Les données d’entrée d’un cas d’étude sont stockées dans 4
data.frame,qui doivent être stockés dans des éléments une
liste pour être utilisées par analyse_uncertainty(). Les
noms attendus des éléments de la liste sont fixes et doivent
correspondre à :
calendarcost.floodimpactPour créer ces données, le plus simple est de les lire depuis des
fichiers externes en mobilisant la fonction
load_data().
load_data()load_data() peut importer différents formats de données.
La fonction a besoin de connaître l’emplacement de ces données sur le
poste de travail. Cet emplacement est caractérisé à partir de deux
paramètres :
path_input, le chemin du dossier dans lequel se trouve
le cas d’étude ;case, le nom du dossier correspondant au cas
d’étude.load_data() a également besoin de connaître :
path_output, le chemin du dossier dans lequel seront
sauvegardées les différentes sorties. Ces sorties seront pour leur très
grande majorité stockées dans un dossier qui aura comme nom
case. La seul exception sera l’éventuel fichier compressé
des sorties qui pourra être demandé au cours des analyses.csvSi load_data est utilisée avec la paramètre
type_input fixé à csv2 (valeur par défaut) ou
à csv1, il sera nécessaire de stocker dans le dossier
case 4 fichiers correspondant aux 4 éléments de la liste
précédemment citée.
Ces 4 fichiers devront avoir pour nom :
calendar.csvcost.csvflood.csvimpact.csvIl est possible d’utiliser comme opérateur décimal :
, avec l’option type_input fixé à
csv2 ;. avec l’option type_input fixé à
csv1path_input = system.file("extdata", package = "floodam.cba.sa")
case = "test"
input_csv = load_data(case, path_input)
#> Case 'test' successfully loaded.
#> Key informations are:
#> - 'floodam.cba.sa' in version 1.0.0.0 is used with:
#> - n=1000
#> - rate=constant
#> - 'sensitivity' in version 1.30.0 is used.
#> - input are taken from '/tmp/RtmpwPFCsP/Rinst1c5d4b21b3ed38/floodam.cba.sa/extdata/test'
#> - output are saved in '/tmp/RtmpOjIxDN/test'ods ou xlsxSi load_data est utilisée avec la paramètre
type_input fixé à ods ou xlsx, il
sera attendu dans le dossier case un fichier de type
correspondant comprenant 4 onglets avec les noms suivants :
calendarcostfloodimpactpath_input = system.file("extdata", package = "floodam.cba.sa")
case = "test"
input_ods = load_data(case, path_input, type_input = "ods")
#> Case 'test' successfully loaded.
#> Key informations are:
#> - 'floodam.cba.sa' in version 1.0.0.0 is used with:
#> - n=1000
#> - rate=constant
#> - 'sensitivity' in version 1.30.0 is used.
#> - input are taken from '/tmp/RtmpwPFCsP/Rinst1c5d4b21b3ed38/floodam.cba.sa/extdata/test'
#> - output are saved in '/tmp/RtmpOjIxDN/test'
input_xlsx = load_data(case, path_input, type_input = "xlsx")
#> Case 'test' successfully loaded.
#> Key informations are:
#> - 'floodam.cba.sa' in version 1.0.0.0 is used with:
#> - n=1000
#> - rate=constant
#> - 'sensitivity' in version 1.30.0 is used.
#> - input are taken from '/tmp/RtmpwPFCsP/Rinst1c5d4b21b3ed38/floodam.cba.sa/extdata/test'
#> - output are saved in '/tmp/RtmpOjIxDN/test'Le calendrier de réalisation est stcoké dans l’élément
calendar des données d’entrée. Ce data.frame a
les caractéristiques suivantes :
case test, cette
colonne est appelée year, mais le choix du nom n’a aucune
incidence. Ces années doivent être stockées sous forme d’entier et donne
l’horizon temporel pour l’évaluation.benefit. Elle donne le taux de prise en compte des
bénéfices à chaque année. Les valeurs attendues sont 0 tant qu’aucun
projet n’est réalisé, a minima en année 0 ; 1 lorsque l’ensemble des
projets sont réalisés ; des valeurs entre 0 et 1 pendant la réalisation
des projets (0 étant une valeur admissible).cost.cost en fonction du calendrier de réalisation.| benefit | protection_1 | protection_2 | maintenance_1 | maintenance_2 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.00 | 0.25 | 0.00 | 0 | 0 |
| 1 | 0.00 | 0.50 | 0.00 | 0 | 0 |
| 2 | 0.00 | 0.25 | 0.00 | 0 | 0 |
| 3 | 0.75 | 0.00 | 0.25 | 1 | 0 |
| 4 | 0.75 | 0.00 | 0.50 | 1 | 0 |
| 5 | 0.75 | 0.00 | 0.25 | 1 | 0 |
| 6 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 7 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 8 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 9 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 10 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 11 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 12 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 13 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 14 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 15 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 16 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 17 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 18 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 19 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 20 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 21 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 22 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 23 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 24 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 25 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 26 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 27 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 28 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 29 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 30 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 31 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 32 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 33 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 34 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 35 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 36 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 37 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 38 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 39 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 40 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 41 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 42 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 43 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 44 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 45 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 46 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 47 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 48 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 49 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
| 50 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 1 | 1 |
les coûts du projet sont décrits dans l’élément cost. Ce
data.frame a les caractéristiques suivantes :
case test, cette
colonne est appelée cost. mais le choix du nom n’a aucune
incidence. Les différents postes de considérés sur le cas d’étude y sont
stockés. Ces intitulés doivent correspondre exactement avec ceux de
l’élément calendar.nominal donne les valeurs
nominales de chacun des coûts considérés.min donne la borne min à
considérer lors des tirages aléatoires.max donne la borne max à
considérer lors des tirages aléatoires.type donne le type de variation à
prendre en compte pour les bornes, soit absolues
(absolute), soit relatives à la valeur de la colonne
nominal (relative).| nominal | min | max | type | |
|---|---|---|---|---|
| protection_1 | 2.442 | 2.0 | 8.0 | absolute |
| protection_2 | 1.289 | -0.5 | 1.0 | relative |
| maintenance_1 | 0.070 | -0.5 | 0.5 | relative |
| maintenance_2 | 0.040 | -0.5 | 0.5 | relative |
Les scénarios d’inondation sont décrits dans l’élément
flood. Ce data.frame a les caractéristiques
suivantes :
case test, cette
colonne est appelée flood. mais le choix du nom n’a aucune
incidence. Les différents intitulés des scénarios d’inondation
considérés sur le cas d’étude y sont stockés. Ces intitulés doivent
correspondre exactement avec ceux de l’élement impact.period_nominal donne les valeurs
nominales des périodes de retour de chacun des scénarios
d’inondation.period_min donne la borne min à
considérer pour les périodes de retour lors des tirages aléatoires.period_max donne la borne max à
considérer pour les périodes de retour lors des tirages aléatoires.period_type donne le type de
variation à prendre en compte pour les bornes des périodes de retour,
soit absolues (absolute), soit relatives à la valeur de la
colonne nominal (relative).hydraulic_nominal donne les
valeurs nominales des facteurs d’ajustement hydraulique de chacun des
scénarios d’inondation.period_min donne la borne min à
considérer pour les facteurs d’ajustement hydraulique lors des tirages
aléatoires.period_max donne la borne max à
considérer pour les facteurs d’ajustement hydraulique lors des tirages
aléatoires.period_type donne le type de
variation à prendre en compte pour les bornes des facteurs d’ajustement
hydraulique, soit absolues (absolute), soit relatives à la
valeur de la colonne nominal (relative).| period_nominal | period_min | period_max | period_type | hydraulic_nominal | hydraulic_min | hydraulic_max | hydraulic_type | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| crue_deb | 4 | 3 | 5 | absolute | 1 | -0.5 | 0 | relative |
| crue_010 | 10 | 6 | 15 | absolute | 1 | -0.5 | 0 | relative |
| crue_030 | 30 | 20 | 40 | absolute | 1 | -0.5 | 0 | relative |
| crue_100 | 100 | 75 | 150 | absolute | 1 | -0.5 | 0 | relative |
| crue_max | 1000 | 150 | 1000 | absolute | 1 | -0.5 | 0 | relative |
Les impacts du projet sont décrits dans l’élément
impact. Ce data.frame a les caractéristiques
suivantes :
case test, cette
colonne est appelée stake. mais le choix du nom n’a aucune
incidence. Les différents intitulés des enjeux considérés sur le cas
d’étude y sont stockés.flood du fichier
flood.csv, donnent les valeurs nominales des impacts
attendus au sens des dommages évités. Les valeurs positives
correspondent donc à des dommages effectivement évités, les valeurs
négatives à des sur-dommages.min donne la borne min à
considérer pour les dommages évités lors des tirages aléatoires.max donne la borne max à
considérer pour les dommages évités lors des tirages aléatoires.type, donne le type de variation à
prendre en compte pour les bornes des périodes de retour, soit absolues
(absolute), soit relatives à la valeur de la colonne
nominal (relative).| crue_deb | crue_010 | crue_030 | crue_100 | crue_max | min | max | type | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| habitation | 0 | 2.0 | 6.0 | 3.0 | 0 | -0.5 | 0.5 | relative |
| activite | 0 | 2.0 | 4.0 | 4.0 | 0 | -0.5 | 0.5 | relative |
| agricole | 0 | -0.1 | -0.2 | -0.4 | 0 | -0.5 | 0.5 | relative |
| reseau | 0 | 0.5 | 0.3 | 0.0 | 0 | -0.5 | 0.5 | relative |
| camping | 0 | 0.2 | 0.5 | -0.3 | 0 | -0.5 | 0.5 | relative |
Remarque Pour un type d’enjeu donné, c’est-à-dire
pour une ligne donnée, les bornes min et max
utilisées dans ce fichier sont valables pour toutes les valeurs
nominales. C’est pourquoi il est nécessaire de laisser le type à
relative dans ce fichier.