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## Open Sustainable Technology
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/protontypes/awesome-sustainable-technology/master/earth.gif" align="right" width="350">](https://tabletopwhale.com/)
__精选的开放技术项目清单，以维持稳定的气候，能源供应和重要的自然资源.__<br><br>
 _“真正的可持续性是开放的.”  -- [protontypes](https://protontypes.eu/) _<br><br> 我们的目标是列出全球所有优质且积极维护的项目. 您的贡献对于保持此列表的有效性，提高质量并扩展它是必不可少的. 详细了解其起源以及如何参与 [contribution guide](https://opensustain.tech/contributing/), <!--lint ign或者e double-link-->[community chat](https://gitter.im/protontypes/), [presentation slides](https://protontypes.eu/protontypes_open_sustainable_technology.pdf) 和相关 [blog post](https://protontypes.eu/blog/2020/10/05/gathering-open-sustainable-technology/) . 请 [contact us](https://protontypes.eu/contact/) 提供反馈，提示和想法 [OpenSustain.tech](https://opensustain.tech/) 或者 [create an issue](https://github.com/protontypes/open-sustainable-technology/issues/new). <br><br> [![](https://badgen.net/badge/icon/Community%20Chat/009485?icon=gitter&label&scale=1.5)](https://gitter.im/protontypes/community)


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## Renewable Energy

### Photovoltaic and Solar Energy

- [pvlib-python](https://github.com/pvlib/pvlib-python) -一组记录功能，用于模拟光伏能源系统的性能.
- [pvfactors](https://github.com/SunPower/pvfactors) -用于弥漫阴影和双面PV建模的开源视图因数模型.
- [gsee](https://github.com/renewables-ninja/gsee) -全球太阳能估算器.
- [PVMismatch](https://github.com/SunPower/PVMismatch) -一个明确的Python PV系统IV和PV曲线跟踪计算器，还可以计算失配.
- [rdtools](https://github.com/NREL/rdtools) -是一个开放源代码库，可支持对光伏能源系统的时间序列数据进行可重复的技术分析.
- [Machine-Learning-for-Solar-Energy-Prediction](https://github.com/ColasGael/Machine-Learning-for-Solar-Energy-Prediction) -通过使用机器学习的天气预测来预测太阳能电池板农场的发电量.
- [elpv-dataset](https://github.com/zae-bayern/elpv-dataset) -从太阳能模块的EL图像中提取的功能和有缺陷的太阳能电池的数据集.
- [feedinlib](https://github.com/oemof/feedinlib)  -包含光伏模型的实现，以基于给定的太阳辐射来计算光伏设备的发电量. 此外，它包含所有必要的预先计算.
- [photovoltaic](https://github.com/pvedu/photovoltaic) -用于光伏的Python库.
- [pvcaptest](https://github.com/pvcaptest/pvcaptest) -收集功能和Jupyter Notebook，以部分自动执行根据ASTM E2848进行的容量测试.
- [pvtrace](https://github.com/danieljfarrell/pvtrace) -用于发光材料和光谱转换器光伏设备的光线追踪.
- [SolarPILOT](https://github.com/NREL/SolarPILOT) -太阳能塔的布局和优化工具.
- [solar-data-tools](https://github.com/slacgismo/solar-data-tools) -用于处理历史光伏太阳能时间序列数据集的数据分析工具.
- [SolarPV-DER-simulation-utility](https://github.com/sibyjackgrove/SolarPV-DER-simulation-utility) -允许用户对连接到刚性电压源或外部程序的太阳能光伏分布式能源进行动力学仿真.
- [bifacial_radiance](https://github.com/NREL/bifacial_radiance) -与RADIANCE一起进行双面光伏射线迹线建模的工具包.
- [autoXRD](https://github.com/PV-Lab/autoXRD) -用于薄膜的自动XRD模式分类的Python软件包，已针对小型和类别不平衡的数据集进行了调整.
- [BayesProcess](https://github.com/PV-Lab/BayesProcess) -用于神经网络的贝叶斯网络推断的Python软件包，使用神经网络替代模型匹配太阳能电池中的过程/变量/性能.
- [solcore5](https://github.com/qpv-research-group/solcore5) -基于Python的多尺度库，用于对太阳能电池和半导体材料进行建模.
- [solax](https://github.com/squishykid/solax) -从Solax太阳能逆变器上的实时API读取能源使用数据.
- [bifacialvf](https://github.com/NREL/bifacialvf) -用于系统性能计算的双面PV视图因子模型.
- [solar](https://github.com/oscarperpinan/solar) -允许对光伏系统性能和太阳辐射进行可重复的研究.
- [SolarTherm](https://github.com/SolarTherm/SolarTherm) -使用Modelica进行太阳能热力/燃料站性能仿真和优化.
- [LibreSolar](https://github.com/LibreSolar/bms-firmware) -基于bq769x0或ISL94202的LibreSolar BMS板的固件.
- [Charge Controller Firmware](https://github.com/LibreSolar/charge-controller-firmware) -LibreSolar MPPT / PWM充电控制器的固件.
- [pvoutput](https://github.com/openclimatefix/pvoutput) -用于从PVOutput.org下载PV数据的Python代码.
- [predict_pv_yield](https://github.com/openclimatefix/predict_pv_yield) -使用机器学习将云的卫星图像映射到太阳能光伏发电量.
- [solar-panel-detection](https://github.com/alan-turing-institute/solar-panel-detection) -通过结合使用AI（计算机视觉），开放数据和短期预测，该项目旨在确定在给定时间（即“立即”或“临近预报”）投入英国电网的太阳能发电量”）
- [solarpy](https://github.com/aqreed/solarpy) -该软件包旨在提供一个可靠的太阳辐射模型，该模型主要基于Duffie，JA和Beckman，WA，1974年的工作，“太阳能热过程”.
- [solariot](https://github.com/meltaxa/solariot) -利用支持IoT的Solar PV Inverter将您的太阳能使用数据流式传输到实时仪表板.
- [pvanalytics](https://github.com/pvlib/pvanalytics) -质量控制，过滤，特征标记和其他工具，可用于处理来自光伏能源系统的数据.
- [IonMonger](https://github.com/PerovskiteSCModelling/IonMonger) -一种自由，快速的钙钛矿型太阳能电池模拟器，在一个维度上具有耦合的离子空位和载流子动力学.
- [rayflare](https://github.com/qpv-research-group/rayflare) -提供灵活，易于使用的Python环境，以建模复杂的光学堆栈为重点，重点放在太阳能电池上.
- [pv-terms](https://github.com/DuraMAT/pv-terms) -包含与PV相关的术语的命名法，这些术语在PV系统的建模和数据分析中使用.
- [StatisticalClearSky](https://github.com/slacgismo/StatisticalClearSky) -根据光伏系统功率数据对晴朗天空信号进行统计估计.
- [Photovoltaic_Fault_Detector](https://github.com/RentadroneCL/Photovoltaic_Fault_Detector) -模型定义是用于光伏电站故障检测的深度学习应用程序.
- [nasapower](https://github.com/ropensci/nasapower) -旨在使R会话中的NASA-POWER全球气象，地表太阳能和气候数据的下载自动化，并成为整洁的数据框小对象，以供分析和用于建模或其他目的.
- [pvcompare](https://github.com/greco-project/pvcompare) -比较不同光伏技术在指定本地能源系统中不同能源供应情景下的收益的模型.
- [SolTrace](https://github.com/NREL/SolTrace) -NREL开发的一种软件工具，用于对聚光太阳能（CSP）系统进行建模并分析其光学性能.
- [CarrierCapture.jl](https://github.com/WMD-group/CarrierCapture.jl) -一组代码，用于计算半导体化合物（如太阳能电池）中的载流子捕获和复合速率.
- [honeybee](https://github.com/ladybug-tools/honeybee) -Honeybee是一个Python库，用于创建，运行和可视化日光（RADIANCE）和能量分析（EnergyPlus / OpenStudio）的结果.
- [Open Solar Project](https://github.com/opensolarproject/OSPController) -ESP32智能太阳能充电器.
- [MPPT-Solar-Charger](https://github.com/danjulio/MPPT-Solar-Charger) -MPPT太阳能充电器的支持文档和软件.
- [Tonatiuh](https://github.com/iat-cener/tonatiuh) -蒙特卡洛射线示踪剂，用于太阳能聚光系统的光学模拟.

### Wind Turbines

- [IEA-15-240-RWT](https://github.com/IEAWindTask37/IEA-15-240-RWT) -与IEA Wind联合开发的15兆瓦参考风力发电机组存储库.
- [makani](https://github.com/google/makani) -是一个开发商业规模的机载风力涡轮机的项目，最终在挪威沿海进行了Makani M600的飞行测试.
- [windpowerlib](https://github.com/wind-python/windpowerlib) -windpowerlib是一个用于对风力涡轮机和农场的输出进行建模的库.
- [turbinesFoam](https://github.com/turbinesFoam/turbinesFoam) -使用执行器线法在OpenFOAM中模拟风轮机和船舶动力涡轮机的库.
- [nalu-wind](https://github.com/Exawind/nalu-wind) -针对百亿亿次计算平台的风场模拟求解器.
- [openfast](https://github.com/OpenFAST/openfast) -创建的目的是成为由研究实验室，学术界和行业开发和使用的社区模型.
- [amr-wind](https://github.com/Exawind/amr-wind) -大规模并行，块状结构的自适应网格，不可压缩的流量切换器，用于风力涡轮机和风电场仿真.
- [QBlade](http://www.q-blade.org/#welcome) -提供用于HAWT和VAWT转子设计的动手设计和仿真功能，并以简单直观的方式显示设计概念与涡轮性能的所有基本关系.
- [OpenOA](https://github.com/NREL/OpenOA) -该库提供了一个框架，用于处理来自风力发电厂（例如SCADA）的大型时间序列数据.
- [ROSCO](https://github.com/NREL/ROSCO) -用于风力涡轮机应用的NREL参考开源控制器.
- [floris](https://github.com/NREL/floris) -面向控件的工程唤醒模型.
- [windtools](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/windtools) -风力发电工具提供了有用的工具，可帮助进行风能模拟.
- [PyWake](https://gitlab.windenergy.dtu.dk/TOPFARM/PyWake) -用Python实现的用于风电场的AEP计算器，其中包括唤醒模型的集合.
- [WISDEM](https://github.com/WISDEM/WISDEM) -风电厂集成系统设计和工程模型.
- [LandBOSSE](https://github.com/WISDEM/LandBOSSE) -陆基系统平衡系统工程模型是一种系统工程工具，用于估算与安装公用事业规模的风力发电厂（10台，1.5兆瓦涡轮机或更大的风机）相关的系统平衡成本.
- [OpenMDAO](https://github.com/OpenMDAO/OpenMDAO) -优化空气动力学系统.
- [TopFarm2](https://gitlab.windenergy.dtu.dk/TOPFARM/TopFarm2) -DTU Wind Energy开发的Python软件包，可帮助优化风电场.
- [BasicDTUController](https://gitlab.windenergy.dtu.dk/OpenLAC/BasicDTUController) -该项目的范围是提供一个开放源代码的开放访问控制器，风能社区可以将其用作参考.
- [WindEnergyToolbox](https://gitlab.windenergy.dtu.dk/toolbox/WindEnergyToolbox) -是一组Python脚本，可帮助（可能很多）使用HAWC2，HAWCStab2，FAST或其他基于文本输入的仿真工具.
- [windfarmGA](https://github.com/YsoSirius/windfarmGA) -遗传算法可优化风电场的布局.
- [wtphm](https://github.com/lkev/wtphm) -风力涡轮机预测和健康管理库可处理风力涡轮机事件数据以及可运行的SCADA数据，以便更轻松地进行故障检测，预测或可靠性研究.
- [AirfoilPreppy](https://github.com/WISDEM/AirfoilPreppy) -一个Python模块，用于预处理和评估气动翼型数据，主要用于风力涡轮机应用.
- [GreenGuard](https://github.com/signals-dev/GreenGuard) -收集了在监控风能生产系统中常见的机器学习问题的端到端解决方案.
- [pyconturb](https://gitlab.windenergy.dtu.dk/pyconturb/pyconturb) -用于风能应用的受限随机湍流.
- [ORBIT](https://github.com/WISDEM/ORBIT) -海上可再生能源系统平衡安装工具可计算出海上风电厂系统平衡成本（除涡轮机以外的所有成本）的资本成本和活动时间.
- [WindTurbineClassification](https://github.com/nmstreethran/WindTurbineClassification) -规范“正常”风力涡轮机的运行行为以进行快速异常检测.
- [ANYstructure](https://github.com/audunarn/ANYstructure) -具有自动优化和报告生成功能的海上钢结构计算工具.
- [windrose](https://github.com/python-windrose/windrose) -气象学家使用的图形工具，以简洁的方式显示风速和风向通常在特定位置的分布情况.
- [SHARPy](https://github.com/ImperialCollegeLondon/sharpy) -用Python模拟高长宽比的飞机和风力涡轮机.
- [WindSE](https://github.com/NREL/WindSE) -使用FEniCS后端执行风电场模拟和优化的python软件包.
- [WEIS](https://github.com/WISDEM/WEIS) -WEIS是一个框架，结合了多种工具，可以优化海上浮式风力涡轮机的设计.


### Hydro Energy

- [WecOptTool](https://github.com/SNL-WaterPower/WecOptTool) -允许用户在受限的最佳控制下执行波能转换器设备的设计优化研究.
- [CACTUS](https://github.com/SNL-WaterPower/CACTUS) -基于自由尾流涡流方法的涡轮机性能仿真代码，用于研究风力涡轮机和海洋流体动力装置.
- [hydro-power-database](https://github.com/energy-modelling-toolkit/hydro-power-database) -收集有关所有欧洲水力发电厂的基本信息.
- [MHKiT-Python](https://github.com/MHKiT-Software/MHKiT-Python) -提供海洋可再生能源社区的工具，用于数据处理，可视化，质量控制，资源评估和设备性能.
- [hydropowerlib](https://github.com/hydro-python/hydropowerlib) -Hydropowerlib旨在计算河流上游水力发电厂的馈入时间序列.
- [HydroPowerSimulations.jl](https://github.com/NREL-SIIP/HydroPowerSimulations.jl) -包含对PowerSystems.jl和PowerSimulations.jl的扩展，以启用增强的水电表示.
- [OpenHPL](https://github.com/simulatino/OpenHPL) -包含水电单元模型并使用Modelica建模的开源水电库.
- [WEC-Sim](https://github.com/WEC-Sim/WEC-Sim) -Wave Energy Converter Simulator是用于模拟波浪能转换器的开源代码.
- [BEMRosetta](https://github.com/izabala123/BEMRosetta) -用于建模海上设备（如船舶，海上风平台和波浪能转换器）中的流体动力.
- [Capytaine](https://github.com/mancellin/capytaine) -一个Python包，用于模拟频域中水波与浮体之间的相互作用.

### Geothermal Energy

- [pygfunction](https://github.com/MassimoCimmino/pygfunction) -一个用于评估地热井田热响应因子的开源工具箱.
- [geothermics](https://github.com/Japhiolite/geothermics) -带有Jupyter Notebooks的教育资料库，围绕地热能主题展开.
- [energy2d](https://github.com/charxie/energy2d) -面向所有人的交互式传热模拟.
- [OpenGeoSys 6](https://gitlab.opengeosys.org/ogs/ogs) -是一个科学的开源项目，用于开发用于模拟多孔介质和压裂介质中的热-水-机械-化学过程的数值方法的方法.
- [FEHM](https://github.com/lanl/FEHM) -已被证明是许多国家利益项目的宝贵资产，包括内华达州试验场的环境修复，LANL地下水保护计划，地质二氧化碳封存，增强的地热能计划，油气生产，核废料隔离以及北极永久冻土.
- [thermo](https://github.com/CalebBell/thermo) -化学工程设计库的热力学，相平衡，传输特性和化学数据库组件.
- [waiwera](https://github.com/waiwera/waiwera) -并行的开源地热流模拟器.

### Bioenergy

- [biogas](https://github.com/sashahafner/biogas) -R中沼气研究工具：处理沼气数据并预测沼气产量.
- [biosteam](https://github.com/BioSTEAMDevelopmentGroup/biosteam) -生物精炼厂模拟和技术经济分析模块.
- [Multiscale_Ulva](https://github.com/alexliberzonlab/Multiscale_Ulva) -是一个多反应器，藻类场，模拟基础功能，将及时解决.


## Energy Storage

### Battery

- [foxBMS](https://github.com/foxBMS/foxbms)  -一个免费，开放和灵活的开发环境来设计电池管理系统. 它是第一个模块化的开源BMS开发平台.
- [impedance.py](https://github.com/ECSHackWeek/impedance.py) -用于处理电化学阻抗数据的Python软件包.
- [PyBaMM](https://github.com/pybamm-team/PyBaMM) -Python中基于物理的快速灵活的电池模型.
- [ENNOID-BMS](https://github.com/EnnoidMe/ENNOID-BMS) -开源：基于LTC68XX和STM32 MCU的模块化BMS，适用于高达400V的EV电池组.
- [cellpy](https://github.com/jepegit/cellpy) -从电池的电化学测试中提取和调整数据.
- [prediction-of-battery-cycle](https://github.com/rdbraatz/data-driven-prediction-of-battery-cycle-life-before-capacity-degradation) -数据驱动的容量下降之前的电池循环寿命预测.
- [BatterySense](https://github.com/rlogiacco/BatterySense) -这是一个简单的Arduino库，用于监视电池供电项目（LiPo，LiIon，NiCd或任何其他电池类型，单个或多个电池）的电池消耗：如果可以为Arduino供电，则可以对其进行监视.
- [beep](https://github.com/TRI-AMDD/beep) -一组工具，用于支持d3batt计划和Toyota Research Institute的研究，以支持电池评估和循环寿命的早期预测.
- [snl-quest](https://github.com/snl-quest/snl-quest) -由桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）开发的基于Python的开源软件应用程序套件，用于能量存储模拟和分析.
- [simses](https://gitlab.lrz.de/open-ees-ses/simses) -用于固定式储能系统的技术经济模拟的软件.
- [CAEBAT OAS](https://vibe.ornl.gov/#introduction) -灵活，健壮且可计算扩展的开放式架构框架，集成了多物理场和多尺度电池模型.
- [universal-battery-database](https://github.com/Samuel-Buteau/universal-battery-database) -通用电池数据库是用于管理锂离子电池数据的开源软件.
- [open_BEA](https://gitlab.lrz.de/open-ees-ses/openbea) -用于电网应用的开放式电池模型.
- [lp_opt](https://gitlab.lrz.de/open-ees-ses/lp_opt) -电池储能系统的线性编程优化工具.
- [SLIDE](https://github.com/davidhowey/SLIDE) -SLIDE是模拟锂离子电池降解的C ++代码.
- [equiv-circ-model](https://github.com/batterysim/equiv-circ-model) -电池，模块和电池组的等效电路模型.
- [long-live-the-battery](https://github.com/dsr-18/long-live-the-battery) -通过机器学习预测电池总循环寿命.
- [ISEAFramework](https://git.rwth-aachen.de/isea/framework) -允许对单个存储系统（例如锂离子电池或双层电容器）或完整的存储系统包进行热电耦合模拟.
- [Ampere](https://github.com/nealde/Ampere) -电化学实验的高级模型包.
- [StorageVET](https://github.com/epri-dev/StorageVET) -评估储能技术和其他与储能配对的其他能源的估值模型.
- [offgridsystems](https://github.com/offgridsystems/Documents) -数据表和组装手册，组件数据表，母线和文件，用于构建免焊接无线BMS DKblock型电池组.
- [3d_milp](https://github.com/ElektrikAkar/3d_milp) -带有电池存储的能源套利优化.


### Hydrogen

- [OPEM](https://github.com/ECSIM/opem) -是用于评估质子交换膜燃料电池性能的建模工具.
- [gopem](https://github.com/ECSIM/gopem) -GOPEM是OPEM的图形用户界面.
- [pem-dataset1](https://github.com/ECSIM/pem-dataset1) -质子交换膜燃料电池数据集.
- [HIM](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/HIM) -氢气基础设施模型，用于分析空间分辨的氢气基础设施路径.
- [pandapipes](https://github.com/e2nIEE/pandapipes) -管道计算工具，可在模拟多能源网格（特别是热力和燃气网络）时补充pandapower.
- [The Hydrogen Risk Assessment Models](https://github.com/sandialabs/hyram) -是有史以来第一个集成确定性和概率模型的软件工具包，用于量化事故场景，预测物理影响以及表征对人员和建筑物的氢危害影响.
- [GasModels.jl](https://github.com/lanl-ansi/GasModels.jl) -用于燃气网络优化的Julia / JuMP软件包.
- [SciGRID_gas](https://www.gas.scigrid.de/) -创建欧洲天然气运输网络自动化网络模型的方法.


## Energy Distribution and Grids

- [SimBench](https://github.com/e2nIEE/simbench) -研究项目SimBench的目标是开发基准数据集，以支持网格规划和运营中的研究.
- [Egret](https://github.com/grid-parity-exchange/Egret) -基于Pyomo优化建模语言的基于Python的电网优化软件包.
- [PyPSA-Eur](https://github.com/PyPSA/pypsa-eur) -欧洲传动系统的开放优化模型.
- [Energy Transition Engine](https://github.com/quintel/etengine) -能量转换模型的计算引擎.
- [Open Smart Grid Platform](https://github.com/OSGP/open-smart-grid-platform) -一个开放，通用，可扩展和独立的“物联网”平台，该平台使公共空间中的各种连接的智能对象易于控制和监视.
- [PowerModels.jl](https://github.com/lanl-ansi/PowerModels.jl) -设计用于在通用平台上对新兴的电网公式和算法进行计算评估.
- [PowerModelsAnnex.jl](https://github.com/lanl-ansi/PowerModelsAnnex.jl) -PowerModels.jl的扩展，它为电力系统优化中的初步和/或探索性方法的开源共享提供了一个家.
- [Power Grid Lib](https://github.com/power-grid-lib/pglib-opf) -该基准库由IEEE PES工作组针对新兴电源系统算法验证的基准进行整理和维护，旨在评估交流最佳功率流问题的完善版本.
- [pypownet](https://github.com/MarvinLer/pypownet) -具有以强化学习为重点的用法的电力网络模拟器.
- [Grid2Op](https://github.com/rte-france/Grid2Op) -一个用于模拟电力系统中顺序决策的测试平台.
- [eDisGo](https://github.com/openego/eDisGo/) -优化基于PyPSA的配电网的灵活性选项和电网扩展.
- [offgridders](https://github.com/rl-institut/offgridders) -对离网或连接到（弱）中央电网的供电系统的容量和调度进行建模和优化.
- [RTS-GMLC](https://github.com/GridMod/RTS-GMLC) -电网现代化实验室联盟的可靠性测试系统.
- [openmodelica-microgrid-gym](https://github.com/upb-lea/openmodelica-microgrid-gym) -适用于微电网的OpenAI体育馆环境.
- [OpenDSS](https://sourceforge.net/projects/electricdss/) -配电系统模拟器，用于支持分布式资源集成和电网现代化.
- [PowerDynamics.jl](https://github.com/JuliaEnergy/PowerDynamics.jl) - Provides all the tools you need to create a dynamic power grid model and analyze it.
- [InfrastructureSystems.jl](https://github.com/NREL-SIIP/InfrastructureSystems.jl) -提供实用程序以支持用于NREL-SIIP中的基础结构建模的数据模型.
- [openleadr](https://www.lfenergy.org/projects/openleadr/) -开放式自动需求响应（OpenADR）是一种开放且可互操作的信息交换模型和新兴的智能电网标准.
- [GridCal](https://github.com/SanPen/GridCal) -旨在成为电力系统研究和仿真的完整平台.
- [pyehub](https://gitlab.com/energyincities/python-ehub) -Energy Hub模型的基于Python的，模块化的和可嵌套的实现（使用混合整数线性编程来平衡需求和供应，系统容量调整和网络流）.
- [origin](https://github.com/energywebfoundation/origin) -一套工具包，共同提供用于能源属性证书的发行和管理的系统.
- [Grid Singularity Energy Exchange Engine (D3A)](https://github.com/gridsingularity/d3a) -用于建模，仿真，优化和（即将推出）下载和部署可识别网格的能量交换的界面和代码库.
- [Backbone](https://gitlab.vtt.fi/backbone/backbone) -用GAMS编写的通用能源网络优化工具.
- [APIS](https://github.com/SonyCSL/APIS) -建立一个微电网，利用可变的可再生能源作为主要电源，并增强电力系统的弹性.
- [pymgrid](https://github.com/Total-RD/pymgrid) -一个Python库，用于生成和模拟大量微电网.
- [SciGRID](https://power.scigrid.de/) -重点将放在欧洲输电网上，但是这些方法将更普遍地适用.
- [mosaik](https://gitlab.com/mosaik/mosaik) -灵活的智能电网协同仿真框架.
- [SmartGridToolbox](https://gitlab.com/SmartGridToolbox/SmartGridToolbox) -旨在为开发各种智能电网仿真和其他应用程序提供可扩展且灵活的起点. 
- [OPEN](https://github.com/EPGOxford/OPEN) -该框架结合了分布式能源资源建模（例如，用于光伏发电源，电池储能系统，电动汽车），能源市场建模，潮流模拟以及用于调度灵活能源的多周期优化.

## Energy Consumption and Efficiency

### Buildings and Cities

- [hpxml](https://github.com/hpxmlwg/hpxml) -家庭绩效XML是家庭绩效行业的数据传输标准.
- [HPXML to Home Energy Score Translator](https://github.com/NREL/hescore-hpxml) -此翻译器脚本将HPXML文件或文件目录作为输入，并从中生成HEScore输入.
- [LoadProfileGenerator](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/LoadProfileGenerator)  -用于为居民用户生成负荷曲线的程序. 基于代理，非常详细.
- [The-building-data-genome-project](https://github.com/buds-lab/the-building-data-genome-project) -非住宅建筑的集合，用于性能分析和算法基准测试.
- [VOLTTRON](https://github.com/VOLTTRON/volttron)  -提供从建筑物和设备收集和存储数据的服务的平台. 它为开发与数据交互的应用程序提供了环境.
- [EnergyPlus](https://github.com/NREL/EnergyPlus) -整个建筑能耗模拟程序，工程师，建筑师和研究人员可使用该程序对建筑物的能耗和用水量进行建模.
- [OpenStudio](https://github.com/NREL/OpenStudio) -跨平台的软件工具集合，可使用EnergyPlus支持整个建筑能源建模，并使用Radiance支持高级日光分析.
- [BEMServer](https://github.com/HIT2GAP-EU-PROJECT/bemserver) -开源Python服务器，用于为建筑物部署能源管理解决方案.
- [SEED](https://github.com/SEED-platform/seed) -Standard Energy Efficiency Data Platform™是一个基于Web的应用程序，可帮助组织轻松管理有关大型建筑物的能源绩效的数据.
- [HPWHsim](https://github.com/EcotopeResearch/HPWHsim) -用于热泵热水器（HPWH）的开源仿真模型.
- [OpenStudio-ERI](https://github.com/NREL/OpenStudio-ERI)  -通过基于OpenStudio / EnergyPlus的工作流程计算能源评估指数（ERI）. 建筑信息通过HPXML文件提供.
- [OpenStudio-HPXML](https://github.com/NREL/OpenStudio-HPXML) -使用OpenStudio / HPXML在EnergyPlus中对住宅建筑进行建模.
- [AixLib](https://github.com/RWTH-EBC/AixLib) -用于建筑性能仿真的Modelica模型库.
- [TEASER](https://github.com/RWTH-EBC/TEASER) -用于高效改造的能源分析和仿真工具.
- [pyCity](https://github.com/RWTH-EBC/pyCity) -用于市区和城市能源系统的数据处理和场景生成的Python软件包.
- [tespy](https://github.com/oemof/tespy) -为热力发电厂（例如发电厂，区域供热系统或热泵）提供功能强大的仿真工具包.
- [RC_BuildingSimulator](https://github.com/architecture-building-systems/RC_BuildingSimulator) -用于建筑物能量模拟的电阻电容模型.
- [City Energy Analyst](https://github.com/architecture-building-systems/CityEnergyAnalyst) -帮助您分析建筑改造，土地使用规划，区域供暖和制冷以及可再生能源对邻里和地区未来成本，排放和能源消耗的影响.
- [The Modelica Buildings](https://github.com/lbl-srg/modelica-buildings) -具有用于建筑能源和控制系统的动态仿真模型的免费开放源代码库.
- [StROBe](https://github.com/open-ideas/StROBe) -在鲁汶大学建筑物理科开发的一种开放式网络工具，用于在openIDEAS建模环境中对用于住宅综合区域能源评估模拟的普适空间进行建模.
- [NYCBuildingEnergyUse](https://github.com/mdh266/NYCBuildingEnergyUse) -通过查看建筑物的使用年限，用水量以及其他能源消耗指标来预测建筑物的温室气体排放量.
- [Smart-Energy-Monitor](https://github.com/jonathanrjpereira/Smart-Energy-Monitor) -目标是使用最少的硬件并通过在单个位置获取电数据来准确预测家庭的每月电费.
- [Hotmaps](https://github.com/HotMaps/Hotmaps-toolbox-service) -用于加热和冷却的开源映射和计划工具.
- [BuildSysPro](https://github.com/EDF-TREE/BuildSysPro) -EDF的Modelica库，用于建筑物，区域和能源系统建模.
- [MPCPy](https://github.com/lbl-srg/MPCPy) -基于Python的开放源代码平台，用于建筑物中的模型预测控制.
- [obc](https://github.com/lbl-srg/obc) -建筑控制序列的性能评估，规范，部署和验证.
- [The Application Domain Extension](https://github.com/cstb/citygml-energy) -基于CityGML格式定义了标准化的数据模型，用于城市能源分析，旨在成为不同城市建模工具和专家数据库之间的参考交换数据格式.
- [PLANHEAT Tool](https://github.com/Planheat/Planheat-Tool) -基于开放源代码的Q-GIS插件，其目的是分析，计划和模拟低碳供热和制冷方案.
- [Energy Signature Analyser](https://gitlab.com/energyincities/energy-signature-analyser) -一个工具箱，用于分析建筑物的能源特征并比较整个建筑物库存中所有建筑物的特征.
- [BuildingSystems](https://github.com/UdK-VPT/BuildingSystems) -开发了Modelica开源BuildingSystems库，用于动态模拟单个房间，建筑物和整个区域的能量行为.
- [modelica-ibpsa](https://github.com/ibpsa/modelica-ibpsa) -在IBPSA项目1中开发的用于建筑和区域能源系统的Modelica库.
- [project1](https://github.com/ibpsa/project1) -创建开源软件，该软件为建筑和区域能源与控制系统的设计和运行奠定了下一代计算工具的基础.
- [teb](https://github.com/TEB-model/teb) -假设峡谷的几何形状简化的图书馆，可以计算邻里比例的城市表面能平衡.
- [tsib](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/tsib) -建立在不同数据库和模型上的Python软件包，用于创建一致的住宅建筑需求和生产时间序列.
- [DHNx](https://github.com/oemof/DHNx) -该软件包提供了一个开放的工具箱，用于区域供热和制冷网络的优化和仿真模型.
- [The Building Data Genome 2 Data-Set](https://github.com/buds-lab/building-data-genome-project-2) -来自Great Energy Predictor III竞赛的整个建筑物非住宅每小时电能表数据.
- [BESOS](https://gitlab.com/energyincities/besos) -用于建筑物和城市能源系统的仿真和优化的模块集合.
- [pythermalcomfort](https://github.com/CenterForTheBuiltEnvironment/pythermalcomfort) -用于计算多个热舒适指数（例如PMV，PPD，SET，自适应）并转换物理变量的软件包.
- [comfort_tool](https://github.com/CenterForTheBuiltEnvironment/comfort_tool) -根据ASHRAE Standard-55，EN Standard 16798和ISO Standard 7730进行舒适性模型计算和可视化的Web界面.
- [resstock](https://github.com/NREL/resstock) - Helping states, municipalities, utilities, and manufacturers identify which building stock improvements save the most energy and money.
- [DSMR-reader](https://github.com/dsmrreader/dsmr-reader) -用于在家中自行读取智能电表DSMR（荷兰智能电表要求）P1端口.
- [Multiscale Solar Water Heating](https://github.com/LBNL-ETA/MSWH) -个人和社区规模项目的太阳能热水系统建模和仿真.
- [eplusr](https://github.com/hongyuanjia/eplusr) -提供了一个丰富的工具包，可直接在R中直接使用整个建筑的能源模拟程序EnergyPlus，从而可以进行程序导航，EnergyPlus的修改，进行参数模拟并检索输出.


### Mobility and Transportation

- [stplanr](https://github.com/ropensci/stplanr) -使用R进行可持续交通规划的软件包.
- [CO2MPAS-TA](https://github.com/JRCSTU/CO2MPAS-TA) -CO2MPAS是用于轻型车辆的具有前瞻性的纵向动力学的CO2和油耗模拟器.
- [wltp](https://github.com/JRCSTU/wltp) -根据车辆特性生成WLTC换档.
- [The Open Charge Point Protocol](https://github.com/NewMotion/ocpp) -用于电动汽车充电器与中央后台系统之间通信的网络协议.
- [ocpp](https://github.com/mobilityhouse/ocpp) -开放收费点协议的Python实现.
- [docile-charge-point](https://github.com/NewMotion/docile-charge-point) -可编写脚本的OCPP充电点模拟器和测试工具.
- [MaaS Global](https://github.com/maasglobal/maas-schemas) - Mobility as a Service API - data model, tests and validation.
- [CoopCycle](https://github.com/coopcycle/coopcycle-web) -一个自助平台，可在您附近订购餐点，并由自行车快递员送餐.
- [EVNotify](https://github.com/EVNotify/EVNotify) -允许您监视电动车辆，并在达到指定的预设充电状态时通知您.
- [icare](https://github.com/diowa/icare) -一个开源拼车平台，用作我们商业产品公司拼车的基础.
- [Carpoolear](https://github.com/STS-Rosario/carpoolear) -是第一个允许该社交网络用户与其他用户共享汽车旅行的阿根廷Facebook应用.
- [UTD19](https://utd19.ethz.ch/) -公开提供最大的多城市交通数据集.
- [OpenEVSE](https://github.com/lincomatic/open_evse) -用于OpenEVSE的固件：开源硬件J1772电动汽车供应设备.
- [OpenEVSE WiFi gateway](https://github.com/OpenEVSE/ESP8266_WiFi_v2.x) -使用ESP8266（ESP-12），该ESP8266通过现有RAPI API串行接口通过串行与OpenEVSE控制器通信.
- [navitia](https://github.com/CanalTP/navitia) -开源Web API，最初用于提供有关城市交通网络的旅行者信息.
- [DeepMove](https://github.com/vonfeng/DeepMove) -通过注意力递归网络预测人员流动性.
- [mobility-data-specification](https://github.com/openmobilityfoundation/mobility-data-specification) -数据标准，以实现出行公司与地方政府之间的通信.
- [sumo](https://github.com/eclipse/sumo)  -SUMO是一个开放源代码，高度可移植，微观且连续的流量模拟程序包，旨在处理大型网络. 它允许包括行人在内的多式联运模拟，并带有用于场景创建的大量工具.
- [OpenConcept](https://github.com/mdolab/openconcept) - A toolkit for conceptual MDAO of aircraft with unconventional propulsion architectures.
- [Open Charge Map](https://github.com/openchargemap/ocm-system) -电动汽车充电地点的全球公共注册处.
- [EVCC](https://github.com/andig/evcc) -在Go中实现了带有PV集成的可扩展EV充电控制器.
- [SteVe](https://github.com/RWTH-i5-IDSG/steve) -提供用于管理充电点，用户数据和RFID卡以进行用户身份验证的基本功能，并且已在运行中成功进行了测试.
- [RISE-V2G](https://github.com/V2GClarity/RISE-V2G) -Vehicle-2-Grid通信接口ISO 15118的唯一功能齐全的参考实现.
- [simobility](https://github.com/sash-ko/simobility) -人性化的Python框架，可帮助科学家和工程师原型化和比较车队优化算法（自动和人为驾驶的车辆）.
- [MobiVoc](https://github.com/vocol/mobivoc) -面向未来的移动解决方案的开放式词汇表.
- [Transportr](https://github.com/grote/Transportr) -尊重您的隐私和自由的公共交通同伴.
- [OneBusAway](https://github.com/OneBusAway/onebusaway-android) -实时运输信息的开源平台.
- [transitfeed](https://github.com/google/transitfeed) -一个Python库，用于以GTFS格式读取，验证和写入运输时间表信息.
- [node-gtfs](https://github.com/BlinkTagInc/node-gtfs) -将GTFS公交数据导入SQLite并查询路线，站点，时间，票价等.
- [Public Transport Enabler](https://github.com/schildbach/public-transport-enabler) -在Java项目中释放公共交通数据.
- [osm2gtfs](https://github.com/grote/osm2gtfs) - Turn OpenStreetMap data and schedule information into GTFS.
- [Quetzal](https://github.com/systragroup/quetzal) -Quetzal是一个模型库，旨在进行运输计划和交通预测.
- [quetzal_germany](https://github.com/marlinarnz/quetzal_germany) -使用格查尔运输模型套件的德国四步运输模型.
- [MATSim](https://github.com/matsim-org/matsim-libs) -MATSim提供了一个工具箱，用于运行和实施大规模的基于代理的传输模拟.
- [OpenMobility](https://openmobility.eclipse.org/) -推动开源移动建模和仿真技术的发展和广泛采用.
- [NoiseModelling](https://github.com/Ifsttar/NoiseModelling) -一个免费的开源模型来计算噪声图.
- [NoiseCapture](https://github.com/Ifsttar/NoiseCapture) - Android App dedicated to the measurement of environmental noise.
- [bikedata](https://github.com/ropensci/bikedata)  -旨在从提供数据的所有公共自行车租赁系统中随时导入历史旅行数据. 随着更多系统发布开放数据，将不断扩展.
- [CyclOSM](https://github.com/cyclosm/cyclosm-cartocss-style) - A CartoCSS map style designed with cycling in mind.
- [Gym Electric Motor](https://github.com/upb-lea/gym-electric-motor) -用于电机的OpenAI体育馆环境.
- [BEAM](https://github.com/LBNL-UCB-STI/beam) - The Framework for Modeling Behavior, Energy, Autonomy, and Mobility in Transportation Systems.
- [WoBike](https://github.com/ubahnverleih/WoBike)  -共享单车服务可以向附近的自行车展示公共交通和多式联运路线应用程序. 因此，这里有一个列表，显示了其中一些平台的API.
- [multicycles](https://github.com/PierrickP/multicycles) -在一张地图上汇总，共有100多种共享车辆，例如自行车，踏板车，轻便摩托车和小汽车.
- [pybikes](https://github.com/eskerda/pybikes) -提供了一套工具来抓取来自不同网站和API的自行车共享数据，从而提供了一套连贯且通用的类和方法来访问此类信息.
- [sustainable-mobility-api](https://gitlab.com/mshepherd/sustainable-mobility-api) -由Python库和HTTP API组成，用于估算个人移动性对环境的影响.
- [ChargyDesktopApp](https://github.com/OpenChargingCloud/ChargyDesktopApp) -Chargy是透明的软件，用于安全和透明的电动汽车充电过程，如德国“ Eichrecht”所定义.
- [WWCP_OCPP](https://github.com/OpenChargingCloud/WWCP_OCPP) -全球充电协议（WWCP）和开放充电点协议（OCPP v1.6 / v2.0）之间的连接.
- [WWCP_Core](https://github.com/OpenChargingCloud/WWCP_Core) -全球充电协议套件是协议的集合，目的是通过可扩展且安全的Internet协议连接电动汽车解决方案领域的市场参与者.
- [openv2g](http://openv2g.sourceforge.net/) -启动该项目的目的主要是支持ISO和IEC标准化过程，以指定所谓的“第2车辆网格通信接口”（V2G CI），该标准现已成为ISO IEC 15118规范.
- [OptaPlanner](https://github.com/kiegroup/optaplanner) -Java约束求解器，用于解决车辆路线选择，员工烦恼，任务分配，会议安排和其他计划问题.
- [RAMP-mobility](https://github.com/RAMP-project/RAMP-mobility) -RAMP主机在产生自下而上的随机电动汽车负荷曲线方面的新应用.
- [emobpy](https://gitlab.com/diw-evu/emobpy/emobpy) -可以创建电动汽车轮廓的Python工具.
- [PCT](https://github.com/ITSLeeds/pct/) -目标是增加“自行车寿命倾向工具”（PCT）生成的数据的可访问性和可重复性.
- [goat](https://github.com/goat-community/goat) -能够模拟步行和骑自行车的辅助功能.
- [gtfs-router](https://github.com/ATFutures/gtfs-router) -R包，用于通过GTFS（通用运输提要规范）数据进行路由.
- [CityFlow](https://github.com/cityflow-project/CityFlow/) -适用于大规模城市交通场景的多Agent强化学习环境.
- [Complete_Street_Rule](https://github.com/d-wasserman/Complete_Street_Rule) -面向ArcGIS CityEngine场景的设计工具，旨在使用户能够快速创建程序生成的多峰街道.
- [tesla_powerwall](https://github.com/jrester/tesla_powerwall) -Python Tesla Powerwall API，用于使用本地终结点.
- [Vehicle Energy Dataset](https://github.com/gsoh/VED) -用于车辆能耗研究的大规模数据集.
- [gbfs](https://github.com/NABSA/gbfs) -通用Bikeshare Feed规范的文档，这是用于共享出行系统可用性的标准化数据Feed.
- [Bike Index](https://github.com/bikeindex/bike_index) -有效的自行车注册：在线，功能强大，免费.
- [go-ocpp](https://github.com/voltbras/go-ocpp) -Golang中的v1.5和v1.6开放收费点协议实现.
- [EVMap](https://github.com/johan12345/EVMap) -Android应用程序，可访问goingelectric.de电动汽车充电站目录.
- [emobility-smart-charging](https://github.com/SAP/emobility-smart-charging) -带有REST API的智能充电算法，适用于电动车队.
- [open-ev-data](https://github.com/chargeprice/open-ev-data) -电动汽车规格的开放数据集.
- [SmartEVSE](https://github.com/SmartEVSE/smartevse) -智能EVSE电动汽车充电站.

### Production and Industry

- [Industry Energy Tool](https://github.com/NREL/Industry-Energy-Tool) -由NREL开发的计算器，用于在人口普查地区和县级预测美国工业部门的能源使用和排放的能效和燃料转换方案.
- [Industry Energy Data Book](https://github.com/NREL/Industry-energy-data-book) -总结了能源使用的主要趋势，并确定了在四个工业子行业（农业，建筑，制造业和采矿业）中能源使用的主要趋势及其潜在的经济驱动因素.
- [CalTRACK](https://github.com/energy-market-methods/caltrack) -方法是在开放，透明的利益相关者流程中开发的，该流程使用经验测试来定义可复制的方法，以使用来自现有条件基线的月度或间隔数据来计算归一化的计量能源消耗.
- [OpenModelica](https://github.com/OpenModelica/OpenModelica) -基于开源Modelica的建模和仿真环境，旨在用于工业和学术用途.

### Computation and Services

- [H2020 CATALYST](https://gitlab.com/project-catalyst) -在能源灵活性生态系统中转换数据中心.
- [Energy-Languages](https://github.com/greensoftwarelab/Energy-Languages) -使用计算机语言基准游戏进行编程语言能耗分析的全套工具.
- [energyusage](https://github.com/responsibleproblemsolving/energy-usage) -一个Python程序包，用于测量计算对环境的影响.
- [Green Cost Explorer](https://github.com/thegreenwebfoundation/green-cost-explorer) -查看您的云费用中有多少用于化石燃料，因此您可以做正确的事情并进行转换.
- [Scaphandre](https://github.com/hubblo-org/scaphandre) -开源软件代理，可跟踪服务器中ICT服务的能耗.
- [CPU Energy Meter](https://github.com/sosy-lab/cpu-energy-meter) -一种Linux工具，可以在精细的时间间隔内监视Intel CPU的功耗.
- [PowerAPI](https://github.com/powerapi-ng/powerapi) -用于构建软件定义的功率计的中间件工具箱.


## Energy System Assessment

### Modeling

- [Open Energy System Models](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_energy_system_models) -用于探索未来的能源系统，通常用于涉及能源和气候政策的问题.
- [Open Models](https://wiki.openmod-initiative.org/wiki/Open_Models) -此页面列出了根据开源许可证发布的能源模型.
- [GCAM](https://github.com/JGCRI/gcam-core) -是一种动态递归模型，具有经济，能源部门，土地使用和水资源等技术含量高的表示形式，与气候模型相关联，可用于探索缓解气候变化的政策，包括碳税，碳交易，法规和加速部署能源技术.
- [System Advisor Model](https://github.com/NREL/SAM)  -用于发电项目的模拟程序. 它具有用于各种可再生能源系统的模型以及用于住宅，商业和公用事业规模项目的财务模型.
- [openTEPES](https://github.com/IIT-EnergySystemModels/openTEPES) -确定新设施（发电机，ESS和生产线）的投资计划，以最低的成本满足预测的需求.
- [PowerGenome](https://github.com/gschivley/PowerGenome) -快速，轻松地为电力系统模型创建输入的工具.
- [load_forecasting](https://github.com/pyaf/load_forecasting) -使用ARIMA，RNN，LSTM和GRU模型对德里地区的电力负荷进行负荷预测.
- [REopt_Lite_API](https://github.com/NREL/REopt_Lite_API)  -提供了NREL更全面的REopt模型的功能子集. 两种模型均提供并发的多种技术集成和优化功能，以帮助组织实现其成本节省和能源绩效目标.
- [pandapower](http://www.pandapower.org/) -易于使用的开源工具，可高度自动化地用于电力系统建模，分析和优化.
- [urbs](https://github.com/tum-ens/urbs) -分布式能源系统的线性优化模型.
- [Dispa-SET](https://github.com/energy-modelling-toolkit/Dispa-SET) -允许在任何详细级别（例如微电网，区域，国家/地区，大陆）对电力系统进行建模.
- [Calliope](https://github.com/calliope-project/calliope) -开发能源系统模型的框架，重点是灵活性，高空间和时间分辨率，基于同一基本模型执行多次运行的能力以及框架和模型的明确区分.
- [Euro-Calliope](https://github.com/calliope-project/euro-calliope) -使用Calliope建立的欧洲电力系统模型.
- [OSeMOSYS](https://github.com/OSeMOSYS/OSeMOSYS)  -用于长期综合评估和能源计划的开源建模系统. 它已被用来开发从大洲（非洲电力池，南美，EU28 + 2）到国家，地区和村庄的规模的能源系统模型.
- [REVUB](https://github.com/VUB-HYDR/REVUB) -主要目标是模拟水力发电厂的灵活运营如何如何帮助将可再生电力与可变的太阳能和风能混合使用，以提供可靠的电力供应和负荷跟踪服务.
- [FINE](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/FINE) -提供用于建模，优化和评估能源系统的框架.
- [CoMPAS](https://github.com/com-pas/compas-architecture) -成立以开发与IEC 61850模型实施（配置文件管理）和电力行业保护自动化与控制系统的配置有关的开源软件组件.
- [PowerSimulations.jl](https://github.com/NREL-SIIP/PowerSimulations.jl) -是用于电力系统建模和电力系统运行仿真的Julia软件包.
- [PowerSystems.jl](https://github.com/NREL-SIIP/PowerSystems.jl) -使用Julia结构提供严格的数据模型，以进行电力系统分析和建模.
- [Balmorel](https://github.com/balmorelcommunity/Balmorel) -从国际角度分析电力，热电联产的局部均衡模型.
- [DistAIX](https://git.rwth-aachen.de/acs/public/simulation/DistAIXFramework/distaix) -用于网络物理电力系统的模拟器，该模拟器利用高性能计算技术来扩大仿真规模.
- [The Open Energy Ontology](https://github.com/OpenEnergyPlatform/ontology) - A domain ontology of the energy-system modeling context.
- [nempy](https://github.com/UNSW-CEEM/nempy) -旨在增强澳大利亚电力行业的建模和分析能力.
- [NEMO](https://github.com/bje-/NEMO) -国家电力市场优化器是按时间顺序调度的模型，用于测试和优化常规和可再生发电技术的不同组合.
- [GlobalEnergyGIS](https://github.com/niclasmattsson/GlobalEnergyGIS) -使用公共​​数据集为任意世界区域中的可再生能源的能源模型生成输入数据.
- [IDEAS](https://github.com/open-ideas/IDEAS) -Modelica库允许在建筑物和支线级同时进行热力和电气系统的瞬态仿真.
- [Antares Simulator](https://github.com/AntaresSimulatorTeam/Antares_Simulator) -是一个开源的电源系统模拟器，用于在短时间或远程时间范围内量化互连能源系统的充分性或经济性能.
- [Hierarchical Engine for Large-scale Infrastructure Co-Simulation](https://github.com/GMLC-TDC/HELICS) -如今，核心用途是在能源领域，该领域对广泛的电力系统，天然气，通信和控制方案，运输，建筑以及相关领域的工具提供了广泛且不断增长的支持.
- [oemof-solph](https://github.com/oemof/oemof-solph) -用于能源系统建模和优化的模型生成器.
- [oemof-thermal](https://github.com/oemof/oemof-thermal) -提供工具对oemof.solph进行扩展以对热能成分进行建模，例如压缩热泵，集中式太阳能发电厂，蓄热器和太阳能集热器.
- [dpsim](https://git.rwth-aachen.de/acs/public/simulation/dpsim/dpsim) -在动态相量以及电磁瞬态域中运行的实时电力系统模拟器.
- [VILLASnode](https://git.rwth-aachen.de/acs/public/villas/node) -连接实时电网仿真设备.
- [openENTRANCE](https://github.com/openENTRANCE/nomenclature) -Horizo​​n 2020 openENTRANCE项目旨在开发，使用和传播一个开放，透明和集成的建模平台，以评估欧洲的低碳转型路径.
- [Joulia.jl](https://github.com/JuliaEnergy/Joulia.jl) -朱莉娅的大型空间动力系统模型.
- [The IDAES Toolkit](https://github.com/IDAES/idaes-pse) -旨在提供基于仿真的多尺度开源计算工具和模型，以支持创新高级能源系统的设计，分析，优化，放大，操作和故障排除.
- [Temoa](https://github.com/TemoaProject/temoa) -能源模型优化和分析工具（Temoa）是用于进行能源系统分析的开源建模框架.
- [PowerSystemDataModel](https://github.com/ie3-institute/PowerSystemDataModel) -提供了广泛的数据模型，能够以高粒度对能源系统进行建模，例如用于自下而上的模拟.
- [PyPSA-Eur-Sec](https://github.com/PyPSA/pypsa-eur-sec) -欧洲能源系统的部门耦合开放优化模型.
- [antaresViz](https://github.com/rte-antares-rpackage/antaresViz) -可视化Antares的结果，这是一个开放源代码的电源系统模拟器，任何在短时间内或遥远的时间范围内有价值的人都可以使用它来量化互连能源系统的充分性或经济性能.
- [antaresRead](https://github.com/rte-antares-rpackage/antaresRead) -导入，操作和探索Antares模拟的结果.
- [Spine-Toolbox](https://github.com/Spine-project/Spine-Toolbox) -定义，管理和执行各种能源系统仿真模型的应用程序.
- [demandlib](https://github.com/oemof/demandlib) -使用demandlib，您可以通过将其缩放到所需的需求来创建各个部门的功率和热量分布.
- [dieter_py](https://gitlab.com/diw-evu/dieter_public/dieter_py) -已开发出一种开源电力部门优化模型，以研究储能和部门耦合选项在未来可再生能源比例较高的情况下的作用.
- [OMEGAlpes](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes) -旨在成为用于线性优化（LP，MILP）的能源系统建模工具.
- [deflex](https://github.com/reegis/deflex) -灵活的多区域能源系统模型，可提供热量，功率和流动性.
- [energy-py-linear](https://github.com/ADGEfficiency/energy-py-linear) -使用混合整数线性规划优化能源系统.
- [switch-model](https://github.com/switch-model) -具有大量可再生能源的电力系统的最佳计划模型.
- [AnyMOD.jl](https://github.com/leonardgoeke/AnyMOD.jl) -创建具有多个容量扩展周期的大规模能源系统模型，这些模型被表示为线性优化问题.
- [FlexiGIS](https://github.com/FlexiGIS/FlexiGIS) -提取，过滤和归类地理参考的城市能源基础设施，并在城市环境中分配所需的分散存储.
- [EMMA](https://neon.energy/emma/) -涵盖法国，比荷卢经济联盟，德国和波兰的西北欧洲电力市场的技术经济模型.
- [reVX](https://github.com/NREL/reVX) -可再生能源潜力（V）交换嘟嘟.


### Analysis

- [Open Energy Platform](https://github.com/OpenEnergyPlatform/oeplatform)  -旨在确保能源系统研究的质量，透明度和可重复性. 它是各种工具和信息的集合，有助于处理与能源相关的数据.
- [PyPSA](https://github.com/PyPSA/PyPSA) -一个用于模拟和优化现代电力系统的免费软件工具箱，其中包括诸如具有单位承诺量的常规发电机，风力和太阳能发电量可变，存储单元，与其他能源部门的耦合以及交流和直流电混合网络等功能.
- [oemof](https://github.com/oemof/oemof)  -开放式能源建模框架-用于能源系统建模和优化的Python工具箱. 一个社区驱动的，模块化，灵活且通用的软件项目.
- [pyGRETA](https://github.com/tum-ens/pyGRETA) -可再生时间序列和mAps的Python生成器：一种工具，可为全球范围内的用户定义区域生成高分辨率的潜在地图和时间序列.
- [RESKit](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/RESKit) -用于帮助生成可再生能源发电时间序列以进行能源系统分析的工具包.
- [PowSyBl](https://github.com/powsybl/powsybl-core) -用Java编写的开源框架，可以轻松编写用于电力系统仿真和分析的复杂软件.
- [PowSyBl Open Load Flow](https://github.com/powsybl/powsybl-open-loadflow)  -可在PowSyBl Core中找到的潮流API的开源实现. 它支持AC Newtow-Raphson和线性DC计算方法.
- [matpower](https://github.com/MATPOWER/matpower) -一组M文件，用于使用MATLAB或Octave解决潮流，连续潮流和最佳潮流问题.
- [energyRt](https://github.com/energyRt/energyRt) -使能源系统建模像R中的线性回归一样简单.
- [MVS](https://github.com/rl-institut/mvs_eland) -多矢量仿真器允许评估包括能量载体电，热和/或气的局部扇形耦合能源系统.
- [PowNet](https://github.com/kamal0013/PowNet) -用于模拟大型（区域到国家）电力系统的机组承诺和经济调度的最小成本优化模型.
- [OpenIPSL](https://github.com/OpenIPSL/OpenIPSL) -用Modelica语言编写的电力系统组件模型库，可用于电力系统动态分析，例如相量时域仿真.
- [pyam](https://github.com/IAMconsortium/) -提供一套工具和功能，用于分析和可视化综合评估方案，能源系统分析和部门研究的输入数据（即假设/参数化）和结果（模型输出）.
- [RAMP](https://github.com/RAMP-project/RAMP) -用于产生高分辨率多能量分布图的自下而上的随机模型，其构想是仅可获取有关用户行为的粗略信息的情况下的应用.
- [PowerGAMA](https://bitbucket.org/harald_g_svendsen/powergama/src/master/) -一个Python软件包，用于对具有可变能源和存储系统的互连电源系统进行逐时最佳功率分析.
- [POMATO](https://github.com/richard-weinhold/pomato) -易于使用的工具，可对现代电力市场进行全面分析.
- [PowerGAMA](https://bitbucket.org/harald_g_svendsen/powergama/) -轻量级的仿真工具，用于对大型电力系统中的可再生能源集成进行高级分析.
- [Power System Analysis Toolbox](http://faraday1.ucd.ie/psat.html) -用于电力系统分析和仿真的Matlab工具箱.
- [USelectricity](https://github.com/RamiKrispin/USelectricity) - Forecast the US demand for electricity.

### Optimization

- [reV](https://github.com/NREL/reV) - Enables the efficient and scalable computation of renewable energy generation, levelized cost of energy, application of geospatial exclusion layers, and generation of renewable energy supply curves.
- [openCEM](https://github.com/openCEMorg/openCEM) -澳大利亚国家能源市场的容量扩展模型和优化器.
- [energy-py](https://github.com/ADGEfficiency/energy-py) -能源系统的强化学习.
- [glaes](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/glaes) -能源系统的地理空间土地可用性.
- [onsset](https://github.com/OnSSET/onsset) -已开发出基于GIS的优化工具，以支持电气化规划和决策，以实现当前未服务位置的能源获取目标.
- [whobs-server](https://github.com/PyPSA/whobs-server) -这是用于通过风能，太阳能和储能（使用电池和电解氢气）在线优化零直接排放电力系统的代码，可根据您选择的成本和其他假设提供基本负荷的电力需求.
- [CityLearn](https://github.com/intelligent-environments-lab/CityLearn) -用于需求响应和负载整形的官方强化学习环境.
- [rl-testbed-for-energyplus](https://github.com/IBM/rl-testbed-for-energyplus) -使用EnergyPlus对强化学习进行了功耗优化测试.
- [tsam](https://github.com/FZJ-IEK3-VSA/tsam) -一个Python包，该包使用不同的机器学习算法来汇总时间序列.

### Monitoring and Control

- [OpenEMS](https://github.com/OpenEMS/openems) -开源能源管理系统.
- [eemeter](https://github.com/openeemeter/eemeter) -一个开放源代码的Python软件包，用于实施和开发用于计算标准化计量能耗和避免能耗的标准方法.
- [OperatorFabric](https://github.com/opfab/operatorfabric-core) -模块化，可扩展，工业强度并经过现场测试的平台，可用于电力，水和其他公用事业运营.
- [energy-sparks](https://github.com/Energy-Sparks/energy-sparks) -旨在帮助学校提高能源效率的开源应用程序.
- [emonpi](https://github.com/openenergymonitor/emonpi) -OpenEnergyMonitor系统具有监视电能使用/发电，温度和湿度的功能.
- [EmonLib](https://github.com/openenergymonitor/EmonLib) -Arduino能源监控库.
- [Emoncms](https://github.com/emoncms/emoncms) -Emoncms是功能强大的开源Web应用程序，用于处理，记录和可视化能源，温度和其他环境数据.
- [STM32 Energy Monitoring](https://github.com/openenergymonitor/STM32) -以下资源是使用STM32平台进行能量监控的工作指南，作为开发工作的一部分写入了下一代OpenEnergyMonitor硬件.


## Datasets on Energy Systems

- [OpenNEM](https://github.com/opennem/opennem-fe) -旨在使更广泛的受众更容易获得国家电力市场公共数据的丰富性.
- [Open Power System Data](https://open-power-system-data.org/data-sources) -有助于欧洲电力系统建模的主要数据源列表.
- [The Public Utility Data Liberation Project](https://github.com/catalyst-cooperative/pudl) -使美国的能源数据更易于访问和使用.
- [Global Power Plant Database](https://github.com/wri/global-power-plant-database) -全面，全球和开放的电厂数据库.
- [electricitymap-contrib](https://github.com/tmrowco/electricitymap-contrib) -实时显示电力消耗产生的二氧化碳排放量.
- [entsoe-py](https://github.com/EnergieID/entsoe-py) -ENTSO-E API（欧洲电力传输系统运营商网络）的Python客户端.
- [time series](https://github.com/Open-Power-System-Data/time_series) -包含用于编译欧洲电力系统时间序列数据的脚本.
- [renewable power plant](https://github.com/Open-Power-System-Data/renewable_power_plants) -包含用于创建德国，丹麦，法国和波兰的可再生能源发电厂列表的脚本，以及德国按能源类型划分的累计装机容量的每日时间序列.
- [conventional power plants](https://github.com/Open-Power-System-Data/conventional_power_plants)  -包含有关德国以及其他某些欧洲国家的常规电厂的数据. 数据包括具有技术特征的单个发电厂.
- [open-MaStR](https://github.com/OpenEnergyPlatform/open-MaStR) -从BNetzA数据库Marktstammdatenregister下载并处理德国能源数据.
- [powerplantmatching](https://github.com/FRESNA/powerplantmatching) -清洁，标准化和合并多个电厂数据库的工具集.
- [GeoNuclearData](https://github.com/cristianst85/GeoNuclearData) -包含有关全球核电厂信息的数据库.
- [pyEIA](https://github.com/thomastu/pyEIA) -供需要数据的研究人员使用的能源信息管理API Python客户端.
- [EIA](https://github.com/ropensci/eia) -包装美国能源信息管理局开放数据API的R软件包.
- [atlite](https://github.com/PyPSA/atlite) -Aarhus RE Atlas的轻量级版本，用于将天气数据转换为电力系统数据.
- [NYISOToolkit](https://github.com/m4rz910/NYISOToolkit) -来自纽约独立系统运营商的一组模块，用于访问电力系统数据，生成统计信息并创建可视化.
- [Photovoltaic time series for European countries](https://zenodo.org/record/2613651#.XRtJRP7Rapo) -包含38个小时的小时序列，表示每个欧洲国家（EU-28加上塞尔维亚，波斯尼亚和黑塞哥维那，挪威和瑞士）的光伏容量因子.
- [SolarData](https://github.com/dazhiyang/SolarData) -下载并处理一些公开可用的太阳能数据集.
- [UKgrid](https://github.com/RamiKrispin/UKgrid) -R数据包，其中包含2005年4月至2019年10月之间英国国家电网的电力历史需求.
- [USgrid](https://github.com/RamiKrispin/USgrid) -美国每小时的电力需求和供应.
- [ESIOS](https://github.com/SanPen/ESIOS) -全面的库，可使用Python访问西班牙电力市场实体.
- [energy-data](https://github.com/owid/energy-data) -有关全球能源消耗（一次能源，人均和增长率），能源结构，电力结构和其他相关指标的数据.
- [OpenEI](https://openei.org) -一个知识共享的在线社区，致力于将人们与世界各地能源资源的最新信息和数据联系起来.
- [Power grid frequency data base](https://osf.io/by5hu/) -该数据集包含来自世界各地多个电网的精确时标（以GPS为参考）的频率数据，分辨率为一秒，原始数据摘录为1小时.
- [EnergyDataSimulationChallenge](https://github.com/enechange/EnergyDataSimulationChallenge) -允许申请人展示其分析和开发利用大量能源生产数据的软件的能力.


## Emissions

### Carbon Footprint

- [impact](https://github.com/mlco2/impact/) -使用我们的计算器计算您的ML模型的排放量，并使用我们生成的乳胶模板将结果添加到您的论文中.
- [carbon footprint](https://github.com/protea-earth/carbon_footprint) -使用命令行界面轻松计算您的碳足迹.
- [CarbonFootprintEGU](https://github.com/milankl/CarbonFootprintEGU) -2019年欧洲地球科学联盟大会的旅行碳足迹.
- [Bloom](https://github.com/tmrowco/northapp-contrib)  -一种SaaS，可让公司成为气候领导者，从计算其对气候的影响到就其气候工作进行交流. 它可以连接到尽可能多的数据源，以评估您的碳足迹并找到缓解的机会.
- [NMF.earth app](https://github.com/NMF-earth/nmf-app) -了解并减少iOS和Android的碳足迹.
- [EnergyPATHWAYS](https://github.com/energyPATHWAYS/EnergyPATHWAYS) -Energy Pathways Model是一种专业的开源能源和碳计划工具，可用于评估长期的，经济范围内的温室气体减排方案.
- [CarbonFootprint](https://gitlab.com/aossie/CarbonFootprint) -浏览器扩展程序，可在多个地图服务中显示碳足迹信息.
- [carbontracker](https://github.com/lfwa/carbontracker) -跟踪和预测训练深度学习模型的能源消耗和碳足迹.
- [experiment-impact-tracker](https://github.com/Breakend/experiment-impact-tracker) -旨在成为跟踪能源使用，碳排放和计算系统利用率的简单插入方法.
- [green-ai](https://github.com/daviddao/green-ai) -绿色AI标准旨在制定标准并提高人们对AI研究与开发中最佳环境实践的认识.
- [code-carbon](https://github.com/mlco2/code-carbon) -跟踪Compute的排放并提出减少其对环境影响的建议方法.
- [Carbonalyser](https://github.com/carbonalyser/Carbonalyser) -可以可视化Internet浏览导致的电力消耗和温室气体排放.
- [argos](https://github.com/marmelab/argos)  -一种用于测量给定Docker命令的使用情况并查看其性能演变的工具.  Argos能够针对给定命令测量Docker容器的CPU，内存和网络使用情况. 通过测量dockerized端到端测试的资源消耗，Argos可以比较不同版本之间的应用消耗.
- [ecometer](https://gitlab.com/ecoconceptionweb/ecometer) -加载网站，计算指标（来自网络活动，加载的有效负载和网页），并根据最佳实践列表将其用于​​评估网站的生态设计成熟度.
- [patch-node](https://github.com/patch-technology/patch-node) -全球碳中和之路将通过程序性补偿.
- [co2.js](https://github.com/thegreenwebfoundation/co2.js) -一个npm模块，用于访问绿色的Web API，并估计使用数字服务产生的碳排放量.
- [blockchain-carbon-accounting](https://github.com/opentaps/blockchain-carbon-accounting) -碳会计和认证工作组守则.
- [nvidia-co2](https://github.com/kylemcdonald/nvidia-co2) -为nvidia-smi增加了gCO2eq排放量.
- [footprint](https://github.com/acircleda/footprint) -一个R包，用于根据IATA机场代码或纬度和经度来计算航空旅行中的碳足迹.

### Carbon Capture

- [SimCCS](https://github.com/simccs/SimCCS) -用于碳捕集与封存基础设施设计的软件平台.
- [FOQUS](https://github.com/CCSI-Toolset/FOQUS) -不确定性和替代物的优化和量化框架.
- [Carbon Capture and Storage](https://github.com/yohanesnuwara/carbon-capture-and-storage) -这是一个完整的建模工作流程，集成了储层模拟数据，岩石物理学，延时地震和碳酸盐岩中二氧化碳注入的地质力学.<!--lint ignore awesome-spell-check-->
- [GEOSX](https://github.com/GEOSX/GEOSX) -用于模拟地下流动，运输和地质力学耦合的模拟框架.
- [OpenIAM](https://gitlab.com/NRAP/OpenIAM) -由国家风险评估合作伙伴计划第二阶段开发的开源综合评估模型，以促进地质碳封存项目的风险评估，管理和密闭保证.

### Emission Observation and Modeling

- [ghg emissions indicator](https://github.com/bcgov/ghg-emissions-indicator) -在不列颠哥伦比亚省的环境报告中发布了用于温室气体排放指标的R脚本.
- [DuMux](https://git.iws.uni-stuttgart.de/dumux-repositories/dumux) -基于DUNE框架，旨在为复杂的非线性现象提供大量数值模型以及灵活的离散化方法，例如CO2隔离，土壤修复，癌症治疗中的药物输送等.
- [batch7 satellite ges](https://github.com/dataforgoodfr/batch7_satellite_ges/) -我们项目的目标是根据NASA的OCO-2卫星测得的碳浓度数据，对地球上的CO2排放进行定位.
- [CO2 Emission Datasets](https://www.che-project.eu/data-portal) -CHE数据门户网站提供了一个接口，可用于通过项目使用和提供的分布式数据，可以作为输入数据集或作为结果数据集.
- [Global Carbon Budget](https://github.com/openclimatedata/global-carbon-budget) -碳循环源和汇的年度生活数据出版物，由多个数据源以及多个组织和研究小组生成.
- [emissions-api](https://github.com/emissions-api/emissions-api) -一种解决方案，可轻松访问与气候相关的气体的排放数据.
- [eixport](https://github.com/atmoschem/eixport) -R-Package，具有读取VEIN和其他模型中不同格式的排放并将排放导出为适合其他模型的适当格式的功能.
- [EmissV](https://github.com/atmoschem/EmissV) -该软件包提供了一些方法来创建排放（重点是车辆排放），以用于数字空气质量模型（例如WRF-Chem）.
- [vein](https://gitlab.com/ibarraespinosa/vein) -R包，用于估算车辆排放清单.
- [The Community Emissions Data System](https://github.com/JGCRI/CEDS) -对工业时代（1750年至今）的全球空气排放物产生一致的估计.
- [national-climate-plans](https://github.com/openclimatedata/national-climate-plans) -《联合国气候变化框架公约》登记册中规定的国家自主决定的缴款额，仅包含主要文件，如果有多种版本，则使用英文版本.
- [PyChEmiss](https://github.com/quishqa/PyChEmiss) -PyChEmiss是一个Python脚本，用于从运行WRF-Chem模型所需的局部排放中创建wrfchemi文件.
- [co2-data](https://github.com/owid/co2-data) -《我们的世界》中有关二氧化碳和温室气体排放的数据.
- [X-STILT](https://github.com/uataq/X-STILT) -处理垂直整合的色谱柱CO2和潜在其他痕量气体的大气传输模型.
- [stilt](https://github.com/uataq/stilt) -开源拉格朗日粒子扩散模型，广泛用于模拟污染和温室气体在大气中的传输.
- [OPGEE](https://github.com/arbrandt/OPGEE) -石油生产温室气体排放估算器.
- [OpenGHG](https://github.com/openghg) -用于温室气体数据分析和协作的云平台.

## Ecological Footprint

### Life Cycle Assessment

- [exiobase](https://www.exiobase.eu/) -全球详细的多区域环境扩展供需表（MR-SUT）和投入产出表（MR-IOT）.
- [bonsai](https://github.com/BONSAMURAIS/bonsai) -BONSAI的目标是随时随地免费提供可靠的，公正的产品（产品足迹）可持续性信息，以支持产品比较和决策.
- [brightway2](https://github.com/brightway-lca/brightway2) -生命周期评估的开源框架.
- [carculator](https://github.com/romainsacchi/carculator) -对车辆进行快速的前瞻性环境和经济生命周期评估.
- [Electricity Life Cycle Inventory](https://github.com/USEPA/ElectricityLCI) -一个Python程序包，它使用标准化的设施发布和发电数据来创建区域化的生命周期清单（LCI）模型，用于美国的发电，混合发电，消耗混合以及向最终用户分配电能，并具有嵌入式系统流程上游燃料生产和基础设施.
- [uslci-content](https://github.com/uslci-admin/uslci-content) -美国生命周期清单数据库的补充内容.
- [OpenLCA](https://github.com/GreenDelta/olca-app) -可持续性和生命周期评估的开源和免费软件.
- [openlca-python-tutorial](https://github.com/GreenDelta/openlca-python-tutorial) -解释了Python中openLCA API的用法.
- [Global LCA Data Access Network](https://www.globallcadataaccess.org/) -收集生命周期数据集提供者和其他利益相关者，他们的共同目标是通过增强，可互操作的全球访问LCA数据集来改善与可持续性相关的决策.
- [BioSTEAM_LCA](https://github.com/scyjth/biosteam_lca) -敏捷的生命周期评估平台，可以快速，灵活地评估不确定性条件下生物炼油厂的生命周期对环境的影响.
- [lca_algebraic](https://github.com/oie-mines-paristech/lca_algebraic) -Brightway2上方的一小层，旨在通过快速计算LCA影响来定义参数清单，适用于蒙特卡洛分析.
- [Federal LCA Commons](https://www.lcacommons.gov/) -访问用于生命周期评估的数据存储库集合的中心点.
- [Trase](https://github.com/Vizzuality/trase) - Brings unprecedented transparency to commodity supply chains revealing new pathways towards achieving a deforestation-free economy.
- [QSDsan](https://github.com/QSD-Group/QSDsan) -卫生和资源回收系统可持续定量设计的一揽子计划.


### Circular Economy and Waste

- [ONEARMY](https://github.com/ONEARMY/community-platform) -贵重塑料社区的一系列工具，可以在全球范围内合作并处理塑料废物.
- [Trash-ICRA19](https://conservancy.umn.edu/handle/11299/214366) - A Bounding Box Labeled Dataset of Underwater Trash.
- [TACO](https://github.com/pedropro/TACO) -上下文数据集工具包中的垃圾注释.
- [circularity.ID Open Data Standard](https://github.com/protontypes/awesome-sustainable-technology/blob/master/ https://github.com/circularfashion/cf-circularity-id-standard) -该标准代表了为期六年的广泛研究的结果和结果，这些研究针对时装业的利益相关者实现循环经济的需求.
- [RecycleNet](https://github.com/sangminwoo/RecycleNet) -仅使用少量带注释的图像的有效垃圾分类模型.
- [trashnet](https://github.com/garythung/trashnet)  -垃圾图像数据集. 基于Torch的CNN，用于垃圾图像分类.
- [OpenLitterMap](https://github.com/OpenLitterMap/openlittermap-web) -一个开放的，交互式的和可访问的世界垃圾和塑料污染数据库.

## Biosphere

### Life Forms and Biodiversity

- [ECOSTRESS](https://ecostress.jpl.nasa.gov/) -通过ECOSTRESS获取的图像是从太空获取的最详细的表面温度图像，可用于测量单个农民田地和植物的温度.
- [carbon budget](https://github.com/wri/carbon-budget) -该模型绘制了2001年至2015年间森林的温室气体总排放量，2001年间森林的总碳清除量及其之间的差异（净通量）.
- [treeseg](https://github.com/apburt/treeseg/) -已开发为从森林中获取的高密度大面积激光雷达点云中自动提取树级点云.
- [fgeo](https://github.com/forestgeo/fgeo) -分析森林的多样性和动态.
- [fgeo.biomass](https://github.com/forestgeo/fgeo.biomass) -从allodb软件包和ForestGEO数据中使用异速方程来计算生物量.
- [BIOMASS](https://github.com/umr-amap/BIOMASS) -R包，用于估计热带森林中地上生物量及其不确定性.
- [forest](https://github.com/MetOffice/forest) -预测观察研究和评估调查工具.
- [SEPAL](https://github.com/openforis/sepal) -用于土地监测的地球观测数据访问，处理和分析系统.
- [Forest Carbon database](https://github.com/forc-db/ForC) -全球森林碳数据库.
- [TreeLS](https://github.com/tiagodc/TreeLS) -高性能R函数，用于基于陆地激光扫描（但不仅限于）点云的森林数据处理.
- [TreeQSM](https://github.com/InverseTampere/TreeQSM) -来自激光扫描仪数据的单棵树的定量结构模型.
- [DeepLidar](https://github.com/weecology/DeepLidar) -机载RGB深度学习树检测中的地理概括.
- [wildfire forecasting](https://github.com/esowc/wildfire-forecasting) -该项目旨在使用深度学习来重现GEFF的火灾预报功能，并通过包含更多变量或优化模型体系结构和超参数来进一步提高准确性，地理位置和时标.
- [caliver](https://github.com/ecmwf/caliver) -网格火灾危险模型的校准和验证.
- [Global Forest Watch](https://github.com/Vizzuality/gfw) -在线，全球和近乎实时的森林监控工具.
- [gfw-mapbuilder](https://github.com/wri/gfw-mapbuilder) -用于构建自定义Forest Atlas Web应用程序的库.
- [taxize](https://github.com/ropensci/taxize) -允许用户在许多生物分类数据源中搜索物种名称（科学和通用）并下载上下游的生物分类层次信息.
- [rgbif](https://github.com/ropensci/rgbif) -与全球生物多样性信息设施API的接口.
- [Global Biotic Interactions](https://github.com/globalbioticinteractions/globalbioticinteractions) -全球生物相互作用提供对现有物种相互作用数据集的访问.
- [lidR](https://github.com/Jean-Romain/lidR) -用于林业应用的机载LiDAR数据操纵和可视化的R包.
- [Digital Forestry Toolbox](https://github.com/mparkan/Digital-Forestry-Toolbox) -Matlab / Octave的数字林业工具集合.
- [pyfor](https://github.com/brycefrank/pyfor) -用于分析森林数据的空中点云的工具.
- [DeepForest](https://github.com/weecology/DeepForest) -机载RGB图像中用于树冠检测的Python软件包.
- [pyMETRIC](https://github.com/WSWUP/pymetric) -利用Landsat影像档案库开发的一套基于Python的工具，用于估计和映射大面积的蒸散量.
- [vegMonitor](https://github.com/atreyasha/vegMonitor) -基于R的随机森林算法，对Dharamshala Tehsil中的植被覆盖度进行分类并进行植被损失检测.
- [NeonTreeEvaluation](https://github.com/weecology/NeonTreeEvaluation) -用于机载RGB，高光谱和LIDAR图像树木检测的基准数据集.
- [PyCrown](https://github.com/manaakiwhenua/pycrown) -用于LiDAR数据的基于栅格的快速单个树分割.
- [canopyLazR](https://github.com/akamoske/canopyLazR) -一个R包，可从机载LiDAR点云估算叶面积密度和叶面积指数.
- [forestlas](https://github.com/philwilkes/forestlas) -用于从机载LiDAR数据生成森林垂直结构度量的代码.
- [OpenTreeMap](https://github.com/OpenTreeMap/otm-core) -一个用于众包树木清单，生态系统服务计算，城市林业分析和社区参与的协作平台.
- [WildfirePy](https://github.com/wildfirepy/wildfirepy) -用于Wildfire GIS数据分析的Python库.
- [DeepTreeAttention](https://github.com/weecology/DeepTreeAttention) -具有辅助CNN的高光谱图像分类.
- [rebird](https://github.com/ropensci/rebird) -与eBird网络服务接口的软件包，它是一个实时的在线鸟类检查清单程序.
- [rredlist](https://github.com/ropensci/rredlist) -IUCN濒危和濒危物种红色名录的R客户.
- [OpenSimRoot](https://gitlab.com/rootmodels/OpenSimRoot) -用于模拟根系结构，养分和水分吸收等的源代码.
- [PyETo](https://github.com/woodcrafty/PyETo) -用于计算参考作物蒸散量（有时称为潜在蒸散量）的Python库.
- [burnr](https://github.com/ltrr-arizona-edu/burnr) -分析R中森林火灾历史数据（例如FHX）的基本工具.
- [forestmangr](https://github.com/sollano/forestmangr) -用于森林测量和管理的R软件包.
- [CART](https://github.com/jneme910/CART) -保护评估排名工具旨在用于保护计划过程中，以评估资源问题，计划的实践和场地脆弱性.
- [forest-prediction](https://github.com/DS3Lab/forest-prediction) -深度学习，用于卫星图像中的森林砍伐分类和预测.
- [BIRDS](https://github.com/Greensway/BIRDS) -已经开发了这套工具，用于系统化生物多样性数据审查，以便评估一套物种观测是否适合使用，并有助于在进一步分析时决定使用哪种物种.
- [PlantCV](https://github.com/danforthcenter/plantcv) -使用计算机视觉进行植物表型分析.
- [FATES](https://github.com/NGEET/fates) -植被竞争和共存的队列模型，允许代表生物圈，代表将陆地表面划分为连续的阶段.
- [forestatrisk](https://github.com/ghislainv/forestatrisk) -Python软件包，用于建模和预测森林砍伐的风险.
- [CRootBox](https://github.com/Plant-Root-Soil-Interactions-Modelling/CRootBox) -CRootBox的重点是模拟不同类型的根架构，并提供通用接口以与任意土壤/环境模型耦合，例如，以确定特定根架构对功能的影响.
- [PyroNear](https://github.com/pyronear/PyroNear) -旨在提供以最低的部署成本创建具有最先进性能的野火早期检测系统的方法.
- [auk](https://github.com/CornellLabofOrnithology/auk) -R中的eBird数据提取和处理.
- [spocc](https://github.com/ropensci/spocc) -一个R包，用于从许多来源查询和收集物种发生数据.
- [VIAME](https://github.com/VIAME/VIAME) -专为自己动手的人工智能而设计的计算机视觉应用程序，包括对象检测，对象跟踪，图像/视频注释，图像/视频搜索，图像镶嵌，立体测量，快速模型生成以及用于评估不同算法的工具.
- [ecodata](https://github.com/NOAA-EDAB/ecodata) -用于报告东北大陆架生态系统状况和趋势的数据包.
- [CODED](https://github.com/bullocke/coded) -开发了一种算法，可使用Landsat数据监视低强度森林干扰.
- [OpenPlantPathology](https://github.com/openplantpathology/OpenPlantPathology) -开放植物病理学是一项倡议，旨在支持和促进植物病理学领域所有开放，透明和可复制的实践的传播.
- [palmerpenguins](https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins/) -Palmerpenguins数据包含在南极洲Palmer群岛的三个岛上观察到的三个企鹅物种的尺寸测量值.
- [robis](https://github.com/iobis/robis/) -建立并维持一个与科学界合作的全球联盟，以促进自由和开放地获取和应用生物多样性和生物地理数据以及有关海洋生物的信息.
- [rfishbase](https://github.com/ropensci/rfishbase) -到fishbase.org数据库的R接口.
- [PCSE](https://github.com/ajwdewit/pcse) -为实施在瓦赫宁根开发的作物模拟模型而开发的框架.
- [Deep Plant Phenomics](https://github.com/p2irc/deepplantphenomics) -使用深度学习进行植物表型分析的平台.
- [PlanktonIndividuals.jl](https://github.com/JuliaOcean/PlanktonIndividuals.jl) -该程序包模拟浮游植物个体的行为.
- [redlistr](https://github.com/red-list-ecosystem/redlistr) -R软件包，其中包含一组工具，适用于根据IUCN濒危物种红色名录和IUCN生态系统红色名录类别和标准，计算评估物种和生态系统所需的度量标准.
- [ALA4R](https://github.com/AtlasOfLivingAustralia/ALA4R) -《澳大利亚生活地图集》提供了各种工具，使生物多样性信息的使用者能够查找，访问，合并和可视化有关澳大利亚动植物的数据.
- [worldpa](https://github.com/FRBCesab/worldpa) -与保护区世界数据库的接口.
- [plant](https://github.com/traitecoevo/plant) -一个用于对森林性状生态和演化进行建模的软件包.
- [PNVmaps](https://github.com/Envirometrix/PNVmaps) -基于机器学习的潜在自然植被全球地图.
- [monitoring-ecosystem-resilience](https://github.com/alan-turing-institute/monitoring-ecosystem-resilience) -重点是了解半干旱环境中的植被格局.
- [UVic-updates-opem](https://git.geomar.de/markus-pahlow/UVic-updates-opem) -将基于最佳性的浮游植物和浮游动物引入化学计量比为可变的C：N：P（：Chl）的UVic-ESCM（2.9版）中，用于浮游植物，重氮营养菌和碎屑.
- [Quantitative Plant](https://www.quantitative-plant.org/) -提供用于植物的图像分析软件工具和模型的网站.
- [phenocamr](https://github.com/bluegreen-labs/phenocamr) -方便了PhenoCam时间序列的检索和后处理.
- [OceanAdapt](https://github.com/pinskylab/OceanAdapt) -向国家气候评估局，渔业界，决策者和其他人提供有关气候变化和其他因素对海洋生物分布的影响的信息.
- [Global Reforestation Opportunity Assessment](https://github.com/forc-db/GROA) -量化世界各地自然再生森林中的碳固存.
- [Plant-for-the-Planet](https://github.com/Plant-for-the-Planet-org/treecounter-app) -使您可以在全球范围内进行100多个造林项目来植树.
- [Annotation Interface for Data-driven Ecology](https://github.com/microsoft/aerial_wildlife_detection) -使用主动学习在空中图像中检测野生动植物的工具.
- [Pyrovision](https://github.com/pyronear/pyro-vision) -野火检测系统，部署成本最低.
- [Pyronear Risks](https://github.com/pyronear/pyro-risks) -发烧风险项目旨在为发烧平台提供基于机器学习的野火预测功能.
- [Tree Mapper App](https://github.com/Plant-for-the-Planet-org/treemapper) -Tree Mapper扩展了Planet-for-the-Planet应用程序，并允许在种植期间现场提交坐标.
- [Sunflower](https://github.com/android/sunflower) -园艺应用程序，说明了使用Android Jetpack进行Android开发的最佳做法.
- [Awesome Vegetation Index](https://github.com/px39n/Awesome-Vegetation-Index) -参考清单，用于多光谱，高光谱和UAV图像的常见植被指数的应用.
- [biodivMapR](https://github.com/jbferet/biodivMapR) -R包，用于使用遥感图像进行α和β分集映射.

### Ice and Poles

- [Planet Snowcover](https://github.com/acannistra/planet-snowcover) -该项目将机载激光雷达和Planet Labs卫星影像与最先进的计算机视觉技术结合在一起，以空前的时空分辨率识别积雪覆盖的区域.
- [MODIStsp](https://github.com/ropensci/MODIStsp) -一个“ R”包，用于MODIS土地产品时间序列的自动下载和预处理.
- [Sea ice drift](https://github.com/nansencenter/sea_ice_drift) -使用开源功能跟踪从Sentinel-1 SAR图像中海冰漂移.
- [smrt](https://github.com/smrt-model/smrt) - Snow Microwave Radiative Transfert model to compute thermal emission and backscatter from snowpack.
- [OGGM](https://github.com/OGGM/oggm) -冰川动力学的模块化开源模型.
- [CICE](https://github.com/CICE-Consortium/CICE) - A computationally efficient model for simulating the growth, melting, and movement of polar sea ice.
- [PISM](https://github.com/pism/pism) -平行冰盖模型是一种开源，并行，高分辨率的冰盖模型.
- [icepack](https://github.com/CICE-Consortium/Icepack) -冰川和冰盖的有限元建模.
- [DeepBedMap](https://github.com/weiji14/deepbedmap) -使用深层神经网络更好地解析南极洲的地貌.
- [OSSP](https://github.com/wrightni/OSSP) -用于在高分辨率光学图像中检测海冰表面特征的开源算法.
- [captoolkit](https://github.com/fspaolo/captoolkit) -NASA的Cryosphere测高仪处理工具包.
- [sea-ice](https://github.com/vannizhang/sea-ice) -显示北极和南极的每月平均海冰范围以及历史中值范围.
- [SIS2](https://github.com/NOAA-GFDL/SIS2) -计算任意数量的冰厚度类别（包括开阔水域）的浓度，厚度，温度，盐水含量和积雪，以及整个包装盒的运动.
- [FSM2](https://github.com/RichardEssery/FSM2) -灵活积雪模型是积雪和融雪的多物理场能量平衡模型，它扩展了阶乘积雪模型（Essery，2015年），并提供了附加的物理，驱动和输出选项.
- [freshwater](https://github.com/mankoff/freshwater) -1958年至2019年的格陵兰液态水径流.
- [PyTrx](https://github.com/PennyHow/PyTrx) -它的主要目的是获得冰川环境倾斜的光学图像的速度，表面积和距离.
- [ECCO-v4-Python-Tutorial](https://github.com/ECCO-GROUP/ECCO-v4-Python-Tutorial) -包含一些使用ECCO中央生产版本4海洋和海冰状态估计的教程.
- [icepyx](https://github.com/icesat2py/icepyx) -用于获取和使用ICESat-2数据的Python工具.

### Salt and Fresh Water

- [Bergen Layered Ocean Model](https://github.com/NorESMhub/BLOM) -采用等密度垂直坐标，在表面混合边界层中具有近等密度内部层和可变密度层.
- [Oceananigans.jl](https://github.com/CliMA/Oceananigans.jl) -在CPU和GPU上快速友好的流体动力学.
- [NEMO](https://forge.ipsl.jussieu.fr/nemo/chrome/site/doc/NEMO/guide/html/NEMO_guide.html) -欧洲海洋建模核心是一个用于海洋和气候科学研究活动和预测服务的最新建模框架，自2008年以来由欧洲财团以可持续方式开发.
- [LESbrary.jl](https://github.com/CliMA/LESbrary.jl) -生成海洋湍流大型涡流模拟数据库，以训练海洋和气候模型.
- [GOLD](https://code.google.com/archive/p/gold-omod/) -代表“广义海洋层动力学”，是由NOAA资助并由NOAA-GFDL和普林斯顿大学的海洋小组开发的混合坐标有限体积海洋模型代码.
- [rrricanes](https://github.com/ropensci/rrricanes) -AR库，可从大西洋和东太平洋飓风和热带风暴中提取信息.
- [hydroscoper](https://github.com/ropensci/hydroscoper) -与希腊国家水文气象信息数据库的R接口.
- [GLOCOFFS](https://github.com/WPringle/GLOCOFFS) -基于ADCIRC的全球风暴潮建模系统，可提供沿海洪水的实时预测.
- [OpenDrift](https://github.com/OpenDrift/opendrift) -用于对在海洋甚至在大气中漂移的物体或物质的轨迹和命运进行建模的软件.
- [OceanSpy](https://github.com/hainegroup/oceanspy) -一个开源且用户友好的Python程序包，使科学家和感兴趣的业余爱好者能够分析和可视化海洋模型数据集.
- [Iris](https://github.com/SciTools/iris) -一个功能强大，与格式无关的，由社区驱动的Python软件包，用于分析和可视化地球科学数据.
- [Veros](https://github.com/team-ocean/veros) -强大的工具，可以使高性能海洋建模变得平易近人且有趣.
- [oce](https://github.com/dankelley/oce) - R package for oceanographic processing.
- [podaacpy](https://github.com/nasa/podaacpy) -用于与NASA JPL的物理海洋学分布式活动存档中心进行交互的python实用程序库.
- [Ocean-Data-Map-Project](https://github.com/DFO-Ocean-Navigator/Ocean-Data-Map-Project) -一种数据可视化工具，使用户能够快速轻松地发现和查看3D海洋模型输出.
- [marineHeatWaves](https://github.com/ecjoliver/marineHeatWaves)  -用于Python的模块，该模块实现了Hobday等人的Marine Heatwave定义.  （2016）.
- [heatwaveR](https://github.com/robwschlegel/heatwaveR)  -包含RmarineHeatWaves软件包中的原始函数，该函数根据Hobday等人的定义计算和显示海洋热波.  （2016）.
- [MITgcm](https://github.com/MITgcm/MITgcm) -灵活的非静水配方，可有效模拟各种规模的流体现象.
- [VAPOR](https://github.com/NCAR/VAPOR) -海洋，大气和太阳能研究人员的可视化和分析平台.
- [CoralNet](https://github.com/beijbom/coralnet) -用于底栖图像分析的资源库和资源.
- [Ferret](https://github.com/NOAA-PMEL/Ferret) -交互式计算机可视化和分析环境，旨在满足海洋学家和气象学家分析大型复杂网格数据集的需求.
- [ccpp-physics](https://github.com/NCAR/ccpp-physics) -共同体物理软件包旨在促进在最先进的大气模型中实施物理创新，使用各种模型开发物理，并加速物理创新向NOAA运营模型的过渡.
- [rnoaa](https://github.com/ropensci/rnoaa) -与许多国家海洋和大气管理局数据源的R接口.
- [parcels](https://github.com/OceanParcels/parcels) -可用于跟踪被动和主动微粒，例如水，浮游生物，塑料和鱼.
- [MOHID-Lagrangian](https://github.com/Mohid-Water-Modelling-System/MOHID-Lagrangian) -主要是为海洋学和河流模型开发的，在大气和其他行星环境中的应用应该是微不足道的.
- [Mohid](https://github.com/Mohid-Water-Modelling-System/Mohid) -使用面向对象的编程原理，以ANSI-Fortran95编写的模块化有限体积水建模系统，集成了多种数学模型并支持管理所有预处理和后处理的图形用户界面.
- [AIBECS.jl](https://github.com/JuliaOcean/AIBECS.jl) -Julia软件包，为海洋生物地球化学建模者提供了易于使用的界面，用于创建和运行海洋系统模型.
- [CDFTOOLS](https://github.com/meom-group/CDFTOOLS) -用于对NEMO海洋模型输出进行分析和诊断的fortran软件包.
- [GOTM](https://github.com/gotm-model/code) - The General Ocean Turbulence Model is an ambitious name for a one-dimensional water column model for marine and limnological applications.
- [pyroms](https://github.com/ESMG/pyroms) -一组用于处理来自区域海洋建模系统的输入和输出文件的工具.
- [Intro to Physical Oceanography](https://github.com/rabernat/intro_to_physical_oceanography) -物理海洋学入门课程材料.
- [TSG-QC](https://git.outils-is.ird.fr/grelet/TSG-QC) -通过SeaBird盐热仪对正在进行的海面温度和海面盐度测量值进行分析和验证.
- [WRF-Hydro](https://github.com/NCAR/wrf_hydro_nwm_public) -用于水文建模和模型耦合的社区建模系统和框架.
- [rwrfhydro](https://github.com/NCAR/rwrfhydro) -社区提供的工具箱，用于管理，分析和可视化R中的WRF Hydro（和HydroDART）输入和输出文件.
- [PCR-GLOBWB_model](https://github.com/UU-Hydro/PCR-GLOBWB_model) -旨在用于全球到区域研究的大规模水文模型.
- [HydroShare](https://github.com/hydroshare/hydroshare) -A是一个协作网站，可以更好地访问水文科学中的数据和模型.
- [SOILWAT2](https://github.com/DrylandEcology/SOILWAT2) -生态系统水平衡模拟模型.
- [dorado](https://github.com/passaH2O/dorado) -使用加权随机游走方法，模拟任何二维浅水流体动力学模型在流场上的被动拉格朗日粒子传输.
- [Blueant](https://github.com/AustralianAntarcticDivision/blueant) -南极和南部海洋科学的环境数据.
- [CO2SYS](https://github.com/jamesorr/CO2SYS-MATLAB) -一个用于计算海洋二氧化碳系统变量的MATLAB（或倍频程）项目.
- [mocsy](https://github.com/jamesorr/mocsy) -用于模拟海洋碳酸盐系统热力学的例程.
- [seacarb](https://github.com/jpgattuso/seacarb-git) -一个R程序包，用于计算海水中碳酸盐系统的各种参数.


### Atmosphere

- [RTE+RRTMGP](https://github.com/earth-system-radiation/rte-rrtmgp) -一组用于计算行星大气中辐射通量的代码.
- [pyglow](https://github.com/timduly4/pyglow) -一个Python模块，其中包装了几个用FORTRAN编写的高层大气气候模型.
- [OasisPiWind](https://github.com/OasisLMF/OasisPiWind) -PiWind是英国一小部分地区的风暴模型.
- [Massive-Parallel Trajectory Calculations](https://github.com/slcs-jsc/mptrac) -拉格朗日粒子扩散模型，用于分析自由对流层和平流层中的大气传输过程.
- [ICAR](https://github.com/NCAR/icar) -简化的大气模型，主要用于气候缩减，大气敏感性测试以及有希望的教育用途.
- [LBLRTM](https://github.com/AER-RC/LBLRTM) -逐行辐射传递模型是从快速大气特征码中得出的准确有效的逐行辐射传递模型.
- [splitr](https://github.com/rich-iannone/splitr) -我们可以从一个或多个接收器位置确定到达的空气质量的来源.
- [PyCHAM](https://github.com/simonom/PyCHAM) -使用Aerosol Microphysics在Windows，Linux和Mac上的Python框模型中进行的化学处理.
- [maja](https://github.com/CNES/MAJA) -大气校正和云筛查软件.
- [Mission Support System](https://mss.readthedocs.io/en/stable/about.html) -目的是拥有一种工具，该工具可以简化计划科学飞行的过程，在该过程中可以测量大气参数.
- [MiMA](https://github.com/mjucker/MiMA) -理想的潮湿大气模型：具有完全辐射的中复杂度总循环模型.
- [lowtran](https://github.com/space-physics/lowtran) -Python和Matlab中的大气吸收消光，散射和辐照度模型.
- [Elefridge.jl](https://github.com/esowc/Elefridge.jl) -将大气数据压缩为真实信息.
- [MetPy](https://github.com/Unidata/MetPy) -Python中用于读取，可视化和执行天气数据计算的工具集合.
- [Isca](https://github.com/ExeClim/Isca) -在复杂程度和现实程度不同的情况下，理想的行星大气全球环流建模模型的框架.
- [FluxEngine](https://github.com/oceanflux-ghg/FluxEngine) -开源大气海气通量数据处理工具箱.
- [eeweather](https://github.com/openeemeter/eeweather) -获取与邮政编码列表区域或纬度/经度对应的NCDC ISD，TMY3或CZ2010天气数据.
- [GRAL](https://github.com/GralDispersionModel/GRAL) -提供CFD模型，用于建筑物或微囊地形结构周围的流量计算.
- [Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere](https://jugit.fz-juelich.de/clams/CLaMS) -在模拟穿越平流层-对流层交换等运输障碍的大气中交换过程的世界领导者.
- [GEOS-Chem](https://github.com/geoschem/geos-chem) -通过全面的，科学的，易于获取的全球大气成分模型，加深对人类和自然对环境影响的了解.
- [mHM](https://git.ufz.de/mhm/mhm) -中尺度水文模型.
- [PyBox](https://github.com/loftytopping/PyBox) -基于Python的盒模型生成器和模拟器，用于大气化学和气溶胶研究.
- [SCREAM](https://github.com/E3SM-Project/scream) -针对3 km（“云解析”）分辨率的全球大气模型.

### Climate and Earth Modeling

- [VIC](https://github.com/UW-Hydro/VIC) -解决全部水和能量平衡的宏观水文模型.
- [global-workflow](https://github.com/NOAA-EMC/global-workflow) -全球上层建筑/工作流目前支持立方球面全球预测系统上的有限体积.
- [sedproxy](https://github.com/EarthSystemDiagnostics/sedproxy) -用于模拟沉积物存档的气候代理记录的R包.
- [ESMValTool](https://github.com/ESMValGroup/ESMValTool) -在世界气候研究计划中用于常规评估地球系统模型的社区诊断和性能指标工具.
- [The Flexible Modeling System](https://github.com/NOAA-GFDL/FMS) -支持大气，海洋和气候系统模型的有效开发，构建，执行和科学解释的软件框架.
- [pangeo](https://github.com/pangeo-data/pangeo) -大数据地球科学的社区平台.
- [CMEPS](https://github.com/ESCOMP/CMEPS) -地球预测系统社区中介者（CMEPS）是NUOPC兼容的中介者组件，用于耦合地球系统模型组件.
- [E3SM](https://github.com/E3SM-Project/E3SM) -最先进的地球气候全耦合模型，包括重要的生物地球化学和冰冻圈过程.
- [E3SM Diagnostics Package](https://github.com/E3SM-Project/e3sm_diags) -为支持DOE的能源亿亿地球系统模型（E3SM）项目的诊断任务而构建的诊断程序包.
- [MDTF-diagnostics](https://github.com/NOAA-GFDL/MDTF-diagnostics) -用于天气和气候模拟的分析框架和面向过程的诊断程序的收集.
- [The Community Earth System Model](https://github.com/ESCOMP/CESM) -由独立的模型组成，同时模拟地球的大气层，海洋，陆地，河流径流，陆地冰和海冰，再加上一个中央耦合器/调节器组件，它使研究人员可以对地球的过去，现在进行基础研究以及未来的气候状态.
- [ClimateBase.jl](https://github.com/JuliaClimate/ClimateBase.jl) -朱莉娅软件包提供基本功能，用于分析通常以气候科学使用的形式进行的数据.
- [canadaHCD](https://github.com/gavinsimpson/canadaHCD/) -从R获取加拿大历史气候数据.
- [climatedataguide](https://climatedataguide.ucar.edu/)  -搜索和访问212个数据集，涵盖大气，海洋，陆地等. 探索气候指数，重新分析和卫星数据，并了解它们在气候模型指标中的应用.
- [Climate_Indices](https://github.com/monocongo/climate_indices) -包含各种气候指数算法的Python实现，这些算法提供了对于气候监测和研究有用的降水和温度异常严重程度的地理和时间图.
- [CLIMA-Land](https://github.com/CliMA/Land) -土地模型中的所有内容（土壤植物大气模块，土地水文等）.
- [Eradiate](https://github.com/eradiate/eradiate) -用于地球观测应用的下一代辐射传输模型.
- [TECA](https://github.com/LBL-EESA/TECA) -极端气候分析工具包，包含针对极端事件检测和分析的气候分析算法集合.
- [The Global Environmental Multiscale Model](https://gitlab.com/eccc/gem/gem) -由加拿大环境与气候变化气象研究处大气数值预测研究组开发的综合预报和数据同化系统.
- [ClimateMachine.jl](https://github.com/CliMA/ClimateMachine.jl) -气候机：自动从数据中学习的地球系统模型.
- [atlas](https://github.com/ecmwf/atlas) -用于数值天气预报和气候建模的库.
- [MOM6](https://github.com/NOAA-GFDL/MOM6) -从过程规模到行星环流规模的应用的海洋流体的数值表示.
- [MOM5](https://github.com/mom-ocean/MOM5)  -基于静水原始方程的数值海洋模型. 通过此GitHub网站管理模型的开发.
- [hector](https://github.com/JGCRI/hector) -开源，面向对象，简单的全球气候碳循环模型.
- [pyhector](https://github.com/openclimatedata/pyhector) -用于简单的全球气候碳循环模型Hector的Python界面.
- [Apache Open Climate Workbench](https://github.com/apache/climate) -努力开发使用来自各种不同来源的模型输出执行气候模型评估的软件.
- [NorESM](https://github.com/NorESMhub/NorESM) -挪威地球系统模型和文档.
- [CliMT](https://github.com/CliMT/climt) -使用Python构建Earth系统模型的工具包.
- [climlab](https://github.com/brian-rose/climlab) -用于面向过程的气候建模的Python软件包.
- [FAIR](https://github.com/OMS-NetZero/FAIR) -有限振幅脉冲响应简单的气候-碳循环模型.
- [CLIMADA](https://github.com/CLIMADA-project/climada_python) -代表CLIMate适应，是一种概率性自然灾害影响模型，由于采用了各种适应措施（从灰色到绿色的基础设施，行为等），它也可以计算避免的损失（收益）.
- [ClimateMARGO.jl](https://github.com/ClimateMARGO/ClimateMARGO.jl) -MARGO的Julia实施，MARGO是优化气候变化控制策略的理想框架.
- [ClimateTools.jl](https://github.com/JuliaClimate/ClimateTools.jl)  -气候科学中常用工具的集合. 涵盖了气候场分析的基础知识，并尝试了与气候情景设计相关的探索技术.
- [MetSim](https://github.com/UW-Hydro/MetSim) -用于水文建模和气候应用的气象模拟器和强迫分解器.
- [MimiFUND.jl](https://github.com/fund-model/MimiFUND.jl) -不确定性，谈判和分配的气候框架.
- [DICE.jl](https://github.com/Libbum/DICE.jl) -气候动态模型和经济模型家族是由威廉·诺德豪斯（William Nordhaus）率先提出的一种流行且有能力的简单的气候变化经济学综合评估模型.
- [LPJmL](https://gitlab.pik-potsdam.de/lpjml/LPJmL) -基于过程的模型，模拟气候和土地利用变化对陆地生物圈，水和碳循环以及对农业生产的影响.
- [ipcc_sr15_scenario_analysis](https://github.com/iiasa/ipcc_sr15_scenario_analysis) -IPCC 1.5°C全球变暖特别报告的情景分析笔记本.
- [Raven](https://github.com/Ouranosinc/raven) -旨在帮助科学家进行气候变化预测的水文模拟实验.
- [NEMO](https://www.nemo-ocean.eu/) -由欧洲财团以可持续方式开发的，用于海洋和气候科学研究活动和预测服务的最新建模框架.
- [ESMF](https://github.com/esmf-org/esmf) -地球系统建模框架是用于开发高性能，多组件的地球科学建模应用程序的一套软件工具.
- [RegESM](https://github.com/uturuncoglu/RegESM) -区域地球系统模型被设计为最先进的耦合建模系统，允许使用各种不同的地球系统模型组件以及它们与协同处理工具的集成.
- [gospl](https://github.com/Geodels/gospl) -提供可扩展的基于Python的并行化数值模型，以模拟全球范围内的景观和盆地重建.
- [gis4wrf](https://github.com/GIS4WRF/gis4wrf) -一个免费的开源QGIS插件，可帮助研究人员和从业人员进行高级研究天气研究和预报建模工作流程.
- [MPAS](https://github.com/MPAS-Dev/MPAS-Model) -跨尺度预测模型是一个合作项目，用于开发用于气候，区域气候和天气研究的大气，海洋和其他地球系统模拟组件.
- [esmtools](https://github.com/bradyrx/esmtools) -用于地球系统模型分析的工具箱.
- [Badlands](https://github.com/badlands-model/badlands) -盆地和景观动力学是一个长期的表面演化模型，旨在模拟从上游地区一直到海洋环境的景观发育，沉积物迁移和沉积盆地的形成.
- [qgs](https://github.com/Climdyn/qgs) -在β平面上模拟2层准地转通道大气的动力学，并与简单的陆地或浅水海洋成分耦合.
- [pymt](https://github.com/csdms/pymt) -用于运行和耦合地球表面模型的Python工具包.
- [Landlab](https://github.com/landlab/landlab) -一个用于地球表面动力学数值建模的开源Python软件包.
- [Dragonfly for Grasshopper](https://github.com/ladybug-tools/dragonfly-legacy) -旧版蜻蜓插件，用于大规模气候和城市热岛建模.
- [Juelich Rapid Spectral Simulation Code](https://github.com/slcs-jsc/jurassic) -Juelich快速光谱模拟代码（JURASSIC）是一种快速的红外辐射传输模型，用于分析大气遥感测量结果.


### Earth Climate Datasets and Tools

- [cf-conventions](https://github.com/cf-convention/cf-conventions) -CF（气候和预报）元数据的约定旨在促进使用NetCDF API创建的文件的处理和共享.
- [GHCN](https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/land-based-station-data/land-based-datasets/global-historical-climatology-network-ghcn)  -来自全球气象站的观测数据库. 提供每日和每月分辨率数据，最长记录可达175年.
- [CRU TS](https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/)  -气候研究部门（东英吉利大学）和NCAS的网格化档案. 该数据集是通过对来自广泛气象站网络的每月气候观测值进行插值而得出的.
- [E-OBS](https://www.ecad.eu/download/ensembles/download.php) -整个欧洲的详细栅格观测数据存档.
- [ECMWF Reanalyses](https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/browse-reanalysis-datasets) - A collection of reanalysis datasets produced the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ERA family).
- [NOAA PSL Reanalyses](https://psl.noaa.gov/data/gridded/reanalysis/index.html) -NOAA物理科学实验室的公共再分析馆藏（NCEP，NARR，20世纪再分析）.
- [MERRA- 2 Reanalysis](https://disc.sci.gsfc.nasa.gov/datasets?keywords=%22MERRA-2%22)  -由NASA全球建模和同化办公室（GMAO）制作. 除表面观测外，还有一些与天基观测同化.
- [CMIP6 Datasets](https://pcmdi.github.io/CMIP6/)  -提供对耦合模型比较项目（CMIP）当前第6阶段输出的访问.  CMIP6全球气候模型为（几乎）我们可能了解的未来气候奠定了基础.
- [Climate Watch](https://github.com/Vizzuality/climate-watch) -提供开放数据，可视化和分析，以帮助决策者，研究人员和其他利益相关者收集有关国家气候变化的见解.
- [EarthEngine](https://earthengine.google.com/) -用于地球科学数据和分析的行星级平台.
- [loadeR](https://github.com/SantanderMetGroup/loadeR) -建立在NetCDF-Java API上的用于气候数据访问的AR软件包.
- [climate4R](https://github.com/SantanderMetGroup/climate4R) -一揽子R软件包，用于透明的气候数据访问，后处理（包括数据并置和偏差校正/缩小）和可视化.
- [GSODR](https://github.com/ropensci/GSODR) -R的Day Weather Data Client的全球地面摘要.
- [stationaRy](https://github.com/rich-iannone/stationaRy) -从数千个全球站点之一获取每小时的气象数据.
- [weathercan](https://github.com/ropensci/weathercan) -该软件包可以更轻松地从加拿大环境与气候变化（ECCC）网站上搜索和下载多个月/年的历史天气数据.
- [ForestGEO](https://github.com/forestgeo/Climate) -该公共资源库是ForestGEO网站的气候数据和信息门户.
- [hn2016_falwa](https://github.com/csyhuang/hn2016_falwa) -Python库，用于根据气候数据计算有限振幅局部波活动.
- [Climate Data Store Toolbox](https://cds.climate.copernicus.eu/toolbox/doc/index.html) -深入了解有关地球过去，现在和未来气候的大量信息.
- [ATLAS](https://github.com/SantanderMetGroup/ATLAS) -气候变化ATLAS的数据集，代码和虚拟工作区.
- [xclim](https://github.com/Ouranosinc/xclim) -基于xarray的衍生气候变量（即气候指标）库.
- [climpact2](https://github.com/ARCCSS-extremes/climpact2/) -一个R软件包，可从存储在文本或netCDF文件中的数据计算ET-SCI指数以及其他极端气候指数.
- [PRISM](https://github.com/ropensci/prism) -从俄勒冈PRISM气候数据项目下载数据.
- [OpenClimateGIS](https://github.com/NCPP/ocgis) -符合CF的气候数据集的一组地理处理和计算工具.
- [Climate-Change-Datasets](https://github.com/adventuroussrv/Climate-Change-Datasets) -这是气候变化公共数据集的列表.
- [climpred](https://github.com/pangeo-data/climpred) -旨在成为用于分析初始化动态预报模型输出的主要软件包，范围从短期天气预报到长期气候预报.
- [metR](https://github.com/eliocamp/metR) -使R在整洁的数据范式中更好地处理气象数据的几种功能和实用程序.
- [downscaleR](https://github.com/SantanderMetGroup/downscaleR) -R包，用于经验统计量的按比例缩小，重点放在每日数据上，涵盖最流行的方法（偏差校正，模型输出统计量，完美预测）和技术（例如分位数映射，回归，类似物，神经网络）.
- [CliFlo](https://github.com/ropensci/clifro) -从新西兰国家气候数据库轻松下载和可视化气候数据.
- [hyfo](https://github.com/Yuanchao-Xu/hyfo) -主要致力于水文学和气候预测中的数据处理和可视化.
- [climate](https://github.com/bczernecki/climate) -气候R软件包的目标是自动从可公开获得的存储库中下载气象和水文数据.
- [rdwd](https://github.com/brry/rdwd) -一个R包，用于从德国气象局选择，下载和读取气候数据.
- [rWBclimate](https://github.com/ropensci/rWBclimate) -用于世界银行气候知识门户网站中的世界银行气候数据的R接口.
- [leaflet-velocity](https://github.com/danwild/leaflet-velocity) -为任意速度（例如风，洋流）的方向和强度创建一个画布可视化层.
- [gcpy](https://github.com/geoschem/gcpy) -一个基于Python的工具包，其中包含有用的功能，这些功能专门用于处理大气化学和成分的GEOS-Chem模型.
- [aospy](https://github.com/spencerahill/aospy) -Python软件包，用于自动分析和管理栅格化的气候数据.
- [xgcm](https://github.com/xgcm/xgcm) -用于分析常规循环模型输出数据的Python包.
- [MPAS-Analysis](https://github.com/MPAS-Dev/MPAS-Analysis) -提供ACME的MPAS组件的分析.
- [MIT-PraCTES](https://github.com/PraCTES/MIT-PraCTES) -麻省理工学院讲习班“地球科学家实用计算教程”的材料.
- [NASAaccess](https://github.com/nasa/NASAaccess) -R软件包，可以生成驱动各种水文模型（例如，SWAT，VIC，RHESSys）所需的栅格化ASCII气候数据表（CIMP5）和天气数据（GPM，TRMM，GLDAS）.
- [Climate Data Dashboard of the ESA Climate Change Initiative](https://climate.esa.int/en/odp/#/dashboard) -访问通过欧空局气候变化倡议产生的全球气候数据.
- [Cate](https://github.com/CCI-Tools/cate) -用于提取，操作和可视化所有ESA气候变化倡议数据的软件.
- [esa-climate-from-space](https://github.com/ubilabs/esa-climate-from-space) -太空气候应用的作用是提高气候变化倡议计划的知名度，以及ESA卫星数据在气候科学中的作用.
- [climetlab](https://github.com/ecmwf/climetlab) -一个Python软件包，旨在简化对气候和气象数据集的访问，使用户可以专注于科学而不是诸如数据访问和数据格式之类的技术问题.
- [cdsapi](https://github.com/ecmwf/cdsapi) -用于访问哥白尼气候数据存储区的Python API.
- [ODM2](https://github.com/ODM2/ODM2) - An information model and supporting software ecosystem for feature-based earth observations, designed for interoperability among disciplines.
- [atmospheric_satellite](https://github.com/gusgordon/atmospheric_satellite) -该项目的目标是确定可以无限维持飞行的最小太阳平面.
- [pygac](https://github.com/pytroll/pygac) -一个Python包，用于读取和校准NOAA和Metop AVHRR GAC和LAC数据.
- [netcdf-fortran](https://github.com/Unidata/netcdf-fortran) -Unidata网络通用数据表单（netCDF）是用于科学数据访问的接口，并且是一组自由分发的软件库，它们提供了该接口的实现.
- [SWEET](https://github.com/ESIPFed/sweet) -地球和环境术语本体语义网的官方存储库.
- [PO.DAAC](https://podaac.jpl.nasa.gov/datasetlist) -由地球科学数据和信息系统项目管理的NASA地球观测系统数据和信息系统数据中心.
- [ecmwfr](https://github.com/bluegreen-labs/ecmwfr) -从R内轻松访问欧洲中型天气预报中心Web API服务和哥白尼气候数据存储库，以匹配并扩展ECMWF Python工具.
- [IceVarFigs](https://github.com/zmlabe/IceVarFigs) -用于科学交流的天气和气候图形.
- [Climate Model Output Rewriter](https://github.com/PCMDI/cmor) -生成符合CF的netCDF文件，这些文件可以满足许多气候社区标准模型实验的要求.
- [NCL](https://github.com/NCAR/ncl) -NCAR命令语言是一种脚本语言，用于分析和可视化气候和天气数据.
- [xskillscore](https://github.com/xarray-contrib/xskillscore) -一个开放源代码项目和Python软件包，提供了使用xarray进行确定性预测（以及适当评分的概率）的验证指标.
- [getCRUCLdata](https://github.com/ropensci/getCRUCLdata) -提供自动将CRU CL v.2.0气候数据导入R的功能.
- [hockeystick](https://github.com/cortinah/hockeystick) -使基本的气候变化数据集易于非气候专家使用.
- [U.S. Climate Resilience Toolkit](https://toolkit.climate.gov/) -一个旨在帮助人们发现和使用工具，信息和主题专业知识以增强气候适应能力的网站.
- [cfgrib](https://github.com/ecmwf/cfgrib) -一个Python界面，用于遵循ecCode的CF约定将GRIB文件映射到NetCDF通用数据模型.
- [epwshiftr](https://github.com/ideas-lab-nus/epwshiftr) -使用CMIP6数据创建将来的EnergyPlus Weather文件.
- [bomrang](https://github.com/ropensci/bomrang) -R的澳大利亚政府气象局（BOM）数据客户端.
- [Intake-esm](https://github.com/intake/intake-esm) -用于分析Earth System Model目录并将资产加载到xarray数据集中的入口插件.
- [h5netcdf](https://github.com/h5netcdf/h5netcdf) -netCDF4文件格式的Python接口，可直接通过h5py或h5pyd读取和写入本地或远程HDF5文件，而无需依赖Unidata netCDF库.


## Natural Resources

### Air

- [CMAQ](https://github.com/USEPA/CMAQ) -美国EPA社区多尺度空气质量模型的代码库.
- [AMET](https://github.com/USEPA/AMET) -旨在促进对气象和空气质量模型的预测进行分析和评估的软件套件.
- [MLAir](https://gitlab.version.fz-juelich.de/toar/mlair) -空中机器学习数据是一种简化和加速创建新的机器学习模型的环境，用于分析和预测气象和空气质量时间序列.
- [shoot-i-smoke](https://github.com/amaurymartiny/shoot-i-smoke) -查看每天用香烟测得的城市空气污染.
- [airqmon](https://github.com/jsynowiec/airqmon) -一个macOS菜单栏应用程序，显示来自最近的传感器站的实时空气质量数据.
- [opendata-stuttgart](https://github.com/opendata-stuttgart/sensors-software) -Luftdaten.Info传感器的维护的主要固件.
- [AirCasting](https://github.com/HabitatMap/AirCasting) -该项目旨在建立一个收集，可视化和共享环境数据的平台.
- [openair](https://github.com/davidcarslaw/openair) -为分析空气质量数据或更普遍的大气成分数据而开发的R软件包.
- [ropenaq](https://github.com/ropensci/ropenaq) -由科学家，软件开发人员和开放环境数据爱好者组成的社区，他们正在构建一个开放的实时数据库，以编程方式和历史方式获取空气质量数据.
- [airQualityMeter](https://github.com/rpanfili/airQualityMeter) -检测空气颗粒物（PM-pm1，pm2.5，pm10）浓度并将数据发送到MQTT服务器.
- [Air-Trends-Report](https://github.com/USEPA/Air-Trends-Report) -EPA年度空气趋势报告中有关空气质量，排放和能见度趋势的源代码.
- [openaq-api](https://github.com/openaq/openaq-api) -这是用JavaScript编写的OpenAQ项目的主要API.
- [breethe-server](https://github.com/simplabs/breethe-server) -Breethe允许即时访问欧洲位置的最新空气质量数据.
- [SMOKE](https://github.com/CEMPD/SMOKE) -以无与伦比的速度和灵活性为多个空气质量建模系统创建排放输入.
- [inmap](https://github.com/spatialmodel/inmap) -细颗粒物（PM2.5）的多尺度健康排放影响模型，可以机械地评估扰动对基线排放的空气质量和健康益处.
- [Open Source EMEP MSC-W model](https://github.com/metno/emep-ctm) -设计用于计算空气浓度和沉积场，以用于主要的酸化和富营养化污染物，光氧化剂和颗粒物.
- [Rpollution](https://github.com/williamorim/Rpollution) -Rpollution的目标是组装R函数以分析空气污染数据.
- [YETI](https://github.com/twollnik/YETI) -由波茨坦高级可持续发展研究所开发并使用Python构建的自下而上的交通排放计算工具.
- [PM2.5-GNN](https://github.com/shawnwang-tech/PM2.5-GNN) -用于PM2.5预测的领域知识增强图神经网络.

### Water

- [Stormwater-Management-Model](https://github.com/USEPA/Stormwater-Management-Model) -用于主要城市地区径流数量和质量的单事件或长期（连续）模拟.
- [dataRetrieval](https://github.com/USGS-R/dataRetrieval) -此R软件包旨在直接从Web服务获取USGS或EPA水质样本数据，流数据和元数据.
- [EGRET](https://github.com/USGS-R/EGRET) -用于分析水质和水流长期变化的R包，包括水质方法时间，流量和季节的加权回归.
- [WaterModels.jl](https://github.com/lanl-ansi/WaterModels.jl) -旨在使用通用平台对历史和新兴水网配方和算法进行计算评估.
- [Tree-based Inland Hydraulic Routing Project](https://github.com/NOAA-OWP/t-route) -此处正在开发的程序旨在有效地管理具有定义的水力特性的水流网络的遍历，专门用于运行洪水和水资源预测系统中的水力路由.
- [Next Gen Water Modeling Framework](https://github.com/NOAA-OWP/ngen) -该框架包括一种封装策略，该策略首先关注水文数据，然后构建水文行为的功能抽象.
- [nhdplusTools](https://github.com/USGS-R/nhdplusTools) -该软件包是使用NHDPlus数据模型处理水文数据的一组不断增长的工具.
- [The Safe Water Project](https://github.com/codeforboston/safe-water) -波士顿守则的一组志愿者正在使用数据建模，数据可视化和机器学习来预测，可视化和共享有关在美国存在的有害饮水和地表水污染物的数据.
- [HydroFunctions](https://github.com/mroberge/hydrofunctions) -一套方便的功能，用于在交互式Python会话中处理水文数据.
- [CWATM](https://github.com/CWatM/CWatM) -代表IIASAs水计划的新关键要素之一，以评估全球和区域一级的水供应，水需求和环境需求.
- [The General Lake Model](https://github.com/AquaticEcoDynamics/GLM) -水平衡和一维垂直分层水动力模型.
- [nhdR](https://github.com/jsta/nhdR) -与美国国家水文数据集的R接口.
- [modflow6](https://github.com/MODFLOW-USGS/modflow6) -已被学者，私人顾问和政府科学家广泛使用，以准确，可靠和有效地模拟地下水流量.
- [iMOD](https://oss.deltares.nl/web/imod/home) -易于使用的图形用户界面+带有快速，灵活和一致的子域建模技术的MODFLOW的Deltares加速版本.
- [Imod-Python](https://gitlab.com/deltares/imod/imod-python) -旨在帮助您进行MODFLOW地下水建模工作.
- [pysheds](https://github.com/mdbartos/pysheds) -Python中简单快速的分水岭划界.
- [WhiteboxTools](https://github.com/jblindsay/whitebox-tools) -WhiteboxTools是先进的地理空间数据分析平台.
- [CRITERIA3D](https://github.com/ARPA-SIMC/CRITERIA3D) -包括用于土壤中三维水和热流，地表和地下流耦合，气象数据插值，辐射预算，作物发育和作物水分吸收的数值解决方案.
- [Water Network Tool for Resilience](https://github.com/USEPA/WNTR) -一个Python软件包，旨在模拟和分析供水网络的弹性.
- [fasstr](https://github.com/bcgov/fasstr) -一个R包，用于分析，汇总和可视化日常流量数据.
- [KnowFlow](https://github.com/KnowFlow/KnowFlow_AWM) -KnowFlow自动水监控设备是一种开源工具，使每个人都能以较低的成本访问第一手水质数据.
- [gwells](https://github.com/bcgov/gwells) -不列颠哥伦比亚省环境部的地下水井和含水层申请.
- [waterquality](https://github.com/RAJohansen/waterquality) -旨在从遥感影像中检测和量化水质和蓝藻有害藻华（CHAB）的包装.
- [LISFLOOD](https://github.com/ec-jrc/lisflood-code) -自1997年以来由欧洲委员会联合研究中心开发的空间分布的水资源模型.
- [FloodMapping](https://github.com/mikejohnson51/FloodMapping) -通过国家水模型进行洪水预报的R软件包.
- [QGEP](https://github.com/qgep/QGEP) -符合SIA-405的基于QGIS的废水处理应用.
- [PooPyLab_Project](https://github.com/toogad/PooPyLab_Project) -生物废水处理软件.
- [aguaclara](https://github.com/AguaClara/aguaclara) -用于设计和执行AguaClara水处理厂研究的Python软件包.
- [RTC-Tools](https://gitlab.com/deltares/rtc-tools) -用于控制和优化供水系统的工具箱.
- [EPANET](https://github.com/OpenWaterAnalytics/EPANET) -配水系统液压和水质分析工具包.
- [pyswmm](https://github.com/OpenWaterAnalytics/pyswmm) -用于Stormwater管理模型的Python包装器.
- [SELEN](https://github.com/geodynamics/selen) -一个开放源代码的Fortran代码，用于球面，层状，旋转的具有粘弹性流变的海平面方程的数值解.
- [se2waq](https://github.com/sentinel-hub/custom-scripts/tree/master/sentinel-2/se2waq) -脚本使用Sentinel-2数据来显示六个相关水质指标的空间分布.
- [HydroSHEDS](https://www.hydrosheds.org/) -提供各种规模的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络，流域边界，排水方向和流量累积.
- [rivamap](https://github.com/isikdogan/rivamap) -自动化的河流分析和绘图引擎.
- [PyGnome](https://github.com/NOAA-ORR-ERD/PyGnome) -它旨在支持沿海环境中的石油和其他有害物质泄漏.
- [VICRes](https://github.com/thanhiwer/VICRes) -该模型模拟了流域内发生的关键水文过程（例如水和能量平衡，水流路径），但未考虑人工水库的运行.
- [AWSM](https://github.com/USDA-ARS-NWRC/awsm) -美国农业部农业研究处开发了自动供水模型.
- [AED2](https://github.com/AquaticEcoDynamics/libaed2) -由社区驱动的模块和算法库，用于模拟“水生生态动力学”：水质，水生生物地球化学，生物栖息地和水生生态系统动力学.
- [DORiE](https://ts-gitlab.iup.uni-heidelberg.de/dorie/dorie) -基于DUNE的非连续性Galerkin解算器，用于土壤水流和被动溶质运移.
- [wqbc](https://github.com/bcgov/wqbc) -用于不列颠哥伦比亚省水质阈值和指数计算的R软件包.
- [Model My Watershed](https://github.com/WikiWatershed/model-my-watershed) -A是面向市民，保护从业人员，市政决策者，教育者和学生的分水岭建模网络应用程序.
- [AquaSat](https://github.com/GlobalHydrologyLab/AquaSat) -能够对内陆水域的水质进行遥感的数据集.
- [CDE](https://github.com/ropensci/cde) -促进从EA网站搜索和下载所有水体的《水框架指令》报告数据.
- [pyGSFLOW](https://github.com/pygsflow/pygsflow) -一组Python模块，用于运行GSFLOW集成水文模型程序.
- [bcgroundwater](https://github.com/bcgov/bcgroundwater) -R软件包，可帮助分析和可视化来自不列颠哥伦比亚省地下水观测井网的地下水数据.
- [GSFLOW-GRASS](https://github.com/UMN-Hydro/GSFLOW-GRASS) -生成输入并运行耦合的地下水-地表水模型“ GSFLOW”.
- [GWHAT](https://github.com/jnsebgosselin/gwhat) -一个免费的，开源的，跨平台的交互式计算机程序，其主要焦点是观测井水位图的解释.
- [Soil-Water-Balance](https://github.com/smwesten-usgs/swb) -修改后的Thornthwaite-Mather土壤水平衡代码，用于估算地下水补给量.
- [Long-term Trends in Groundwater Levels in B.C.](https://github.com/bcgov/groundwater-levels-indicator) -在不列颠哥伦比亚省的环境报告中发布了有关不列颠哥伦比亚省地下水位长期趋势指标的R脚本.
- [GSFLOW](https://www.usgs.gov/software/coupled-ground-water-and-surface-water-flow-model-gsflow) -基于USGS降水-径流建模系统和USGS模块化地下水流模型的集成的地下水与地表水耦合流动模型.
- [canwqdata](https://github.com/bcgov/canwqdata) -一个R包，可从加拿大环境与气候变化的国家长期水质监测数据中下载公开的水质数据.
- [HASP](https://github.com/USGS-R/HASP/issues) -水文分析软件包.

### Soil and Land

- [SoilGrids250m](https://github.com/ISRICWorldSoil/SoilGrids250m) -以250 m分辨率对土壤性质和类别进行全球空间预测.
- [Hyperspectral Soilmoisture Dataset](https://github.com/felixriese/hyperspectral-soilmoisture-dataset) -土壤水分的高光谱基准数据集.
- [soilReports](https://github.com/ncss-tech/soilReports) -一个R软件包，可帮助设置和操作土壤数据摘要，比较和评估报告的集合.
- [AQP](https://github.com/ncss-tech/aqp) -定量教育学算法是代码，构想，文档和示例的集合，这些代码打包成多个R包.
- [sharpshootR](https://github.com/ncss-tech/sharpshootR) -其他土壤数据管理，摘要，可视化和转换实用程序，可支持土壤调查.
- [soilDB](https://github.com/ncss-tech/soilDB) -简化对NCSS土壤数据库的访问.
- [Landslides Detection](https://github.com/mhscience/landslides_detection) -机器学习工具，可从光学卫星图像中检测滑坡.
- [pyTSEB](https://github.com/hectornieto/pyTSEB) -包含用于两个源能量平衡模型（Priestley-Taylor TSEB-PT，双重时差DTD和TSEB，土壤成分和冠层温度为TSEB-2T）的Python代码，用于基于辐射表面温度的测量值来估算感热和潜热通量.
- [slga](https://github.com/obrl-soil/slga) -提供从澳大利亚土壤和景观网格下载栅格数据的地理子集的功能.
- [smapr](https://github.com/ropensci/smapr) -用于获取和处理NASA（土壤水分主动-被动）SMAP数据的R包.
- [DRIP-SLIP](https://github.com/NASA-DEVELOP/DRIP-SLIP) -检测实时增加的降水/突然的滑坡识别产品.
- [esa_cci_sm](https://github.com/TUW-GEO/esa_cci_sm) -ESA CCI土壤水分图像和时间序列数据的读取器和转换器.
- [US_SoilGrids100m](https://github.com/aramcharan/US_SoilGrids100m) -对全美范围内土壤性质（有机碳百分比，总氮，堆积密度，pH值以及沙子和粘土百分比）和类别（控制部分中的分类大类和粒径）的完整覆盖网格预测
- [pytesmo](https://github.com/TUW-GEO/pytesmo) -用于评估土壤湿度观测值的Python工具箱.
- [Drought Indices Map](https://github.com/imartinezl/drought-map) -该项目试图找到一种可访问且友好的方式来可视化1961年至2017年西班牙的干旱指数数据.
- [ml_drought](https://github.com/esowc/ml_drought) -预测植被健康的机器学习管道.
- [droughtwatch](https://github.com/wandb/droughtwatch) -利用卫星图像和人类专家标签来检测肯尼亚北部的干旱状况，利用深度学习和计算机视觉来增强抗旱能力.
- [SoilHealthDB](https://github.com/jinshijian/SoilHealthDB) -从全球41个国家/地区收集的一组土壤健康测量数据中收集的数据，其中包括来自281个已发表研究的5,241个数据条目.
- [srdb](https://github.com/bpbond/srdb) -全球土壤呼吸数据库.
- [cosore](https://github.com/bpbond/cosore) -用于连续土壤呼吸测量的COSORE数据库的数据，元数据和软件工具.
- [sidb](https://github.com/SoilBGC-Datashare/sidb) -包含有关实验室土壤培养实验的信息，重点是二氧化碳释放的时间序列.
- [ISRaD](https://github.com/International-Soil-Radiocarbon-Database/ISRaD) -改善对放射性碳的利用，以了解土壤碳循环.
- [PredictiveSoilMapping](https://github.com/Envirometrix/PredictiveSoilMapping) -应用统计和/或机器学习技术来拟合模型，以产生土壤变量的空间和/或时空预测，即不同分辨率下的土壤特性和类别图.
- [OpenFLUID](https://github.com/OpenFLUID/openfluid) -用于复杂景观系统建模和仿真的软件环境.
- [Trends.Earth](https://github.com/ConservationInternational/trends.earth) -一个QGIS插件，支持监视土地变化，包括生产力，土地覆盖率和土壤有机碳的变化.
- [pycoal](https://github.com/capstone-coal/pycoal) -用于描述煤炭和露天开采对美国土地的影响的Python工具包.
- [stats_for_soil_survey](https://ncss-tech.github.io/stats_for_soil_survey/) -关于“针对儿科医生的统计资料”的讲座材料.
- [Simsphere](https://github.com/tjc181/simsphere) -一维模型，可以模拟24小时内植物，土壤和大气之间的热量和水分传递.
- [CryoGrid3](https://github.com/CryoGrid/CryoGrid3) -专门用于模拟多年冻土环境中地面温度的一维陆地表面模型.
- [CNN-SoilTextureClassification](https://github.com/felixriese/CNN-SoilTextureClassification) -基于高光谱数据对土壤质地进行分类的一维卷积神经网络（CNN）.
- [EarthML](https://github.com/pyviz-topics/EarthML) -改进，记录和说明如何使用其他免费提供的通用开源项目来解决地球科学中的问题.
- [STEP](http://step.esa.int/main/) -欧洲航天局正在根据“科学运用行动特派团”方案的组成部分，开发免费的开源工具箱，用于科学利用地球观测特派团.
- [globsim](https://github.com/geocryology/globsim) -使用全球再分析进行永久冻土模拟.
- [rSFSW2](https://github.com/DrylandEcology/rSFSW2) -AR套件可创建土壤水平衡模拟实验.
- [landscapemetrics](https://github.com/r-spatialecology/landscapemetrics) -R中分类地图模式world_map的风景指标.


## Agriculture and Nutrition

- [Farmbot](https://github.com/FarmBot/Farmbot-Web-App) -人类的开源CNC农业机器.
- [MudPi](https://github.com/mudpi/mudpi-core) -可扩展的智能花园系统，使您可以维护控件，监视条件并可持续地管理花园资源.
- [OBIA4RTM](https://github.com/lukasValentin/OBIA4RTM) -用于植物参数检索的目标-与智能农业应用相关-通过使用辐射传递模型和基于对象的图像分析，以高效，灵活和可扩展的方式直接满足实际用户需求和策略要求.
- [Crop-Classification](https://github.com/bhavesh907/Crop-Classification) -提供使用多时态卫星图像进行农作物分类的代码.
- [DSSAT Cropping System Model](https://github.com/DSSAT/dssat-csm-os) -已用于许多领域，从农场和精确管理到气候变化和气候变化影响的区域评估.
- [MAgPIE](https://github.com/magpiemodel/magpie) -农业生产模型及其对环境的影响.
- [OBI](https://github.com/AgroCares/Open-Bodem-Index-Calculator) -Open-Bodem-Index-Calculator是一种基于四个主要标准评估农业土壤的工具：化学，物理，生物学和管理.
- [Cycles](https://github.com/PSUmodeling/Cycles) -每日时步农业生态系统模型，用于模拟种植系统和其他土地利用中发生的生物物理过程和管理实践.
- [ApsimX](https://github.com/APSIMInitiative/ApsimX) -在世界范围内广泛使用的农业模型框架.
- [Resilience Atlas](https://github.com/ConservationInternational/resilienceatlas) -交互式分析工具，用于加深对影响萨赫勒，非洲之角以及南亚和东南亚地区农村生计，生产系统和生态系统的一些关键压力源和冲击的程度和严重性的了解.
- [rice-awd-shb](https://github.com/adamhsparks/rice-awd-shb) -关于使用交替的湿润和干燥灌溉技术以及氮素含量对稻田鞘枯病的影响的研究报告汇编.
- [monica](https://github.com/zalf-rpm/monica) -基于过程的动态仿真模型，该模型描述了农业生态系统中碳，氮和水的运输和生化转换.
- [OpenFarm](https://github.com/openfarmcc/OpenFarm) -一个免费的开放式数据库和Web应用程序，用于农业和园艺知识.
- [Agridat](https://github.com/kwstat/agridat) -来自农业实验的大量数据集.
- [ss3sim](https://github.com/ss3sim/ss3sim) -通过广泛使用的种群综合统计年龄结构种群评估框架，促进灵活，快速和可再现的渔业种群评估模拟测试的增值软件包.
- [rfisheries](https://github.com/ropensci/rfisheries) -与openfisheries.org上的渔业数据库进行交互.
- [Fisheries Stock Assessment](https://github.com/droglenc/FSA) -提供R功能进行典型的渔业介绍分析.
- [mizer](https://github.com/sizespectrum/mizer) -一个R包，用于运行鱼类群落的动态多物种尺寸谱模型.
- [POSEIDON](https://github.com/CarrKnight/POSEIDON) -基于渔业代理的模型.
- [Karrot](https://github.com/yunity/karrot-frontend) -用于组织全球粮食节省组织的Web应用程序.
- [AquaCropR](https://bitbucket.org/anyelacamargo/aquacropr/) -实施粮农组织为解决粮食安全并评估环境和管理对作物生产的影响而开发的AquaCrop作物生长模型.
- [openfoodnetwork](https://github.com/openfoodfoundation/openfoodnetwork)  -当地食品在线市场. 它启用了一个独立的在线食品商店网络，该网络将农民和食品中心与个人和本地企业联系起来.
- [powerplant](https://github.com/Ecohackerfarm/powerplant) -提供智能的种植建议，以最大程度地促进作物互动，实现所有作物的互惠互利.
- [Mycodo](https://github.com/kizniche/Mycodo) -Raspberry Pi的开源软件，它以有趣的方式耦合输入和输出以感知和操纵环境.
- [Trefle](https://github.com/treflehq/trefle-api) -用于植物物种的植物性JSON REST API，使您可以搜索和查询所有已注册物种，并构建下一个园艺应用程序和农业机器人.
- [HappyPlants](https://github.com/morkro/happy-plants) -以可视方式创建自己的工厂数据库.
- [dormancyR](https://github.com/EduardoFernandezC/dormancyR) -提供园艺中常用的寒冷模型的替代方法，以计算落叶果树园的寒冷指标以及处理天气数据的功能.
- [seedr](https://github.com/efernandezpascual/seedr) -提供功能以适合水力和热力时间萌发模型的R包.
- [plantFEM](https://github.com/kazulagi/plantFEM)  -基于有限元方法的植物模拟器，其目标是田间作物. 该软件为农民，育种者和农艺师的冠层，植物和器官提供了农业的多物理场模拟.
- [openfoodfacts-server](https://github.com/openfoodfacts/openfoodfacts-server) -Open Food Facts是一个来自世界各地的协作，免费和开放的食品数据库.
- [ramlegacy](https://www.ramlegacy.org/) -汇编了来自世界各地的商业开发海洋种群的种群评估结果.
- [FABIO](https://github.com/martinbruckner/fabio_v1) -林业和农业生物质投入产出表.
- [Food and Agriculture Organization Corporate Statistical Database](http://www.fao.org/faostat/en/#data) -传播由粮食及农业组织收集和维护的统计数据.
- [The Bread Code](https://github.com/hendricius/the-bread-code) -此存储库致力于通过有用的技巧和技巧成为您的面包宣言.
- [Growstuff](https://github.com/Growstuff/growstuff) -开源和开放数据平台，可以预测您的种植何时可以收获.


## Sustainable Investment

- [Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs](https://github.com/natcap/invest) -一系列以清晰，可信和实用的方式量化自然资本价值的工具.
- [The REgional Model of INvestments and Development](https://github.com/remindmodel/remind) -包含经济，气候系统和能源部门详细描述的模块化开源多区域模型.
- [WHAT-IF](https://github.com/RaphaelPB/WHAT-IF) -水，水电，农业投资和融资工具决策支持工具.
- [Investment Framework for a More Sustainable World](https://github.com/My-Climate-Journey/climate-sustainability-investment-framework) -根据Chamath Palihapitiya在2020年7月提出的指导方针，该框架是为那些寻求减少排放量和与可持续性相关的投资的人而创建的工具，其目的是减轻气候变化的影响.
- [SSC](https://github.com/NREL/ssc) -包含国家可再生能源实验室的系统顾问模型中包含的技术和财务模型的源代码.
- [r2dii.analysis](https://github.com/2DegreesInvesting/r2dii.analysis) -归因于投资组合的关键指标（例如，生产，排放因子），并根据气候情景计算目标.

## Further Open and Sustainable Resources

- [Awesome Clean Tech](https://github.com/nglgzz/awesome-clean-tech) -清洁技术是指通过显着提高能效，资源的可持续利用或环境保护活动来减少负面环境影响的任何过程，产品或服务.
- [Awesome Open Climate Science](https://github.com/pangeo-data/awesome-open-climate-science) -令人敬畏的开放式大气，海洋和气候科学.
- [Awesome Earth](https://github.com/philsturgeon/awesome-earth)  -“我该如何应对气候危机？” 您可以执行以下326项操作.
- [Awesome Open Geoscience](https://github.com/softwareunderground/awesome-open-geoscience) -从存储库中精心挑选，这些存储库使我们作为地球科学家，黑客和数据争吵者的生活更加轻松或更加出色.
- [Datasets APIs and open source projects related to Climate Change](https://github.com/KKulma/climate-change-data) -有关气候变化的API，开放数据和ML / AI项目的精选清单.
- [Awesome Coastal](https://github.com/chrisleaman/awesome-coastal) -为沿海工程师和科学家精心整理的精选资源清单.
- [Awesome Agriculture](https://github.com/brycejohnston/awesome-agriculture) -用于农业，农业和园艺的开源技术.
- [Awesome ERDDAP](https://github.com/IrishMarineInstitute/awesome-erddap) -数据服务器，可为您提供一种简单，一致的方式，以通用文件格式下载网格化和表格化科学数据集的子集，并制作图形和地图.
- [Open Energy System Databases](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_energy_system_databases) -采用开放数据方法来收集，清理和重新发布与能源有关的数据集以供开放使用.
- [GlobalWindAtlas](https://globalwindatlas.info/) -立即开始探索多风地区.
- [GlobalSolarAtlas](https://globalsolaratlas.info/) -开始探索太阳能的潜力.
- [Open Hardware Observatory](https://en.oho.wiki/wiki/Home) -可持续开放硬件的搜索引擎和评估平台.
- [Open Source Ecology](https://www.opensourceecology.org/) -开发可以以很少的商业成本制造的开源工业机器，并免费共享设计.
- [ProjectDrawdown](https://github.com/ProjectDrawdown/solutions) -缩编项目的任务是帮助世界实现“缩编”，即未来大气中温室气体的水平停止上升并开始稳定下降，从而尽快，安全，公平地制止灾难性的气候变化.尽可能.
- [Code against Climate Change](https://github.com/daviddao/code-against-climate-change) -精选的应对气候变化的技术项目清单-希望激发破坏性的技术气候行动.
- [NOAA-Affiliated-Projects](https://github.com/NOAAGov/NOAA-Affiliated-Projects) -GitHub帐户和存储库的列表，这些列表和存储库是由国家海洋与大气管理局工作人员从整个组织的直属办公室和/或工作人员办公室提供的.
- [Climatescape](https://climatescape.org/) -发现解决气候变化的组织.
- [Airminers](http://www.airminers.org/) -企业家，研究人员和创始人从空中开采碳的公司和项目的索引，以探索二氧化碳的机会.
- [ENVO](https://github.com/EnvironmentOntology/envo) -用于环境表示的社区驱动的本体.
- [Global Fishing Watch](https://globalfishingwatch.org/) -我们使用最先进的技术以近乎实时，免费的方式可视化，跟踪和共享有关全球捕鱼活动的数据.
- [open-sdg](https://github.com/open-sdg/open-sdg) -一个收集和传播可持续发展目标全球指标数据的平台.
- [Open Climate Knowledge](https://github.com/petermr/climate) -一个开放研究项目，用于数据挖掘与气候变化有关的开放获取论文.
- [SDGIO](https://github.com/SDG-InterfaceOntology/sdgio) -可持续发展目标接口本体的存储库.
- [OpenClimate](https://github.com/YaleOpenLab/openclimate-demo) -一项开源计划，探索分布式分类帐技术和其他新兴技术（例如物联网，大数据和机器学习）的应用，以应对帮助世界保持针对气候目标的透明气候核算系统的挑战.
- [ModularSensors](https://github.com/EnviroDIY/ModularSensors) -该Arduino库为环境传感器提供了与Arduino兼容数据记录器一起使用的功能的通用接口.
- [OpenSourceSeeds](https://www.opensourceseeds.org/en) -致力于重新树立种子，作为所有人的共同利益.
- [sdgindex](https://www.sdgindex.org/) -国际可持续发展报告.
- [Transition Project](https://www.transitionproject.org/) -旨在帮助实现全球城市的快速碳减排的开放数据计划.
- [protect.earth](https://github.com/protect-earth/protect.earth) -《人类，企业和其他任何人的国际气候行动名录》.
- [The POWER Project](https://power.larc.nasa.gov/) -提供来自NASA研究的太阳和气象数据集，以支持可再生能源，建筑能效和农业需求.
- [awesome-transit](https://github.com/CUTR-at-USF/awesome-transit) -公交API，应用程序，数据集，研究和软件的社区列表.
- [Climate Strike Software](https://github.com/climate-strike/license) -使用此软件许可，防止石油和天然气公司选择您的工作并提取更多的化石燃料.
- [Ireland Energy Wiki by the National Retrofitting Modelling Group](https://energy-modelling-ireland.github.io/ireland-energy-wiki/) -包含积极维护的爱尔兰能源相关资源清单.
- [Climate Impact Lab](http://www.impactlab.org/) -由经济学家，气候科学家，数据工程师和风险分析师组成的团队正在建立世界上最全面的研究机构，以量化气候变化，逐部门和社区对社区的影响. 

### Footnotes

_Animation用 [An Animated Map of the Earth](https://github.com/eleanorlutz/earth_atlas_of_space) 经过 [Eleanor Lutz](https://twitter.com/eleanor_lutz)_
