Dernière modification le 03/08/2024
Difficulté
Moyen
Durée
1 heure(s)
Coût
0 EUR (€)
Description
Offgrid rainwater harvesting sizing
Sommaire
Sommaire
- 1 Description
- 2 Sommaire
- 3 Introduction
- 4 Étape 1 - Software prerequisites
- 5 Étape 2 - Needs evaluation
- 6 Étape 3 - Retrospective calculus of daily and seasonal precipitations
- 7 Étape 4 - Harvesting surface sizing and storage sizing
- 8 Étape 5 - Optimiser le stockage et prendre en compte une utilisation supplémentaire d'eau en periode estivale
- 9 Étape 6 - Utiliser des data du changement climatique
- 10 Commentaires
Introduction
In cases where we want to be offgrid, the water issue is essential
It is actually the first element to consider for example when considering site settlement in permaculture (observation stage).
I initially made the piece of logic below to make a mobilhome offgrid with the idea to use photovoltaic modules to harvest rainwater, as in the ulta chaata realisation (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/)
We can wonder on the correct way to size rainwater harvesting devices
To do that, we can use meteorological data (meteo france in france) to get a retrospective view on the seasonal precipitations and adjust the harvesting device sizes
Interactive web demo here:
Étape 1 - Software prerequisites
In this tutorial, we use meteorological synop data available here:
http://data.cquest.org/meteo-france/synop/ with description here:
http://data.cquest.org/meteo-france/synop/doc_parametres_synop_168.pdf
You can also download the data on Meteo France website:
https://donneespubliques.meteofrance.fr/?fond=produit&id_produit=90&id_rubrique=32
Download all csv files with months and years with which you want to make the computing, put them in a directory of your choice and unzip them (archive format is gz).
Also put in this directory the file processing.py containing the code shared in this tutorial.
Example in debian linux command line to download and unzip all csv of year 2020 in a directory ~/synop:
(In the tutorial we use all data from 2010 to 2020)
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
To use python under another operating system, please get by with your proprietary and intrusive crap.
Under linux, python is usually installed and o use the code shared here, you'll just have to copy and paste the code in a text file called processing.py and then enter
python processing.py
However, you will have to install pandas library which is massively used in finance and science industries, in particular for its efficient timeseries handling and vectorisation capacities.
To do so, here are the commands to enter in a linux debian system before running processing.py to be ok:
sudo apt install python3 python3-venv python3-pip python-is-python3 cd ~ && python -m venv venv source venv/bin/activate pip install pandas
Mind to activate virtual environment where pandas is installed each time you use the script (after a reboot or if you close and open again the terminal) with this command:
cd ~ && source venv/bin/activate
We are in 2024 and if you are being targetted and shackled as ecoterrorists like me, you will want to inspect your measurements instruments before use, so you can inspect the source code of pandas, which is of course free software, here:
https://github.com/pandas-dev/pandas
Or you can arguably suppose you can trust a software so massively used in finance and science industries.
Python relies on C libraries for some basics operations, and hack, including scientific hack, is never impossible, but we will let these pro-lowtech considerations aside that are out-of-scope of the perspectives of this tutorial.
Étape 2 - Needs evaluation
To evaluate the needs for domestic installations, nothing is more efficient thant a water meter. A first approach is to make a rule of 3 from your weekly consumption. You can also measure individually each consumption entry (shower, washing machine, cooking, gardening, toilet, etc.) so you can make more accurate seasonal projections.
For a mobilhome with dry toilets we have:
conso solo - 2 showers weekly (L) shower (L) 50 drinks 4 dish washing 10 cooking 4 washing machine 50 week (2 showers, 1 machine) 276 daily 39 quarter (13 weeks) 3588 conso for two - 4 showers a week (L) shower 50 drinks 4 dish washing 10 cooking 4 washing machine 50 week (4 showers, 1 machine) 752 daily 107 quarter (13 weeks) 9776
Étape 3 - Retrospective calculus of daily and seasonal precipitations
For correct storage sizing, we first need mean precipitations on previous years.
To do so, we provide the following piece of logic coded in python (fitting meteo france data but adapted to other meteorological data, as synop is an encoding standard used by OMM)
import math
import os
import pandas as pd
# Watch out if you use this piece of code in other countries, you have to add adhoc meteorological stations
# data processing
print("\ndata processing\n")
files=os.listdir('.')
csv=[a for a in files if a[-3:]=='csv']
combined_df = pd.concat((pd.read_csv(f,sep=';') for f in csv), ignore_index=True)
#07510 bordeaux
#07535 gourdon
#"hard coded" meteorological stations
stations=[{'ID': '07005', 'Nom': 'ABBEVILLE', 'Latitude': '50.136000', 'Longitude': '1.834000', 'Altitude': '69'}, {'ID': '07015', 'Nom': 'LILLE-LESQUIN', 'Latitude': '50.570000', 'Longitude': '3.097500', 'Altitude': '47'}, {'ID': '07020', 'Nom': 'PTE DE LA HAGUE', 'Latitude': '49.725167', 'Longitude': '-1.939833', 'Altitude': '6'}, {'ID': '07027', 'Nom': 'CAEN-CARPIQUET', 'Latitude': '49.180000', 'Longitude': '-0.456167', 'Altitude': '67'}, {'ID': '07037', 'Nom': 'ROUEN-BOOS', 'Latitude': '49.383000', 'Longitude': '1.181667', 'Altitude': '151'}, {'ID': '07072', 'Nom': 'REIMS-PRUNAY', 'Latitude': '49.209667', 'Longitude': '4.155333', 'Altitude': '95'}, {'ID': '07110', 'Nom': 'BREST-GUIPAVAS', 'Latitude': '48.444167', 'Longitude': '-4.412000', 'Altitude': '94'}, {'ID': '07117', 'Nom': "PLOUMANAC'H", 'Latitude': '48.825833', 'Longitude': '-3.473167', 'Altitude': '55'}, {'ID': '07130', 'Nom': 'RENNES-ST JACQUES', 'Latitude': '48.068833', 'Longitude': '-1.734000', 'Altitude': '36'}, {'ID': '07139', 'Nom': 'ALENCON', 'Latitude': '48.445500', 'Longitude': '0.110167', 'Altitude': '143'}, {'ID': '07149', 'Nom': 'ORLY', 'Latitude': '48.716833', 'Longitude': '2.384333', 'Altitude': '89'}, {'ID': '07168', 'Nom': 'TROYES-BARBEREY', 'Latitude': '48.324667', 'Longitude': '4.020000', 'Altitude': '112'}, {'ID': '07181', 'Nom': 'NANCY-OCHEY', 'Latitude': '48.581000', 'Longitude': '5.959833', 'Altitude': '336'}, {'ID': '07190', 'Nom': 'STRASBOURG-ENTZHEIM', 'Latitude': '48.549500', 'Longitude': '7.640333', 'Altitude': '150'}, {'ID': '07207', 'Nom': 'BELLE ILE-LE TALUT', 'Latitude': '47.294333', 'Longitude': '-3.218333', 'Altitude': '34'}, {'ID': '07222', 'Nom': 'NANTES-BOUGUENAIS', 'Latitude': '47.150000', 'Longitude': '-1.608833', 'Altitude': '26'}, {'ID': '07240', 'Nom': 'TOURS', 'Latitude': '47.444500', 'Longitude': '0.727333', 'Altitude': '108'}, {'ID': '07255', 'Nom': 'BOURGES', 'Latitude': '47.059167', 'Longitude': '2.359833', 'Altitude': '161'}, {'ID': '07280', 'Nom': 'DIJON-LONGVIC', 'Latitude': '47.267833', 'Longitude': '5.088333', 'Altitude': '219'}, {'ID': '07299', 'Nom': 'BALE-MULHOUSE', 'Latitude': '47.614333', 'Longitude': '7.510000', 'Altitude': '263'}, {'ID': '07314', 'Nom': 'PTE DE CHASSIRON', 'Latitude': '46.046833', 'Longitude': '-1.411500', 'Altitude': '11'}, {'ID': '07335', 'Nom': 'POITIERS-BIARD', 'Latitude': '46.593833', 'Longitude': '0.314333', 'Altitude': '123'}, {'ID': '07434', 'Nom': 'LIMOGES-BELLEGARDE', 'Latitude': '45.861167', 'Longitude': '1.175000', 'Altitude': '402'}, {'ID': '07460', 'Nom': 'CLERMONT-FD', 'Latitude': '45.786833', 'Longitude': '3.149333', 'Altitude': '331'}, {'ID': '07471', 'Nom': 'LE PUY-LOUDES', 'Latitude': '45.074500', 'Longitude': '3.764000', 'Altitude': '833'}, {'ID': '07481', 'Nom': 'LYON-ST EXUPERY', 'Latitude': '45.726500', 'Longitude': '5.077833', 'Altitude': '235'}, {'ID': '07510', 'Nom': 'BORDEAUX-MERIGNAC', 'Latitude': '44.830667', 'Longitude': '-0.691333', 'Altitude': '47'}, {'ID': '07535', 'Nom': 'GOURDON', 'Latitude': '44.745000', 'Longitude': '1.396667', 'Altitude': '260'}, {'ID': '07558', 'Nom': 'MILLAU', 'Latitude': '44.118500', 'Longitude': '3.019500', 'Altitude': '712'}, {'ID': '07577', 'Nom': 'MONTELIMAR', 'Latitude': '44.581167', 'Longitude': '4.733000', 'Altitude': '73'}, {'ID': '07591', 'Nom': 'EMBRUN', 'Latitude': '44.565667', 'Longitude': '6.502333', 'Altitude': '871'}, {'ID': '07607', 'Nom': 'MONT-DE-MARSAN', 'Latitude': '43.909833', 'Longitude': '-0.500167', 'Altitude': '59'}, {'ID': '07621', 'Nom': 'TARBES-OSSUN', 'Latitude': '43.188000', 'Longitude': '0.000000', 'Altitude': '360'}, {'ID': '07627', 'Nom': 'ST GIRONS', 'Latitude': '43.005333', 'Longitude': '1.106833', 'Altitude': '414'}, {'ID': '07630', 'Nom': 'TOULOUSE-BLAGNAC', 'Latitude': '43.621000', 'Longitude': '1.378833', 'Altitude': '151'}, {'ID': '07643', 'Nom': 'MONTPELLIER', 'Latitude': '43.577000', 'Longitude': '3.963167', 'Altitude': '2'}, {'ID': '07650', 'Nom': 'MARIGNANE', 'Latitude': '43.437667', 'Longitude': '5.216000', 'Altitude': '9'}, {'ID': '07661', 'Nom': 'CAP CEPET', 'Latitude': '43.079333', 'Longitude': '5.940833', 'Altitude': '115'}, {'ID': '07690', 'Nom': 'NICE', 'Latitude': '43.648833', 'Longitude': '7.209000', 'Altitude': '2'}, {'ID': '07747', 'Nom': 'PERPIGNAN', 'Latitude': '42.737167', 'Longitude': '2.872833', 'Altitude': '42'}, {'ID': '07761', 'Nom': 'AJACCIO', 'Latitude': '41.918000', 'Longitude': '8.792667', 'Altitude': '5'}, {'ID': '07790', 'Nom': 'BASTIA', 'Latitude': '42.540667', 'Longitude': '9.485167', 'Altitude': '10'}, {'ID': '61968', 'Nom': 'GLORIEUSES', 'Latitude': '-11.582667', 'Longitude': '47.289667', 'Altitude': '3'}, {'ID': '61970', 'Nom': 'JUAN DE NOVA', 'Latitude': '-17.054667', 'Longitude': '42.712000', 'Altitude': '9'}, {'ID': '61972', 'Nom': 'EUROPA', 'Latitude': '-22.344167', 'Longitude': '40.340667', 'Altitude': '6'}, {'ID': '61976', 'Nom': 'TROMELIN', 'Latitude': '-15.887667', 'Longitude': '54.520667', 'Altitude': '7'}, {'ID': '61980', 'Nom': 'GILLOT-AEROPORT', 'Latitude': '-20.892500', 'Longitude': '55.528667', 'Altitude': '8'}, {'ID': '61996', 'Nom': 'NOUVELLE AMSTERDAM', 'Latitude': '-37.795167', 'Longitude': '77.569167', 'Altitude': '27'}, {'ID': '61997', 'Nom': 'CROZET', 'Latitude': '-46.432500', 'Longitude': '51.856667', 'Altitude': '146'}, {'ID': '61998', 'Nom': 'KERGUELEN', 'Latitude': '-49.352333', 'Longitude': '70.243333', 'Altitude': '29'}, {'ID': '67005', 'Nom': 'PAMANDZI', 'Latitude': '-12.805500', 'Longitude': '45.282833', 'Altitude': '7'}, {'ID': '71805', 'Nom': 'ST-PIERRE', 'Latitude': '46.766333', 'Longitude': '-56.179167', 'Altitude': '21'}, {'ID': '78890', 'Nom': 'LA DESIRADE METEO', 'Latitude': '16.335000', 'Longitude': '-61.004000', 'Altitude': '27'}, {'ID': '78894', 'Nom': 'ST-BARTHELEMY METEO', 'Latitude': '17.901500', 'Longitude': '-62.852167', 'Altitude': '44'}, {'ID': '78897', 'Nom': 'LE RAIZET AERO', 'Latitude': '16.264000', 'Longitude': '-61.516333', 'Altitude': '11'}, {'ID': '78922', 'Nom': 'TRINITE-CARAVEL', 'Latitude': '14.774500', 'Longitude': '-60.875333', 'Altitude': '26'}, {'ID': '78925', 'Nom': 'LAMENTIN-AERO', 'Latitude': '14.595333', 'Longitude': '-60.995667', 'Altitude': '3'}, {'ID': '81401', 'Nom': 'SAINT LAURENT', 'Latitude': '5.485500', 'Longitude': '-54.031667', 'Altitude': '5'}, {'ID': '81405', 'Nom': 'CAYENNE-MATOURY', 'Latitude': '4.822333', 'Longitude': '-52.365333', 'Altitude': '4'}, {'ID': '81408', 'Nom': 'SAINT GEORGES', 'Latitude': '3.890667', 'Longitude': '-51.804667', 'Altitude': '6'}, {'ID': '81415', 'Nom': 'MARIPASOULA', 'Latitude': '3.640167', 'Longitude': '-54.028333', 'Altitude': '106'}, {'ID': '89642', 'Nom': "DUMONT D'URVILLE", 'Latitude': '-66.663167', 'Longitude': '140.001000', 'Altitude': '43'}]
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
"""
distance computing between two geographic points using euclidian distance formula.
"""
return math.sqrt((lat2 - lat1)**2 + (lon2 - lon1)**2)
def station_la_plus_proche(x, y, stations):
"""
Find closest meteorological station using x and y coordinates (latitude and longitude).
"""
distance_min = float('inf')
station_proche = None
for station in stations:
lat_station = float(station['Latitude'])
lon_station = float(station['Longitude'])
d = distance(x, y, lat_station, lon_station)
if d < distance_min:
distance_min = d
station_proche = station
return station_proche
# Ask user to enter latitude and longitude
x_input = input("Enter your latitude: ")
y_input = input("Enter your longitude: ")
# Replace comma with points
x_input = float(x_input.replace(',', '.'))
y_input = float(y_input.replace(',', '.'))
# Use values entered by user as x and y variables to find the closest meteorological station
station_proche = station_la_plus_proche(x_input, y_input, stations)
print("The closest meteorological station is :", station_proche['Nom'])
result=combined_df[combined_df['numer_sta']==int(station_proche['ID'])]
# Convert 'date_column'in a datetime format and make it a sorted index
result['datetime'] = pd.to_datetime(result['date'], format='%Y%m%d%H%M%S')
result.set_index('datetime', inplace=True)
result = result.sort_index()
# replace missing data with 0
result['rr3']=result['rr3'].replace('mq','0')
result['rr3']=result['rr3'].astype('float')
# Only keep precipitations columns of last 3 hours
result=result['rr3']
# Calculate daily precipitations sums
resultday=result.resample('D').sum()
print("\nDaily mean (mm):\n", resultday.mean())
print("Daily minimum (mm):\n", resultday.min())
print("Daily maximum (mm):\n", resultday.max())
# Calculate weekly precipitations sums
resultweek=result.resample('W').sum()
# Calculate montly precipitation sums
resultmonth=result.resample('ME').sum()
# Calculate quarterly precipitations sum
resulttrim=result.resample('QE').sum()
resulttrim=resulttrim.rename_axis('trimestre')
print(resulttrim)
# Calculate yeraly precipitations sum
resultyear=result.resample('YE').sum()
print("\nYearly mean precipitations (mm):\n",resultyear.mean())
# Calculate maximum consecutive rainless days
max_streak = 0
current_streak = 0
for value in resultday:
if value == 0:
current_streak += 1
max_streak = max(max_streak, current_streak)
else:
current_streak = 0 # Reset the streak if the value is not zero
print(f"\nMaximum number of rainless consecutive days: {max_streak}")
# Quarterly mean for each quarter
moyenne_trimestrielle_par_trimestre = resulttrim.groupby(resulttrim.index.quarter).mean()
# Quarterly minimum for each quarter
min_trimestrielle_par_trimestre = resulttrim.groupby(resulttrim.index.quarter).min()
# Quarterly maximum for each quarter
max_trimestrielle_par_trimestre = resulttrim.groupby(resulttrim.index.quarter).max()
# Print results
print("\nQuarterly mean for each quarter (mm):\n", moyenne_trimestrielle_par_trimestre)
print("\nQuarterly minimum for each quarter (mm):\n", min_trimestrielle_par_trimestre)
print("\nQuarterly maximum for each quarter (mm):\n", max_trimestrielle_par_trimestre)
# Daily minimum for each quarter
min_par_jour_par_trimestre = resultday.groupby(resultday.index.quarter).min()
min_par_jour_par_trimestre=min_par_jour_par_trimestre.rename_axis('trimestre')
# Daily maximum for each quarter
max_par_jour_par_trimestre = resultday.groupby(resultday.index.quarter).max()
max_par_jour_par_trimestre=max_par_jour_par_trimestre.rename_axis('trimestre')
# Daily mean for each quarter
moyenne_par_jour_par_trimestre = resultday.groupby(resultday.index.quarter).mean()
moyenne_par_jour_par_trimestre=moyenne_par_jour_par_trimestre.rename_axis('trimestre')
# Print results
print("\n Daily minimum for each quarter (mm):\n", min_par_jour_par_trimestre)
print("\n Daily maximum for each quarter (mm):\n", max_par_jour_par_trimestre)
print("\n Daily mean for each quarter (mm):\n", moyenne_par_jour_par_trimestre)
For latitude 44.2 and longitude 0.6 we get:
processing des data Enter your latitude: 44.2 Enter your longitude: 0.6 The closest meteorological station is : GOURDON Daily mean (mm): 2.022896963663514 Daily minimum (mm): -0.6000000000000001 Daily maximum (mm): 55.0 trimestre 2010-03-31 202.0 2010-06-30 245.4 2010-09-30 132.2 2010-12-31 201.2 2011-03-31 126.7 2011-06-30 102.2 2011-09-30 164.6 2011-12-31 207.0 2012-03-31 99.8 2012-06-30 341.0 2012-09-30 100.0 2012-12-31 188.8 2013-03-31 248.4 2013-06-30 307.5 2013-09-30 136.6 2013-12-31 247.8 2014-03-31 253.8 2014-06-30 201.8 2014-09-30 192.8 2014-12-31 139.0 2015-03-31 176.4 2015-06-30 155.7 2015-09-30 184.6 2015-12-31 82.6 2016-03-31 322.1 2016-06-30 300.4 2016-09-30 29.0 2016-12-31 115.1 2017-03-31 213.0 2017-06-30 216.3 2017-09-30 133.2 2017-12-31 155.3 2018-03-31 252.8 2018-06-30 251.9 2018-09-30 103.7 2018-12-31 199.3 2019-03-31 100.1 2019-06-30 203.5 2019-09-30 138.8 2019-12-31 350.9 2020-03-31 149.5 2020-06-30 150.9 2020-09-30 66.9 2020-12-31 237.4 Freq: QE-DEC, Name: rr3, dtype: float64 Yearly mean precipitations (mm): 738.9090909090909 Maximum rainless consecutive days: 44 Quarterly mean for each quarter (mm): trimestre 1 194.963636 2 225.145455 3 125.672727 4 193.127273 Name: rr3, dtype: float64 Quarterly minimum for each quarter (mm): trimestre 1 99.8 2 102.2 3 29.0 4 82.6 Name: rr3, dtype: float64 Quarterly maximum for each quarter (mm): trimestre 1 322.1 2 341.0 3 192.8 4 350.9 Name: rr3, dtype: float64 Daily minimum for each quarter (mm): trimestre 1 -0.6 2 -0.4 3 -0.3 4 -0.5 Name: rr3, dtype: float64 Daily maximum for each quarter (mm): trimestre 1 42.8 2 55.0 3 50.2 4 28.0 Name: rr3, dtype: float64 Daily mean for each quarter (mm): trimestre 1 2.159718 2 2.474126 3 1.366008 4 2.099209 Name: rr3, dtype: float64
Étape 4 - Harvesting surface sizing and storage sizing
For correct storage sizing we recall usefully that 1m2 gives an equivalent of 1L for 1mm of precipitations.
We can then do the calculus of mean precipitations previously estimated and mean consumption previously measured
Example for 1m2: yearly (L) 739 daily max (L) 55 quarterly min (L) 29 quarterly max (L) 350 minimum quarterly mean (L) 125 Needs: Max rainless 44d solo (L) 1735 Max rainless 44 d duo (L) 4727 quarterly solo consumption 3549 quarterly duo consumption 9669
Gross estimate:
conso trimestre/precipitations moyenne min trimestre =
solo : 3588/125=29
duo: 9776/125=78
=> Il faut 29m2 pour satisfaire les besoins solo avec les hypothèses etape 1
=> Il faut 78m2 pour satisfaire les besoins duo avec les hypothèses etape 1
Les fortes précipitations sont généralement regroupées (grand écartype a la moyenne),
et on prendra par conséquent un réservoir minimum dimensionné à deux fois et demi
ce qui est nécessaire pour la précipitation journalière maximum.
Contraintes précipitations importantes:
Il faut a minima un reservoir de 3987L en solo (2.5*précipitations journaliere max*29)
et 10725L en duo (2.5*précipitations max *78)
Mais il faut également un minimum pour les périodes de sécheresses:
1735L en solo (44j consécutifs max sans pluie) de réserve avec les hypothèses etape 1
4727L en duo (44j consécutifs max sans pluie) de réserve avec les hypothèses etape 1
ce qui est satisfait avec la contrainte précédente.
On va maintenant utiliser ces résultats de surface minimum et de stockage minimum
comme hypothèse de base et ajouter un "data-test" avec des itérations (50% de la surface min
et 100% du volume min comme points de depart de l'iteration) sur la surface
de récupération et le volume de stockage pour vérifier qu'on n'a pas de tarissement
de notre stockage (on fait l'hypothèse qu'il y a une gestion du trop plein et qu'on n'a donc
pas de problèmes de réservoir qui déborde) et qu'on satisfait les besoins de consommation.
Étape 5 - Optimiser le stockage et prendre en compte une utilisation supplémentaire d'eau en periode estivale
Le bout de code python amélioré est le suivant (les commentaires expliquent chaque etape).
Pour expliquer un peu l’étape de l’itération : On démarre aux volume0 de capacité et surface0 de surface précalculées dans l’étape précédente. On fait des boucles d'itérations sur les données de précipitations et chaque jour on fait la soustraction eau recupérée-consommation journalière+consommation estivale si en periode estivale En cas de tarissement: on a une première boucle d’iteration 6 fois de +33 % de la surface, et pour chaque itération de surface, on a une deuxième boucle d’iteration 40 fois de +50 % du volume. On s’arrete à chaque boucle d’iteration dès que le dimensionnement convient et on enregistre le resultat. On affiche les résultats à la fin des itérations.
import math
import os
import pandas as pd
import time
# Attention si vous utilisez ce bout de code dans d'autres pays que la france, il faut ajouter
# les stations météos adhoc
# Processing des data
print("\nprocessing des data\n")
files=os.listdir('.')
csv=[a for a in files if a[-3:]=='csv']
combined_df = pd.concat((pd.read_csv(f,sep=';') for f in csv), ignore_index=True)
#07510 bordeaux
#07535 gourdon
#stations météos "hard coded"
stations=[{'ID': '07005', 'Nom': 'ABBEVILLE', 'Latitude': '50.136000', 'Longitude': '1.834000', 'Altitude': '69'}, {'ID': '07015', 'Nom': 'LILLE-LESQUIN', 'Latitude': '50.570000', 'Longitude': '3.097500', 'Altitude': '47'}, {'ID': '07020', 'Nom': 'PTE DE LA HAGUE', 'Latitude': '49.725167', 'Longitude': '-1.939833', 'Altitude': '6'}, {'ID': '07027', 'Nom': 'CAEN-CARPIQUET', 'Latitude': '49.180000', 'Longitude': '-0.456167', 'Altitude': '67'}, {'ID': '07037', 'Nom': 'ROUEN-BOOS', 'Latitude': '49.383000', 'Longitude': '1.181667', 'Altitude': '151'}, {'ID': '07072', 'Nom': 'REIMS-PRUNAY', 'Latitude': '49.209667', 'Longitude': '4.155333', 'Altitude': '95'}, {'ID': '07110', 'Nom': 'BREST-GUIPAVAS', 'Latitude': '48.444167', 'Longitude': '-4.412000', 'Altitude': '94'}, {'ID': '07117', 'Nom': "PLOUMANAC'H", 'Latitude': '48.825833', 'Longitude': '-3.473167', 'Altitude': '55'}, {'ID': '07130', 'Nom': 'RENNES-ST JACQUES', 'Latitude': '48.068833', 'Longitude': '-1.734000', 'Altitude': '36'}, {'ID': '07139', 'Nom': 'ALENCON', 'Latitude': '48.445500', 'Longitude': '0.110167', 'Altitude': '143'}, {'ID': '07149', 'Nom': 'ORLY', 'Latitude': '48.716833', 'Longitude': '2.384333', 'Altitude': '89'}, {'ID': '07168', 'Nom': 'TROYES-BARBEREY', 'Latitude': '48.324667', 'Longitude': '4.020000', 'Altitude': '112'}, {'ID': '07181', 'Nom': 'NANCY-OCHEY', 'Latitude': '48.581000', 'Longitude': '5.959833', 'Altitude': '336'}, {'ID': '07190', 'Nom': 'STRASBOURG-ENTZHEIM', 'Latitude': '48.549500', 'Longitude': '7.640333', 'Altitude': '150'}, {'ID': '07207', 'Nom': 'BELLE ILE-LE TALUT', 'Latitude': '47.294333', 'Longitude': '-3.218333', 'Altitude': '34'}, {'ID': '07222', 'Nom': 'NANTES-BOUGUENAIS', 'Latitude': '47.150000', 'Longitude': '-1.608833', 'Altitude': '26'}, {'ID': '07240', 'Nom': 'TOURS', 'Latitude': '47.444500', 'Longitude': '0.727333', 'Altitude': '108'}, {'ID': '07255', 'Nom': 'BOURGES', 'Latitude': '47.059167', 'Longitude': '2.359833', 'Altitude': '161'}, {'ID': '07280', 'Nom': 'DIJON-LONGVIC', 'Latitude': '47.267833', 'Longitude': '5.088333', 'Altitude': '219'}, {'ID': '07299', 'Nom': 'BALE-MULHOUSE', 'Latitude': '47.614333', 'Longitude': '7.510000', 'Altitude': '263'}, {'ID': '07314', 'Nom': 'PTE DE CHASSIRON', 'Latitude': '46.046833', 'Longitude': '-1.411500', 'Altitude': '11'}, {'ID': '07335', 'Nom': 'POITIERS-BIARD', 'Latitude': '46.593833', 'Longitude': '0.314333', 'Altitude': '123'}, {'ID': '07434', 'Nom': 'LIMOGES-BELLEGARDE', 'Latitude': '45.861167', 'Longitude': '1.175000', 'Altitude': '402'}, {'ID': '07460', 'Nom': 'CLERMONT-FD', 'Latitude': '45.786833', 'Longitude': '3.149333', 'Altitude': '331'}, {'ID': '07471', 'Nom': 'LE PUY-LOUDES', 'Latitude': '45.074500', 'Longitude': '3.764000', 'Altitude': '833'}, {'ID': '07481', 'Nom': 'LYON-ST EXUPERY', 'Latitude': '45.726500', 'Longitude': '5.077833', 'Altitude': '235'}, {'ID': '07510', 'Nom': 'BORDEAUX-MERIGNAC', 'Latitude': '44.830667', 'Longitude': '-0.691333', 'Altitude': '47'}, {'ID': '07535', 'Nom': 'GOURDON', 'Latitude': '44.745000', 'Longitude': '1.396667', 'Altitude': '260'}, {'ID': '07558', 'Nom': 'MILLAU', 'Latitude': '44.118500', 'Longitude': '3.019500', 'Altitude': '712'}, {'ID': '07577', 'Nom': 'MONTELIMAR', 'Latitude': '44.581167', 'Longitude': '4.733000', 'Altitude': '73'}, {'ID': '07591', 'Nom': 'EMBRUN', 'Latitude': '44.565667', 'Longitude': '6.502333', 'Altitude': '871'}, {'ID': '07607', 'Nom': 'MONT-DE-MARSAN', 'Latitude': '43.909833', 'Longitude': '-0.500167', 'Altitude': '59'}, {'ID': '07621', 'Nom': 'TARBES-OSSUN', 'Latitude': '43.188000', 'Longitude': '0.000000', 'Altitude': '360'}, {'ID': '07627', 'Nom': 'ST GIRONS', 'Latitude': '43.005333', 'Longitude': '1.106833', 'Altitude': '414'}, {'ID': '07630', 'Nom': 'TOULOUSE-BLAGNAC', 'Latitude': '43.621000', 'Longitude': '1.378833', 'Altitude': '151'}, {'ID': '07643', 'Nom': 'MONTPELLIER', 'Latitude': '43.577000', 'Longitude': '3.963167', 'Altitude': '2'}, {'ID': '07650', 'Nom': 'MARIGNANE', 'Latitude': '43.437667', 'Longitude': '5.216000', 'Altitude': '9'}, {'ID': '07661', 'Nom': 'CAP CEPET', 'Latitude': '43.079333', 'Longitude': '5.940833', 'Altitude': '115'}, {'ID': '07690', 'Nom': 'NICE', 'Latitude': '43.648833', 'Longitude': '7.209000', 'Altitude': '2'}, {'ID': '07747', 'Nom': 'PERPIGNAN', 'Latitude': '42.737167', 'Longitude': '2.872833', 'Altitude': '42'}, {'ID': '07761', 'Nom': 'AJACCIO', 'Latitude': '41.918000', 'Longitude': '8.792667', 'Altitude': '5'}, {'ID': '07790', 'Nom': 'BASTIA', 'Latitude': '42.540667', 'Longitude': '9.485167', 'Altitude': '10'}, {'ID': '61968', 'Nom': 'GLORIEUSES', 'Latitude': '-11.582667', 'Longitude': '47.289667', 'Altitude': '3'}, {'ID': '61970', 'Nom': 'JUAN DE NOVA', 'Latitude': '-17.054667', 'Longitude': '42.712000', 'Altitude': '9'}, {'ID': '61972', 'Nom': 'EUROPA', 'Latitude': '-22.344167', 'Longitude': '40.340667', 'Altitude': '6'}, {'ID': '61976', 'Nom': 'TROMELIN', 'Latitude': '-15.887667', 'Longitude': '54.520667', 'Altitude': '7'}, {'ID': '61980', 'Nom': 'GILLOT-AEROPORT', 'Latitude': '-20.892500', 'Longitude': '55.528667', 'Altitude': '8'}, {'ID': '61996', 'Nom': 'NOUVELLE AMSTERDAM', 'Latitude': '-37.795167', 'Longitude': '77.569167', 'Altitude': '27'}, {'ID': '61997', 'Nom': 'CROZET', 'Latitude': '-46.432500', 'Longitude': '51.856667', 'Altitude': '146'}, {'ID': '61998', 'Nom': 'KERGUELEN', 'Latitude': '-49.352333', 'Longitude': '70.243333', 'Altitude': '29'}, {'ID': '67005', 'Nom': 'PAMANDZI', 'Latitude': '-12.805500', 'Longitude': '45.282833', 'Altitude': '7'}, {'ID': '71805', 'Nom': 'ST-PIERRE', 'Latitude': '46.766333', 'Longitude': '-56.179167', 'Altitude': '21'}, {'ID': '78890', 'Nom': 'LA DESIRADE METEO', 'Latitude': '16.335000', 'Longitude': '-61.004000', 'Altitude': '27'}, {'ID': '78894', 'Nom': 'ST-BARTHELEMY METEO', 'Latitude': '17.901500', 'Longitude': '-62.852167', 'Altitude': '44'}, {'ID': '78897', 'Nom': 'LE RAIZET AERO', 'Latitude': '16.264000', 'Longitude': '-61.516333', 'Altitude': '11'}, {'ID': '78922', 'Nom': 'TRINITE-CARAVEL', 'Latitude': '14.774500', 'Longitude': '-60.875333', 'Altitude': '26'}, {'ID': '78925', 'Nom': 'LAMENTIN-AERO', 'Latitude': '14.595333', 'Longitude': '-60.995667', 'Altitude': '3'}, {'ID': '81401', 'Nom': 'SAINT LAURENT', 'Latitude': '5.485500', 'Longitude': '-54.031667', 'Altitude': '5'}, {'ID': '81405', 'Nom': 'CAYENNE-MATOURY', 'Latitude': '4.822333', 'Longitude': '-52.365333', 'Altitude': '4'}, {'ID': '81408', 'Nom': 'SAINT GEORGES', 'Latitude': '3.890667', 'Longitude': '-51.804667', 'Altitude': '6'}, {'ID': '81415', 'Nom': 'MARIPASOULA', 'Latitude': '3.640167', 'Longitude': '-54.028333', 'Altitude': '106'}, {'ID': '89642', 'Nom': "DUMONT D'URVILLE", 'Latitude': '-66.663167', 'Longitude': '140.001000', 'Altitude': '43'}]
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
"""
Calcule la distance entre deux points géographiques en utilisant la formule de la distance euclidienne.
"""
return math.sqrt((lat2 - lat1)**2 + (lon2 - lon1)**2)
def station_la_plus_proche(x, y, stations):
"""
Trouve la station météo la plus proche en utilisant les coordonnées x et y (latitude et longitude).
"""
distance_min = float('inf')
station_proche = None
for station in stations:
lat_station = float(station['Latitude'])
lon_station = float(station['Longitude'])
d = distance(x, y, lat_station, lon_station)
if d < distance_min:
distance_min = d
station_proche = station
return station_proche
# Demander à l'utilisateur d'entrer la latitude et la longitude
x_input = input("Entrez la latitude de votre lieux: ")
y_input = input("Entrez la longitude de votre lieux: ")
# Remplacer les virgules par des points
x_input = float(x_input.replace(',', '.'))
y_input = float(y_input.replace(',', '.'))
# Utilisez les valeurs entrées par l'utilisateur comme variables x et y pour trouver la station météo la plus proche
station_proche = station_la_plus_proche(x_input, y_input, stations)
print("\nLa station météo la plus proche est:", station_proche['Nom'])
# Demander à l'utilisateur d'entrer sa consommation d'eau hebdomadaire
waterconsohebdo = input("Entrez la consommation d'eau hebdomadaire constante(L): ")
# Remplacer les virgules par des points
waterconsohebdo = float(waterconsohebdo.replace(',', '.'))
# Calcul consommation journaliere moyenne
waterconsojour = waterconsohebdo/7
# Demander à l'utilisateur d'entrer le mois de debut de la periode estivale
moisdebutete = input("Entrez le mois de début pour la consommation d'eau hebdomadaire supplémentaire en periode estivale (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12): ")
try:
_=int(moisdebutete)
moisdebutete=_
except Exception as err:
moisdebutete=5
print(f"\nerreur de type ou valeur utilisateur vide, poursuite avec utilisation de moisdebutete={moisdebutete}")
# Demander à l'utilisateur d'entrer le mois de fin de la periode estivale
moisfinete = input("Entrez le mois de fin pour la consommation d'eau hebdomadaire supplémentaire en periode estivale (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12): ")
try:
_=int(moisfinete)
moisfinete=_
except Exception as err:
moisfinete=9
print(f"\nerreur de type ou valeur utilisateur vide, poursuite avec utilisation de moisfinete={moisfinete}")
# Demander à l'utilisateur d'entrer la consommation d'eau supplémentaire en periode estivale
waterconsohebdoete = input("Entrez la consommation d'eau hebdomadaire supplémentaire en periode estivale (L) - 0 L par defaut: ")
try:
_=float(waterconsohebdoete.replace(',', '.')) # Remplacer les virgules par des points
waterconsohebdoete=_
except Exception as err:
waterconsohebdoete=0
print(f"\nerreur de type ou valeur utilisateur vide, poursuite avec utilisation de waterconsohebdoete={waterconsohebdoete}L")
# Calcul consommation journaliere moyenne
waterconsojourete = waterconsohebdoete/7
result=combined_df[combined_df['numer_sta']==int(station_proche['ID'])]
# Convertir la colonne 'date_column' dans un format datetime et la mettre en index trié
result['datetime'] = pd.to_datetime(result['date'], format='%Y%m%d%H%M%S')
result.set_index('datetime', inplace=True)
result = result.sort_index()
# remplacer les données manquantes par 0
result['rr3']=result['rr3'].replace('mq','0')
result['rr3']=result['rr3'].astype('float')
# Ne garder que la colonne des précipitations des 3 dernieres heures
result=result['rr3']
# Calculer les sommes de précipitations par jour
resultday=result.resample('D').sum()
resultdaymonthindex=resultday.copy()
resultdaymonthindex.index=resultdaymonthindex.index.month
print("\nMoyenne par jour (mm):\n", resultday.mean())
print("Minimum par jour (mm):\n", resultday.min())
print("Maximum par jour (mm):\n", resultday.max())
# Calculer les sommes de précipitations par semaine
resultweek=result.resample('W').sum()
# Calculer les sommes de précipitations par mois
resultmonth=result.resample('ME').sum()
# Calculer les sommes de précipitations par trimestre
resulttrim=result.resample('QE').sum()
resulttrim=resulttrim.rename_axis('trimestre')
print(resulttrim)
# Calculer les sommes de précipitations par an
resultyear=result.resample('YE').sum()
print("\nPrécipitations annuelles moyennes (mm):\n",resultyear.mean())
# Calculer le nombre de jours consécutifs maximum sans pluie
max_streak = 0
current_streak = 0
for value in resultday:
if value == 0:
current_streak += 1
max_streak = max(max_streak, current_streak)
else:
current_streak = 0 # Reset the streak if the value is not zero
print(f"\nNombre de jours consecutifs maximum sans pluie: {max_streak}")
# Moyenne par trimestre pour chaque trimestre
moyenne_trimestrielle_par_trimestre = resulttrim.groupby(resulttrim.index.quarter).mean()
# Minimum par trimestre pour chaque trimestre
min_trimestrielle_par_trimestre = resulttrim.groupby(resulttrim.index.quarter).min()
# Maximum par trimestre pour chaque trimestre
max_trimestrielle_par_trimestre = resulttrim.groupby(resulttrim.index.quarter).max()
# Imprimer les résultats
print("\nMoyenne par trimestre pour chaque trimestre (mm):\n", moyenne_trimestrielle_par_trimestre)
print("\nMinimum par trimestre pour chaque trimestre (mm):\n", min_trimestrielle_par_trimestre)
print("\nMaximum par trimestre pour chaque trimestre (mm):\n", max_trimestrielle_par_trimestre)
#Prise en comptes changement climatiques (hypothèses conservatrices multimodeles drias precipitations):
# Definir les impacts sur les volumes de précipitations par saison
adjustments = {0: -15, 1: -10, 2: -50, 3: -15} # Adjust line 1 by -15%, line 2 by -10%, line 3 by -50%, line 4 by -15%
# Appliquer les impacts sur les précipitations moyennes par trimestres:
cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre=moyenne_trimestrielle_par_trimestre.copy()
for line, adjustment in adjustments.items():
cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre.iloc[line] = cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre.iloc[line]+cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre.iloc[line]*adjustment/100
print("\nMoyenne par trimestre pour chaque trimestre avec prise en compte du changement climatique (mm):\n", cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre)
# Minimum par jour pour chaque trimestre
min_par_jour_par_trimestre = resultday.groupby(resultday.index.quarter).min()
min_par_jour_par_trimestre=min_par_jour_par_trimestre.rename_axis('trimestre')
# Maximum par jour pour chaque trimestre
max_par_jour_par_trimestre = resultday.groupby(resultday.index.quarter).max()
max_par_jour_par_trimestre=max_par_jour_par_trimestre.rename_axis('trimestre')
# Moyenne par jour pour chaque trimestre
moyenne_par_jour_par_trimestre = resultday.groupby(resultday.index.quarter).mean()
moyenne_par_jour_par_trimestre=moyenne_par_jour_par_trimestre.rename_axis('trimestre')
# Imprimer les résultats
print("\nMinimum par jour pour chaque trimestre (mm):\n", min_par_jour_par_trimestre)
print("\nMaximum par jour pour chaque trimestre (mm):\n", max_par_jour_par_trimestre)
print("\nMoyenne par jour pour chaque trimestre (mm):\n", moyenne_par_jour_par_trimestre)
#Calcul seuil mini surface de recuperation:
surf0=(1/2)*math.ceil((13*waterconsohebdo)/min(moyenne_trimestrielle_par_trimestre))
print(f"""Seuil surface recuperation avec hypothèse entrée et données fournies par l'utilisateur (m2)
hypothese:(conso trimestre / precipitations moyenne min trimestre)
{int(math.ceil(surf0))} m2""")
#Calcul seuil mini reservoir:
contraintejourmax=(resultday.max())*surf0
contraintejourszero=max_streak*waterconsojour
volume0=math.ceil(max(2.5*contraintejourmax,contraintejourszero))
print(f"""\nSeuil volume avec hypothèse entrée et données fournies par l'utilisateur (L)
hypothèse: max((2.5*précipitations journaliere maxi*Seuil surface recuperation),(44j consécutifs max sans pluie*conso journaliere))
{int(math.ceil(volume0))} L""")
surf0_input = input("\n\nSi vous souhaitez corriger la valeur initiale de surface (m2) pour les itérations, entrer votre valeur, sinon appuyer sur entree")
try:
_=float(surf0_input)
surf0=_
except Exception as err:
print(f"\nerreur de type ou valeur utilisateur vide, poursuite avec utilisation de surf0={surf0}m2")
volume0_input = input("\n\nSi vous souhaitez corriger la valeur initiale de volume (L) pour les itérations, entrer votre valeur, sinon appuyer sur entree")
try:
_=float(volume0_input)
volume0=_
except Exception as err:
print(f"\nerreur de type ou valeur utilisateur vide, poursuite avec utilisation de volume0={volume0}L")
# Itérations algorithmiques stockage&consommation
#hypothèse récupérateur 2/3 plein à t0
water=(2/3)*volume0
resultsurfvolume=(volume0,surf0)
#boucle iteration
listsurf0=[surf0*(1+i*0.33) for i in range(0,999)]
listvolume0=[volume0*(1+i*0.5) for i in range(0,999)]
listeday=list(resultday)
listemonth=list(resultdaymonthindex.index)
listresult=[]
#fonction check surface volume
def iterv(data, v0,s0):
"fonction check surface volume"
water=(2/3)*v0
for k in range(0,len(data)):
recupday=data[k]*s0
#print(f'recupday:{recupday}')
if listemonth[k] in range(moisdebutete, moisfinete + 1):
consoday = waterconsojour + waterconsojourete
else:
consoday = waterconsojour
water=water+recupday-consoday
#print(f'water:{water}')
if water>v0:
print("récupérateur plein")
water=v0 #hypothese gestion du trop plein ok
continue
if water<0:
print("récupérateur vide")
#time.sleep(1)
return (0,0)
print("les surfaces et volumes permettent de subvenir à la consommation d'eau sur le dataset")
return (v0,s0)
for i in range(0,6): #boucle iteration surface
for k in range(0,len(listeday)):
recupday=listeday[k]*listsurf0[i]
print(f'recupday:{recupday}')
if listemonth[k] in range(moisdebutete,moisfinete+1):
consoday=waterconsojour+waterconsojourete
else:
consoday = waterconsojour
water=water+recupday-consoday
print(f'water:{water}')
if water>volume0:
print("récupérateur plein")
water=volume0 #hypothese gestion du trop plein ok
continue
if water<0:
print("récupérateur vide, iteration avec hypothèse volume de récupération plus grand")
#time.sleep(1)
for j in range (1,i+40):
resultsurfvolume=iterv(listeday,listvolume0[j],listsurf0[i])
if resultsurfvolume!=(0,0):
listresult.append(resultsurfvolume)
break
else:
continue
break
for k in listresult:
print(f"""avec les données fournies par l'utilisateur, et
un volume de {int(k[0])}L et
une surface de {int(k[1])}m2,
on satisfait aux besoins utilisateurs ({waterconsohebdo}L/semaine constant)
et {waterconsohebdoete}L/semaine en periode estivale (du mois {moisdebutete} au mois {moisfinete})
entrées en hypothèse\n""")
On fait le test avec les hypothèses ci dessus (latitude 44.2, longitude 0.6, solo 276L semaine, duo 752L semaine)
On obtient les résultats suivants:
solo:
avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 7976L et une surface de 19m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 5982L et une surface de 24m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 4985L et une surface de 28m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 3988L et une surface de 33m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 3988L et une surface de 38m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse
solo avec 600L/semaine en periode estivale:
avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 15642L et une surface de 45m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 15642L et une surface de 60m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 12514L et une surface de 75m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 12514L et une surface de 90m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 12514L et une surface de 105m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 12514L et une surface de 120m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (276.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse
duo:
avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 24133L et une surface de 51m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 16089L et une surface de 64m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 13407L et une surface de 77m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 10726L et une surface de 90m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 10726L et une surface de 103m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse
duo avec 600L/semaine en periode estivale: :
avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 33687L et une surface de 70m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 24062L et une surface de 93m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 19250L et une surface de 116m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 19250L et une surface de 139m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 19250L et une surface de 162m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse avec les données fournies par l'utilisateur, et un volume de 19250L et une surface de 185m2, on satisfait aux besoins utilisateurs (752.0L/semaine constant) et 600.0L/semaine supplémentaire en periode estivale (du mois 5 au mois 9) entrées en hypothèse
Étape 6 - Utiliser des data du changement climatique
Comme très bien expliqué dans cet autre tuto : Estimer la quantité d'eau de pluie récupérable grâce à une toiture, dimensionner son stockage en prenant en compte les changements climatiques, le changement climatique va perturber les précipitations en termes de quantités mais surtout de fréquences.
Pour de la récupération/stockage, c'est particulièrement important notamment pour les périodes de sécheresses qui risques de s'accentuer.
Techniquement, on peut "data-tester" au jour le jour avec les données de prévisions du portail drias (https://drias-climat.fr/). Cependant, il faudrait d'une part data tester avec plusieurs set de données car les modèles sont tres différents les uns des autres, et d'autres part il s'agit de modèles climatiques et pas météorologiques, ce qui limite la pertinence d'utiliser des résultats comme input meteo.
En attendant que les scientifiques affinent leurs modèles pour la prospective à échelle plus fine (spatiale et temporelle), on peut reprendre les estimations d'impact sur les volumes de précipitations par saisons à partir des modèles drias 2070-2100 rcp 8.5 (+10% à -10% selon modèles au printemps, -50% à +20% en été,-15% à +5% en automne, -15% à +30% en hiver)
En étant prudent pour chaque saison, c'est à dire en prenant l'hypothèse la plus conservatrice pour chaque saison, on obtient des volumes réduits de :
-10% au printemps
-50% en été
-15% en automne
-15% en hiver
On peut alors mettre à jour l'algorithme :
Vous noterez qu'on a déjà ajouté les lignes suivantes dans le code de l'etape 5 juste avant le calcul de # Moyenne par trimestre pour chaque trimestre:
#Prise en comptes changement climatiques (hypothèses conservatrices multimodeles drias precipitations):
# Definir les impacts sur les volumes de précipitations par saison
adjustments = {0: -15, 1: -10, 2: -50, 3: -15} # Adjust line 1 by -15%, line 2 by -10%, line 3 by -50%, line 4 by -15%
# Appliquer les impacts sur les précipitations moyennes par trimestres:
cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre=moyenne_trimestrielle_par_trimestre.copy()
for line, adjustment in adjustments.items():
cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre.iloc[line] = cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre.iloc[line]+cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre.iloc[line]*adjustment/100
print("\nMoyenne par trimestre pour chaque trimestre avec prise en compte du changement climatique (mm):\n", cc_moyenne_trimestrielle_par_trimestre)
Ce qui affiche:
Moyenne par trimestre pour chaque trimestre avec prise en compte du changement climatique (mm): trimestre 1 165.719091 2 202.630909 3 62.836364 4 164.158182 Name: rr3, dtype: float64
On n'effectue pas le data-test au jour le jour compte tenu des biais trop importants induits par le choix d'un seul modèle de prévision.
En première approximation l'impact sur les résultats est de doubler la surface de récupération nécessaire à partir de la méthode décrite dans les étapes précédentes.
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