Le dépôt quickstart est le point de départ pour le développement d'applications métiers dédiées à la gestion et l'analyse de données météorologiques. Il fournit des modèles réutilisables et des outils pour accélérer le développement et l'intégration avec des systèmes de prévision météorologique.

SeSAM est une plateforme d'analyse et de prévision des données environnementales. Elle permet de collecter, traiter et visualiser des données relatives à l'environnement telles que les données météorologiques, la qualité de l'air et la biodiversité. Grâce à des algorithmes avancés, SeSAM est capable de fournir des prévisions précises et des analyses détaillées pour aider les décideurs et les citoyens à mieux comprendre et à gérer leur environnement.

Le projet TI2018 est dédié à la gestion et l'analyse de données environnementales, en particulier météorologiques, pour fournir des prévisions et une surveillance de la qualité de l'air. Il offre des fonctionnalités d'analyse et de visualisation de ces données, permettant une meilleure compréhension et prise de décision dans le domaine de l'environnement.

Le projet démon_cnrs vise à gérer et analyser des données environnementales en lien avec la météorologie. Il permet de stocker, organiser et traiter ces données pour fournir des prévisions environnementales.

Le projet mmdc-data est dédié à la collecte, au stockage et à l'analyse de données climatiques et météorologiques. Il permet la gestion et l'exploitation de ces données pour des études environnementales et la prévision de phénomènes météorologiques.

Le projet INRIA RA 2018 est dédié à l'analyse de données météorologiques et à la prévision de phénomènes climatiques. Il vise à améliorer les connaissances en ingénierie numérique et à fournir des outils performants pour la prévision météorologique.

Le projet ouranos_meteorology est une bibliothèque dédiée à l'analyse et la prévision météorologique. Il permet de traiter des données météorologiques grâce à des algorithmes avancés, d'effectuer des simulations et de générer des visualisations pour une meilleure compréhension des phénomènes météorologiques.

Le projet hermes_idaf est un module dédié à l'analyse, la prévision et au traitement de données météorologiques. Il s'appuie sur des bibliothèques telles que NumPy, Pandas, SciPy et Matplotlib pour fournir des fonctionnalités avancées de manipulation et de visualisation de données.

Le projet rhsmmpp est une bibliothèque C++ développée avec RcppEigen, offrant des fonctionnalités pour l'analyse de données et la modélisation de phénomènes physiques complexes. Elle est conçue pour être utilisée dans des applications de prévision météorologique et de simulation numérique.

Le projet mepelsystem est une application dédiée à l'analyse et à la prévision météorologique. Il permet de traiter des données météorologiques complexes, de générer des cartes météorologiques et d'effectuer des prévisions précises grâce à des algorithmes avancés.