TCTracks.from_FAST duplicates tracks by iterating over unrelated year dimension
Les mainteneurs répondent en général sous 3 jours
@NicolasColombi y travaille déjà.
Depuis le 23/3/2026.
Évaluation
Cette issue n'a pas encore été évaluée.
Description
I found that TCTracks.from_FAST multiplies tracks when reading FAST NetCDF files that contain both n_trk and year dimensions.
Observed behavior:
Input FAST file has n_trk = 23000 and year = 46.
TCTracks.from_FAST returns 1058000 tracks.
This equals 23000 × 46, suggesting each track is reconstructed once per year index.
Why:
Loader loops over both dataset.year and dataset.n_trk.
It then selects dataset.sel(n_trk=i, year=year), but key per-track variables (lon_trks, lat_trks, vmax_trks, tc_years, tc_month, tc_basins) are indexed by n_trk (and time), not by year.
So the same track is appended repeatedly for each year entry.
Expected behavior:
Each n_trk should produce one track entry.
Returned track count should match n_trk total (or sum across files), not n_trk × n_year.
Impact:
Memory usage and runtime increase massively.
Suggested fix:
Remove the outer loop over dataset.year.
Iterate only over dataset.n_trk and select track = dataset.sel(n_trk=i).
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 478
- Forks
- 166
- Merge moyen
- 2 j 31 min
- PR mergées (30 j)
- 4
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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