PROGNOS - Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD) statistiquement post-traitées par PROGNOS-MLR

Le post-traitement statistique des prévisions des modèles numériques du temps et de l'environnement, incluant le Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD), permet de réduire les biais systématiques et la variance de l'erreur des prévisions brutes. Pour ce faire, des relations statistiques optimisées entre les observations enregistrées aux stations et les sorties des modèles numériques aux points de grilles à proximité sont établies. Le système PROGNOS est un progiciel développé par Environnement et Changement climatique Canada permettant cela. Les relations sont bâties par l'entremise de la méthode 'Model Output Statistics' (MOS) et par régression linéaire multiple (RLM). À l'heure actuelle, seule la température de l'air à 1.5 mètres au-dessus de la surface de la Terre est post-traitée statistiquement. L'absence de prévisions statistiquement post-traitées peut être dûe à l'indisponibilité d'un modèle statistique causé par une qualité ou quantité insuffisantes d'observations. La région géographique couverte par ces données inclut le territoire couvert par les stations météorologiques du Canada et quelques bouées américaines. Pour le SHRPD, les prévisions issues du post-traitement statistique sont disponibles à la même fréquence d'émission que les prévisions brutes produites par les modèles numériques (ex. 00Z, 06Z, 12Z, 18Z) et à des échéances de prévision à chaque heure, de 00 à 48 heures.

• Post-traitement statistique
• Apprentissage machine
• Régression linéaire multiple
• PROGNOS
• Prévisions environnementales
• Prévisions aux points
• Prévisions météorologiques
• Température de l'air
• Vent