UMOS statistically post-processed Forecast of the Regional Deterministic Prediction System (RDPS-UMOS-MLR)

Statistical post-processing of weather and environmental forecasts issued by numerical models, including the Regional Deterministic Prediction System (RDPS), reduces systematic bias and error variance of raw numerical forecasts. This is achieved by establishing an optimal relationship between observations recorded at stations and co-located numerical model outputs. The Updatable Model Output Statistics (UMOS) system at Environment Canada carries out this task. The statistical relationships are built using the Model Output Statistics (MOS) method and a multiple linear regression (MLR) technic. The weather and environmental variables being statistically post-processed by UMOS include air temperature and dew point temperature at approximately 1.5 meters above ground as well as wind speed and direction at 10 meters above ground or at the anemometer level in the case of a buoy. The absence of a statistically post-processed forecast can be caused by a missing statistical model due to insufficient observation data quality or quantity. In addition, the absence of a post-processed forecast for wind direction could also be due to weak forecasted wind components preventing the calculation of reliable results. The forecasts of wind speed and direction are produced from independent statistical post-processing models. Geographical coverage includes weather stations across Canada. Statistically post-processed forecasts is available at the same frequency of emission as the numerical model producing the raw forecasts and at 3-hourly lead times for the RDPS.

Jeux de données disponibles au téléchargement

Informations supplémentaires

Champ Valeur
Dernière mise à jour octobre 20, 2025, 03:08 (TU)
Créé octobre 20, 2025, 03:08 (TU)
Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
Climatology Meteorology Atmosphere
Titre
Titre du jeu de données.
UMOS statistically post-processed Forecast of the Regional Deterministic Prediction System (RDPS-UMOS-MLR)
Description
Une description du jeu de données.

Statistical post-processing of weather and environmental forecasts issued by numerical models, including the Regional Deterministic Prediction System (RDPS), reduces systematic bias and error variance of raw numerical forecasts. This is achieved by establishing an optimal relationship between observations recorded at stations and co-located numerical model outputs. The Updatable Model Output Statistics (UMOS) system at Environment Canada carries out this task. The statistical relationships are built using the Model Output Statistics (MOS) method and a multiple linear regression (MLR) technic. The weather and environmental variables being statistically post-processed by UMOS include air temperature and dew point temperature at approximately 1.5 meters above ground as well as wind speed and direction at 10 meters above ground or at the anemometer level in the case of a buoy. The absence of a statistically post-processed forecast can be caused by a missing statistical model due to insufficient observation data quality or quantity. In addition, the absence of a post-processed forecast for wind direction could also be due to weak forecasted wind components preventing the calculation of reliable results. The forecasts of wind speed and direction are produced from independent statistical post-processing models. Geographical coverage includes weather stations across Canada. Statistically post-processed forecasts is available at the same frequency of emission as the numerical model producing the raw forecasts and at 3-hourly lead times for the RDPS.
Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication
Date de publication du jeu de données.
2023-09-01
Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
Champ Valeur
Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
Open Government Licence - Canada
Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
Emplacement
Emplacement du jeu de données.
https://open.canada.ca/data/en/dataset/bb0d1eeb-0e11-49e0-a5e3-6d99d4decb31
Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
Environment and Climate Change Canada | Environnement et Changement climatique Canada
Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
Government of Canada; Environment and Climate Change Canada; Meteorological Service of Canada, +01-819-997-2800, [email protected]
Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
Éditeur
Éditeur du jeu de données.
Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
[email protected]
Auteur
Auteur du jeu de données.
Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
Champ Valeur
Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
Langue
Langue(s) du jeu de données
Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
Type de portail
Type de plateforme du portail source.
Champ Valeur
Version
Version du jeu de données
None
Source
Source du jeu de données.
None
Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
Texte de provenance
Texte de provenance des données.
URL de provenance
URL de provenance des données.
Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
Champ Valeur
Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
Champ Valeur
Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.

0 Commentaires

Please login or register to comment.