version 2.6.2

index.html

@@ -240,5 +240,5 @@ <h4 class="modal-title" id="keyboardModalLabel">Keyboard Shortcuts</h4>
 
 <!--
 MkDocs version : 1.3.0
-Build Date UTC : 2024-06-11 03:15:53.374831+00:00
+Build Date UTC : 2024-06-11 18:52:46.515470+00:00
 -->

msc-data/changelog_nwp_en/index.html

@@ -384,7 +384,7 @@ <h3 id="june-11-2024">June 11, 2024</h3>
 <li><a href="../nwp_rdps/changelog_rdps_en/#tuesday-june-11-2024">Regional Deterministic Prediction System (RDPS) replacement</a></li>
 <li><a href="../nwp_hrdps/changelog_hrdps_en/#tuesday-june-11-2024">High Resolution Deterministic Prediction System (HRDPS) 7.0.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_hrdps/changelog_hrdps-west_en/#tuesday-june-11-2024">High Resolution Deterministic Prediction System West (HRDPS-W) 1.5.0</a></li>
-<li><a href="nwp_hrdps-north/changelog_hrdps-north_en#tuesday-june-11-2024">High Resolution Deterministic Prediction System North (HRDPS-North) 2.1.0</a></li>
+<li><a href="../nwp_hrdps-north/changelog_hrdps-north_en/#tuesday-june-11-2024">High Resolution Deterministic Prediction System North (HRDPS-North) 2.1.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_nowcasting/changelog_nowcasting_en/#tuesday-june-11-2024">Integrated Nowcasting System (INCS) 2.3.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_atags/changelog_atags_en/#tuesday-june-11-2024">Automated "TAF" Generating System (aTAS) 1.3.0</a></li>
 </ul>
@@ -410,7 +410,7 @@ <h3 id="june-11-2024">June 11, 2024</h3>
 </li>
 <li>Air quality:<ul>
 <li><a href="../nwp_raqdps/changelog_raqdps_en/#tuesday-june-11-2024">Regional Air Quality Deterministic Prediction System (RAQDPS) v25</a></li>
-<li><a href="nwp_raqdps/changelog_raqdpsfw_en.md#tuesday-june-11-2024">Regional Air Quality Deterministic Prediction System Firework (RAQDPS-FW) merged into RAQDPS</a></li>
+<li><a href="../nwp_raqdps-fw/changelog_raqdps-fw_en/#tuesday-june-11-2024">Regional Air Quality Deterministic Prediction System Firework (RAQDPS-FW) merged into RAQDPS</a></li>
 <li><a href="../nwp_rdaqa/changelog_rdaqa_en/#tuesday-june-11-2024">Regional Deterministic Air Quality Analysis (RDAQA) 2.2.0</a></li>
 </ul>
 </li>

msc-data/changelog_nwp_fr/index.html

@@ -386,7 +386,7 @@ <h3 id="11-juin-2024">11 juin 2024</h3>
 <li><a href="../nwp_hrdps/changelog_hrdps-west_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système à haute résolution de prévision déterministe ouest (SHRPD-O) 1.5.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_hrdps-north/changelog_hrdps-north_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système à haute résolution de prévision déterministe nord (SHRPD-N) 2.1.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_nowcasting/changelog_nowcasting_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système intégré de prévision immédiate (SIPI) 2.3.0</a></li>
-<li><a href="nwp_nowcasting/changelog_atags_fr.md#le-mardi-11-juin-2024">Système automatique de production de "TAF" (aTAGS) 1.3.0</a></li>
+<li><a href="../nwp_atags/changelog_atags_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système automatique de production de "TAF" (aTAGS) 1.3.0</a></li>
 </ul>
 </li>
 <li>Ensembliste:<ul>
@@ -405,7 +405,7 @@ <h3 id="11-juin-2024">11 juin 2024</h3>
 <li><a href="../nwp_caldas-hrdps/changelog_caldas-hrdps_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système canadien d'assimilation de données de surface dans le SHRPD (SCanADS-SHRPD) 4.0.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_caldas-nsrps/changelog_caldas-nsrps_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système canadien d'assimilation de données de surface dans le système national de prévision de surface et de rivière (SCanADS-SNPSR) 4.0.0</a></li>
 <li><a href="../nwp_hrdlps/changelog_hrdlps_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système de prévision déterministe à haute résolution de la surface terrestre (SPDHRS) 2.2.0</a></li>
-<li><a href="nwp_hrdlps/changelog_hrelps_fr.md#le-mardi-11-juin-2024">Système de prévision ensembliste à haute résolution de la surface terrestre (SPEHRS) 1.2.0</a></li>
+<li><a href="../nwp_hrelps/changelog_hrelps_fr/#le-mardi-11-juin-2024">Système de prévision ensembliste à haute résolution de la surface terrestre (SPEHRS) 1.2.0</a></li>
 </ul>
 </li>
 <li>Qualité de l'air:<ul>

msc-data/climate_ltce/readme_climateltce_en/index.html

@@ -171,7 +171,7 @@ <h2 id="technical-documentation">Technical documentation</h2>
 <ul>
 <li><a href="https://collaboration.cmc.ec.gc.ca/cmc/cmos/public_doc/msc-data/climate_ltce/LTCE_Technical_Documentation_EN.pdf">Technical note in PDF format</a></li>
 <li><a href="https://collaboration.cmc.ec.gc.ca/cmc/cmos/public_doc/msc-data/climate_ltce/FAQ_LTCE_Jan_2021_EN.pdf">FAQ available in PDF format</a></li>
-<li>This data is also available through the <a href="https://www.canada.ca/en/environment-climate-change/services/climate-change/canadian-centre-climate-services/about.html">Canadian Climate Services Centre</a></li>
+<li>This data is also available through the <a href="https://www.canada.ca/en/environment-climate-change/services/climate-change/canadian-centre-climate-services/about.html">Canadian Center for Climate Services</a></li>
 </ul></div>
             </div>
         </div>

msc-data/nwp_cansips/readme_cansips-datamart_en/index.html

@@ -178,11 +178,19 @@ <h1 id="canadian-seasonal-to-inter-annual-prediction-system-cansips-data-in-grib
 <p>The <a href="../readme_cansips_en/">Canadian Seasonal to Inter-annual Prediction System (CanSIPS)</a> is a long-term prediction system whose objective is to forecast the evolution of global climate conditions. CanSIPS is a multi-model ensemble (MME) system using two atmosphere-ocean-land coupled models (CanESM5 and GEM5.2-NEMO) developed by the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) and the Canadian Meteorological Centre (CMC). It is a fully coupled atmosphere-ocean-ice-land prediction system relying on the operational data assimilation infrastructure for the initial state of the atmosphere, sea surface temperature and sea ice. For further technical information about CanSIPS please refer to the technical note.</p>
 <h2 id="principal-components-of-cansips">Principal components of CanSIPS</h2>
 <ul>
-<li><strong>Initialization procedure</strong>:
-** CanESM5: Initial atmospheric and oceanic conditions are obtained by running a coupled atmosphere-ocean-sec ice assimilation process constrained by CMC (GDPS) atmospheric analysis and GIOPS oceanic analysis through the same nudging procedure. Modelled sea ice thickness in the Northern Hemisphere is constrained near values from the SMv3 statistical model. Modelled sea ice concentration and sea surface temperature are constrained near values from GDPS G6. Land variables are initialized through the response of CLASS/CTEM to the assimilating atmosphere component.
-** GEM5.2-NEMO: The atmospheric initial conditions of GEM5.2-NEMO come from those of the Global Ensemble Prediction System (GEPS).The ocean and sea ice initial conditions in the forecast come from the CMC GIOPS analysis whereas land surface initial conditions is from CMC (GDPS) analysis after adjusting it to the hindcast climatology.</li>
-<li><strong>Forecast mode</strong>: CanSIPS official forecasts are based on a 20-member ensemble of forecasts produced with each of the two models for a total ensemble size of 40. The 20 members, 12 month forecasts from each model are produced by combining the forecasts produced on the last day of each month (ensemble members 1-10)  with forecasts issued four-days prior to that (ensemble members 11-20).</li>
-<li><strong>Hindcast mode</strong>: CanSIPS climatology is based on a series of retrograde forecasts (e. g. historical forecasts) covering the period 1991 to 2020. This climatology is very useful for interpreting realistic forecasts because real-time forecast anomalies are generated instead of raw forecasts.</li>
+<li>
+<p><strong>Initialization procedure</strong>:</p>
+<ul>
+<li>CanESM5: Initial atmospheric and oceanic conditions are obtained by running a coupled atmosphere-ocean-sec ice assimilation process constrained by CMC (GDPS) atmospheric analysis and GIOPS oceanic analysis through the same nudging procedure. Modelled sea ice thickness in the Northern Hemisphere is constrained near values from the SMv3 statistical model. Modelled sea ice concentration and sea surface temperature are constrained near values from GDPS G6. Land variables are initialized through the response of CLASS/CTEM to the assimilating atmosphere component.</li>
+<li>GEM5.2-NEMO: The atmospheric initial conditions of GEM5.2-NEMO come from those of the Global Ensemble Prediction System (GEPS).The ocean and sea ice initial conditions in the forecast come from the CMC GIOPS analysis whereas land surface initial conditions is from CMC (GDPS) analysis after adjusting it to the hindcast climatology.</li>
+</ul>
+</li>
+<li>
+<p><strong>Forecast mode</strong>: CanSIPS official forecasts are based on a 20-member ensemble of forecasts produced with each of the two models for a total ensemble size of 40. The 20 members, 12 month forecasts from each model are produced by combining the forecasts produced on the last day of each month (ensemble members 1-10)  with forecasts issued four-days prior to that (ensemble members 11-20).</p>
+</li>
+<li>
+<p><strong>Hindcast mode</strong>: CanSIPS climatology is based on a series of retrograde forecasts (e. g. historical forecasts) covering the period 1991 to 2020. This climatology is very useful for interpreting realistic forecasts because real-time forecast anomalies are generated instead of raw forecasts.</p>
+</li>
 </ul>
 <h2 id="how-is-the-cansips-forecast-configured">How is the CanSIPS forecast configured ?</h2>
 <p>Ensemble size for the forecast is 40 members (20 GEM-NEMO members + 20 CanCM4 members). At the last day of the each month, a 12-month forecast is produced. There are no lagged initial conditions, all the 20 members start on the first of the month and are initialised with different initial conditions originating from separate assimilating coupled model runs. When the ensemble forecasts are finished we construct seasonal mean anomalies with respect to the 30-year hindcasts for each ensemble member. Subsequently we implement deterministic (ensemble mean) and probabilistic (different categories with respect to the ensemble size) approaches to forecast the upcoming seasons. </p>

msc-data/nwp_cansips/readme_cansips-datamart_fr/index.html

@@ -178,11 +178,19 @@ <h1 id="donnees-grib2-du-systeme-de-prevision-interannuelle-et-saisonniere-canad
 <p>Le <a href="../readme_cansips_fr/">Système de prévision interannuelle et saisonnière canadien (SPISCan)</a> est un système de prévision à long terme dont l’objectif est de prévoir l’évolution des conditions climatiques à l’échelle globale. SPISCan est un système d’ensemble multi-modèle (Multi-Model Ensemble [MME]) utilisant deux modèles couplés atmosphère-océan-terre (CanESM5 et GEM5.2-NEMO) développés au Centre canadien de la modélisation et de l'analyse climatique (CCmaC) et au Centre météorologique canadien (CMC). Ce système de prévision est entièrement couplé atmosphère-océan-glace-sol. SPISCan utilise l'infrastructure d'assimilation en place pour les autres systèmes de prévision afin d'obtenir les conditions initiales de l'atmosphère, de la température de la surface de la mer et de glace marine. Pour plus de détails sur ce système, vous pouvez vous référer à la note technique.</p>
 <h2 id="les-principales-composantes-de-spiscan">Les principales composantes de SPISCan</h2>
 <ul>
-<li><strong>Mode assimilation</strong> :
-** CanESM5 : Les conditions atmosphériques et océaniques initiales sont obtenues en exécutant un processus d'assimilation couplé atmosphère-océan-glace de mer contraint par l'analyse atmosphérique du CMC (SGPD) et l'analyse océanique de GIOPS à travers la même procédure de nudging. L'épaisseur modélisée de la glace de mer dans l'hémisphère nord est contrainte par des valeurs proches du modèle statistique SMv3. La concentration modélisée de la glace de mer et la température de surface de la mer sont contraintes à des valeurs proches de celles du GDPS G6. Les variables terrestres sont initialisées par la réponse de CLASS/CTEM à la composante atmosphérique assimilée.
-** GEM5.2-NEMO : Les conditions initiales atmosphériques de GEM5.2-NEMO proviennent de celles du Global Ensemble Prediction System (SGPE). Les conditions initiales de l'océan et de la glace de mer dans les prévisions proviennent de l'analyse GIOPS du CMC, tandis que les conditions initiales de la surface terrestre proviennent de l'analyse du CMC (SGPD) après ajustement à la climatologie des prévisions rétrospectives.</li>
-<li><strong>Mode prévision</strong> : Le système SPIScan est composé de 20 membres d’ensemble provenant de chaque modèle pour un total de 40 membres d’ensemble. Les prévisions mensuelles et les prévisions multi-saisonnières (jusqu’au 12 mois) sont générées en combinant les prévisions produites le dernier jour de chaque mois (membres de l'ensemble 1-10) avec les prévisions émises quatre jours avant (membres de l'ensemble 11-20).</li>
-<li><strong>Mode prévisions rétrospectives (hindcast)</strong> : La climatologie de SPIScan est basée sur un série de prévisions en mode rétrograde (ex. prévisions historiques) couvrant la période de 1980 à 2020. Cette climatologie est très utile pour l’interprétation des prévisions réalistes car les anomalies de prévision en temps réel sont générées à la place des prévisions brutes.   </li>
+<li>
+<p><strong>Mode assimilation</strong> :</p>
+<ul>
+<li>CanESM5 : Les conditions atmosphériques et océaniques initiales sont obtenues en exécutant un processus d'assimilation couplé atmosphère-océan-glace de mer contraint par l'analyse atmosphérique du CMC (SGPD) et l'analyse océanique de GIOPS à travers la même procédure de nudging. L'épaisseur modélisée de la glace de mer dans l'hémisphère nord est contrainte par des valeurs proches du modèle statistique SMv3. La concentration modélisée de la glace de mer et la température de surface de la mer sont contraintes à des valeurs proches de celles du GDPS G6. Les variables terrestres sont initialisées par la réponse de CLASS/CTEM à la composante atmosphérique assimilée.</li>
+<li>GEM5.2-NEMO : Les conditions initiales atmosphériques de GEM5.2-NEMO proviennent de celles du Global Ensemble Prediction System (SGPE). Les conditions initiales de l'océan et de la glace de mer dans les prévisions proviennent de l'analyse GIOPS du CMC, tandis que les conditions initiales de la surface terrestre proviennent de l'analyse du CMC (SGPD) après ajustement à la climatologie des prévisions rétrospectives.</li>
+</ul>
+</li>
+<li>
+<p><strong>Mode prévision</strong> : Le système SPIScan est composé de 20 membres d’ensemble provenant de chaque modèle pour un total de 40 membres d’ensemble. Les prévisions mensuelles et les prévisions multi-saisonnières (jusqu’au 12 mois) sont générées en combinant les prévisions produites le dernier jour de chaque mois (membres de l'ensemble 1-10) avec les prévisions émises quatre jours avant (membres de l'ensemble 11-20).</p>
+</li>
+<li>
+<p><strong>Mode prévisions rétrospectives (hindcast)</strong> : La climatologie de SPIScan est basée sur un série de prévisions en mode rétrograde (ex. prévisions historiques) couvrant la période de 1980 à 2020. Cette climatologie est très utile pour l’interprétation des prévisions réalistes car les anomalies de prévision en temps réel sont générées à la place des prévisions brutes.   </p>
+</li>
 </ul>
 <h2 id="configuration-des-previsions-spiscan">Configuration des prévisions SPISCan</h2>
 <p>SPISCan est composé de 40 membres, 20 membres du modèle GEM-NEMO et 20 membres du modèle CanCM4. Le dernier jour de chaque mois on exécute une prévision de 12 mois et chaque membre est initialisé avec des conditions initiales valides au même moment, mais légèrement différentes. Lorsque la prévision de l’ensemble est terminée, on construit une moyenne saisonnière de l’anomalie, en soustrayant la moyenne climatologique de 30 ans de ces modèles. Ensuite, on calcule la moyenne d’ensemble pour une prévision déterministe, et les probabilités de chaque catégorie, calculées en calibrant le comptage des membres, pour une prévision probabiliste. </p>

msc-data/nwp_gdps/changelog_gdps_fr/index.html

@@ -252,7 +252,7 @@ <h3 id="mise-a-jour-du-systeme-global-de-prevision-deterministe-sgpd-900-du-cent
 <p>Le mardi 11 juin 2024, à compter de la passe de 1200 UTC, le Centre météorologique canadien (CMC) va procéder à la mise en œuvre opérationnelle de la version 9.0.0 de son Système global de prévision déterministe (SGPD).</p>
 <p>Principaux changements :</p>
 <ul>
-<li>La composante assimilation utilise des ébeauches du <a href="../../nwp_geps/readme_geps_fr/">Système global de prévision d'ensemble (SGPE)</a> amélioré à 25km.</li>
+<li>La composante assimilation utilise des ébauches du <a href="../../nwp_geps/readme_geps_fr/">Système global de prévision d'ensemble (SGPE)</a> amélioré à 25km.</li>
 <li>Passage du modèle GEM 5.1.2 à GEM 5.2.1.</li>
 <li>Passage du modèle CICE 4 à CICE 6.</li>
 <li>Utilisation du schéma de rayonnement Delta Eddington.</li>

msc-data/nwp_gdwps/changelog_gdwps_en/index.html

@@ -162,7 +162,7 @@ <h1 id="chronology-of-changes-to-the-global-deterministic-wave-prediction-system
 <h2 id="tuesday-june-11-2024">Tuesday June 11, 2024</h2>
 <h3 id="upgrade-to-version-190-of-the-gdwps">Upgrade to Version 1.9.0 of the GDWPS.</h3>
 <p>On Tuesday June 11, 2024, starting with the 1200 UTC run, the Canadian Meteorological Centre (CMC) will upgrade the Global Deterministic Wave Prediction System (GDWPS) to version 1.9.0.</p>
-<p>Significant changes:</p>
+<p>Significant change:</p>
 <ul>
 <li>Use of the latest version of the Global Deterministic Prediction System (GDPS), version 9.0.0</li>
 </ul>

msc-data/nwp_gdwps/changelog_gdwps_fr/index.html

@@ -162,7 +162,7 @@ <h1 id="chronologie-des-changements-apportes-au-systeme-global-de-prevision-dete
 <h2 id="le-mardi-11-juin-2024">Le mardi 11 juin 2024</h2>
 <h3 id="mise-a-jour-du-systeme-global-de-prevision-deterministe-de-vague-sgpdv-190-du-centre-meteorologique-canadien-cmc">Mise à jour du Système global de prévision déterministe de vague (SGPDV) 1.9.0 du Centre météorologique canadien (CMC)</h3>
 <p>Le mardi 11 juin 2024, à compter de la passe de 1200 UTC, le Centre météorologique canadien (CMC) va procéder à la mise en œuvre opérationnelle de la version 1.9.0 de son Système global de prévision déterministe de vague (SGPDV).</p>
-<p>Principaux changements :</p>
+<p>Principal changement :</p>
 <ul>
 <li>Utilisation de la dernière version du Système Global de Prévision Déterministe (SGPD), v9.0.0</li>
 </ul>

msc-data/nwp_hrdlps/changelog_hrdlps_en/index.html

@@ -155,7 +155,7 @@ <h3 id="upgrade-to-version-220-of-the-high-resolution-deterministic-land-surface
 <li>Use of the SPS 6.2.1 Surface Prediction System, in which the wet-thermometer temperature-based approach to precipitation phase distribution improves precipitation phase estimates and snowpack simulations.</li>
 <li>Correction of summertime cold biases over North American lakes, particularly for lakes such as Winnipeg and Saint-Pierre.</li>
 </ul>
-<p>A brief summary of the innovations included in this upgrade and their impact on performance can be found in <a href="https://collaboration.cmc.ec.gc.ca/cmc/cmoi/product_guide/docs/fact_sheets/factsheet_hrdlps-220_e.pdf">this document</a>.</p>
+<p>A brief summary of the innovations included in this upgrade and their impact on performance can be found in <a href="https://collaboration.cmc.ec.gc.ca/cmc/cmoi/product_guide/docs/fact_sheets/factsheet_hrdlps-220_e.pdf">this link</a></p>
 <p>The official note announcing this implementation is available <a href="https://dd.meteo.gc.ca/doc/genots/2024/06/10/NOCN03_CWAO_101857___46443">at this link</a>.</p>
 <p>The technical specifications document for HRDLPS 2.2.0 is available <a href="https://collaboration.cmc.ec.gc.ca/cmc/CMOI/product_guide/docs/tech_specifications/tech_specifications_HRDLPS_2.2.0_e.pdf">at this link</a>.</p>
 <h2 id="tuesday-june-28-2022">Tuesday June 28, 2022</h2>