Téléchargement des Données

Télécharger un CSV

Une fois une région ou une maille sélectionnée, cliquez sur Download CSV en haut à droite du panneau du graphique. Le fichier contient les valeurs mensuelles des cinq couches pour cette région ou cette maille, quelles que soient les couches tracées. Il est nommé grace_gwsa_data.csv pour une région (la partie centrale correspond à la couche affichée) ou grace_cell_<lat>_<lon>_data.csv pour une maille.

Colonne Contenu
Date Premier jour du mois, YYYY-MM-DD
GWSa, TWSa, SMa, SWEa, CANa Anomalie moyenne pondérée par la surface pour le mois, en cm d’équivalent en eau liquide
<layer>_upper, <layer>_lower La moyenne plus et moins 1σ
GWSa_filled, TWSa_filled La même série avec ses lacunes comblées par le modèle saisonnier ; égale à la valeur observée tous les autres mois
GWSa_is_filled, TWSa_is_filled 1 pour les mois comblés par le modèle saisonnier, 0 sinon

Par exemple, le début de l’intervalle entre les missions pour le Northern Midwest Aquifer System :

Date,GWSa,GWSa_upper,GWSa_lower,GWSa_filled,GWSa_is_filled,TWSa,...
2017-06-01,9.529,14.913,4.146,9.529,0,12.536,...
2017-07-01,,,,11.146,1,,...
2017-08-01,,,,12.694,1,,...

Le fichier comporte une ligne par mois, d’avril 2002 à la dernière publication. Pour les mois sans données GRACE, les cellules GWSa et TWSa sont vides, tandis que les couches GLDAS (SMa, SWEa, CANa) ont toujours des valeurs, car les modèles de surface terrestre tournent chaque mois. Les colonnes _filled fournissent une valeur pour ces mois (voir Lacunes dans les Données). Elles sont écrites quel que soit le réglage Gap filling : le fichier est donc le même, quelle que soit la façon dont le graphique est tracé.

Excel, Google Sheets, Python et R lisent tous le fichier directement, et les dates ISO ne nécessitent aucune conversion (avec pandas, utilisez pd.read_csv(path, parse_dates=["Date"])). Pour retrouver l’incertitude σ à partir des bornes, calculez (upper − lower) / 2.

Conversion en volume

Les anomalies sont des hauteurs d’eau moyennées sur la région. Multipliez-les par la surface de la région pour obtenir un volume :

ΔV (km³) = GWSa (cm) × Area (km²) / 100,000

Par exemple, une GWSa de −12 cm sur un aquifère de 400 000 km² correspond à 12 × 400 000 / 100 000 = 4.8 km³ (4 800 millions de m³) d’eau en moins que la moyenne 2004–2009. La variation entre deux dates est la différence de leurs anomalies multipliée par la surface, et une tendance en cm/an multipliée par la surface donne un rythme de perte ou de gain en km³/an.

Utilisez la surface de la région telle que vous l’avez définie. Pour une région importée, un SIG peut indiquer la surface du polygone ; calculez-la dans une projection équivalente (à conservation des surfaces), et non en degrés.

Pour aller plus loin

Le CSV est le point de départ d’analyses en dehors de l’application. Pour estimer la recharge, utilisez l’analyse de la recharge de l’application, qui applique la méthode de fluctuation de la nappe à la série comblée et propose son propre téléchargement CSV. Le Modèle Saisonnier décrit comment les colonnes GWSa_filled et TWSa_filled sont estimées.