Ce projet utilise la technologie RAG (Retrieval Augmented Generation) pour répondre aux questions sur les données climatiques disponibles sur le portail DRIAS. Il permet d'extraire des informations pertinentes à partir de documents spécialisés et de générer des réponses précises et sourcées, réduisant ainsi les hallucinations des modèles de langage. Destiné aux chercheurs, étudiants et professionnels, il simplifie l'accès aux rapports et formats de données climatiques.

Ce projet génère des fichiers de propriétés optiques des aérosols à partir de données d'indice de réfraction. Les résultats, au format NetCDF, sont conçus pour être intégrés dans des modèles climatiques comme LMDZ ou des outils de transfert radiatif comme ECRad. Il traite différents types d'aérosols (hydrophiles et hydrophobes) et produit des données essentielles pour simuler leur impact sur le rayonnement atmosphérique.

Système de prétraitement dédié à la préparation des données d'entrée pour le modèle WRF (Weather Research and Forecasting). Il permet de configurer les domaines de modélisation, d'interpoler des données statiques et météorologiques, et de convertir des fichiers GRIB en formats compatibles avec WRF. Utilisé principalement par les météorologues et les chercheurs en sciences de l'atmosphère pour générer des simulations climatiques précises.

Ce package permet de coupler les résultats d'un modèle hydrologique semi-distribué du bassin de la Seine avec les entrées du modèle Telemac-2D d'Artelia. Il permet également de sélectionner des événements de crue pertinents à partir de projections climatiques et de convertir les séries temporelles correspondantes au format Telemac.

Outil permettant de générer des fichiers de grille géographique nécessaires aux modèles climatiques comme ORCHIDEE. Il convertit des projections cartographiques (Lambert, Cassini) en coordonnées longitude/latitude et produit des fichiers au format netCDF compatibles avec les modèles. Le projet inclut également des tests pour valider la cohérence des grilles générées par rapport aux sorties de modèles climatiques.

Outil dédié à la préparation et à la correction de données climatiques pour des modèles environnementaux. Il permet de transformer des données brutes (comme celles de SAFRAN) en formats adaptés (netCDF), de projeter des sorties de modèles sur des polygones géographiques, et d'appliquer des corrections de biais (altitude, moyenne, sélection d'observations). Utilisé dans le cadre d'intercomparaisons de modèles climatiques pour améliorer la précision des simulations.

Ce projet piloté par l'UMR ASTRE (Cirad) vise à structurer et animer un chantier dédié à l'urgence climatique et à la réduction de l'empreinte carbone de l'organisme. Il inclut la modélisation mathématique appliquée à l'épidémiologie pour mieux comprendre les dynamiques de transmission des maladies, ainsi que la création de supports de formation et de présentation pour diffuser ces connaissances. Le projet s'appuie sur des collaborations académiques et des financements publics.

Ce projet propose une formation en apprentissage automatique appliquée aux sciences environnementales et au secteur énergétique. Il utilise des notebooks Python pour enseigner l'analyse de données climatiques et énergétiques, en combinant méthodes statistiques traditionnelles et techniques avancées de machine learning. Les étudiants apprennent à extraire des motifs pertinents, modéliser des relations entre variables et prédire des tendances pour prendre des décisions éclairées dans des contextes environnementaux concrets.

Ce projet open source permet de transformer et structurer des données météorologiques brutes en formats adaptés pour des analyses scientifiques et agricoles. Il facilite l'utilisation de ces données dans des environnements Python et OpenAlea, notamment pour des applications en modélisation climatique, recherche agronomique ou gestion des ressources naturelles. Les données sont optimisées pour une intégration fluide dans des workflows de recherche ou des outils de décision.

Projet académique dédié à l'enseignement et à la recherche en dynamique atmosphérique. Il propose des outils pédagogiques pour les étudiants en sciences du climat et de l'environnement. Les mini-projets NUM-1 permettent d'explorer des concepts de modélisation numérique appliqués à la physique de l'atmosphère. Le code est utilisé dans le cadre de formations universitaires.