Dernière modification le 20/02/2024
Difficulté
Moyen
Durée
1 heure(s)
Coût
0 EUR (€)
Description
Dimensionner la récupération d'eau de pluie hors réseau
Sommaire
Introduction
Dans des cas où on souhaite être 100% autonome hors réseau, la question de l'eau est essentielle.
C'est d'ailleurs le premier élément à considérer par exemple dans les démarches de
permaculture (phase d'observation).
J'ai initialement fait les calculs ci dessous pour "autonomiser" un mobile home avec l'idée
d'utiliser des modules photovoltaïques dans un assemblage récupérateur d'eau,
comme le proposait le concept ulta chaata (https://www.facebook.com/weultachaata/?locale=fr_FR
et https://fr.futuroprossimo.it/2023/03/ulta-chaata-ombrello-magico-che-puo-dare-acqua-e-luce-allindia/)
avant d'être récupérée à los angeles.
On peut s'interroger sur la façon adéquate de dimensionner des installations pour récupérer de
l'eau de pluie.
Pour cela, on peut utiliser les données de météo france afin d'avoir un regard rétrospectif
sur les précipitations saisonnières et ajuster ainsi les dimensions des récupérateurs.Étape 1 - Prérequis logiciel
Dans ce tuto, on utilise des données météos synop disponibles ici :
http://data.cquest.org/meteo-france/synop/
dont vous trouverez la déscription ici:
http://data.cquest.org/meteo-france/synop/doc_parametres_synop_168.pdf
Télécharger tous les fichiers csv des années et mois à partir desquels vous souhaitez que les calculs soient effectués, placer les dans un repertoire de votre choix et dezipper les (format archive gz). Placer également dans ce répertoire le fichier processing.py contenant le code partagé dans ce tutoriel.
exemple en ligne de commande linux debian pour télécharger et dézipper tous les csv de l'année 2020 dans un repertoire ~/synop:
cd ~ mkdir -p synop && cd synop wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202001.csv.gz && gzip -d synop.202001.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202002.csv.gz && gzip -d synop.202002.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202003.csv.gz && gzip -d synop.202003.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202004.csv.gz && gzip -d synop.202004.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202005.csv.gz && gzip -d synop.202005.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202006.csv.gz && gzip -d synop.202006.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202007.csv.gz && gzip -d synop.202007.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202008.csv.gz && gzip -d synop.202008.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202009.csv.gz && gzip -d synop.202009.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202010.csv.gz && gzip -d synop.202010.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202011.csv.gz && gzip -d synop.202011.csv.gz wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202012.csv.gz && gzip -d synop.202012.csv.gz
Pour utiliser python sous un autre os que linux, débrouillez vous avec vos daubes propriétaires intrusives.
Sous linux, python est généralement installé et pour utiliser le code partagé dans ce tuto, il suffira de télécharger le fichier processing.py ou copier coller le code dans un fichier processing.py puis entrer
python processing.py
Cependant, il faut installer la librairie pandas qui est très largement utilisé dans le monde de la finance et dans le monde scientifique, notamment pour sa gestion efficace des séries temporelles et sa capacité de vectorisation des données.
Pour cela voici les commandes à entrer dans linux debian avant de lancer le script processing.py pour être tranquille:
sudo apt install python3 python3-venv python3-pip python-is-python3 cd ~ && python -m venv venv source venv/bin/activate pip install pandas
Penser ensuite à activer l'environnement virtuel dans lequel est installé pandas chaque fois que vous utilisez le script (apres un reboot ou si vous fermez et reouvrez votre terminal) en lançant la commande:
cd ~ && source venv/bin/activate
Nous sommes en 2024 et si vous êtes cibles d'entraves anti éco-terroristes de psychopathes comme moi, et en bon scientifique qui se respecte vous inspectez vos instruments de mesures avant de les utiliser, vous pouvez inspectez le code source de pandas qui est évidemment logiciel libre ici : https://github.com/pandas-dev/pandas , ou vous pouvez faire l'hypothèse discutable qu'on peut avoir confiance dans un logiciel aussi massivement utilisé dans le monde de la finance et de la science.
Python reposant sur des librairies C pour un certains nombres d'opérations de base, le hack, y compris le hack scientifique, n'est jamais impossible mais on laissera de coté ces considérations pro-lowtech qui n'entrent pas dans le champ de réflexion de ce tutoriel.
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