Climate Accessibility

Description

Problématique et proposition de valeur

Comment faciliter le quotidien des experts métiers en réduisant leurs efforts sur la collecte (différents fournisseurs de données et modèles climatiques) et la transformation de données climatiques (formats hétérogènes) pour qu'ils puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée ?

Pour cela, nous proposons une application web grand public permettant de récupérer des données nettoyées et formatées en quelques actions.

Solution

Projet Python contenant les différentes routines ETL, suivi d'un prototype Streamlit pour des fins de démonstration.

La solution est composée de 3 grandes fonctionnalités :

DOWNLOADER :
- Création d'un catalogue de données (sources / modèles climatiques)
- Application de filtres : indicateurs/variables, temporels, spatiaux
TRANSFORMER :
- Fusionner les différentes sources des données : projections DRIAS et modèle SIM
- Réaliser le changement d'échelle : passer du maillage SAFRAN au découpage communal
EXPORTER :
- (à faire) Sauvegarder la donnée, dans les formats disponibles : tabulaire (CSV, Excel), GRIB et netCDF
- (à faire) Mettre à jour une base des données : postgreSQL (nécessaire pour de systèmes SIG)

Impact envisagé

Cette solution est pensée pour des équipes de Data Scientists et Data Analysts voulant travailler sur des données climatiques. Cet outil permettrait d'optimiser la préparation des environnements de travail.

Code source du projet

https://github.com/Axionable/hackathon-donnees-ouvertes-MF__acces-a-la-donnee

Axionable

Thématique

Environnement et énergie

Type

API

Mots-clés

climat
data-engineer
data-science
hackathon-meteo
ingenieur
opendata

Date de création

9 avril 2024

Dernière mise à jour

30 avril 2024

3 jeux de données

DRIAS - projections climatiques pour l'adaptation de nos sociétés

Par Météo-France

DRIAS a pour vocation de mettre à disposition des projections climatiques régionalisées réalisées dans les laboratoires français de modélisation du climat (IPSL, CERFACS, CNRM-GAME). Les informations climatiques sont délivrées sous différentes formes graphiques ou numériques. Driasles futurs du…

Qualité des métadonnées :

66.66666666666666/100

Mis à jour le 29 avril 2024

Licence Ouverte / Open Licence
- 8 réutilisations
- 0 favori
Découpage administratif communal français issu d'OpenStreetMap

Par OpenStreetMap

Exports du découpage administratif français au niveau communal (contours des communes) issu d'OpenStreetMap produit dans sa grande majorité à partir du cadastre. Ces données sont issues du crowdsourcing effectué par les contributeurs au projet OpenStreetMap et sont sous licence ODbL qui impose un…

Qualité des métadonnées :

66.66666666666666/100

Mis à jour le 5 janvier 2022

Open Data Commons Open Database License (ODbL)
- 42 réutilisations
- 64 favoris
Données changement climatique - SIM quotidienne

Par Météo-France

Présentation Données quotidiennes du modèle de simulation des schémas de surface (Safran - Isba). Paramètres atmosphériques de surface et bilans des sols en points de grille issus de l'analyse de modèle simulant les flux d’eau et d’énergie à la surface terrestre. Informations techniques Les…

Qualité des métadonnées :

100.0/100

Mis à jour il y a 1 jour

Licence Ouverte / Open Licence version 2.0
- 9 réutilisations
- 1 favori

Statistiques des 12 derniers mois

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31 en déc. 2024

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Impact envisagé

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Type

Mots-clés

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DRIAS - projections climatiques pour l'adaptation de nos sociétés

Qualité des métadonnées :

Découpage administratif communal français issu d'OpenStreetMap

Qualité des métadonnées :

Données changement climatique - SIM quotidienne

Qualité des métadonnées :

Statistiques des 12 derniers mois

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