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  • Présentation de chiffres clés de la filière forêt-bois en région Nouvelle-Aquitaine sur : - les massifs forestiers (2000-2010) - les surfaces boisées (2009-2013) - la récolte (2013/ 2014) - le sciage (2013/ 2014) - le commerce extérieur (2015) - l'emploi (2013) - la formation (2014) - la production et la commercialisation des plants forestiers (2013-2014) - le prix des bois - déstockage (pin maritime) (2008-2015) - le plan gouvernemental suite à la tempête KLAUS (2015)

  • Ce projet s’attache à étudier les phénomènes Natech imputables à des inondations/tsunami en considérant deux échelles spatiales d’analyse : l’échelle du site industriel et l’échelle du territoire. Ces deux échelles permettent d’appréhender la problématique des Natechs d’une part d’un point de vue essentiellement « vulnérabilité » et d’autre part, grâce à une analyse plus globale et profonde qui fait résonner la notion de résilience territoriale. Le travail est basé sur une analyse a posteriori (au Japon) et a priori (en France) des pratiques de gestion des événements Natech auprès des parties prenantes (industriels, collectivités, services de l’état…). Pour cela, en France et au Japon, des questionnaires, des visites et des entretiens ont été réalisés sur des territoires touchés ou potentiellement concernés par le phénomène Natech inondation/tsunami. Ces données sont employées : -à l’échelle du site industriel, pour modéliser l’impact du phénomène naturel sur l’installation (par le biais notamment d’arbres de défaillances), puis produire deux outils d’aide à la décision (diagnostic de l’Etude de danger et diagnostic du Plan d’Opération Interne lors d’un événement Natech inondation) -à l’échelle du territoire pour modéliser le processus Natech, identifier 3 zones de fragilité, définir 5 scénarios de choc. Puis, en considérant que la résilience globale d’un territoire dépend notamment de la résilience des acteurs qui le constituent proposer un outil d’audit des parties prenantes du territoire afin d’estimer la résilience de chacun d’entre eux, les pistes de progrès et, in fine, améliorer la résilience du territoire qui les héberge. Mots-clefs : Natech, Science du danger, arbres de défaillance, aide à la décision, résilience territoriale.

  • Ce jeu de données représente sous forme de polygones, les espaces situés à moins de 200m de terrains en nature de bois et forêt, appelés "zones exposées au risque feu de forêt", dont les paramètres sont précisés par l'article R133-5 du Code forestier. Ces zones sensibles au risque d'incendie de forêt comprennent les formations forestières ainsi que la zone périphérique de 200m de large les entourant. Sur cet ensemble s'applique une règlementation particulière afin d'y réduire le risque. Notamment concernant l'obligation légale de débroussaillement qui s'applique dans ces espaces, cette cartographie est annexée aux plan locaux d'urbanisme ou aux documents d'urbanisme en tenant lieu (article L134-15 du Code forestier).

  • 2bRAD genotyping will be used to estimate genetic diversity and connectivity among populations of Sabellaria alveolata. We will relate population genetic parameters with reef state characteristics.

  • Frise chronologique des millésimes de modes d'occupation des sols produits par les régions françaises et par le programme Corine Land Cover.

  • Extrait de l'Atlas Aquitaine, Limousin et Poitou-Charentes sur la filière forêt-bois

  • This dataset is the coastal zone land surface region from Europe, derived from the coastline towards inland, as a series of 10 consecutive buffers of 1km width each. The coastline is defined by the extent of the Corine Land Cover 2018 (raster 100m) version 20 accounting layer. In this version all Corine Land Cover pixels with a value of 523, corresponding to sea and oceans, were considered as non-land surface and thus were excluded from the buffer zone.

  • Process-driven seafloor habitat sensitivity (PDS) has been defined from the method developed by Kostylev and Hannah (2007), which takes into account physical disturbances and food availability as structuring factors for benthic communities. It is a conceptual model, relating species’ life history traits to environmental properties. Physical environment maps have been converted into a map of benthic habitat types, each supporting species communities with specific sensitivity to human pressures. It is based on two axes of selected environmental forces. The "Disturbance" (Dist) axis reflects the magnitude of change (destruction) of habitats (i.e. the stability through time of habitats), only due to natural processes influencing the seabed and which are responsible for the selection of life history traits. The "Scope for Growth" (SfG) axis takes into account environmental stresses inducing a physiological cost to organisms and limiting their growth and reproduction potential. This axis estimates the remaining energy available for growth and reproduction of a species (the energy spent on adapting itself to the environment being already taken into account). It can be related to the metabolic theory of the ecology. The process-driven sensitivity (PDS) can be seen as a risk map that combines the two previous axes and reflects the main ecological characteristics of the benthic habitats regarding natural processes. Areas with low disturbance are areas with a naturally low reworking of the sediment, allowing the establishment of a rich sessile epifauna community, with K-strategy species. Areas with low SfG means that the environmental factors, even though there are not limiting, are in lower values, i.e. that it imposes a cost for species to live. In areas combining low disturbance and low SfG, big suspension-feeder species with long life and slow growth can often be found: these species are more vulnerable in case of added disturbance.

  • Whole genome pooled sequencing of individuals from 4 populations and 3 different color phenotype in order to uncover the genetic variants linked to color expression in the pearl oyster P. margaritifera.

  • Individuals from 5 populations were kept in common garden conditions in order to examine acclimation and adaptation to temperature in the honeycomb worm. Worms were exposed to 5 temperature treatments, and collected for RNAseq analysis. Gene expression patterns were then examined.