wolfhece.mar.Interface_MAR_WOLF_objet
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.. py:module:: wolfhece.mar.Interface_MAR_WOLF_objet

.. autoapi-nested-parse::

   Created on Tue Jan  3 16:31:47 2023

   @author: jbrajkovic







Module Contents
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.. py:class:: MAR_input_data(xsummits=np.zeros(0), ysummits=np.zeros(0), date_debut=datetime.datetime(2020, 7, 11, 5), date_fin=datetime.datetime(2020, 7, 11, 5), directory='~/BUP_srv7/', directory_hist_sim='~/BUP_srv7/', model_name='MIROC6', var='MBRR', var_unb='E', UnborNot=0, syu=1981, eyu=2010, mod_ydays=1, generate_quantiles=1)

   .. py:attribute:: directory_hist_sim
      :value: '~/BUP_srv7/'



   .. py:attribute:: UnborNot
      :value: 0



   .. py:attribute:: var_unb
      :value: 'E'



   .. py:attribute:: var
      :value: 'MBRR'



   .. py:attribute:: xsummits


   .. py:attribute:: ysummits


   .. py:attribute:: date_debut


   .. py:attribute:: date_fin


   .. py:attribute:: directory
      :value: '~/BUP_srv7/'



   .. py:attribute:: mod_ydays
      :value: 1



   .. py:attribute:: fn


   .. py:attribute:: ds


   .. py:attribute:: lons


   .. py:attribute:: lats


   .. py:attribute:: Lb72


   .. py:attribute:: mask


   .. py:attribute:: vec_data


   .. py:attribute:: directory_unbiasing
      :value: '/srv7_tmp1/jbrajkovic/These/IRM/'



   .. py:attribute:: fn_quant_ev
      :value: '/srv7_tmp1/jbrajkovic/These/Unbiasing/evapotranspiration_quantiles_1981_2010.nc'



   .. py:attribute:: fn_quant_pr
      :value: '/srv7_tmp1/jbrajkovic/These/Unbiasing/precipitation_quantiles_1981_2010.nc'



   .. py:attribute:: syu
      :value: 1981



   .. py:attribute:: eyu
      :value: 2010



   .. py:attribute:: generate_quantiles
      :value: 1



   .. py:attribute:: model_name
      :value: 'MIROC6'



   .. py:method:: mask_rectangles()

      Creates the rectangular mask
      so MAR values can be extracted only for the
      precised zone





   .. py:method:: plot_mask()


   .. py:method:: select_MARdata()

      Input : var:nom de la variable hydro MAR (string)
              date_debut:date initiale (vecteur[heure,jour,mois,année]
              date_fin:idem pour date finale
              directory:répertoire avec simus MAR (en fonction du GCM/scénario)
              mask: masque spatiale(matrice de 0 et 1 de la zone d'intéret)
      Description : Sélectionne la variable hydro MAR, pour les pixels du masque.
      Retourne une matrice 2D avec toutes les valeurs MAR pour tous les pas de temps
      exemple: 5 pas de temps et 100 pixels , output = matrice de dimensions(100,5)



   .. py:method:: MAR_unbiasing()


   .. py:method:: find_timestep()

      Routine qui trouve le time step de MAR en heures



   .. py:method:: make_time()

      formatte une matrice avec la date pour chaque pas de temps en heure,jour,mois,année
      à redévelopper si pas de temps inférieurs à l'heure



   .. py:method:: MAR_summits()

      utilise les longitudes et latitudes des centres des pixels MAR
      pour calculer les coordonnées des sommets des pixels en Lambert 72
      outputs: deux matrices contenant pour chaque pixels les 4 coordonnées des 4 sommets




   .. py:method:: MAR_shapefile(name, dirout1)

      cette routine sort les pixels MAR au format shapefile le nom donné
      dans le sous-dossier GRID




   .. py:method:: MAR_TextOutputs(dirout1)

      sortie au format texte
      1 fichier par polygone
      nom du fichier = ID du polygone.rain



   .. py:method:: MAR_BinaryOutputs(dirout1)

      sortie au format texte
      1 fichier par polygone
      nom du fichier = ID du polygone.rain



.. py:data:: dir_ds
   :value: '/phypc11_tmp3/MARv3.14/MARv3.14-EUi-MIROC6-5km-ssp585/'