Crédit d'image | Image credit: ASC-CSA

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Français | English (follows)

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Visualisation des données WINDII - Un tutoriel

Description brève :
Ce tutoriel se concentre sur le téléchargement des données WINDII à partir du site Web de l’Agence spatiale canadienne. Les utilisateurs peuvent filtrer les données et visualiser les données. L'instrument WINDII fut conçu par le Canada en collaboration avec la France pour le satellite de recherche sur la haute atmosphère (UARS) de la NASA. WINDII fut lancé par la navette spatiale Discovery le 12 septembre 1991. Il s'agit du premier observatoire de la mission « Planète Terre » de la NASA. WINDII est l'un des dix instruments qui fournissent de nouvelles mesures des processus physiques et chimiques de l'atmosphère entre ~70 et 300 km d'altitude.

À propos

Visualisation des données WINDII - Tutoriel est un tutoriel consacré au téléchargement et à la visualisation des données WINDII. Il aborde les points suivants :

• Téléchargement des données WINDII depuis les archives de la CSA
• Analyse des profils de vent à l'aide des données O1S
• Analyse des profils de taux d'émissions volumiques (VER) à l'aide des données O1D, peut être relié à la densité d’oxygène atomique sous certaines hypothèses
• Analyse des profils de température à l'aide des données O1S
• Représentation graphique des données de type limbe avec les valeurs de latitude/longitude

Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.

Prérequis

• Python 3.10 ou plus récent
• Jupyter Notebook ou Jupyter Lab ou VS Code
• Bibliothèques Python : numpy, matplotlib, pandas, tqdm, ipykernel et cartopy
• Connexion Internet (pour l'accès aux archives WINDII)
• Espace de stockage pour les fichiers de données CSV (~600 Mo+)

Démarrage rapide

1. 📦 Cloner le dépôt

   git clone https://github.com/asc-csa/WINDII_Tutorial.git
   cd WINDII_Tutorial

2. 🐍 Créer un environnement

   # Avec virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Ou avec conda
   conda create -n windii_env python=3.10
   conda activate windii_env

3. 🚀 Lancer le tutoriel

   jupyter notebook

Astuces & Conseils

• Archives de données WINDII : Les données sont disponibles sur le portail de données ouvertes de l’ASC.
• Fichiers CSV : Utilisez pandas pour manipuler efficacement des données.
• Filtrage : Les critères de sélection peuvent être ajustés selon vos besoins d’analyse. Consultez la documentation du script.

Licence

Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

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English | Français (précède)

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Visualizing WINDII Data - A Tutorial

Brief description:
This tutorial focuses on downloading and visualizing the WINDII data from the Canadian Space Agency Open Data portal. The users can use the included script to download bulk WINDII data easily. WINDII was built by Canada in collaboration with France for NASA's Upper Atmosphere Research Satellite (UARS). UARS was launched from the Space Shuttle Discovery on September 12, 1991, and it is the first observatory in NASA's Mission to Planet Earth. WINDII is one of ten instruments that provide new measurements of the physical and chemical processes in the atmosphere ~70 to 300 km above the surface of the Earth.

About

Visualizing WINDII data - A Tutorial is a tutorial that focuses on downloading and visualizing WINDII data. It covers:

• Downloading WINDII data from CSA archive
• Analyzing wind profiles using O1S data
• Analyzing Volume Emissions Rate (VER) profiles using O1D, which can be related to atomic oxygen density under certain assumptions
• Analyzing temperature profiles using O1S data
• Plotting limb-style data with lat/long values

This tutorial is provided for educational and experimental purposes.

Prerequisites

• Python 3.10 or newer
• Jupyter Notebook or Jupyter Lab or VS Code
• Python libraries: numpy, matplotlib, pandas, tqdm, ipykernel and cartopy
• Internet connection (for WINDII FTP archive access)
• Storage space for WINDII CSV files (~600MB+)

Quick Start

1. 📦 Clone the repo

   git clone https://github.com/asc-csa/WINDII_Tutorial.git
   cd WINDII_Tutorial

2. 🐍 Create environment

   # Using virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Or using conda
   conda create -n windii_env python=3.10
   conda activate windii_env

3. 🚀 Run the tutorial

   jupyter notebook

Tips & Tricks

• WINDII Data Archive: Data is available through CSA Open Data Portal.
• CSV Files: Use pandas for efficient manipulation of data.
• Filtering: Selection criteria can be adjusted based on your analysis needs, view the script documentation.

License

This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.