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Bonjour Parsifal,

Le jeu de données qui semble être le plus utilisé est celui du PNUE, produit à l'occasion de l'année internationale des montagnes en 2002: http://www.unep-wcmc.org/mountains-and- … 0_723.html

Il y en a d'autres, produits à la même époque avec des méthodes SIG. Cette diversité s'explique par le fait que la définition de la montagne n'est pas si évidente - tout comme la correspondance avec la notion de "terrains accidentés". Voir ici notamment: http://www.bioone.org/doi/full/10.1659/ … 2.0.CO%3B2
Vous trouverez ceci dit quelques chiffres nationaux de la FAO dans le tableau n° 5 de ce rapport: ftp://ftp.fao.org/docrep/fao/005/y4558e/

Mais attention, il faut avoir d'énormes réserves sur ces approche par régression avec des données nationales... Un exemple des dérives de ce genre de modèles stats: un économiste italien a fait un article cherchant à corréler (expliquer????) l'occurrence des conflits interfrontaliers par l'artificialité des frontières. Il prenait le caractère rectiligne de la frontière comme indicateur de cette artificialité. Mais pour que le modèle "marche", il avait enlevé la frontière Canada-Etats Unis. Malin...

Un facteur aggravant de ce genre d'études sur le sujet des guerres civiles semble être l'échelle: un conflit interne à un pays ne se déroule le plus souvent que sur une faible portion de son territoire. Quelle valeur peut alors avoir l'indicateur "% national de terrains accidentés", qui peut être faible alors que le conflit serait "montagnard"? Ces biais sont discutés notamment ici - avec notamment le facteur 'montagne': http://isites.harvard.edu/fs/docs/icb.t … 4_2005.pdf

Les équipes travaillant avec ce genre d'approches quantitatives en sont apparemment venus à la conclusion qu'une approche avec des grilles relativement fines leur permettait de dire des choses plus intéressantes. Le jeu de données des norvégiens du PRIO, qui a une entrée '% de montagne' (Physclimate>mnt, basé sur celui du PNUE) est ici: http://www.prio.no/Data/PRIO-GRID/

Bon courage!

Dernière modification par Bapt (Fri 17 May 2013 11:31)

Quand quelqu'un met en avant une théorie qui devrait pouvoir s'appliquer aussi bien à la Suisse qu'à à l'ex-Yougoslavie,
on comprend bien que la prudence lui commande de ne pas publier ses données !
Ceci dit, je pense que terrain accidenté et altitude ne doivent pas être confondus.
Pour ma part, si je devais répondre à une telle question, je choisirais 2 cartes (du monde ou de la région considérée) superposables, l'une politique (1 couleur par pays) et l'autre de relief (une couleur par niveau) et, à l'aide d'un petit programme Python, j'en extrairais sans trop de difficulté une valeur de la proportion du territoire de chaque pays qui peut être considérée comme « montagneuse » .

Dernière modification par mirelo (Fri 17 May 2013 17:48)

adf semble l'extension d'arcinfo binary grid
il s'agit d'un modèle de terrain, format raster (non vecteur) et lisible via un logiciel de sig comme qgis

Bonjour, et de nouveau merci pour les liens et conseils !
J’ai téléchargé le logiciel en question et je me plonge dans la lecture des tutoriels, fiches, et autres guides. Ca va effectivement être long… Pour l’instant, je pense avoir simplement réussi la jointure dont vous parliez. Pourriez-vous simplement m’avertir si j’ai fait une erreur ?

En résumé, j’ai :
- téléchargé les données tabulaires « politiques » (qui relient chaque cellule à un code-pays donné) , les données tabulaires « physiques » (dans lesquelles se trouvent notamment mes montagnes) et enfin les géométries.
- j’ai ouvert tous ces docs en même temps dans QGIS (même si certains fichiers de « shape files » n’ont apparemment pas été reconnus) ; ça m’a donné ce type d’image :
[img]http://img818.imageshack.us/img818/7626/84886961.png[/img]

- j’ai sélectionné toutes les données géométriques, et j’ai joint la couche « physclimate » (les données physiques)  . Dans « joindre le champs » , j’ai sélectionné « mnt » (les montagnes qui m’intéressent) et dans « champs ciblé » j’ai mis « gid » (l’identifiant unique des cellules) .
[img]http://img18.imageshack.us/img18/2443/37198723.png[/img]
- idem pour la couche « priogrid » et le champs « gwno » , qui permet d’assigner chaque cellule à un code-pays

Je vais ensuite essayer de me lancer dans l’identification des Etats et tenter enfin les calculs. Malgré les tutos, il est plus que probable que je revienne sur ce forum pour y demander de l’aide… et j’en suis désolé. Je fais de mon mieux pour progresser de manière autonome, mais je suis vraiment en terre inconnue ;) . Quoi qu’il en soit, encore merci pour l’aide déjà apportée et bonne journée à vous

Dernière modification par Parsifal (Wed 22 May 2013 01:04)