Geophysical field database

Aggregated description of the geospatial databases supported by GenPhysX.

General notes

• Please refer to the individual pages of the geospatial databases to learn about their specifications.
• If your target grid is of higher spatial resolution than any of the source geospatial database, you must specify 'celldim =2' when running GenPhysX otherwise some of the target grid points will be empty.
• Ayrton Zadra documented examples of problems with current databases, screenshots included. Specifically:
  • "Ghost" mountain in USGS BC area
  • CDED topography missing near the coast of some areas
  • Discrepancies between vegetation databases
  • Border impact of SRTM and USGS topography
• Consistency among databases is not guaranteed.
• The geospatial databases are located on hawa:/data/shared_1_b0/armn/

Topography

Here's the Digital elevation models available in GenPhysX. Derived parameters are:

• Orography (LH, Y7, Y8, Y9, Z0 and ZP)
• Slope (SLA)
• Aspect (FSA)

Name	Resolution	Coverage	Pros	Cons
GTOPO30 (aka "USGS")	~ 900m	Global	Used by various operational models No gaps	Low resolution Some glitches at high latitudes Missing small islands Some known errors (e.g. "ghost" mountain in BC)
SRTM-DEM	~ 90m	-60<lat<+60	High resolution	High latitudes missing Tested by few users
ASTER GDEM	~ 30m	-83<lat<+83	Very high resolution	“Experimental” or “research grade” product Tested by few users
CDED250	~ 90m	Canada	High resolution	Some gaps (example needed!) Tested by few users Rare problems near the coast in some areas
CDED50	~ 20m	Canada	Very high resolution	Some gaps (example needed!) Tested by few users Rare problems near the coast in some areas

Warnings and notes

(this is in French since directly copied from a previous source) Voici quelques éléments important à prendre en compte lors du traitement de DEMs haute résolution avec GenPhysX :

• Lorsque la région d'intérêt (i.e. le fichier standard) couvre une partie du Canada et des États-Unis : lorsque les données DNEC1 et SRTM-DEM sont utilisés pour l'orographie d'un même fichier standard, le phénomène suivant se produit pour les valeurs de pentes; puisque la pente dépend fortement de la résolution spatiale des données sources et qu'il y a une différence de résolution spatiale importante (un facteur 4) entre DNEC1 et SRTM-DEM, les valeurs de pentes ont des plages de valeur différentes d'une part et d'autre de la frontière et ne peuvent conséquemment être comparées. Les nombreux échanges avec Jocelyn Mailhot semblent indiquer que ce phénomène ne constitue pas un problème pour les modèles météo puisque les valeurs de pente et d'aspect ne sont considérés que localement et jamais globalement.
• Les valeurs d'aspect (orientation de la pente) lorsque la pente est nulle : il a été convenu que lorsque les pentes sont nulles, par exemple sur les surfaces d'eau, la moyenne d'aspect par cadran sera nulle pour tous les cadrans.
• Les données DNEC1 dans les régions plates : les données DNEC1 d'origine sont arrondies à l'entier le plus près. Cette réalité devient problématique lors du calcul de la pente et de l'aspect pour les régions avec peu de dénivellations, par exemple dans les prairies canadiennes. On observe aisément l'effet d'escalier sur les résultats de pente et d'aspect sur le fichier standard à plus basse résolution. Une solution envisagée mais qui n'a pas été mise en oeuvre est de passer un filtre passe-bas 3x3 sur les données DNEC1 pour les régions plates, cela réduirait l'effet indésirable mais réduit la qualité des données d'origine.

Land-Water Mask (MG)

This correspond to the 'fractional land coverage area' and the 'MG' field. At the moment, it is not possible to combine land-water mask databases. See page Land-Water Mask for more information.

Name	Resolution	Coverage	Pros	Cons
USGS-GLCC	~ 900m	Global	Used by various operational models	Low resolution Various islands missing
GLC2000	~ 1km	Global		No distinction between ocean and inland-lake Tested by few users
GlobCover	~ 300m	lat>-60	Medium resolution Good representation of lakes	Antarctica missing No distinction between ocean, inland-lake and nodata THUS UNUSABLE FOR MG IN ITS PRESENT STATE Tested by few users
CanVec	~ 20m	Canada	Very high resolution Vector data	Tested by few users

Land Use Land Cover (VG)

All classes must be remapped to the 26-classes RPN VG classification via a look-up table (LUT). Information from original datasets is severely degraded in the process.

Name	Resolution	Coverage	Pros	Cons
USGS-GLCC	~ 900m	Global	Used by various operational models	Low resolution
GlobCover	~ 300m	lat > -60	Medium resolution	Lake, sea-water and no-data are all the same value (210) Correspondence table questioned Tested by few users
GLC2000	~ 1km	Global	Global	Tested by few users
CCRS	~ 250m	Canada	Medium resolution	See details here Lake, sea-water and no-data are all the same value (37) Correspondence table provisory Tested by few users
EOSD	25m	Canada (partial)	High resolution	Correspondence table provisory Strong classification for forested areas, weaker for other cover types. Areas may have 'nodata' value because of cloud coverage Tested by few users Missing data in south of Alberta, Saskatchewan, Manitoba and Ontario, and on the northern regions of Canada.
CORINE	~ 250m	Europe	Medium resolution	Missing Yugoslavia, Switzerland and Norway Tested by few users
LCC2000-V	~ 30m	Canada	High resolution Combines data from AAFC, CFS (EOSD) and CCRS	Tested by few users Long processing time

Soil

Name	Resolution	Coverage	Pros	Cons
USDA	~ 1km	USA	Used by various operational models Many layers	USA only
AGRC	~ 10km	Canada	Used by many operational models	Canada only One layer only Rather noisy Low resolution
FAO	~ 1 degree	Global	Used by various operational models No gaps	One layer only Low resolution
HWSD		Global		Untested

Warnings and notes

• See the problems related to the masking of US Department of Agriculture soil types

See also

• GenPhysX's documentation
• GenPhysX's geospatial databases prospection
• Geospatial databases at the CMC