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Calculer le changement de la hauteur de la canopée sur 10 ans ?

Calculer le changement de la hauteur de la canopée sur 10 ans ?


Je veux savoir combien d'arbres "grands" (plus de 30 m) sont tombés entre 2005 et 2015. J'ai des images LIDAR de 2005 et 2015 d'une zone où de nombreux grands arbres sont tombés à cause de tempêtes de verglas.

J'ai créé 2 rasters de hauteur d'arbre, un pour 2005 et un pour 2015, en soustrayant la hauteur du sol de la hauteur de la canopée (j'avais à l'origine 4 rasters). Ce que je veux savoir, c'est le nombre total de pixels qui ont diminué d'au moins 20 m au cours de la période 2005-2015.

J'ai essayé une variété d'approches avec cela et je n'ai pas tout à fait compris. Quelqu'un a-t-il de bons conseils pour moi?

(à l'aide d'ArcGIS 10.2.1)


Utilisez simplement la calculatrice raster ArcGIS avec une instruction CON.

CON(("h2005" - "h2015") >= 30, 1, 0)

Cela se traduira par un raster binaire où [1] représente des différences de >= 30m et [0] aucun changement à ce seuil. Et oui, définissez votre environnement d'analyse pour l'étendue et le raster d'accrochage.


Comme vous le savez, le problème avec votre code est que les valeurs de 2008 et 2015 seront des valeurs non manquantes uniquement pour ces années respectivement, et donc ne manqueront jamais sur les deux variables. Voici une façon de répartir les valeurs sur toutes les années pour chaque industrie :

Cela dépend du fait que des expressions telles que l'année == 2008 sont évaluées comme 1 si vrai et 0 si faux. Si vous divisez par 0, le résultat est une valeur manquante, que Stata ignore, ce qui est exactement ce que vous voulez. Prendre des totaux sur toutes les observations dans une industrie garantit que la même valeur est enregistrée pour chaque industrie.

Voici une autre façon que certains trouvent plus explicite :

qui repose sur le même principe, que les manquants seront ignorés.

Notez l'utilisation de la fonction egen total() ici. La fonction egen sum() fonctionne toujours et est la même fonction, mais ce nom n'est pas documenté à partir de Stata 9, afin d'éviter toute confusion avec la fonction Stata sum() .

Pour éviter un double (en fait plusieurs) comptage, utilisez

pour marquer une seule observation pour chaque industrie, à utiliser dans les graphiques et les tableaux pour lesquels vous le souhaitez.


Abstrait

La cartographie des habitats fauniques a évolué à un rythme rapide au cours des dernières décennies. En commençant par des cartes simples, souvent subjectives et dessinées à la main, la cartographie des habitats implique désormais des modèles complexes de distribution des espèces (SDM) utilisant des variables prédictives cartographiées dérivées de données de télédétection. Pour les espèces qui habitent de vastes zones géographiques, la technologie de télédétection est souvent essentielle pour produire des cartes à grande échelle. Surveillance de l'habitat des chouettes tachetées du Nord (Strix occidentalis caurina), dont la zone géographique couvre environ 23 millions d'hectares, est basée sur des SDM qui utilisent l'imagerie Landsat Thematic Mapper pour créer des couches de données sur la végétation forestière à l'aide des méthodes de gradient voisin le plus proche (GNN). Les couches de données de végétation dérivées de GNN sont des relations modélisées entre les données des parcelles d'inventaire forestier, les données climatiques et topographiques, et les signatures spectrales acquises par le satellite. Lorsqu'elles sont utilisées comme variables prédictives pour les SDM, il y a un certain transfert de l'erreur de modélisation GNN à la carte d'habitat finale.

L'augmentation récente de l'utilisation des données de détection et de télémétrie par la lumière (lidar), associée à la nécessité de produire des cartes de végétation forestière précises et détaillées dans l'espace, ont stimulé l'intérêt pour leur utilisation pour les SDM et la cartographie des habitats. Au lieu de modéliser des variables prédictives à partir de données spectrales de télédétection, le lidar fournit des mesures directes de la hauteur de la végétation à utiliser dans les SDM. Nous nous attendons à ce qu'une carte d'habitat SDM produite à partir de variables prédictives mesurées directement soit plus précise qu'une carte produite à partir de prédicteurs modélisés.

Nous avons utilisé un logiciel de modélisation SDM à entropie maximale (Maxent) pour comparer les performances prédictives et les estimations de la superficie de l'habitat entre les SDM et les cartes d'habitat de la chouette tachetée du Nord basés sur Landsat et lidar. Nous avons exploré les différences et les similitudes entre ces cartes et une carte d'habitat préexistante avec photo-interprétation aérienne produite par des biologistes de la faune locaux. La carte basée sur lidar avait les performances prédictives les plus élevées sur la base de 10 modèles répliqués bootstrap (AUC = 0,809 ± 0,011), mais la performance de la carte basée sur Landsat était dans des limites acceptables (AUC = 0,717 ± 0,021). Comme c'est souvent le cas avec les cartes photo-interprétées, aucune évaluation de l'exactitude n'était disponible pour la comparaison. La carte photo-interprétée a produit les estimations les plus élevées et les plus faibles de la superficie de l'habitat, selon les classes d'habitat incluses (habitat de nidification, de repos et d'alimentation = 9962 ha, habitat de nidification seulement = 6036 ha). La carte basée sur Landsat a produit une estimation de la superficie de l'habitat qui se situait dans cette plage (IC à 95 % : 6679–9592 ha), tandis que la carte basée sur le lidar a produit une estimation de la superficie similaire à ce qui a été interprété par les biologistes de la faune locaux comme la nidification (c. , de haute qualité) à l'aide d'images aériennes (IC à 95 % : 5453–7216). Les intervalles de confiance des estimations de la superficie de l'habitat à partir des SDM basées sur Landsat et lidar se chevauchaient.

Nous avons conclu que les SDM basés sur Landsat et lidar ont produit des cartes et des estimations de superficie raisonnables pour l'habitat de la chouette tachetée du Nord dans la zone d'étude. La carte basée sur le lidar était plus précise et spatialement similaire à ce que les biologistes de la faune locaux considéraient comme l'habitat de nidification de la chouette tachetée. La carte Landsat a fourni une représentation spatiale moins précise de l'habitat dans les limites géographiques relativement petites de la zone d'étude, mais les estimations de la superficie de l'habitat étaient similaires à la fois aux cartes photo-interprétées et aux cartes lidar.

Les cartes photo-interprétées sont longues à produire, de nature subjective et difficiles à reproduire. Les SDM fournissent un cadre pour produire efficacement des cartes d'habitat qui peuvent être reproduites à mesure que les conditions d'habitat changent au fil du temps, à condition que des données de télédétection comparables soient disponibles. Lorsque le SDM utilise des variables prédictives extraites des données lidar, il peut produire une carte de l'habitat qui est à la fois précise et utile à grande et petite échelles spatiales. En comparaison, les SDM utilisant des données Landsat sont plus appropriées pour les analyses à grande échelle des quantités et des schémas spatiaux généraux de l'habitat à l'échelle régionale.


Que signifie la cote SEER dans les climatiseurs ?

Dans les climatiseurs, la cote SEER est une mesure qui vous donne essentiellement une idée de l'effet de refroidissement que votre unité AC vous donnera si vous l'alimentez avec une certaine quantité d'électricité (puissance).

Exemple : Vous avez un climatiseur portatif de 10 000 BTU. Vous allez l'utiliser pendant 150 jours pendant le long été chaud où vous le faites fonctionner 16h par jour.

Calculons la quantité d'énergie que cela utilise :

Cette unité AC particulière génère 10 000 BTU chaque heure. Combien d'heures l'exécutez-vous ? Multiplions 150 jours par 16h par jour soit 2400 heures d'utilisation par an. Bref, on utilise :

2 400 h × 10 000 BTU/h = 24 000 000 BTU/an

Nous devons diviser ce nombre (24 000 000 BTU/an) avec la cote SEER pour obtenir le kWh.

Par exemple, si nous avons un climatiseur avec un SEER de 10, nous envisageons 2 400 000 kWh. Si, d'un autre côté, nous avons un climatiseur avec un SEER de 20, nous envisageons 1 200 000 kWh (la moitié moins).

Combien cette différence de cote SEER nous fait-elle économiser ? Eh bien, calculons. Le prix moyen du kilowattheure (kWh) aux États-Unis est de 13,19 cents.

  • VOYANT 10 coût de l'électricité : (2.400.000 kWh x 13,19 cents)/1000 = $316,56/an
  • VOYANT 20 coût de l'électricité : (1.200.000 kWh x 13,19 cents)/1000 = 158,28 $/an

Bref, vous pouvez économiser environ 150 $ par année même avec un climatiseur portable de taille moyenne de 10 000 BTU. C'est 1 500 $ en 10 ans.

Le prix d'un climatiseur portatif est généralement inférieur à 500 $. Cependant, comme nous l'avons vu sur la base de la cote SEER, un climatiseur avec une cote SEER plus élevée peut être rapidement rentable en fonction de la réduction des coûts d'électricité.


Résultats

Les tableaux 1 et 2 présentent les statistiques descriptives des variables financières hospitalières et des caractéristiques utilisées. L'IMC moyen était de 1,26 et il a augmenté de 1,7 % par an sur 7 ans. Le coût moyen de la main-d'œuvre était de 196 millions de dollars et il a augmenté de 2,9 % par an, et les actifs moyens étaient de 301 millions de dollars et ont augmenté de 6,7 % par an au cours de la même période. De manière significative, l'investissement informatique a presque doublé, passant de 11,07 millions de dollars à 20,7 millions de dollars au cours de la période de sept ans. Pour les caractéristiques des hôpitaux, le nombre moyen de lits autorisés était de 246. Les hôpitaux étaient plus susceptibles d'être des hôpitaux sans but lucratif (61,1 %) et moins susceptibles d'être des hôpitaux d'enseignement (10,3 %). Les paramètres du modèle DPD sont présentés dans le tableau 3. Les tests de spécification de corrélation en série ont indiqué que les deuxièmes différences supprimaient la corrélation en série et ont été utilisées dans l'estimation. Comme le modèle est sur-identifié, le test de Hansen pour la validité de l'instrument a été utilisé. La valeur p du test de Hanson était de 0,41, ce qui indique que les restrictions de sur-identification n'ont pas été rejetées.

Les estimations du DPD indiquent que l'IT a été associée négativement au CMI dans une mesure marginale (p < 0.1). Par exemple, dans le modèle 1, le CMI a diminué de 0,09 % lorsque l'IT a augmenté de 10 %. Alors que les actifs totaux étaient positivement associés à l'IMC, la main-d'œuvre totale n'était pas significative. De plus, la loi HITECH a autorisé jusqu'à 27 milliards de dollars pour un programme d'incitation EMR sur 10 ans. La loi HITECH définit l'utilisation significative de l'adoption des DSE interopérables dans le système de santé. Dans notre échantillon, nous avons examiné l'effet de l'utilisation significative et l'interaction de l'utilisation significative et des coûts informatiques sur le CMI dans le modèle 2. Cependant, nous n'avons pas pu trouver l'effet significatif de l'étape d'utilisation significative et l'interaction de l'étape d'utilisation significative et des coûts informatiques. Néanmoins, les coefficients pour les coûts et les actifs informatiques sont similaires à ceux du modèle 1.


Phénotypage à haut débit (HTP) basé sur un système d'aéronef sans pilote (UAS) pour l'estimation du rendement de la tomate

La prévision du rendement et la sélection des variétés sont des éléments essentiels pour évaluer la production et les performances dans les programmes de sélection et l'agriculture de précision. Étant donné que les plantes intègrent leur génétique, leurs environnements environnants et leurs conditions de gestion, les phénotypes des cultures ont été mesurés au cours des saisons de culture pour représenter les caractéristiques des variétés. De nos jours, les UAS (système d'aéronef sans pilote) offrent une nouvelle opportunité de collecter des images de haute qualité et de générer efficacement des données phénotypiques fiables. Ici, nous proposons un phénotypage à haut débit (HTP) à partir d'images UAS multitemporelles pour l'estimation du rendement de la tomate. Des images RVB et multispectrales basées sur des UAS ont été collectées respectivement chaque semaine et toutes les deux semaines. La forme des caractéristiques des tomates telles que la couverture de la canopée, la canopée, le volume et les indices de végétation dérivés de l'imagerie UAS a été estimée tout au long de la saison. Pour extraire les caractéristiques des séries chronologiques des données phénotypiques basées sur les UAS, les courbes de croissance et de taux de croissance des cultures ont été ajustées à l'aide de courbes mathématiques et d'équations dérivées premières. Les caractéristiques des séries chronologiques telles que le taux de croissance maximal, le jour à un événement spécifique et la durée ont été extraites des courbes ajustées de différents phénotypes. Le modèle de régression linéaire a produit un haut

valeurs même avec différentes méthodes de sélection de variables : toutes les variables (0,79), sélection avant (0,7) et sélection arrière (0,77). Grâce à l'analyse factorielle, nous avons déterminé deux facteurs importants, la vitesse de croissance et le moment de la croissance, liés aux variétés à haut rendement. Ensuite, cinq phénotypes de séries chronologiques ont été sélectionnés pour les modèles de prédiction de rendement expliquant 65 pour cent de la variance dans la récolte réelle. Les caractéristiques phénotypiques dérivées des images RVB ont joué un rôle plus important dans le rendement de prédiction. Cette recherche démontre également qu'il est possible de sélectionner avec succès des variétés de tomates moins performantes. Les résultats de ce travail peuvent être utiles dans les programmes de sélection et les fermes de recherche pour la sélection de variétés à haut rendement et résistantes aux maladies et aux ravageurs.

1. Introduction

La production de légumes est l'une des composantes les plus importantes de l'agriculture, également avec les aliments céréaliers. La production commerciale de légumes aux États-Unis était d'environ 33,9 millions de tonnes et 12,9 milliards de dollars en 2018 [1]. Notamment, les tomates ont les valeurs les plus élevées de production utilisée, et la valeur des tomates a augmenté de plus de 10 pour cent (1,9 milliard de dollars) en 2018. Récemment, la production de tomates a fait face à une pression constante de stress biotiques et abiotiques tels que le climat, les maladies et les ravageurs qui peut entraîner des pertes importantes de production et de qualité des fruits [2]. Pour identifier les performances de rendement potentielles d'une tomate, un phénotypage avancé capable de cartographier, de surveiller et de prédire efficacement les caractéristiques de la plante est nécessaire. Malgré l'importance de la production de légumes, la méthode traditionnelle pour développer de nouveaux cultivars dans les programmes de sélection, surveiller la croissance/la maladie des cultures et prédire le rendement a toujours utilisé des mesures d'échantillonnage manuel, qui sont destructrices, laborieuses, longues et coûteuses [ 3, 4].

L'agriculture de précision nécessite de grandes quantités de données pour assurer une prise de décision éclairée au niveau de la culture et de la parcelle spécifique. Les données de télédétection ont été utilisées pour collecter des données en temps opportun ou en temps quasi réel pour des applications agricoles, car les mesures sans contact par capteurs sont devenues non destructives et plus efficaces au cours des dernières décennies [5]. Cependant, la télédétection satellitaire et aéroportée est souvent incapable de fournir les données appropriées requises pour l'évaluation au niveau de la plante ou de la parcelle en raison de l'acquisition de données affectée par la couverture nuageuse, le coût, la faible résolution spatiale et la résolution temporelle limitée [6]. Ces dernières années, les systèmes aériens sans pilote (UAS), à savoir les véhicules aériens sans pilote (UAV) ou les drones, ont été considérés comme une technologie prometteuse à fort potentiel pour les applications agricoles telles que la surveillance de la croissance des cultures, la surveillance des maladies, la prévision des rendements et la biomasse. estimation [7, 8]. L'UAS offre également de nouvelles opportunités de collecter des données avec une résolution spatio-temporelle plus fine pour le phénotypage à haut débit (HTP). De plus, le coût du matériel des plates-formes et des capteurs UAS diminue, créant une barrière d'entrée plus faible afin que les étudiants, les chercheurs et les parties prenantes puissent facilement adopter les UAS. Ces nouvelles technologies sont une solution alternative pour pallier les limitations des méthodes de télédétection manuelles ou conventionnelles pour mesurer les caractéristiques des cultures [3, 4].

Dans plusieurs études, il a été prouvé que les données de télédétection basées sur les UAS pouvaient mesurer les caractéristiques des cultures telles que le couvert végétal, la hauteur des plantes et les indices de végétation plus fréquemment et de manière cohérente sur une plus grande surface que la mesure manuelle [3, 9, 10]. La biomasse aérienne (AGB) des cultures arables a également été estimée par le modèle de hauteur basé sur les drones [11]. Jiang et al. [12] et Li et al. [13] ont également estimé l'AGB à l'aide d'images multispectrales et hyperspectrales basées sur des drones pour le riz et les pommes de terre, respectivement. La prévision du rendement à l'aide des données UAS est un autre sujet majeur de l'agriculture de précision. Jung et al. [14] ont montré que le HTP basé sur l'UAS pouvait fournir le rang des génotypes de coton, et que les meilleures variétés à haut rendement pouvaient produire des rendements supérieurs de 10 %, tandis que Maimaitijiang et al. [15] ont estimé la biomasse du soja à partir d'un modèle de volume de canopée basé sur les UAS. Des recherches récentes ont également adopté la technique de l'intelligence artificielle (IA) pour l'estimation de la biomasse et du rendement [16, 17]. Les stress des plantes tels que la sécheresse, les maladies, les carences nutritionnelles, les parasites et les mauvaises herbes ont été surveillés et évalués par des drones [18]. Des études antérieures ont extrait les paramètres de culture des données UAS et utilisé les variables directement pour développer diverses méthodes, mais les mesures basées sur les UAS pouvaient fluctuer en raison d'erreurs en fonction des conditions de collecte de données telles que la météo, les capteurs, la date et l'heure.

Malgré l'importance commerciale des tomates, peu d'études ont utilisé les données UAS pour l'estimation du rendement. Enciso et al. [19] ont validé les mesures d'UAV par rapport aux données de terrain pour les variétés de tomates. Johansen et al. [20] ont utilisé une série chronologique d'images UAS pour surveiller les caractéristiques phénotypiques de plants de tomates individuels, y compris la surface de la canopée, l'état et le taux de croissance, pour quantifier les réponses au stress salin et identifier les accessions de plants de tomates les plus performantes en termes de rendement. Johansen et al. [21] ont également proposé de modéliser et de prédire la biomasse et le rendement de plants de tomates individuels à l'échelle de l'exploitation grâce à un phénotypage au champ et en UAS. Ces dernières années, un cadre d'apprentissage automatique a été développé pour l'estimation du rendement de la tomate à l'aide de données de télédétection multitemporelles collectées à partir de l'UAS [22]. Cependant, ces premiers travaux utilisaient directement des données de séries temporelles limitées sur l'ensemble de la saison de culture et des phénotypes.

Dans cette étude, nous proposons une nouvelle méthode pour extraire les caractéristiques phénotypiques avancées des données UAS dans le champ de tomates pour l'estimation du rendement et la sélection des variétés. Les courbes de croissance et de taux de croissance des données phénotypiques ont été générées à partir de données UAS multitemporelles pour extraire les caractéristiques des cultures indiquant le calendrier et la vitesse de croissance sur toute la saison de culture. L'analyse factorielle a été appliquée pour analyser des caractéristiques phénotypiques plus intéressantes. Enfin, nous avons généré un modèle d'estimation de rendement dans le champ de tomates puis démontré la possibilité de sélectionner les variétés les plus performantes et d'éliminer les variétés les moins performantes.

2. Zone d'étude et matériaux

2.1. Zone d'étude

La zone d'étude était située au Texas A&M (Agriculture and Mechanical) AgriLife Research and Extension Center à Weslaco, Texas, USA (latitude : 26°9

24 N, longitude : 97°57 46 W) (Figure 1(a)). Les champs de tomates se composent de deux éléments principaux pour identifier/caractériser la résistance aux maladies transmises par les insectes vecteurs et évaluer les dates de plantation et la couverture de paillis pour étendre la production de tomates. Le côté ouest de la zone d'étude a été sélectionné pour appliquer la méthode de phénotypage basée sur les UAS pour la sélection de variétés à haut rendement. Chaque parcelle expérimentale composée de quatre plants de tomates individuels a été établie avec trois dates de plantation (29 février, 16 mars et 31 mars 2016), des couvertures de paillis en plastique (noir, blanc et nu) et des cultivars (9 différents variétés). Chaque variété a été répliquée trois fois par date de plantation et par couverture de paillis en déploiement aléatoire. Les tomates ont été récoltées 3 fois dans chaque parcelle, et la somme (rendement total) des trois récoltes a été utilisée pour le modèle de prévision et l'évaluation du rendement.

Des points de contrôle au sol (GCP) ont été installés autour de la zone d'étude pour un géoréférencement précis et un co-enregistrement des données UAS traitées, y compris des images orthomosaïques et des modèles numériques de surface (MSN) [3]. Bien que l'emplacement approximatif de toutes les images ait été enregistré par le GPS embarqué de l'UAV, un total de 9 GCP ont été installés dans cette étude (figures 1(b) et 1(c)). Huit GCP étaient situés autour du site de la tomate, et un GCP a été installé au milieu de la zone d'étude pour corriger les effets de bowling par la structure du mouvement (SfM), qui est l'algorithme le plus fréquemment utilisé pour générer des images orthomosaïques à partir de données UAS [23] . La coordonnée centrale de tous les GCP a été mesurée à l'aide d'un GPS cinématique en temps réel (RTK) APS-3 (Altus Positioning System, Inc., Californie, États-Unis).

2.2. Plateformes et capteurs UAS

DJI Phantom Products (DJI, Shenzhen, Chine), qui est le modèle commercialisé le plus populaire, et la plate-forme UAV développée par l'équipe de recherche composée d'un quadricoptère Iris (3DR, Berkeley, USA) et d'un appareil photo numérique Canon S110 (Canon, Tokyo , Japon), qui est un appareil photo de 12 mégapixels, ont été utilisés pour collecter le RVB (Figure 2(a)). Pour les données multispectrales, un autre système UAS a été développé avec X8 octocopter (3DR, Berkeley, USA) et ADC Snap (Tetracam, Chatsworth, UAS) (Figure 2(b)), qui peut collecter 3 bandes, dont les longueurs d'onde du vert, du rouge , et proche infrarouge (NIR). Le groupe de recherche Corpus Christi a conçu une monture pour intégrer la caméra multispectrale au bas de la plate-forme X8. Le support a été imprimé par une imprimante 3D et assemblé avec des amortisseurs. Les systèmes développés ont collecté des images RVB et multispectrales géolocalisées. Le tableau 1 montre les spécifications du système RVB et multispectral basé sur l'UAS utilisé dans cette étude pour la collecte de données.


Indicateurs de changement climatique : niveau de la mer

Cet indicateur décrit l'évolution du niveau de la mer au fil du temps. L'indicateur décrit deux types de changements du niveau de la mer : absolu et relatif.

  • Figure 1. Changement global moyen du niveau absolu de la mer, 1880-2019

Ce graphique montre les changements cumulatifs du niveau de la mer pour les océans du monde depuis 1880, sur la base d'une combinaison de mesures marégraphiques à long terme et de mesures satellites récentes. Cette figure montre le changement absolu moyen du niveau de la mer, qui fait référence à la hauteur de la surface de l'océan, que la terre voisine monte ou descend. Les données satellitaires sont basées uniquement sur le niveau de la mer mesuré, tandis que les données marégraphiques à long terme incluent un petit facteur de correction car la taille et la forme des océans changent lentement au fil du temps. (En moyenne, le fond de l'océan s'enfonce progressivement depuis le dernier pic de la période glaciaire, il y a 20 000 ans.) La bande ombrée montre la gamme probable de valeurs, en fonction du nombre de mesures recueillies et de la précision des méthodes utilisées.

Sources de données : CSIRO, 2017 3 NOAA, 2021 4
Mise à jour Web : avril 2021

Cette carte montre les changements cumulatifs du niveau relatif de la mer de 1960 à 2020 aux stations marégraphiques le long des côtes américaines. Le niveau relatif de la mer reflète les changements du niveau de la mer ainsi que l'élévation des terres.

Source des données : NOAA, 2021 5
Mise à jour Web : avril 2021

Points clés

  • Après une période d'environ 2 000 ans de peu de changement (non illustrée ici), le niveau moyen mondial de la mer s'est élevé tout au long du 20 e siècle, et le taux de changement s'est accéléré ces dernières années. En moyenne sur tous les océans du monde, le niveau absolu de la mer a augmenté à un taux moyen de 0,06 pouce par an de 1880 à 2013 (voir Figure 1). Depuis 1993, cependant, le niveau moyen de la mer a augmenté à un rythme de 0,12 à 0,14 pouce par an, soit environ deux fois plus vite que la tendance à long terme.
  • Le niveau relatif de la mer a augmenté le long d'une grande partie du littoral américain entre 1960 et 2020, en particulier la côte médio-atlantique et certaines parties de la côte du golfe, où certaines stations ont enregistré des augmentations de plus de 8 pouces (voir Figure 2). Pendant ce temps, le niveau relatif de la mer a baissé à certains endroits en Alaska et dans le nord-ouest du Pacifique. Sur ces sites, même si le niveau absolu de la mer a augmenté, l'élévation des terres a augmenté plus rapidement.
  • Alors que le niveau absolu de la mer a augmenté régulièrement dans l'ensemble, en particulier au cours des dernières décennies, les tendances régionales varient et le niveau absolu de la mer a diminué à certains endroits. 2 Le niveau relatif de la mer n'a pas non plus augmenté de manière uniforme en raison des changements régionaux et locaux dans le mouvement des terres et des changements à long terme dans les modèles de circulation côtière.

Contexte

À mesure que la température de la Terre change, le niveau de la mer change également. La température et le niveau de la mer sont liés pour deux raisons principales :

  1. Les changements dans le volume d'eau et de glace sur terre (à savoir les glaciers et les calottes glaciaires) peuvent augmenter ou diminuer le volume d'eau dans l'océan (voir l'indicateur Glaciers).
  2. Au fur et à mesure que l'eau se réchauffe, elle se dilate légèrement, un effet cumulatif sur toute la profondeur des océans (voir l'indicateur Ocean Heat).

Le changement du niveau de la mer peut affecter les activités humaines dans les zones côtières. L'élévation du niveau de la mer inonde les zones humides de basse altitude et les terres arides, érode les rivages, contribue aux inondations côtières et augmente le débit d'eau salée dans les estuaires et les aquifères souterrains avoisinants. L'élévation du niveau de la mer rend également les infrastructures côtières plus vulnérables aux dommages causés par les tempêtes.

Les changements du niveau de la mer qui affectent les systèmes côtiers impliquent cependant plus que la simple expansion des océans, car les continents de la Terre peuvent également monter et descendre par rapport aux océans. La terre peut s'élever par des processus tels que l'accumulation de sédiments (le processus qui a construit le delta du fleuve Mississippi) et le soulèvement géologique (par exemple, lorsque les glaciers fondent et que la terre en dessous n'est plus alourdie par la glace épaisse). Dans d'autres régions, les terres peuvent couler à cause de l'érosion, du compactage des sédiments, de l'affaissement naturel (affaissement dû à des changements géologiques), du prélèvement d'eau souterraine ou de projets d'ingénierie qui empêchent les rivières de déposer naturellement des sédiments le long de leurs rives. Les changements dans les courants océaniques tels que le Gulf Stream peuvent également affecter le niveau de la mer en poussant plus d'eau contre certaines côtes et en l'éloignant des autres, augmentant ou abaissant le niveau de la mer en conséquence.

Les scientifiques expliquent ces types de changements en mesurant le changement du niveau de la mer de deux manières différentes. Relatif le changement du niveau de la mer fait référence à la façon dont la hauteur de l'océan augmente ou diminue par rapport à la terre à un endroit particulier. En revanche, absolu le changement du niveau de la mer fait référence à la hauteur de la surface de l'océan au-dessus du centre de la terre, sans tenir compte du fait que les terres voisines s'élèvent ou s'abaissent.

À propos de l'indicateur

Cet indicateur présente les tendances du niveau de la mer à partir des mesures des marégraphes et des satellites en orbite autour de la Terre. Les marégraphes mesurent le changement relatif du niveau de la mer en des points le long de la côte, tandis que les instruments satellitaires mesurent le changement absolu du niveau de la mer sur presque toute la surface de l'océan. De nombreux marégraphes collectent des données depuis plus de 100 ans, tandis que les satellites collectent des données depuis le début des années 90.

La figure 1 montre le changement annuel absolu du niveau de la mer en moyenne sur toute la surface de l'océan de la Terre. La tendance à long terme est basée sur les données marégraphiques qui ont été ajustées pour montrer les tendances mondiales absolues grâce à un étalonnage avec des données satellitaires récentes. Cet ensemble de données à long terme a été calculé jusqu'en 2013, tandis que les données satellitaires sont désormais disponibles jusqu'à la fin de 2019. La figure 2 montre les tendances à une échelle plus locale, mettant en évidence le changement de 1960 à 2020 du niveau relatif de la mer à 67 marégraphes le long de la Côtes de l'Atlantique, du Pacifique et du Golfe des États-Unis.

À propos des données

Indicateur Remarques

Les tendances relatives du niveau de la mer représentent une combinaison du changement absolu du niveau de la mer et de tout mouvement terrestre local. Les mesures marégraphiques telles que celles de la figure 2 ne peuvent généralement pas faire la distinction entre ces deux influences différentes sans une mesure précise du mouvement vertical des terres à proximité.

Certains changements du niveau relatif et absolu de la mer peuvent être dus à des cycles pluriannuels tels qu'El Niño et La Niña, qui affectent les températures des océans côtiers, la teneur en sel, la configuration des vents, la pression atmosphérique (et donc les trajectoires des tempêtes) et les courants. L'obtention d'une tendance fiable peut nécessiter de nombreuses années de données, c'est pourquoi l'enregistrement satellitaire de la figure 1 a été complété par une reconstruction à plus long terme basée sur les mesures des marégraphes.


Contenu

La dynamique des écarts est le résultat de perturbations au sein d'un écosystème. Il existe à la fois des perturbations à grande et à petite échelle, et les deux sont influencées par la durée et la fréquence. Tous ces éléments affectent l'impact et les modèles de régénération de l'écosystème qui en résultent.

Le type de perturbation le plus courant dans un écosystème tropical est le feu. Étant donné que la plupart des nutriments d'un écosystème tropical sont contenus dans la biomasse des plantes, le feu est un élément important du recyclage de ces nutriments et donc de la régénération d'un écosystème.

Un exemple de perturbation à petite échelle est la chute d'un arbre. Cela peut provoquer un mouvement du sol, qui redistribue tous les nutriments ou organismes qui étaient attachés à l'arbre. L'arbre qui tombe ouvre également la canopée pour une entrée lumineuse, ce qui peut favoriser la croissance d'autres arbres et plantes.

Après une perturbation, la régénération peut se produire de plusieurs manières. Une voie, appelée voie de régénération avancée, est lorsque le sous-étage primaire contient déjà des semis et des gaules. Cette méthode est la plus courante dans les Néotropiques lorsqu'elle est confrontée à des perturbations à petite échelle. La voie suivante provient des restes d'arbres, ou de toute croissance à partir de bases ou de racines, et est courante dans les petites trouées de perturbation. La troisième voie est appelée banque de graines du sol et résulte de la germination des graines déjà présentes dans le sol. La voie de régénération finale est l'arrivée de nouvelles graines via la dispersion des animaux ou le mouvement du vent. Les éléments les plus critiques de la régénération sont la distribution des graines, la germination et la survie. [1]

Jusqu'à récemment, les pratiques de régénération forestière en Amérique du Nord suivaient largement un modèle agricole, la recherche se concentrant sur les techniques d'établissement et de promotion de la croissance précoce du stock planté après la coupe à blanc (Cleary et al. 1978, Lavender et al. 1990, Wagner et Colombo 2001) , [2] [3] [4] suivi d'études de croissance et de rendement mettant l'accent sur la croissance d'une seule espèce non influencée par le couvert végétal. Coates (2000) [5] a remis en question cette approche et a proposé une évolution vers une approche plus écologique et sociale capable d'accueillir une plus grande diversité dans les peuplements aménagés. Des modèles prédictifs de régénération et de croissance des forêts qui tiennent compte des niveaux variables de rétention de la canopée seront nécessaires à mesure que la complexité des peuplements forestiers aménagés augmente (Coates 2000). [5]

La régénération des arbres se produisant à l'intérieur des trouées de la canopée après une perturbation a été largement étudiée (Bazzaz et Pickett 1980, Platt et Strong 1989). [6] [7] Les études de la dynamique des trouées ont beaucoup contribué à la compréhension du rôle des perturbations à petite échelle dans les écosystèmes forestiers, mais elles ont été peu utilisées par les forestiers pour prédire les réponses des arbres après une coupe partielle (Coates et Burton 1997). [8]

Dans les forêts nordiques de haute latitude, la position à l'intérieur d'un trou peut avoir un effet prononcé sur les niveaux de ressources (par exemple, la disponibilité de la lumière) et les conditions microclimatiques (par exemple, la température du sol), en particulier le long de l'axe nord-sud. Une telle variation doit inévitablement affecter la quantité et la croissance de la régénération, mais compter uniquement sur la régénération naturelle pour séparer les effets de la taille et de la position des trouées est problématique (Coates 2000). [5] Parmi les nombreux facteurs affectant l'établissement des semis à la suite d'une perturbation de la canopée, citons la proximité et l'abondance des arbres parents, le substrat du lit de semence, la présence de consommateurs et de disperseurs de graines, et la variabilité climatique et microclimatique. Les arbres plantés peuvent être utilisés pour éviter de nombreux événements stochastiques entourant l'établissement naturel des semis.

Des gradients d'influence de la canopée peuvent être créés par une coupe partielle, et les réponses de croissance des arbres dans des trouées de différentes tailles et configurations, ainsi que dans la matrice forestière adjacente peuvent constituer une base pour la sélection des espèces d'arbres. L'épinette hybride (le complexe de l'épinette blanche, de l'épinette de Sitka et occasionnellement de l'épinette d'Engelmann) était l'une des nombreuses espèces de conifères utilisées dans une étude dans la sous-zone froide humide de la zone Interior Cedar–Hemlock dans le nord-ouest de la Colombie-Britannique. Au total, 109 trouées ont été sélectionnées à partir d'une population de trouées créées par l'exploitation forestière au sein de chaque traitement de coupe partielle légère et lourde dans des peuplements d'une hauteur de canopée moyenne de 30 m 76 trouées étaient inférieures à 1 000 m 2 , 33 se situaient entre 1 000 m 2 et 5 000 m 2 . La taille de la trouée de la canopée a été calculée comme l'aire d'une ellipse, dont l'axe principal était la ligne la plus longue qui pouvait aller du bord de la canopée au bord de la canopée à l'intérieur de la trouée, et l'axe mineur était la ligne la plus longue qui pouvait aller du bord de la canopée perpendiculaire à la longue ligne. Les semis ont été plantés dans des trouées et dans les unités de traitement non perturbées et coupées à blanc. Il y avait des tendances fortes et cohérentes dans la réponse de croissance parmi les semis à mesure que la taille des trouées augmentait. Chez toutes les espèces, la croissance a augmenté rapidement, passant de petites trouées d'un seul arbre à environ 1 000 m 2 , mais par la suite, il y a eu peu de changement jusqu'à 5 000 m 2 . La taille des arbres et les taux de croissance actuels pour toutes les espèces étaient les plus élevés dans des conditions complètement ouvertes. Dans les trouées grandes et moyennes (300–1000 m 2 ), les plus gros arbres de toutes les espèces se trouvaient dans la position de trouée moyenne, avec peu de différence entre les positions nord ensoleillée et sud ombragée, à l'exception du pin tordu. L'avantage léger attendu de l'extrémité nord des trouées de latitude plus élevée n'était pas un avantage pour la croissance des arbres, ce qui suggère que les effets souterrains des arbres à la lisière de la canopée ont une influence importante sur la croissance des semis dans ces forêts (Coates 2000). [5]

Dans une étude près de Chapleau, en Ontario (Groot 1992, Groot et al. 1997), [9] [10] des ouvertures ont été créées dans des trembles de 40 ans et surveillées pour déterminer leur influence sur le développement des semis d'épinette blanche repiqués. Des ouvertures circulaires de 9 m et 18 m de diamètre, des bandes est-ouest de 9 m et 18 m de large et une coupe à blanc de 100 m × 150 m ont été plantées et ensemencées par endroits. La variation du rayonnement solaire, de la température de l'air et de la température du sol entre les bandes et les parcelles était presque aussi grande que la variation entre la forêt coupée à blanc et la forêt intacte. Le rayonnement solaire pendant la première saison de croissance variait de 18 % des valeurs au-dessus de la canopée dans le peuplement non coupé à 68 % des valeurs au centre de la bande de 18 m. Près des bords des bandes, le rayonnement solaire était d'environ 40 % de la canopée au-dessus le long du sud et de 70 à 80 % le long du nord. La conductance stomatique des semis d'épinette blanche a généralement diminué, passant d'environnements plus abrités à des environnements plus exposés, ce qui correspond le mieux à l'augmentation du déficit de pression de vapeur (VPD). Sans contrôle de la végétation, la position dans les ouvertures a eu peu d'effet sur la croissance de la repousse de l'épinette blanche plantée de la végétation moindre, isolait les semis des effets microclimatiques du traitement de l'étage dominant. Les diamètres des semis étaient indépendants de l'environnement, tandis que la croissance en hauteur n'était que légèrement supérieure dans les environnements plus éclairés. Avec le contrôle de la végétation, le diamètre et la hauteur de l'épinette blanche étaient les plus élevés au centre des bandes, même s'il y avait moins de lumière à cet endroit que le long du bord nord des bandes. Le stress hydrique peut avoir expliqué ce résultat.

La succession est la lente reconstruction des trouées forestières à la suite de perturbations naturelles ou humaines. Lorsque des changements géologiques majeurs tels que des éruptions volcaniques ou des glissements de terrain se produisent, la végétation et le sol actuels peuvent s'éroder, ne laissant que des roches. La succession primaire se produit lorsque des espèces pionnières telles que les lichens colonisent la roche. Au fur et à mesure que les lichens et les mousses se décomposent, un substrat de sol se forme appelé tourbe. La tourbe, au fil du temps, créera un écosystème terrestre. À partir de là, des plantes herbacées non ligneuses se développeront et des arbres suivront. Des trous ou des lacunes majeurs dans l'écosystème forestier mettront des centaines d'années à se régénérer à partir d'une base rocheuse. [11]

La succession secondaire se produit lorsqu'une perturbation a eu lieu mais que le sol reste et est capable de soutenir la croissance des plantes. Il ne faut pas aussi longtemps pour que la régénération des plantes se produise en raison du substrat du sol déjà présent. La succession secondaire est beaucoup plus courante que la succession primaire sous les tropiques.

La succession secondaire écologique se déroule en quatre phases distinctes : Premièrement, la colonisation rapide des terres défrichées par des espèces telles que des herbes, des arbustes et des plantes grimpantes ainsi que des semis d'essences pionnières se produit et peut durer jusqu'à trois ans. Après cela, les espèces intolérantes à l'ombre à courte durée de vie mais à croissance rapide forment une canopée sur 10 à 30 ans. Les espèces d'arbres héliophiles (qui aiment le soleil) non pionnières ajoutent alors à la biomasse et à la richesse des espèces ainsi que des espèces tolérantes à l'ombre et cela peut durer de 75 à 150 ans. Enfin, les espèces tolérantes à l'ombre retrouvent indéfiniment la pleine stature de leur canopée jusqu'à ce qu'une autre perturbation majeure se produise. [12]

La succession secondaire sous les tropiques commence avec les espèces pionnières, qui poussent rapidement et comprennent des vignes et des arbustes. Une fois ces espèces établies, de grandes espèces héliophiles se développeront comme les héliconias. Les cécropias sont également un arbre pionnier majeur dans les tropiques et ils sont adaptés pour bien pousser là où les trouées forestières cèdent la place à la lumière du soleil. Les espèces tolérantes à l'ombre qui sont restées basses dans la forêt se développent et deviennent beaucoup plus grandes. Ces phases de succession n'ont pas d'ordre ou de structure défini et en raison de la très grande biodiversité sous les tropiques, il y a beaucoup de compétition pour les ressources telles que les nutriments du sol et la lumière du soleil.

En raison du fait que l'hétérogénéité horizontale et verticale d'une forêt est considérablement augmentée par les lacunes, les lacunes deviennent une considération évidente pour expliquer la biodiversité élevée. Il a été prouvé que les trouées créent des conditions propices à une croissance et à une reproduction rapides. Par exemple, les espèces végétales non tolérantes à l'ombre et de nombreuses espèces végétales tolérantes à l'ombre réagissent aux trouées avec une augmentation de la croissance, et au moins quelques espèces dépendent des trouées pour réussir dans leurs environnements respectifs (Brokaw 1985 Hubbell et Foster 1986b Murray 1988 Clark et Clark 1992). Les lacunes créent divers microclimats, affectant les conditions de lumière, d'humidité et de vent (Brokaw 1985). Par exemple, l'exposition aux effets de bord augmente l'intensité de la lumière et du vent d'un microclimat et diminue son humidité. Une étude menée sur l'île de Barro Colorado au Panama a montré que les trouées avaient une plus grande implantation de semis et des densités de gaules plus élevées que les zones témoins.

La richesse en espèces était plus élevée dans les trouées que dans les zones de contrôle, et il y avait plus de diversité dans la composition des espèces parmi les trouées. Cependant, cette étude a également révélé qu'il y avait un faible taux de recrutement par trouée, ce qui explique pourquoi les trouées différaient dans la composition des espèces. Avec 2% à 3% pour les essences pionnières et 3% à 6% pour les essences tolérantes à l'ombre et intermédiaires. Suggérant que la plupart des espèces ne pouvaient pas profiter des lacunes parce qu'elles ne pouvaient pas y accéder par la dispersion des graines. Cela dit, l'effet Janzen-Connell joue un rôle majeur dans la relation des espèces d'arbres avec les lacunes. Le modèle de mortalité dépendant de la densité de Janzen-Connell indique que la plupart des arbres meurent sous forme de graines ou de semis. De plus, les prédateurs ou agents pathogènes spécifiques à l'hôte devraient être les plus importants là où la densité est la plus élevée, c'est-à-dire sous l'arbre parent. Cela corrobore les principales causes de trouées, qui sont la chute des arbres due à la mortalité causée par les termites ou la croissance des épiphytes. Le modèle Janzen-Connell indique également que l'équilibre entre la distance de dispersion et la mortalité devrait faire en sorte que le recrutement le plus élevé se situe à une certaine distance du parent. Par conséquent, si ces lacunes sont créées par les parents, les semis se recrutent loin de la lacune, ce qui augmente les taux de survie à mesure que la distance par rapport aux parents augmente. Ceci explique le faible taux de recrutement par trouée constaté dans l'expérience menée sur l'île de Barro Colorado. [13]

À titre de corroboration, une étude menée à La Selva au Costa Rica a calculé l'indice d'éclairage de la cime pour neuf espèces d'arbres allant des spécialistes des trouées aux espèces émergentes de la canopée. Les valeurs d'éclairage de la couronne allaient de 1, ce qui indiquait une faible luminosité, et 6, ce qui indiquait que la cime de l'arbre était complètement exposée. Après avoir utilisé un modèle mathématique pour calculer les changements de diamètre des arbres et les changements d'éclairage de la cime avec l'âge. Ce modèle a permis d'estimer l'espérance de vie, le temps de passage à différentes tailles et les schémas de mortalité par âge. Les résultats ont montré ce que la plupart des études sur la dynamique des trouées montrent, les espèces pionnières ont prospéré dans des environnements très lumineux et les espèces non pionnières ont montré une mortalité élevée lorsqu'elles étaient jeunes, mais le taux de mortalité diminuait avec l'âge. Cependant, une fois que les arbres étaient très grands, le taux de survie diminuait. [14]


Questions fréquemment posées

Statcounter est un service d'analyse Web. Notre code de suivi est installé sur plus de 2 millions de sites dans le monde. Ces sites couvrent diverses activités et localisations géographiques. Chaque mois, nous enregistrons des milliards de pages vues sur ces sites. Pour chaque page vue, nous analysons le navigateur/système d'exploitation/résolution d'écran utilisé et nous déterminons si la page vue provient d'un appareil mobile. Pour les statistiques de nos moteurs de recherche, nous analysons chaque page vue référencée par un moteur de recherche. Pour nos statistiques sur les réseaux sociaux, nous analysons chaque page vue référencée par un site de réseau social. Nous résumons toutes ces données pour obtenir nos informations Global Stats.

Nous fournissons des statistiques indépendantes et impartiales sur les tendances d'utilisation d'Internet. Nous ne colligeons nos statistiques avec aucune autre source d'information. Aucune pondération artificielle n'est utilisée. Nous supprimons l'activité des robots et apportons un petit ajustement aux statistiques de notre navigateur pour le pré-rendu dans Google Chrome. Hormis ces ajustements, nous publions les données au fur et à mesure que nous les enregistrons.

En d'autres termes, nous calculons nos statistiques mondiales sur la base de plus de 10 milliards de pages vues par mois, par des personnes du monde entier sur nos 2 millions de sites membres.

En rassemblant nos données de cette manière, nous suivons l'activité des visiteurs tiers sur nos sites Web membres. Nous ne calculons pas nos statistiques sur la seule activité de nos membres. Cela permet de minimiser les biais dans les données et d'obtenir un échantillon aléatoire.

En septembre 2015, notre échantillon mondial se composait de 16,3 milliards de pages vues (États-Unis : 2,7 milliards)

Les ordinateurs portables sont-ils inclus dans la plate-forme de bureau ?

Oui. Les ordinateurs portables et les ordinateurs de bureau sont inclus dans la plate-forme de bureau ensemble. Nous utilisons l'agent utilisateur du navigateur pour déterminer la plate-forme et il n'y a pas suffisamment d'informations contenues dans l'agent utilisateur pour faire la distinction entre les ordinateurs portables et les ordinateurs de bureau. C'est pourquoi nous n'avons pas de plate-forme d'ordinateur portable distincte.

Puis-je utiliser les données Statcounter Global Stats pour mon blog/site Web/papier/projet/livre ?

Sûr. Chez Statcounter Global Stats, nous concédons notre travail sous licence Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported. Cela signifie que vous pouvez utiliser toute information fournie par Statcounter Global Stats, mais assurez-vous de nous créditer (avec un lien) partout où vous utilisez nos statistiques/données/graphiques.

Quelles statistiques sont fournies par Statcounter Global Stats ?

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Pourquoi les chiffres sont-ils différents sur les graphiques à lignes et à barres ?

Les graphiques linéaires et à barres mesurent des choses différentes et DEVRAIENT donc différer. Les deux types de graphiques offrent des informations tout aussi correctes/robustes.

Un graphique à barres est discret et montre les chiffres totaux. Un graphique linéaire est continu et montre les tendances au fil du temps. Les différents types de graphiques sont appropriés dans différentes situations. Comparer UNE lecture sélectionnée au hasard dans le graphique linéaire (où plusieurs lectures sont disponibles) avec le chiffre correspondant unique du graphique à barres n'est pas une comparaison correcte ou appropriée.

Les graphiques de tendance montrent plusieurs entrées au fil du temps tandis que les graphiques à barres montrent les totaux. Ce sont des conventions standard et universellement acceptées.

J'ai une question concernant mon compte Statcounter.

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À quelle fréquence Statcounter Global Stats est-il mis à jour ?

Les statistiques sont mises à jour et mises à disposition vers 13h00 GMT pour la veille. Veuillez noter, cependant, que nos statistiques sont soumises à des tests d'assurance qualité et à une révision pendant 45 jours à compter de la première publication.

Qu'entendez-vous par « soumis à des tests d'assurance qualité et à une révision pendant 45 jours à compter de la publication » ?

Bien que nous fassions tout notre possible pour nous assurer que toutes les statistiques sont exactes et complètes lors de la publication, nous nous réservons le droit de corriger les statistiques en cas d'erreurs/omissions. Après l'expiration d'une période de 45 jours à compter de la première publication, aucune modification ne sera apportée aux données.

Comment obtenir des mises à jour sur Statcounter Global Stats ?

  1. Abonnez-vous à notre fil d'actualités sur les statistiques mondiales Fil d'actualités sur les statistiques mondiales
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  3. Ou vous pouvez visiter cette page et entrer votre adresse e-mail dans le coin inférieur gauche pour recevoir des mises à jour par e-mail

Quelle est la taille de l'échantillon de Statcounter Global Stats par pays/région ?

En septembre 2015, notre échantillon mondial comptait plus de 16,3 milliards de pages vues. Les dix pays avec les plus grandes tailles d'échantillons individuels sont énumérés ci-dessous :

  • 2,7 milliards - États-Unis
  • 2,1 milliards - Turquie
  • 1,8 milliard - Inde
  • 583 millions - Brésil
  • 523 millions - Royaume-Uni
  • 482 millions - Indonésie
  • 387 millions - Chine
  • 386 millions - Allemagne
  • 352 millions - Thaïlande
  • 344 millions - Canada

Une liste complète des tailles d'échantillons par pays est disponible ici.

En septembre 2015, notre échantillon mondial d'appareils mobiles comptait plus de 6,3 milliards de pages vues. Les dix pays avec les plus grandes tailles d'échantillons individuels sont énumérés ci-dessous :

  • 1,2 milliard - Inde
  • 982 millions - Turquie
  • 748 millions - États-Unis
  • 328 millions - Indonésie
  • 196 millions - Pakistan
  • 165 millions - Thaïlande
  • 159 millions - Brésil
  • 156 millions - Chine
  • 128 millions - Royaume-Uni
  • 109 millions - Pologne

Une liste complète des tailles d'échantillons par pays pour les appareils mobiles est disponible ici.

Calculez-vous les statistiques globales de Statcounter en vous basant uniquement sur les pages vues sur la page d'accueil de Statcounter ?

Non. Les statistiques mondiales de Statcounter sont basées sur plus de 10 milliards de pages vues par mois, par un échantillon aléatoire de personnes dans le monde, sur plus de 2 millions de sites Web mondiaux, couvrant plusieurs domaines d'intérêt et emplacements géographiques.

Utilisez-vous une barre d'outils pour collecter vos données ?

Non, Statcounter n'utilise aucune sorte de barre d'outils pour collecter des données. Pour en savoir plus sur notre méthodologie, veuillez visiter ce lien.

Vos statistiques globales sont-elles basées uniquement sur l'activité de vos membres ?

Non. Nos statistiques mondiales suivent l'activité des tiers sur les sites Web de nos membres. Cela aide à minimiser les biais dans nos données et à obtenir un échantillon aléatoire.

Les membres de Statcounter sont en grande partie « techniques » est-ce que cela influence les statistiques mondiales de Statcounter ?

Nous ne basons PAS nos statistiques mondiales uniquement sur l'activité de nos membres. Nos statistiques mondiales sont basées sur les personnes inconnues qui visitent au hasard les sites Web de nos membres.

Comment vos statistiques se comparent-elles à d'autres services similaires ?

Nous comprenons qu'il existe plusieurs autres sources de données sur les parts de marché similaires à Statcounter Global Stats. Tous les services diffèrent. Par exemple:

  • Certains services basent leurs statistiques sur les ventes/téléchargements - nous ne le faisons pas - nous mesurons l'utilisation d'Internet.
  • Certains services collectent des données via des barres d'outils d'inscription - nous ne le faisons pas - nos statistiques sont basées sur les tiers anonymes qui visitent les sites Web de nos membres.
  • Nos statistiques sont basées sur plus de 10 milliards de pages vues par mois sur plus de 2 millions de sites Web mondiaux.
  • Nous basons nos statistiques sur les pages vues (et non sur les visiteurs uniques) - nous pensons que cela donne l'approximation la plus juste de l'utilisation d'Internet.
  • Toutes nos statistiques sont disponibles gratuitement (beaucoup d'autres facturent les données).
  • Nous n'appliquons pas de pondérations artificielles à nos données (mais nos utilisateurs peuvent le faire s'ils le souhaitent).

D'autres fournisseurs de services publient leurs statistiques, nous publions les nôtres et les gens peuvent choisir le service ou la combinaison de services qui convient à leurs besoins - il y a beaucoup de place pour nous tous. Si vous avez des questions spécifiques concernant la comparaison de Statcounter Global Stats avec un autre service, veuillez nous en informer et nous ferons de notre mieux pour vous fournir des informations justes et précises.

Pourquoi vos numéros sont-ils différents des applications Net ?

Il existe un certain nombre de différences entre Statcounter Global Stats et Net Apps. Ceux-ci inclus:

  • Taille de l'échantillon
    Statcounter Global Stats est basé sur un pool de plus de 2 millions de sites Web mondiaux. Net Apps déclare que leurs statistiques sont actuellement basées sur plus de 40 000 sites Web. ("Nous collectons des données à partir des navigateurs des visiteurs du site vers notre réseau exclusif à la demande de . plus de 40 000 sites Web")
  • Pages vues suivies
    Nous suivons plus de 10 milliards de pages vues par mois sur notre réseau de sites membres. Les applications Nets ne publient pas le nombre de pages vues qu'elles suivent.
  • Pages vues par rapport aux uniques
    Net Apps base ses statistiques sur les visiteurs uniques par site et par jour. (« Nous « comptons » les visiteurs uniques sur nos sites de réseau et ne comptons qu'une seule visite unique sur chaque site de réseau par jour. ») Nous basons nos statistiques sur les pages vues - voici pourquoi.
  • Données pondérées
    Net Apps applique des facteurs de pondération à leurs données en fonction de leurs statistiques mondiales. (« Les données sur la part de marché nette sont pondérées par pays. ») Nous ne le faisons pas et voici pourquoi. Veuillez noter que si la pondération par pays est utilisée, elle ne doit être appliquée qu'aux données mondiales, continentales ou similaires où les statistiques de plusieurs pays sont regroupées. Les facteurs de pondération sont ne pas pertinent pour les statistiques de chaque pays.
  • Gratuit contre payant
    Actuellement, toutes les données et graphiques de Statcounter Global Stats sont disponibles gratuitement. Net Apps fournit des informations gratuitement mais nécessite des mises à niveau payantes pour accéder aux données régionales et autres.
  • Publication des tailles d'échantillon
    Nous publions ici la taille de nos échantillons de chaque pays. Net Apps ne semble pas fournir ces informations. Nous les encourageons à le faire pour permettre une comparaison claire de nos services.
  • Javascript contre non-Javascript
    À notre connaissance, Net Apps ne suit que les navigateurs compatibles javascript. Nous suivons les navigateurs javascript et non javascript. Ceci est particulièrement important dans l'espace mobile.
  • Statistiques du navigateur - IE fourni avec d'autres navigateurs
    Net Apps déclare qu'ils regroupent IE avec d'autres navigateurs indépendants. ("Le partage d'utilisation d'Internet Explorer inclut les navigateurs tiers tels que Maxthon et Lunascape avec le moteur de rendu Trident") Nous ne le faisons pas. Nous suivons et signalons séparément IE, Maxthon et Lunascape.
  • Statistiques du navigateur - Pré-rendu
    En février 2012, Net Apps a introduit un ajustement de ses statistiques pour tenir compte du comportement de pré-rendu dans le navigateur Chrome. Nous avons introduit un ajustement pour le prérendu le 1er mai 2012 - en savoir plus ici.

Veuillez noter que nous ne sommes pas connectés à Net Apps mais en raison de nombreuses requêtes récentes concernant la comparaison de nos services, nous avons publié cette FAQ. Veuillez également garder à l'esprit que nous n'avons jamais utilisé les statistiques de Net Apps et que nous n'avons pas accès à leurs services payants. utilisateurs et des articles en ligne. Dans un souci d'équité et d'équilibre, nous vous suggérons de confirmer tout ce qui précède avec Net Apps directement (et veuillez nous faire savoir si nous devons mettre à jour cette FAQ !).

Aucun service de statistiques (même le nôtre !) n'est parfait et c'est aux utilisateurs de décider quel service correspond à leurs besoins. C'est pourquoi nous essayons de rendre notre service/méthodologie/statistiques aussi transparents que possible. Si vous avez des informations pour mettre à jour/corriger/étendre la FAQ ci-dessus, veuillez nous en informer dès que possible.

Pourquoi ne pondérez-vous pas vos données ?

Nous n'imposons pas de pondérations artificielles à nos statistiques - c'est une décision consciente et délibérée. La pondération des statistiques signifie que les statistiques sont aussi bonnes que la méthodologie de pondération utilisée. Si les données de pondération sont inexactes ou obsolètes, cela rend les données complètement incorrectes. De plus, l'application d'un facteur de pondération à des données inexactes ne les transforme pas en informations significatives - quels que soient les facteurs de pondération appliqués, la répartition géographique des statistiques initiales est très importante. Pour ces raisons, nous choisissons de ne pas pondérer nos données.

Nous aurions également une grande difficulté à choisir et à appliquer n'importe quel système de pondération à nos données. Par exemple, comment gérerions-nous les changements de poids ? Allions-nous réexécuter et reformuler toutes nos statistiques précédentes ? Appliquerions-nous un facteur de lissage ? À quelle fréquence mettrons-nous à jour les poids ?

En publiant nos données sans aucun ajustement pour la pondération des pays, nous permettons à nos utilisateurs de réexécuter les chiffres en utilisant le système de pondération qu'ils souhaitent. Aucun système de pondération ne leur est imposé et ils sont libres de prendre nos données et de les pondérer comme bon leur semble ou pas du tout. La décision est la leur. Tout notre travail est partagé sous une licence Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported pour faciliter cela à nos utilisateurs.

Veuillez noter que si la pondération par pays est utilisée, elle ne doit être appliquée qu'aux données mondiales, continentales ou similaires où les statistiques de plusieurs pays sont agrégées. Les facteurs de pondération sont ne pas pertinent pour les statistiques de chaque pays.

Vous ne pondérez pas vos données en utilisant les données des internautes de la CIA - pourquoi pas ?

Nous ne pondérons aucune de nos données. Nos utilisateurs sont, bien entendu, invités à appliquer des pondérations aux données (ou pas du tout) s'ils le souhaitent. La pondération n'est pas pertinente pour les statistiques de chaque pays. En savoir plus sur notre décision de ne pas pondérer nos statistiques ici.

En ce qui concerne spécifiquement les données des internautes de la CIA, certaines des difficultés comprennent :

  • Les données sont collectées à des moments différents et peuvent être obsolètes. Par exemple, en mars 2012, les données de la CIA par pays sont basées sur les chiffres de 2001, 2008 et 2009 pour différents pays.
  • Les données sont vagues et incohérentes - "Cette entrée donne le nombre d'utilisateurs dans un pays qui accèdent à Internet. Les statistiques varient d'un pays à l'autre et peuvent inclure les utilisateurs qui accèdent à Internet au moins plusieurs fois par semaine à ceux qui n'y accèdent qu'une seule fois sur une période de plusieurs mois." En d'autres termes, les utilisateurs qui accèdent à Internet plusieurs fois par jour reçoivent le même poids que ceux qui ne visitent un cybercafé qu'une fois par mois - cela semble être intrinsèquement problématique.
  • Aucune distinction n'est faite entre les utilisateurs mobiles et non mobiles. Il ne serait donc pas correct de pondérer les statistiques du navigateur en utilisant les données de la CIA. En Chine, par exemple, selon certaines estimations, l'utilisation de l'Internet mobile peut atteindre 66%. La pondération des statistiques du navigateur sans ajustement pour l'utilisation potentiellement importante de l'Internet mobile chinois gonflerait de manière incorrecte les statistiques des navigateurs de bureau. Cela pourrait surestimer considérablement les statistiques des navigateurs de bureau qui sont populaires en Chine. Des problèmes similaires seraient rencontrés dans d'autres pays où l'utilisation de l'Internet mobile est élevée.

Pourquoi basez-vous vos statistiques sur les pages vues plutôt que sur les visiteurs uniques ?

Nous mesurons les tendances d'utilisation d'Internet. Pour mesurer avec précision l'utilisation, nous devons baser nos statistiques sur les pages vues (et non sur les visiteurs uniques). Regardons un exemple :

La personne X utilise deux navigateurs. Un jour donné, ils chargent une page dans le navigateur A. Ils chargent 500 pages dans le navigateur B.

Si nous basions nos statistiques sur les visiteurs uniques, l'utilisation des navigateurs A et B serait enregistrée à 50 %. C'est évidemment inexact. Cela fait ne pas représentent équitablement l'utilisation des navigateurs étant donné que le navigateur B a été utilisé 500 fois plus que le navigateur A.

L'utilisation des pages vues comme base de nos statistiques signifie que le navigateur A sera enregistré à moins de 1% dans nos statistiques tandis que le navigateur B sera enregistré à plus de 99%. À notre avis, cela donne une représentation plus précise de l'utilisation réelle du navigateur.

Nous avons fait la vidéo suivante pour aider à expliquer la situation.

De plus, il existe de nombreuses limitations, difficultés et incertitudes concernant les visiteurs uniques.

Définissez-vous un visiteur unique basé sur des cookies ? Comment gérez-vous les navigateurs qui n'autorisent pas les cookies ? Dans ce cas, chaque page vue est comptée comme une unique. Ou utilisez-vous l'adresse IP ? Comment gérez-vous les adresses IP dynamiques (telles que AOL) où l'adresse IP change à chaque vue de page ? Dans ce cas, chaque page vue est à nouveau comptée comme unique.

Il est également difficile de décider à quelle fréquence/quand inclure les statistiques d'un visiteur unique particulier.

Quelle est la période de retour pour un visiteur unique ? Réinitialisez-vous les compteurs après 6 heures, 12 heures, 24 heures ? Comptez-vous chaque fois qu'un visiteur unique visite un site de votre réseau ? Ou comptez-vous seulement une visite unique sur un site du réseau par jour ? Que faire si la même personne utilise plusieurs navigateurs ?

En raison des incertitudes ci-dessus, non service peut fournir des statistiques basées uniquement sur les visiteurs uniques. Au lieu de cela, les statistiques seront basées sur un mélange de pages vues et d'uniques. Nous avons pris la décision consciente de ne pas introduire cette incohérence dans nos chiffres, d'où notre utilisation des pages vues comme base de nos statistiques.

Vos statistiques sont-elles basées uniquement sur les navigateurs compatibles Javascript ?

Non. Nous suivons à la fois les navigateurs compatibles javascript et non-javascript - ceci est essentiel dans l'espace mobile, mais moins par rapport au marché des ordinateurs de bureau.

Les statistiques de mon site sont complètement différentes de celles de Statcounter Global Stats - pourquoi ?

Il y a deux difficultés à essayer d'utiliser les statistiques d'un seul site Web pour calculer les informations sur les parts de marché :

  1. La taille de l'échantillon est généralement très petite, c'est-à-dire que seuls les visiteurs de ce site Web
  2. Les statistiques d'utilisation d'un seul site Web peuvent être faussées en raison du type de personne qui visite ce site. Par exemple, tous les visiteurs peuvent appartenir à un certain groupe d'âge ou peuvent avoir un domaine d'intérêt particulier. Cela peut influencer l'utilisation ou non d'un appareil mobile et également influencer le navigateur/système d'exploitation/moteur de recherche/site de médias sociaux utilisé.

L'analyse Statcounter Global Stats est basée sur plus de 10 milliards de pages vues par mois, par un échantillon aléatoire de personnes dans le monde, sur plus de 2 millions de sites Web mondiaux, couvrant plusieurs domaines d'intérêt et emplacements géographiques.

J'ai remarqué un problème/une discontinuité dans les données de Global Stats.

Chez Statcounter, nous suivons plus de 10 milliards de pages vues par mois sur le réseau Statcounter de plus de 2 millions de sites Web. Nous publions un résumé de l'activité que nous suivons via Statcounter Global Stats.

Dans le cas de certains pays/régions (par ex.Antarctique), la taille de l'échantillon de pages vues peut ne pas être suffisamment importante pour être statistiquement robuste. Dans ce cas, il est possible qu'il y ait un certain biais dans les données et que les graphiques soient faussés par un petit nombre d'utilisateurs.

Si vous restez concerné, veuillez nous contacter et nous enquêterons et répondrons dans les plus brefs délais.

Existe-t-il un moyen de vérifier si la détection des statistiques globales de Statcounter est correcte ?

Absolument. Notre outil de détection peut être utilisé pour confirmer que la détection de notre agent utilisateur est exacte. Si vous identifiez des problèmes, veuillez nous en informer dès que possible.

Quelle est la précision des statistiques mondiales de Statcounter ?

C'est une question difficile à répondre - pour être honnête, nous vous recommandons de considérer notre méthodologie afin de prendre votre propre décision concernant la précision de nos statistiques pour votre objectif. Voici quelques informations à revoir :

  • En termes de taille d'échantillon, Statcounter Global Stats est basé sur une analyse de plus de 10 milliards de pages vues sur plus de 2 millions de sites Web par mois. Nous n'avons connaissance d'aucun autre service accessible au public fournissant des statistiques de parts de marché avec un échantillon plus grand sur lequel ils fondent leurs informations.
  • Nous disposons également d'un large éventail de statistiques à l'échelle mondiale et nous rendons la taille de nos échantillons de pays individuels accessibles au public.
  • De nombreux autres fournisseurs utilisent un système de pondération artificiel pour leurs statistiques - de toute évidence, cela peut avoir un impact significatif sur leurs chiffres et tout changement dans le système de pondération peut avoir un impact correspondant sur les chiffres qu'ils rapportent. Nous n'utilisons aucun poids artificiel - à la place, nos utilisateurs peuvent appliquer les poids choisis s'ils le souhaitent.
  • De temps en temps, des changements ou des révisions de nos statistiques peuvent être nécessaires. Nous nous réservons une fenêtre de 45 jours pour réviser les statistiques. En dehors de cela, aucune statistique ne sera reformulée. Lorsqu'une révision ou un changement important est apporté à nos statistiques, nous le signalons au moyen d'une note sur nos graphiques.

Veuillez nous contacter si vous avez d'autres questions.

Les bots influencent-ils vos statistiques ?

Nous nous efforçons d'éliminer l'activité des bots. Nous identifions les bots et empêchons qu'ils soient enregistrés dans nos statistiques. Nous surveillons également plusieurs mesures clés afin d'identifier tout problème potentiel avec nos données. Nous maintenons des communications avec plusieurs des principaux fournisseurs de technologie et nous nous réservons une fenêtre de 45 jours pour réviser les statistiques si/quand cela est nécessaire. Dans le cas où un changement ou une révision est nécessaire, nous le signalons sur nos graphiques au moyen d'une note.

Comment est né Statcounter Global Stats ?

Statcounter Global Stats a vu le jour parce que nous avons décidé de partager publiquement les tendances intéressantes que nous surveillions en interne. Nous avons littéralement eu un moment d'ampoule un jour lorsque nous avons réalisé que d'autres personnes pourraient également être intéressées par ces statistiques mondiales. nous avons donc créé une interface et publié toutes les statistiques gratuitement.

Notre méthodologie est très simple et nous l'avons volontairement conservée - nous essayons de rendre nos statistiques globales aussi claires et transparentes que possible et nous apprécions toutes les requêtes, commentaires et suggestions des utilisateurs. Si vous avez des questions pour nous, n'hésitez pas à nous contacter via notre formulaire de commentaires.

NAVIGATEURS : Quels navigateurs suivez-vous ?

Pour voir la liste des navigateurs actuellement suivis, veuillez sélectionner la statistique "Navigateur" et choisissez l'option graphique "Barre". Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie tous les navigateurs actuellement suivis.

NAVIGATEURS : Quelles versions de navigateur suivez-vous ?

Pour voir la liste des versions de navigateur actuellement suivies, veuillez sélectionner la statistique « Version du navigateur » et choisissez l'option graphique « Barre ». Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie toutes les versions de navigateur actuellement suivies.

NAVIGATEURS : Que signifie « Version du navigateur (partiellement combinée) » ?

Cette statistique regroupe les versions du navigateur qui sont sur un cycle de « version rapide », selon lequel le navigateur est mis à jour automatiquement d'une version à l'autre sans que l'utilisateur n'entreprenne aucune action.

Les navigateurs qui utilisent ce modèle de gestion des versions incluent toutes les versions de Google Chrome, ainsi que les versions de Firefox 5+ et Opera 15+

NAVIGATEURS : Pourquoi n'affichez-vous pas la version du navigateur X sur les graphiques Statcounter Global Stats ?

Veuillez noter que l'importance d'un navigateur dépend fortement de la période examinée. Par exemple, Firefox 3.5 (publié le 30 juin 2009) n'apparaîtra pas sur un graphique des versions de navigateur pour janvier 2009, mais peut apparaître séparément sur un graphique pour juillet 2009.

Les graphiques Statcounter Global Stats s'ajustent pour afficher les navigateurs les plus populaires pour la période particulière analysée. Ainsi, un navigateur sera inclus dans la catégorie AUTRE si son utilisation n'est pas suffisamment importante pour justifier son inclusion en tant qu'élément de ligne distinct POUR LA PÉRIODE DE TEMPS DONNÉE.

Pour savoir comment télécharger une liste complète de toutes les versions de navigateur actuellement suivies, veuillez visiter ce lien.

NAVIGATEURS : Vous est-il possible d'afficher les navigateurs les mieux classés ? Plusieurs nouvelles versions sont regroupées dans "autres".

Veuillez noter que l'importance d'un navigateur dépend fortement de la période examinée. Par exemple, Firefox 3.5 (publié le 30 juin 2009) n'apparaîtra pas sur un graphique des versions de navigateur pour janvier 2009, mais peut apparaître séparément sur un graphique pour juillet 2009.

Les graphiques Statcounter Global Stats s'ajustent pour afficher les navigateurs les plus populaires pour la période particulière analysée. Ainsi, un navigateur sera inclus dans la catégorie AUTRE si son utilisation n'est pas suffisamment importante pour justifier son inclusion en tant qu'élément de ligne distinct POUR LA PÉRIODE DE TEMPS DONNÉE.

Pour savoir comment télécharger une liste complète de toutes les versions de navigateur actuellement suivies, veuillez visiter ce lien.

NAVIGATEURS : Puis-je suggérer un nouveau navigateur que Statcounter Global Stats devrait suivre ?

Nous sommes toujours heureux d'améliorer la détection de notre navigateur pour ce faire, nous avons besoin de TOUS LES DÉTAILS de la chaîne de l'agent utilisateur.

Cependant, avant de nous envoyer des détails, veuillez consulter la liste actuelle de tous les navigateurs suivis. Si votre navigateur suggéré n'apparaît PAS dans la liste, veuillez nous envoyer les informations de l'agent utilisateur afin que nous puissions mettre à jour notre détection.

NAVIGATEURS : ajustez-vous les statistiques de votre navigateur pour le prérendu/le préchargement ?

Trois navigateurs sont concernés par les requêtes de type aperçu : Chrome, Safari et Opera.

Suite à un nombre important de demandes d'utilisateurs, nous ajustons maintenant les statistiques de notre navigateur pour supprimer l'effet du pré-rendu dans Google Chrome. Depuis le 1er mai 2012, les pages pré-rendues (qui ne sont pas réellement consultées) ne sont plus incluses dans nos statistiques.

  • Le pré-rendu a été annoncé par Chrome en juin 2011. Ce changement n'a pas eu d'impact significatif sur nos statistiques.
  • Chrome permet actuellement la détection du comportement de pré-rendu via son API de visibilité des pages.
  • Google déclare spécifiquement :
    "Important: Il s'agit d'une API expérimentale qui peut changer - ou même être supprimée - à l'avenir, d'autant plus que la norme de l'API de visibilité des pages, qui est une première version, évolue. »
    Cela signifie qu'à l'avenir, il ne sera peut-être pas possible de suivre/supprimer l'effet du pré-rendu sur Chrome.
  • Si d'autres navigateurs adoptent le prérendu, il peut ne pas être possible de suivre/supprimer l'effet du prérendu sur ces navigateurs. Dans ce cas, la solution la plus juste serait d'inclure toutes les pages vues (pré-rendues ou non) pour tous les navigateurs plutôt que d'exclure uniquement le pré-rendu dans Chrome. Ce scénario nous obligerait à revoir ce changement de méthodologie à l'avenir.
  • Nous publions un graphique montrant le nombre total de pages vues pré-rendues suivies dans Chrome, ainsi que la partie des pages pré-rendues qui ne sont pas réellement consultées par l'utilisateur final. Les pages pré-rendues (qui ne sont pas réellement consultées) sont supprimées de nos statistiques. Pour mai 2012, le pourcentage de pages pré-rendues (non consultées) dans Chrome est d'environ 1,3%. Notez que ce changement n'a pas eu d'impact significatif sur les statistiques de notre navigateur. Cela est dû à notre utilisation des pages vues pour suivre l'utilisation du navigateur - les pages vues sont moins susceptibles d'être influencées par le pré-rendu que les visiteurs uniques.

Safari & Opéra

La fonction "Principaux sites" de Safari et la fonction "Numérotation rapide" du navigateur de bureau d'Opera affichent des vignettes d'aperçu des sites fréquemment visités ou marqués d'un signet. Ces vignettes d'aperçu sont actualisées périodiquement par les navigateurs respectifs. Malheureusement, il n'est pas possible d'exclure ces aperçus du suivi. Pour être un peu technique, c'est parce que l'en-tête "X-Purpose: preview" n'est envoyé qu'avec la demande de la page de base. L'en-tête n'est pas envoyé dans le cadre des demandes d'images, CSS ou JavaScript qui doivent être téléchargées et exécutées dans le cadre de l'aperçu. Avec l'analyse Web en ligne (telle que fournie par Statcounter), les informations d'en-tête pertinentes ne sont pas transmises, de sorte que ces demandes de prévisualisation ne peuvent pas être détectées et ne peuvent donc pas être supprimées. Idéalement, Safari et Opera modifieront cela pour s'assurer d'envoyer l'en-tête "X-Purpose: preview" avec toutes les requêtes HTTP "Top Sites" et "Speed ​​Dial", mais ce n'est pas le cas actuellement.

NAVIGATEURS : regroupez-vous IE avec d'autres navigateurs dans vos statistiques ?

Certainement pas! Nous suivons IE, Maxthon et Lunascape séparément - bien qu'ils puissent utiliser le même moteur de rendu, ce sont des navigateurs séparés et indépendants. Le regroupement de ces navigateurs tiers avec IE gonflerait simplement de manière incorrecte les statistiques d'IE.

OS : Quels systèmes d'exploitation suivez-vous ?

Pour voir la liste des systèmes d'exploitation actuellement suivis, veuillez sélectionner la statistique "Système d'exploitation" et choisissez l'option graphique "Barre". Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie tous les navigateurs actuellement suivis.

RECHERCHE : Quels moteurs de recherche suivez-vous ?

Pour voir la liste des moteurs de recherche actuellement suivis, veuillez sélectionner la statistique « Moteur de recherche » et choisissez l'option graphique « Barre ». Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé listera tous les moteurs de recherche actuellement suivis.

Nous sommes toujours heureux d'améliorer notre détection, en particulier en ce qui concerne les moteurs de recherche locaux/régionaux. Si vous souhaitez nous suggérer un moteur de recherche à ajouter à notre détection, veuillez nous contacter et fournir un exemple d'URL de référence.

MOBILE : Comment définissez-vous un appareil mobile ?

Nous définissons un appareil mobile comme un appareil informatique de poche, ayant généralement un écran d'affichage avec entrée tactile ou un clavier miniature.

MOBILE : Comment suivez-vous les appareils mobiles ?

Nous suivons plus de 10 milliards de pages vues par mois sur le réseau Statcounter de plus de 2 millions de sites Web. Nous analysons chaque page vue afin de recueillir autant d'informations que possible. Avec chaque page vue, une chaîne d'agent utilisateur est envoyée, ce qui nous permet de déterminer le navigateur et le système d'exploitation utilisés et également d'établir si la page vue provient d'un appareil mobile. De cette façon, nous déterminons l'utilisation des appareils mobiles, des navigateurs et des systèmes d'exploitation.

MOBILE : Comment calculez-vous les chiffres de recherche mobile ?

Nous suivons plus de 10 milliards de pages vues par mois sur le réseau Statcounter de plus de 2 millions de sites Web. Nous analysons chaque page vue afin de recueillir autant d'informations que possible. Avec chaque page vue, une chaîne d'agent utilisateur est envoyée, ce qui nous permet de déterminer le navigateur et le système d'exploitation utilisés et également d'établir si la page vue provient d'un appareil mobile. De plus, nous examinons les informations de la chaîne de référence pour établir le moteur de recherche utilisé (le cas échéant). De cette façon, nous déterminons la popularité des différents moteurs de recherche sur les appareils mobiles.

MOBILE : Quels navigateurs mobiles suivez-vous ?

Pour voir la liste des navigateurs mobiles actuellement suivis, veuillez sélectionner la statistique « Navigateur mobile » et choisissez l'option graphique « Barre ». Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie tous les navigateurs mobiles actuellement suivis.

MOBILE : Quels moteurs de recherche mobiles suivez-vous ?

Pour voir la liste des moteurs de recherche mobiles actuellement suivis, veuillez sélectionner la statistique « Recherche mobile » et choisissez l'option graphique « Barre ». Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie tous les moteurs de recherche mobiles actuellement suivis.

MOBILE : Quels systèmes d'exploitation mobiles suivez-vous ?

Pour voir la liste des systèmes d'exploitation mobiles actuellement suivis, veuillez sélectionner la statistique "Mobile OS" et choisissez l'option graphique "Bar". Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie tous les systèmes d'exploitation mobiles actuellement suivis.

MOBILE : Pourquoi Symbian a-t-il connu une baisse significative en avril 2012 ?

En avril 2012, nous avons effectué une mise à jour de détection du système d'exploitation Nokia. Avant cela, les appareils Nokia (y compris certains appareils S40) étaient regroupés en grande partie sous Symbian OS. Avec l'aide de Nokia et d'un certain nombre d'utilisateurs individuels, cette erreur a été corrigée le 23 avril 2012 et à partir de cette date, tous les appareils Nokia sont désormais suivis comme Symbian ou S40 ou Meego, selon le cas. Lorsque tous les systèmes d'exploitation mobiles sont combinés, Nokia reste actuellement le principal fournisseur d'appareils mobiles.

Nous nous excusons pour tout inconvénient causé par cet oubli et encourageons tous nos utilisateurs à utiliser cet outil pour vérifier et/ou suggérer des modifications à notre détection. Un grand merci à tous ceux qui nous ont aidé sur ce sujet. Comme toujours, nous apprécions vos commentaires, alors n'hésitez pas à nous contacter pour toute question ou commentaire.

TABLETTE : Comment définissez-vous une tablette ?

Nous définissons une tablette comme un appareil informatique portable, plus grand qu'un appareil mobile, avec une interface à écran tactile.

Plus précisément, les appareils suivants sont détectés comme des tablettes et représentent au moins 0,01 % de la part d'utilisation des tablettes (décembre 2013) :

Apple iPad
Samsung Galaxy Tab
Samsung Galaxy Tab 2
Google Nexus 7
Samsung Galaxy Note 10.1
Amazon Kindle Fire HD 7"
Samsung Galaxy Tab 2 7.0
RIM BlackBerry PlayBook
Microsoft Surface RT
Kindle d'Amazon
Amazon Kindle Fire HD 8.9 Wi-Fi
Tablette de transformateur Asus TF300T
Acer Iconia Tab A500
Transformateur Asus TF101
woPad A10
Google Nexus 10
Samsung Galaxy Tab 7.7
Tablette Sony S
Barnes & Noble Nook BNTV250
Toshiba AT100
Acer Iconia Tab A200
Motorola Xoom
Lenovo IdeaTab A2107
Pavé tactile HP
Barnes & Noble NOOK BNRV200
Transformateur Asus Eee Pad TF201
Motorola MZ601
Motorola MZ604
Acer Iconia Tab A100
Amazon Kindle Fire HD 8.9 WAN
Dépliant HTC
ViewSonic ViewPad
Acer Iconia Tab A501
Amazon Kindle 3.0
Samsung Galaxy Tab 7.0
Coolpad inconnu
Lenovo IdeaTab A1-07
Vodafone Inconnu
ZTE Inconnu
Motorola MZ605
SuperNova pandigital
Archos 80 G9

MÉDIAS SOCIAUX : Quels sites de médias sociaux suivez-vous ?

Certains des sites de médias sociaux que nous suivons incluent : Google+, LinkedIn, Facebook, StumbleUpon, YouTube, Twitter, reddit, Digg, MySpace, NowPublic, iWiW, orkut, Fark, Delicious, VKontakte, Hi5, Yahoo! Buzz, Vimeo, Mixx, FriendFeed, Hyves, Bebo, Tuenti, Kaboodle, Odnoklassniki.

Notez que seuls les 7 meilleurs sites de médias sociaux apparaissent sur nos graphiques.

Pour voir une liste des sites de médias sociaux que nous suivons, veuillez sélectionner la statistique "Réseaux sociaux", choisissez l'option graphique "Barre" et sélectionnez la période de temps choisie. Cliquez ensuite sur "Télécharger les données" - le fichier téléchargé répertorie tous les sites de médias sociaux suivis au cours de la période spécifiée.

Nous sommes toujours ravis d'améliorer notre détection, en particulier en ce qui concerne les sites de médias sociaux locaux/régionaux. Si vous souhaitez nous suggérer un site de médias sociaux à ajouter à notre détection, veuillez nous contacter et fournir l'URL appropriée.

MÉDIAS SOCIAUX : Comment calculez-vous les statistiques des médias sociaux ?

Nous classons les sites de médias sociaux en fonction de leurs capacités de génération de trafic, c'est-à-dire du volume de trafic qu'ils renvoient vers d'autres sites Web. Nous ne classons PAS les sites de médias sociaux en fonction de la quantité de trafic qu'ils reçoivent. Pour en savoir plus sur notre méthodologie, veuillez visiter ce lien.

RÉSEAUX SOCIAUX : Comment calculez-vous les statistiques de Twitter ?

Nous classons les sites de médias sociaux en fonction de leurs capacités de génération de trafic, c'est-à-dire du volume de trafic qu'ils renvoient vers d'autres sites Web.

Avant le 24 août 2011, les références Twitter dans Statcounter Global Stats étaient sous-estimées. C'est parce que de nombreux clients Twitter tiers ne fournissent pas d'informations de référence. Les statistiques de référence étaient donc largement basées sur les références de twitter.com provenant de nombreux clients Twitter mobiles/de bureau qui n'étaient pas disponibles.

Alors que Twitter testait son service de raccourcissement automatique des liens depuis un certain temps, la nouvelle fonctionnalité t.co a été déployée à grande échelle en août 2011. Vous pouvez en savoir plus sur le raccourcisseur d'URL t.co ici.

L'utilisation de ce raccourcissement automatique des liens permet désormais une analyse plus précise des références Twitter. En d'autres termes, les liens de référence qui étaient auparavant indisponibles en raison de l'utilisation de clients Twitter tiers peuvent désormais être suivis avec succès.

Depuis le 24 août, nous avons mis à jour notre détection et incluons désormais des liens t.co pour Twitter. Dans de nombreuses régions, cela a entraîné un bond significatif de Twitter sur nos graphiques de statistiques sur les médias sociaux.

Il convient de noter qu'il est possible de copier des liens t.co depuis Twitter et de les coller sur un blog ou un autre site Web. Dans un tel cas, une référence t.co serait incluse en tant que référence twitter dans nos statistiques mondiales bien que la référence provienne d'un site Web différent. Ce scénario indique que les références Twitter peuvent maintenant être légèrement surestimées, cependant, nous nous attendons à ce que cette surestimation soit faible.

DIGG VS REDDIT : Que signifie cette statistique ?

En août 2010, Digg a lancé la version 4 de sa plateforme et provoqué une révolte parmi ses utilisateurs.

En signe de protestation, il est apparu que de nombreux utilisateurs ont commencé à migrer vers le site rival Reddit. et cela a été confirmé par une analyse spéciale menée par nous à Statcounter Global stats. En raison de l'intérêt marqué pour leurs performances pertinentes, nous avons publié une statistique spéciale "Digg vs Reddit" qui analyse les capacités de génération de trafic de Digg et Reddit uniquement - aucun autre site de médias sociaux n'est inclus.

REMARQUE : Comme cette statistique est une comparaison de Digg et Reddit uniquement, tout graphique linéaire généré à l'aide de ces statistiques doit totaliser 100 % à chaque point (c'est-à-dire que les lignes de tendance seront des images miroir les unes des autres).

Veuillez consulter notre statistique « médias sociaux » pour obtenir des informations sur les performances des autres principaux sites de médias sociaux.

Puis-je afficher les informations pour chaque pays ?

Pour afficher une feuille de calcul mensuelle contenant une répartition en pourcentage de l'utilisation du navigateur, du navigateur mobile, de la version du navigateur, du bureau mobile, du système d'exploitation ou du système d'exploitation mobile pour chaque pays, accédez au lien approprié :

Vous pouvez définir les paramètres ANNÉE et MOIS pour sélectionner un mois requis, par ex. pour sélectionner février 2012, allez sur https://gs.statcounter.com/download/browser-country/?year=2012&month=2

Si aucun paramètre n'est fourni, les données du mois le plus récent seront renvoyées par défaut.

Les données sont disponibles à partir de juillet 2008.

Les données d'un mois particulier ne seront disponibles que le 2e jour du mois suivant.

Publiez-vous les statistiques du moteur de rendu avec les versions du navigateur. Par exemple, Gecko et Presto ?

Nous ne publions pas actuellement les statistiques du moteur de rendu, cependant, cette suggestion a été enregistrée et est en cours d'évaluation par notre équipe de développement.

Serait-il possible d'obtenir ces statistiques pour un État américain donné, par ex. Californie?

Nous ne publions actuellement pas de statistiques par état, cependant, cette suggestion a été enregistrée et est en cours d'évaluation par notre équipe de développement.

Fournissez-vous des statistiques d'évolution du volume de trafic par continent/pays/zone linguistique/sujet/mot-clé/niche ?

Nous ne publions actuellement pas de statistiques sur l'évolution du trafic, cependant, cette suggestion a été enregistrée et est en cours d'évaluation par notre équipe de développement.

Fournissez-vous des statistiques d'utilisation du client de messagerie ?

Nous ne publions actuellement pas de statistiques sur les clients de messagerie, cependant, cette suggestion a été enregistrée et est en cours d'évaluation par notre équipe de développement.

Fournissez-vous un suivi flash/shockwave/unity/javascript ?

Nous ne publions actuellement pas de statistiques flash/shockwave/unity/javascript, cependant, cette suggestion a été enregistrée et est en cours d'évaluation par notre équipe de développement.

Publiez-vous une répartition plus détaillée des données mobiles, par ex. appareil, modèle et/ou agent utilisateur ?

Nous ne publions actuellement pas de statistiques mobiles montrant l'appareil/le modèle/l'agent utilisateur, cependant, cette suggestion a été enregistrée et est en cours d'évaluation par notre équipe de développement.


Informations sur l'auteur

Affiliations

École des sciences biologiques, Université du Queensland, Sainte-Lucie, Queensland, 4072, Australie

Smithsonian Environmental Research Center, Edgewater, Maryland, 21037, États-Unis

School of Earth, Atmosphere and Environment, Monash University, Clayton, Victoria, 3800, Australie

School of Earth and Environment Sciences, Oceans Institute, University of Western Australia, Crawley, Western Australia, 6009, Australie

École de recherche en biologie, Université nationale australienne, Acton, Territoire de la capitale australienne, 2601, Australie

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Contributions

C.E.L. et I.C.F. a lancé l'étude alors que R.E.R. et M.C.B. contribué au développement de l'étude au fil du temps. C.E.L., I.C.F., R.E.R. et M.C.B. mené le travail sur le terrain. S.H. contribué à l'analyse spatiale. Tous les auteurs ont contribué à la rédaction du manuscrit.

Auteur correspondant


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