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Abstract Retrospective estimation of daily streamflow for all rivers within a territory is of practical interest for sustainable and optimal water management. This implies, however, the availability of methods for providing accurate estimations of flow for ungauged rivers. This study compares the potential of statistical interpolation (SI)—a simple data assimilation technique that combines observations and simulations from hydrological modelling—with four other approaches: nearest neighbour, direct use of outputs from hydrological modelling, ordinary and topological kriging. Through subsampling cross-validation analyses based on the modified Kling-Gupta efficiency indicator, we show that SI compares favourably with these other approaches. While the performance of other methods depends on the configuration of the ungauged site in regards to the neighbouring reference sites, SI is less affected by these configurations. SI outperforms the other approaches particularly where the ungauged site is relatively distant from observation sites. In these cases, SI performance depends on the performance of the background model that relies on simulations of hydrological processes forced by precipitation and temperature observations. Our findings offer the potential for heightened performance estimates through an improvement of hydrological modelling and the use of more complex assimilation techniques for exploiting the model.
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En marge de la Cinquième Plateforme régionale pour la Réduction des risques de catastrophes des Amériques (PRA), le gouvernement du Canada a approché l’Institut des sciences de l’environnement(ISE) de l’Université du Québec à Montréal(UQAM) afin d’organiser un forum public. Les échanges de ce dernier devaient servir à alimenter les discussions de la PRA. Au total, 21 experts ont discuté avec une centaine de participants lors de panels organisés à l’UQAM sous les thèmes de la santé, de la sécurité civile et de l’aménagement du territoire. Plusieurs thèmes transversaux ont aussi émergé tout au long du forum. Il importe de pérenniser le rôle de la recherche et d’améliorer les capacités de formation technique et universitaire afin de former des spécialistes en mesure d’appréhender la complexité de la gestion du risque dans un contexte de changements environnementaux et climatiques. Ceci est également essentiel pour l’identification des facteurs de risque (multisources ou multidimensionnels), pour tirer des leçons apprises des événements majeurs passés et récents, et pour développer ou mettre à jour la connaissance sur les tendances en cours et à venir des aléas météorologiques, ainsi que des facteurs de vulnérabilité et d’exposition. Tous les panels ont discuté de l’importance de favoriser le décloisonnement intra/interorganisationnel pour promouvoir la transsectorialité et les retours d’expériences systématiques. Pour ce faire, il faut s’inspirer des modèles internationaux, notamment du système d’alertes hydrométéorologiques présenté par Météo-France. Celui-ci inclut une vigilance météorologique qui cible des populations et des autorités publiques, et les informe des comportements et des règles à suivre lors d’alertes plus problématiques (vigilance aux stades orange et rouge). Finalement, l’amélioration de la communication et le libre accès à l’information sont des éléments essentiels pour protéger les individus et développer une société plus résiliente.
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Snow avalanches are a major natural hazard for road users and infrastructure in northern Gaspesie. Over the past 11 years, the occurrence of nearly 500 snow avalanches on the two major roads servicing the area was reported. No management program is currently operational. In this study, we analyze the weather patterns promoting snow avalanche initiation and use logistic regression (LR) to calculate the probability of avalanche occurrence on a daily basis. We then test the best LR models over the 2012–2013 season in an operational forecasting perspective: Each day, the probability of occurrence (0–100%) determined by the model was classified into five classes avalanche danger scale. Our results show that avalanche occurrence along the coast is best predicted by 2 days of accrued snowfall [in water equivalent (WE)], daily rainfall, and wind speed. In the valley, the most significant predictive variables are 3 days of accrued snowfall (WE), daily rainfall, and the preceding 2 days of thermal amplitude. The large scree slopes located along the coast and exposed to strong winds tend to be more reactive to direct snow accumulation than the inner-valley slopes. Therefore, the probability of avalanche occurrence increases rapidly during a snowfall. The slopes located in the valley are less responsive to snow loading. The LR models developed prove to be an efficient tool to forecast days with high levels of snow avalanche activity. Finally, we discuss how road maintenance managers can use this forecasting tool to improve decision making and risk rendering on a daily basis.