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Précipitations accumulées moyennes prévues dans le bassin - GEPS 384 heures
Affiche les précipitations moyennes par sous-bassin pour l'ensemble GEPS, reflétant la moyenne (ou d'autres paramètres) de plusieurs membres de l'ensemble. Utile pour comprendre les prévisions probabilistes de précipitations et de chutes de neige pour chaque bassin versant.Le GEPS est le système d'ensemble d'ECCC, qui compte environ 20 membres dans le monde pour quantifier l'incertitude des prévisions sur une période d'environ 16 jours. Cette couche regroupe les données de précipitations d'ensemble sur les polygones des sous-bassins. L'attribut « Précipitations accumulées moyennes » représente souvent la moyenne de l'ensemble, ce qui correspond à un scénario moyen plus probable. Les opérateurs peuvent l'utiliser pour une planification hydrologique basée sur les risques ou pour évaluer la confiance dans les scénarios d'inondation et de sécheresse à venir dans différents sous-bassins.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Système global de prévision d'ensemble
Le Système global de prévision d'ensemble (SGPE) procède à des calculs physiques afin de produire des prévisions probabilistes d'éléments de l'atmosphère du jour présent jusqu'à 16 jours dans le futur (jusqu'à 39 jours les lundis et jeudis à 00 UTC pour le calcul des anomalies de prévision). Le SGPE génère différentes prévisions (scénarios) pour estimer les incertitudes des prévisions causées par le comportement non-linéaire (chaotique) de l'atmosphère. Les prévisions probabilistes sont basées sur un ensemble de 20 scénarios qui diffèrent par leurs conditions initiales, leurs paramètres physiques qui sont aléatoirement perturbés par la méthode de Perturbation des Paramètres Stochastiques (SPP) ainsi que des perturbations stochastiques (énergie cinétique). Un membre de contrôle qui n'est pas perturbé est également disponible. Les éléments de l'atmosphère incluent notamment la température, les précipitations, le couvert nuageux, la vitesse et direction des vents, l'humidité et autres. Ce produit contient les résultats numériques bruts de ces calculs. La couverture géographique est globale. Les données sont disponibles sur une quinzaine de niveaux verticaux sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.5 degré (environ 39km). Les prévisions sont exécutées deux fois par jour.
Précipitations accumulées moyennes prévues dans le bassin (REPS - 72 heures)
Cette couche polygonale montre la distribution spatiale des précipitations accumulées prévues dans les sous-bassins versants à l'aide de données dérivées du Regional Ensemble Prediction System (REPS). En d'autres termes, il agrège les quantités de précipitations, calculées à partir des prévisions REPS traitées (converties à partir de fichiers GRIB2 au format raster [TIF]), sur les limites définies des bassins versants afin de fournir une vue détaillée des précipitations attendues sur une période de prévision typique de 72 heures. Ces informations soutiennent les prévisions hydrologiques régionales, l'analyse des risques d'inondation et la gestion des ressources en eau.Les données de prévision REPS sont d'abord traitées pour extraire le champ de précipitations accumulées (APCP) et converties en images matricielles haute résolution. Ces « rasters REPS APCP » représentent la distribution spatiale des précipitations prévues (en millimètres) sur la région. Ensuite, à l'aide de limites prédéfinies de bassin versant ou de sous-bassin, des statistiques zonales sont appliquées pour calculer les précipitations moyennes pour chaque sous-bassin. La dernière couche affiche ces valeurs moyennes sous forme de polygones, mettant en évidence les variations des précipitations prévues dans les différentes zones de drainage. Cette approche aide les utilisateurs à identifier les régions susceptibles de recevoir des précipitations plus ou moins élevées, améliorant ainsi les évaluations hydrologiques et la planification des urgences.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Système régional de prévision d'ensemble d'onde de tempête
Le Système régional de prévision d'ensemble d'onde de tempête (SRPEOT) produit les prévisions de niveaux d'eau en utilisant le modèle d'océan DalCoast. DalCoast (Bernier and Thompson 2015) est un sytème de prévision d'onde de tempête pour la côte est du Canada basé sur la version moyennée en profondeur, barotrope et linéarisée du Modèle d'Océan de Princeton (POM). Le modèle est forcé par les vents à une élévation de 10 mètres et la pression au niveau de la mer du Système global de prévision d'ensemble (SGPE).
Système global de prévision d'ensemble de vague
Le Système global de prévision d'ensemble de vague (SGPEV) utilise le modèle spectral de prévision de vague de troisième génération WaveWatch III ® (WW3) afin de produire des prévisions probabilistes de vagues du jour présent jusqu'à 16 jours dans le futur. Les prévisions probabilistes sont basées sur un ensemble de 20 membres et un membre contrôle forcés par les vents à une élévation de 10 mètres du Système global de prévision d'ensemble (SGPE). La prévision du SGPE est un modèle couplé atmospère-glace-océan, sa prévision de glace de mer est utilisée par la prévision du SGPEV pour atténuer ou supprimer la croissance des vagues dans les zones couvertes par respectivement 25% à 75% et plus de 75% de glace. WW3 (WAVEWATCH III® Development Group, WW3DG 2019) est un modèle spectral de prévision de vague de troisième génération qui résout l’évolution de l’équation du bilan énergétique pour le spectre de vague 2D d’énergie. Le modèle WW3 a été adopté par de nombreux centres nationaux de prévision au cours des dernières années.
Système de prévision côtier océan-glace pour la Côte Est du Canada (SPCOG-Est)
Le Système de prévision côtier océan-glace (SPCOG) effectue des prévisions de 48 heures pour l'océan et la glace marine pour différents domaines (Est, Ouest, mer de Salish) quatre fois par jour à une résolution de 1/36°. La composante de pseudo-analyse est forcée aux frontières océaniques par le Système régional de prévision océan-glace (SRPOG) et utilise une méthode de pilotage spectral dans l'océan profond pour corriger les grandes échelles vers la solution du SRPOG. Les champs de la pseudo-analyse sont utilisés afin d'initialiser la prévision de 00Z, les prévisions des passes 06, 12 et 18Z sont initialisées à partir de fichier de redémarrage à l'heure 6 de la prévision précédente. Le forçage atmosphérique pour les deux composantes est fourni par le Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD) combiné spatialement et temporellement avec une composante non couplée du Système global de prévision déterministe (SGPD) à 10km de résolution horizontale (pour SPCOG-Ouest) ou le Système global de prévision déterministe (SGPD) (pour SPCOG-Est) pour les régions qui ne sont pas couvertes par le SHRPD.
GFS - Précipitations accumulées prévues - 168 heures
Cette couche polygonale représente les prévisions de précipitations cumulées du Global Forecast System (GFS), un modèle numérique mondial de prévisions météorologiques géré par la NOAA/NCEP. Il fournit des prévisions mondiales des précipitations à moyen terme, sous forme d'accumulation sur 168 heures (7 jours), afin de soutenir un large éventail d'applications météorologiques et hydrologiques.Cette couche polygonale est générée en extrayant le champ de précipitations accumulées à partir des fichiers GRIB2 du Global Forecast System (GFS). Les données brutes sont converties en un raster TIF, puis rééchantillonnées, lissées et classées en plages de précipitations distinctes. Les entités polygonales qui en résultent représentent les accumulations de précipitations prévues sur une période de 7 jours (168 heures), ce qui permet aux utilisateurs de suivre les tendances des précipitations et des chutes de neige attendues à l'échelle mondiale.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Système régional de prévision déterministe de vague - Lac Ontario
Le Système régional de prévision déterministe de vague (SRPDV) produit les prévisions de vagues jusqu'à 48 heures dans le futur en utilisant le modèle spectral de prévision de vague de troisième génération WaveWatch III® (WW3). Le modèle est forcé par les vents à une élévation de 10 mètres du Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD). Sur les Grands Lacs, une prévision de glace du Système de prévision du cycle de l'eau (SPCE) est utilisée par le modèle pour atténuer ou supprimer la croissance des vagues dans les zones couvertes par respectivement 25% à 75% et plus de 75% de glace. Sur l'océan, une prévision de glace du Système Régional de Prévision Glace-Océan (SRPOG) est utilisée : dans le Pacifique nord-est les vagues se propagent librement pour des concentrations de glace inférieures à 50%, au delà de ce seuil il n'y a aucune propagation; dans l'Atlantique nord-ouest la même logique est utilisée que dans les Grands Lacs. Les éléments prévus incluent la hauteur significative des vagues, la période pic, des paramètres partitionnés et autres. Ce système comprend plusieurs domaines : lac Supérieur, lac Huron-Michigan, lac Érié, Lac Ontario, Atlantique nord-ouest et Pacifique nord-est.
Précipitations accumulées prévues par le GEPS - 384 heures
Cette couche polygonale affiche des prévisions de précipitations à moyen terme basées sur un ensemble provenant du Global Ensemble Prediction System (GEPS), offrant une vue probabiliste des précipitations ou des chutes de neige futures sur un horizon de 16 jours. Il facilite l'analyse des incertitudes, l'évaluation des risques et la planification stratégique des ressources.Approche d'ensemble : Le GEPS utilise plusieurs membres perturbés du modèle GEM d'ECCC, capturant une gamme d'évolutions atmosphériques et produisant des distributions de probabilité pour les précipitations. Domaine mondial : couverture similaire à celle du PIB, mais se concentre sur la moyenne d'ensemble, les écarts et les probabilités plutôt que sur un seul résultat déterministe. Perspectives à plus long terme : s'étend jusqu'à 16 jours, ce qui permet de planifier en fonction des risques en cas d'inondations potentielles, de périodes de pluie prolongées ou de sécheresse. Utilité des données : permet aux décideurs d'évaluer les niveaux de confiance dans les scénarios de précipitations, essentiels pour la gestion de l'eau, l'agriculture et les stratégies d'urgence.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Changements projetés de la vitesse du vent de surface basés sur les ensembles multimodèles CMIP5
Des ensembles multimodèles saisonniers et annuels de changements projetés (aussi appelés anomalies) de la vitesse du vent de surface ont été générés pour la période 1900-2100 à partir d’un ensemble de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Les changements projetés de la vitesse du vent sont établis par rapport à la période de référence 1986-2005 et exprimés en pourcentage (%). Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de changements de la vitesse du vent sont accessibles pour la période historique 1900-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Des moyennes sur 20 ans des changements de la vitesse du vent (%) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), à partir des scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5, par rapport à la période de référence 1986-2005. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.
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