Activité

Essences d'arbres par arrondissement

Quelles essences dominent dans un arrondissement de l’inventaire?

30-45 minutes · Introduction

À produire : Un classement des dix essences les plus fréquentes dans l’arrondissement retenu, en précisant la règle de sélection de cet arrondissement.

Prérequis : Savoir ouvrir un projet RStudio et exécuter un script R. Reconnaître une variable, un décompte et une proportion.

Préparation enseignante

Télécharger la trousse ci-dessous. Extraire le ZIP, puis double-cliquer sur Donnees-bleues.Rproj. Avant la séance, ouvrir installer-packages.R et cliquer sur Source avec une connexion Internet.

Une fois les packages installés, les scripts utilisent les fichiers inclus et peuvent être exécutés hors ligne.

Télécharger la trousse avec les données

555 Ko. Préparation : 05/09/2026 à 07:04 (heure du Québec).

Les fichiers de données sont inclus dans la trousse.

Conditions de la source · Provenance et empreinte du ZIP

Fichiers inclus
  • arbres_publics_montreal.csv : 335 052 lignes, 3 colonnes.

Contexte

Cette activité utilise la fiche Arbres publics sur le territoire de Montréal. Unité : Un arbre de l’inventaire public municipal.

Source : Données Québec / Ville de Montréal. Les dates de préparation, les fichiers et les conditions de réutilisation sont indiqués dans la trousse.

Consignes

  1. Ouvrir activite-courte.R dans le sous-dossier datasets/arbres-publics-montreal du projet RStudio et cliquer sur Source. Les tableaux apparaissent dans Console et les graphiques dans Plots.
  2. Repérer l’arrondissement le plus représenté parmi ceux ayant au moins 10 000 arbres.
  3. Comparer les dix essences les plus fréquentes dans cet arrondissement.
  4. Rédiger une réponse à la question en nommant l’unité observée et une limite de la source.

Limites à faire nommer

Les dates de relevé et la couverture de l’inventaire peuvent varier. Les arbres privés et tous les services écologiques ne sont pas observés.

Vérifier le travail

  • L’unité, la période ou la portée documentaire et les variables utilisées sont nommées.
  • La conclusion répond à la question et explique au moins une limite précise.
Objectifs et adaptations

Adaptations

  • Débuter avec le script exécuté par la personne enseignante, puis faire interpréter une seule sortie.
  • Pour approfondir, modifier une sélection ou un regroupement et justifier ce que cela change.

Statut documenté : Documentation de source et ressources de classe fournies.

Contribution pédagogique : Aurélien Nicosia. Usage en cours non documenté.

Ajout
Mise à jour

Code complet

Ce script complet est celui de la trousse. Il lit les fichiers locaux et affiche les résultats dans RStudio.

Afficher le script R 
# Essences d'arbres par arrondissement
# Ouvrir le projet RStudio de l’archive, puis exécuter ce script.
# Source : https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/vmtl-arbres
# Les données de classe sont figées; ce script ne les télécharge pas.

library(dplyr)
library(readr)
library(ggplot2)

donnees <- read_csv("data/processed/arbres-publics-montreal/arbres_publics_montreal.csv", col_types = cols(.default = col_skip(), arrondissement = col_character(), essence_fr = col_character(), dhp = col_double()), show_col_types = FALSE)
stopifnot(nrow(donnees) > 0)

arrondissements <- donnees |> count(arrondissement, sort = TRUE) |> filter(n >= 10000)
stopifnot(nrow(arrondissements) > 0)
arrondissement_choisi <- arrondissements$arrondissement[[1]]
resume <- donnees |> filter(arrondissement == arrondissement_choisi) |>
  count(essence_fr, sort = TRUE) |> slice_head(n = 10)
print(resume)
print(ggplot(resume, aes(x = reorder(essence_fr, n), y = n)) + geom_col() + coord_flip() +
  labs(x = "Essence", y = "Arbres inventoriés (nombre)", title = arrondissement_choisi))