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phyteauviz's Introduction

Phyt'eau viz

Application de visualisation de la concentration en pesticides des eaux sous-terraines réalisée dans le cadre du concours de data-visualisation sur les pesticides dans les eaux souterraines organisé par le Ministère de l'environnement, de l'énergie et de la mer.

Auteurs

Développement: Léo V.

Schémas et bulles d'information : Xavier Peyrard

Code et licence

Le code source est dispnible sur github sous licence GNU GENERAL PUBLIC LICENSE v3.0

Source des données

Les données liées aux stations de suivi et aux masses d'eaux sont publiques et fournies à travers le Système d'Information sur l'Eau (SIE).

La structure des données du SIE sont gérées par le Service d’administration nationale des données et référentiels sur l’eau (Sandre), lui-même piloté par l'Office national de l'eau et des milieux aquatiques (Onema).

Plus spécifiquement, les données liées à la qualité des masses d'eaux souterraines sont gérées, au sein du SIE, par la banque nationale d’Accès aux Données sur les Eaux Souterraines (ADES) Les données comportementales des pesticides (données Koc, DT50 champs et DJA) sont issues de la base de données du Système d'Intégration des Risques par Interaction des Scores pour les Pesticides, géré par l'Institut National de l'Environnement Industriel et des Risques (INERIS).

Documentation d'installation

Installation des librairies

  • librairie GDAL
  • librairies R:
install.packages('shiny')
install.packages('shinyjs')
install.packages('leaflet')
install.packages('sp')
install.packages('dplyr')
install.packages('tidyr')
install.packages('rgdal')
install.packages('ggplot2')
install.packages('reshape2')
install.packages('RColorBrewer')

Téléchargement des données

  • Données du concours (lien)
  • Données comportementales des pesticides (lien)

Pré-traîtement des données

Optionnel: Génerer data_phyteauviz.RData contenant les jeux de données. Sinon, utiliser app/data/data_phyteauviz.RData (lien)

Lancement de l'application en local

shiny::runApp("app/")

Déploiement sur un serveur

rsconnect::deployApp("app/", server = "<mon server>")

avec <mon serveur> = shinyapp.io ou un shiny server

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