onizuka_ktki71l6hegi5zc3_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_ktki71l6hegi5zc3_333.py

Version 1.0.0

Date de création 27/03/2026

Auteur / Demandeur refoïa jeremy

Objectif principal Modéliser et visualiser les variations de température paléoclimatiques durant l’ère Mésozoïque.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Ce script simule des données climatiques historiques pour les trois périodes du Mésozoïque (Trias, Jurassique, Crétacé). Il génère une série temporelle de températures intégrant une tendance de refroidissement à long terme et des variations cycliques, puis prépare l’environnement pour une analyse statistique.

📌 Problème résolu

Il permet de créer un environnement de simulation contrôlé pour tester des algorithmes de régression (linéaire et polynomiale) sur des données temporelles complexes simulant des phénomènes géologiques réels.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.8+

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution Script de Data Science / Notebook

📦 Dépendances / Librairies

Librairies standard : warnings

Librairies externes :

numpy (Calcul numérique)

pandas (Manipulation de données)

matplotlib (Visualisation)

seaborn (Style graphique avancé)

sklearn (Scikit-learn : Modélisation statistique)

📥 ENTRÉES (INPUTS)

Le script actuel génère ses propres données (données synthétiques).

# Nom Type Obligatoire Description

1 time linspace ✅ Oui Échelle de temps de -252 à -66 Ma (500 points)

📤 SORTIES (OUTPUTS)

# Nom Type Description

1 base_temp float Température moyenne de référence (22°C)

2 trend ndarray Vecteur de tendance thermique calculé

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_ktki71l6hegi5zc3_333.py

📌 IMPORTS : NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Sklearn.

📌 CONFIG : Style seaborn-v0_8-darkgrid et palette husl.

📌 CLASSE : MesozoicClimateModel

__init__() : Définit les bornes temporelles des périodes.

generate_temperature() : Calcule la courbe thermique.

📌 MAIN : (Code partiel fourni) Initialisation du modèle.

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Initialisation : Définition des constantes temporelles pour le Trias, le Jurassique et le Crétacé.

Calcul de la tendance : Application d’un coefficient de refroidissement de

−0.015

par million d’années par rapport au pivot de 150 Ma.

Simulation thermique : Fusion de la température de base (22°C) avec la tendance calculée.

Préparation Statistique : (Prévu) Utilisation de PolynomialFeatures pour ajuster un modèle aux courbes non-linéaires générées.

🚨 GESTION DES ERREURS

Cas d’erreur Type d’exception Comportement attendu

Bibliothèque manquante ImportError Arrêt du script (nécessite pip install)

Dimension de tableau ValueError Géré par les calculs vectorisés de NumPy

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : L’échelle de temps doit être inversée (de la valeur la plus élevée -252 vers la plus basse -66) pour respecter la chronologie géologique.

Règle 2 : Utilisation impérative de seaborn-v0_8 pour la compatibilité des graphiques.

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Génération 500 points Vecteur de 500 valeurs flottantes ⬜ À tester

2 Plage de temp. Valeurs par défaut Moyenne proche de 22°C ⬜ À tester

📝 EXEMPLE D’UTILISATION

💻 Exemple d’appel

Python

model = MesozoicClimateModel()

temp_data = model.generate_temperature()

# La suite du script permettrait d’afficher :

# plt.plot(model.time, temp_data)

📋 Exemple de sortie attendue (Console/Graph)

Plaintext

[INFO] Modèle initialisé pour la période : 252 Ma à 66 Ma.

[INFO] Génération des 500 points de données thermiques…