# Enrichissement quartier — îlots de chaleur et criminalité

Base produite : data/staging-environnement.db (3,4 Mo) — générée le 2026-08-08 par scripts/build_environnement.py.

# Tables

# 1. Îlots de chaleur (INSPQ/CERFO 2020-2022, CC-BY 4.0)

• Clé : coord_key = printf('%.4f',ROUND(lat,4))||','||printf('%.4f',ROUND(lng,4)) — parité vérifiée avec louka.db : 1 249 / 1 249 clés identiques, aucune manquante.
• Sens des classes (vérifié dans les métadonnées Données Québec) : le classement est fait en 9 niveaux des écarts de température par centre de population ; classes 1-2-3 = îlots de fraîcheur (1 = le plus frais), classes 8-9 = îlots de chaleur (9 = le plus chaud). Le classement étant relatif à chaque centre de population, comparer aussi ecart (°C, échelle écoumène) entre villes.
• Couverture : classe 1 243/1 249 (99,5 %) ; écart 1 249/1 249 (100 %). Les 6 classes NULL sont hors des centres de population couverts (Beauharnois, Sainte-Barbe, Saint-Louis-de-Gonzague…) ou sur un pixel non classé en bord de rivière (Pointe-aux-Lièvres, Québec) — l'écart reste disponible partout.

Distribution des classes (immeubles urbains → biaisée vers le chaud, attendu) :

Écart de température : min 4,0 °C, moyenne 11,7 °C, max 18,3 °C.

Contrôles de plausibilité :

• Centre-ville de Montréal (Ste-Catherine/Peel) : classe 7, écart 11,3 °C ; centre-ville de Québec : classe 9, écart 15,5 °C — chauds. ✓
• Sommet du parc du Mont-Royal : classe 2, écart 3,6 °C ; plaines d'Abraham : classe 4, écart 6,0 °C — frais. ✓
• Immeubles réels près de parcs classés frais : 3500 Ridgewood (flanc du Mont-Royal) classe 3 ; 1 Severn Ave (Westmount) classe 2. ✓

Technique : échantillonnage rasterio par fenêtres (ds.sample, masked), points reprojetés WGS84 → EPSG:32198 (Québec Lambert) avec pyproj ; rasters jamais chargés en mémoire (le raster d'écarts fait 9,5 Go, résolution 15 m).

# 2. Criminalité Montréal (SPVM, CC-BY 4.0)

• Source : jeu « Actes criminels » de la Ville de Montréal (MAJ quotidienne) ; fenêtre glissante de 24 mois appliquée à la date d'exécution.
• 59 274 actes dans la fenêtre, 49 791 conservés avec coordonnées valides (le SPVM masque la localisation d'environ 16 % des actes, coordonnées vides).
• ts = epoch UTC (minuit) de la date de l'acte ; categorie telle quelle (6 catégories : vol dans/sur véhicule, introduction, vol de véhicule, méfait, vols qualifiés, infractions entraînant la mort).
• Test de comptage : actes à < 500 m de (45.5088, -73.5617) — centre-ville — sur les 12 derniers mois : 487 actes.
• Rafraîchissement mensuel : .venv/bin/python scripts/build_environnement.py --etapes crime

# 3. Indice de gravité de la criminalité (Statistique Canada, licence ouverte)

• indice : IGC global — tableau 35-10-0187 (par service de police) et 35-10-0026 (Canada). taux : taux de criminalité par 100 000 hab. (infractions au Code criminel sauf délits de la route) — tableaux 35-10-0179 / 35-10-0177 via l'API WDS.
• 7 services × 5 ans (2021-2025), aucun NULL. Valeurs 2025 (IGC / taux) :

SPVM 78-81 sur la période (plausible, 60-90) ; SPVQ 49→63 (hausse réelle observée depuis 2021). Lévis nettement sous la moyenne provinciale.

# Attributions (à afficher avec les données)

• Îlots de chaleur/fraîcheur et écarts de température 2020-2022 : INSPQ et CERFO, Données Québec, CC-BY 4.0.
• Actes criminels : Ville de Montréal (SPVM), CC-BY 4.0.
• IGC et taux de criminalité : adapté de Statistique Canada, tableaux 35-10-0187, 35-10-0026, 35-10-0179, 35-10-0177 (licence ouverte) ; cela ne constitue pas une approbation par Statistique Canada de ce produit.

# Reproduire / mettre à jour

.venv/bin/python scripts/build_environnement.py                  # tout
.venv/bin/python scripts/build_environnement.py --etapes crime   # criminalité (mensuel)
.venv/bin/python scripts/build_environnement.py --etapes chaleur --coords nouvelles.txt
# nouvelles.txt : une paire « lat,lng » par ligne (upsert dans heat)

Les GeoTIFF (~9,6 Go) sont téléchargés dans /tmp/louka-env puis supprimés (option --garder-cache pour les conserver).