Projets logiciels Codes en développement

Transfert radiatif par Monte Carlo

htrdr est un code (C) de rendu physiquement réaliste. Il permet de simuler la propagation du rayonnement solaire ou infrarouge dans l'atmosphère, en présence de nuages ou de surfaces complexes. Le code utilise une suite de bibliothèques développées et maintenues par Méso-Star.

Ressources : page du projet, répertoire git, article de référence, support de formation, images

Cite : Meso-Star, Villefranque, N., and colleagues (2019–2022). htrdr. https://www.meso-star.com/projects/htrdr/htrdr.html. Free C software

Calibration des modèles

High-Tune:Explorer est une suite d'outils (bash et R) permettant d'explorer la variabilité paramétrique des modèles et de les calibrer. Il utilise des outils d'apprentissage machine pour construire des émulateurs des métriques d'intérêt afin d'accélerer la procédure d'ajustement.

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Exemple d'utilisation des outils de calibration (Figure 1 de Couvreux et al., 2020)

Ressources : page du projet, répertoire svn, articles de référence : partie 1, partie 2, partie 3

Cite : Williamson, D., Volodina, V., Hourdin, F., Couvreux, F., Villefranque, N., and colleagues (2017–2022). High-Tune:Explorer. http://doi.org/10.14768/70efa07b-afe3-43a4-8334-050354f9deac. Free R software

Identification et caractérisation d'objets

objects regroupe deux modules (Python) permettant d'identifier et de caractériser des structures cohérentes dans des champs nD issus d'observations ou de simulations. La définition des structures ou objets, ainsi que les fonctions de caractérisation, doivent être fournies par l'application utilisatrice. Le code d'identification utilise des fonctions du module python scipy-image.

idClouds
Représentations d'un champ de cumulus issu d'une simulation à haute résolution (LES) : à gauche, image de synthèse produite par High-Tune:RenDeRer, vue du sommet de l'atmosphère au dessus d'un sol parfaitement absorbant. Au milieu, contenu en eau liquide moyen dans une couche de 200m d'épaisseur autour de 1.4 km d'altitude. A droite, numéro des nuages identifiés à l'aide des outils objects, dans la même couche horizontale. Les bords horizontaux du domaine sont associés à des conditions périodiques.

Ressources : répertoire git, article, supports de formation : identification et caractérisation

Cite : Villefranque, N. and colleagues (2018–2022). Objects. https://gitlab.com/tropics/objects/. Free python software