Révision des codes FORTRAN pour la mise en œuvre de l'algorithme PMTred aux fins d'homogénéisation des données relatives aux bouées et aux maréphages

Numéro de sollicitation KM040-14-1095

Date de publication

Date et heure de clôture 2015/02/02 17:00 HNE


    Description
    Les séries chronologiques des observations climatiques provenant de stations d'observation in situ sont essentielles pour évaluer la variabilité du climat et les tendances climatiques. Toutefois, des modifications apportées aux instruments utilisés, aux pratiques ou aux procédures d'observation ainsi qu'à l'emplacement et à l'exposition de la station, etc. peuvent causer une discontinuité dans la série chronologique des données climatiques. De telles discontinuités doivent être éliminées de sorte que la série chronologique de données climatiques permette une évaluation précise des tendances climatiques et de la variabilité du climat. 
    
    L'effort de détection et d'élimination des changements artificiels dans les relevés de données est appelé homogénéisation des données. Il s'agit d'une tâche complexe nécessitant deux étapes. La première étape consiste à détecter le point de changement (moment du changement), et elle nécessite l'utilisation de l'information sur l'historique des stations (métadonnées) ou d'essais statistiques. La deuxième étape consiste à ajuster les données afin d'éliminer les changements artificiels détectés et de produire des relevés de données climatiques homogènes. On utilise souvent des méthodes statistiques afin d'estimer les ajustements nécessaires pour homogénéiser le relevé de données; cependant, des ajustements physiques peuvent être obtenus à l'occasion. 
    
    Au cours de la dernière décennie, Mme Xiaolan Wang, Ph. D. a mis au point deux algorithmes importants, soit les algorithmes PMTred et PMFred, pour l'homogénéisation des données climatiques. L'un des algorithmes est utilisé lorsqu'une série de référence est disponible, alors que l'autre est utilisé lorsqu'une série de référence n'est pas disponible. Mme Wang a rédigé deux grands ensembles de codes FORTRAN pour mettre en œuvre les algorithmes qui fonctionnent bien pour les séries de données annuelles et mensuelles, mais dont la vitesse de modélisation doit être améliorée pour l'homogénéisation des relevés de données quotidiens, lesquels constituent des données essentielles à l'étude des conditions météorologiques et des événements climatiques extrêmes. Elle a mis au point le nouvel algorithme de modélisation afin d'améliorer la vitesse de modélisation et elle souhaite retenir les services d'un entrepreneur pour intégrer cet algorithme dans ses deux ensembles de codes FORTRAN.
    
    PÉRIODE DU CONTRAT
    Le contrat doit débuter à la « date d'attribution du marché » et prendre fin le 9 septembre 2016.
    
    Le gouvernement se réserve le droit de négocier les approvisionnements avec les fournisseurs.
    
    Les documents peuvent être présentés dans l'une ou l'autre des langues officielles du Canada.

    Durée du contrat

    Voir la description ci-dessus pour voir tous les détails.

    Accords commerciaux

    • Accord de libre-échange nord-américain (ALENA)

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    Coordonnées

    Organisation contractante

    Organisation
    Environnement Canada
    Autorité contractante
    Hunt, Lana
    Numéro de téléphone
    604-666-6618
    Adresse
    401 Burrard St
    Vancouver, BC, V6C 3S5
    CA

    Organisation(s) d'achat

    Organisation
    Environnement Canada
    Détails de l'offre

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    Documents d'appel d'offres
    Titre du document Numéro de la modification Langue Téléchargements unique Date de l’ajout
    000
    Français
    2
    000
    Anglais
    28

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    Admissibilité et conditions d’utilisation

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    Détails

    Type d’avis
    Demande de propositions
    Langue(s)
    Anglais, Français
    Région(s) de livraison
    Ontario (sauf RCN)
    Région de l'appel d'offres
    Canada
    Méthode d'approvisionnement
    Concurrentielle – Invitation ouverte à soumissionner

    Soutien aux petites et moyennes entreprises

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    Date de modification: