Suivi par radar ornithologique (MTR) - lot 5 de MIGRALION année 1 - 2 - 3 (2022-2024) - [point]

Open data API in a single place

Provided by Office Français de la Biodiversité

Get early access to Suivi par radar ornithologique (MTR) - lot 5 de MIGRALION année 1 - 2 - 3 (2022-2024) - [point] API!

Let us know and we will figure it out for you.

Dataset information

Country of origin
Updated
Created
Available languages
English
Keywords
scientifique, especes, repartition-des-especes, inspire, radar, radar-migration-avifaune-migralion-mtr, mediterranee, golfe-du-lion, migration-animale, avifaune
Quality scoring

Dataset description

Ces données recensent les flux (nombre d'individus par heure et par km) calculés à partir des détections par radar ornithologique dans le cadre du lot 5 de MIGRALION en année 1, 2 et 3 (2022-2024). La méthodologie employée pour le traitement des données brutes et l'obtention des MTR (Migration Traffic Rate en nombre d'individus par heure et par km; cf. package birdscanR dans les ressources) est décrite dans les références suivantes: SCHMID, B., ZAUGG S., VOTIER, S. C., CHAPMAN J. W., BOOS, M., and LIECHTI, F. 2019. Size matters in quantitative radar monitoring of animal migration: estimating monitored volume from wingbeat frequency. Ecography 42:931–941. DELCOURT, V., SCHOPPER, H., SCHMID, B., DAÏDÉ, C. 2025. MIGRALION – lot 5 Radars ornithologiques à la côte. Rapport final. Rapport pour l’OFB. 102 pages. Rappelons que le terme "Classe" fait référence aux classes de groupes d'espèces identifiés (ex: oiseaux d'eau, petits passereaux, grands oiseaux, etc.). La description des champs est donnée ci-dessous : timeChunkId : Identifiant du créneau horaire timeChunkDate : Date de l’observation sous format DD/MM/YYYY timeChunkBegin : Créneau horaire de l’observation timeChunkEnd : TimeChunkBegin +1h timeChunkDateSunset : Date coucher de soleil timeChunkDuration_sec : Durée en seconde de la timechunk observationTime_sec : Seconde d’observation observationTime_h : Heure d’observation (entre 0 et 1) operationTime_sec : Temps d’observation valide en seconde blindTime_sec : Temps de cécité en seconde (temps en mode aveugle au cours du créneau horaire considéré) proportionalTimeObserved : Proportion de temps d’observation valide (entre 0 et 1), déduit du blindTime_sec dayOrNight : Caractères, indiquant si la détection a été effectuée de jour (‘day’) ou de nuit (‘night’). -> civil twilight altitudeChunkId : Identifiant de l’intervalle d’altitude altitudeChunkBegin : Borne inférieure de l’intervalle d’altitude - ex: 50 (mètres) altitudeChunkEnd : Borne supérieure de l’intervalle d’altitude : 1500 (mètres) altitudeChunkSize : Largeur de l’intervalle d’altitude (m) - ex : 50m altitudeChunkAvgAltitude : Borne inférieure + altitudeChunkSize/2 (centre de l’intervalle d’altitude) nEchoes.allClasses : Nombre d’échos détecté, toutes classes confondues sumOfMTRFactors.allClasses : Somme des facteurs de correction MTR toutes classes confondues. (Facteur MTR : facteur de correction appliqué en fonction de la taille standardisée de l’écho et du volume de détection attendu pour une altitude donnée) mtr.allClasses : MTR toutes classes confondues nEchoes.insect : Nombre d’échos d’insectes nEchoes.passerine_type : Nombre d’échos d’oiseaux de type passereau nEchoes.small_passer : Nombre d’échos d’oiseaux de type petit passereau nEchoes.unid_bird : Nombre d’échos d’oiseaux de type non identifié nEchoes.large_passer : Nombre d’échos d’oiseaux de type grand passereau nEchoes.swift_type : Nombre d’échos d’oiseaux de martinets (ou apparentés) nEchoes.wader_type : Nombre d’échos d’oiseaux de type limicole nEchoes.large_bird : Nombre d’échos d’oiseaux de type gros oiseaux nEchoes.bird_flock : Nombre d’échos de groupes d’oiseaux sumOfMTRFactors.insect : Somme des facteurs de correction de MTR des insectes sumOfMTRFactors.passerine_type : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘passerine_type’ sumOfMTRFactors.small_passer : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘small_passer’ sumOfMTRFactors.unid_bird : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘unid_bird’ sumOfMTRFactors.large_passer : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘large_passer’ sumOfMTRFactors.swift_type : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘swift_type’' sumOfMTRFactors.wader_type : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘wader_type’ sumOfMTRFactors.large_bird : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘large_bird’ sumOfMTRFactors.bird_flock : Somme des facteurs de correction de MTR des ‘bird_flock’ mtr.insect : MTR des insectes mtr.passerine_type : MTR des oiseaux de type passereau mtr.small_passer : MTR des oiseaux de type petit passereau mtr.unid_bird : MTR des oiseaux de type non identifié mtr.large_passer : MTR des oiseaux de type grand passereau mtr.swift_type : MTR des oiseaux de martinets (ou apparentés) mtr.wader_type : MTR des oiseaux de type limicole mtr.large_bird : MTR des oiseaux de type gros oiseaux mtr.bird_flock : MTR des flock d’oiseaux siteName : Localisation du radar mobile = nom du site en toutes lettres, parmi : Banyuls, Cassis, Frontignan, Grau du roi, La Palissade, le Pradet, Leucate, SEMAFOR, Serignan, AGDE radarID : Radar fixe (fixe) ou mobile (mobile) siteName_ForM : SiteName + suffixe radarID FIX ou MOB Suffixe “FIX” lorsqu’il s’agit des données du radar fixe pendant la période du radar mobile sur tel ou tel site. Exemple Banyuls_FIX : Données du radar fixe pendant la semaine d’acquisition du radar mobile à Banyuls. mtr.allBirds : MTR des oiseaux toutes classes confondues (donc tout sauf insectes) mtr.allPasserine : MTR des oiseaux de type passereau, petit passereau et grand passereau sessionID : De 1 à 4 (2 au printemps, 2 à l’automne) season : a pour automne, s pour printemps Period : saison et jour/nuit latitude : Position du radar mobile : latitude (°) longitude : Position du radar mobile : longitude (°)
European data infrastructure with broad catalog discovery, free evaluation access and production-grade API options.
190K+
indexed dataset pages
32
countries and EU institutions
2019
API-first since
Free API quota
for evaluation and prototypes
SLA
history and push on production APIs
FAQ

Questions before production use

Practical answers on evaluation, licensing, freshness, versioning and support.

api.store is built and operated by Apitalks s.r.o. Company details and a direct contact path are linked in the footer for vendor checks and procurement review.
Yes. Selected APIs include a free API quota, so your team can validate coverage, freshness, response shape and workflow fit before asking for a production plan.
Often yes, but usage rights depend on the source license and dataset. We surface source, license and update metadata where available, and can help review terms before a production integration.
Maintained APIs include update metadata where available. For production integrations, we can add history, monitoring and push updates so changes are easier to detect and act on.
Production APIs can add SLA, stable identifiers, versioning support, history, push updates and direct support around the data your product or AI workflow depends on.

Didn't find the API you need?

Let us know and we will figure it out for you.

European data discovery with free evaluation access and production-grade API options.

Copyright © 2026. Made by Apitalks