There can often be significant interactions between high and tropical latitudes during the Northern Hemisphere's cold season. In periods of amplified atmospheric flow, these interactions can lead to the poleward transport of significant tropical moisture from near Hawaii into northwestern North America. These are pineapple express (PE) events. This study documents the synoptic-scale signatures associated with the PE. A trajectory analysis was used to partition the events into three different synoptic types according to the origin of their trajectories. Results indicate that this large scale moisture transport is often associated with the sub-tropical jet stream, which is curved due to a high pressure ridge concomitant with the Aleutian Low. Additionally, similar moisture transport may be observed in absence of the ridge with a stronger Aleutian Low. Furthermore, thickness anomalies after the events revealed a significant warming over North America lasting for at least three days. / Il peut souvent y avoir des interactions importantes entre les latitudes nordiques et tropicales durant l'hiver de l'hémisphère nord. Durant des périodes de courant atmosphérique amplifié, ces interactions peuvent mener à un transport important d'humidité tropicale de la région d'Hawaii jusqu'au au nord-ouest de l'Amérique du Nord. Ces évènements se nomment « pineapple expresses » (PE). Cette étude documente les caractéristiques synoptiques de ces évènements. Une analyse de trajectoires a été utilisée pour diviser les évènements en trois différents types synoptiques selon l'origine de leurs trajectoires. Les résultats indiquent que ce transport d'humidité à grande échelle est souvent associé avec le courant jet subtropical, qui se courbe due à une crête de haute pression accompagnée du système de basse pression des Aléoutiennes. De plus, un transport d'humidité aussi important peut être observé sans la présence de cette crête de haute pression mais avec un plus fort système de basse pression des Aléoutiennes. Parallèlement, les anomalies d'épaisseurs de l'atmosphère après ces évènements du PE révèlent un réchauffement significatif en Amérique du Nord pendant au moins trois jours.

This study focuses on ice initiation and ice multiplication processes in warm-based precipitating shallow cumulus clouds. The five principal components of the investigation are: (1) development and application of a two-cylinder cloud and aerosol interaction model which allows sensitivity tests on the microphysical processes; (2) analysis of the role of perturbation pressure in the evolution of cloud drop spectra; (3) analysis of the impacts of cloud drop spectra on ice formation; (4) evaluation of the impacts of concentration of cloud condensation nuclei on the ice formation and the dynamics of warm-based precipitating shallow cumulus clouds; and (5) analysis of the influences of ice-active bioaerosols on ice bursts. A time-dependent cloud and aerosol interaction two-cylinder model is formulated which incorporates the explicit microphysical processes of cloud condensation nuclei (CCN) and ice nuclei (IN). Perturbation pressure is determined explicitly by a Fourier Bessel series expansion. The aerosol masses of CCN and IN in hydrometeors are calculated explicitly in the warm rain formation and the ice crystal riming processes. Simulation results show that the updraughts induced by the gradient force of the dynamic pressure result in the new activation of cloud droplets at the cloud-clear air interface. The broadening of the droplet spectra at the cloud top results in a continuous feeding process of small cloud droplets. This feeding process can accelerate the speed of warm rain formation due to large differences in gravitational settling velocities between the small-sized cloud drops originally activated at the cloud top and large-sized cloud drops activated at the cloud base. The existence of the cloud drop activation process at the interface of cloud and clear air at the cloud summit allows the occurrence of the condensation freezing process. On the other hand, the processes of immersion freezing and contact freezing become significant when precipitation-sized / Cette étude s'intéresse à la nucléation de la glace ainsi qu'a sa multiplication durant les processus chaud de formation de précipitation dans les cumulus. Les cinq principaux aspects de cette étude sont (1) le développement et l'application d'un modèle de nuages à deux cylindres incluant l'interaction des nuages et des aérosols. Ce modèle permet de faire des tests de sensibilité des processus microphysiques; (2) L'analyse de l'effet du changement de pression durant l'évolution du spectre de gouttelettes de nuages; (3) L'analyse de l'impact du spectre de gouttelettes de nuages sur la formation de glace; (4) L'analyse de l'impact de la concentration de noyaux de condensation de gouttelettes d'eau sur la glaciation des nuages ainsi que la dynamique des formations chaudes de précipitation dans les cumulus; (5) L'analyse de l'influence de la glace issue de bio-aérosols sur la multiplication rapide de glace. Un modèle à deux cylindres dépendant du temps reposant sur l'interaction entre les nuages et les aérosols est développé. Ce modèle inclut aussi les processus microphysiques des noyaux de condensation de nuages (CCN) et des noyaux de glace (IN). La variation de pression est explicitement représentée par un développement en série de Fourier Bessel. La masse des aérosols (CCN et IN) dans les hydrométéores est calculée explicitement dans les processus chauds de formation de la pluie ainsi que dans les processus de givrage des cristaux de glace. Le mouvement ascendant de l'air induit par le gradient de la pression dynamique entraine l'activation de gouttelettes de nuages à l'interface entre l'air et le nuage. L'élargissement du spectre de gouttelettes d'eau au sommet du nuage génère un processus d'alimentation continue de petites gouttelettes de nuages. Ce processus d'alimentation peut accélérer la vitesse de formation de pluie chaude car il existe une grande différence entre la vitesse de chute des petites gouttelettes

The information from the Canadian Regional Climate Model (CRCM) can be applied to improve prediction of Prairie drought in order to reduce its devastating environmental, societal, and economical effects. One can, for example, use the CRCM to investigate the importance of certain feedbacks in maintaining the drought. A necessary step before using the CRCM for such purposes is to establish how well the model reproduces observed features of the drought. In this study, satellite and surface station data from the recent and severe Canadian Prairie drought of 1999-2004 are used to compare with the model output. The absolute data fields examined include precipitation, cloud properties, and top-of-atmosphere albedo. Cloud amount-Standardized Precipitation Index (SPI) correlations, and top-of-atmosphere albedo-SPI correlations are also compared. Overall, the CRCM performs well in the areas examined and gives confidence in its usefulness as a tool to understanding Prairie drought. / Les informations du modèle régional canadien du climat (MRCC) peuvent être utilisées pour améliorer la prédiction de la sécheresse dans la Prairie afin de réduire ses effets environnementaux, sociétaux et économiques dévastateurs. Il est possible, par exemple, d'utiliser le MRCC pour déterminer l'importance de certains effets de rétroaction sur la maintenance de la sécheresse. Une étape préliminaire nécessaire a l'usage du MRCC a de telles fins est déterminer l'efficaté avec laquelle la modèle reproduit les caractéristiques observées de la sécheresse Dans cette étude, des données satellites et de stations au sol de la sécheresse récente et sévère la Prairie Canadienne de 1999-2004 sont utilisées et comparées aux données de sortie du modèle. Les champs de données étudies incluent la précipitation, les propriétés des nuages et l'albédo du sommet de l'atmosphère. La corrélation entre la quantité de nuage et l'indice standardisé de précipitation (ISP) et la corrélation entre l'albedo du sommet de l'atmosphère et l'ISP sont aussi comparées. Globalement, le MRCC obtient de bon résultats dans les domaines étudies et donne confiance en son utilité comme outil dans la compréhension de la sécheresse de la Prairie.

Near-surface atmospheric refraction, often characterized by the quantity refractivity, affects the propagation of the radar beam, yet it is poorly measured due to its complex pattern. The aim of this thesis is to characterize the structure of near-surface refractivity and its errors. The refractivity retrieval in the horizontal is obtained from the radar phase measurements that can be affected systematically by the variability of ground target heights over complex terrain coupled with propagation conditions. This study characterizes such factors statistically and reproduces the expected uncertainty (noisiness) by simulating phase for the assessment of the radar refractivity retrieval. However, the noisiness of simulated phase is much smaller compared with that of observations suggesting that such factors are incapable of characterizing moving ground targets and thus insufficient to fully explain the phase noisiness. The vertical structure of refractivity is, on the other hand, characterized in order to inform about low-level propagation conditions. The coverage of radar ground echo observed at low elevation angles is affected by the path of the radar beam determined with the vertical gradient of refractivity. Hence, this study simulates the coverage of ground targets with given vertical gradient of refractivity and compares it with the observed one. The best match between the simulation and observation is used to determine the radar estimate of refractivity changes in the vertical. The results are validated with the estimates from several sounding instruments. Although the identification of ground targets is required for better performance, this novel technique shows certain skill in extracting additional low-level atmospheric information out of radar measurements from ground targets. In both studies, the characterization of ground targets observed by radar plays a critical role: on one hand, it allows us to extract the structure of the near-ground refractivity / Près de la surface terrestre, la réfraction atmosphérique affecte la propagation des ondes radars. Cette caractéristique de l'atmosphère, qu'on nomme la réfractivité, est spatialement complexe et mal connue. Dans cette thèse, la structure de la réfractivité ainsi que ses erreurs sont caractérisés. La réfractivité est mesurée à partir du déphasage des échos radars provenant de cibles terrestres. Ce déphasage est une fonction de la complexité du terrain ainsi que des conditions de propagations. Ces deux facteurs sont analysés statistiquement afin de simuler l'incertitude attendue (le bruit) de la phase des échos radars affectant les mesures de réfractivité. Les simulations ainsi conduites possèdent un niveau de bruit sur la phase beaucoup plus petit que celui des mesures instrumentales. Cette observation suggère que le bruit sur la phase causé par le terrain et les conditions de propagation a un impact limité sur les mesures de réfractivité comparé au bruit provenant d'autres sources tel que les cibles mobiles. Dans un deuxième temps, la structure verticale de la réfractivité est étudiée afin de déduire les conditions de propagation en basse altitude. L'étendue des échos de sol observés à faibles élévations est affectée par la trajectoire des ondes radars qui à son tour est affectée par le gradient vertical de la réfractivité. Cette étude simule l'étendue des échos de sols en supposant différents gradients de réfractivité. Les gradients qui mènent à la meilleure ressemblance entre l'étendue des échos simulée et observée sont utilisés pour estimer les gradients réels de l'atmosphère. La validation des résultats est ensuite faite par comparaison avec d'autres instruments. Malgré le fait que les échos de sols doivent être identifiés pour une performance optimale, cette nouvelle technique démontre la possibilité d'inférer de nouvelles informations sur l'atmosphère en basse altitude à partir d'éch

Hurricanes are the most intense form of tropical cyclones and are a major natural hazard affecting millions of people every year. Their intensity, measured in maximum wind speed, is not well forecasted which can lead to an underestimation in the severity of the tropical cyclones and the consequent damage to civil infrastructure, injuries and loss of human life.Part of the problem, as been highlighted by several scientists, is the lack of observations in the boundary layer of hurricanes, particularly over land. This study explores the Velocity Azimuth Display technique with NEXRAD WSR-88D data, adapts it to hurricane boundary layer to retrieve wind profiles and tests its accuracy through comparisons with other observations. This method is applied to two hurricanes and one strong tropical storm that hit the southeast coasts of the United States. The utility of this work is determined through comparisons to model outputs and reanalysis. / Les ouragans constituent un risque naturel majeur qui touche des millions de personnes chaque année. La prévision de leur intensité, la vitesse maximale du vent, n'est pas optimale, pouvant conduire à une sous-estimation de la gravité des cyclones tropicaux, des dégâts, des blessés et des décès.Une partie du problème, soulignée par plusieurs scientifiques, est le manque d'observations dans la couche limite des ouragans, en particulier sur les terres. Cette étude explore la technique de représentation de la vitesse Doppler par rapport à l'azimut avec des données WSR-88D, l'adapte à la couche limite des ouragans pour créer des profils de vent et teste son exactitude grâce à d'autres observations. Cette méthode est appliquée à deux ouragans et une forte tempête tropicale qui ont frappé les côtes sud-est des États-Unis. L'utilité de ce travail est déterminée par comparaison avec des résultats de modèle et des réanalyses.

A climate simulation over a period of 20 years performed with the atmospheric general circulation model GEM-CLIM and forced by observational sea surface temperature (SST) and sea-ice extent was examined in terms of the variability of the seasonal mean 500hPa height (Z500) in the Northern Hemisphere. The external variability of Z500 due to forcing by the SST was estimated by a separation from the total variability through an SVD analysis. The residual is defined as internally generated variability and is by construction without temporal correlation with the forced variability. The maximum skill expected in seasonal forecasting - the potential predictability - is assumed to be an increasing function of the ratio of the SST-linked variabilityto the total variability. In winter, this potential is found to be high in the tropics as well as over the region of the Pacific / North American (PNA) pattern. The mid-latitudes are influenced by SST anomalies in the tropical Pacific through teleconnections. Although using a different approach of analysis the results support findings of previous studies and even go beyond them with representing statistically significant potential predictability over East Asia in winter and spring and over the North Atlantic in spring. In addition, the potential predictability of the surface air temperature associated with the signal of Z500 is examined. / On a examiné la variabilité de la moyenne saisonnière du champ des hauteurs à 500hPa (Z500) dans l'hémisphère Nord en utilisant une simulation realisée sur une periode de 20 ans avec le modèle de circulation générale pour les études climatiques GEM-CLIM, forcée par des observations de la température de la surface de la mer (TSM) et de l'étendue des glaces de mer. La variabilité externe de Z500, qui est forcée par la TSM, est évaluée en la séparant de la variabilité totale par une analyse de décomposition en valeurs singulières. La résiduelle comporte la variabilité interne qui de par la méthode d'analyse, est indépendante de celle qui est forcée. La qualité maximale des prévisions saisonnières - la prédictibilité potentielle - est une fonction croissante du ratio "variabilité forcée sur la variabilité totale". En hiver, on trouve que la prédictibilité potentielle est élevée dans les tropiques ainsi que sur la région du patron Pacifique / Amérique du Nord. Les latitudes moyennes sont influencées par les anomalies de la TSM du Pacifique tropical à cause des téléconnections. Les résultats appuient ceux qui ont été découverts par des traveaux précédents, bien qu'une méthode différente soit utilisée dans cette étude. De plus, cette étude présente des zones de prédictibilité potentielle statistiquement significative en Asie de l'Est en hiver et au printemps, aussi bien que sur l'Atlantique Nord au printemps. En outre, on a examiné la prédictibilité potentielle de la température de l'air en surface associée au signal de Z500.

The distinction between moderate and heavy precipitation during the warm-season involves subtle differences in the combination of lifting mechanisms, moisture supply, and atmospheric stability. Such subtle differences make forecasting heavy precipitation events particularly challenging. We address this challenge with a multi-scale study of particularly extreme warm-season events at Montréal, a station located in the Saint Lawrence River Valley. We find that quasi-geostrophic forcing for ascent is a significant contributor to heavy warm-season precipitation in Montréal. However, significant frontogenesis aligned along the valley suggests that orographic modulations, along with weak stratification associated with subtropical air masses, are significant contributors to the severity of these events. Our results may provide a conceptual model and dynamic understanding that will help to facilitate improved quantitative precipitation forecasts. / La distinction entre la précipitation modérée et la précipitation intense au cours de la saison chaude repose sur de subtiles différences entre les combinaisons de mécanismes de soulèvement d'air, de disponibilité d'humidité, et d'instabilité atmosphérique. Les prévisions de précipitation intense deviennent particulièrement difficiles grâce à ces différences subtiles. Pour remédier à cette difficulté, nous présentons une étude à plusieurs échelles d'événements particulièrement extrêmes de la saison chaude à Montréal, située dans la vallée du Saint-Laurent.Nous avons trouvé que le forçage quasi-géostrophique pour le soulèvement de l'air contribue de façon significative à la précipitation intense de la saison chaude à Montréal. Par contre, une importante frontogenèse alignée avec la vallée suggère que les modulations topographiques, accompagnées de la faible stratification associée aux masses d'air sous-tropicales, contribuent de façon significative à l'intensité des événements. Nos résultats peuvent donner un modèle conceptuel et une compréhension dynamique qui facilitera la prévision quantitative de la précipitation.

Despite their importance in Earth's radiation budget and atmospheric models, Arctic clouds remain poorly documented and understood. The deployment of a cloud radar and a high spectral resolution lidar at Eureka (80°N) in August 2005 offers a unique data set for the study of Arctic clouds. In this project, synergetic retrievals were developed and applied to two years of data in order to provide a first climatology of the clouds and their microphysics at this remote location. Results show an annual cycle in cloud coverage. They are mostly detected in the low levels or in single-layer, especially in winter due to a temperature inversion and cloud top radiative cooling. An analysis of the winds also demonstrated that different wind directions relate to different cloudiness conditions, while a strong channelling from the topography is present in the low levels. Moreover, liquid phase particles were detected all year round, with a minimum occurrence in winter due to colder temperatures. Turbulence and high relative humidity seem to maintain supercooled liquid, especially when ice crystals were also present. Precipitation was mostly identified during summer months, often in the form of virga, although falling snow might have been missed due to the difficulty to distinguish it from glaciated clouds. Finally, results show that satellite validation is possible using Eureka's data, but only under homogeneous conditions and when the instruments characteristics (like the sampling and sensitivity) are taken into account. / Malgré leur importance dans le budget radiatif terrestre et les modèles atmosphériques, les nuages arctiques restent mal documentés et incompris. Le déploiement d'un radar millimétrique et d'un lidar à haute résolution spectrale à Eureka (80°N) en août 2005 offre un ensemble unique de données pour l'étude des nuages arctiques. Dans ce projet, des algorithmes synergétiques furent développés et appliqués à deux ans de données pour fournir une première climatologie des nuages et de leur microphysique à cet emplacement éloigné. Les résultats montrent un cycle annuel dans l'étendue des nuages. Ils sont surtout détectés dans les bas niveaux ou en une couche, particulièrement en hiver à cause de l'inversion thermique et du refroidissement radiatif du haut des nuages. Une analyse des vents a démontré que différentes directions sont reliées à différentes conditions nuageuses, alors qu'une forte canalisation des vents due à la topographie est présente dans les bas niveaux. De plus, la phase liquide fut détectée à l'année longue, avec une occurrence minimale en hiver causée par des températures plus froides. De la turbulence et un haut taux d'humidité semblent maintenir les particules liquides surfondues, particulièrement quand des cristaux de glace sont aussi présents. Les précipitations furent principalement identifiées durant l'été, surtout sous forme de virga, bien que la difficulté à distinguer la neige des nuages glacés a pu influencer les résultats. Finalement, la validation d'un satellite est possible grâce aux données d'Eureka, mais seulement sous des conditions homogènes et si les caractéristiques instrumentales

Ensemble data assimilation uses Monte-Carlo methods to estimate flow-dependent error covariances which allow the transfer of information from observed variables to correlated ones. As the winds are largely unobserved in the stratosphere and models have biases there, the possibility to constrain the dynamical analysis from temperature or ozone observations is attempted using ensemble data assimilation.The applicability of coupled chemical/dynamical ensemble data assimilation in the stratosphere is tested in idealized perfect model observation system simulation experiments with the IGCM-FASTOC chemistry-climate model. Covariance localization is found to be necessary for stability of the Ensemble Kalman Filter (EnKF) data assimilation system and optimal localization parameters yield a strong constraint on the global dynamical state of the model when assimilating synthetic limb-sounding stratospheric temperature or ozone observations only. The multivariate coupling between ozone, temperature and winds is investigated in the optimized EnKF system. Stratospheric temperature and ozone observations induce valuable dynamical analysis increments during the analysis step. There is additional feedback during the forecast steps in the ensemble data assimilation system, further constraining the global dynamical and ozone states. The potential impact of assimilating observations posterior to analysis time in multivariate mode was estimated with an Ensemble Kalman Smoother (EnKS). Assimilation of additional asynchronous observations up to 48 hours posterior toanalysis time provided improvements on the EnKF analysis nearly similar to the ones obtained from the assimilation of a same amount of additional synchronous observations. The EnKS assimilation showed beneficial impacts on the unobserved variables analysis state but mixed impacts on the observed variable analysis state.The capacity to constrain the unobserved stratospheric winds by assimilating ozone observations is demonstrated in the ensemble data assimilation system with the EnKF and EnKS. The chemical-dynamical error covariances are critical to reduce the wind error in the model analysis state particularly through the ozone-wind covariances effective in the upper-troposphere lower-stratosphere region. Additional tests with strongly-biased initial forecasts, within a stratospheric sudden warming experiment, confirm the ability of the EnKF to efficiently propagate information from ozone observations to the dynamical model state. / L'assimilation d'ensemble utilise une méthode de Monte-Carlo pour estimer les covariances d'erreur du moment qui permettent le transfert d'information des variables observées aux variables corrélées à celles-ci. Puisque les vents sont très peu observés dans la stratosphère et que les modèles y présentent des biais, la possibilité de contraindre l'état dynamique du modèle par l'assimilation d'observations de température et d'ozone par la technique d'ensemble est tentée. L'applicabilité de l'assimilation d'ensemble dans un système chimique/dynamique couplé est testé lors d'une expérience idéalisé (modèle parfait) de simulation de système d'observation avec le modèle de chimie-climat IGCM-FASTOC. La localisation des covariances est indispensable à la stabilité du système d'assimilation avec filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) et les paramètres optimaux offrent une forte contrainte sur l'état dynamique global du modèle lorsque l'on assimile des observations satellites synthétiques de température et d'ozone stratosphériques uniquement. Le couplage entre l'ozone, la température et les vents est étudié dans le système EnKF optimisé. Les observations de température et d'ozone stratosphériques créent des incréments dynamiques bénéfiques lors des phases d'analyses. Il y a également une rétroaction lors de la phase de prédiction du système d'assimilation de données, qui aide à contraindre davantage les états chimiques et dynamiques globaux. L'impact potentiel de l'assimilation de données postérieures au temps d'analyse en mode multivarié est estimé avec un lisseur d'ensemble de Kalman (EnKS). L'assimilation d'observations additionnelles asynchrones, ayant jusqu'à 48 heures d'écart avec le temps d'analyse, offre des améliorations aux analyses de l'EnKF presque équivalentes à celles obtenues par assimilation d'une quantité égale d'observations additionnelles synchrones. L'EnKS présente des impacts bénéfiques sur l'état d'analyse des variables non observées mais des impacts mitigés sur l'état analysé des variables observées. La capacité de contraindre les vents stratosphériques non-observés grâce à l'assimilation d'observations d'ozone est démontrée dans le système d'assimilation d'ensemble avec l'EnKF et l'EnKS. Les covariances d'erreurs chimiques- dynamiques sont essentielles à la réduction de l'erreur de vents dans l'état analysé du modèle, en particulier les covariances ozone-vent qui font effet dans la haute troposphère et basse stratosphère. Des expériences additionelles avec un état initial fortement biaisé, en l'occurence un réchauffement stratosphérique soudain, confirment l'abilité de l'EnKF à transférer de façon efficace l'information depuis les observations d'ozone vers l'état dynamique du modèle.

A multi-variable linear regression model is constructed based on the status of the Madden-Julian oscillation (MJO) and persistence in order to forecast wintertime surface air temperature anomalies over North America out to 4 pentads (20 days). The current and previous states of the MJO are utilized as predictors, based on the Real-time Multivariate (RMM) indices of Wheeler and Hendon (2004). Modest skill is found, largely centred over the eastern United States and the Great Lakes. The model skill is seen to be highly dependent on the magnitude and phase of the MJO as well. Beyond the persistence driven 1st pentad, forecasts starting from MJO phases 3,4,7 and 8 that correspond to a dipole diabatic heating anomaly in the tropical Indian Ocean and western Pacific are more skillful during pentads 2 and 3 than those with other MJO phases at the initial time. The results are compared with the monthly hindcast of the Global Environmental Multiscale Model (GEM). The empirical method proves to be slightly superior to GEM beginning with pentad 3 south of the Great Lakes. This advantage expands and strengthens by pentad 4 throughout much of the eastern United States and into portions of western Canada. / Un modèle constitué d'une régression linéaire à plusieurs variables de l'indice d'oscillation de Madden-Julian (OMJ) et de la persistance est construit et employé dans le but de prévoir les anomalies de température de l'air en Amérique du Nord durant la saison hivernale. Ces prévisions, qui s'étalent sur une période de 20 jours (divisée en quatre intervalles de 5 jours, que l'on indiquera désormais par les indices I1 à I4, respectivement), sont fondées sur des données présentes et historiques entourant l'OMJ, analysées en fonction d'indices à multiples variables en temps réel "Real-time Multivariate indices (RMM)" (voir Wheeler et Hendon, 2004). La qualité des prévisions est plutôt modeste, et l'ensemble des résultats concluants se limitent principalement sur la portion est des États-Unis ainsi que la région des Grands Lacs; de plus, la performance du modèle semble correspondre avec l'intensité et la phase de l'OMJ. Hormis l'intervalle I1, où la qualité de prévision s'explique principalement par la persistance des anomalies, les simulations débutant aux phases 3, 4, 7 et 8 de l'OMJ liées à une anomalie dipolaire de chauffage diabatique dans la portion tropicale de l'Océan Indien et le Pacifique ouest démontrent une qualité de prévision accrue durant les intervalles I2 et I3 par rapport aux autres phases de l'OMJ. Les résultats sont également comparés avec le modèle de prévision Global Environnemental Multiéchelles (GEM), employé par Environnement Canada. La méthode empirique surpasse légèrement les simulations du GEM à partir de l'intervalle I3 au sud des Grands Lacs; lors du dernier intervalle I4, cet avantage se matérialise presque partout aux États-Unis, et couvre également une partie de l'Ouest Canadien.