Projet argoPXPCM

Ce projet permet de récupérer et d'analyser les données provenant de la flotte de bouées Argo, puis de les classifier à l'aide de Pyxpcm

Prérequis

• Python 3.7 ou supérieur
• Conda (pour gérer l'environnement)
• Streamlit
• Xarray
• Argopy
• Gsw (Thermodynamic Equation of Seawater 2010)
• Pyxpcm

Installation

1. Cloner le dépôt Git :

   git clone https://github.com/votre-utilisateur/argoPXPCM.git

2. Créer l'environnement Conda à partir du fichier environment.yml :

   conda env create -f environment.yml

3. Activer l'environnement Conda :

   conda activate MPA

Lancer l'application

1. Pour démarrer l'application Streamlit, exécutez :

   streamlit run main.py

2. Accédez à l'application via votre navigateur web à l'adresse indiquée.

Instructions d'utilisation

• Récupérer les données Argo :

  • Utilisez les paramètres dans la zone de sélection pour définir la zone géographique, la profondeur, et la période temporelle.
  • Cliquez sur le bouton "Récupérer les données" pour récupérer les données Argo correspondantes.

• Classifier les données :

  • Définissez les paramètres de pyXPCM (nombre de clusters, variables à utiliser, etc.) dans la zone de paramètres PyXPCM.
  • Cliquez sur le bouton "Classifier les données" pour appliquer le modèle PCM aux données récupérées.

• Visualiser les résultats :

  • Les résultats seront affichés sur une carte interactive (avec les données Argo) et des graphiques (quantiles, scalers, réduction de dimension, etc.).
  • Utilisez les options de la barre latérale pour personnaliser les graphiques affichés.

Fonctions principales

Récupération des données Argo

• recup_argo_data(llon, rlon, llat, ulat, depthmin, depthmax, intervalle, time_in, time_f)

Classification avec PyXPCM

• pyxpcm_sal_temp(da, k, quan, varmax): Profil de salinité et température
• pyxpcm_sal(da, k, quan, varmax): Profil de salinité uniquement
• pyxpcm_temp(da, k, quan, varmax): Profil de température uniquement

Variables globales

• ds: Dataset principal pour les données Argo.
• df_points: DataFrame pour stocker les données à afficher sur la carte.
• button_fetch_data_pressed: Indique si le bouton "Récupérer les données" a été pressé.
• button_class_data_pressed: Indique si le bouton "Classifier les données" a été pressé.
• m: Modèle PCM utilisé pour la classification.
• ds_pcm: Dataset pour les résultats de la classification.
• graphs_updated: Indique si les graphiques ont été mis à jour.
• graphs: Dictionnaire pour stocker les graphiques à afficher.