L'analyse de précipitation CaPA: état des lieux · 2011-03-15 · SHEF (>10000) 2/7 Configuration...
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L'analyse de précipitation CaPA: état des lieux
Vincent Fortin, RPN-E
Guy Roy, Laboratoire CMM
Ahmed Mahidjiba, CMOI
Séminaire RPN-E
11 mars 2011
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Remerciements
Stéphane BélairNajat BenboutaBruce BrasnettMarco CarreraNorman DonaldsonStéphane GagnonJosé GarciaYasir KaheilOlivier Li Shing Tat - DupuisJean-François Mahfouf
Jacques MarcouxLinh Chi NguyenPierre PellerinLewis PoulinMark Mc CradyNaysan SaranCraig SmithSylvain St-GermainPing-An TanViateur TurcottePaul Vaillancourt
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Plan de la présentation
1. Introduction
2. Configuration proposée
3. Produits
4. Comparaison avec analyses américaines
5. Contrôle de la qualité et monitoring
6. Vérification objective
7. Pistes d'amélioration et travaux à venir
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Qu'est-ce que l'analyse CaPA?
Surface networkAtmospheric model
Satelliteobservations
RADAR
• CaPA vise à fusionner différents types d'observation sur la précipitation par interpolation optimale
• Utilisation d'un champ d'essai nécessaire en raison de la faible densité du réseau d'obs. au Canada
• Comprend un algorithme de CQ en temps réel des observations provenant des réseaux coopératifs canadiens (RMCQ)
1/7 Introduction
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Contexte et historique:
• Avril 2007: publication dans Atmosphère-Océan d'une preuve de concept par J.-F. Mahfouf, B. Brasnett et S. Gagnon
• Janvier 2008: CaPA approuvé pour implantation par CPOP, conditionnellement à la réception par un canal opérationnel des obs. RMCQ ayant passé le CQ
• Février 2010: Début de l'encodage au CMC des données RMCQ
• Juillet 2010: Mise en place d'un contrôle de qualité plus sévère pour les précipitations solides
• Septembre 2010: présentation au CPOP et vote favorable à l'installation de CaPA en mode “staging”
• Octobre 2010 - Mars 2011: installation, évaluation et développement de produits (images, fichiers GRIB2)
• 7 mars 2011: installation de la version 2.2rc2
1/7 Introduction
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Principaux changements depuis septembre 2010
• passage à GEM REG LAM 3D
• utilisation de regpres au lieu de regeta pour le champ d'essai pour atténuer les bandes de précipitation quasi stationnaires dans le modèle régional qui se produisent lorsque la circulation est alignée avec la grille du modèle
• assouplissement du contrôle-qualité pour les stations synoptiques manuelles
• correction du biais induit par la transformation Box-Cox utilisée pour assurer la normalité des innovations
1/7 Introduction
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Configuration proposée pour implantation opérationnelle
• Accumulations de 6h– 4 fois par jour (0,6,12,18Z)– Anal. prélim. à T+50min– Anal. finale à T+6h50– GEM-15 : échéance 6-12– Obs: SYNOP, METAR, SA
et RMCQ
Méthodologie• Interpolation optimale (aka krigeage résiduel simple)
• Transformation Box-Cox (λ=1/3) pour normaliser les données
• Estimation des statistiques d'erreur par analyse variographique
• Variogramme exponentiel, lissage exponentiel (T=30 jours)
• Accumulations de 24h– 1 fois par jour à 12Z– Anal. finale à 18h50Z– GEM-15 : somme des 4
champs d'essai d'échéance 6-12
– Obs: SYNOP, METAR, SA, RMCQ et SHEF
2/7 Configuration proposée
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Domaine de l’analyse
CaPA
RegLam3D
2/7 Configuration proposée
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Réseaux de surface intégrés à CaPA
Syno can man (100)
Syno can auto (600)
RMCQ (180)
Syno usa man (200)
Syno usa auto (150)
METAR (1200)
SHEF (>10000)
2/7 Configuration proposée
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Indice de confiance
• La qualité de l'analyse n'est pas uniforme dans l'espace, en particulier parce que la densité du réseau au sol varie beaucoup du sud vers le nord
• Le ratio entre la variance de l'erreur d'analyse (σA²) et la
variance de l'erreur de la prévision (σP²) tel qu'estimé par
l'algorithme d'interpolation optimale est un indicateur naturel de la qualité de l'analyse
• L'analyse est toujours livrée avec un indice de confiance défini ansi: CFIA = 1 - σ
A² / σ
P²
• Si CFIA = 0 l'analyse n'est pas inutile: elle est aussi bonne que la prévision de précipitation à courte échéance (12h)
2/7 Configuration proposée
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CaPA 6h, 2011-03-11 00-06Z
2/7 Configuration proposée
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Produits générés par CaPA sur $CMCGRIDF/anal/regcapa• 24h (prêts à T+7h), valide à 12Z
– AAAAMMJJ12_000 (FST): analyse et indice de confiance– AAAAMMJJ12_statoma (ASCII): diagnostic
• 6h (prêts à T+1h), 4 fois par jour– prelim
• AAAAMMJJHH_000 (FST), HH=00,06,12,18• AAAAMMJJHH_statoma (ASCII), HH=00,06,12,18
– final (prêts à T+7h), 4 fois par jour• AAAAMMJJHH_000 (FST), HH=00,06,12,18• AAAAMMJJHH_statoma (ASCII), HH=00,06,12,18
3/7 Produits
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Produits qui serontdistribués à l'externe
Plateformes• Datamart: analyse et indice de confiance en GRIB2• Vizaweb et WeatherOffice (section analyse et
modélisation): analyse sous forme d'image
Produits• analyse finale 24h prête à 19Z, valide à 12Z• analyse préliminaire 6h prête à T+1h, 4 fois par jour
3/7 Produits
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CaPA
Groundhog day storm24h accum valid 2011-02-02@12Z
Stage IV MPE
4/7 Comparaison avec analyses américaines
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Été 2010: Comparaison avec l'analyse CPC sur les États-Unis
CPCCaPAGEM (champ d'essai de CaPA)
Gracieuseté de Najat Benbouta
4/7 Comparaison avec analyses américaines
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Été 2010: CaPA, MPE et CPC
CaPA
Stage IVMPE
CPC
ρ CaPA MPE CPC
CaPA 1 0.93 0.93
MPE 0.93 1 0.92
CPC 0.93 0.92 1
4/7 Comparaison avec analyses américaines
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Contrôle de qualité
• CQ sur les observations du réseau RMCQ:– Analyse des séries temporelles des cumuls brutes:
• Lissage des fluctuations horaires• Détection/Correction des vidanges• Détection/Correction des baisses anormales
• Détection et retrait des observations biaisées:– Test faisant intervenir le type de précipitation et la vitesse du vent
• Fabrication de super-stations si d < 7.5 km entre les stations:– Une obs sera rejetée si l´inégalité ci-dessous est vraie;
• Comparaison analyse vs observation:– Une obs sera rejetée si l´inégalité ci-dessous est vraie:
(T = 4)
∣xmoyo
−xo∣T n/n−1×σo
∣xao − xo∣T var xa
o σo
2
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Site web du laboratoire CMMhttp://neige.wul.qc.ec.gc.ca/CaPA
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Système de monitoring
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Contrôle-qualité des observations de précipitation solide
• En raison d'effets aérodynamiques liés à la forme du capteur, les observations de précipitation solide présentent presque toutes un biais négatif en présence de vent
• Très bien documenté par l'OMM (Goodison et al., 1998, rapport no. 872)
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Appareils de mesure considérés les plus fiables, mais peu utilisés
Double-fence intercomparison reference(DFIR) gauge (Russie)
Wyoming gauge (États-Unis)
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Appareils de mesure typiquesau Canada
Stations avec observateur:
Nipher
Stations automatiques:
Geonor avec écran Alter
Hansen and Davies,October 2002 (USDA Technologydevelopment program)
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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• Observations biaisées significativement à partir d'un vent moyen de 3 m/s
• Courbe de correction disponible seulement pour accumulations de 24h (basée sur un vent moyen journalier mesuré à la hauteur du capteur)
Nipher / DFIR en fonctionde la vitesse du vent
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Nipher vs US NWS8
• Pour un vent de 2 m/s, le précip. US NWS8 (shielded) performe comme un Nipher soumis à un vent de 3 m/s
• Sans écran, le US NWS8 est beaucoup moins fiable, même par faible vent
x 1.4x 2.5x 4.9
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Geonor+Alter / DFIR en fonctionde la vitesse du vent
Cas où la température est inférieure à -2C
JokioinenFiltered, Tm < -2 deg C
CE = e-0.22Ws
r2 = 0.64
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Wind Speed (m/s)
Geo
no
r C
atch
Eff
icie
ncy
Gracieuseté deCraig Smith, CRD
Nipher
US NWS 8” unshielded
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Geonor+Alter / DFIR en fonctionde la vitesse du vent
JokioinenCE = e-0.21Ws
r2 = 0.30
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Wind Speed (m/s)
Ge
on
or
Ca
tch
Eff
icie
nc
y
Ensemble des événements pour lesquels T<0
Gracieuseté deCraig Smith, CRD
Nipher
US NWS 8” unshielded
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Contrôle-qualité des observations de précipitation solide: Algorithme
Seuil_Temp = [(juin,juil,août)=>0°C,
(mai,sept)=>1°C,
(avril,oct)=>1.5°C,
(mars,nov)=>2.0°C,
(Dec,jan,fev)=>2.5°C]
Si min(Temp) <= Seuil_Temp:
Si moy(Vent) <= Seuil_Vent:
Observation acceptée
Sinon
Obs. rejetée
Sinon
Observation acceptée
Seuil_Vent =[(syn man can)=>3 m/s,
(syn man usa)=>2 m/s,
(auto)=>-1]
Les vents sont ramenés à la hauteur du capteur (~2m) en utilisant un profil logarithmique
(Sevruk et Zahlavova, (1994)
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Valeur moyenne de l'indice de confiance (analyse 24h)
JJA 2010 DJF 2010
5/7 Contrôle-qualité et monitoring
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Scores
Scores catégoriels
• Frequency Bias Indicator:
FBI = A / O
• Equitable Threat Score:
ETS = (H - Hc) / (H + F + M - H
c)
Hc = A * O / N
Scores continus
• Moyenne partielle : précipitation moyenne pour les événements inférieurs à un seuil
• Écart-type partiel : variabilité moyenne des événements inférieurs à un seuil
Obs >seuil
Obs ≤seuil
Total
Anal >seuil H F
A =H+F
Anal ≤seuil M C
Total O =H+M
N =H+F+M+C
k=∫0
kx f x dx
k2=∫0
kx−k
2 f x dx
6/7 Vérification objective
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Périodes et jeux de données retenus pour vérification par validation croisée
Périodes:
été: J-A 2008 (24h) JJA 2010 (6h et 24h)
hiver: DJA 2009-2010
Données de vérification:
synop US (CONUS) synop canadiennes (CA) synop A. du Nord (ANORD)
synop manuelles (MAN) synop man. can. (CMAN)
6/7 Vérification objective
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A A A ? A A ? A A A A A A A
Summer: CaPA 24h vs CONUS
? A A A P P ? A A A A A A A
FBI-1 ETS
J-A '08
JJA '10
Page 32 – 10-09-07
P A A A A P P A A A A A A P
FBI-1 ETS
P ? A ? P P P A A A A A A ?
J-A '08
JJA '10
Summer: CaPA 24h vs CAN
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A A P P P P P A A A A A A ?
P P P A ? P P A A A A A A ?
FBI-1 ETS
CONUS
CAN
JJA 2010: CaPA 6h vs CONUS & CAN
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Summer: CaPA 24h vs ANORD P P P A A A A ? ? A A A P ?
? P P ? A A A ? ? ? A A A P
Partial mean (μk) Partial standard deviation (σ
k)
J-A '08
JJA '10
Page 35 – 10-09-07
P P P P A A ? ? ? ? A A P P
Partial mean (μk) Partial standard deviation (σ
k)
JJA '10
Summer: CaPA 6h vs ANORD
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A A A A A ? ? A A A ? ? ? ?
DJF 2010: CaPA 24h vs MAN
A A A A A ? A A A A A A A A
DJF 2010: CaPA 24h vs MAN & CMAN
FBI-1 ETS
MAN
CMAN
A A A A A ? ? A A A ? ? ? ?
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A P P P P ? ? A A ? ? ? ? ?
DJF 2010: CaPA 6h vs MAN
A A P ? P A ? A A A A A A ?
DJF 2010: CaPA 6h vs MAN & CMAN
FBI-1 ETS
MAN
CMAN
Page 38 – 10-09-07DJF 2010: CaPA 24h vs MAN & CMAN
? ? A A A A A ? ? ? ? ? A ?
? ? ? A A A A ? ? ? A A A A
Partial mean (μk) Partial standard deviation (σ
k)
MAN
CMAN
Page 39 – 10-09-07DJF 2010: CaPA 6h vs MAN & CMAN
? ? A A A A A ? ? ? A A ? P
? ? ? A A A A ? ? A A A A P
Partial mean (μk) Partial standard deviation (σ
k)
MAN
CMAN
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JJA 2010 DJF 2010
A A A A A A ? A A A ? ? ? ?
24h
6h
JJA 2010 & DJF 2010: CaPA vs CMAN A A A A A A ? A A ? ? ? ? ?
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Pistes d'amélioration etTravaux à venir• Correction des observations de précipitation solide en fonction de la
vitesse du vent
• Intégration des données radar
• Utilisation de CaPA par CaLDAS et des systèmes de prévision hydrologique (Grands Lacs et Saint-Laurent, Rivière Nelson)
• Amélioration du champ d'essai (GEM) au-dessus et à proximité des plans d'eau via une amélioration de la paramétrisation de la rugosité (z
0T et z
0q) au-dessus de l'eau
7/7 Pistes d'amélioration et travaux à venir
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Analyse produite en temps réel:observations biaisées rejetées
Analyse produite en temps réel:observations biaisées acceptées
Analyse produite en temps réel:observations biaisées corrigées
ID Brut Corr. DiffWTQ 13.2 26.7 +102%WIZ 13.6 24.1 +77%WEW 20.0 29.8 +49%WVQ 13.3 25.9 +95%WIT 19.3 31.4 +63%WBZ 7.3 14.3 +96%WTA 32.8 35.0 +7%Moy 18.7 26.7 +43%Std 7.6 6.6 -13%CV 41% 25% -39%
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Precipitation accumulations derived from radar estimates of rain rate• 5 month average @ XWL (Winnipeg)
CAPPI, 1.5km altitude PRECIP ET
Courtesy of Dave Patrick, MSC
7/7 Pistes d'amélioration et travaux à venir
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ATMOSPHERIC FORCING
HIGH RESOLUTION GEOPHYSICAL FIELDS
Analyses / SR forecasts MR & LR Forecasts
INIT
IAL
TIM
E
GEM-Surface
Assimilation(var, EKF, EnKF)
OBS
screen-level T and qin situ snow depthSMAP/ SMOSMODISAMSR-E or SSM/I
First Guess
SURFACESTATE and DIAGNOSTICSfor other clients
GEM-Surface(high-res)
DOWNSCALINGLOW-RES
HIGH-RES
LAND SURFACEINITIAL CONDITIONS
LAND SURFACEFORECASTS-- soil wetness-- snow conditions-- runoff, lateral and base flows-- near surface air T and q-- near surface winds
CaPA
HIGH-RES
HIGH-RES
HIGH-RES LOW-RES
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Applications de CaPA
Prévision hydrologique
Prévision immédiate
Vérif des prévisions de précipitation
Monitoring des réseaux
Indice Forêt-météo
Veille météo par les CPI
Vigilance météo
Études climatologiques
Monitoring de la sécheresse
Études de cas
7/7 Pistes d'amélioration et travaux à venir
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Proposition à CPOP
• Autoriser l'installation opérationnelle d'une analyse régionale des précipitations basée sur la version 2.2 du code de CaPA (svn://mrbsvn/mesh/capa/tags/capa-2.2rc2).
• Ce système produira à T+50 une estimation préliminaire des accumulations de précipitations sur 6h, valide aux heures synoptiques, et à T+6h50 une analyse finale. Les observations disponibles dans les banques SYNOP, METAR, SA et RMCQ de l'ADE seront utilisées.
• Ce système produira à T+6h50 une estimation finale des accumulations de précipitations sur 24h, valide à 12Z. Les observations disponibles dans les banques SYNOP, METAR, SA, RMCQ et SHEF de l'ADE seront utilisées.
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Correction du biais introduit par la transformation racine cubique• Une transformation Box-Cox de type racine cubique (λ=1/3) est
effectuée pour normaliser les données
• Ceci améliore la qualité de l'analyse (ETS), mais introduit un biais, car l'analyse est non biaisée dans l'espace transformé, mais pas dans l'espace réel
• On montre que le biais négatif introduit est de l'ordre de:
Biais = 1/3 A1/3 σA² CFIA
• A1/3 est la valeur de l'analyse dans l'espace transformé
• σA² est la variance de l'erreur d'analyse dans cet espace
• CFIA est l'indice de confiance 1 - σA² / σ
P²
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Taux de rejet associé au biais dans la mesure des précipitations solides
Analyse 24h Analyse 24hPériode: Juin à Août 2010 ( 91 analyses) Période: Déc 2009 à Février 2010 (90 analyses)
Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejet Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejetTous 947068 8036 0.8% Tous 934029 797068 85%Syn man can 8316 33 0% Syn man can 8256 1738 21%Syn man usa 11927 14 0% Syn man usa 11569 5370 46%Syn auto can 46583 751 2% Syn auto can 40364 38311 95%Syn auto usa 8434 56 1% Syn auto usa 8453 6760 80%Shef 824490 6855 1% Shef 784878 677758 86%Rmcq 12885 222 2% Rmcq 45911 43799 95%Metar 33376 104 0% Metar 33568 22915 68%
Analyse 6h Analyse 6hPériode: Juin à Août 2010 ( 364 analyses) Période: Déc 2009 à Février 2010 (354 analyses)
Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejet Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejetTous 457563 3148 0.7% Tous 591242 451034 76%Syn man can 31259 87 0% Syn man can 31737 7262 23%Syn man usa 58086 16 0% Syn man usa 56939 17692 31%Syn auto can 199053 1707 1% Syn auto can 172243 160108 93%Syn auto usa 24396 11 0% Syn auto usa 23968 17748 74%Rmcq 52831 1047 2% Rmcq 185163 171956 93%Metar 86020 127 0% Metar 115298 73005 63%
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Nombre d'observations assimilées
Été 2010, analyse 24h (91 cas)
947068 obs brutes
- 8036 obs biaisées
-205350 fusionnées avec super obs
- 18417 retranchées des super obs
- 5231 validation croisée
=710034 assimilées (7803/cas)
Été 2010, analyse 6h (364 cas)
453857 obs brutes
- 3073 obs biaisées
- 35673 fusionnées avec super obs
- 763 retranchées des super obs
- 735 validation croisée
=413613 assimilées (1136/cas)
Hiver 2010, analyse 24h (90 cas)
934029 obs brutes
-793753 obs biaisées
- 34342 fusionnées avec super obs
- 2449 retranchées des super obs
- 1381 validation croisée
=102104 assimilées (1134/cas)
Hiver 2010, analyse 6h (354 cas)
586422 obs brutes
-432145 obs biaisées
- 22017 fusionnées avec super obs
- 452 retranchées des super obs
- 503 validation croisée
=131305 assimilées (371/cas)
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Montréal
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Montréal
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Site web du laboratoire CMMhttp://neige.wul.qc.ec.gc.ca/CaPA