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<p>In snow-prone regions, snowmelt is one of the main drivers of runoff. For operational flood forecasting and mitigation, the spatial distribution of snow water equivalent (SWE) in near real time is necessary. In this context, in situ observations of SWE provide a valuable information. Nonetheless, the high spatial variability of snowpack characteristics makes it necessary to implement some kind of snow modelling to get a spatially continuous estimation. Data assimilation is thus a useful approach to combine information from both observation and modeling in near real-time. </p><p>For example, at the provincial government of Quebec (eastern Canada), the HYDROTEL Snowpack Model is applied on a daily basis over a 0.1 degree resolution mesh covering the whole province. The modelled SWE is corrected in real time by in situ manual snow survey which are assimilated using a spatial particles filter (Cantet et al., 2019). This assimilation method improves the reliability of SWE estimation at ungauged sites.</p><p>The availability of manual snow surveys is however limited both in space and time. These measurements are conducted on a bi-weekly basis in a limited number of sites. In order to further improve the temporal and spatial observation coverage, alternative sources of data should be considered.</p><p>In this research, it is hypothesized that data gathered by SR50 sonic sensors can be assimilated in the spatial particle filter to improve the SWE estimation. These automatic sensors provide hourly measurements of snow depth and have been deployed in Quebec since 2005. Beforehand, probabilistic SWE estimations were derived from the SR50 snow depth measurements using an ensemble of artificial neural networks (Odry et al. 2019). Considering the nature of the data and the conversion process, the uncertainty associated with this dataset is supposed larger than for the manual snow surveys. The objective of the research is to evaluate the potential interest of adding this lower-quality information in the assimilation framework.</p><p>The addition of frequent but uncertain data in the spatial particle filter required some adjustments in term of assimilation frequency and particle resampling. A reordering of the particles was implemented to maintain the spatial coherence between the different particles. With these changes, the consideration of both manual snow surveys and SR50 data in the spatial particle filter reached performances that are comparable to the initial particle filter that combines only the model and manual snow survey for estimating SWE in ungauged sites. However, the addition of SR50 data in the particle filter allows for continuous information in time, between manual snow surveys.</p><p>&#160;</p><p><strong>References:</strong></p><p>Cantet, P., Boucher, M.-A., Lachance-Coutier, S., Turcotte, R., Fortin, V. (2019). Using a particle filter to estimate the spatial distribution of the snowpack water equivalent. J. Hydrometeorol, 20.</p><p>Odry, J., Boucher, M.-A., Cantet,P., Lachance-Cloutier, S., Turcotte, R., St-Louis, P.-Y. (2019). Using artificial neural networks to estimate snow water equivalent from snow depth. Canadian water ressources journal (under review)</p>
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Au printemps 2017 et 2019, plus 300 municipalités du Québec ont été confrontées à de graves inondations qui ont provoqué d’importants dommages aux propriétés, aux biens personnels de milliers de citoyens et à plusieurs infrastructures municipales. Dans le contexte des inondations de 2019, il faut toutefois souligner l’importante différence entre celles vécues par la municipalité de Sainte-Marthe-sur-le-Lac et celles survenues dans les autres municipalités du Québec. À Sainte-Marthe-sur-le-Lac, les inondations ont été soudaines, et rapides, car elles ont été provoquées par la rupture d’une digue. Ce sinistre, de nature anthropique, a occasionné la relocalisation d’urgence de plusieurs centaines de familles. Quant aux autres municipalités, c’est la crue printanière qui a généré des inondations fluviales, un sinistre de cause naturelle, dont l’ampleur et la durée ont dépassé les précédents évènements historiques, y compris ceux de 2017. Lors de ces inondations, les municipalités et divers partenaires gouvernementaux (CIUSSS/CISSS, MSP, SQ…) et certains organismes bénévoles en sécurité civile (Croix-Rouge Canadienne, Armée du Salut, Ambulance St-Jean, etc.), ont déployé leurs intervenants afin d’apporter leur aide et leur soutien aux municipalités et aux personnes sinistrées. Des centaines de policiers, pompiers, employés municipaux, gestionnaires, chefs d’équipe, militaires, intervenants psychosociaux, bénévoles spécialisés en recherche et sauvetage ou en soutien émotionnel ont alors travaillé sans relâche pour assurer la sécurité des personnes et des biens, mais pour aussi amortir, autant que possible, les impacts psychosociaux inévitablement causés par ce type de sinistre. Ce rapport synthèse présente le point de vue d’une centaine d’intervenants, provenant de différentes régions du Québec qui ont contribué à la gestion et la coordination des efforts pour orchestrer la réponse nécessaire lors des inondations de 2019. Ils ont été invités à documenter les stratégies mises en place à court et à moyen terme qui, selon leurs observations, ont contribué à : •Augmenter le sentiment de sécurité des sinistrés ; •Diminuer leur niveau d’anxiété et d’isolement ; et •Prévenir la détérioration de leur état de santé physique et psychologique.