ajout intro et explications résultats

module3/exo3/exercice.ipynb

@@ -7,6 +7,14 @@
     "#  Concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Introduction\n",
+    "Le but de cette étude est d'analyser l'évolution de la concentration en CO2 dans l'atmosphère, en mettant en pratique les outils de recherche reproductible."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 1,
@@ -26,14 +34,15 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "raw_data = pd.read_csv(\"https://scrippsco2.ucsd.edu/assets/data/atmospheric/stations/in_situ_co2/monthly/monthly_in_situ_co2_mlo.csv\", skiprows = 54, sep=r'\\s*,\\s*', engine='python')"
+    "#raw_data = pd.read_csv(\"https://scrippsco2.ucsd.edu/assets/data/atmospheric/stations/in_situ_co2/monthly/monthly_in_situ_co2_mlo.csv\", skiprows = 54, sep=r'\\s*,\\s*', engine='python')\n",
+    "raw_data = pd.read_csv(\"monthly_in_situ_co2_mlo.csv\", skiprows = 54, sep=r'\\s*,\\s*', engine='python')"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Les données ont été extraites le 11/05/2020. \n",
+    "Les données ont été extraites le 11/05/2020. On travaillera avec une copie locale mais la ligne commentée permet le téléchargement des données à la source. \n",
     "Les 54 premières lignes correspondent à du texte contenant les références à citer, des explications sur la forme des données ... On les supprime donc pour permettre à Pandas de lire les données sous forme de tableau. "
    ]
   },
@@ -1541,7 +1550,7 @@
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9244495ac8>"
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f91a7d4d898>"
       ]
      },
      "execution_count": 14,
@@ -2586,7 +2595,7 @@
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f923e234630>]"
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f91a1b63eb8>]"
       ]
      },
      "execution_count": 18,
@@ -2625,7 +2634,7 @@
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f923e21f358>]"
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f91a1acbc18>]"
       ]
      },
      "execution_count": 19,
@@ -2708,7 +2717,7 @@
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f923e175470>]"
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f91a1aa3ef0>]"
       ]
      },
      "execution_count": 21,
@@ -2811,7 +2820,7 @@
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "<matplotlib.legend.Legend at 0x7f923e0c6080>"
+       "<matplotlib.legend.Legend at 0x7f91a1978c18>"
       ]
      },
      "execution_count": 24,
@@ -2866,7 +2875,7 @@
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f923e1c3128>]"
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f91a1a36908>]"
       ]
      },
      "execution_count": 25,
@@ -2946,8 +2955,6 @@
      "output_type": "stream",
      "text": [
       "733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 \n",
-      "732 409.23\n",
-      "743 410.29\n",
       "733 744\n",
       "[CO2] (moyenne réelle) : \t 411.28\n",
       "[CO2] (moyenne fit) : \t 410.31\n"
@@ -3010,7 +3017,7 @@
    "source": [
     "## Conclusion\n",
     "Le but de cette étude était de produire une analyse reproductible de l'évolution de la concentration en CO2 dans l'atmosphère. Les données de base permettent une étude de 1958 à 2020, modulo les données manquantes.\n",
-    "En utilisant les librairies Pandas et Numpy pour traiter les données, nous avons constaté une croissance globale de la concentration en CO2 d'année en année, couplée à une oscillation de cette concentration avec des maxima autour de Mai et des minima autour de Septembre.\n",
+    "En utilisant les librairies Pandas et Numpy pour traiter les données, nous avons constaté une croissance globale de la concentration en CO2 d'année en année, couplée à une oscillation de cette concentration avec des maxima autour de Mai et des minima autour de Septembre. Après quelques recherches, sur [cette page](https://en.wikipedia.org/wiki/Keeling_Curve), l'augmentation globale serait due à l'utilisation des énergies fossiles, et l'oscillation annuelle à l'effet de la photosynthèse de la flore terrestre.\n",
     "Nous avons ensuite appliqué 3 fonctions différentes pour trouver une courbe de tendance raisonnable pour notre jeu de données. Le choix s'est fait sur un polynôme de degré 2, qui est un bon compromis car il suit de près les données sans pour autant être trop complexe à traiter.\n",
     "Ce fit a ensuite permis d'extrapoler les valeurs moyennes des concentrations en CO2 pour les années 2020 à 2025. Une vérification sur l'année 2019 pour laquelle l'intégralité des données sont disponibles suggère une erreur relative inférieure au pourcent (0.2% en l'occurence), ce qui est semble acceptable.\n",
     "Pour compléter cette étude, un travail possible serait de caractériser l'oscillation de la concentration en CO2 dans l'année par une fonction sinusoidale par exemple."