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Données et produits du Système global de prévision déterministe
Le Système global de prévision déterministe (SGPD) est un modèle de prévision numérique du temps déterministe couplé atmosphère (GEM), océan et glace de mer (NEMO-CICE). Les prévisions sont effectuées deux fois par jour et vont jusqu'à 10 jours dans le futur. La couverture géographique est globale avec une résolution horizontale de 15 km. Les données sont offertes sur une trentaine de niveaux verticaux et interpolées sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.15 degré. La fréquence temporelle et le nombre de variables accessibles sont fonction de l'horizon temporel des prévisions.
Accès
Comment accéder aux données
Ces données sont respectivement disponibles via l'API / les services web GeoMet du SMC et le serveur de données Datamart du SMC :
- Données disponibles via les services web géospatiaux GeoMet-Météo
- Données GRIB2 de prévision disponibles sur le Datamart du SMC
- Données GeoJSON statistiquement post-traitées sur le Datamart du SMC
- Données expérimentales GRIB2 d'éléments du temps sur grille disponibles sur DD-Alpha, le site Web d'essai de données du Datamart du SMC
- Données NetCDF d'analyse de glace globale sur le Datamart du SMC
Un survol et exemples pour accéder et utiliser les données ouvertes du Service météorologique du Canada est disponible. Exemple de carte interactive présentant la couche GDPS.DIAG_NW_PT1H du SGPD provenant de GeoMet du SMC :
Métadonnées
- Les métadonnées du Système global de prévision déterministe sont accessibles sur le portail du gouvernement ouvert.
- Les métadonnées de la Prévision du système global de prévision déterministe statistiquement post-traité par UMOS sont accessibles sur le portail du gouvernement ouvert.
Produits
Liste et liens vers les produits disponibles pour ce jeu de données :
Cartes de prévision
Cartes d'analyses
- Température de la surface de la mer
- Étendue de la glace de mer
- Épaisseur de la neige au sol
- Ozone stratosphérique
Documentation technique
- Version actuelle du Système global de prévision déterministe
- Note technique
- Diagramme de dépendances
- Fiche d'information associée au dernier cycle d'innovation
Registre des changements
La chronologie des changements apportés au Système global de prévision déterministe (SGPD) est disponible ici.
Données du Système global de prévision déterministe expérimental
Le Système global de prévision déterministe (SGPD) expérimental est un modèle de prévision numérique du temps déterministe couplé atmosphère (GEM), océan et glace de mer (NEMO-CICE) où la température et les composantes horizontales du vent aux grandes échelles prévues par GEM sont pilotées spectralement par les prévisions du Global Environnemental éMuLateur (GEML), le modèle météorologique d'ECCC entrainé par des données et basé sur l'intelligence artificielle (IA). Les prévisions sont effectuées deux fois par jour et vont jusqu'à 10 jours dans le futur. La couverture géographique est globale avec une résolution horizontale de 15 km. Les données sont offertes sur une trentaine de niveaux verticaux et interpolées sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.15 degré. La fréquence temporelle et le nombre de variables accessibles sont fonction de l'horizon temporel des prévisions.
Accès
Comment accéder aux données
Ces données expérimentales sont respectivement disponibles via l'API / les services web GeoMet du SMC et le serveur de données Datamart du SMC :
- Données expérimentales disponibles via les services web géospatiaux GeoMet-Météo
- Données GRIB2 expérimentales de prévision disponibles sur le Datamart du SMC
- Données GRIB2 expérimentales du Global Environnemental éMuLateur (GEML) disponibles sur le Datamart du SMC
Un survol et exemples pour accéder et utiliser les données ouvertes du Service météorologique du Canada est disponible.
Documentation technique
- Version actuelle du Système global de prévision déterministe expérimental
- Fiche technique du Sytème global de prévision déterministe expérimental
- Diagramme de dépendances
- "Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging"; Syed Zahid Husain, Leo Separovic, Jean-François Caron, Rabah Aider, Mark Buehner, Stéphane Chamberland, Ervig Lapalme, Ron McTaggart-Cowan, Christopher Subich, Paul A. Vaillancourt, Jing Yang, Ayrton Zadra; Juillet 2024
Licence
La licence d’utilisation finale pour les serveurs de données d’Environnement et Changement climatique Canada précise les conditions d'utilisation de ces données.
Politique d'utilisation des services de données ouvertes du SMC
La Politique d'utilisation des services de données ouvertes du SMC détermine ce qui constitue une utilisation appropriée des services de données ouvertes du SMC et fournit aux utilisateurs les pratiques exemplaires pour une utilisation optimale.