M2 : Science Climatique Computationnelle

Comment analyser des jeux de données climatiques maillés avec des dimensions spatiales et temporelles ? Comment mesurer et modéliser la variabilité climatique ?

Le deuxième module de notre programme de formation en science climatique ouverte a pour objectif de préparer les apprenants à travailler avec des jeux de données climatiques maillés.

À l’issue de ce module, vous serez capable de :

• Identifier les indices utilisés pour la sécheresse météorologique, la sécheresse du sol, la demande atmosphérique en eau et le bilan hydrique.
• Charger et analyser efficacement de grands ensembles de données climatiques, y compris des séries longues.
• Calculer un indice de sécheresse.

Contenu du module

1. Gérer les dépendances logicielles
2. Travailler avec des données climatiques maillées
3. Indices climatiques et de sécheresse
4. Traiter de longues séries climatiques en parallèle
5. Créer une analyse climatique reproductible

Démarrage

Consultez notre guide d’installation ici.

Vous pouvez exécuter les notebooks de ce dépôt via GitHub Codespaces ou en utilisant un conteneur de développement VSCode. Une fois votre environnement lancé, démarrez Jupyter Notebook avec :

# Créez un mot de passe personnel lorsque cela est demandé
jupyter server password

# Ensuite, lancez Jupyter Notebook et entrez votre mot de passe
jupyter notebook

Les bibliothèques Python nécessaires peuvent être installées via pip :

pip install xarray netcdf4 dask

Compétences acquises

• Utiliser des noms de fichiers et dossiers clairs et structurés. (CC1.3)
• Naviguer dans un système de fichiers en GUI ou CLI. (CC1.4)
• Documenter les liens entre code, résultats et métadonnées. (CC1.5)
• Utiliser un gestionnaire de paquets pour les dépendances. (CC1.10)
• Comprendre les représentations numériques. (CC2.1)
• Maîtriser les tableaux multidimensionnels. (CC2.3)
• Évaluer la consommation de ressources d’un workflow. (CC2.5)
• Comprendre les types de parallélisme et optimiser le workflow. (CC2.6)
• Déboguer un workflow computationnel. (CC2.7)
• Connaître les formats structurés (raster, vecteur, HDF5, netCDF4). (CC2.8)
• Documenter avec commentaires et documentation externe. (CC4.3)
• Écrire des fonctions simples sans effets de bord. (CC4.9)

Jeux de données climatiques utilisés

• Anomalies du stockage d’eau – NASA GRACE & GRACE-FO
• Estimations mensuelles de précipitations (CHIRPS) : CHIRPS
• Évapotranspiration potentielle mensuelle : TerraClimate
• Températures quotidiennes moyennes/min/max : MERRA-2 NASA

Remerciements

Ce module a été rendu possible grâce au soutien du programme de formation "Transition to Open Science (TOPS)" de la NASA (80NSSC23K0864), dans le cadre du programme TOPS de la NASA.