BULLETIN SCMO - Correction des biais des estimations de l'équivalent en eau de la neige de surface à l'aide de l'apprentissage automatique
Consultez ce nouvel article publié dans le bulletin de la Société canadienne de météorologie et d'océanographie par Fraser King, collaborateur de C1W. La neige est un élément essentiel du bilan hydro-énergétique de l'Ontario, ce qui a des répercussions sur la gestion des ressources en eau et la prévision des inondations. Cet article traite d'une méthode de correction des biais liés à la fonte des neiges mise au point par Fraser King et d'autres collaborateurs de C1W, notamment Andre Erler et Steve Frey.
Cette nouvelle méthode s'appuie sur des méthodes d'apprentissage automatique pour corriger certains biais dans les estimations de l'équivalent en eau de la neige (EEN) provenant du système d'assimilation des données SNOw (SNODAS), et évalue la précision de cette correction de biais pour la région du sud de l'Ontario.
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a) Biais relatif dans les estimations SWE de SNODAS par rapport aux estimations in situ du CECC ; et b) Série chronologique sur 7 ans des estimations SWE au sol de SNODAS et du CECC.
Comparaisons des séries temporelles des débits mensuels normalisés par zone provenant de SNODAS et des estimations de fonte SWE corrigées du biais à trois jauges de rivière en Ontario.
"Lesinondations provoquées par la fonte des neiges sont devenues de plus en plus problématiques dans la majeure partie du Canada au cours des dernières décennies, alors que les températures mondiales continuent d'augmenter.