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import pandas as pd
from myst_nb import glue
from IPython.display import Markdown as md
from plastockconf import name_frequentation, name_situation
from plastockconf import name_substrate, name_distance, table_css_styles_top
from plastock import attribute_summary, attribute_summary_test, attribute_summary_grid, add_table_to_page
glue('blank_caption', " ", display=False)
a_property = {'color' : 'red'}
page = 8
table_no = 1
# new_data = pd.read_csv("data/end_pipe/macro_current.csv")
beach_data = pd.read_csv("data/end_pipe/asl_beaches.csv").set_index('Plage')
work_data = pd.read_csv('data/end_pipe/macro_data_msquared.csv')
work_data = work_data[['Plage', 'échantillon', 'area', 'date','code','quantité','substrat', 'pcs/m²', 'region']].merge(beach_data[["frequentation", "situation", "distance", "orientation"]], left_on = "Plage", right_index=True)
work_data["fréquentation"] = work_data['frequentation']
work_data.drop('frequentation', inplace=True, axis=1)# ne
Annexe VIII: Macroplastiques par variables explicatives#
Substrat#
La moyenne et la médiane sur les plages de sable fin est légèrement supérieure à celles des autres substrats. Pour autant, les fortes variations font que la différence n’est pas significative.
Échantillons | Moyenne | Écart type | Min | 25% | 50% | 75% | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Sables fins | 27 | 1,04 | 0,86 | 0 | 0,51 | 0,70 | 1,32 | 3 |
Sables grossiers | 31 | 0,52 | 0,46 | 0 | 0,23 | 0,41 | 0,59 | 1 |
Graviers | 16 | 0,31 | 0,36 | 0 | 0,10 | 0,20 | 0,29 | 1 |
Cailloux | 24 | 0,65 | 0,62 | 0 | 0,13 | 0,43 | 1,13 | 1 |
![_images/3d3ccfbabd85512dd429f542303829fa9de9eb276c6866cbc585e3ac4f38a297.png](_images/3d3ccfbabd85512dd429f542303829fa9de9eb276c6866cbc585e3ac4f38a297.png)
Fig. 15 #
Les plages substrat = sables fins
Baby Plage, Bouveret, Excenevex, Grangettes, Préverenges, Rolle, Vidy
Fréquentation#
Une faible fréquentation de la plage semble influencer vers le bas l’abondance de macroplastiques. Ceci tend à montrer que la fréquentation sur site impacte le nombre de plastiques retrouvés.
Échantillons | Moyenne | Écart type | Min | 25% | 50% | 75% | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Faible | 15 | 0,27 | 0,18 | 0 | 0,13 | 0,26 | 0,34 | 0 |
Moyenne | 28 | 0,89 | 0,95 | 0 | 0,13 | 0,53 | 1,39 | 3 |
Elevée | 55 | 0,65 | 0,51 | 0 | 0,28 | 0,52 | 0,84 | 2 |
![_images/7bdafe462442b25bde3b4866027bee4e838ad10fcf0401013db8cbf0047b9456.png](_images/7bdafe462442b25bde3b4866027bee4e838ad10fcf0401013db8cbf0047b9456.png)
Fig. 16 #
Les plages fréquentation = moyenne
Anthy, Aubonne, Gland, Grangettes, Lugrin, Pichette, Saint-Disdille
Les plages fréquentation = élevée
Amphion, Baby Plage, Bouveret, Clarens, Excenevex, Hermance, Lutry, Port Choiseul, Préverenges, Rolle, Savonnière, Tougues, Versoix, Vidy
Situation#
Pour l’analyse de l’influence de la situation de la plage, il est intéressant de comparer les moyennes et les médianes. D’un point de vue de la médiane, l’abondance en macroplastique est plus importante dans un contexte urbain. Pour autant, la moyenne plus élevée pour les plages de campagne montre que l’abondance sur certaines peut être très élevée. Dans le cas présent, les plages des Grangettes et du Bouveret représentent les extrèmes supérieurs pour les plages de campagnes.
Échantillons | Moyenne | Écart type | Min | 25% | 50% | 75% | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Campagne | 67 | 0,71 | 0,75 | 0 | 0,15 | 0,40 | 1,09 | 3 |
Urbain | 31 | 0,56 | 0,39 | 0 | 0,36 | 0,51 | 0,66 | 1 |
![_images/980d3bbbf5821b7e73c0783376d8898bb79dda492e358d941a2fc174f40743e0.png](_images/980d3bbbf5821b7e73c0783376d8898bb79dda492e358d941a2fc174f40743e0.png)
Fig. 17 #
Les plages situation = campagne
Amphion, Anthy, Aubonne, Bouveret, Crans, Cully, Excenevex, Gland, Grangettes, Lugrin, Pichette, Préverenges, Saint-Disdille, Savonnière, Tolochenaz, Tougues, Versoix
Les plages situation = urbain
Baby Plage, Clarens, Hermance, Lutry, Meillerie, Port Choiseul, Rolle, Vidy
Distance#
La distance à un parking semble influencer les abondances en macroplastiques. En effet, la tendance indique que plus une plage est éloignée d’un parking, moins il y aura de plastique.
Échantillons | Moyenne | Écart type | Min | 25% | 50% | 75% | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
< 100 m | 39 | 0,64 | 0,60 | 0 | 0,13 | 0,40 | 1,02 | 1 |
100 - 500 m | 44 | 0,81 | 0,76 | 0 | 0,33 | 0,58 | 0,97 | 3 |
500 - 1000 m | 7 | 0,40 | 0,16 | 0 | 0,31 | 0,38 | 0,50 | 0 |
> 1000 m | 8 | 0,14 | 0,07 | 0 | 0,10 | 0,14 | 0,16 | 0 |
![_images/e2f8d267eedbfd76b788f9f0bdb1ddd85f61a011b160e5bc93cd9e9ce83a5be0.png](_images/e2f8d267eedbfd76b788f9f0bdb1ddd85f61a011b160e5bc93cd9e9ce83a5be0.png)
Fig. 18 #
Les plages distance = 100 - 500 m
Baby Plage, Bouveret, Grangettes, Hermance, Lugrin, Lutry, Port Choiseul, Préverenges, Tougues, Versoix, Vidy
Les plages distance = < 100 m
Amphion, Anthy, Clarens, Cully, Excenevex, Gland, Pichette, Rolle, Saint-Disdille, Savonnière
Orientation#
Échantillons | Moyenne | Écart type | Min | 25% | 50% | 75% | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
E | 4 | 1,14 | 0,68 | 0 | 0,70 | 1,12 | 1,57 | 1 |
ESE | 4 | 0,26 | 0,03 | 0 | 0,25 | 0,26 | 0,27 | 0 |
N | 8 | 0,90 | 0,56 | 0 | 0,42 | 0,89 | 1,31 | 1 |
NE | 12 | 0,88 | 0,56 | 0 | 0,54 | 0,87 | 1,19 | 1 |
NNE | 8 | 0,64 | 0,25 | 0 | 0,48 | 0,58 | 0,71 | 1 |
NNO | 4 | 0,13 | 0,06 | 0 | 0,11 | 0,13 | 0,15 | 0 |
NO | 12 | 1,10 | 1,20 | 0 | 0,23 | 0,48 | 2,14 | 3 |
ONO | 8 | 0,83 | 0,86 | 0 | 0,14 | 0,45 | 1,57 | 2 |
OSO | 4 | 0,14 | 0,13 | 0 | 0,06 | 0,08 | 0,16 | 0 |
SE | 4 | 0,15 | 0,08 | 0 | 0,10 | 0,13 | 0,18 | 0 |
SO | 12 | 0,54 | 0,34 | 0 | 0,26 | 0,53 | 0,71 | 1 |
SSE | 11 | 0,33 | 0,23 | 0 | 0,10 | 0,31 | 0,54 | 0 |
SSO | 7 | 0,64 | 0,57 | 0 | 0,32 | 0,50 | 0,61 | 1 |
Git repo: https://github.com/hammerdirt-analyst/plastock.git
Git branch: jun26
pandas: 2.0.3