Tutoriel 3 (FR): Configurer pyWaPOR pour votre propre étude de cas
Dans ce tutoriel, vous allez créer un Jupyter Notebook pour exécuter pyWaPOR sur votre propre étude de cas, sur votre ordinateur local. Similaire à l'exemple de test, ce notebook devra contenir toutes les cellules de code nécessaires pour configurer le projet, configurer l'ensemble de données d'entrée, paramétrer les comptes, télécharger les données, exécuter le modèle d'humidité du sol de la zone racinaire (SERoot) et exécuter le modèle ETLook. Cependant, la différence ici est que vous allez créer et exécuter ce notebook sur votre ordinateur local.
4. Exécuter les modèles SERoot et ETLook
Une fois toutes les données collectées avec succès, la seule donnée d'entrée manquante est l'humidité du sol dans la zone racinaire. Copiez le code ci-dessous dans votre notebook et exécutez les cellules de code.
- Exécuter le modèle d'humidité du sol de la zone racinaire
se_root_in = project.run_pre_se_root() se_root = project.run_se_root(chunks = {"time": 1, "x": 500, "y": 500})
Ce code pré-traitera les données
d'entrée et exécutera le module se_root pour calculer l'humidité du sol dans la zone racinaire, qui est une entrée
nécessaire pour calculer l'évapotranspiration.
- Exécuter le modèle ETLook
et_look_in = project.run_pre_et_look() et_look = project.run_et_look(chunks = {"time_bins": 1, "x": 500, "y": 500})
Ce code pré-traitera les données
d'entrée et exécutera le module et_look pour calculer l'évaporation, la transpiration, l'interception et la
production primaire nette.
Lors de l'exécution de chaque
cellule, observez les messages imprimés dans les sorties. À la fin de cet
exercice, vous devriez avoir le fichier de sortie et_look_out.nc parmi d'autres fichiers dans le dossier du
projet:
