Accès aux données de la Réanalyse Canadienne de Surface (RCaS) // Canadian Surface Reanalysis (CaSR) data access
by Announcement list for the MSC-Datamart. Liste d'information pour le Datamart du SMC
(English follows)
Chers usagers des données ouvertes du SMC,
Depuis une dizaine d’années, la Division de la recherche en météorologie (DRM) d'Environnement et Changement climatique Canada développe une Réanalyse Canadienne de Surface (RCaS). Ce travail initié grâce à un financement de la Commission mixte internationale (CMI)<https://www.ijc.org/fr> dans le cadre de l’Initiative internationale sur les bassins hydrographiques (IIBH)<https://ijc.org/fr/iwi-iibh>, se poursuit aujourd’hui sous l’égide du Programme d’identification et de cartographie des aléas d’inondation (PICAI)<https://ressources-naturelles.canada.ca/science-donnees/science-recherche...>.
RCaS a pour objectif principal de fournir des données horaires de surface et de précipitation continues dans le temps et dans l'espace couvrant l’Amérique du Nord sur une longue période (1980-2024) et à haute résolution (10km).
L’accès à ces données et une documentation détaillée de cette réanalyse sont disponibles sur cette page :
https://hpfx.collab.science.gc.ca/~scar700/rcas-casr/index_fr.html
Ce jeu de données est régulièrement amélioré pour répondre aux besoins de différents programmes et partenaires. Désormais, les annonces concernant ces mises à jour seront communiquées via la liste dd_info<https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info.comm.c...> afin d’informer les usagers des données ouvertes du SMC qui pourraient être intéressés dans l’exploitation de ces données.
N’hésitez pas à me contacter pour toute question ou supplément d’information.
Cordialement,
Sandrine
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Dear MSC Open Data users,
For the past decade, Environment and Climate Change Canada's Meteorological Research Division (MRD) has been developing a Canadian Surface Reanalysis (CaSR). This project, initially supported by funding from the International Joint Commission (IJC)<https://www.ijc.org/en> as part of the International Watersheds Initiative (IWI)<https://ijc.org/en/iwi-iibh>, is now continuing under the Flood Hazard Identification and Mapping Program (FHIMP)<https://natural-resources.canada.ca/science-data/science-research/natural...>.
The main objective of CaSR is to provide seamless hourly surface and precipitation data over time and space covering North America for a long period (1980-2024) and at high resolution (10 km).
Access to these data and detailed documentation of this reanalysis are available on this page:
https://hpfx.collab.science.gc.ca/~scar700/rcas-casr/index.html
This dataset is regularly improved to meet the needs of various programs and partners. From now on, announcements regarding these updates will be communicated via the dd_info<https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info.comm.c...> list in order to inform users of MSC open data who may be interested in this data.
Please do not hesitate to contact me if you have any questions or require further information.
Best regards,
Sandrine
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Sandrine Edouard
Responsable d'unité, Intendance des données et accès aux données ouvertes du SMC
Direction des Opérations du Centre canadien de prévision météorologique et environnementale
Environnement et Changement climatique Canada, Gouvernement du Canada
dps-client(a)ec.gc.ca<mailto:dps-client@ec.gc.ca> / Tél (M365) : 1-438-801 0700
Liste de diffusion dd_info : https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info
Unit Manager, Data Stewardship and MSC Open Data Access
Canadian Centre for Meteorological and Environmental Prediction Operations
Environment and Climate Change Canada, Government of Canada
dps-client(a)ec.gc.ca<mailto:dps-client@ec.gc.ca> / Phone (M365): 1-438-801 0700
dd_info mailing list: https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info
[cid:image001.png@01DC9CC9.218D2510]
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New Documentation: Advanced Filtering with CQL2 on GeoMet-OGC-API // Nouvelle documentation : Filtrage avancé avec CQL2 sur GeoMet-OGC-API
by Announcement list for the MSC-Datamart. Liste d'information pour le Datamart du SMC
(English follows)
Chers usagers des données ouvertes du SMC,
J’aimerais porter à votre attention cette annonce ci-dessous adressée aux usagers de nos services web géospatiaux concernant l’ajout de documentation autour de fonctionnalités reliées à GeoMet-OGC-API.
Plus particulièrement, il est expliqué comment utiliser notre API pour la recherche de données avec filtrage avancé, telle que la recherche de bulletins<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/bulletins/readme_bulletins_fr/>. Le script PERL<https://dd.meteo.gc.ca/today/bulletins/doc/CMC_Bulletin_Search_Help_fr.pdf>, actuellement disponible sur le Datamart du SMC<https://dd.meteo.gc.ca/today/bulletins/doc/> n’étant plus maintenu et désuet, nous encourageons vivement nos usagers à migrer vers ces services, maintenant documentés en détail. Une annonce sera envoyée lorsque ce script sera retiré de nos services.
Merci de nous faire part de toute question ou commentaire afin de nous aider à améliorer notre documentation.
Bonne lecture et excellent week-end.
Cordialement,
Sandrine
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Dear MSC open data users,
I would like to bring to your attention this announcement below addressed to users of our geospatial web services concerning the addition of documentation on features related to GeoMet-OGC-API.
More specifically, it explains how to use our API for advanced data filtering , such as searching for bulletins<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/bulletins/readme_bulletins_en/>. As the PERL script<https://dd.meteo.gc.ca/today/bulletins/doc/CMC_Bulletin_Search_Help_en.pdf> currently available on the MSC Datamart<https://dd.weather.gc.ca/today/bulletins/doc/> is no longer maintained and is obsolete, we strongly encourage our users to migrate to these services, which are now documented in detail. An announcement will be sent when this script is removed from our services.
Please send us any questions or comments you may have to help us improve our documentation.
Enjoy reading and have a great weekend.
Best regards,
Sandrine
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Sandrine Edouard
Responsable d'unité, Intendance des données et accès aux données ouvertes du SMC
Direction des Opérations du Centre canadien de prévision météorologique et environnementale
Environnement et Changement climatique Canada, Gouvernement du Canada
dps-client(a)ec.gc.ca<mailto:dps-client@ec.gc.ca> / Tél (M365) : 1-438-801 0700
Liste de diffusion dd_info : https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info
Unit Manager, Data Stewardship and MSC Open Data Access
Canadian Centre for Meteorological and Environmental Prediction Operations
Environment and Climate Change Canada, Government of Canada
dps-client(a)ec.gc.ca<mailto:dps-client@ec.gc.ca> / Phone (M365): 1-438-801 0700
dd_info mailing list: https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info
[cid:image001.png@01DC9CC9.5412A5A0]
From: geomet-info(a)comm.collab.science.gc.ca<mailto:geomet-info@comm.collab.science.gc.ca> <geomet-info(a)comm.collab.science.gc.ca<mailto:geomet-info@comm.collab.science.gc.ca>>
Sent: Wednesday, February 11, 2026 9:49 AM
To: Announcements mailing list for users of MSC GeoMet API / geospatial web services. Liste de distribution d'information pour les usagers de l'API / services web géospatiaux GeoMet du SMC. <geomet-info(a)comm.collab.science.gc.ca<mailto:geomet-info@comm.collab.science.gc.ca>>
Subject: [GeoMet-Info] New Documentation: Advanced Filtering with CQL2 on GeoMet-OGC-API // Nouvelle documentation : Filtrage avancé avec CQL2 sur GeoMet-OGC-API
[ le français suit ]
Dear MSC GeoMet Users,
The MSC GeoMet team is pleased to announce the availability of new documentation for advanced data filtering on GeoMet-OGC-API<https://api.weather.gc.ca/> using the Common Query Language (CQL2) standard! This documentation provides comprehensive guidance and examples for constructing powerful, server-side queries against our OGC API - Features collections.
📖 What's Covered in the Documentation
* OGC API Basics: An overview of the OGC API - Features and OGC API - Coverages standards, including main endpoints, common query parameters (format, bounding box, datetime), and pagination strategies.
* CQL2 Filtering: Detailed guidance on using the ?filter query parameter to build expressive, server-side queries that reduce the amount of data returned and retrieve only features of interest.
* Spatial, Temporal, and Property Filtering: Step-by-step examples for filtering by bounding box, datetime ranges, and collection-specific properties, with support for combining multiple filter parameters.
🔍 CQL2 Filtering Capabilities
* Exact matches: Filter features where an attribute has an exact value (e.g., station number, bulletin type).
* Partial keyword searches: Use the LIKE operator with % wildcards for flexible text matching across attribute values.
* Comparison operators: Filter numeric or temporal values using >, <, >=, <=, and BETWEEN.
* Logical operators: Combine conditions with AND, OR, and NOT for precise, multi-criteria queries.
* Spatial predicates: Use INTERSECTS, DISJOINT, and BBOX to filter features based on geometry and geographic location.
💡 Practical Examples Included
The documentation includes a wide range of real-world examples, from simple single-parameter queries to complex multi-parameter filters, including:
* Searching meteorological bulletins by type, issuing office, or identifier.
* Filtering climate observations by temperature, wind, humidity, and precipitation ranges.
* Identifying regions of elevated wildfire risk using combined weather criteria.
* Querying Air Quality Health Index (AQHI) observations within specific geographic areas.
* Using curl commands and Python scripts with the pygeofilter module for programmatic access.
Access the full documentation: https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-geomet/ogc_api_en/#ogc-api-advan...
We hope this new documentation helps you get the most out of GeoMet-OGC-API's powerful filtering capabilities. As always, we welcome your feedback!
Sincere regards,
The MSC GeoMet development team
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Chers utilisateurs de GeoMet du SMC,
L'équipe GeoMet du SMC est heureuse d'annoncer la disponibilité d'une nouvelle documentation sur le filtrage avancé de données sur GeoMet-OGC-API<https://api.weather.gc.ca/?lang=fr> à l'aide du standard Common Query Language (CQL2) ! Cette documentation fournit des instructions complètes et des exemples pour construire des requêtes puissantes côté serveur sur nos collections de l'API OGC.
📖 Contenu de la documentation
* Bases de l'API OGC : Un aperçu des standards OGC API - Features et OGC API - Coverages, incluant les points d'accès principaux, les paramètres de requête courants (format, boîte englobante, datetime) et les stratégies de pagination.
* Filtrage CQL2 : Des instructions détaillées sur l'utilisation du paramètre de requête ?filter pour construire des requêtes expressives côté serveur qui réduisent la quantité de données retournées et récupèrent uniquement les entités d'intérêt.
* Filtrage spatial, temporel et par propriété : Des exemples étape par étape pour filtrer par boîte englobante, plages de dates, et propriétés spécifiques aux collections, avec la possibilité de combiner plusieurs paramètres de filtrage.
🔍 Capacités de filtrage CQL2
* Correspondances exactes : Filtrer les entités pour lesquelles un attribut a une valeur exacte (p. ex., numéro de station, type de bulletin).
* Recherches par mots-clés partiels : Utiliser l'opérateur LIKE avec les caractères génériques % pour une recherche textuelle flexible dans les valeurs d'attributs.
* Opérateurs de comparaison : Filtrer les valeurs numériques ou temporelles à l'aide de >, <, >=, <= et BETWEEN.
* Opérateurs logiques : Combiner les conditions avec AND, OR et NOT pour des requêtes précises à critères multiples.
* Prédicats spatiaux : Utiliser INTERSECTS, DISJOINT et BBOX pour filtrer les entités en fonction de la géométrie et de la localisation géographique.
💡 Exemples pratiques inclus
La documentation comprend un large éventail d'exemples concrets, allant de requêtes simples à paramètre unique à des filtres complexes à paramètres multiples, incluant :
* Recherche de bulletins météorologiques par type, bureau émetteur ou identifiant.
* Filtrage des observations climatiques par plages de température, vent, humidité et précipitations.
* Identification de régions à risque élevé de feux de forêt à l'aide de critères météorologiques combinés.
* Requêtes sur les observations de la Cote air santé (CAS) dans des zones géographiques spécifiques.
* Utilisation de commandes curl et de scripts Python avec le module pygeofilter pour un accès programmatique.
Accédez à la documentation complète : https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-geomet/ogc_api_fr/#ogc-api-filtr...
Nous espérons que cette nouvelle documentation vous aidera à tirer le meilleur parti des puissantes capacités de filtrage de GeoMet-OGC-API. Comme toujours, nous accueillons vos commentaires !
Salutations sincères,
L'équipe de développement de GeoMet du SMC
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Correction nomenclature données PROGNOS // PROGNOS data nomenclature correction
by Announcement list for the MSC-Datamart. Liste d'information pour le Datamart du SMC
(English follows)
Chers usagers du Datamart du SMC,
J’aimerais vous informer que le 28 avril 2026, la nomenclature des données PROGNOS pour le Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD)<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_hrdps/readme_hrdps-stat...>, le Système régional de prévision déterministe (SRPD)<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_rdps/readme_rdps-statpo...> et le Système global de prévision déterministe (SGPD)<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_gdps/readme_gdps-statpo...> sera corrigée afin de se conformer à nos normes en place.
Il s’agit d’un ajustement mineur au niveau du segment des variables, soit :
{YYYYMMDD}T{HH}Z_MSC_{SYSTEM}-{PRODUCT}-{METHOD}_{Var}_{LVLTYPE}-{LVL}_PT{hhh}H.json
Au lieu de :
{YYYYMMDD}T{HH}Z_MSC_{SYSTEM}-{PRODUCT}-{METHOD}-{Var}_{LVLTYPE}-{LVL}_PT{hhh}H.json
Par exemple, pour chacun des systèmes :
* SHRPD : 20260204T12Z_MSC_HRDPS-PROGNOS-MLR-AirTemp_AGL-1.5m_PT024H.json --> 20260204T12Z_MSC_HRDPS-PROGNOS-MLR_AirTemp_AGL-1.5m_PT024H.json
* SRPD : 20260204T06Z_MSC_RDPS-PROGNOS-WDLASSO2-WindDir_AGL-10m_PT004H.json --> 20260204T06Z_MSC_RDPS-PROGNOS-WDLASSO2_WindDir_AGL-10m_PT004H.json
* SGPD : 20251230T00Z_MSC_GDPS-PROGNOS-MLR-AirTemp_AGL-1.5m_PT001H.json --> 20251230T00Z_MSC_GDPS-PROGNOS-MLR_AirTemp_AGL-1.5m_PT001H.json
Nous sommes désolés des désagréments que cette correction mineure pourrait entrainer dans vos applications, mais nous tenons à procéder ainsi pour respecter nos normes qui ont pour but de faciliter la gestion de nos données brutes.
Merci de votre compréhension.
Je vous souhaite un bon week-end. 😊
Sandrine
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Dear MSC Datamart users,
I would like to inform you that on April 28, 2026, the PROGNOS data nomenclature for the High Resolution Deterministic Prediction System (HRDPS)<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_hrdps/readme_hrdps-stat...>, the Regional Deterministic Prediction System (RDPS)<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_rdps/readme_rdps-statpo...>, and the Global Deterministic Prediction System (GDPS)<https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_gdps/readme_gdps-statpo...> will be corrected to comply with our current standards.
This is a minor adjustment to the variable segment, namely:
{YYYYMMDD}T{HH}Z_MSC_{SYSTEM}-{PRODUCT}-{METHOD}_{Var}_{LVLTYPE}-{LVL}_PT{hhh}H.json
Instead of:
{YYYYMMDD}T{HH}Z_MSC_{SYSTEM}-{PRODUCT}-{METHOD}-{Var} - {LVLTYPE} - {LVL}_PT{hhh}H.json
For example, for each of the systems:
* HRDPS : 20260204T12Z_MSC_HRDPS-PROGNOS-MLR-AirTemp_AGL-1.5m_PT024H.json --> 20260204T12Z_MSC_HRDPS-PROGNOS-MLR_AirTemp_AGL-1.5m_PT024H.json
* RDPS : 20260204T06Z_MSC_RDPS-PROGNOS-WDLASSO2-WindDir_AGL-10m_PT004H.json --> 20260204T06Z_MSC_RDPS-PROGNOS-WDLASSO2_WindDir_AGL-10m_PT004H.json
* GDPS : 20251230T00Z_MSC_GDPS-PROGNOS-MLR-AirTemp_AGL-1.5m_PT001H.json --> 20251230T00Z_MSC_GDPS-PROGNOS-MLR_AirTemp_AGL-1.5m_PT001H.json
We apologize for any inconvenience this minor correction may cause to your applications, but we are committed to complying with our standards, which are designed to facilitate the management of our raw data.
Thank you for your understanding.
I wish you a great weekend.
Sandrine
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Sandrine Edouard
Responsable d'unité, Intendance des données et accès aux données ouvertes du SMC
Direction des Opérations du Centre canadien de prévision météorologique et environnementale
Environnement et Changement climatique Canada, Gouvernement du Canada
dps-client(a)ec.gc.ca<mailto:dps-client@ec.gc.ca> / Tél (M365) : 1-438-801 0700
Liste de diffusion dd_info : https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info
Unit Manager, Data Stewardship and MSC Open Data Access
Canadian Centre for Meteorological and Environmental Prediction Operations
Environment and Climate Change Canada, Government of Canada
dps-client(a)ec.gc.ca<mailto:dps-client@ec.gc.ca> / Phone (M365): 1-438-801 0700
dd_info mailing list: https://comm.collab.science.gc.ca/mailman3/postorius/lists/dd_info
[cid:image001.png@01DC95EF.A622C090]
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