Ce projet héberge les données brutes collectées par le banc d'essai photovoltaïque du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique) situé à Palaiseau, en France. Il fournit des mesures environnementales et de production d'énergie solaire de cinq panneaux photovoltaïques de technologies variées, accompagnées de codes de pré-traitement et d'analyse pour la recherche scientifique. Les données couvrent la période de 2019 à 2022 et sont destinées à des études sur l'efficacité énergétique et la dégradation des modules solaires.

Ce projet traite et analyse des données atmosphériques et environnementales, notamment issues de capteurs LOAC (Light Optical Aerosol Counter). Il permet de transformer des données brutes en informations exploitables pour des études scientifiques ou des rapports environnementaux. Les fonctionnalités incluent le nettoyage, l'agrégation et la visualisation des données, facilitant ainsi la compréhension des phénomènes atmosphériques.

Ce projet permet d'analyser les propriétés d'extinction atmosphérique au-dessus de Mauna Kea à partir de données spectro-photométriques issues de la collaboration Nearby SuperNova Factory. Il facilite l'étude des variations atmosphériques pour améliorer la précision des observations astronomiques, notamment dans le cadre de la recherche sur les supernovas.

Ce projet traite et analyse des données environnementales issues de capteurs atmosphériques, notamment pour le projet SIRTA. Il permet de transformer des flux de données brutes en informations exploitables pour la recherche climatique et météorologique. Les outils développés facilitent la visualisation et l'interprétation des données, aidant les scientifiques à comprendre les phénomènes atmosphériques et leurs évolutions.

Projet dédié à l'étude des profils atmosphériques et météorologiques à Paris et en Île-de-France. Il permet de collecter, analyser et visualiser des données environnementales pour des applications en recherche climatique, gestion des risques et études environnementales. Les données sont utilisées par des scientifiques, des institutions publiques et des acteurs locaux pour améliorer la compréhension des phénomènes atmosphériques.

Outil dédié à l'analyse et à la visualisation des données de visibilité atmosphérique et de qualité de l'air. Il permet aux chercheurs et aux institutions de traiter des données météorologiques et géospatiales pour étudier les phénomènes atmosphériques, évaluer la qualité de l'air et contribuer à la recherche climatique. Le projet s'appuie sur des modèles scientifiques avancés et des outils de visualisation pour faciliter l'interprétation des résultats.

Ce projet automatise le contrôle qualité des données atmosphériques de niveau L2A pour générer des données L2B exploitables. Il applique des filtres empiriques basés sur l'analyse des hauteurs de couche limite (MLH) dérivées de STRATfinder, en tenant compte des seuils temporels relatifs au lever et coucher du soleil. Les algorithmes détectent et corrigent les anomalies comme les couches résiduelles nocturnes ou les valeurs bloquées, garantissant des données fiables pour l'analyse climatologique et la recherche environnementale.

STRATfinder est un outil scientifique dédié à l'analyse fine de la structure verticale de l'atmosphère, notamment la détection des hauteurs de la couche limite atmosphérique (ABLH et MLH) et du mélange turbulent. Il exploite des données lidar haute résolution pour tracer des couches atmosphériques avec une précision temporelle d'une minute, en utilisant des algorithmes avancés comme le 'pathfinder'. Développé par des chercheurs du CNRS et de l'IPSL, il est utilisé dans des programmes de recherche internationaux comme ACTRIS et ICOS pour améliorer la compréhension des processus atmosphériques.

Ce projet développe des outils pour analyser les données issues d'un radar UHF (Ultra Haute Fréquence) dédié à l'étude de l'atmosphère. Il permet de traiter et visualiser des profils de vent, des données de turbulence et d'autres paramètres météorologiques pour la recherche scientifique et la surveillance environnementale. Les résultats contribuent à améliorer la compréhension des phénomènes atmosphériques et à soutenir des études climatiques.

Outil pédagogique et de recherche permettant de visualiser et analyser des données lidar issues de mesures atmosphériques. Destiné aux étudiants et chercheurs, il facilite l'exploration interactive des profils de particules en suspension dans l'air. Le projet s'intègre dans un environnement Jupyter pour une utilisation simplifiée et collaborative.