Nous allons parler de ce que la communauté
de la science des données, du big data, du data mining,
qui a révolutionné la façon dont nous faisons du commerce,
vivons notre vie quotidienne, nous nous divertissons,
élisons les présidents, etc.,
de ce qu'elle pourrait apporter au monde du climat.
Le domaine du climat, comme la plupart de leurs domaines,
était extrêmement pauvre en données,
mais une transition lente a commencé il y a une cinquantaine d'années
avec l'avènement des satellites, puis avec des ordinateurs plus rapides
et des modèles plus sophistiqués.
Vous voyez une simulation réaliste du modèle des systèmes de la Terre
en haut à gauche d'un NCAR.
Il y a une quantité massive de données générées,
littéralement des pétaoctets de données
générées quotidiennement ou hebdomadairement
et conduisant à des exaoctets et au-delà.
En conséquence, la communauté scientifique du climat
a pris conscience que...
Évidemment, qu'ils ont toujours travaillé avec les données
mais ils ont réalisé que la recherche sur le climat est devenue
une science de grande envergure, comparable en termes de magnitude,
de complexité et d'importance à la génomique humaine
et à la bioinformatique, qui ont connu la même transition
depuis une trentaine d'années.
Cela commence à se produire très rapidement maintenant.
Ce que ça veut dire, c'est que cette communauté a vraiment besoin
de l'aide de toutes les techniques que nous sommes en mesure
de mettre en œuvre pour résoudre une grande variété de problèmes.
Je participe à ce projet
sur la compréhension du changement climatique.
à l'aide d'approches fondées sur la science des données.
Dans ce projet, la moitié de l'équipe est composée d'informaticiens,
l'autre moitié vient d'autres disciplines,
Northeastern, NC State, Northwestern, et d'autres.
L'objectif de ce projet est de voir
comment les différentes techniques de la science des données
que nous implémentons impactent vraiment
certaines de ces applications en science du climat.
Cette diapositive a pour but de vous donner une vue d'ensemble
de ce qui est en cours.
En haut à gauche, vous voyez l'étude des océans
à partir de ces données altimétriques, les données altimétriques des satellites
pour les dernières décennies
pour étudier la dynamique des courants et tourbillons océaniques.
La partie supérieure et centrale vous montre
comment les systèmes climatiques peuvent être transformés en réseau
et pourra être analysé comme n'importe quel réseau social.
Les techniques que vous développez
pour trouver des téléconnexions et des relations peuvent ensuite
être appliquées à d'autres ensembles de données
tels que le cerveau, les ensembles de données IRMf.
Vous avez entendu certaines de ces discussions hier
durant la conférence.
Bien sûr, la liste est encore longue.
Je vais simplement parler aujourd'hui
de l'un de ces sujets de détection du changement
en utilisant des données satellitaires
pour étudier les changements à la surface des terres,
qui est le cercle du milieu en bas ici,
et j'aurai quelque chose de plus à dire à ce sujet.
À partir de ce très large éventail de problèmes que vous voyez ici,
le point commun est qu'ils disposent d'un grand nombre de données.
Nous en avons parlé.
Nous avions dit : « Nous devons avoir raison de relever ces défis. »,
mais le grand problème est que les ensembles de données
que nous devons traiter dans ces domaines,
sont sensiblement différents des types d'ensembles de données
que nous avons l'habitude d'utiliser dans notre communauté.
Parce que ces ensembles de données sur l'observation d'un phénomène physique,
qui sont souvent collectés et observés
à de multiples résolutions et échelles à partir de capteurs
qui sont intégrés soit dans l'espace,
qui font un ensemble de données quadrillées,
ou qui pourraient être des capteurs, des ballons ou des bouées dans les océans.
Il y a une énorme différence dans la façon dont nous regardons les données
lorsque vous traitez avec les clients, les réseaux sociaux, etc.,
par opposition au domaine climatique.
Il y a une énorme variabilité.
Bien sûr, la variabilité existe dans tous les phénomènes.
Nous y sommes familiers dans la communauté.
Mais la quantité de variabilité et une échelle de temps différente
font qu'elle se produit comme c'est le cas pour les conditions météorologiques.
Il existe des variations saisonnières,
il y a des variations journalières et des variations décennales
et elles se combinent toutes.
Le phénomène que vous essayez de comprendre, pourrait être
le modèle prédictif que vous essayez de construire.
Les relations peuvent être très différentes à différents endroits
de la Terre et à différentes époques.
Il existe une hétérogénéité spatiale et temporelle,
ce qui rend le travail très complexe.
Comme d'habitude, en raison de la manière
dont ces ensembles de données sont collectés,
il y a souvent beaucoup de parasites et de valeurs manquantes,
nuages et toutes sortes de problèmes,
beaucoup de données, mais très peu de vérité terrain,
et le phénomène en question, est bien sûr très rare.
Il s'agit là de toutes les questions qui,
à la fois, rendent la tâche très difficile,
mais aussi très intéressante.
dans le cadre du processus visant à relever ces défis.
Nous sommes alors obligés de développer de nouvelles techniques,
mais ces techniques, ces méthodes ne sont pas limitées
uniquement au climat.
Elles peuvent s'appliquer ailleurs.
Comme je vous l'ai promis,
plutôt que de parler de l'ensemble de l'énorme problème,
Je vais me concentrer sur un sous-ensemble de ces questions,
qui est la Terre observée par le satellite, depuis l'espace,
à l'aide d'instruments qui couvrent la terre de part en part
sur une base temporelle puis spatiale.
Ce que vous voyez ici dans l'animation, c'est l'animation d'un instrument MODIS
qui prend des photos de tous les endroits de la planète
chaque jour.
C'est une image très grosse.
Un kilomètre carré compte environ 16 pixels.
Il se trouve que ces ensembles de données sont disponibles depuis 17 ans,
à partir de février 2000,
disponible gratuitement pour le monde entier.
Ce n'est qu'un exemple, LANDSAT, qui a été mis en place il y a 40 ans,
mais cet ensemble de données n'est disponible que depuis peu
au même titre qu'une résolution spatiale beaucoup plus précise,
mais une résolution temporelle moins bonne.
Et c'est disponible.
Les Européens ont lancé un satellite de très grande qualité,
une série de satellites : Sentinel-1, Sentinel-2, et plus à venir,
qui fourniront des ensembles de données à résolution encore plus élevée,
à une résolution de 10 mètres,
toujours avec une couverture hebdomadaire ou sur cinq jours du globe.
Ensuite, toutes sortes de projets plus modestes ont vu le jour
dans lesquels les gens ont lancé des CubeSats,
des satellites de cette taille ou littéralement…
Les mettre dans le ciel
et ils tournent autour pendant environ un an
et fournissent ensuite des images de très haute qualité.
Il existe toutes sortes d'ensembles de données disponibles.
La taille de ces ensembles de données peut être très importante.
Seulement 10 mètres de résolution et Sentinel, par exemple,
serait d'environ un trillion de pixels
pour l'ensemble du globe.
Pour chaque pixel, vous recueillez une douzaine de variables différentes.
Cela signifie qu'il y a beaucoup de données.
Vous pouvez collecter ces données sous forme de mosaïque spatiale
que vous voyez ici sur une série temporelle
sur un site linéaire, ce qui offre de nombreuses possibilités.
Je me contenterai de souligner trois exemples différents
dont je parlerai très brièvement pour les deux premiers
et d'essayer de vous donner une présentation
un peu plus détaillée sur le troisième point.
Les deux premiers, et encore, dans chacun d'entre eux,
je vais essayer de mettre l'accent sur les défis
qui se posent dans le cadre de la résolution de ces problèmes,
les nouvelles méthodologies développées,
et les implications de ces nouvelles méthodologies
et la science des données au sens large.
L'un des premiers problèmes est de pouvoir cartographier les incendies de forêt.
Pourquoi est-ce important ?
Parce que la population augmente.
Nous sommes aujourd'hui sept milliards d'habitants.
Nous serons environ 11 milliards d'habitants dans un avenir assez proche.
Les besoins alimentaires vont augmenter.
Nous avons besoin de plus de nourriture, mais nous avons moins de terres.
Ce qui se passe actuellement,
c'est que beaucoup de ces forêts sont converties,
surtout dans la zone tropicale.
Elles sont brûlées et transformées en plantations.
Pour pouvoir les contrôler et s'assurer
que ces destructions de forêts ne se produisent pas,
Nous devons être en mesure de surveiller ces incendies de forêt dans les tropiques,
ce qui est très difficile à faire, et de pouvoir cartographier
lesquels de ces lieux sont transformés en plantations
parce que la plupart des grandes entreprises du monde
ont promis de ne pas acheter de produits issus de la chaîne d'approvisionnement
qui conduit à la destruction de ces forêts.
Ils ont donc vraiment besoin de savoir d'où viennent leurs produits.
Tout cela implique de résoudre les problèmes 1 et 2.
Résoudre le problème numéro 1 a conduit
à une formulation entièrement nouvelle
dans lequel vous construisez un modèle prédictif
et il n'y a pas de vérité terrain
comme celle à laquelle nous sommes habitués.
Je vais en parler très brièvement.
Pourquoi avons-nous été contraints de développer un tel modèle ?
Parce qu'il y a une telle hétérogénéité dans les différentes parties du monde
que si l'on essaie d'établir une relation
entre ce que l'on voit dans l'espace spectral
et si cette zone a été brûlée ou non,
cette relation varie considérablement d'un endroit à l'autre.
Si vous créez une carte pour la Californie,
elle ne fonctionnera pas à Halifax, par exemple.
Si vous en créez une en Amérique du Nord,
elle ne fonctionnera certainement pas en Afrique ou en Indonésie.
Le phénomène que vous essayez d'observer est fortement déséquilibré.
La plupart des forêts restent intactes, seules quelques-unes sont brûlées.
Tous ces défis qui se réunissent, rendent la résolution de ce problème
à la fois très intéressante et très difficile.
Il nous a fallu environ sept ans pour corriger cette situation
de manière très satisfaisante.
Nous devons utiliser un phénomène qui s'adresse à ces problèmes,
même si la vérité terrain de référence n'est pas disponible,
mais des étiquettes de mauvaise qualité sont disponibles
pour chaque échantillon en fonction d'autres variables
qui peuvent être collectées par satellite, par exemple, les anomalies thermiques.
Grâce à cela, ça devient possible.
Toute une série d'innovations ont été réalisées dans cette communauté,
dans la communauté de la science des données, depuis 20 ans.
Beaucoup d'entre eux sont construits
dans le contexte du travail avec des étiquettes imparfaites
dans l'annotation d'informations à l'aide des couples mécaniques, etc.
Cela a conduit à un formalisme
qui permet aujourd'hui de construire des cartes très précises
des incendies de forêt dans les régions tropicales
comme l'Amazonie et l'Indonésie,
et sont de loin supérieures en termes de qualité et de couverture
au produit de pointe.
La deuxième chose dont je vous ai parlé, a été la cartographie de la dynamique
des plantations dans les forêts tropicales
parce que ces forêts sont brûlées et qu'elles sont ensuite converties
en plantation dans de nombreux cas.
Le phénomène en question est
quelque chose qui n'est pas un phénomène discret.
Les incendies peuvent encore
être considérés comme des phénomènes discrets.
La forêt était intacte et a brûlé.
Maintenant, dans les plantations,
vous plantez les arbres, ils poussent lentement au fil du temps
et finissent par ressembler à une forêt.
Vous devez capturer l'ensemble du processus.
Il s'avère que certaines de ces profondes méthodes d'apprentissage
avec une extension substantielle pour inclure des informations spatiales
et d'autres aspects,
ont été très efficaces dans le traitement de ce problème.
En particulier, les problèmes qui existent ici,
c'est que la vérité de terrain qui existe
compte tenu de l'importance de ce problème,
il existe de nombreuses organisations internationales
qui tentent de construire des cartes
des zones de plantation et de celles qui ne le sont pas.
Par exemple, une organisation appelée Transparent World
a publié une carte en 2014, une carte d'un an,
mais qui est très imprécise.
Il existe une autre organisation, la RSPO, qui propose une carte,
mais seulement pour quelques années, très incomplète,
mais un peu plus précise.
En utilisant ces nouvelles méthodologies,
nous sommes désormais en mesure de dresser les cartes
de l'ensemble de l'Asie du Sud de la dynamique de la plantation.
Si vous regardez cette image de très près,
vous verrez que les zones rouges correspondent à la plantation en 2000.
Et chaque année qui suit, 2001, 2002, sur la droite, 2004, 2005,
vous voyez comment les plantations se sont développées.
Vous avez alors une idée très précise de quand ces plantations
ont été construites.
En utilisant le projet précédent,
vous pouvez déterminer lesquelles d'entre elles ont été brûlées
et lesquelles ont été brûlées et ont causé des dommages collatéraux.
Il est possible de répondre
à toutes sortes de questions très importantes.
Encore une fois, ces deux exemples montrent
que vous pouvez relever ces défis
et proposer des algorithmes très intéressants.
qui ont un champ d'application beaucoup plus large.
Dans le cas de ces RNN
pour le suivi de la dynamique des forêts et des plantations,
aujourd'hui, une version élargie de ces derniers,
est utilisée pour cartographier les cultures
à une résolution de 10 mètres à l'aide des données Sentinel
qui fournissent des résultats de bien meilleure qualité
que ce qu'on pouvait obtenir.
Permettez-moi de vous présenter une troisième étude de cas,
sur lequel je vais passer beaucoup plus de temps,
qui permet de cartographier la dynamique des eaux de surface.
Bien entendu, cela a donné lieu à toute une série d'innovations,
comme l'apprentissage d'ensemble qui peut traiter des données hétérogènes,
l'apprentissage guidé par la physique, je vous en parlerai un peu,
et un concept très intéressant
sur comment transférer des informations à travers l'espace et le temps
parce que ces phénomènes sont observés
à différentes résolutions spatiales et temporaires.
Existe-t-il une méthodologie
permettant d'exploiter plusieurs types de données
pour obtenir de meilleurs résultats ?
Pourquoi la surveillance de l'eau est-elle importante ?
Bien sûr, l'humanité ne peut survivre sans eau
et nos actions ont un impact sur la disponibilité de l'eau.
La mer d'Aral dans les années 60,
c'était un grand lac géant, le plus grand lac d'Asie.
Et aujourd'hui, elle a presque disparu.
En bas, sur le côté gauche,
vous voyez le lac Cedo Caka au Tibet en 1984, un lac gelé.
En 2011, c'est que de l'eau fondue.
Fondamentalement, les actions humaines et le changement climatique,
ont un impact sur les réserves d'eau.
L'un des plus importants, peut-être le premier impact majeur
du changement climatique sur l'humanité
se ferait par le biais de l'eau sous différentes formes.
Pouvoir comprendre ce qui arrive à l'eau, le cycle de l'eau, le flux et les stocks,
c'est extrêmement important.
Il s'avère que pour ce problème, on pourrait dire que nous disposons
d'un ensemble massif de données pour la formation.
Parce qu'en février 2000,
compte tenu de l'importance de ce problème, la NASA a lancé
une mission spéciale de la navette spatiale
juste pour cartographier l'eau.
Pour un jour, nous avons un assez bon…
Ce n'est pas une carte parfaite, mais une assez bonne carte
du globe entier de l'endroit où se trouvait l'eau.
Sauf qu'elle vous montre en un jour ce qui s'est passé.
Vous avez besoin des dynamiques.
Vous pouvez éventuellement utiliser ceci comme point de départ
pour construire un modèle prédictif,
sauf qu'au fur et à mesure que l'on construit ces modèles,
vous devez vous préoccuper de tout un tas de choses.
L'une d'entre elles est que,
comme tout ce qui se trouve dans la nature
et dans le domaine du climat et des écosystèmes,
il existe une grande hétérogénéité dans l'espace et dans le temps.
Ce que vous voyez ici dans ces images, sont des composites multispectrales.
Cela revient à dire que vous disposez de données spectrales multiples,
plusieurs bandes spectrales,
vous les mappez avec le rouge, le vert et le bleu,
et vous pourrez alors les voir.
Toutes ces images sont construites à l'aide d'une seule cartographie,
mais les couleurs montrent à quel point elles sont hétérogènes.
Même dans une petite région d'Afrique, un continent,
vous pouvez voir plusieurs lacs et chacune d'entre elles est
très différente en termes d'eau et de terre.
Visuellement,
vous pouvoir voir où se trouve l'eau et où se trouve la terre.
Les parties plus foncées sont de l'eau.
Vous pouvez voir qu'ils ont tous
un aspect différent dans l'espace spectral.
Il n'existe pas de région unique dans cet espace multidimensionnel,
ceci est l'eau et ceci est la terre.
La partie inférieure montre que même au même endroit
en Argentine, même lac,
à deux jours d'intervalle, ça pourrait être très différent.
À cela s'ajoutent toutes sortes de problèmes
comme les nuages et les interférences, puis les ombres des montagnes
et toutes sortes de choses,
ainsi que les algues dans l'océan, dans les lacs.
Ça devient un problème très difficile.
L'autre problème, c'est la qualité des données.
Quand vous collectez des trucs du satellite,
les choses sont très difficiles à voir.
J'ai donné cette conférence à Pékin, et j'ai choisi ce lac Poyang de Chine
qui fournit de l'eau fraîche pour la ville de Pékin.
Chaque fois que vous voyez la couleur rouge,
cela signifie que les données ne sont pas présentes.
Si vous regardez cette vidéo,
la plupart du temps, les données ne sont pas là.
La question est de savoir comment travailler dans de telles situations.
Au départ, cela peut sembler être un défi,
mais comme je l'ai dit, c'est un problème impossible.
Passons à quelque chose de plus facile à travailler.
Surmonter ce challenge et essayer de comprendre
comment on peut vraiment résoudre ce problème,
peut conduire à de nombreuses solutions intéressantes.
Pouvoir gérer l'aspect de l'hétérogénéité
a permis de trouver de nouvelles solutions pour traiter les sous-groupes hétérogènes.
Encore une fois, les publications
et les différentes conférences dans ce domaine.
Ces méthodes sont également utilisées
aujourd'hui dans le domaine de la santé
pour savoir comment construire des modèles
qui ne seront applicables qu'à différentes catégories de la population.
Il s'agit d'une innovation dans la méthode d'apprentissage en groupe
de l'hétérogénéité.
Et l'autre option est en réalite, une vraie bénédiction,
et j'en parlerai un peu plus en détail,
c'est quelque chose qui a été rencontré dans tous les domaines scientifiques,
où quelque chose que nous n'utilisons pas dans cette communauté
devient extrêmement important.
Nous travaillons avec les données,
vous me donnez les données, vous me donnez les étiquettes,
Je construirai un modèle.
Mais il existe un grand nombre d'informations sur le domaine
qui peut s'avérer très utile.
Dans ce cas particulier, une chose que nous savons,
c'est que les masses d'eau se forment dans les cavités,
dans les cavités physiquement pertinentes.
Ce qui signifie que si l'emplacement A a été étiqueté
comme étant de l'eau
et que l'emplacement B a été étiqueté comme de la terre,
vous savez qu'il y a quelque chose qui ne va pas.
Il s'agit bien sûr d'une observation triviale,
une observation de très haut niveau.
Si cette information sur l'élévation était
parfaitement disponible, je pourrais l'utiliser pour améliorer
n'importe quel algorithme de classification.
Mais il s'avère qu'à l'échelle mondiale, soit l'information n'est pas disponible
à la bonne résolution ou c'est de très mauvaise qualité.
Le plus grand défi devient
comment utiliser ces informations sans disposer des données d'élévation.
Il y a une physique, mais je ne la connais pas.
C'est en quelque sorte
d'une information implicite sur l'élévation qui doit être utilisée
pour savoir comment effectuer ces corrections
et comment transférer des informations à travers l'espace et le temps.
Cette collection d'idées nous a permis de mettre en place un système.
Si vous êtes assis dans le public, vous pouvez aller sur ce lien
et le taper sur votre iPad ou votre ordinateur portable,
vous pourrez désormais voir les dynamiques de l'ensemble du globe
pour les eaux de surface à un niveau jamais atteint auparavant.
Le système est public, tout le monde peut le voir.
Ceux-ci ont toujours plusieurs mois de retard sur nos derniers résultats.
Il ne contiendra donc pas toutes les choses dont je vais parler,
mais vous pourrez voir beaucoup de choses rien qu'en allant sur ce site.
Il s'agit essentiellement de cartographier
la dynamique de toutes les principales masses d'eau de surface.
qui ont une taille d'au moins 10 pixels, soit une résolution modeste de 500 mètres,
soit environ 2,5 kilomètres carrés.
Ce qui signifie littéralement des dizaines de milliers de masses d'eau
que vous pouvez voir.
Je vous ai donné l'exemple de la fonte des lacs glaciaires au Tibet.
Vous pouvez tous les trouver.
Les rivières changent de cours.
Les rivières changent de cours parce que le limon s'y écoule,
en déboisant les arbres et les tropiques.
Le limon rejoint les rivières
et celles-ci finissent par changer de cours.
L'accent est mis sur la construction de barrages hydroélectriques
en réponse à nos actions visant à construire des énergies renouvelables.
L'énergie pour l'eau était censée être la plus propre et la meilleure.
Il s'avère que cela a un impact écologique énorme, un impact négatif.
Aux États-Unis, tous les barrages sont brisés
et les rivières sont libérées.
Les hydrologues veulent étudier
la nature et l'emplacement de ces barrages,
et l'impact qu'ils ont sur l'utilisation du système.
Je vais vous montrer, vous avez une vue d'ensemble
de ce qui s'est passé au cours des 17 dernières années.
La liste est longue.
Puisque je n'ai que quelques minutes,
je vais vous montrer très rapidement quelques exemples
pour vous donner une idée de l'aspect du système.
Si vous êtes partis sur le site et que vous avez cliqué
à certains endroits, des cercles apparaîtront.
Si vous cliquez sur l'un d'entre eux,
ici c'est le barrage Don Martin au Mexique.
Le système vous permet de connaître la taille de cette masse d'eau de surface
à différentes époques en remontant jusqu'en 2000.
Vous pouvez voir que ce corps était de 400 pixels au début de l'année 2000.
Ensuite, il s'est rétréci,
puis, il est devenu grand, puis, il s'est rétréci,
est devenu grand, etc.
Il s'agit d'une variation normale.
Comment savez-vous que c'est vraiment bon ?
Vous pouvez voir des images sur Google Timelapse.
Le système vous permet de voir
les images en accéléré partout où elles sont disponibles.
Vous pouvez voir que cette image bouge de la même manière
comme le montre la série chronologique.
Vous pouvez changer la couleur des points en fonction de leur augmentation
ou de leur diminution au cours des 17 dernières années.
Sur cette photo, les verts diminuent et les rouges augmentent.
Vous pouvez voir les exemples ici.
Vous pouvez voir toute une série de lieux
et une vaste zone de l'Amérique du Sud et de l'Argentine.
Tout est vert.
Très suspect.
Cette région avait beaucoup d'eau en 2000 et 2003,
mais ces derniers temps, il y a très peu d'eau.
Chaque endroit ici,
tous les plans d'eau connaissent ce phénomène.
Vous regardez n'importe lequel, il a progressé jusqu'en 2002
et s'est ensuite contracté très rapidement.
C'est en fait une région agricole.
Il doit y avoir eu une interaction entre les actions humaines,
l'agriculture et l'approvisionnement en eau.
J'ai parlé du Tibet.
Si l'on considère le système et que vous venez au Tibet,
vous verrez tous ces points rouges. Toutes les masses d'eau augmentent.
Si vous zoomez là-dessus, il vous donnera les petites zones
qui sont spécifiquement la zone qui a changé, a augmenté
au cours des 17 dernières années.
Vous voyez une autre zone qui a augmenté ici.
Vous pouvez à nouveau aller sur le timelapse
et voir tous ces changements sur une période donnée.
Si l'on considère les 17 dernières années,
la quantité totale d'eau nouvelle qui est apparue,
est de l'ordre de 8 000 kilomètres carrés.
De nouvelles masses d'eau sont apparues au Tibet.
Aujourd'hui, cette région alimente en eau des rivières qui nourrissent
environ deux milliards de personnes de la planète.
Il s'agit d'une zone très sensible.
Toute implication du changement climatique dans cette région, est très grave.
Auparavant, les gens étudiaient ces lacs un jour à la fois.
Quelqu'un se rendrait dans une région, utiliserait des images satellites
et dirait : « J'ai une carte de cette région,
qui montre à quoi ressemblent ces lacs en une seule journée. »
Maintenant, vous avez une couverture continue de tout.
On peut voir la rivière serpenter.
Par exemple, lorsque vous voyez les points rouges et verts à proximité,
on voit des rivières qui serpentent, puis, on les voit.
Là encore, tout cela est disponible sur le système.
Je vous donne simplement des exemples que vous pourriez voir par vous-mêmes.
Vous pouvez voir le rétrécissement des îles
en réponse à la montée des océans.
Vous voyez cette petite zone bleue
à la surface d'une petite île d'Amérique du Sud.
C'est la zone qui a été rasée au cours des 17 dernières années.
J'espère que cette image du timelapse…
On dirait que l'image ne fonctionne pas ici.
Sur le système, vous pourrez peut-être apercevoir cette petite île.
Sur le système, vous pouvez voir l'île se rétrécir,
même de Google Timelapse.
Je vous avais dit que vous pouviez voir la construction de barrages.
J'ai donné cette conférence à Tokyo
et j'ai dit : « Regardez, voici un barrage qui a été construit en 2006. »
Bien sûr, vous pouvez le voir parce que c'est une zone,
il y a un plan d'eau qui n'existait pas avant 2006
et on en revient à quelque chose de plus grand.
La principale utilité de ça,
c'est que les hydrologues qui étudient ces barrages dans le monde entier,
Ils disposent d'une base de données appelée GRanD,
base de données mondiale sur les réservoirs et les barrages.
Il a été construit à la fin des années 1990.
Jusque-là, c'était assez précis.
Par la suite, on s'en remet simplement
aux personnes qui signalent la construction des barrages.
Il s'agit des barrages signalés dans le monde entier
au cours des 17 dernières années.
Voici ce que notre système présente.
Bien sûr, on y retrouve les habitués,
Chine, Inde, Brésil, Moyen-Orient.
Beaucoup de ces endroits ont construit de nombreux barrages.
Ce que je veux dire, c'est que vous avez cet outil
qui est à la disposition des hydrologues très rapidement.
Tout cela nous mène maintenant à un point
où nous pouvons vraiment fournir beaucoup d'informations exploitables.
Je ne parlerai que de deux informations majeures pouvant donner lieu à une action
grâce à ce projet.
L'une d'entre elles est que la communauté internationale s'intéresse de près
à la quantité d'eau disponibles dans les réservoirs à travers le monde
et comment ces réserves d'eau ont évolué, le stockage de l'eau a évolué
au cours des dernières décennies en réponse au changement climatique.
Nous disposons maintenant de la surface de toutes les masses d'eau
qui sont grandes.
Pour beaucoup d'entre elles,
nous disposons de données altimétriques des satellites.
En combinant les deux, nous sommes en mesure de fournir ces informations.
Nous appelons simplement
une des variables climatiques essentielles
et notre groupe en est responsable.
La deuxième chose qui est extrêmement importante,
c'est de pouvoir mesurer le débit de l'eau dans les rivières
parce que les fleuves ont tendance à traverser différents pays.
Il existe des accords sur la quantité d'eau que vous êtes censé utiliser
et comment ne pas l'utiliser
et comment l'approvisionnement en eau peut changer.
Les pays sont très soucieux de protéger ces données.
Même à l'intérieur d'un pays, les différents États ne partageraient pas
les informations sur la façon dont l'eau traverse.
Ce système permet efficacement de reconstruire cette information
sur une base automatique à l'échelle mondiale.
Ce n'est pas direct. Quelques autres étapes sont nécessaires,
et ces étapes sont également nécessaires pour le troisième point.
Le troisième point concerne la possibilité de calibrer le modèle hydrologique.
Le modèle hydrologique peut vous sembler être un terme très technique,
mais un modèle national de l'eau est en cours de construction aux États-Unis
qui est censé prédire le débit du cours d'eau
pour environ 2,5 millions de sites pour l'ensemble du pays.
L'idée est que, quel que soit l'endroit où vous vivez,
il peut y avoir une inondation,
il pourrait y avoir une pénurie d'eau, si vous êtes agriculteur
et que vous devez vraiment ce qui se passe.
Ce modèle sera calibré à l'aide
de données provenant d'environ 4 000 sites.
Compte tenu de l'hétérogénéité de cet espace,
les gens craignent que ce modèle fonctionne mal
parce que le monde est beaucoup plus hétérogène
pour être saisi par 4 000 sites alors qu'on essaie
de prévoir 2,5 millions de lieux.
Nous avons besoin de beaucoup plus de données de validation.
Il s'avère qu'en étant en mesure
de fournir des estimations très précises des eaux de surface
et son évolution, nous pouvons résoudre ce problème.
Mais pour les deux derniers exemples,
Ce qu'il faut vraiment, ce sont des cartes à plus haute résolution
des eaux de surface.
Ce que je vous ai montré et ce que vous aurez sur le système,
ce sont des cartes à une résolution modeste de 500 mètres,
qui sont à l'échelle quotidienne.
Elles sont plus précisément à l'échelle de huit jours
car les données quotidiennes contiennent beaucoup d'interférences.
Maintenant, ce que nous voulons,
c'est une résolution beaucoup plus élevée des cartes
et, espérons-le, à l'échelle quotidienne.
Pour cela, il faut pouvoir transférer des informations
dans l'espace et dans le temps.
Encore une fois, je ne dispose que d'une minute environ, je suppose,
je n'essaierai donc pas d'entrer dans les détails,
mais une série de technologies, une série de méthodes ont été élaborées
pour transférer ces informations dans l'espace et le temps
qui font appel à la notion physique dont je vous ai parlé tout à l'heure
et cela s'est traduit par…
Je ne fais qu'illustrer une version très préliminaire,
mais vous voyez ici un réservoir en Afghanistan, le réservoir de Kajakai,
c'est un grand réservoir.
Et si vous regardez la date en haut, les 24, 25 et 26 juillet,
c'est une observation quotidienne pendant environ deux semaines.
Sur le côté gauche,
vous voyez son image construite à l'échelle MODIS.
L'échelle MODIS signifie
que chaque kilomètre carré est divisé en quatre pixels.
Ce sont de gros pixels, des pixels carrés.
Sur le côté droit,
vous voyez une image de très haute qualité
du même réservoir en cours de construction.
Le tout en utilisant ce système de transfert d'informations
que j'ai à peine mentionné et dont je ne vous ai pas parlé.
Une chose que l'on peut voir
c'est que l'image de droite est de très haute qualité.
Bien sûr, vous ne savez pas si c'est bon ou non
parce que je pourrais vous montrer n'importe quoi.
Pour m'assurer que je ne vous montre pas quelque chose qui n'est pas pertinent,
je vais vous montrer l'image d'une date
pour lesquelles des informations LANDSAT sont disponibles.
Voici la date.
Ce que vous voyez à l'arrière-plan est
l'image du satellite LANDSAT, le capteur LANDSAT,
qui a une résolution de 30 mètres, soit une résolution très élevée.
Lorsque vous regardez le capteur LANDSAT,
Vous pouvez voir que les zones noires représentent l'eau
et les autres représentent la terre.
Vous pouvez voir sur l'image de gauche
que le MODIS simplifie grossièrement l'image.
parce que si vous regardez la partie inférieure ici,
ça prend toute cette zone et la nomme une simple ligne
plutôt que de regarder ces pics qui dépassent.
Maintenant, si vous regardez l'image de droite qui a été construit
à l'aide de ce système de transfert d'informations
sans regarder les données LANDSAT,
vous pouvez voir qu'elle correspond beaucoup mieux à l'image LANDSAT.
C'est de cela que je parle.
De nouvelles innovations qui peuvent être réutilisées
dans un éventail d'applications beaucoup plus large.
Je n'ai plus de temps, je suppose donc que ce sera ma dernière diapositive.
J'espère vous avoir convaincu que le big data
dans le domaine du climat offre
une grande opportunité de faire progresser notre compréhension du climat.
Très important pour la société,
mais elle offre également la possibilité de faire progresser notre domaine
car chacune des techniques qui sont développées ici,
ont des applications beaucoup plus larges.
L'autre conclusion de cette expérience
et bien d'autres, que j'aimerai pouvoir partager,
est que dans bon nombre de ces domaines scientifiques,
il y a beaucoup de savoir
sur les applications et les phénomènes physiques.
Nous avons besoin de nouvelles méthodes,
de nouvelles techniques, de nouvelles approches
pour les intégrer dans les approches de la science des données.
Et, une fois que ce sera fait, espérons-le,
elles seront applicables à un ensemble beaucoup plus large de domaines.
Sur ce, je vous remercie de votre attention.