Vers une meilleure compréhension des conditions hivernales dans la vallée du Saint-Laurent
Une étude récente de l’Université º£½ÇÉçÇø jette un nouvel éclairage sur la formation des tempêtes hivernales dans la vallée du Saint-Laurent, et ses conclusions pourraient mener à une amélioration de la précision des prévisions météorologiques dans cette région pendant l’hiver.
« Une variation de température minime, même d’un seul degré, peut avoir une incidence considérable sur le type de précipitation et faire en sorte que la pluie se transforme en pluie verglaçante ou en neige; c’est pourquoi cette étude est si importante », souligne Juliann Wray, auteure principale et doctorante au Département des sciences atmosphériques et océaniques.
« La sécurité des citoyens pourrait être grandement améliorée, surtout pendant les tempêtes hivernales. »
L’équipe de recherche a utilisé des données recueillies en 2022 dans le cadre du programme sur le terrain WINTRE-MIX (Winter Precipitation Type Research Multi-scale Experiment). Ces données proviennent de stations situées dans le nord du Vermont et dans le sud du Québec, dont une au laboratoire de pointe du à la Réserve naturelle Gault de l’Université º£½ÇÉçÇø.
³¢â€™Ã©t³Ü»å±ð avait pour but la détermination des principales caractéristiques des fronts météorologiques dans la vallée du Saint-Laurent et l’analyse de leur influence sur les types et les quantités de précipitations.
Les scientifiques ont constaté que la topographie de la région contribuait à des précipitations accrues.
L’analyse de données détaillées a fait ressortir l’existence d’écarts de température significatifs entre différentes hauteurs dans l’atmosphère lors d’épisodes de précipitations mixtes (pluie verglaçante, neige et pluie), conditions que les modèles météorologiques actuels peinent à prédire avec exactitude.
Le programme WINTRE-MIX a employé un large éventail d’outils, dont un aéronef, des instruments de mesure en altitude, des appareils de télémesure et des stations météorologiques de surface, pour recueillir des données à haute résolution pendant des événements météorologiques hivernaux importants. Cette approche globale a permis une meilleure compréhension de l’origine et du fonctionnement de ces systèmes météorologiques complexes.
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Le mémoire de maîtrise « » a été déposé par Juliann Wray en août 2023, sous la supervision du professeur John Gyakum.