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IN-WOP
SeineBasin2
Commits
407b0e71
Commit
407b0e71
authored
Jan 27, 2022
by
Dorchies David
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feat: add climatic montly data
Refs
#12
parent
8632a439
Pipeline
#32224
passed with stages
in 42 minutes and 21 seconds
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2
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1
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bookdown/04-scenarios_climatiques.Rmd
View file @
407b0e71
...
...
@@ -80,7 +80,7 @@ La liste des scénarios sélectionnés pour l'étude est la suivante : `r paste(
### Aggrégation des données DRIAS 2020
```{r, eval=
!
cfg$data$write_results}
```{r, eval=cfg$data$write_results}
driasPath <- getDataPath(cfg$hydroclim$path)
saveBasinsObs <- function(rcp, scenario) {
...
...
bookdown/06-evolution_indicateurs_hydrologiques.Rmd
View file @
407b0e71
...
...
@@ -5,7 +5,7 @@ library(seinebasin2)
cfg <- loadConfig()
knitr::opts_chunk$set(
fig.width = 8,
fig.asp =
1
fig.asp =
0.4
)
```
...
...
@@ -33,6 +33,7 @@ Pour les données climatiques :
- Cumul ETP (mm)
```{r}
# Chargement des données climatiques moyennes mensuelles
readTsvMatrix <- function(path) {
df <- read.csv(path, sep = "\t")
m <- as.matrix(df[,-1])
...
...
@@ -40,9 +41,44 @@ readTsvMatrix <- function(path) {
m
}
P_month <- calcAll(P_drias, calcMonthlyInterannualSum)
T_month <- calcAll(T_drias, calcMonthlyInterannualMean)
E_month <- calcAll(E_drias, calcMonthlyInterannualSum)
# Pour les données DRIAS
readScenarioClimatic <- function(rcp, scenario, varName) {
lapply(cfg$hydroclim$drias$periods,
function(period) {
file <- paste0(
varName, "_monthly_",
rcp,"-",scenario, "_",
substr(period[1], 1, 4), "-",
substr(period[2], 1, 4), ".tsv"
)
readTsvMatrix(getDataPath(cfg$hydroclim$path, "Analyses", file))
})
}
readAllClimatic <- function(varName) {
l <- mapply(rcp = rcpsX,
scenario = scenariosX,
varName = varName,
readScenarioClimatic,
SIMPLIFY = FALSE)
names(l) <- paste(rcpsX, scenariosX, sep = " - ")
return(l)
}
P_month <- readAllClimatic("P")
T_month <- readAllClimatic("T")
E_month <- readAllClimatic("E")
# Pour les obs
Pobs_month <- readTsvMatrix(
getDataPath(cfg$hydroclim$path, "Analyses","P_monthly_obs_1976-2005.tsv")
)
Tobs_month <- readTsvMatrix(
getDataPath(cfg$hydroclim$path, "Analyses","T_monthly_obs_1976-2005.tsv")
)
Eobs_month <- readTsvMatrix(
getDataPath(cfg$hydroclim$path, "Analyses","E_monthly_obs_1976-2005.tsv")
)
```
Pour les débits :
...
...
@@ -53,6 +89,7 @@ Pour les débits :
Ces données ont été calculées et enregistrées lors de la simulation des débits.
```{r}
# Chargement résultats simulations forçages DRIAS
loadIndicators <- function(rcp, scenario, indicator) {
periods <- names(cfg$hydroclim$drias$periods)
names(periods) <- periods
...
...
@@ -88,29 +125,8 @@ Q_month <- loadAllIndicators("Q_monthly")
Q_month5 <- loadAllIndicators("Q_monthly_5years")
```
### Indicateurs synthétiques
Pour les étiages : VCN10, VCN30 et QMNA pour les périodes de retour 2 ans, 5 ans et 10 ans.
Pour les crues : QJXA pour les périodes de retour 2 ans, 10 ans, 20 ans.
Pour les faibles/forts débits : les quantiles 95% et 10% de débits journaliers
```{r}
Q_indicators <- loadAllIndicators("Q_indicators")
```
## Résultats calculés pour chaque indicateur
Les données utilisées en entrées sont :
- données observées sur la période d'observation
- données simulées sur la période d'observation
- Rapport entre les données simulées sur la période future et la période de référence pour un couple scénario/modèle climatique
```{r}
# Chargement résultats simulations forçages climat observé SAFRAN
historiQ <- list(
obs = list(path = file.path(cfg$calibration$path, "Qobs"),
period = c(cfg$calibration$date$start, cfg$calibration$date$end)),
...
...
@@ -134,6 +150,42 @@ Qhist_month5 <- lapply(historiQ, loadHistoriQ, indicator = "Q_monthly_5years")
Qhist_indicators <- lapply(historiQ, loadHistoriQ, indicator = "Q_indicators")
```
### Indicateurs synthétiques
Pour les étiages : VCN10, VCN30 et QMNA pour les périodes de retour 2 ans, 5 ans et 10 ans.
Pour les crues : QJXA pour les périodes de retour 2 ans, 10 ans, 20 ans.
Pour les faibles/forts débits : les quantiles 95% et 10% de débits journaliers
```{r}
Q_indicators <- loadAllIndicators("Q_indicators")
```
## Résultats calculés pour chaque indicateur
### Données climatiques moyennes mensuelles
```{r, fig.cap="Précipitations moyennes mensuelles du bassin de la Seine à Paris sur la période 1976-2005"}
plot_monthly_mean("rcp4.5", "ref", "H5920010", P_month, list(obs = Pobs_month), "Precipitation (mm)")
```
```{r, fig.cap="Précipitations moyennes mensuelles du bassin de la Seine à Paris sur la période 2071-2100"}
plot_monthly_mean("rcp4.5", "end", "H5920010", P_month, list(obs = Pobs_month), "Precipitation (mm)")
```
```{r, fig.cap="Températures moyennes mensuelles du bassin de la Seine à Paris sur la période 1976-2005"}
plot_monthly_mean("rcp4.5", "ref", "H5920010", T_month, list(obs = Tobs_month), "Temperature (°C)")
```
```{r, fig.cap="Températures moyennes mensuelles du bassin de la Seine à Paris sur la période 2071-2100"}
plot_monthly_mean("rcp4.5", "end", "H5920010", T_month, list(obs = Tobs_month), "Temperature (°C)")
```
### Débits moyens mensuels
Débits moyens mensuels à Paris sur la période de référence:
```{r, fig.asp = 0.7}
...
...
@@ -147,6 +199,13 @@ plot_monthly_mean("rcp4.5", "end", "H5920010", Q_month, Qhist_month)
```
Les données utilisées en entrées sont :
- données observées sur la période d'observation
- données simulées sur la période d'observation
- Rapport entre les données simulées sur la période future et la période de référence pour un couple scénario/modèle climatique
Les tableaux de synthèse fournissent la valeur minimale, médiane et maximale des évolutions parmi les couples scénario/modèle climatiques.
```{r}
...
...
@@ -218,7 +277,7 @@ knitr::kable(tableDeltaStation("H5920010", deltaIndicators, Qhist_indicators), d
```
## Cartes d'évolutions
```{r}
```{r
, fig.asp = 1
}
plot_map_delta <- function(r, title) {
# Define scale centered around 0
decVal <- r[r < 0]
...
...
@@ -231,14 +290,14 @@ plot_map_delta <- function(r, title) {
}
```
```{r}
```{r
, fig.asp = 1
}
plot_map_delta(deltaIndicators$med[, "QA"], "QA - évolution RCP4.5 scénario médian (%)")
```
```{r}
```{r
, fig.asp = 1
}
plot_map_delta(deltaIndicators$min[, "QMNA5"], "QMNA5 - évolution RCP4.5 scénario minimum (%)")
```
```{r}
```{r
, fig.asp = 1
}
plot_map_delta(deltaIndicators$max[, "QJXA10"], "QJXA10 - évolution RCP4.5 scénario maximum (%)")
```
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