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Recherche WMS (gratuit) des eaux de surface d'Europe


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Je suis sûr qu'il en existe un, mais je n'en ai pas encore trouvé. Alternativement, vous pouvez créer votre propre WMS en utilisant les données du site Natural Earth.


Peut-être que ce site vous est utile ?

http://ccm.jrc.ec.europa.eu/php/index.php?action=view&id=24


Suivi des barrières et de leurs impacts sur les écosystèmes fluviaux européens

Des rivières saines nécessitent un degré élevé de continuité pour soutenir les cycles de vie complexes de nombreuses espèces aquatiques et un écosystème fonctionnel. Cependant, depuis plusieurs décennies, les interventions humaines ont perturbé la continuité des cours d'eau et dégradé le fonctionnement des écosystèmes fluviaux. Les preuves issues de la recherche montrent que la continuité de la plupart des rivières d'Europe est affectée et qu'il reste peu de rivières à écoulement libre en Europe.

Les barrières modifient le débit naturel d'une rivière. Ils peuvent bloquer les voies de migration des poissons et des espèces aquatiques en amont et en aval, les habitats s'isolant par fragmentation. Une continuité interrompue affecte les modes de reproduction des poissons migrateurs, comme le saumon, l'anguille et l'esturgeon. Le transport des sédiments dans les rivières est également bloqué par des barrières. Cela entraîne une accumulation de sédiments en amont et un manque de sable et de gravier en aval. En raison de tous ces facteurs, les écosystèmes et leurs processus peuvent être gravement affectés et l'habitat de la flore et de la faune aquatiques peut être considérablement modifié.

De plus, l'accumulation de matière organique et de nutriments dans les réservoirs et dans les eaux dormantes des petits barrages entraîne souvent une diminution de la qualité de l'eau, des changements de température et de la capacité de dissoudre l'oxygène, et l'eutrophisation (Gough et al., 2018).

Les impacts des barrières varient selon leur hauteur et leur emplacement. Les barrières sur les rivières peuvent différer considérablement en taille : les petites barrières peuvent n'avoir que 10 à 50 cm de haut, tandis que les grands barrages peuvent mesurer plus de 15 m (Encadré 1). Un impact majeur sur une rivière peut provenir d'une seule grande structure très dommageable ou des effets cumulatifs tout au long du cours de la rivière d'une série de petites structures, dont chacune peut n'avoir qu'un faible impact individuellement (EEA, 2018). L'impact cumulé d'un grand nombre de barrières fluviales en Europe est l'une des principales causes du déclin de plus de 80 % de la biodiversité d'eau douce et de la perte de 55 % des populations de poissons migrateurs surveillées (Birnie-Gauvin et al., 2018 Gough et al., 2018 Moberg et Singler, 2020).


ENTREPRISES EN VEDETTE

  • Autodesk Inc.
  • Compagnie générale d'électricité
  • Hexagone AB
  • Technologies Maxar inc.
  • SUITE

2 Portée et méthodologie
2.1 Objectifs de l'étude
2.2 Parties prenantes
2.3 Sources de données
2.3.1 Sources primaires
2.3.2 Sources secondaires
2.4 Estimation du marché
2.4.1 Approche ascendante
2.4.2 Approche descendante
2.5 Méthodologie de prévision

4 Présentation
4.1 Aperçu
4.2 Tendances clés de l'industrie

5 Marché mondial du système d'information géographique (SIG)
5.1 Aperçu du marché
5.2 Performances du marché
5.3 Impact du COVID-19
5.4 Prévisions du marché

6 Répartition du marché par composant
6.1 Matériel
6.1.1 Tendances du marché
6.1.2 Prévisions du marché
6.2 Logiciel
6.2.1 Tendances du marché
6.2.2 Prévisions du marché
6.3 Prestations
6.3.1 Tendances du marché
6.3.2 Prévisions du marché

7 Répartition du marché par fonction
7.1 Cartographie
7.1.1 Tendances du marché
7.1.2 Prévisions du marché
7.2 Arpentage
7.2.1 Tendances du marché
7.2.2 Prévisions du marché
7.3 Télématique et navigation
7.3.1 Tendances du marché
7.3.2 Prévisions du marché
7.4 Services basés sur la localisation
7.4.1 Tendances du marché
7.4.2 Prévisions du marché

8 Répartition du marché par appareil
8.1 Bureau
8.1.1 Tendances du marché
8.1.2 Prévisions du marché
8.2 Mobile
8.2.1 Tendances du marché
8.2.2 Prévisions du marché

9 Répartition du marché par industrie d'utilisation finale
9.1 Agriculture
9.1.1 Tendances du marché
9.1.2 Prévisions du marché
9.2 Utilitaires
9.2.1 Tendances du marché
9.2.2 Prévisions du marché
9.3 Exploitation minière
9.3.1 Tendances du marché
9.3.2 Prévisions du marché
9.4 Construction
9.4.1 Tendances du marché
9.4.2 Prévisions du marché
9.5 Transport
9.5.1 Tendances du marché
9.5.2 Prévisions du marché
9.6 Pétrole et gaz
9.6.1 Tendances du marché
9.6.2 Prévisions du marché
9.7 Autres
9.7.1 Tendances du marché
9.7.2 Prévisions du marché

10 Répartition du marché par région
10.1 Amérique du Nord
10.1.1 États-Unis
10.1.1.1 Tendances du marché
10.1.1.2 Prévisions du marché
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Tendances du marché
10.1.2.2 Prévisions du marché
10.2 Asie-Pacifique
10.2.1 Chine
10.2.1.1 Tendances du marché
10.2.1.2 Prévision du marché
10.2.2 Japon
10.2.2.1 Tendances du marché
10.2.2.2 Prévisions du marché
10.2.3 Inde
10.2.3.1 Tendances du marché
10.2.3.2 Prévisions du marché
10.2.4 Corée du Sud
10.2.4.1 Tendances du marché
10.2.4.2 Prévision du marché
10.2.5 Australie
10.2.5.1 Tendances du marché
10.2.5.2 Prévisions du marché
10.2.6 Indonésie
10.2.6.1 Tendances du marché
10.2.6.2 Prévisions du marché
10.2.7 Autres
10.2.7.1 Tendances du marché
10.2.7.2 Prévisions du marché
10.3 Europe
10.3.1 Allemagne
10.3.1.1 Tendances du marché
10.3.1.2 Prévisions du marché
10.3.2 France
10.3.2.1 Tendances du marché
10.3.2.2 Prévisions du marché
10.3.3 Royaume-Uni
10.3.3.1 Tendances du marché
10.3.3.2 Prévisions du marché
10.3.4 Italie
10.3.4.1 Tendances du marché
10.3.4.2 Prévisions du marché
10.3.5 Espagne
10.3.5.1 Tendances du marché
10.3.5.2 Prévisions du marché
10.3.6 Russie
10.3.6.1 Tendances du marché
10.3.6.2 Prévisions du marché
10.3.7 Autres
10.3.7.1 Tendances du marché
10.3.7.2 Prévisions du marché
10.4 Amérique latine
10.4.1 Brésil
10.4.1.1 Tendances du marché
10.4.1.2 Prévisions du marché
10.4.2 Mexique
10.4.2.1 Tendances du marché
10.4.2.2 Prévisions du marché
10.4.3 Autres
10.4.3.1 Tendances du marché
10.4.3.2 Prévisions du marché
10.5 Moyen-Orient et Afrique
10.5.1 Tendances du marché
10.5.2 Répartition du marché par pays
10.5.3 Prévisions du marché

11 Analyse SWOT
11.1 Aperçu
11.2 Points forts
11.3 Faiblesses
11.4 Opportunités
11.5 Menaces

12 Analyse de la chaîne de valeur

13 Analyse des cinq forces de Porters
13.1 Aperçu
13.2 Pouvoir de négociation des acheteurs
13.3 Pouvoir de négociation des fournisseurs
13.4 Degré de compétition
13.5 Menace des nouveaux entrants
13.6 Menace des substituts

15 Paysage concurrentiel
15.1 Structure du marché
15.2 Acteurs clés
15.3 Profils des acteurs clés
15.3.1 Autodesk Inc.
15.3.1.1 Présentation de l'entreprise
15.3.1.2 Portefeuille de produits
15.3.1.3 Finances
15.3.1.4 Analyse SWOT
15.3.2 Bentley Systems Incorporated
15.3.2.1 Présentation de l'entreprise
15.3.2.2 Portefeuille de produits
15.3.3 Caliper Corporation (PSI Services LLC)
15.3.3.1 Présentation de l'entreprise
15.3.3.2 Portefeuille de produits
15.3.4 Computer Aided Development Corporation Limited (Cadcorp)
15.3.4.1 Présentation de l'entreprise
15.3.4.2 Portefeuille de produits
15.3.4.3 Finances
15.3.5 Environmental Systems Research Institute Inc.
15.3.5.1 Présentation de l'entreprise
15.3.5.2 Portefeuille de produits
15.3.5.3 Analyse SWOT
15.3.6 Compagnie générale d'électricité
15.3.6.1 Présentation de l'entreprise
15.3.6.2 Portefeuille de produits
15.3.6.3 Finances
15.3.6.4 Analyse SWOT
15.3.7 Geosoft Inc. (Seequent Ltd.)
15.3.7.1 Présentation de l'entreprise
15.3.7.2 Portefeuille de produits
15.3.8 Hexagone AB
15.3.8.1 Présentation de l'entreprise
15.3.8.2 Portefeuille de produits
15.3.8.3 Finances
15.3.8.4 Analyse SWOT
15.3.9 Technologies Maxar inc.
15.3.9.1 Présentation de l'entreprise
15.3.9.2 Portefeuille de produits
15.3.9.3 Finances
15.3.10 SuperMap Software Co. Ltd.
15.3.10.1 Présentation de l'entreprise
15.3.10.2 Portefeuille de produits
15.3.10.3 Finances
15.3.11 Société Topcon
15.3.11.1 Présentation de l'entreprise
15.3.11.2 Portefeuille de produits
15.3.11.3 Finances
15.3.12 Trimble Inc.
15.3.12.1 Présentation de l'entreprise
15.3.12.2 Portefeuille de produits
15.3.12.3 Finances
15.3.12.4 Analyse SWOT

Liste des figures
Figure 1 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : Principaux moteurs et défis
Figure 2 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : Valeur des ventes (en milliards de dollars US), 2015-2020
Figure 3 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : Répartition par composant (en %), 2020
Figure 4 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : Répartition par fonction (en %), 2020
Figure 5 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : Répartition par appareil (en %), 2020
Figure 6: Global: Marché des systèmes d'information géographique: Répartition par secteur d'utilisation finale (en %), 2020
Figure 7 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : Répartition par région (en %), 2020
Figure 8 : Mondial : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en milliards de dollars américains), 2021-2026
Figure 9: Marché mondial des systèmes d'information géographique (matériel) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 10 : Mondial : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (matériel) : Valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 11: Global: Marché du système d'information géographique (logiciel): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2015 et 2020
Figure 12 : Global : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (logiciels) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 13: Global: Marché des systèmes d'information géographique (services): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2015 et 2020
Figure 14 : Global : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (services) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 15 : Marché mondial des systèmes d'information géographique (cartographie) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 16 : Global : Prévisions du marché du système d'information géographique (cartographie) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 17: Marché mondial des systèmes d'information géographique (levés) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 18 : Global : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (enquêtes) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 19 : Marché mondial des systèmes d'information géographique (télématique et navigation) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 20: Global: Prévisions du marché du système d'information géographique (télématique et navigation): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2021-2026
Figure 21: Marché mondial des systèmes d'information géographique (services géodépendants) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 22 : Global : Prévisions du marché du système d'information géographique (services géodépendants) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 23 : Marché mondial des systèmes d'information géographique (ordinateurs de bureau) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 24 : Global : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (ordinateurs de bureau) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 25: Global: Marché du système d'information géographique (mobile): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2015 et 2020
Figure 26 : Global : prévision du marché des systèmes d'information géographique (mobile) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 27: Marché mondial des systèmes d'information géographique (agriculture) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 28: Global: Prévisions du marché du système d'information géographique (agriculture): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2021-2026
Figure 29: Marché mondial des systèmes d'information géographique (services publics) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 30 : Global : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (services publics) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 31: Global: Marché du système d'information géographique (exploitation minière): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2015 et 2020
Figure 32 : Global : prévision du marché des systèmes d'information géographique (exploitation minière) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 33 : Marché mondial des systèmes d'information géographique (construction) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 34 : Global : prévision du marché du système d'information géographique (construction) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 35: Marché mondial des systèmes d'information géographique (transports) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 36 : Global : prévision du marché du système d'information géographique (transports) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 37: Global: Marché du système d'information géographique (pétrole et gaz): valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 38: Global: Prévisions du marché du système d'information géographique (pétrole et gaz): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2021-2026
Figure 39: Marché mondial des systèmes d'information géographique (autres industries d'utilisation finale) : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 40: Global: Prévisions du marché des systèmes d'information géographique (autres industries d'utilisation finale): Valeur des ventes (en millions de dollars US), 2021-2026
Figure 41 : Amérique du Nord : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 42 : Amérique du Nord : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 43 : États-Unis : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 44 : États-Unis : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 45 : Canada : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 46 : Canada : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 47 : Asie-Pacifique : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 48 : Asie-Pacifique : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 49 : Chine : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 50 : Chine : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 51 : Japon : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 52 : Japon : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 53 : Inde : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 54 : Inde : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 55 : Corée du Sud : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 56 : Corée du Sud : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 57 : Australie : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 58 : Australie : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 59 : Indonésie : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 60 : Indonésie : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 61 : Autres : Marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 62 : Autres : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 63 : Europe : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 64 : Europe : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 65 : Allemagne : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 66 : Allemagne : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 67 : France : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 68 : France : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 69 : Royaume-Uni : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 70 : Royaume-Uni : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 71 : Italie : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 72 : Italie : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 73 : Espagne : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 74 : Espagne : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 75 : Russie : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 76 : Russie : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 77 : Autres : Marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 78 : Autres : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 79 : Amérique latine : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 80 : Amérique latine : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 81 : Brésil : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 82 : Brésil : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 83 : Mexique : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 84 : Mexique : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 85 : Autres : Marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 86 : Autres : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 87 : Moyen-Orient et Afrique : marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2015 et 2020
Figure 88 : Moyen-Orient et Afrique : prévisions du marché des systèmes d'information géographique : valeur des ventes (en millions de dollars américains), 2021-2026
Figure 89 : Global : Industrie des systèmes d'information géographique : analyse SWOT
Figure 90 : Global : Industrie des systèmes d'information géographique : analyse de la chaîne de valeur
Figure 91 : Global : Industrie des systèmes d'information géographique : analyse des cinq forces de Porter

Liste des tableaux
Tableau 1 : Global : Marché des systèmes d’information géographique : Faits saillants clés de l’industrie, 2020 et 2026
Tableau 2 : Mondial : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : Répartition par composant (en millions de dollars US), 2021-2026
Tableau 3 : Global : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : Répartition par fonction (en millions de dollars US), 2021-2026
Tableau 4 : Mondial : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : Répartition par appareil (en millions de dollars US), 2021-2026
Tableau 5 : Mondial : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : Répartition par secteur d'utilisation finale (en millions de dollars américains), 2021-2026
Tableau 6 : Mondial : Prévisions du marché des systèmes d'information géographique : répartition par région (en millions de dollars américains), 2021-2026
Tableau 7 : Global : Structure du marché des systèmes d'information géographique
Tableau 8 : Global : Marché des systèmes d'information géographique : principaux acteurs


Comparez les Masters en Sciences géographiques en Europe 2021

Les sciences géographiques peuvent inclure une formation sur les méthodes de calcul et les structures de données utilisées pour représenter, analyser et traiter l'information géographique. En outre, les étudiants en sciences géographiques peuvent avoir la possibilité d'étudier les caractéristiques physiques de la Terre. En tout, il existe plus de 4000 établissements d'enseignement supérieur en Europe proposant un large éventail de cours en licence, master et doctorat. En savoir plus

Les sciences géographiques peuvent inclure une formation sur les méthodes de calcul et les structures de données utilisées pour représenter, analyser et traiter l'information géographique. De plus, les étudiants en sciences géographiques peuvent avoir l'opportunité d'étudier les caractéristiques physiques de la Terre.

Au total, il existe plus de 4000 établissements d'enseignement supérieur en Europe offrant un large éventail de cours au niveau Bachelor, Master et Doctorat. Avec de plus en plus d'organisations proposant l'anglais comme langue d'enseignement pour au moins certains de leurs programmes d'études, les universités européennes sont désormais de meilleure qualité que jamais. Les universités en Europe offrent un accueil chaleureux aux étudiants étrangers et donnent un cours de connaissances qui répond aux besoins de leur profession dans la demande mondiale d'aujourd'hui.


Systèmes météorologiques

Un système de haute pression, également connu sous le nom d'anticyclone, se produit lorsque le temps est dominé par des conditions stables. Sous un anticyclone, l'air descend, formant une zone de pression plus élevée à la surface. En raison de ces conditions stables, la formation de nuages ​​est inhibée, de sorte que le temps est généralement réglé avec seulement de petites quantités de couverture nuageuse. Dans l'hémisphère nord, les vents soufflent dans le sens des aiguilles d'une montre autour d'un anticyclone. Comme les isobares sont normalement très espacées autour d'un anticyclone, les vents sont souvent assez faibles.

Les anticyclones peuvent être identifiés sur les cartes météorologiques comme une zone souvent vaste d'isobares très espacées, où la pression est plus élevée que les zones environnantes.

Anticyclones d'hiver

En hiver, les conditions claires et stables et les vents légers associés aux anticyclones peuvent entraîner du gel et du brouillard. Le ciel clair permet à la chaleur d'être perdue de la surface de la terre par rayonnement, ce qui permet aux températures de chuter régulièrement pendant la nuit, entraînant des gelées dans l'air ou au sol. Des vents légers et des températures en baisse peuvent favoriser la formation de brouillard qui peut persister jusqu'au lendemain matin et être lent à se dissiper. Si une haute pression s'établit sur l'Europe du Nord pendant l'hiver, cela peut apporter une vague de vents froids d'est au Royaume-Uni.

Anticyclones d'été

En été, les conditions claires et stables associées aux anticyclones peuvent apporter de longues journées ensoleillées et des températures chaudes. Le temps est normalement sec, bien que parfois des températures très chaudes puissent déclencher des orages. Un anticyclone situé au-dessus du Royaume-Uni ou à proximité du continent apporte généralement un temps chaud et agréable.

Systèmes basse pression

Un système de basse pression, également connu sous le nom de dépression, se produit lorsque le temps est dominé par des conditions instables. Sous une dépression, l'air monte, formant une zone de basse pression à la surface. Cet air ascendant se refroidit et se condense et aide à favoriser la formation de nuages, de sorte que le temps est souvent nuageux et humide. Dans l'hémisphère nord, les vents soufflent dans le sens inverse des aiguilles d'une montre autour d'une dépression. Les isobares sont normalement étroitement espacés autour d'une dépression conduisant à des vents forts.

Les dépressions peuvent être identifiées sur les cartes météorologiques comme une zone d'isobares rapprochées, souvent de forme à peu près circulaire, où la pression est inférieure à celle des zones environnantes. Ils sont souvent accompagnés de fronts.

Que faire ensuite

En utilisant ces informations sur les systèmes sous pression, vous devriez maintenant être en mesure de remplir la feuille de travail 1.

Ensuite, vous pouvez remplir l'extension 1 ou la feuille de travail 2.

Partie B

Anticyclones, dépressions et fronts

Partie B – Façades

Un front est une frontière entre deux types différents de masses d'air, ce sont normalement des masses d'air chaud et humide des tropiques et des masses d'air plus froides et sèches des régions polaires. Les fronts se déplacent avec le vent, donc au-dessus du Royaume-Uni, ils se déplacent normalement d'ouest en est. Les notes ci-dessous fournissent des informations sur les types de façades les plus courants. Les descriptions données s'appliquent à des fronts actifs bien développés, les fronts plus faibles peuvent ne pas présenter toutes les caractéristiques ou ils peuvent être moins bien définis.

Fronts chauds

Un front chaud indique que l'air chaud avance et s'élève au-dessus de l'air plus froid. C'est parce que l'air chaud est « plus léger » ou moins dense que l'air froid. Par conséquent, les fronts chauds se produisent là où l'air plus chaud remplace l'air plus froid à la surface. À mesure que le front chaud approche, il y a une détérioration progressive du temps. Les nuages ​​descendent progressivement des cirrus supérieurs, à travers l'altostratus, jusqu'au stratus et au nimbostratus à l'avant. Il y a souvent une période prolongée de précipitations souvent abondantes. Derrière le front chaud, la pluie devient plus légère, se transforme en bruine ou cesse, mais elle reste nuageuse. Les températures augmentent derrière le front chaud et les vents tournent dans le sens des aiguilles d'une montre, également connu sous le nom de « virage » du vent. La pression chute régulièrement avant et pendant le passage du front chaud, mais augmente ensuite lentement après son passage.

Le diagramme ci-dessous montre la formation d'un front chaud sous forme schématique.

Le diagramme ci-dessous montre une coupe transversale à travers un front chaud, avec les changements associés de nuages, de température et de temps.

Fronts froids

Un front froid indique que l'air froid avance et pousse sous l'air plus chaud à la surface. Cela se produit parce que l'air froid est «plus lourd» ou plus dense que l'air chaud. Par conséquent, les fronts froids se produisent là où l'air plus froid remplace l'air plus chaud à la surface. Le passage du temps associé à un front froid est beaucoup plus court que celui d'un front chaud. Comme il y a souvent beaucoup de nuages ​​dans l'air plus chaud à l'avant du front froid, il y a souvent peu d'indications de l'approche du front froid. Au passage du front, les températures chutent et il y a souvent une courte période de très fortes pluies, parfois avec des orages incrustés et des cumulonimbus. Derrière le front, le temps est beaucoup plus clair avec des nuages ​​fragmentés mais des averses occasionnelles. Les vents virent au passage du front froid et sont souvent forts et en rafales, surtout près des averses. La pression monte tout au long de l'approche et du passage du front froid.

Le diagramme ci-dessous montre la formation d'un front froid sous forme schématique.

Le diagramme ci-dessous montre une coupe transversale d'un front froid, avec les changements associés de nuages, de température et de temps.

Occlusions

Dans une dépression mature, le front chaud précède normalement le front froid. Les fronts froids se déplacent généralement beaucoup plus rapidement que les fronts chauds et finiront par rattraper le front chaud. Là où les deux fronts se rencontrent, l'air chaud est soulevé de la surface et une occlusion se forme. Une occlusion peut être considérée comme ayant des caractéristiques similaires aux fronts chauds et froids. Le temps devant une occlusion est similaire à celui devant un front chaud, tandis que le temps derrière est similaire à celui derrière un front froid.

Les schémas ci-dessous illustrent la formation d'une occlusion.

Le schéma ci-dessous montre l'occlusion en coupe transversale.

Que faire ensuite

Anticyclones, dépressions et fronts

Partie C – Cycle de vie d'une dépression

Origine et enfance

Occlusion

Décès

Anticyclones, dépressions et fronts

Partie D – Coupe transversale de la dépression et séquence météorologique

Coupe transversale d'une dépression classique

La plupart des dépressions ont un front chaud et froid, des dépressions plus matures peuvent également avoir un front occlus. Le diagramme ci-dessous montre une coupe transversale à travers une dépression, montrant les fronts chauds et froids et une indication du temps associé.

Que faire ensuite

À l'aide de ces informations sur le passage des dépressions, vous devriez maintenant être en mesure de remplir la feuille de travail 3 et la feuille de travail 4.


Méthodes

Approche modèle

Notre modèle mondial calcule les entrées de charge plastique de 40 760 bassins versants dans le monde 21 dans l'océan en utilisant des données géospatiales sur la densité de population 18,19 et la production de MPW par habitant et par jour dans 182 pays individuels 5,20. Les déchets sont considérés comme mal gérés lorsqu'ils sont jonchés ou insuffisamment éliminés. Le MPW correspond à la fraction de plastique trouvée dans les déchets mal gérés sur terre. Cette définition a été appliquée dans une précédente estimation des apports mondiaux de déchets plastiques dans l'océan provenant de la population côtière dans le monde 5 . Les taux de production MPW sont intégrés à l'intérieur des bassins versants. La masse résultante est accumulée en suivant les schémas de drainage naturels dérivés de la topographie locale et en tenant compte de la présence de barrières artificielles (par exemple, barrages et déversoirs) faisant office de puits. La saisonnalité des apports à l'emplacement de l'exutoire est dérivée du ruissellement mensuel moyen du bassin versant. Une relation empirique utilisant la production de masse intégrée de MPW en amont des embouchures des rivières et le ruissellement saisonnier est formulée et calibrée à l'aide d'un ensemble d'observations de terrain (Fig. 4).

Production de masse de plastique par bassin versant (Mmpw m= 40 760 rivières) est calculé à partir de données sur les taux de production de MPW par pays, la densité de population, l'élévation topographique et l'emplacement des barrières artificielles. La saisonnalité des intrants est dérivée du ruissellement mensuel moyen (R). Une équation paramétrique avec des paramètres k et une est utilisé pour ajuster les prédictions du modèle (Men dehors) par rapport aux résultats d'études observationnelles. Pour notre estimation médiane, le meilleur ajustement a été trouvé pour k=1,85 10 -3 et une=1.52 (r 2 =0.93, m=30).

Formulation du modèle

Pour estimer l'apport quotidien de masse plastique à partir de bassins versants individuels, nous avons utilisé l'équation paramétrique suivante :

Men dehors est la masse plastique libérée à la sortie en kilogramme par jour, Mmpw, la masse de MPW produite à l'intérieur du bassin versant en aval des barrières artificielles et R, ruissellement mensuel moyen du bassin versant. k et une sont les paramètres de régression. On retrouve un fort coefficient de détermination (r 2 =0.93) pour k=1,85 10 –3 et une= 1,52 (estimation médiane, Fig. 2) en utilisant m=30 enregistrements de 13 rivières différentes, où des données sur la contamination plastique dans les eaux de surface ont été rapportées dans la littérature.

Nous n'avons pris en compte que les études évaluées par des pairs qui ont fourni des estimations fiables des concentrations de plastique (nombre et/ou masse de particules de plastique par volume et/ou surface d'eau de rivière) à l'aide de dispositifs de filet de surface. Pour les concentrations de plastique rapportées en nombre de particules par unité de surface de la rivière, nous avons utilisé la profondeur des dispositifs de chalutage pour convertir les surfaces rapportées (km 2 ) en volume d'eau échantillonné (m 3 ). La revue bibliographique et les critères de sélection décrits ci-dessus ont conduit à la prise en compte de sept études dans notre exercice de calage du modèle. Ces études ont signalé des concentrations de plastique fluvial dans 13 rivières, lors de 30 événements d'échantillonnage qui se sont produits à différentes périodes (tableau 2). Notre approche est conservatrice car nous avons négligé la contribution du plastique flottant qui peut se produire en dessous de la profondeur échantillonnée en raison de la turbulence de l'eau 13 . De plus, cette approche ne tient pas compte de la contribution des plastiques non flottants qui, une fois introduits dans les rivières, peuvent lentement se frayer un chemin vers les océans en raison du transport turbulent, s'accumulant dans les canyons fluviaux en mer profonde 38 . Environ 48 % du plastique produit chaque année est composé de polymères plus légers que l'eau de mer (polyéthylène et polypropylène 1 ), ce nombre est probablement plus élevé en raison de l'existence d'objets en polymères plus lourds que l'eau de mer qui peuvent flotter en raison de l'emprisonnement d'air (par exemple, le PET bouteilles et mousse de polystyrène).

Toutes les études considérées ici n'ont pas fait état de concentrations de micro- et macro-plastiques dans les eaux de surface des rivières. En tant que tel, pour notre estimation médiane, nous avons homogénéisé notre ensemble de données en utilisant le rapport moyen de concentration numérique micro-à macro-plastique à partir d'études rapportant les deux types (rapport moyen égal à 0,04). A titre de comparaison, une étude compilant des milliers d'échantillons en mer a trouvé un rapport moyen relativement similaire de 0,07 (réf. 29). Lorsque seules des concentrations numériques étaient rapportées, nous avons estimé les concentrations massiques en utilisant la masse moyenne de particules micro- et macro-plastiques échantillonnées en mer : 0,003 et 0,17 g, respectivement 29 . Les résultats de l'exercice de normalisation sont présentés dans le tableau 3.

Nous reconnaissons cependant que les extrapolations décrites ci-dessus sont une limitation de l'exercice d'étalonnage présenté ici, car la masse moyenne des particules de plastique des rivières, ainsi que le rapport entre les concentrations de micro- et macro-plastiques peuvent varier selon les bassins versants en raison des différences locales de in situ taux de fragmentation, processus de transport du plastique et niveaux d'émissions de microplastiques primaires (par exemple, granulés de pré-production, microbilles de produits cosmétiques et hygiéniques, lessives en poudre, flocons de peinture et de revêtement). Une analyse de sensibilité a été menée en faisant varier le ratio moyen de concentration numérique micro-à macro-plastique (plage : 0,01-0,12) et la masse moyenne de particules (plage : 0,002-0,004 g et 0,04-0,33 g pour les micro- et macro-plastiques). , respectivement) en utilisant les valeurs de distance trouvées en mer 29 . Nous avons déterminé une estimation d'entrée supérieure et inférieure à l'aide de l'équation (1) avec respectivement k=1.07 10 –3 , une=1.61 (r 2 =0.93, m=30) et k=4.46 10 −3 , une=1.42 (r 2 =0.91, m=30). De plus amples détails sur l'analyse de sensibilité sont fournis dans le tableau supplémentaire 1.

Correction pour les eaux de surface

Certaines études 8,9 fournissent directement une estimation du taux d'apport de masse plastique quotidien ou annuel. Pour les autres études, nous avons calculé les rejets quotidiens de plastique des rivières dans l'océan en multipliant les concentrations massiques estimées à partir des observations par le volume d'eau s'écoulant à la couche de surface par jour. For each river, the surface layer thickness was taken at the sampling depth reported by the study, therefore the contribution of any particles suspended below the sampled depth was neglected. We derived the surface layer flow from the river depth and the total monthly averaged discharge predicted by our hydrological model using the month corresponding to the surveyed time period. When the river depth was not reported by the study, we used the following relationship in equation (2) between channel form and discharge 39 :

Q is the river discharge, is the river depth, c et F are parameters. A good coefficient of determination (r 2 =0.75) was found for c=0.349 and F=0.341, when comparing discharge and bed form of 674 rivers in Canada and USA 40 . When studies reported surveys directly from estuaries, the depth was estimated using nautical charts.

Estimating MPW mass in catchments worldwide

We combined data on waste generation in kilograms per inhabitant and per day for 182 individual countries 5,20 with gridded population densities in inhabitants per km 2 (refs 18, 19) to estimate inland MPW production rates per year. An exception was made for Sri Lanka, where we replaced the World Bank statistics with values reported in more detailed regional assessments 41,42 . We computed a global ¼ degree resolution grid of estimated mass of MPW generation on land in tonnes per year. In this model, we assumed that inland plastic is accumulated by following natural drainage patterns, derived from the space borne elevation data 22 . The global landmass surface area was divided in river catchments from the U.S. Geological Survey Agency that are used by the Global Land Data Assimilation System (GLDAS, ref. 21). We used the flow accumulation toolset from ESRI’s ArcGIS software to compute the total mass of inland MPW upstream of the outflow location. The outflow is the most downstream position in a river catchment and determines the input source point into the ocean. Input from catchments with an outflow not connected to the ocean (for example, specifically arid inland areas) were discarded. The model takes into account the presence of artificial barriers and treats them as accumulation sinks, where plastic at the surface is intercepted. As a result, the predicted plastic concentration at the river mouth is representative of the accumulation of inland MPW (in tonnes per year) in the catchment area downstream of artificial dams.

The consideration of dams in our numerical model was motivated by a better correlation found with measurements (Table 4) than when including MPW production rates upstream of dams. Artificial barriers in rivers may retain 65% of the global input into freshwater, as we calculated an annual 2.13–4.46 million tonnes of plastic introduced upstream of dams that are not accounted as input into the oceans by our model. These results were calculated using the parametric equation determined when considering MPW downstream of dams as model proxy. Including MPW production upstream of dams, when assessing the linear regression would result in different model parameters k et une in equation (1). While determining regression coefficients based on MPW quantities upstream of dams, our model predicted a global input of 0.76–1.55 million tonnes per year (midpoint at 0.91 million tonnes per year) which remains in the same order of magnitude than the initial scenario. The decrease in predicted global input from the current model may be explained by the number of dams present in the large rivers covered by the observational studies. In the Yangtze River and Danube River catchments particularly, respectively 68% and 78% of MPW production occurs upstream of a dam. Therefore, relative MPW mass have less weight on the overall prediction result which ultimately leads in a decrease of our global estimate.

Dam locations were derived from the United Nation Food and Agriculture Organization’s AquaStat dam database 23 , consisting of 8,800 dams worldwide with a minimum height of 15 m or a reservoir capacity of >3 million m 3 . The Global Rivers and Dam Database (GRanD database ref. 24) was used for South America as the AquaStat database was incomplete for this continent. The catchments containing the largest number of dams were the basins of the Mississippi River (718 dams), Yangtze River (342 dams) and Danube River (184 dams). As the analysis is based on natural drainage patterns, the model limitations are that man-made channels are not taken into account and that plastic load accumulates in the main arms of rivers at deltas, introducing uncertainties at local scales. These limitations however do not affect the global inputs estimate. An example for the island of Java in Indonesia illustrating the different datasets involved in this framework is provided in Fig. 5.

(une) Estimated MPW production rates in t yr −1 . (b) Accumulated MPW production in rivers and location of artificial barriers. (c) Predicted plastic mass input into the ocean at river mouths in t d −1 .

Estimating monthly averaged catchment runoff

In our model, surface runoff is included as a model parameter to account for (1) the introduction of MPW in riverine system during episodes of heavy rainfall 10 and (2) the remobilization of deposited plastic particles during flood events 31 . Monthly averaged catchment runoff in millimetres per day was calculated using GLDAS driving the NOAH Land Surface Model 21 . This land surface modelling system integrates data from advanced ground and space-based observation systems. The model contains land surface parameters for vegetation, soil, elevation and slope. The forcing data in the model are near-real-time satellite-derived precipitation and evaporation data (wind, radiation, temperature, humidity and surface pressure). The model computes the daily surface and subsurface runoff globally on ¼ degree resolution, by solving terrestrial water and energy budgets 21 . Subsurface runoff consists of water that infiltrates into the soil and flows to a water body by groundwater flow. Surface runoff occurs either when the rainfall exceeds the infiltration capacity of the soil or when the soil is saturated with groundwater. Monthly and yearly averages are calculated over the period 2005–2015. The surface and subsurface runoff are summed and subsequently averaged per catchment area 22 . A better correlation was found with estimated flux inputs from observational studies when considering monthly averaged runoff instead of the yearly average (Table 4). Therefore, monthly averaged catchment runoff corresponding to sampling event month was considered while calibrating our model to account for temporal variations and seasonality of inputs.

The main motivation behind using runoff data from GLDAS is the provision of land surface processes including runoff estimates at a global level. Nonetheless, it is important to notice that comparisons between river discharge predictions from GLDAS and observations in 66 basins worldwide 43 demonstrated that predictions are somewhat dryer than observations. The authors of this validation study attributed the differences to uncertainties in precipitation rates. As our framework relies on intra-annual variability, the NOAH land surface model predictions, forced with GLDAS, were still in good agreement with seasonal variations measurements with a predicted date of maximum discharge within 20 days of observed annual discharge peak date for most rivers covered in the GLDAS validation study.

Data availability

The authors declare that the main data supporting the findings of this study are available within the article and its Supplementary Information. Global model inputs and outputs for lower, midpoint and upper estimates and for the 40,760 catchments considered in this study have been deposited in geospatial vector data format for geographic information system (GIS) software on figshare with the identifier doi:10.6084/m9.figshare.4725541.


Looking for (free) WMS of surface waters of Europe - Geographic Information Systems

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