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Vers une meilleure compréhension des conditions hivernales dans la vallée du Saint-Laurent
Une Ă©tude rĂ©cente de l’UniversitĂ© Â鶹AV jette un nouvel Ă©clairage sur la formation des tempĂŞtes hivernales dans la vallĂ©e du Saint-Laurent, et ses conclusions pourraient mener Ă une amĂ©lioration de la prĂ©cision des prĂ©visions mĂ©tĂ©orologiques dans cette rĂ©gion 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 utilisĂ© des donnĂ©es recueillies en 2022 dans le cadre du programme sur le terrain WINTRE-MIX (Winter Precipitation Type Research Multi-scale Experiment). Ces donnĂ©es proviennent de stations situĂ©es dans le nord du Vermont et dans le sud du QuĂ©bec, dont une au laboratoire de pointe du Ă la RĂ©serve naturelle Gault de l’UniversitĂ© Â鶹AV.
ł˘â€™Ă©tłÜ»ĺ±đ avait pour but la dĂ©termination des principales caractĂ©ristiques des fronts mĂ©tĂ©orologiques dans la vallĂ©e du Saint-Laurent et l’analyse de leur influence sur les types et les quantitĂ©s de prĂ©cipitations.
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.