Severe weather (SW) can have a huge impact on someone's life and property. Presently at Environment Canada (EC), there is no useful automated tool to help the forecasters in their SW forecast. The goal of this thesis was to develop a useful automated tool to help the SW forecasters in their SW predictions. A severe weather intensity (SWI) index was created from the 1-km Global Environmental Multiscale Limited Area Model (GEM-LAM) outputs. The GEM-LAM 1-km was run on summer days in 2008 and 2009 over Alberta, Ontario, and Quebec. The dataset of summer 2009 was used to create algorithms that use the model's outputs to detect severe thunderstorm structural features, compute the quantity of the ingredients needed to initiate severe thunderstorms, and estimate the intensity and the type of SW expected. The post-processed fields were subjectively verified with the SW observations and radar images for the summer of 2009 leading to a decision tree for the SWI index for each region. An object-oriented method was used to verify the SWI index forecasts with the SW observations for the summer of 2008. The results showed that the SWI index forecast was very accurate over Ontario, accurate over Quebec, and much less accurate over Alberta. The lack of SW observations and the model's spin up mainly affected the results. Finally, the skill of the SWI index forecast was compared to the forecaster-derived SW forecast to verify if the index could help the SW forecasters to improve their SW forecast. The results indicate that the SWI index could improve the prediction of SW events, but not the positioning. / Le temps violent (TV) estival peut avoir un impact important sur la vie des gens et leurs biens. En ce moment, aucun outil n'est assez performant pour aider les prévisionnistes à prévoir le TV. Cette thèse a pour but de créer un outil automatisé pour aider les prévisionnistes dans leurs prévisions de TV d'été. Un indice d'intensité de TV à été créé à partir des données du modèle global environnemental à multiéchelles à aire limitée (GEM-LAM) avec une résolution horizontale de 1 km. Le GEM-LAM 1-km à été roulé pour tous les jours d'été 2008 et 2009 sur les régions de l'Alberta, le sud de l'Ontario et le sud du Québec. Les données de l'été 2009 ont été utilisées pour créer des algorithmes qui utilisent les sorties du modèle pour détecter les structures particulières aux orages violents, évaluer les quantités de plusieurs éléments nécessaires à la formation d'orages violents, et estimer l'intensité et le type de TV attendu. Les champs post-traités ont été subjectivement analysé avec les observations de TV et les images radar pour l'été 2009 permettant de bâtir un arbre de décision pour l'indice d'intensité de TV pour chaque région. Une méthode par objet a été utilisée pour faire une vérification des prévisions de l'indice d'intensité de TV avec les observations de TV pour l'été 2008. Les résultats montrent que la prévision de l'indice d'intensité de TV est très juste pour l'Ontario, est assez juste pour le Québec, mais l'ai beaucoup moins pour l'Alberta. Le faible nombre d'observations de TV et le temps d'ajustement du modèle affectent les résultats. Finalement, la précision de l'indice d'intensité de TV et celle de la prévision de TV émit par un prévisionniste ont été comparées de façon à vérifier si l'indice peut aider le prévisionniste à améliorer sa prévision. Les résultats démontrent que l'indice d'intensité de TV pourrait améliorer la prévision d'un évènement, mais pas son positionnement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.119464 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Filion, Anna-Belle |
| Contributors | Frederic Fabry (Internal/Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (Department of Atmospheric and Oceanic Sciences) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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