wolfhece.irm_qdf

Author: HECE - University of Liege, Pierre Archambeau Date: 2024

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Module Contents

wolfhece.irm_qdf.Montana_a1 = 'a1'

wolfhece.irm_qdf.Montana_a2 = 'a2'

wolfhece.irm_qdf.Montana_a3 = 'a3'

wolfhece.irm_qdf.Montana_b1 = 'b1'

wolfhece.irm_qdf.Montana_b2 = 'b2'

wolfhece.irm_qdf.Montana_b3 = 'b3'

wolfhece.irm_qdf.RT2 = '2'

wolfhece.irm_qdf.RT5 = '5'

wolfhece.irm_qdf.RT10 = '10'

wolfhece.irm_qdf.RT15 = '15'

wolfhece.irm_qdf.RT20 = '20'

wolfhece.irm_qdf.RT25 = '25'

wolfhece.irm_qdf.RT30 = '30'

wolfhece.irm_qdf.RT40 = '40'

wolfhece.irm_qdf.RT50 = '50'

wolfhece.irm_qdf.RT75 = '75'

wolfhece.irm_qdf.RT100 = '100'

wolfhece.irm_qdf.RT200 = '200'

wolfhece.irm_qdf.RT

wolfhece.irm_qdf.freqdep

wolfhece.irm_qdf.freqndep

wolfhece.irm_qdf.dur10min = '10 min'

wolfhece.irm_qdf.dur20min = '20 min'

wolfhece.irm_qdf.dur30min = '30 min'

wolfhece.irm_qdf.dur1h = '1 h'

wolfhece.irm_qdf.dur2h = '2 h'

wolfhece.irm_qdf.dur3h = '3 h'

wolfhece.irm_qdf.dur6h = '6 h'

wolfhece.irm_qdf.dur12h = '12 h'

wolfhece.irm_qdf.dur1d = '1 d'

wolfhece.irm_qdf.dur2d = '2 d'

wolfhece.irm_qdf.dur3d = '3 d'

wolfhece.irm_qdf.dur4d = '4 d'

wolfhece.irm_qdf.dur5d = '5 d'

wolfhece.irm_qdf.dur7d = '7 d'

wolfhece.irm_qdf.dur10d = '10 d'

wolfhece.irm_qdf.dur15d = '15 d'

wolfhece.irm_qdf.dur20d = '20 d'

wolfhece.irm_qdf.dur25d = '25 d'

wolfhece.irm_qdf.dur30d = '30 d'

wolfhece.irm_qdf.durationstext

wolfhece.irm_qdf.durations

wolfhece.irm_qdf.durationsd

wolfhece.irm_qdf.durations

class wolfhece.irm_qdf.MontanaIRM(coeff: pandas.DataFrame, time_bounds=None)

get_ab(dur, T)

get_meanrain(dur, T, ab=None)

get_instantrain(dur, T, ab=None)

get_Q(dur, T)

get_hyeto(durmax, T, r=0.5)

Parameters:

r – Decentration coefficient

plot_hyeto(durmax, T, r=0.5)

plot_hyetos(durmax, r=0.5)

class wolfhece.irm_qdf.Qdf_IRM(store_path='irm', code: int = 0, name='', force_import=False, ins: Literal[2018, 2019, 2025, 2018, 2019, 2025] = 2019)

Gestion des relations QDF calculées par l’IRM

Exemple d’utilisation :

Pour importer les fichiers depuis le site web de l’IRM meteo.be from wolfhece.irm_qdf import Qdf_IRM qdf = Qdf_IRM(force_import=True)

Il est possible de spécifier le répertoire de stockage des fichiers Excel Par défaut, il s’agit d’un sous-répertoire ‘irm’ du répertoire courant qui sera créé s’il n’exsiste pas

Une fois importé/téléchargé, il est possible de charger une commune sur base de l’INS ou de son nom

myqdf = Qdf_IRM(name=’Jalhay’)

Les données sont ensuite disponibles dans les propriétés, qui sont des “dataframes” pandas (https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html) :

• qdf : les relation Quantité/durée/fréquence

• standarddev : l’écart-type de l’erreur

• confintlow : la valeur inférieure de l’intervalle de confiance (-2*stddev)

• confintup : la valeur supérieure de l’intervalle de confiance (+2*stddev)

• montanacoeff : les coeffciients de Montana

Il est par exemple possible d’accéder aux coefficients de Montana via l’une de ces lignes ou une combinaison :

display(myqdf.montanacoeff) rt = myqdf.montanacoeff.index display(myqdf.montanacoeff.loc[rt[0]]) display(myqdf.montanacoeff.iloc[0]) display(myqdf.get_Montanacoeff(qdf.RT2))

export_allmontana2xls()

importfromwebsite(store_path='irm', verbose=False, waitingtime=0.01)

Import Excel files for all municipalities from the IRM website

Parameters:

• store_path – Where to store the downloaded data. Directory will be created if it doesn’t exists.

• verbose – If True, will print some progress information. If False, will do nothing. If a callable, then will call it with a float in [0, 1]. 0 means nothing downloaded, 1 means everything downloaded.

• waitingtime – How long to wait (in seconds) betwenn the download of each station (will make sure we don’t overwhelm IRM’s website).

ins_read_excel(code='', name='')

Lecture des caractéristiques d’une commune depuis le fichier Excel associé au code INS

plot_idf(T=None, which='All', color=[27.0 / 255.0, 136.0 / 255.0, 245.0 / 255.0])

Plot IDF relations on a new figure

:param T : the return period (based on RT constants) :param which : information to plot

• ‘Montana’

• ‘QDFTable’

• ‘All’

plot_qdf(T=None, which='All', color=[27.0 / 255.0, 136.0 / 255.0, 245.0 / 255.0])

Plot QDF relations on a new figure :param T : the return period (based on RT constants) :param which : information to plot

• ‘Montana’

• ‘QDFTable’

• ‘All’

plot_cdf(dur=None)

fit_all()

fit_cdf(dur=None, plot=False)

get_Tfromrain(Q, dur=dur1h)

get_rainfromT(T, dur=dur1h)

get_MontanacoeffforT(return_period)

plot_hyeto(durmax, T, r=0.5)

plot_hyetos(durmax, r=0.5)