": {}
  },
  "geo_point_2d": {
    "lat": 44.88343295568428,
    "lon": -0.7372107773097177
  },
  "i_faire_face": "1",
  "i_sensibilite": "5",
  "i_espace_frais": "3",
  "i_faire_face_3c": "3",
  "i_critique_poids": "2",
  "i_sensibilite_3c": "3",
  "i_vulnerabilite_ictu": "2"
}

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

Verification Status

Using the API

Configuration

Base URL: https://opendata.bordeaux-metropole.fr/api/explore/v2.1/catalog/datasets/ri_vulnerabilite_s

License

Licence Ouverte 2.0 (France / Etalab)Open

✓ Redistributable
✓ Attribution required

Query examples

curl -s 'https://opendata.bordeaux-metropole.fr/api/explore/v2.1/catalog/datasets/ri_vulnerabilite_s/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

50 000 req/day

per ipmeasured

observed 3 days ago

Dataset

Volume & freshness

Records

6.6k

6602

Last upstream update

3 days ago

2026-10-21

License

No license declared upstream.

○ Documentation○ Data dictionary○ Versioning

Source: opendatasoft

Machine-readable & source

JSON

Embed this badge in a README or wiki — it always shows the latest verification state and quality tier.