Utilisation API EDR¶
L'api est mise à disposition par géosas : https://api.geosas.fr/edr/collections/
Exemple de téléchargement de données par l'API EDR¶
Import des librairies
In [1]:
import requests
import pandas as pd
import xarray as xr
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Récupération des informations du service de téléchargement
In [2]:
url_service = "https://api.geosas.fr/edr/collections/safran-isba/"
r = requests.get(url_service)
if r.ok:
print("requete ok")
data_info = r.json()
else:
print("erreur code :", r.status_code)
data_info = None
requete ok
Affichage de l'identifiant (name) des parametres disponible sur le service
In [3]:
for name, parametre in data_info["parameter_names"].items():
print(f"{name} : {parametre["description"]}")
DLI_Q : Rayonnement atmosphérique (cumul quotidien) DRAINC_Q : Drainage (cumul quotidien 06-06 UTC) ETP_Q : Evapotranspiration potentielle (formule de Penman-Monteith) FF_Q : Vent (moyenne quotidienne) HU_Q : Humidité relative (moyenne quotidienne) PRELIQ_Q : Précipitations liquides (cumul quotidien 06-06 UTC) PRENEI_Q : Précipitations solide (cumul quotidien 06-06 UTC) SSI_Q : Rayonnement visible (cumul quotidien) SWI_Q : Indice d'humidité des sols (moyenne quotidienne 06-06 UTC) TINF_H_Q : Température minimale des 24 températures horaires TSUP_H_Q : Température maximale des 24 températures horaires T_Q : Température (moyenne quotidienne)
Exemple pour une coordonnées xy¶
On veut télécharger les températures moyennes du mois de juillet 2022 au point de coordonnées X=349598 Y=6798263 en projection Lambert 93 (EPSG:2154) au format CoverageJson
In [4]:
#on peut en téléchager plusieurs à la fois :
#parametre='T_Q,PRELIQ_Q'
param_name = "T_Q"
coord = "POINT(349598 6798263)"
projection = "EPSG:2154"
formatage = "CoverageJSON"
date = "2022-07-01/2022-07-31"
url = "https://api.geosas.fr/edr/collections/safran-isba/position"
params = {
"coords": coord,
"crs": projection,
"parameter-name": param_name,
"f": formatage,
"datetime": date
}
r = requests.get(url, params=params)
print(r.request.url)
if r.ok:
print("requête ok")
data = r.json()
else:
print(f"erreur code : {r.status_code}")
https://api.geosas.fr/edr/collections/safran-isba/position?coords=POINT%28349598+6798263%29&crs=EPSG%3A2154¶meter-name=T_Q&f=CoverageJSON&datetime=2022-07-01%2F2022-07-31 requête ok
In [5]:
date_value = data["domain"]["axes"]["t"]["values"]
values = data["ranges"][param_name]["values"]
print("Exemple de date pour définir le format:", date_value[0])
Exemple de date pour définir le format: 2022-07-01T00-00-00Z
Affichage des informations du jeu de données
In [6]:
df = pd.DataFrame()
df[param_name] = values
df["date"] = pd.to_datetime(date_value, format="%Y-%m-%dT%H-%M-%SZ")
df.head()
Out[6]:
| T_Q | date | |
|---|---|---|
| 0 | 15.400000 | 2022-07-01 |
| 1 | 17.100000 | 2022-07-02 |
| 2 | 16.100000 | 2022-07-03 |
| 3 | 16.100000 | 2022-07-04 |
| 4 | 16.799999 | 2022-07-05 |
Exemple de plot avec récupération de métadonnées utiles
In [7]:
for name, parametre in data_info["parameter_names"].items():
if name == param_name:
unit_label = parametre["observedProperty"]["label"]
unit_symbol = parametre["unit"]["symbol"]["value"]
description = parametre["description"]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(data=df, x="date", y=param_name, ax=ax)
ax.tick_params(axis="x", labelrotation=45)
ax.set_title(description, size=16)
ax.set_xlabel("Date", size=14)
ax.set_ylabel(f"{unit_label} ({unit_symbol})", size=14)
break
Exemple pour récuperer un cube de données sur une zone¶
Je veux télécharger l’évapotranspiration potentielle, les précipitations liquides et la température de 2020 à 2023 pour l’ensemble de la Bretagne définie géographiquement par son coin inférieur gauche (X=90000,Y=6693915) et son coin supérieur droit (X=410874,Y=6902748) en projection Lambert 93 (EPSG:2154), au format NetCDF :
In [8]:
url = "https://api.geosas.fr/edr/collections/safran-isba/cube"
param_name = "ETP_Q,PRELIQ_Q,T_Q"
box = "90000,6693915,410874,6902748"
projection = "EPSG:2154"
formatage = "NetCDF4"
date = "2020-01-01/2023-12-31"
params = {
"bbox": box,
"crs": projection,
"parameter-name": param_name,
"f": formatage,
"datetime": date
}
r = requests.get(url, params=params)
if r.ok:
print("requête ok")
print(r.request.url)
else:
print("erreur code :", r.status_code)
requête ok https://api.geosas.fr/edr/collections/safran-isba/cube?bbox=90000%2C6693915%2C410874%2C6902748&crs=EPSG%3A2154¶meter-name=ETP_Q%2CPRELIQ_Q%2CT_Q&f=NetCDF4&datetime=2020-01-01%2F2023-12-31
Lecture du fichier reçu par xarray
In [9]:
data=xr.open_dataset(r.content)
data
#Si l'on veut continuer en utilisant pandas :
#df = data.to_dataframe
Out[9]:
<xarray.Dataset> Size: 18MB
Dimensions: (time: 1461, y: 27, x: 38)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 12kB 2020-01-01 2020-01-02 ... 2023-12-31
* x (x) float64 304B 1.103e+05 1.183e+05 ... 3.981e+05 4.061e+05
* y (y) float64 216B 6.903e+06 6.895e+06 ... 6.703e+06 6.695e+06
Data variables:
ETP_Q (time, y, x) float32 6MB ...
PRELIQ_Q (time, y, x) float32 6MB ...
T_Q (time, y, x) float32 6MB ...
spatial_ref int32 4B ...
Attributes:
description: Données quotidiennes du modèle de simulation des schémas de...
id: safran-isba
title: Safran-Isba, Données changement climatique - SIM quotidienne
crs: EPSG:2154
rel: https://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licence/Visualisation des attributs d'un parametère
In [10]:
data.T_Q.attrs
Out[10]:
{'description': 'Température (moyenne quotidienne)',
'observedProperty': 'http://opendata.inrae.fr/thesaurusINRAE/c_1243',
'type': 'Parameter',
'unit': '°C',
'unit label': 'degrée Celcius'}
In [11]:
fig, ax = plt.subplots()
data.T_Q.mean("time").plot(ax=ax)
ax.set_title("Moyenne des températures moyennes quotidiennes", size=14)
Out[11]:
Text(0.5, 1.0, 'Moyenne des températures moyennes quotidiennes')
In [12]:
fig, ax = plt.subplots()
data.T_Q.plot.hist(ax=ax)
ax.set_title("Histogramme des températures moyennes quotidiennes", size=14)
Out[12]:
Text(0.5, 1.0, 'Histogramme des températures moyennes quotidiennes')
In [21]:
print(f"Valeur moyenne sur toute la période : {data.T_Q.mean().data:.1f}°C")
Valeur moyenne sur toute la période : 12.5°C
Exemple de filtre
In [14]:
fig, ax = plt.subplots()
data1 = data.sel({"time": slice("2022-07-01", "2022-07-31")})
data1.PRELIQ_Q.sum("time").plot.hist(ax=ax)
ax.set_title(
"Répartition de la somme des précipitations liquides\npar maille safran en Bretagne en juillet 2022");
