Name: Jesús Casado Rodríguez
Type: User
Company: Joint Research Center (European Commission)
Bio: Hydrologist at Joint Research Centre (European Commission).
I am a hydrologist with a background in civil engineering and deeply interested in data science.
Location: Angera (Italy)
Blog: linkedin.com/in/jesus-casado-ing-civil
Jesús Casado Rodríguez's Projects
Copia del repositorio del módulo Analítica Escalable del Máster en Ciencia de Datos de la Universidad de Alcalá de Henares.
PEC 2 de la asignatura "Analítica escalable" del Máster en Ciencia de Datos de la Universidad de Alcalá de Henares.
Funciones Python para la calibración de modelos hidrológicos y diversas funciones objetivo.
Trabajo final del Máster en Ciencia de Datos de la Universidad de Alcalá de Henares.
A Python interface to map GRIB files to the NetCDF Common Data Model following the CF Convention using ecCodes
Ejercicios de la asignatura "Hidrología" del Master en Gestión Ingegral de Sistemas Hídricos de la Universidad de Cantabria
Python modules for working with ECMWF data
Assessment of the skill of EFAS (Europen Flood Awareness System) formal flood notifications.
Herramientas estadísticas en hidrología
Repositorio con funciones para el cálculo de la evapotranspiración
Trabajo desarrollado durante el proyecto _GEneración Sintética de DIstribuciones de Vegetación para Aplicaciones Hidrológicas_
Interpretive deep learning for identifying flooding mechanisms
Lisflood OS (Calibration tool)
Lisflood OS - LISFLOOD
Lisflood OS (LISVAP)
Tools to pre-process inputs of the hydrological model LISFLOOD-OS. SEED-FD Project - (HORIZON-CL4-2023-SPACE-01)
An analysis of possible improvements in the reservoir representation in the hydrological model LISFLOOD Open Source.
An analysis of possible improvements in the lake and reservoir representation in the hydrological model LISFLOOD Open Source.
Bonus materials, exercises, and example projects for our Python tutorials
A LISFLOOD use case in the Nam Ngum river basin, a tributary of the Mekong river in Laos.
Conjunto de herramientas para trabajar con datos de [MODIS](https://modis.gsfc.nasa.gov/) (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) en hidrología.
Python library to train neural networks with a strong focus on hydrological applications.
Fast, flexible and easy to use probabilistic modelling in Python.
Supporting information for article: http://www.hydrol-earth-syst-sci-discuss.net/hess-2016-363/
Funciones para extraer series de diferentes bases de datos hidrometeorolológicos.
Spatial efficiency metric (SPAEF) to compare to raster maps
Spatial Processes in HYdrology hydrological model
A Statistical Parameter Optimization Tool