From e17211a704dddd7e8b577844ca8c472827bfb07e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MigAP Date: Sat, 28 Nov 2020 16:43:19 +0100 Subject: [PATCH] add tools used --- module3/exo3/exercice_python_fr.org | 18 ++++++++++-------- 1 file changed, 10 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/module3/exo3/exercice_python_fr.org b/module3/exo3/exercice_python_fr.org index 09d9846..354538a 100644 --- a/module3/exo3/exercice_python_fr.org +++ b/module3/exo3/exercice_python_fr.org @@ -13,7 +13,7 @@ #+HTML_HEAD: * Introduction -_Généralités_ : +** Généralités - Lien de téléchargement des données est le suivant : [[https://scrippsco2.ucsd.edu/assets/data/atmospheric/stations/in_situ_co2/weekly/weekly_in_situ_co2_mlo.csv][link]] - Les données ont été téléchargées le 2020-11-16 (date au format ISO). @@ -21,22 +21,24 @@ _Généralités_ : donnée en [micro-mol CO2 per more] (ppm). - Finalement, d'après le site : "The weekly values have been adjusted to 12:00 hours at middle day of each weekly period." - - - _Objectifs_ + +** Objectifs 1. Proposer un modèle de la variation de CO2 dans l'atmosphère en fonction du temps. 2. À l'aide du modèle prédire la concentration future de CO2 en 2025. - -_Démarche_ - +** Démarche 1. Dans un premier temps effectuer une analyse fréquentielle des données afin de tenter de modéliser certains phénomènes. 2. Utiliser un outil d'optimisation pour déterminer certains paramètres du modèle en utilisant les mesures. - +** Outils utilisés +1. Python 3.8.6 (GCC 10.2.0) +2. numpy 1.19.2 +3. scipy 1.5.3 +4. matplotlib 3.3.2 + * Lecture des données brutes ou téléchargement Les données ont été téléchargées le 2020-11-16. Le lien de téléchargement utilisé est le suivant : -- 2.18.1