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Mise à jour

Explorer 200 arbres du Québec

Comment le diamètre et la hauteur varient-ils entre les quatre espèces de cet échantillon ?

Durée : 45-60 minutes. Niveau : Introduction.

Contribution pédagogique : Aurélien Nicosia. Cours : usage non documenté.

Activité adaptée des premiers pas de la version 1.0.0 d’Arbres du Québec, par Aurélien Nicosia. Le script est exécuté techniquement ; l’activité n’a pas été testée en classe.

Préparation enseignante

Télécharger la trousse ci-dessous, la décompresser et ouvrir Donnees-bleues.Rproj. Avant la séance, ouvrir installer-packages.R et cliquer sur Source avec une connexion Internet. Les données sont ensuite utilisables hors ligne.

Télécharger la trousse avec les données

17 Ko. Préparation : 05/09/2026 à 19:31 (heure du Québec).

Les fichiers de données sont inclus dans la trousse.

Conditions de la source · Provenance et empreinte du ZIP

Fichiers inclus
  • arbres_quebec_small.csv : 200 lignes, 21 colonnes.

Contexte

La fiche Arbres du Québec : quatre espèces forestières présente le CSV complet et son dictionnaire. Une ligne représente un arbre sélectionné dans une placette ; les 200 arbres viennent de 200 placettes distinctes. Les diamètres et les hauteurs sont observés, et les relevés s’étendent de 2015 à 2025.

La source des mesures est le MRNF, jeu PET5 téléchargé le 25 juin 2026. Aurélien Nicosia a construit un petit jeu équilibré de 50 arbres par espèce, avec des noms vérifiés au moyen de VASCAN. Les quatre effectifs ne sont donc pas des estimations de proportions provinciales.

Consignes

  1. Dans le projet RStudio de la trousse, ouvrir datasets/arbres-quebec/activite-courte.R et cliquer sur Source. Lire le tableau dans Console et le graphique dans Plots.
  2. Identifier l’unité observée, les deux mesures quantitatives et leurs unités. Vérifier que les identifiants sont importés comme du texte.
  3. Comparer les moyennes de diamètre et de hauteur entre espèces dans cet échantillon. Examiner où se concentrent les âges manquants.
  4. Répondre aux quatre exercices ci-dessous, en distinguant l’échantillon construit pour l’enseignement de l’ensemble des arbres québécois.

Résultat attendu

Un tableau descriptif par espèce, un nuage diamètre-hauteur et les réponses aux quatre exercices. Terminer par une limite précise d’interprétation.

Espèce Arbres Diamètre moyen (cm) Hauteur moyenne (m) Âges manquants
Bouleau à papier (blanc) 50 15.79 14.27 1
Sapin baumier 50 13.73 11.74 0
Épinette noire 50 14.11 11.93 1
Érable rouge 50 18.25 15.51 50

Les 52 âges manquants sont conservés, dont ceux des 50 érables rouges. Remplacer ces valeurs par zéro fausserait le sens de la variable. Les exclure supprimerait notamment tous les érables rouges de la comparaison.

Nuage des diamètres et des hauteurs observés pour 200 arbres, avec une couleur pour chacune des quatre espèces.

Le nuage décrit une association entre diamètre et hauteur dans ce petit jeu. La surface terrière n’est pas une troisième mesure distincte : elle est calculée à partir du diamètre.

Quatre exercices

  1. Remplacer les moyennes par des médianes dans le tableau.
  2. Ajouter facet_wrap(~ species) au graphique et comparer la lecture obtenue.
  3. Retrouver les années les plus ancienne et récente avec range(arbres$survey_year).
  4. Expliquer pourquoi les quatre effectifs égaux ne permettent pas de conclure que chaque espèce représente 25 % des arbres du Québec.

Point d’arrêt : avoir produit le tableau et le graphique, puis répondu aux quatre questions.

Limites à faire nommer

  • L’échantillon est sélectionné et équilibré pour l’enseignement. La représentativité des proportions et des moyennes provinciales n’est pas établie.
  • L’âge publié dépend de la carotte et du niveau de lecture ; il ne faut pas l’interpréter automatiquement comme l’âge total de l’arbre.
  • Les régions écologiques ne sont pas des régions administratives.
  • La surface terrière est une fonction déterministe du diamètre. La compter comme une mesure supplémentaire dans une ACP créerait une redondance.
  • Cette initiation ne démontre pas une efficacité pédagogique en classe ni des performances de classification.

Code complet

Le code ci-dessous est celui de la trousse. Il conserve les 21 variables du jeu publié et ne télécharge aucune donnée pendant l’activité.

# Explorer 200 arbres du Québec. Adaptation de l’activité d’Aurélien Nicosia,
# arbres_quebec v1.0.0 : https://github.com/AurelienNicosiaULaval/arbres_quebec/releases/tag/v1.0.0
# Source des mesures : MRNF / PET5, extraction du 25 juin 2026, CC BY 4.0.
# Les données de la trousse sont figées ; aucun téléchargement pendant l’activité.
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

input <- "data/processed/arbres-quebec/arbres_quebec_small.csv"
# Permet aussi l’exécution depuis la page Quarto du sous-dossier.
if (!file.exists(input)) input <- file.path("../..", input)
arbres <- read_csv(input,
  col_types = cols(.default = col_guess(), plot_id = col_character(),
                   tree_id = col_character(), record_id = col_character()),
  show_col_types = FALSE)
stopifnot(nrow(arbres) == 200, ncol(arbres) == 21,
          n_distinct(arbres$plot_id) == 200, !anyDuplicated(arbres$record_id),
          !anyNA(arbres$diameter_cm), !anyNA(arbres$height_m))

# Décrire l’échantillon par espèce, sans masquer les âges manquants.
portrait <- arbres |>
  group_by(species) |>
  summarise(nombre = n(), diametre_moyen_cm = mean(diameter_cm),
            hauteur_moyenne_m = mean(height_m),
            ages_manquants = sum(is.na(age_years)), .groups = "drop")
print(portrait)
print(range(arbres$survey_year))

graphique <- ggplot(arbres, aes(diameter_cm, height_m, colour = species)) +
  geom_point(size = 2, alpha = .8) +
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2") +
  labs(x = "Diamètre à hauteur de poitrine (cm)", y = "Hauteur observée (m)",
       colour = "Espèce") +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(legend.position = "bottom") + guides(colour = guide_legend(nrow = 2))
print(graphique)

# À explorer : médianes par espèce et facettes du nuage de points.
# Les 50 arbres par espèce résultent de la sélection pédagogique.
# Les proportions provinciales des espèces ne sont pas estimées par ce fichier.
# La surface terrière est déterminée par le diamètre, pas une mesure distincte.

Sources et attribution

MRNF (2018, extraction du 25 juin 2026), PET5, CC BY 4.0. Brouillet et collaborateurs (2010+), VASCAN 37.16, CC0 1.0. Aurélien Nicosia (2026), Arbres du Québec, version 1.0.0, activité source sous MIT. Les attributions, transformations et conditions complètes sont incluses dans la trousse.

Contribution pédagogique : Aurélien Nicosia. Cours : usage non documenté

Fiche de mise en œuvre

Repères pédagogiques

Les objectifs et critères ci-dessous permettent d’adapter la séance. La disponibilité des ressources ne constitue pas une validation de leur efficacité en classe.

Objectifs d'apprentissage
  • Importer le CSV en conservant les identifiants comme du texte.
  • Calculer les effectifs et les moyennes du diamètre et de la hauteur par espèce.
  • Repérer la répartition des âges manquants et interpréter le nuage diamètre-hauteur.
  • Expliquer pourquoi les proportions provinciales ne sont pas estimées par cet échantillon.
Prérequis
  • Ouvrir un projet RStudio et exécuter un script.
  • Reconnaître une variable quantitative, une catégorie et une valeur manquante.
Critères de réussite
  • Le tableau contient quatre espèces et 50 arbres par espèce.
  • Les axes indiquent le diamètre en centimètres et la hauteur observée en mètres.
  • Les 52 âges manquants sont signalés, dont ceux des 50 érables rouges.
  • La conclusion distingue les résultats de l’échantillon d’une affirmation sur tous les arbres du Québec.
Adaptations possibles
  • Faire exécuter le script par la personne enseignante et discuter les sorties collectivement.
  • Pour approfondir, remplacer les moyennes par des médianes ou comparer des graphiques par espèce.

Ressources : Fichiers inclus