Pour comprendre cet article, il faut lire la première partie (casernes 1), mais cela n’est pas indispensable. L’emploi de l’implantation des casernes est un prétexte à croiser des implantations et des données sur la population.

[wpfmb type="warning"] IMPORTANT Je tiens à rappeler que ces chiffres ne sont que des constats, d’une situation existante. Cet article ne permet pas de tirer quelconque conclusion. Mon but n’est pas la critique ou la polémique, je n’effleure qu’un problème géographique sans prendre ne compte tous les autres paramètres qui président à la mise en place d’une caserne : terrains disponibles, équipements, nombre de pompiers, de véhicules, d’hélicoptères, groupes spéciaux, sauvetage en mer… Et autres éléments que je maîtrise pas.
Cet exercice est donc purement didactique et ne DOIT pas être utilisé dans la vraie vie. Les instances et les services SIG du SDIS font cela très bien. [/wpfmb]

Territoire et population desservie

On peut se demander si les casernes couvrent toute le même territoire d’intervention. Pour rappel :

Depuis le 15 mars 2011, suite à la mise en place du système de gestion des alertes “start”, des modifications concernant les secteurs d’interventions des 64 centres de secours du Finistère, ont été apportées. En effet, si auparavant, les sapeurs pompiers intervenaient sur des communes bien définies, depuis la refonte de la gestion des alertes, le logiciel “start” se charge de rechercher, en fonction des kilomètres et du personnel disponible, le centre de secours le plus proche du lieu de l’intervention. Si toutefois, les sapeurs pompiers du centre de secours le plus proche du lieu de l’intervention, ne sont pas disponibles, ou s’ils sont en sous effectif, le système d’alerte renforce le dispositif de départ par l’engagement de sapeurs pompiers d’autres centres de secours. (source SDACR 2016)

En raisonnant géomarketing, on peut se demander quelle est la zone d’influence des casernes. Ou quelle est la caserne qu’il est le plus raisonnable de faire intervenir ? Pour cela, il existe Voronoi, c’est à dire polygone d’influence (faire lien). L’image suivante couple les diagrammes de Voronoï et les zones « de répartition (allocation in english)» sur le réseau routier (en couleurs dans l'image). Nous allons voir comment tracer ces diagrammes. voronoi et allocation

Voronoï et répartition

La répartition de réseau (c’est-à-dire les réseaux influencés par le point désigné) ne présente pas d’intérêt dans ce cas. Cela se trace avec V. NET. ALLOC qui fonctionne quasiment comme V. NET. ISO vu en 1ere partie, ensuite il suffit de colorer. Je ne vais pas revenir dessus car nous avons besoin de surface et pas de lignes pour la suite.

Mais la « surface minimale d’intervention » ne fait pas tout, d’instinct, on peut se dire qu’il est normal qu’une grande ville possède 3 casernes alors qu’une seule suffit en pleine campagne. Et c’est sûrement vrai, Il y a forcément une relation avec la population. Nous verrons donc cela

Voronoï

Pour mesurer la répartition, rien de mieux que de tracer les zone d’influence minimale de chaque centre. Ce que l’on peut obtenir avec des tracés de Voronoï.

Pour tracer les polygones de Voronoï, dans le menu VECTEUR de QGIS

Menu Vecteurs - Outils de géométrie - Polygones de Voronoï

Menu Vecteur - Outils de géométrie - Polygones de Voronoï

Ne pas hésiter à mettre un tampon à 10 ou 15 pour bien dépasser des limites du département autour des centres de secours.

paramètres polygones de Voronoï

Résultat

résultats des polygones (rendus transparents pour voir le département)

Mais partant du principe que personne n’habite sur la mer, on réduit la surface en faisant une intersection entre les zones de Voronoï et le tracé du département obtenu facilement par ADMIN EXPRESS de l’IGN par exemple.

intersection entre voronoï et departement (dans cet ordre)

intersection entre voronoï et département (dans cet ordre)

découpage après intersection

Population

L’INSEE fournit le carroyage de 200 m dans lequel est renseigné un indice qui donne le nombre de foyers fiscaux, ce qui est donc très approchant du nombre de foyer tout court même si dans les zones touristiques cela peut s’avérer trompeur (à cause des résidences secondaires).

carroyage 200m

à télécharger sur : https://www.insee.fr/fr/statistiques/2520034

Préparons les couches

Après avoir charger la couche de toute la métropole, j’ai enregistré une nouvelle couche concernant que le Finistère (sélection + sauvegarde des éléments sélectionnés).

Seulement les couches de carreaux ne contiennent aucune donnée, juste des identifiants. Il faut donc créer une jointure :
1- charger le car_m.dbf
2- dans la couche 'car_m_29' (pour moi), propriétés – JOINTURE et le (+) vert

jointure - entre carroyage et dbf

♦ Ind_c : Nombre d’individus résidant dans le carreau ♦

jointure

Perso, je préfère sauvegarder la couche (car_m_29j, pour jointure) pour éviter d’avoir à refaire la manip à chaque fois.

Maintenant nous pouvons affecter un nombre de foyer fiscaux à chaque zone des casernes.

Nouvelle subtilité

Pour être plus juste dans la répartition, obligé de passer par le centroïde des carrés. Sinon on obtient un effet de bord, soit les carreaux sur les lignes des Voronoï ne sont pas sélectionnés, soit ils sont comptés 2 fois. On perd moins de données comme cela, même si cela n’est pas parfait, nous restons dans le domaine de la statistique. Nous pourrions faire un découpage et répartir suivant la surface découpée, mais à dire, c'est pas simple donc à faire non plus.

De quel coté compter le le carreau ?

Dans le menu : VECTEUR – Outils de géométrie – Centroïdes de polygones

centroïde de polygones

centroïde des carreaux

Ensuite dans le menu : VECTEUR – Outils de gestion des données – Joindre les attributs par localisation.

attributs par localisation

Attention à la sélection des couches, on intersecte et surtout on oublie pas de : prendre un résumé des attributs, et dans la ligne dessous indiqué sum (pour faire la somme des attributs des carreaux, les autres options ne nous intéressent pas aujourd’hui). On aura alors des colonnes indiquées sum_car_ind_c qui sera la somme des foyers.

Joindre les attributs par localisation

Je vous montre rapidement ce que donnent les chiffres.

résultats de la jonction des attributs

Donc on connaît les surface minimale d’intervention (mathématique, pas forcément réelle, j’insiste), et la population dans ces surfaces. On peut calculer pour s'amuser avec la calculatrice de champs.

En faisant le ratio de la population sur la surface du polygone de Voronoï. On voit donc que nos casernes de 1,64 à 155 hab/km². Quelle conclusion en tirer ? Dans le Finistère il y a des villes et la campagne, c’est à peu près tout ce que l’on peut en dire.
On pourrait, pour l’exercice de prospective, se dire qu’il nous faut 1 pompier pour 150 personnes ou 200. Et du coup calculé l’effectif nécessaire à chaque caserne.
On peut suivant les statistiques nationales, se dire que la moyenne est de 60 interventions / 1000 habitants / an et donc en déduire le nombre d’intervention qui seront effectuées :
nombre théorique d'intervention par an

Non conclusion

Je l'avais dis au départ, il n'y a pas de conclusion à tirer des chiffres de ces articles, le but est la mise en pratique des polygones de Voronoï, des isodistances, du carroyage INSEE... J'aurais pu faire la même chose avec les supérettes ou les églises...Au plaisir de lire vos commentaires

[wpfmb] Je profite de cet article pour présenter mon profond respect et mon admiration aux sapeur-pompiers. Nous sommes au-delà des motivations de service public. Tout est dans leurs devises : ‘sauver ou périr’ ou ‘courage et dévouement’, symbole d’éthique, d’abnégation, d’une autre valeur morale qui caractérise à elle seule l’Humanité. Merci à eux.[/wpfmb]

Posted from my blog with SteemPress : http://pasq.fr/casernes-de-pompiers-population/

Casernes de pompiers : population 2/2

Territoire et population desservie

Voronoï

Population

Préparons les couches

Nouvelle subtilité

Non conclusion

REPLACE username with your username (no @ symbol)

50 SP = 103470.397100

100 SP = 206940.794200

250 SP = 517351.985500

500 SP = 1034703.971000

1000 SP = 2069407.942000