Prévisions de floraison de l’algue toxique Alexandrium catenella dans le golfe et l'estuaire du Saint-Laurent, côte est canadienne

Données de sortie de modèle

Application web algue toxique

Contexte

Les floraisons d’algues toxiques peuvent entraîner des conséquences socioéconomiques importantes pour les régions touchées. En effet, le risque accru de mortalité de prédateurs marins (Starr et al., 2017) ainsi que les fermetures préventives de sites d’élevage de coquillages peuvent affecter durement les populations humaines de ces régions. Or, la fréquence et l’étendue géographique des algues toxiques semblent changer dans plusieurs régions du monde (Gobler, 2020). Les changements climatiques seraient une des causes de l’augmentation perçue, et plusieurs études démontrent que les algues toxiques sont sensibles aux précipitations et au ruissellement, ainsi qu’aux conditions océanographiques telles que la salinité et la température de l’eau (Weise et al., 2002; Fauchot et al., 2005; Starr et al., 2017).

Dans ce contexte, un programme de recherche visant à développer des modèles empiriques de prévisions des floraisons d’algues toxiques a vu le jour à l’Institut Maurice-Lamontagne (Pêches et Océans Canada), sous la supervision de Michel Starr (PhD), Joël Chassé (PhD), Aude Boivin-Rioux (MSc) et Denis Lefaivre (PhD).

Données produites

Le premier résultat du programme est le modèle de prévision du risque de floraison de l’algue toxique Alexandrium catenella. Les prévisions sont mises à jour aux six heures, et permettent de visualiser le risque de floraison pour les prochaines 48 heures. Les résultats du modèle sont disponibles sous deux formes:

  • Sur ERDDAP:
    • série temporelle des prédictions de risque de floraison pour les 24 heures suivant l'heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022
    • série temporelle des prédictions de risque de floraison pour les 25 à 48 heures suivant l'heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022
    • série temporelle des moyennes spatiales par région basées sur les prédictions de risque de floraison pour les 24 heures suivant l'heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022
  • Sur l'application web algue-toxique, les séries temporelles pour une région selectionnée et la carte générale de prédiction de 1-24h et 25-48h

Ainsi, les prévisions de ce premier modèle canadien opérationnel d’Alexandrium sont rendues accessibles aussi bien aux organismes de réglementation des gouvernements fédéral et provinciaux (p. ex. Pêches et Océans Canada, l'Agence Canadienne d’Inspection des Aliments, le ministère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation), qu’aux industries aquacoles, ainsi qu'aux municipalités et aux populations locales qui dépendent principalement des ressources marines pour leur subsistance.

Méthode utilisée

L'analyse approfondie des données recueillies entre 1994 et 2017 sur la côte est de l'Atlantique dans le cadre des programmes de surveillance des algues nuisibles dePêche et Océans Canada a permis d'élaborer le modèle empirique d’A. catenella (modèle mixte additif généralisé - GAMM) qui permet de prédire la probabilité de floraison de cette espèce en fonction des conditions océanographiques. Le modèle est décrit plus en détails dans Boivin-Rioux et al. (2021) et dans le dictionnaire de données. Ce modèle a été par la suite couplé au système de prévisions météorologique et océanique opérationnel d’Environnement et Changements Climatiques pour l’est du Canada (CIOPS-E) afin de produire des cartes de risque de floraison d’A. catenella de 0 à 48 heures d’avance, sur une échelle de 0 (peu probable) à 100 (hautement probable). Le modèle utilise les données de température et de salinité de surface afin de calculer les prévisions. Des statistiques résumées concernant les prévisions historiques, sur des périodes journalière, hebdomadaire et mensuelle sont également disponibles.

Accès et utilisation

Licence: government-open-license-canada

Données et ressources

Citation

Keywords

Étendue du jeu de données

Données cartographiques © OpenStreetMap contributeurs

Date(s) de référence des métadonnées août 23, 2022 (Publication)
août 23, 2022 (Revision)
Date(s) de référence du jeu de données mai 15, 2021 (Création)
mai 10, 2022 (Publication)
Fréquence de mise à jour Au besoin

Partie responsable 1
Nom
Aude Boivin-Rioux
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
aude.boivin-rioux@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Auteur
  • Dépositaire
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 2
Nom
Michel Starr
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
michel.starr@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Auteur
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 3
Nom
Joël Chassé
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
Joel.Chasse@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 4
Nom
Adam
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Bedford Institute of Oceanography)
Courriel
adam.drozdowski@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Dépositaire
  • Co-auteur
Partie responsable 5
Nom
Denis Lefaivre
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada
Courriel
denis.lefaivre@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 6
Affiliation
Institut Maurice-Lamontagne - Fisheries and Oceans Canada
Courriel
info@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Distributeur
  • Propriétaire

Champ Valeur
Titre Prévisions de floraison de l’algue toxique Alexandrium catenella dans le golfe et l'estuaire du Saint-Laurent, côte est canadienne
Description

Données de sortie de modèle

Application web algue toxique

Contexte

Les floraisons d’algues toxiques peuvent entraîner des conséquences socioéconomiques importantes pour les régions touchées. En effet, le risque accru de mortalité de prédateurs marins (Starr et al., 2017) ainsi que les fermetures préventives de sites d’élevage de coquillages peuvent affecter durement les populations humaines de ces régions. Or, la fréquence et l’étendue géographique des algues toxiques semblent changer dans plusieurs régions du monde (Gobler, 2020). Les changements climatiques seraient une des causes de l’augmentation perçue, et plusieurs études démontrent que les algues toxiques sont sensibles aux précipitations et au ruissellement, ainsi qu’aux conditions océanographiques telles que la salinité et la température de l’eau (Weise et al., 2002; Fauchot et al., 2005; Starr et al., 2017).

Dans ce contexte, un programme de recherche visant à développer des modèles empiriques de prévisions des floraisons d’algues toxiques a vu le jour à l’Institut Maurice-Lamontagne (Pêches et Océans Canada), sous la supervision de Michel Starr (PhD), Joël Chassé (PhD), Aude Boivin-Rioux (MSc) et Denis Lefaivre (PhD).

Données produites

Le premier résultat du programme est le modèle de prévision du risque de floraison de l’algue toxique Alexandrium catenella. Les prévisions sont mises à jour aux six heures, et permettent de visualiser le risque de floraison pour les prochaines 48 heures. Les résultats du modèle sont disponibles sous deux formes:

  • Sur ERDDAP:
    • série temporelle des prédictions de risque de floraison pour les 24 heures suivant l'heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022
    • série temporelle des prédictions de risque de floraison pour les 25 à 48 heures suivant l'heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022
    • série temporelle des moyennes spatiales par région basées sur les prédictions de risque de floraison pour les 24 heures suivant l'heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022
  • Sur l'application web algue-toxique, les séries temporelles pour une région selectionnée et la carte générale de prédiction de 1-24h et 25-48h

Ainsi, les prévisions de ce premier modèle canadien opérationnel d’Alexandrium sont rendues accessibles aussi bien aux organismes de réglementation des gouvernements fédéral et provinciaux (p. ex. Pêches et Océans Canada, l'Agence Canadienne d’Inspection des Aliments, le ministère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation), qu’aux industries aquacoles, ainsi qu'aux municipalités et aux populations locales qui dépendent principalement des ressources marines pour leur subsistance.

Méthode utilisée

L'analyse approfondie des données recueillies entre 1994 et 2017 sur la côte est de l'Atlantique dans le cadre des programmes de surveillance des algues nuisibles dePêche et Océans Canada a permis d'élaborer le modèle empirique d’A. catenella (modèle mixte additif généralisé - GAMM) qui permet de prédire la probabilité de floraison de cette espèce en fonction des conditions océanographiques. Le modèle est décrit plus en détails dans Boivin-Rioux et al. (2021) et dans le dictionnaire de données. Ce modèle a été par la suite couplé au système de prévisions météorologique et océanique opérationnel d’Environnement et Changements Climatiques pour l’est du Canada (CIOPS-E) afin de produire des cartes de risque de floraison d’A. catenella de 0 à 48 heures d’avance, sur une échelle de 0 (peu probable) à 100 (hautement probable). Le modèle utilise les données de température et de salinité de surface afin de calculer les prévisions. Des statistiques résumées concernant les prévisions historiques, sur des périodes journalière, hebdomadaire et mensuelle sont également disponibles.

Mots-clés
Variables océaniques
  • Biomasse et diversité de phytoplancton
  • Autre
Citation

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Or, la fr\u00e9quence et l\u2019\u00e9tendue g\u00e9ographique des algues toxiques semblent changer dans plusieurs r\u00e9gions du monde (Gobler, 2020). Les changements climatiques seraient une des causes de l\u2019augmentation per\u00e7ue, et plusieurs \u00e9tudes d\u00e9montrent que les algues toxiques sont sensibles aux pr\u00e9cipitations et au ruissellement, ainsi qu\u2019aux conditions oc\u00e9anographiques telles que la salinit\u00e9 et la temp\u00e9rature de l\u2019eau (Weise et al., 2002; Fauchot et al., 2005; Starr et al., 2017).\n\n\nDans ce contexte, un programme de recherche visant \u00e0 d\u00e9velopper des mod\u00e8les empiriques de pr\u00e9visions des floraisons d\u2019algues toxiques a vu le jour \u00e0 l\u2019Institut Maurice-Lamontagne (P\u00eaches et Oc\u00e9ans Canada), sous la supervision de Michel Starr (PhD), Jo\u00ebl Chass\u00e9 (PhD), Aude Boivin-Rioux (MSc) et Denis Lefaivre (PhD). \n\n\n### Donn\u00e9es produites\n\nLe premier r\u00e9sultat du programme est le mod\u00e8le de pr\u00e9vision du risque de floraison de l\u2019algue toxique Alexandrium catenella. Les pr\u00e9visions sont mises \u00e0 jour aux six heures, et permettent de visualiser le risque de floraison pour les prochaines 48 heures. 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P\u00eaches et Oc\u00e9ans Canada, l'Agence Canadienne d\u2019Inspection des Aliments, le minist\u00e8re de l'Agriculture, des P\u00eacheries et de l'Alimentation), qu\u2019aux industries aquacoles, ainsi qu'aux municipalit\u00e9s et aux populations locales qui d\u00e9pendent principalement des ressources marines pour leur subsistance. \n\n\n### M\u00e9thode utilis\u00e9e\n\nL'analyse approfondie des donn\u00e9es recueillies entre 1994 et 2017 sur la c\u00f4te est de l'Atlantique dans le cadre des programmes de surveillance des algues nuisibles deP\u00eache et Oc\u00e9ans Canada a permis d'\u00e9laborer le mod\u00e8le empirique d\u2019A. catenella (mod\u00e8le mixte additif g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 - GAMM) qui permet de pr\u00e9dire la probabilit\u00e9 de floraison de cette esp\u00e8ce en fonction des conditions oc\u00e9anographiques. Le mod\u00e8le est d\u00e9crit plus en d\u00e9tails dans Boivin-Rioux et al. (2021) et dans le dictionnaire de donn\u00e9es. Ce mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 par la suite coupl\u00e9 au syst\u00e8me de pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologique et oc\u00e9anique op\u00e9rationnel d\u2019Environnement et Changements Climatiques pour l\u2019est du Canada (CIOPS-E) afin de produire des cartes de risque de floraison d\u2019A. catenella de 0 \u00e0 48 heures d\u2019avance, sur une \u00e9chelle de 0 (peu probable) \u00e0 100 (hautement probable). Le mod\u00e8le utilise les donn\u00e9es de temp\u00e9rature et de salinit\u00e9 de surface afin de calculer les pr\u00e9visions. 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Portée Jeu de données
Statut En cours
Metadata Dates
Métadonnées Date 1
Date
2022-08-23
Type
Publication
Métadonnées Date 2
Date
2022-08-23
Type
Revision
Resource Dates
Resource Date 1
Date
2021-05-15
Type
Création
Resource Date 2
Date
2022-05-10
Type
Publication
Maintenance and update frequency Au besoin
Note de maintenance Generated from https://cioos-siooc.github.io/metadata-entry-form
Point de contact
Point de contact 1
Nom
Aude Boivin-Rioux
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
aude.boivin-rioux@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
Dépositaire
Point de contact 2
Nom
Adam
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Bedford Institute of Oceanography)
Courriel
adam.drozdowski@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
Dépositaire
Partie responsable
Partie responsable 1
Nom
Aude Boivin-Rioux
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
aude.boivin-rioux@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Auteur
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 2
Nom
Michel Starr
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
michel.starr@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Auteur
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 3
Nom
Joël Chassé
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Maurice-Lamontagne Institute)
Courriel
Joel.Chasse@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 4
Nom
Adam
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada (Bedford Institute of Oceanography)
Courriel
adam.drozdowski@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
Co-auteur
Partie responsable 5
Nom
Denis Lefaivre
Affiliation
Fisheries and Oceans Canada
Courriel
denis.lefaivre@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
  • Chercheur principal
  • Co-auteur
Partie responsable 6
Affiliation
Institut Maurice-Lamontagne - Fisheries and Oceans Canada
Courriel
info@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
Propriétaire
Distributeur
Distributeur 1
Affiliation
Institut Maurice-Lamontagne - Fisheries and Oceans Canada
Courriel
info@dfo-mpo.gc.ca
Rôle
Distributeur
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Longitude limite Ouest -71.98
Étendue temporelle
Début
2021-05-15
Étendue verticale
Min
0.0
Max
0.0
Langue par défaut Anglais
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The increased risk of marine predator mortality (Starr et al., 2017) and preventative closures of shellfish farming sites can severely affect human populations in these regions. Yet, the frequency and geographic extent of toxic algae appear to be changing in several world regions (Gobler, 2020). Climate change is thought to be partly responsible for the perceived increase, and several studies show that toxic algae are sensitive to precipitation and runoff, as well as oceanographic conditions such as salinity and water temperature (Weise et al., 2002; Fauchot et al., 2005; Starr et al., 2017). In this context, a research program aimed at developing empirical models to predict toxic algal blooms was initiated at the Maurice Lamontagne Institute (Fisheries and Oceans Canada), under the supervision of Michel Starr (Ph.D.), Joël Chassé (Ph.D.), [Aude Boivin-Rioux (MSc)](https://orcid.org/0000-0001-7347-060X) and [Denis Lefaivre (Ph.D.)](https://orcid.org/0000-0001-9374-1569). ### Data produced The first output of the program is the ** bloom risk prediction model of the toxic alga** ***Alexandrium catenella***. The predictions are updated every six hours and allow to visualize the bloom risk for the next 48 hours. The results of the model are available: - On ERDDAP - a gridded time series of the bloom risks for the next 24 hours after the forecast time emitted every 6 hours since May 2022 - a gridded time series of the bloom risks 25 to 48 hours after the forecast time emitted every 6 hours since May 2022 - a time series of the bloom risks for the next 24 hours spatially averaged by selected regions and emitted every 6 hours since May 2022 - On the [web application algue-toxique](https://algues-toxiques.ogsl.ca/), temporal series of prediction for the selected region(s) and the prediction map from 1-24h and 25-48h. Forecasts from this first operational Canadian *Alexandrium* model are made available to federal and provincial government regulatory agencies (e.g. Fisheries and Oceans Canada, Canadian Food Inspection Agency, Ministry of Agriculture, Fisheries and Food), as well as to the aquaculture industry, municipalities, and local populations that depend primarily on marine resources for their livelihood. ### Method used An extensive analysis of data collected between 1994 and 2017 on the east coast of the Atlantic by Fisheries and Oceans Canada&#39;s harmful algae monitoring program was conducted to develop the empirical *A. catenella* prediction model (Generalized additive mixed model - GAMM) of the probability of *A. catenella* blooms based on oceanographic conditions. The model is described in more detail in [Boivin-Rioux et al. (2021)](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.608021/full) and in the data dictionary. This model was then coupled to Environment and Climate Change&#39;s operational weather and ocean forecasting system for eastern Canada (CIOPS-E) to produce maps of *A. catenella* bloom occurrence risk 0 to 48 hours in advance, on a scale from 0 (least probable) to 100 (most probable). The model uses sea surface temperature and sea surface salinity data to produce forecasts. Summary statistics for historical forecasts for daily, weekly and monthly periods are also available.</gco:CharacterString> <lan:PT_FreeText> <lan:textGroup> <lan:LocalisedCharacterString locale="#fr">**Données de sortie de modèle** **[Application web algue toxique](https://algues-toxiques.ogsl.ca/)** ### Contexte Les floraisons d’algues toxiques peuvent entraîner des conséquences socioéconomiques importantes pour les régions touchées. En effet, le risque accru de mortalité de prédateurs marins (Starr et al., 2017) ainsi que les fermetures préventives de sites d’élevage de coquillages peuvent affecter durement les populations humaines de ces régions. Or, la fréquence et l’étendue géographique des algues toxiques semblent changer dans plusieurs régions du monde (Gobler, 2020). Les changements climatiques seraient une des causes de l’augmentation perçue, et plusieurs études démontrent que les algues toxiques sont sensibles aux précipitations et au ruissellement, ainsi qu’aux conditions océanographiques telles que la salinité et la température de l’eau (Weise et al., 2002; Fauchot et al., 2005; Starr et al., 2017). Dans ce contexte, un programme de recherche visant à développer des modèles empiriques de prévisions des floraisons d’algues toxiques a vu le jour à l’Institut Maurice-Lamontagne (Pêches et Océans Canada), sous la supervision de Michel Starr (PhD), Joël Chassé (PhD), [Aude Boivin-Rioux (MSc)](https://orcid.org/0000-0001-7347-060X) et [Denis Lefaivre (PhD)](https://orcid.org/0000-0001-9374-1569). ### Données produites Le premier résultat du programme est le **modèle de prévision du risque de floraison de l’algue toxique** ***Alexandrium catenella***. Les prévisions sont mises à jour aux six heures, et permettent de visualiser le risque de floraison pour les prochaines 48 heures. Les résultats du modèle sont disponibles sous deux formes: - Sur ERDDAP: - série temporelle des prédictions de risque de floraison pour les 24 heures suivant l&#39;heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022 - série temporelle des prédictions de risque de floraison pour les 25 à 48 heures suivant l&#39;heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022 - série temporelle des moyennes spatiales par région basées sur les prédictions de risque de floraison pour les 24 heures suivant l&#39;heure de prédiction émisent toutes les 6 heures depuis le mois de mai 2022 - Sur [l&#39;application web algue-toxique](https://algues-toxiques.ogsl.ca), les séries temporelles pour une région selectionnée et la carte générale de prédiction de 1-24h et 25-48h Ainsi, les prévisions de ce premier modèle canadien opérationnel d’*Alexandrium* sont rendues accessibles aussi bien aux organismes de réglementation des gouvernements fédéral et provinciaux (p. ex. Pêches et Océans Canada, l&#39;Agence Canadienne d’Inspection des Aliments, le ministère de l&#39;Agriculture, des Pêcheries et de l&#39;Alimentation), qu’aux industries aquacoles, ainsi qu&#39;aux municipalités et aux populations locales qui dépendent principalement des ressources marines pour leur subsistance. ### Méthode utilisée L&#39;analyse approfondie des données recueillies entre 1994 et 2017 sur la côte est de l&#39;Atlantique dans le cadre des programmes de surveillance des algues nuisibles dePêche et Océans Canada a permis d&#39;élaborer le modèle empirique d’*A. catenella* (modèle mixte additif généralisé - GAMM) qui permet de prédire la probabilité de floraison de cette espèce en fonction des conditions océanographiques. Le modèle est décrit plus en détails dans [Boivin-Rioux et al. (2021)](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.608021/full) et dans le dictionnaire de données. Ce modèle a été par la suite couplé au système de prévisions météorologique et océanique opérationnel d’Environnement et Changements Climatiques pour l’est du Canada (CIOPS-E) afin de produire des cartes de risque de floraison d’*A. catenella* de 0 à 48 heures d’avance, sur une échelle de 0 (peu probable) à 100 (hautement probable). Le modèle utilise les données de température et de salinité de surface afin de calculer les prévisions. Des statistiques résumées concernant les prévisions historiques, sur des périodes journalière, hebdomadaire et mensuelle sont également disponibles.</lan:LocalisedCharacterString> </lan:textGroup> </lan:PT_FreeText> </mri:abstract> <mri:credit> <gco:CharacterString></gco:CharacterString> </mri:credit> <mri:status> <mcc:MD_ProgressCode codeList="http://standards.iso.org/iso/19115/resources/Codelists/cat/codelists.xml#MD_ProgressCode" codeListValue="onGoing"></mcc:MD_ProgressCode> </mri:status> <mri:topicCategory> <mri:MD_TopicCategoryCode>oceans</mri:MD_TopicCategoryCode> </mri:topicCategory> <mri:extent> <gex:EX_Extent> <gex:geographicElement> <gex:EX_BoundingPolygon> <gex:extentTypeCode> <gco:Boolean>true</gco:Boolean> </gex:extentTypeCode> <gex:polygon> <gml:Polygon gml:id="a1"> <gml:exterior> <gml:LinearRing> <gml:coordinates>-71.38,47.11 -70.93,46.51 -71.10,43.26 -37.05,40.44 -37.58,55.14 -56.38,53.35 -61.09,50.78 -65.48,50.76 -69.48,49.20 -71.98,47.57 -71.38,47.11</gml:coordinates> </gml:LinearRing> </gml:exterior> </gml:Polygon> </gex:polygon> </gex:EX_BoundingPolygon> </gex:geographicElement> </gex:EX_Extent> </mri:extent> <mri:extent> <gex:EX_Extent> <gex:verticalElement> <gex:EX_VerticalExtent> <gex:minimumValue> <gco:Real>0.0</gco:Real> </gex:minimumValue> <gex:maximumValue> <gco:Real>0.0</gco:Real> </gex:maximumValue> <gex:verticalCRSId> <mrs:MD_ReferenceSystem> <mrs:referenceSystemIdentifier> <mcc:MD_Identifier> <mcc:code> <gco:CharacterString>5831</gco:CharacterString> </mcc:code> <mcc:codeSpace> <gco:CharacterString>EPSG</gco:CharacterString> </mcc:codeSpace> <mcc:version> <gco:CharacterString>2012-08-10</gco:CharacterString> </mcc:version> <mcc:description> <gco:CharacterString>EPSG::5831 - Instantaneous Water Level depth - Depth relative to instantaneous water level uncorrected for tide. 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