De mm à cm... Étude des rapports neige/eau liquide au Québec

De mm à cm... Étude des rapports neige/eau liquide

au Québec

Note technique SMC - Région du Québec

Mars 2003

Auteur : Ivan Dubé Météorologiste

BSME Rimouski

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REMERCIEMENTS J’aimerais remercier le comité de gestion du SMC - Région du Québec, et plus particulièrement messieurs René Héroux et Gaétan Deaudelin, de m’avoir supporté tout au long de ce projet. En croyant à sa pertinence, en ayant confiance en mes capacités et en m’accordant le temps nécessaire à sa réalisation, ils ont directement contribué à son accomplissement. Quoique toujours très emballé par la pratique de la météorologie opérationnelle, j’ai beaucoup apprécié cette opportunité de m’en détacher quelque temps pour travailler intensivement sur une étude novatrice. La dernière année aura été pour moi une des plus valorisantes et des plus enrichissantes de ma carrière. Je voudrais aussi exprimer ma gratitude à mes collègues du SMC qui, en assistant à diverses présentations au cours des derniers mois, ont contribué à l’avancement de ce projet par l’entremise de leurs questions, commentaires, suggestions et encouragements. Merci spécialement à Jean Brassard (macro de MAX) et André Langlais (site WEB) qui, par leurs contributions respectives, ont facilité l’utilisation opérationnelle de l’algorithme de prévision ainsi que le processus de vérification. Merci également à Alain Bergeron et Garry Toth pour leur précieuse collaboration et leur assistance dans la révision du texte. Finalement, merci à tous ceux qui se sont intéressés de près ou de loin à ce projet.

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REMARQUES

Ce document constitue un résumé assez complet des travaux effectués par l’auteur (jusqu'en mars 2003) sur le sujet de la densité de la neige et, plus particulièrement, de la prévision du rapport neige/eau liquide i.e. le facteur de conversion utilisé pour passer d’une quantité d’équivalent en eau à une accumulation de neige. Les termes «densité de la neige» ainsi que «rapport neige/eau» seront fréquemment utilisés dans ce document. Bien qu’ils réfèrent tous deux à une même caractéristique de la neige, nous allons dès maintenant définir ces termes afin d’éviter toute confusion :

• Densité de la neige : masse de la neige (g/cm3) volume occupé

• Rapport neige/eau : accumulation de neige (mm/mm) équivalent en eau

La densité de la neige et le rapport neige/eau sont inversement proportionnels. Cela veut dire que plus la densité augmente (plus de masse pour un même volume), plus le rapport neige/eau diminue (accumulation plus faible pour un même équivalent en eau i.e. cristaux de neige compactés). Aussi, plus la densité diminue (moins de masse pour un même volume), plus le rapport neige/eau augmente (plus grande accumulation de neige pour un même équivalent en eau i.e. plus d’air imbriqué entre les cristaux). La densité de la neige sera mentionnée uniquement de façon qualitative. Le rapport neige/eau, qui sera parfois identifié par les termes «rapport», «rapport moyen» ou «facteur de conversion» et qui sera abrégé «R», sera cependant caractérisé de façons qualitative et quantitative. Comme il s’agît d’un rapport, sa valeur sera annotée du symbole «:1». Voici quelques exemples de calcul du rapport neige/eau et de conversion eau (mm) → neige (cm).

Accumulation de neige Équivalent en eau Rapport neige/eau 10 cm 10 mm 10:1 12 cm 8 mm 15:1 2 cm 4 mm 5:1

Équivalent en eau Rapport neige/eau Accumulation de neige 5 mm 20:1 10 cm 8 mm 12:1 9,6 cm 10 mm 7:1 7 cm

La valeur «moyenne» du rapport neige/eau (i.e. la plus commune) est généralement considérée comme étant de 10:1. Ainsi, lorsque l’on parlera de neige de faible densité (ou neige légère), cela impliquera des rapports neige/eau élevés i.e. supérieurs à 10:1. Inversement,

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de la neige de densité élevée (neige lourde) sera associée à des rapports neige/eau faibles i.e. inférieurs à 10:1. Ce document couvre de façon relativement détaillée plusieurs aspects relatifs à la prévision du rapport neige/eau en fonction des conditions météorologiques ainsi qu’aux impacts sur divers champs d’application. Ses quelques 130 pages pourraient en effrayer plusieurs. Bien que sa lecture intégrale soit suggérée afin de bien saisir l’ensemble du message, celle-ci n’est pas absolument essentielle. La lecture des conclusions correspondant à chaque section du document, qui en résument les points saillants, est cependant recommandée. La consultation de la table des matières (dans les pages qui suivent) pourra guider le lecteur vers les sections qui lui sont d’un plus grand intérêt. En plus des 10 sections principales traitant des divers sujets étudiés, une série d’annexes est incluse à la toute fin du document. On y retrouve entre autres une liste des acronymes et des abréviations utilisés dans le texte ainsi que leur signification (annexe I). Pour ceux qui ne seraient pas familiers avec le réseau d’observation météorologique du SMC - Québec, un tableau énumérant les codes d’identification, les noms complets et diverses caractéristiques des stations ainsi qu’une carte géographique montrant leur localisation sont mis à la disposition du lecteur (annexe II). Finalement, les questions et/ou commentaires concernant le contenu de ce document sont les bienvenus. Vous pouvez contacter l’auteur par courriel, courrier, fax ou téléphone à l’aide des coordonnées suivantes : Ivan Dubé BSME - Rimouski 38 St-Germain Est Rimouski, Québec, Canada G5L 1A2 tél. (418) 722-1482 fax (418) 722-1485 courriel : [email protected] Bonne lecture !

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Table des matières REMERCIEMENTS .............................................................................................................................................................. 2 REMARQUES ....................................................................................................................................................................... 3 Table des matières.................................................................................................................................................................. 5 1. INTRODUCTION.......................................................................................................................................................... 7 2. CLIMATOLOGIE DES RAPPORTS NEIGE/EAU AU QUÉBEC............................................................................... 9

a) Données étudiées :.......................................................................................................................................................... 9 b) Résultats :..................................................................................................................................................................... 10 c) Conclusions : ................................................................................................................................................................ 13

3. THÉORIE SUR LA DENSITÉ DE LA NEIGE........................................................................................................... 14 a) Microphysique des nuages et des précipitations :......................................................................................................... 14 b) Processus dans le nuage : ............................................................................................................................................. 16

i) La forme des cristaux................................................................................................................................................ 16 ii) La dimension des cristaux........................................................................................................................................ 20

c) Processus sous le nuage :.............................................................................................................................................. 21 i) Sublimation............................................................................................................................................................... 21 ii) Fonte ........................................................................................................................................................................ 21 iii) Congélation............................................................................................................................................................. 22 iv) Agrégation............................................................................................................................................................... 23 v) Fragmentation .......................................................................................................................................................... 24

d) Processus au sol : ......................................................................................................................................................... 24 i) Fragmentation et compaction par le vent .................................................................................................................. 24 ii) Fonte ........................................................................................................................................................................ 25 iii) Compaction sous le poids de la nouvelle neige....................................................................................................... 25 iv) Temps de séjour au sol............................................................................................................................................ 26

e) Paramètres météorologiques :....................................................................................................................................... 26 f) Conclusions : ................................................................................................................................................................ 27

4. AUTRES ÉTUDES CLIMATOLOGIQUES ................................................................................................................... 28 a) Résumé de diverses études américaines : ..................................................................................................................... 28 b) Étude canadienne (Weather Engineering Corporation of Canada, 1963) :................................................................... 28 c) Étude de P. Roebber et al (2003) : ............................................................................................................................... 31 d) Conclusions :................................................................................................................................................................ 33

5. INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS CLIMATOLOGIQUES ................................................................................. 34 a) Catégorisation de la neige : .......................................................................................................................................... 34 b) Retour sur les résultats climatologiques du Québec (1999-2002): ............................................................................... 35 c) Analyse d’un cas particulier (YSC) :............................................................................................................................ 39 d) Discussion sur les rapports neige/eau en terrain montagneux : .................................................................................... 41 e) Conclusions : ................................................................................................................................................................ 42

6. DIAGNOSTIC/PRONOSTIC DU RAPPORT NEIGE/EAU LIQUIDE.......................................................................... 43 a) Outils existants : ........................................................................................................................................................... 43

i) Règle du «10 pour 1»................................................................................................................................................ 43 ii) Tables de conversion ............................................................................................................................................... 43 iii) Technique de B. Murphy ........................................................................................................................................ 44 iv) Diagrammes de Scofield/Spayd .............................................................................................................................. 45 v) Méthode des trajectoires .......................................................................................................................................... 45 vi) Méthode de Roebber et al ....................................................................................................................................... 46

b) Outils proposés : .......................................................................................................................................................... 48 i) Algorithme de prévision............................................................................................................................................ 48 ii) Téphigrammes/hodographes .................................................................................................................................... 67 iii) Coupes verticales (MAX) ....................................................................................................................................... 67 iv) Outils basés sur la climatologie............................................................................................................................... 67 v) Autres....................................................................................................................................................................... 68

c) Conclusions : ................................................................................................................................................................ 70 7. VÉRIFICATION DE L’ALGORITHME......................................................................................................................... 72

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a) Méthodologie : ............................................................................................................................................................. 72 b) Climatologie :............................................................................................................................................................... 74 c) Mesures de performance : ............................................................................................................................................ 78 d) Sources d’erreurs : ....................................................................................................................................................... 86 e) Améliorations possibles : ............................................................................................................................................. 89 f) Conclusions : ................................................................................................................................................................ 90

8. APPLICATIONS ............................................................................................................................................................. 91 a) Accumulations de neige : ............................................................................................................................................. 91 b) Poudrerie :.................................................................................................................................................................... 94 c) Hydrologie : ................................................................................................................................................................. 98 d) Avalanches :................................................................................................................................................................. 99 e) Conclusions : .............................................................................................................................................................. 100

9. DÉVELOPPEMENTS FUTURS ................................................................................................................................... 101 10. CONCLUSION ............................................................................................................................................................ 102 BIBLIOGRAPHIE ............................................................................................................................................................. 104 ANNEXE I : ACRONYMES ET ABRÉVIATIONS......................................................................................................... 106 ANNEXE II : DÉTAILS SUR LES SITES D’OBSERVATION....................................................................................... 108

ALGORITHME DE PRÉVISION (A) ........................................................................................................................... 111 ALGORITHME DE PRÉVISION (B) (cas où Tatm < 0) .............................................................................................. 112 ALGORITHME DE PRÉVISION (C) (cristaux mixtes)................................................................................................ 113 ALGORITHME DE PRÉVISION (D) (aiguilles) .......................................................................................................... 114 ALGORITHME DE PRÉVISION (E) (dendrites spatiales)........................................................................................... 115 ALGORITHME DE PRÉVISION (F) (cristaux mixtes à noyau étoilé) ......................................................................... 116

ALGORITHME DE PRÉVISION (G) (étoiles) ................................................................................................................. 117 ANNEXE IV : EXEMPLES/ANALYSES DE CAS RÉELS............................................................................................. 118

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1. INTRODUCTION

La densité de la neige (ou le rapport neige/eau liquide) est un paramètre auquel relativement peu d’importance a été accordée au niveau de la météorologie opérationnelle. L’application systématique d’un facteur de conversion « 10 pour 1 », pour passer des quantités d’équivalent en eau prévues aux accumulations de neige, en constitue une preuve flagrante. Aussi, on peut se demander dans quelle mesure est-ce que les accumulations de neige et leur équivalent en eau sont tous deux considérés lors de la vérification des prévisions ou de l’évaluation de la performance des modèles numériques (QPF).

Pourtant, la densité de la neige est bel et bien un paramètre très important dans plusieurs champs d’activités. On n’a qu’à penser aux impacts de la neige (i.e. sa quantité aussi bien que sa densité) sur: le déneigement, les transports, la construction, le commerce, l’agriculture, l’exploitation des ressources naturelles, le tourisme, les avalanches et l’hydrologie (prévisions de crues, gestion des réservoirs, érosion, etc.). Les besoins en termes de prévisions météorologiques spécialisées sont grandissants dans ces domaines, où les impacts socio-économiques sont importants. Il nous faut donc reconnaître dès maintenant la nécessité de développer des méthodes fiables et efficaces afin que l’on puisse diagnostiquer et prévoir la densité de la neige dans un avenir rapproché.

Les principaux objectifs de cette étude consistent à:

• sensibiliser les météorologistes à cette problématique, • identifier et comprendre les différents paramètres et processus associés à

la densité de la neige, • développer des outils opérationnels de diagnostic/pronostic du rapport

neige/eau appropriés et efficaces, • améliorer la performance des prévisions d’accumulation de neige, • améliorer le niveau de service offert à divers clients spécialisés

(domaines de l’hydrologie et de la sécurité publique). L’atteinte de ces objectifs pourra aider les météorologistes opérationnels à mieux affronter les nombreux défis, nouveaux ou existants, en matière de prévision des précipitations, qui constitue une des priorités de la nouvelle vision de l’avenir du SMC.

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Pour ce faire, une étude climatologique des rapports neige/eau a été effectuée sur le territoire québécois. Les résultats obtenus sont présentés dans la section 2. Puis, l’ensemble des informations théoriques associées à la densité de la neige ont été recueillies afin d’identifier les processus physiques qui déterminent la densité de la neige. Cet aspect est couvert dans la section 3 du présent document. D’autres études climatologiques déjà publiées sont ensuite examinées dans la section 4. La section 5 marque un retour sur les résultats climatologiques ainsi qu’une interprétation de ceux-ci en fonction de la théorie.

Diverses techniques de diagnostic/pronostic existantes sont évaluées dans la section 6. Puis, le développement d’un algorithme de prévision du rapport neige/eau incorporant tous les paramètres et processus en cause est décrit. La section 7 est consacrée à la vérification de cet algorithme. On y présente entre autres la mesure de performance de l’algorithme, basée sur un échantillon de 281 cas recueillis à travers le Québec, ainsi que des suggestions d’amélioration. L’impact de la densité de la neige sur divers champs d’application, tels que les accumulations de neige, la poudrerie, l’hydrologie et les avalanches, est examiné dans la section 8. Des stratégies opérationnelles y sont également suggérées.

Les travaux futurs reliés à cette étude, dont plusieurs se feront en collaboration

avec divers partenaires, sont énumérés dans la section 9. Ceux-ci impliquent entre autres: la poursuite du processus de vérification et de l’étude climatologique, une étude plus approfondie des conditions propices à la poudrerie ainsi que l’intégration d’un champ additionnel aux modèles numériques.

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2. CLIMATOLOGIE DES RAPPORTS NEIGE/EAU AU QUÉBEC Avant d’attaquer le problème de la prévision du rapport neige/eau, il semblait approprié d’en faire une étude climatologique sur notre territoire afin de mieux cibler la tâche à accomplir. En effet, on tente généralement de prévoir des paramètres météorologiques à l’intérieur des valeurs observées. Une telle étude peut aussi nous aider à mieux identifier les divers paramètres et processus qui influencent la densité de la neige. Il est à noter que cette étude est limitée aux cas de chutes de neige où la température de l’atmosphère demeure sous le point de congélation. Elle ne comprend donc pas de cas de neige fondante ou de mélange avec d’autres types de précipitations comme la pluie ou la bruine, verglaçante ou non, et le grésil. On cherchait spécifiquement à évaluer l’éventail des rapports neige/eau dans les situations de chutes de neige où un facteur 10:1 est traditionnellement appliqué.

a) Données étudiées :

L’étude climatologique comprend les données observées au cours des 3 dernières saisons hivernales (du 1er novembre 1999 au 30 avril 2002). Les sites d’observations sélectionnés sont: Val D’Or (YVO), Mirabel (YMX), Sherbrooke (YSC), Québec (YQB), le Mont-Ste-Anne (sommet), Gaspé (YGP), Baie-Comeau (YBC) et Fermont (YWK). Une carte montrant leur localisation est incluse à l’annexe II. On voulait ici une bonne représentation des différents climats du Québec i.e. le climat plutôt froid et continental du nord-ouest et du moyen-nord de la province (YVO/YWK), le climat plus doux et légèrement influencé par les masses d’air maritime du sud-ouest québécois (YMX/YSC/YQB), le climat fortement influencé par les masses d’air maritime de l’est du Québec (YGP/YBC) et finalement le climat de montagne (sommet du MSA). Il manque cependant le climat arctique des régions du Grand-Nord, étant donné l’absence de mesures de neige. On n’exclut pas pour l’instant la possibilité d’étendre l’étude climatologique à ces secteurs si jamais les données nécessaires s’avéraient disponibles.

Les paramètres météorologiques étudiés sont les suivants: l’accumulation de neige, l’équivalent en eau (ce qui permet donc le calcul du rapport neige/eau moyen pour chaque événement), et, pour une sélection des cas les plus significatifs, le vent et la température de surface. Ces données proviennent principalement du programme d’observation de neige ainsi que des observations horaires (SA/METAR). Certains critères de sélection ont été appliqués afin de limiter l’échantillon à des cas significatifs et représentatifs. Ces critères sont : une accumulation de neige supérieure à 2,5 cm (ou 1 pouce), un profil de température qui demeure sous le point de congélation et aucun

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mélange avec d’autres types de précipitations. Aucune restriction n’a été appliquée sur les vents de surface.

Les erreurs peuvent être relativement fréquentes dans ce type de mesures, particulièrement par vents forts causant du transport éolien (poudrerie). C’est pourquoi le choix des sites a été orienté de façon à obtenir les données les plus fiables possibles, avec la possibilité de valider avec des observations environnantes (par exemple, les données de Dorval ont pu servir à valider celles de Mirabel, Charlesbourg pour Québec, Charlevoix pour Mont-Ste-Anne, Noranda pour Val D’Or, etc.). Suite à ce type de contre-vérification, seulement quelques cas ont été éliminés (principalement au Mont-Ste-Anne). On espère que l’utilisation d’un grand nombre de cas aura aidé à diluer les erreurs potentielles.

b) Résultats : Selon les critères de sélection établis, on a recueilli un total de 490 cas, dont 78 cas de «neige abondante» (15cm et plus). La distribution du nombre de cas par site d’observation est représentée ci-dessous dans le tableau 1. Les sites plus au nord (tel que Fermont) démontrent bien sûr une plus grande proportion de cas, la saison hivernale y étant significativement plus longue par rapport au sud de la province.

Station # cas % cas YVO 56 11 YMX 49 10 YSC 71 14 YQB 70 14 MSA 57 12 YGP 49 10 YBC 56 11 YWK 82 18

Tableau 1: Distribution du nombre de cas par site d’observation.

Le tableau 2 montre la distribution des accumulations de neige (de 2,5 à 50+ cm). On y remarque que les chutes de neige inférieures à 15cm représentent la grande majorité des cas (84%), ce qui laisse tout de même place à un échantillon significatif de cas de neige abondante. Il est à noter qu’une proportion relativement élevée de ces derniers (près de 25%), incluant plusieurs des cas plus « extrêmes » de 30cm ou plus, provient de l’aéroport de Gaspé (YGP).

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Accumulation (cm) 2,5-5 5-10 10-15 15-20 20-30 30-40 40-50 50+ # cas 166 155 91 44 25 7 1 1

Tableau 2: Distribution du nombre de cas par intervalle d’accumulation de neige. Le rapport neige/eau «moyen» pour chaque événement varie de 7:1 à 26:1 parmi les 490 cas, pour une moyenne de 13:1. En ciblant les 78 cas de neige abondante seulement, on obtient un écart de 8:1 à 22:1 et une moyenne de 12:1. Il apparaît donc évident que le fameux «facteur 10» ne constitue pas la seule et unique solution ! À partir de l’échantillon, la variation du rapport neige/eau en fonction de divers paramètres a été évaluée. Ces paramètres sont : la saison hivernale (ou d’une année à l’autre), le site, le mois de l’année, l’accumulation de neige et les vents/températures de surface. Le tableau 3 ne montre aucune variation annuelle (le contraire aurait été étonnant), ce qui rehausse la confiance dans la validité des données recueillies.

Saison hivernale 99-00 00-01 01-02 TOTAL Rapport neige/eau moyen 13 13 13 13

Tableau 3: Variation annuelle du rapport neige/eau.

Le rapport neige/eau varie significativement selon le site d’observation (tableau 4). Il semble que plus le climat du site est doux et/ou bénéficie d’une forte influence maritime, plus le rapport moyen est faible (donc neige de plus grande densité). À l’inverse, plus le climat est froid et continental, plus les rapports sont élevés (neige de faible densité). Seul Sherbrooke pourrait sembler déroger à cette règle, mais ce cas particulier sera traité un peu plus loin dans ce document. Station YMX YGP YBC YQB MSA YVO YSC YWK

Rapport 11 11 12 13 13 13 14 16 Tableau 4: Variation du rapport neige/eau moyen selon le site d’observation.

Les données recueillies démontrent également une variation significative du rapport neige/eau selon le mois de l’année (tableau 5). Les rapports sont plus faibles durant les mois plus doux i.e.: en début/fin de saison (novembre et avril), et plus élevés au milieu de l’hiver (décembre à mars).

Mois NOV DEC JAN FEV MAR AVR Rapport 11 14 14 13 12 11

Tableau 5: Variation du rapport neige/eau moyen selon le mois de l’année.

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La variation du rapport neige/eau en fonction de l’accumulation totale de neige

pour chaque événement a aussi été examinée (tableau 6). On y voit peu de changement mis à part une légère diminution du rapport moyen (de 13 à 12) en passant aux cas de neige abondante (> 15cm). Cependant, cette diminution pourrait être attribuée au fait qu’une grande proportion de ces cas proviennent de la station YGP (Gaspé) qui, tel que mentionné précédemment, démontre un rapport neige/eau moyen relativement faible (i.e. : 11:1, soit le plus faible parmi tous les sites étudiés). Accumulation (cm) 2,5-5 5-10 10-15 15-20 20-30 30+ Rapport neige/eau 13 13 13 12 12 12

Tableau 6: Variation du rapport neige/eau moyen selon l’accumulation totale de neige.

D’après les statistiques établies à partir de 95 cas parmi les plus significatifs (cas de neige abondante plus quelques autres), le rapport neige/eau varierait également selon le vent et la température de surface moyenne observés. Les résultats résumés dans le tableau 7 suggèrent une diminution des rapports moyens avec l’augmentation des vents et ce, pour chacune des plages de températures identifiées. De plus, il semble y avoir un « plateau » des valeurs moyennes du rapport neige/eau entre -10 et -20C. Les rapports sont en effet plus faibles lorsque la température de surface moyenne (au cours de chaque événement) est supérieure à -10C ou inférieure à -20C. Cette «signature» apparaît notamment dans chacune des 3 fourchettes de vent étudiées.

Vent →→→→ Température ↓↓↓↓

< 10kt 10-20kt 20-30kt Tous les vents

0 à -5C 11 10 10 10 -5 à -10C 14 12 10 12

-10 à -15C 17 15 11 15 -15 à -20C 17 15 14 16 -20 à -25C 15 13 12 13

Toutes températures 15 13 11 Basé sur 95 cas Tableau 7: Variation du rapport neige/eau moyen selon le vent et la température de surface

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c) Conclusions : Les premières conclusions qui ont pu être tirées de cette étude climatologique, qui rappelons-le est limitée à des cas où la neige est le seul type de précipitation présent et où le profil de température de l’atmosphère demeure sous le point de congélation, sont les suivantes:

• le rapport neige/eau (ou la densité de la neige) varie considérablement d’un événement à l’autre et n’est définitivement pas limité à une seule valeur (10:1),

• le rapport neige/eau varie également en fonction de plusieurs paramètres tels que le site géographique, le mois de l’année, le vent et la température,

• l’influence de l’accumulation totale de neige par événement sur le rapport neige/eau semble peu significative.

On reviendra sur les résultats climatologiques de façon un peu plus détaillée après une revue de la théorie sur la densité de la neige ainsi qu’un examen d’autres études climatologiques disponibles.

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3. THÉORIE SUR LA DENSITÉ DE LA NEIGE La densité de la neige est directement reliée à sa structure cristalline. Cette structure dépend de plusieurs processus physiques qui ont lieu dans le nuage, sous le nuage et au sol. Tous ces processus seront décrits en utilisant l’approche «du haut vers le bas», comme si on suivait les cristaux de neige à partir de leur naissance au sommet des nuages jusqu’à leur accumulation au sol. Puis, on terminera cette section en énumérant les divers paramètres météorologiques qui affectent la densité de la neige et que l’on devra considérer lors du développement d’outils ou de techniques de diagnostic/pronostic de la densité. Mais avant, faisons un court rappel de la microphysique des nuages.

a) Microphysique des nuages et des précipitations : Ce sujet étant très bien couvert dans de nombreuses publications, on n’en fera ici qu’un court résumé. Pour plus de détails, vous pouvez consulter une ou plusieurs sources mentionnées dans la bibliographie à la fin du présent document. Pour obtenir des précipitations sous forme de neige, il est d’abord nécessaire d’observer des cristaux de glace dans le nuage. Les premiers cristaux de glace se forment grâce aux «noyaux de congélation». Les particules d’argile en suspension dans l’atmosphère constituent la source principale de ce type de noyaux (70%). D’autres sources dignes de mention sont les cendres volcaniques ainsi que les particules de sable. Ces noyaux peuvent amorcer la solidification de gouttelettes surfondues à des températures beaucoup plus élevées que pour l’eau pure (-40C). Le tableau 8 suivant énumère différents noyaux de congélation ainsi que la température à laquelle ils deviennent actifs. Lorsque la température diminue, de plus en plus de noyaux sont activés. On estime qu’à -10C, 60% des nuages contiennent de la glace. À -15C, la proportion augmente à 90%, et à -20C, elle passe à 100%. Le seuil «opérationnel» suggéré pour la présence de glace dans les nuages est de -10C. Cependant, il faut demeurer conscient qu’il existe une zone grise entre -9 et -15C. C’est à dire qu’à des températures supérieures à -9C, il est improbable qu’on retrouve de la glace (l’eau surfondue prédomine). À des températures inférieures à -15C, la présence de glace est pratiquement assurée (l’eau surfondue est absente). Entre ces valeurs seuils, la glace et l’eau peuvent coexister.

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Noyaux de congélation Température d’activation(C)

magnésite -8 kaolin -9

hématite -10 brucine -11

cendres volcaniques -13 biotite -14

vermiculite -15 Tableau 8: Divers types de noyaux de congélation ainsi que la température à laquelle ils deviennent actifs. À -15C, tous les noyaux énumérés ci-dessus sont activés. Suite à l’activation des noyaux de congélation, le processus de Bergeron permet la croissance des cristaux de glace par déposition de la vapeur d’eau au détriment de l’eau surfondue. Par l’entremise de divers processus plus ou moins bien connus, les cristaux de glace se fragmentent, ce qui cause une multiplication des cristaux et accélère leur croissance. Puis, les plus gros cristaux commencent à tomber sous l’effet de la gravité et entrent en collision avec d’autres. On parle ici de croissance par agrégation. Dans un environnement de gouttelettes surfondues, la croissance se poursuit par accrétion i.e. collection des gouttelettes par les cristaux de neige. Ce processus, similaire au givrage, sera décrit un peu plus en détail dans la section suivante. Les cristaux croissent donc par :

• Activation • Déposition (sublimation) • Fragmentation • Agrégation • Accrétion

Tous ces processus sont fortement dépendants des conditions de température et d’humidité dans l’atmosphère. Regardons maintenant spécifiquement ce qui détermine la densité de la neige.

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b) Processus dans le nuage : La densité des cristaux de neige dans le nuage dépend de deux facteurs principaux: leur forme et leur dimension.

i) La forme des cristaux La croissance cristalline s’effectue par divers processus physiques énumérés dans la section précédente. Tous ces processus sont fortement dépendants des conditions de température et d’humidité (ou taux de sursaturation) dans le nuage. Plusieurs classifications de cristaux de neige ont été établies (dont celle de Nakaya en 1954), identifiant diverses formes cristallines (ou types cristallins). Les principales sont énumérées dans le tableau 9 ci-dessous, accompagnées des plages de températures auxquelles elles se forment.

Formes cristallines Température (C) Plaquettes 0 à -3, -9 à -12, -18 à -22 Aiguilles -3 à -5 Colonnes -5 à -9, < -22

Étoiles -12 à -18 Tableau 9: Principales formes cristallines et plages de températures auxquelles elles se forment. Ces températures représentent une moyenne des valeurs publiées dans divers ouvrages. La figure 1, (une parmi plusieurs autres équivalentes qui ont été publiées) montre la relation plus complexe existant entre la température, le taux de sursaturation et le type cristallin.

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Figure 1: Diagramme montrant les structures cristallines favorisées selon la température et le taux de sursaturation. Source: COMET. En plus de ces formes cristallines «pures» ou «de base», il existe plusieurs formes «mixtes». En effet, la neige n’est généralement pas homogène car, dans leur chute, les cristaux passent à travers différentes conditions de température et d’humidité. Cela donne lieu à une superposition de croissances cristallines de différents types. La forme finale des flocons de neige correspondra donc souvent à une combinaison des formes pures. Cependant, dans des conditions propices (e.g. profil isotherme), on peut observer des cristaux «parfaits». À ces diverses formes cristallines s’ajoutent d’autres formes de précipitations solides telles que le grésil et la grêle, dont les principes de formation diffèrent (e.g. reliés à la fonte et la congélation dans le cas du grésil).

On a mentionné, au début de cette section, que dans un environnement de

gouttelettes surfondues, la croissance des cristaux de neige peut se faire par accrétion. Ce processus, qui est généralement observé à des températures de 0 à -10C (la glace étant prédominante à des températures inférieures à -10C), affecte significativement la densité de la neige. Il favorise les densités élevées (densification par givrage) puisque la congélation des gouttelettes collectées par la neige ne se fait pas de façon à produire une structure organisée (i.e. en favorisant les ramifications) mais plutôt de façon aléatoire. Ainsi, les gouttelettes auront tendance à combler les espaces «vides» (occupés en fait par de l’air) dans les cristaux de neige et donc à augmenter la densité. L’accrétion sera plus efficace sur certains types de cristaux comparativement à d’autres. La figure 2 qui suit montre diverses formes cristallines givrées (ayant subi de l’accrétion).

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Figure 2: Diverses formes cristallines pures ayant subi de l’accrétion. Du haut vers le bas : étoile, aiguille, plaquette. Source : Power et al (1963).

On remarque sur ces photographies que l’accrétion semble plus efficace sur les

cristaux de plus grande superficie (i.e. étoile/plaquette versus aiguille), ce qui s’explique par leur plus grande capacité à collecter les gouttelettes lors de leur chute.

L’accrétion, qui, tel que mentionné précédemment, se produit en présence d’eau

liquide surfondue, sera favorisée par un grand nombre de noyaux de condensation dits «hygroscopiques» dans le nuage. Puisque les sels marins constituent d’excellents noyaux hygroscopiques, on peut donc s’attendre à ce que l’accrétion soit beaucoup plus fréquente en milieu côtier ou dans les masses d’air de type maritime que dans les régions/masses d’air continentales. On n’a qu’à penser à la fréquence élevée des conditions de bruine/brouillard dans les régions côtières par rapport aux régions continentales pour s’en convaincre. Les situations d’ascendance orographique favoriseront aussi le phénomène d’accrétion, en facilitant la condensation de la vapeur d’eau dans les bas niveaux et donc la formation de gouttelettes. En bref, toutes les conditions propices à la formation de bruine verglaçante (FZDZ) augmenteront le potentiel d’accrétion ou de givrage de la neige et augmenteront sa densité.

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Un autre facteur affectant la croissance cristalline dans une moindre mesure a été

identifié en laboratoire. Il s’agît du champ électrique, qui favoriserait la croissance dendritique (i.e. de nombreuses ramifications) en faisant apparaître des bifurcations aux extrémités des branches des cristaux. Ce phénomène serait lié au fait que les molécules d’eau sont polarisables. Cependant, ce phénomène ne sera pas considéré au cours du reste de cette étude, étant donné son impact relativement peu significatif ainsi que notre incapacité à mesurer/prévoir le champ électrique (ou les variations de ce dernier) présent dans l’atmosphère dans un contexte de météorologie opérationnelle.

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ii) La dimension des cristaux En général, plus les cristaux de neige sont volumineux, plus faible est leur densité car ils occupent ainsi plus «d’espace vide». À l’inverse, les cristaux plus petits ont plus de facilité à se compacter en un assemblage plus dense. La dimension des cristaux dépend de plusieurs facteurs :

• le temps de séjour dans le nuage • la température • la pression atmosphérique • le taux de sursaturation par rapport à la glace

La figure 3 montre comment la croissance cristalline de la neige varie en fonction des 2 premiers facteurs énumérés ci-dessus. On y remarque que la croissance optimale s’effectue à des températures près de -15C. Cela correspond à la croissance de cristaux stellaires (étoiles), tel que mentionné précédemment. D’ailleurs, il est mentionné dans plusieurs publications que l’intersection des températures ~ -15C, du maximum de mouvement vertical ascendant ainsi que d’une humidité relative élevée (>80%) constitue un bon prédicteur de neige forte ou abondante. Cela correspondrait également à des conditions thermodynamiques favorables à de la neige de faible densité.

Figure 3: Variation de la masse des cristaux de neige en fonction de la température pour différents temps de séjour dans le nuage. Source : site Internet de Recherche NCEP.

Des études sur la dimension maximale des flocons de neige, effectuées à partir d’échantillons recueillis à diverses températures de surface, ont permis d’identifier 2 plages de températures optimales : une première entre 0 et -2C, qui serait associée au

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processus d’agrégation que l’on décrira plus en détails sous peu, et une seconde entre -12 et -15C, qui correspondrait à des profils pratiquement isothermes et favorables à la croissance d’étoiles (température entre -12 et -18C).

c) Processus sous le nuage : Entre la base du nuage et le sol, la densité de la neige peut être affectée par :

i) la sublimation ii) la fonte iii) la congélation iv) l’agrégation v) la fragmentation des cristaux.

i) Sublimation Sous la base du nuage, le taux d’humidité relative de l’atmosphère déterminera si la neige quittant le nuage atteindra le sol et, si oui, comment sa densité sera affectée. En effet, une couche d’air très sec suffisamment épaisse sous le nuage causera la sublimation (ou l’évaporation) des précipitations et donc le phénomène de virga. À l’inverse, si l’air est très humide ou près de la saturation, les cristaux de neige ne subiront pas de modifications reliées à la sublimation. Dans le cas intermédiaire d’une couche juste assez humide pour permettre aux précipitations d’atteindre le sol, la sublimation partielle de la neige affectera sa densité, d’une façon plus ou moins marquée selon le type cristallin. Les formes peu denses telles que les étoiles sublimeront plus rapidement et gagneront vite en densité dans de telles conditions. Cependant, les formes plus denses (e.g. le grésil) subiront une densification moins importante puisque leur forme plus compacte ne sera pas autant modifiée que celle des cristaux ramifiés, même si dans les deux cas, il y a sublimation et donc diminution de la dimension des cristaux.

ii) Fonte La fonte des cristaux dans l’atmosphère se produira lorsque la température passera au-dessus du point de congélation. Une telle couche peut s’étendre jusqu’à la surface (on décrira alors le niveau où T= 0C comme le niveau de congélation), ou bien être située en altitude (communément appelée «nez d’air chaud»). La fonte peut être partielle ou complète selon l’épaisseur et la température moyenne de cette couche (on pourrait aussi parler du «temps de séjour» de la neige dans la couche d’air chaud, reliée à l’épaisseur de la couche et à la vitesse de chute des flocons). La fonte complète

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(changement de neige à pluie) éliminera évidemment tout concept de densité de la neige (rapport neige/eau passant à 0:1 i.e. aucune accumulation de neige peu importe l’équivalent en eau mesuré). La fonte partielle, causant de la neige mouillée, fondante ou bien un mélange pluie/neige, affectera significativement la densité de la neige s’accumulant au sol. On peut s’attendre ici à de la neige relativement lourde, donc à des rapports neige/eau inférieurs à 10:1 et ce, peu importe le type cristallin (donc indépendamment de la densité de la neige avant la fonte). Le concept de type cristallin devient pratiquement inutile dans le diagnostic de la densité suite à la fonte (partielle ou complète) des cristaux. La prédominance de la pluie ou de la neige, reliée aux caractéristiques de la couche d’air chaud (épaisseur, température moyenne), sera le facteur déterminant dans ce cas-ci. Note : le phénomène de fonte a été décrit dans cette section (processus sous le nuage) par choix personnel mais pourrait tout aussi bien se produire à l’intérieur du nuage. La fonte de la neige altère irréversiblement sa densité, peu importe qu’elle ait lieu dans ou sous le nuage. La même logique s’applique au phénomène suivant i.e. la congélation.

iii) Congélation La congélation des précipitations, suite à une fonte partielle ou complète de la neige dans un nez d’air chaud, aura lieu après un retour à des températures sous le seuil de 0C. Tout comme pour la fonte, le niveau de la congélation (i.e. partielle ou complète) dépendra de l’épaisseur et de la température moyenne de la couche d’air froid. L’impact de ce processus sur la densité sera lié au type de précipitations qui atteindra le sol. Différentes combinaisons de nez d’air chaud plus ou moins prononcés et de couches d’air froid plus ou moins importantes donneront lieu à divers types de précipitations: grésil, mélange neige/pluie verglaçante, neige mêlée d’un peu de pluie, mélange neige/grésil, neige roulée etc. Ces derniers donneront lieu à des accumulations selon un rapport neige/eau spécifique. Cependant, un profil thermique propice à des précipitations sous forme de pluie, de pluie verglaçante, de pluie mêlée soit d’un peu de neige fondante soit de grésil ne donnera lieu à aucune accumulation de neige au sol. Le processus de fonte peut se manifester à nouveau suite à la congélation lorsqu’il y a présence d’une seconde couche d’air chaud. Dans ce cas, les mêmes règles s’appliquent: le type ou mélange de précipitations associé au profil thermique déterminera la densité de la neige accumulée.

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iv) Agrégation L’agrégation, qui est aussi un des processus de croissance des cristaux dans le nuage, correspond à l’unification de cristaux de glace suite à des collisions entre eux. L’agrégation est principalement active près du point de congélation i.e. entre 0 et -4C, les flocons légèrement «mouillés» s’unissant plus facilement. L’agrégation peut également se produire à des températures plus basses dans le cas des cristaux en forme d’étoiles (-12 à -18C), alors que l’enchevêtrement des branches ramifiées de ce type de cristaux remplace la plus grande capacité adhésive des cristaux de neige mouillés. Il existe un certain dilemme quant à l’impact de l’agrégation sur la densité de la neige. La formation de flocons de neige de grande dimension et comportant de nombreuses ramifications suite à l’agrégation de cristaux favorise en effet une diminution de la densité. Cependant, lorsqu’on s’approche du point de congélation, la fonte même partielle des flocons favorisera plutôt une densification. C’est d’ailleurs cette dernière qui l’emportera dans la majorité des cas (ce problème ne se pose pas dans le cas d’étoiles à des températures nettement sous le point de congélation). L’impact de l’agrégation sur la densité dépend également du type cristallin présent. Par exemple, l’agrégation de cristaux ramifiés (comme les étoiles) ou bien d’aiguilles donnera lieu à des flocons beaucoup moins denses que l’agrégation de cristaux plus solides tels que les colonnes ou le grésil. La figure 4 ci-dessous montre des aiguilles en agrégats. On y remarque une structure relativement peu dense étant donné les nombreux « espaces vides » dans la structure.

Figure 4: Aiguilles en agrégats. Source : COMET.

L’agrégation peut donc jouer un rôle déterminant afin d’obtenir de la neige de

faible densité mais seulement dans certains cas bien précis (e.g. agrégats d’aiguilles ou

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de dendrites spatiales à une température s’approchant de -1 à -4C sur une couche d’épaisseur significative).

v) Fragmentation Le processus de fragmentation entre en jeu en présence de vents forts causant des collisions entre les cristaux. Ces collisions brisent les cristaux en plusieurs petits fragments qui se compacteront éventuellement en un assemblage plus dense une fois accumulés au sol. Le niveau de fragmentation influencera grandement la densité de la neige, surtout dans le cas de cristaux peu denses tels que les étoiles, qui sont aussi très fragiles, donc sensibles aux collisions. Les formes cristallines plus denses s’avèrent plus résistantes aux collisions et donc moins affectées (voire non affectées) par le processus de fragmentation. De plus, la densité relativement élevée des formes cristallines se compactant plus efficacement ne pourra être modifiée significativement par le processus de fragmentation, aussi intense soit-il. Autrement dit, il y a une limite à la densification possible par fragmentation. Un bon exemple est celui du grésil qui, même en l’absence de vents forts, donne lieu à une densité élevée étant donné sa forme compacte (non ramifiée). Dans des conditions de vents forts ou même violents, les collisions entre les granules de glace ont peu d’impact sur la densité puisque la capacité de ces particules à se compacter efficacement existe a priori.

d) Processus au sol : Divers processus peuvent influencer la densité de la neige suite à son premier contact avec le sol :

i) la fragmentation et la compaction par le vent (poudrerie) ii) la fonte iii) la compaction sous le poids de la nouvelle neige iv) le temps de séjour au sol

i) Fragmentation et compaction par le vent

Les vents forts de surface (généralement de 20 noeuds ou plus) causent du transport éolien des cristaux de neige i.e. de la poudrerie. Tout comme pour la fragmentation «atmosphérique», les cristaux de neige subissent alors des collisions. Ces collisions, qui ont lieu avec d’autres cristaux mais aussi avec le sol (neige, glace, pavé, terre, roc, etc.), brisent les cristaux qui se compactent ensuite en un assemblage plus

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dense. Encore une fois, ce processus causera une densification plus marquée auprès des cristaux ramifiés et fragiles (peu denses) comparativement aux cristaux denses plus solides (e.g. le grésil).

ii) Fonte La fonte au sol (partielle ou complète) est fort probable lorsque la température de l’air en surface est au-dessus du point de congélation. Mais même avec une température de l’air sous 0C, la fonte de la neige au sol peut avoir lieu lorsque le sol est relativement chaud et non gelé, principalement en septembre ou octobre. La chaleur dégagée par le sol peut alors causer la fonte partielle ou complète de la neige fraîchement tombée et ainsi modifier quasi instantanément sa densité. La présence de neige au sol sera évidemment à considérer car une couche significative (2 ou 3cm) sera suffisante pour «isoler» la nouvelle accumulation i.e. empêcher le transfert de chaleur du sol vers la neige fraîchement tombée. Une fois de plus, l’effet sera légèrement différent selon le type cristallin concerné. Les cristaux peu denses auront tendance à se réchauffer plus efficacement au contact du sol que les cristaux de densité élevée. On n’a qu’à comparer le temps de fonte d’un beau gros flocon étoilé et celui d’un grêlon pour s’en convaincre.

iii) Compaction sous le poids de la nouvelle neige Sous le poids de chutes de neige subséquentes, il est fort probable que la densité de la neige au sol soit éventuellement affectée. Cependant, ce processus n’est pas instantané, ce qui nous laisse croire par exemple qu’il est possible de distinguer (donc de prévoir) différentes couches de neige de densités distinctes au cours d’un événement (e.g. période de 12 à 24h). De plus, plusieurs études climatologiques, dont celle effectuée sur le territoire Québécois et présentée dans ce rapport (voir section 2 b), démontrent que ce processus est négligeable i.e. que les chutes de neige importantes (i.e. 20, 30 ou même 50cm) ne possèdent pas de densité significativement plus élevée que les événements à faibles accumulations (5 à 10cm). En d’autres mots, il serait tout à fait possible d’observer 50cm de neige poudreuse légère (e.g. rapport neige/eau 20:1) sans que la couche inférieure ne soit compactée significativement par la couche supérieure. Une période de pluie suivant une telle chute de neige aurait cependant un effet très marqué sur la densité (la neige deviendrait significativement plus lourde). Il serait tout de même préférable dans un tel cas de parler d’une chute de neige légère suivie de pluie plutôt que d’une chute de neige lourde. La modification de la densité causée par divers processus suite à l’accumulation de la neige est traitée dans le paragraphe qui suit.

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iv) Temps de séjour au sol Le temps de séjour au sol de la neige (ou son vieillissement) influence sa densité. En effet, après plusieurs heures ou jours, des processus physiques (e.g. fonte, sublimation, chute de précipitations liquides, etc.), mécaniques (e.g. compaction) ainsi que thermodynamiques (tels que le frittage ou les différents types de métamorphisme des cristaux) peuvent modifier considérablement la densité du manteau neigeux. Cependant, cet aspect ne sera pas approfondi dans le cadre de cette étude. Quoique crucial dans la prévision des avalanches, le vieillissement de la neige est de moindre intérêt pour les météorologistes. Toutefois, cela ne nous empêche pas de fournir aux spécialistes de ce domaine les paramètres météorologiques qui leur sont nécessaires pour faire leur travail.

e) Paramètres météorologiques : Les principaux paramètres météorologiques qui affectent la densité de la neige sont donc les suivants :

• le profil de température • le profil d’humidité • le profil du mouvement vertical • les vents de bas niveaux • la température du sol

En évaluant le minimum de données nécessaires en provenance des champs disponibles des modèles numériques, on peut tenter d’établir une liste des paramètres à considérer afin d’effectuer un diagnostic/pronostic «sérieux» de la densité (ou du rapport neige/eau). On obtient alors au moins 16 paramètres, résumés dans le tableau 10 ci-dessous :

Niveau Température Mouvement vertical

Humidité relative

Vents

500mb X X X 700mb X X X 850mb X X X 925mb X X X surface X X X

sol X Tableau 10: Aperçu du minimum de paramètres météorologiques à considérer

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f) Conclusions : En résumé, plusieurs processus physiques influencent la croissance (forme et dimension) des flocons de neige ainsi que leur possible transformation avant/pendant leur accumulation au sol. Ces processus dépendent fortement de plusieurs paramètres météorologiques tels que les profils de température, d’humidité, de vent et de mouvement vertical. De plus, les impacts de ces processus sur la densité dépendent fortement du type de cristaux de neige présent. Le tout donne lieu à une multitude de formes cristallines, givrées ou non, fragmentées ou non, en agrégats ou non, ayant chacune une densité (donc un rapport neige/eau) spécifique. Ceci est très bien représenté dans la classification de neige de Magono et Lee (1966), qui comporte 80 différents types de cristaux. La figure 5 ci-dessous montre des exemples de cristaux. Les publications ou sites Internet traitant de ce sujet passionnant sont très nombreux. Le lecteur est invité à consulter ceux-ci pour plus de détails.

Figure 5: Diverses formes cristallines. Source : COMET.

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4. AUTRES ÉTUDES CLIMATOLOGIQUES Afin de s’assurer de bien comprendre la problématique entourant la densité de la neige, il semblait préférable de consulter le maximum d’informations disponibles sur le sujet. Suite à des recherches intensives sur Internet ou parmi les publications scientifiques les plus accessibles, diverses études climatologiques sur la densité de la neige ont été dénichées. Plusieurs provenaient du domaine hydrologique ou celui des avalanches, et un court résumé de celles-ci sera inclus. Mais, l’emphase sera mis sur 2 études particulièrement intéressantes et provenant de la communauté météorologique.

a) Résumé de diverses études américaines : Les études consultées comportent plusieurs points en commun. On y déplore le manque d’observations, le manque d’implication de la communauté météorologique ainsi que l’utilisation inadéquate de la règle du «10 pour 1». On y note aussi la grande variabilité de la densité de la neige fraîchement tombée ou du rapport neige/eau (i.e. de 3 à 100:1) selon le site géographique et selon les conditions de température et d’humidité. L’influence des vents (fragmentation) ou du processus d’accrétion est également abordée dans certains cas. Ces études ont été publiées entre 1950 et 2002 et certaines sont énumérées dans la bibliographie à la fin de ce document. Les autres le sont indirectement puisqu’elles ont été citées dans d’autres publications présentes dans la bibliographie.

b) Étude canadienne (Weather Engineering Corporation of Canada, 1963) : Cette étude publiée en 1963 et intitulée : « Snow Crystal Forms and Riming Effects as Related to Snowfall Density and General Storm Conditions », a été réalisée à partir de données recueillies au cours des saisons hivernales 1960-61 et 1961-62. Son but principal était de diagnostiquer le rapport neige/eau (en établissant un lien entre la densité de la neige et la forme cristalline dominante) afin de convertir les accumulations de neige mesurées (dans certains cas la seule mesure disponible) en un équivalent d’eau approprié. L’influence des processus d’accrétion (givrage des divers types de cristaux de neige) et d’agrégation a également été évaluée dans le cadre de cette étude. Les données (mesures d’épaisseur de neige et d’équivalent en eau ainsi que les échantillons de flocons/cristaux de neige correspondant à chaque événement) ont été recueillies au Centre-ville de Montréal, sur le toit d’un édifice à environ 10m du sol.

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Les échantillons de cristaux ont été collectés grâce à un dispositif ingénieux illustré dans la figure 6 ci-dessous :

Figure 6: Dispositif de collection automatique de cristaux de neige. Source : Power et al.

Cet appareil, une boîte métallique réfrigérée, comportait, tel un projecteur de cinéma, un moteur et des bobines de film. La pellicule circulait d’abord dans une solution de «formvar» sur laquelle les cristaux pénétrant dans la boîte s’imprégnaient. Un ventilateur séchait ensuite rapidement cette solution et fixait ainsi l’empreinte des cristaux sur la pellicule. Les échantillons ainsi recueillis ont ensuite été observés et photographiés grâce à un microscope (une description complète de la procédure peut être consultée dans la publication originale). Pour un peu plus de 25 chutes de neige de 2 cm ou plus sans pluie ni poudrerie (afin d’assurer la validité des mesures), on a pu associer à la forme (ou combinaison de formes) cristalline observée une valeur de densité (donc un rapport neige/eau). La présence d’accrétion ou d’agrégation des cristaux a également pu être déterminée. Le rapport neige/eau mesuré varia de 4:1 à 33:1, donnant lieu à un rapport moyen de 11,8:1. Le tableau 11 montre les différentes formes cristallines observées pour plusieurs intervalles de rapports neige/eau.

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Rapport neige/eau mesuré Formes cristallines observées

23- + :1 Étoiles 18-22:1 Étoiles 13-17:1 étoiles, aiguilles, cas mixtes (e.g. étoiles+plaquettes)9-12:1 étoiles légèrement givrées, plaquettes, colonnes,

cas mixtes 6-8:1 étoiles fortement givrées, plaquettes givrées 3-5:1 granules de glace (grésil)

Tableau 11: Formes cristallines observées pour divers intervalles de rapports neige/eau. Le nombre de cas fut suffisant pour calculer la densité moyenne, et donc le

rapport neige/eau moyen, de divers types cristallins givrés ou non-givrés (tableaux 12 et 13).

Cristaux non-givrés Rapport neige/eau moyen

Étoiles 20:1 aiguilles (en agrégat) 16:1 Plaquettes 12:1 dendrites spatiales* 11:1 colonnes + plaquettes 10:1

Tableau 12: Rapports neige/eau moyens pour divers types cristallins non-givrés (sans accrétion). * : les dendrites spatiales ont été définies par Nakaya (1954) comme étant constituées de branches d’étoiles (ou excroissances ramifiées) sur des noyaux denses de colonnes et/ou de plaquettes.

Cristaux givrés Rapport neige/eau moyen aiguilles + autres types 10:1 Étoiles 9:1 étoiles + plaquettes 7:1 Plaquettes 7:1 granules de glace (grésil) 4:1

Tableau 13: Rapports neige/eau moyens pour divers types cristallins givrés (avec accrétion). En résumé, on a observé au cours de cette étude que les cristaux en forme d’étoiles démontrent la plus faible densité. Les aiguilles, qui se forment à des températures de -3 à -5C favorisant le processus d’agrégation, ont tendance à former des flocons (agrégats) plutôt que des cristaux simples et possèdent ainsi une densité relativement faible. Les plaquettes, les colonnes et le grésil suivent dans l’ordre croissant de densité. Cette étude a également démontré que l’accrétion peut affecter significativement la densité de la neige, des augmentations de 30 à 100% ayant été

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observées selon le type cristallin. Les aiguilles ont été les moins affectées (densification de l’ordre de 30%), alors que les étoiles le seraient beaucoup plus (~100%, le rapport neige/eau moyen passant de 20 à 9:1 suite à une forte accrétion). Ceci confirme la théorie (voir section 3 b) i) ) i.e. le fait que l’accrétion soit plus efficace sur les cristaux à grande surface étant donné leur plus grande capacité à collecter les gouttelettes. Ces résultats étaient considérés comme une bonne «première approximation» par les auteurs, qui insistaient sur l’importance d’augmenter significativement la taille de l’échantillon afin d’atteindre un certain niveau de confiance. Ceux-ci proposaient plusieurs moyens d’atteindre un échantillon adéquat. Il est dommage que cela n’ait pas été réalisé ou, si c’est le cas, qu’on n’ait pu dénicher une publication ou autre ouvrage comportant de telles données...

c) Étude de P. Roebber et al (2003) : Cette étude climatologique fait partie d’une étude très détaillée sur le diagnostic de la densité de la neige et son impact sur la prévision des accumulations de neige, tel qu’indiqué par son titre : «Improving Snowfall Forecasting by Diagnosing Snow Density». On reviendra un peu plus tard sur les aspects reliés au diagnostic de la densité. La portion climatologie de cette étude est très intéressante, d’autant plus qu’elle possède de nombreuses similarités avec l’étude effectuée sur le territoire Québécois et présentée dans la section 2. Les critères de sélection des événements sont: 5 cm de neige/2,8 mm d’équivalent en eau minimum et vents de surface inférieurs à 20 noeuds (pour éviter la corruption des données par le transport éolien i.e. la poudrerie). De plus, chaque événement devait se produire assez près dans le temps de 00 ou 12Z (temps universel) ainsi qu’à une distance raisonnable d’une station de radiosondage afin de permettre la corrélation éventuelle des mesures de densité avec d’autres paramètres météorologiques tels que les profils de température et d’humidité ainsi que les vents de surface. L’échantillon qui en résulte comporte 1650 chutes de neige mesurées sur une période de 22 ans (73-94) et réparties sur 28 stations de radiosondage montrées sur la figure 7.

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Figure 7: Réseau de 28 stations de radiosondage utilisées. Source : Roebber et al (2003).

Les rapports neige/eau mesurés varient de 2:1 à 47:1 et le rapport moyen est de 15:1. La distribution du nombre de cas observés selon le rapport neige/eau est montrée sur la figure 8. Plusieurs statistiques intéressantes ont été calculées à partir de ces données climatologiques. Notamment, les rapports observés à près de 10:1 (i.e. 9, 10 ou 11:1) ne représentent qu’un maigre 14% du total des cas de l’échantillon, prouvant une fois de plus l’inexactitude de l’application systématique de la règle du «10:1».

Figure 8: Distribution du rapport neige/eau observé pour 1650 cas. Source : Roebber et al (2003).

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Tel que spécifié sur la figure 8, 3 catégories de neige ont été définies dans le

cadre de cette étude, soit : lourde, ordinaire ou légère. Les intervalles de rapport neige/eau ainsi que la proportion de cas associés à ces catégories sont énumérées dans le tableau 14 ci-dessous.

Catégorie de neige Rapport neige/eau Proportion de cas

Lourde < 9:1 14% ordinaire 9-15:1 41% Légère > 15:1 45%

Tableau 14: Catégories de neige définies dans le cadre de l’étude de Roebber et al (2003) ainsi que les valeurs de rapports neige/eau qui y sont associées. La troisième colonne montre la proportion des cas observés pour chaque catégorie.

d) Conclusions : Les diverses études climatologiques consultées ont confirmé la variabilité

importante du rapport neige/eau et donc l’inexactitude de l’utilisation systématique de la règle du «10 pour 1». Un lien indéniable a été établi entre la densité de la neige et le(s) type(s) de cristaux présents. De plus, le rôle potentiellement significatif du processus d’accrétion dans la détermination de la densité a été démontré. Examinons maintenant de façon un peu plus détaillée les résultats climatologiques présentés dans la section 2.

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5. INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS CLIMATOLOGIQUES Suite à l’acquisition d’une meilleure connaissance du phénomène de la densité de la neige, par l’entremise de la théorie et des diverses études climatologiques consultées, il semble opportun de faire un retour sur l’étude climatologique du Québec (section 2) et d’approfondir un peu plus l’analyse de ses résultats. Le but visé n’est pas limité à une description détaillée de la climatologie des rapports neige/eau. On cherchera aussi à vérifier la validité de la théorie i.e. à déterminer si le «comportement» attendu du rapport neige/eau (selon la théorie) se reflète dans les résultats climatologiques. Mais auparavant, il nous faut procéder à une catégorisation appropriée de la neige.

a) Catégorisation de la neige : Le but ici est de définir différents types de neige en fonction de leur densité par l’entremise de catégories de neige. Mis à part la détermination d’un facteur de conversion neige/eau distinct pour chaque catégorie afin de nous aider à quantifier adéquatement les accumulations de neige, cette catégorisation permettra de qualifier la neige. Ceci pourrait s’avérer utile dans la diffusion d’informations à certains clients (e.g. déneigeurs) mais également dans le but de relier à la neige certaines propriétés autres que sa densité, comme sa capacité à se compacter, à adhérer, à être transportée par le vent (poudrerie), etc. On reparlera d’ailleurs de certaines de ces propriétés un peu plus loin dans le présent document. Un nombre optimal de catégories de neige a dû être déterminé. Le compromis se situait entre un nombre suffisant de catégories pour bien décrire les différents types et densités de neige observés, et un nombre assez limité pour maintenir la prévisibilité à un niveau acceptable et réalisable. Les résultats des études climatologiques faites au Québec ainsi que les mesures de densité en fonction des types cristallins (voir sections 2 et 4 b)) ont grandement influencé la définition de ces catégories.

Six catégories de neige sont donc proposées : la neige très lourde, qui correspond aux cas de grésil pur, de neige mêlée de pluie ou de neige fondante, la neige lourde, associée aux cas de mélange neige/grésil, aux cas de neige mouillée et aux cas d’accrétion importante, la neige ordinaire, soit celle correspondant aux cas les plus fréquents où le rapport 10:1 est approprié, la neige légère, dont la densité est légèrement plus faible que celle de la neige ordinaire et qui mérite une distinction par rapport à celle-ci étant donné l’impact non négligeable sur les accumulations de neige et le potentiel de poudrerie, la neige très légère, dont la densité est encore plus faible,

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et finalement, la neige ultra légère, qui est beaucoup moins dense et dont le rapport neige/eau associé s’approche des valeurs maximales observées. Ces différentes catégories ainsi que les intervalles de rapport neige/eau qui y sont associés sont rassemblés dans le tableau 15 ci-dessous. Un rapport moyen, soit la valeur moyenne du rapport neige/eau correspondant à chaque intervalle, a aussi été suggéré.

Catégorie de neige Rapport neige/eau Rapport moyen très lourde ≤ 5,5:1 4:1

lourde 5,6-8,5:1 7:1 ordinaire 8,6-12,5:1 10:1

légère 12,6-17,5:1 15:1 très légère 17,6-22,5:1 20:1 ultra légère ≥ 22,6:1 25:1

Tableau 15: Catégories de neige suggérées ainsi que les valeurs de rapports neige/eau qui y sont associées. La troisième colonne montre le rapport moyen suggéré pour chaque catégorie. Cette catégorisation sera utile dans l’approfondissement de l’analyse des résultats climatologiques (section suivante) ainsi que dans le développement de nouvelles techniques de diagnostic/pronostic du rapport neige/eau (section 6).

b) Retour sur les résultats climatologiques du Québec (1999-2002): En premier lieu, examinons la distribution des catégories de neige pour les 490 cas de l’étude climatologique (voir section 2) dans le tableau 16 qui suit :

Type de neige lourde ordinaire légère très légère ultra légère

Rapport neige/eau 5,6-8,5:1 8,6-12,5:1 12,6-17,5:1 17,6-22,5:1 ≥≥≥≥ 22,6:1 Début/fin de saison

(NOV-MAR-AVR) 3% 70% 20% 6% 1%

Hiver (DÉC-JAN-FÉV)

1% 48% 37% 11% 3%

Tableau 16: Distribution des catégories de neige pour les 490 cas de l’étude climatologique. Les données sont réparties en 2 périodes de la saison hivernale. Il faut se rappeler que ces cas ont été sélectionnés selon certains critères : cas de neige seulement (i.e. pas de mélange avec d’autres types de précipitations tels que la pluie ou la bruine, verglaçante ou non, et le grésil) et pas de cas de neige fondante

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(température de surface sous le point de congélation). Le but fixé était d’évaluer la variabilité du rapport neige/eau dans les cas où le facteur 10:1 était systématiquement utilisé. Il n’est donc pas étonnant de voir très peu de cas de neige lourde. Dans ce cas-ci, ces derniers sont probablement associés à de l’accrétion importante ou à un sol non gelé (e.g. début novembre). On remarque dans le tableau 16 que la neige de type ordinaire (~ 10:1) prédomine en début/fin de saison (donc pendant les mois les plus doux), avec 70% des cas. Au coeur de l’hiver, la neige plus légère (> 12:1) devient tout aussi fréquente que la neige ordinaire (~50-50). On pourrait expliquer ceci par le fait que les masses d’air froid, qui sont généralement plus propices à la formation de cristaux stellaires (-12 à -18C), sont plus fréquentes en milieu de saison. La catégorie de neige ultra légère (>25:1) comporte également très peu de cas observés. On ne devrait pas pour autant remettre en doute sa pertinence ou sa prévisibilité. Ce type de neige est observé dans des cas très particuliers (et donc plus rares) au Québec mais s’avère beaucoup plus commun ailleurs, notamment en montagne. Analysons maintenant la distribution des catégories de neige en fonction des différents sites d’observations (tableau 17, en page suivante). Tel que mentionné dans le paragraphe précédent, selon les critères de sélection établis, les cas d’accrétion importante (ou significative) causant de la neige lourde sont presque exclusivement observés à Mirabel (YMX) et Gaspé (YGP), soit les sites à climat plus doux et/ou plus fortement influencés par les masses d’air de type maritime. Les cas de neige lourde rapportés à la station du Mont-Ste-Anne (MSA) sont considérés douteux, étant donné sa situation exposée permettant beaucoup de transport éolien ainsi que le fait que les mesures y sont prises aux 24 heures seulement (comparativement à 6 ou 12 heures pour les autres sites). Ces mêmes 2 sites (YMX/YGP) ainsi que Baie-Comeau (YBC), aussi sujet à l’influence maritime, rapportent également une proportion relativement faible de cas de neige légère ou très légère et aucun cas de neige ultra légère. Inversement, plus le climat au site d’observation est froid et continental i.e. passant de Québec (YQB) à Val D’Or (YVO) et à Fermont (YWK), plus la neige légère (> 12:1) devient fréquente. On peut attribuer ceci à la plus grande fréquence de chutes de neige significatives à des températures plus froides et favorables aux cristaux stellaires ainsi qu’au plus faible potentiel d’accrétion. Le contraste est assez marqué entre les 2 sites aux extrémités du tableau 17, soit YMX et YWK. La neige légère, avec un rapport supérieur à 12:1, n’a été observée que dans 12% des cas à Mirabel, alors qu’à Fermont, la proportion se chiffre à 81% ! On peut donc se douter que l’utilisation systématique d’un facteur de conversion neige/eau de 10:1 à Fermont ou des sites à climat similaire ne constitue pas une très bonne option et causera en moyenne une sous-estimation importante des accumulations de neige.

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Type de neige lourde ordinaire Légère très légère ultra

légère Rapport neige/eau 6-8:1 9-12:1 13-17:1 18-22:1 23+:1

YMX 6% 82% 12% 0 0 YGP 6% 67% 27% 0 0 YBC 0 79% 14% 7% 0 YQB 1% 60% 26% 10% 3% MSA 5% 53% 27% 10% 5% YVO 0 50% 43% 5% 2% YSC 0 45% 38% 13% 4% YWK 0 19% 56% 21% 4%

Tableau 17: Distribution des catégories de neige pour les 8 sites d’observation de l’étude climatologique (basée sur les 490 cas recueillis entre novembre 1999 et avril 2002). Le cas de Sherbrooke (YSC) est particulier car on s’attendrait à retrouver cette station un peu plus haut dans le tableau, du moins avant Val D’Or et peut être même Québec. On reviendra sur ce point un peu plus loin... Regardons maintenant à nouveau le tableau 7 (répété ci-dessous et renommé tableau 18), soit les variations du rapport neige/eau en fonction des vents et températures de surface : Vent →→→→ Température ↓↓↓↓

< 10kt 10-20kt 20-30kt Tous les vents

0 à -5C 11 10 10 10 -5 à -10C 14 12 10 12

-10 à -15C 17 15 11 15 -15 à -20C 17 15 14 16 -20 à -25C 15 13 12 13

Toutes températures 15 13 11 Basé sur 95 cas Tableau 18: Variation du rapport neige/eau moyen selon le vent et la température de surface (idem au Tableau 7). On a mentionné dans la section 2 b) la diminution du rapport neige/eau moyen avec l’augmentation des vents de surface. Ceci est en effet observé non seulement pour l’ensemble des cas (95) mais aussi pour chacune des plages de températures. Ceci confirme l’influence du processus de fragmentation sur la densité de la neige, tel que décrit dans la section 3 c) v). Notons également que les valeurs du rapport neige/eau semblent «tendre» vers une valeur de 10:1. Pour les cas avec une température moyenne entre 0 et -5C par exemple, le rapport neige/eau moyen par vents faibles est déjà près de 10 et varie peu en passant à des vents modérés ou forts. Ce n’est pas le cas à des

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températures plus basses, notamment à -10 à -15C, où le rapport moyen diminue significativement (de 17 à 11). Ceci confirme également l’affirmation faite précédemment dans la section théorique, à propos de l’efficacité de la fragmentation selon le type cristallin et des limites de la densification de la neige par fragmentation (voir section 3 c) v) ). Revenons maintenant sur les valeurs maximales du rapport moyen observées à des températures de surface entre -10 et -20C (voir 3 c) v) ). On note cette tendance dans chacune des 3 fourchettes de vents (voir tableau 18). Cela suggère des conditions favorables à de la neige de faible densité à des températures de surface près de -15C, ainsi qu’à de la neige plus dense (en moyenne) à des températures inférieures à -20 ou supérieures à -10C. Bien qu’on parle ici de températures de surface et non de températures dans les nuages i.e. au niveau où les cristaux se forment, on peut dire que ces résultats sont en bon accord avec la théorie des types cristallins et leur densité moyenne (voir sections 3 b) i) et 4 b) ). La raison principale est reliée au fait que la quasi totalité des 95 cas faisant partie de cet échantillon sont des cas de neige abondante (> 15cm) et sont donc en majorité associés à des situations synoptiques favorisant des profils thermiques stables et pratiquement isothermes (i.e. à l’avant de fronts chauds). Certaines personnes ayant examiné ces résultats (i.e. tableau 18) ont remis en question la validité des mesures prises par vents forts, en suggérant que les observateurs rapporteraient systématiquement des rapports neige/eau de 10:1 dans ces conditions. Sans nier que cela se produise sûrement dans certains cas, je ne crois pas que cela soit fait systématiquement car l’échantillon de données où les vents atteignent 20 à 30 noeuds ne comporte que 30% de cas de rapports moyens de 10:1. De plus, la «signature» des cristaux stellaires (i.e. plateau des rapports maximums autour de -15C) est toute aussi apparente dans la fourchette de vents forts que dans les 2 autres catégories de vents, ce qui confirme selon moi la validité des mesures. Si ces dernières étaient corrompues, on ne devrait pas observer ce phénomène avec autant d’évidence. Le tableau 19 qui suit montre la variation du rapport neige/eau moyen selon le site d’observation et le mois de l’année. Ce tableau ajoute peu d’informations par rapport aux commentaires déjà faits à propos des tableaux 16 et 17 mais est tout de même inclus comme référence.

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NOV DÉC JAN FÉV MAR AVR

YMX 11 13 12 11 10 9 YGP 11 11 11 11 10 10 YBC 10 12 14 12 10 10 YQB 10 15 15 11 11 - MSA 9 16 13 12 15 10 YVO 11 14 15 12 11 11 YSC 11 16 15 15 12 11 YWK 13 16 17 15 17 14

Tableau 19: Variation du rapport neige/eau moyen selon le site d’observation et le mois de l’année. Comme dans les autres cas, les sites sont disposés dans un ordre plus ou moins croissant de rapport neige/eau. On s’étonnait un peu plus tôt de la position de Sherbrooke dans cette liste i.e. des rapports neige/eau relativement élevés comparativement aux stations environnantes et situées plus au nord. Nous allons maintenant tenter d’expliquer ce cas particulier en utilisant les connaissances acquises jusqu’à maintenant aux niveaux théorique et climatologique.

c) Analyse d’un cas particulier (YSC) : Pour expliquer les différences entre la climatologie des rapports neige/eau de Sherbrooke et celle des sites de Québec et Mirabel, nous allons examiner 4 facteurs principaux :

• le potentiel de fragmentation • le potentiel d’accrétion • l’altitude (par rapport au NMM) • et les patrons synoptiques causant les chutes de neige significatives

Les chutes de neige significatives (et donc plus susceptibles de faire partie de la banque de cas utilisés dans le cadre de cette étude climatologique) se produisent souvent à l’avant d’un système dépressionnaire et/ou d’un front chaud, et sont donc généralement associées à des circulations de bas niveaux du secteur est (NE, E ou SE). Or, le site de YSC est beaucoup moins venteux que YQB et YMX dans ces situations, ces 2 derniers étant situés dans la vallée du St-Laurent, où la canalisation des vents du nord-est constitue un phénomène bien connu. La figure 9 ci-dessous montre les roses des vents pour les 3 sites. On y remarque une nette différence dans la vitesse moyenne des vents du secteur est : à YSC, les vents atteignent ou dépassent rarement 10 noeuds i.e dans environ 5% des cas, alors que cela se produit dans approximativement 25% des

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cas à YMX et 50% à YQB. Le fait qu’on observe des vents du secteur est plus faibles à YSC diminue le potentiel de fragmentation des cristaux et favorise donc des rapports neige/eau plus élevés.

Figure 9: Roses des vents pour les aéroports de Sherbrooke (YSC), Mirabel (YMX) et Québec (YQB). Source: SMC.

Les circulations du secteur est sont associés à une légère subsidence dans les bas niveaux à YSC, causée par la présence des Appalaches. Cette subsidence peut retarder la formation de stratus et donc inhiber le processus d’accrétion dans cette région, ce qui n’est pas nécessairement le cas pour YQB et YMX, ou la circulation du nord-est favorisera même l’advection d’humidité et de noyaux de condensation hygroscopiques en provenance de l’estuaire du St-Laurent. Le potentiel d’accrétion serait donc plus faible à YSC, justifiant une fois de plus des rapports neige/eau plus élevés.

En comparant les altitudes des 3 sites par/rapport au NMM (YSC→791’, YMX→269’, YQB→243’), on remarque que Sherbrooke est significativement plus élevée (par un peu plus de 500’), et donc plus près de la base des nuages (en supposant que la base des nuages d’un système synoptique affectant ces secteurs est sensiblement à la même altitude p/r au NMM). Ceci veut dire que le temps de séjour des cristaux de neige dans la couche sous le nuage, où plusieurs processus tels que l’accrétion ou la fragmentation peuvent affecter leur densité, est plus court à YSC. C’est donc un autre facteur qui réduit le potentiel de densification et favorise des rapports plus élevés.

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Finalement, en plus des fronts chauds, il existe un autre patron synoptique qui génère régulièrement des chutes de neige dans la région de l’Estrie (donc à YSC). En effet, derrière les systèmes dépressionnaires, on observe généralement des circulations relativement froides de l’ouest ou du nord-ouest qui, associées à de l’instabilité et de l’ascendance orographique, génèrent des accumulations significatives méritant leur place parmi la banque de cas étudiés. Ces situations sont aussi propices à des rapports neige/eau élevés de par le profil thermique et le faible potentiel d’accrétion qui leur sont associés. Cependant, dans ces mêmes conditions, on n’observe pratiquement pas d’accumulations de neige à Québec ou Mirabel puisque les circulations nord-ouest y sont subsidentes. La proportion de ce type de cas est donc plus grande à Sherbrooke, favorisant une fois de plus des rapports neige/eau plus élevés à cet endroit.

d) Discussion sur les rapports neige/eau en terrain montagneux : Tel que mentionné dans l’analyse précédente (section 5 c) ), les rapports neige/eau auront tendance à être un peu plus élevés à plus haute altitude à cause de l’absence ou de la moindre intensité/durée des différents processus affectant la densité des cristaux de neige suite à leur sortie des nuages. Ces processus décrits dans la section 3 c), mis à part l’agrégation, causent tous une densification de la neige plus ou moins marquée selon leur intensité ainsi que le type cristallin présent. C’est donc dire que les sites les plus élevés et plus près de la base des nuages (comme les sommets des montagnes) sont généralement beaucoup moins influencés par ces processus qui densifient la neige dans les bas niveaux (e.g. fragmentation, sublimation, fonte etc.) que les sites localisés au creux des vallées. C’est d’ailleurs ce que l’on observe dans les montagnes Rocheuses selon plusieurs études climatologiques. Mais la variabilité des rapports (ou de la densité) peut être très grande sur de courtes distances en terrain montagneux, à cause du phénomène de l’altitude bien sûr, mais également à cause de la variabilité des paramètres météorologiques d’intérêt dans les bas niveaux selon l’orientation des vallées, les effets thermiques ou orographiques (ondes de gravité etc.). Ceci a été observé au Québec, principalement dans l’agglomération de Québec, où les stations du réseau d’observation de neige (e.g. aéroport de Québec, Charlesbourg, Mont-Ste-Anne, MRC Charlevoix, etc.) sont situées à diverses altitudes et ont, dans certains cas, rapporté des valeurs de rapport neige/eau très différentes lors d’un même événement (i.e. 20:1 au sommet, 10:1 à YQB et 15:1 à des altitudes intermédiaires).

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e) Conclusions : Il semble y avoir une très bonne concordance entre la théorie sur la densité de la neige et les résultats climatologiques. On a en effet observé dans ces derniers certains comportements dictés par la théorie, et on a de plus utilisé certains aspects de la théorie pour expliquer des résultats climatologiques qui semblaient inconsistants a priori. Ceci élève grandement le niveau de confiance dans les concepts établis jusqu'à maintenant. Ceux-ci ont permis de résumer les conditions favorables aux densités faibles et élevées dans le tableau 20 ci-dessous. Ces concepts, supportés tant par la théorie que par la climatologie, constitueront la base du développement d’outils et de stratégies de prévision, que l’on couvrira dans les prochaines sections. Conditions favorables aux faibles densités (rapports neige/eau élevés)

Conditions favorables aux densités élevées (rapports neige/eau faibles)

Température de croissance principalement entre -12 et -18C (étoiles)

Température de croissance loin de la plage optimale i.e. < -20 ou > -12C

Profil de température demeurant sous 0C (pas de fonte des cristaux)

Température ≥ 0C en surface ou en altitude (causant RA/FZRA/PL/SP)

Profil de température < -10C, masse d’air continentale et/ou légère subsidence dans les bas

niveaux (pas d’accrétion)

Haut contenu en eau liquide, masse d’air maritime et/ou ascendance orographique (accrétion)

Humidité relative élevée (pas de sublimation des cristaux)

Humidité relative faible dans les bas niveaux (sublimation rapide des étoiles)

Température entre -1 et -4C sur une couche significative (favorisant l’agrégation des aiguilles)

Température < -5C dans les bas niveaux (pas d’agrégation)

Vents faibles < 15kt (très peu/pas de fragmentation)

Vents forts > 25kt (fragmentation importante)

Température du sol < 0C (sol gelé → pas de fonte au sol)

Température du sol > 0C (sol non gelé → fonte au sol)

Tableau 20: Résumé des conditions favorables aux densités faibles/élevées.

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6. DIAGNOSTIC/PRONOSTIC DU RAPPORT NEIGE/EAU LIQUIDE Le tableau précédent constitue en soi un outil simplifié de diagnostic/pronostic du rapport neige/eau. Nous allons maintenant tenter d’approfondir ce sujet dans le but de développer un ou plusieurs outils afin de diagnostiquer et prévoir efficacement la densité de la neige et donc sa catégorie, selon la classification établie dans la section 5a) (tableau 15). Mais d’abord, examinons différents outils existants i.e. ceux qui ont été utilisés jusqu'à maintenant (et qui ont pu être identifiés par l’auteur) pour faire la conversion des millimètres d’équivalent en eau aux centimètres de neige.

a) Outils existants :

i) Règle du «10 pour 1» Malgré le fait déplorable que cette règle constitue l’outil opérationnel le plus

couramment utilisé par les météorologistes, peu de choses restent à dire à son sujet... Les divers résultats climatologiques examinés ont clairement démontré son inexactitude dans environ 50% des cas. Cependant, il faut mentionner que dans certaines situations de neige lourde (e.g. cas de grésil, neige fondante ou mélange pluie-neige), cette règle n’est pas systématiquement appliquée par les prévisionnistes. Un ajustement approximatif vers des rapports plus faibles est généralement utilisé dans ces cas.

ii) Tables de conversion

Les tables de conversion basées uniquement sur la température de surface seraient utilisées couramment par les observateurs météorologiques afin d’estimer des mesures de neige (lorsque l’équivalent en eau a été correctement mesuré mais que la neige a été soufflée par le vent), ou bien des mesures d’équivalent en eau (à partir d’une mesure de neige lorsque la neige n’a pu pénétrer dans le collecteur). Un exemple de table de conversion utilisée au NWS est montré ci-dessous (tableau 21).

Température de

surface Rapport neige/eau

28-34F 10:1 20-27F 15:1 15-19F 20:1 10-14F 30:1 0-9F 40:1

-20 à -1F 50:1 -40 à -21F 100:1

Tableau 21: Table de conversion du NWS, montrant la relation entre la température de surface et rapport neige/eau. Source : DOC/NOAA/NWS (1996).

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Malgré le fait que leur utilisation «opérationnelle» ait été acceptée jusqu’à maintenant lors de la prise de mesures, je ne crois pas que ces tables de conversion soient adéquates afin de diagnostiquer ou prévoir le rapport neige/eau. On a vu précédemment dans ce document que la densité de la neige est reliée à bien plus qu’un seul paramètre. Il peut arriver que ces corrélations fonctionnent. Cependant, un tel diagnostic est loin d’être garanti puisqu’il existe une foule d’autres facteurs qui peuvent influencer la densité de la neige, comme l’accrétion des cristaux et leur fragmentation par le vent. La température de surface ne permet pas non plus de diagnostiquer le type cristallin. On peut en effet avoir des températures plus douces ou beaucoup plus froides en altitude (là où les cristaux se forment) comparativement à la surface, ce qui influencera grandement le type de cristaux présent, et donc la densité de la neige. La diminution continuelle de la densité avec la température représente une autre faiblesse de cette méthode. On a vu en effet, autant en pratique qu’en théorie, qu’il existe une plage de température optimale (autour de -15C) à laquelle on observe les plus faibles densités. À des températures inférieures (e.g. -20 ou -25C), on revient à des cristaux de densité plus élevée. Ce «plateau» n’apparaît pas dans le tableau 21. Ce type de tables de conversion aura donc tendance à surestimer le rapport neige/eau à basses températures, et donc à surestimer les accumulations de neige.

iii) Technique de B. Murphy Cette technique basée sur l’épaisseur 1000-700mb, et donc sur la température moyenne de la basse atmosphère, a été développée dans la région de l’Ontario du SMC. Elle est disponible au Québec dans l’outil de visualisation MAX (macros «Ontario»).

Le fait que cette technique considère la température moyenne de la basse

atmosphère plutôt que le température de surface constitue une amélioration par rapport aux tables de conversion (e.g. NWS). Cependant, à une épaisseur donnée peut correspondre plusieurs profils de température distincts (stable, instable, inversion, etc.) et donc, à des densités distinctes.

Tout comme pour les tables de conversion, la diminution continuelle de la

densité avec l’épaisseur (températures de plus en plus froides) représente une faiblesse de cette méthode. La technique de B. Murphy aura également tendance à surestimer le rapport neige/eau et les accumulations de neige à basses températures. De plus, une telle méthode ne peut tenir compte de différents processus qui affectent la densité, tels que la fragmentation, l’accrétion, la fonte au sol, etc., et ne permet pas la détermination du type cristallin.

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iv) Diagrammes de Scofield/Spayd Il s’agît des 2 diagrammes suivants (figure 10) :

Figure 10: Les diagrammes de Scofield/Spayd montrent la relation entre le rapport neige/eau

et la température ainsi que l’épaisseur 1000-500mb. Source : Scofield et Spayd (1984). Le premier est basé sur la température de surface et le second sur l’épaisseur

1000-500mb. Ces diagrammes sont en fait très similaires aux 2 outils décrits précédemment et présentent les mêmes faiblesses ou désavantages.

v) Méthode des trajectoires Cette méthode est basée sur la climatologie des rapports neige/eau selon la trajectoire des systèmes dépressionnaires. La figure 11 en montre un exemple. On reconnaît sur celle-ci l’influence des masses d’air maritimes versus continentales ainsi que des régimes de température associés à différentes trajectoires sur le Midwest américain.

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Figure 11: Rapports neige/eau moyens pour différentes trajectoires de systèmes dépressionnaires traversant le Midwest américain. Source : site Internet de Recherche NCEP.

Quoique tout à fait valide, ce type de représentation des rapports neige/eau les

plus probables ne serait pas vraiment utile au Québec, surtout pour faire des prévisions «cas par cas». En effet, même si on investissait tout le temps et l’énergie nécessaires pour bâtir ce genre de climatologie sur notre territoire, cela ne nous aiderait guère à faire un pronostic précis dans un cas donné. Parmi les nombreuses tempêtes traversant le Québec, il existe une grande variabilité de scénarios (neige, grésil, pluie, verglas, etc.) associés à une même trajectoire. Des facteurs essentiels tels que l’intensité des dépressions, l’intensité et l’orientation des courants jets de bas niveaux, la période de l’année et même l’intensité de l’anticyclone à l’avant du système peuvent influencer grandement le type de précipitations présents ainsi que la densité de la neige.

vi) Méthode de Roebber et al Tel que mentionné précédemment, la méthode développée par Paul Roebber et ses collaborateurs est basée sur 3 catégories de neige: lourde (< 9:1, ordinaire (9-15:1) et légère (>15:1). Le diagnostic du rapport neige/eau est effectué à l’aide de corrélations incorporant 7 facteurs principaux : les températures moyennes des niveaux

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bas à moyens (1) et moyens à élevés (2), l’humidité relative des niveaux bas/moyens/élevés (3-4-5), un facteur de compaction au sol considérant le vent de surface et le poids de l’accumulation de neige (6) et finalement un indice mensuel reflétant la radiation solaire (7). Comparativement aux méthodes décrites précédemment, on note ici une nette amélioration au niveau de la quantité et la représentativité des paramètres considérés dans le processus de diagnostic. Selon les statistiques publiées, cette méthode prévoit la bonne catégorie de neige dans 60% des cas vérifiés versus 41% pour la climatologie, 51% en utilisant la table de conversion du NWS (voir section 6 a) ii), tableau 21), et 25% pour la règle du «10:1». Une table de contingence résumant la performance du diagnostic sur 333 cas indépendants est présentée ci-dessous (tableau 22).

Cas prévus →→→→ Cas observés ↓↓↓↓

neige lourde neige ordinaire

neige légère

neige lourde 20 12 1 neige ordinaire 23 86 41

neige légère 6 49 95 Tableau 22: Table de contingence du diagnostic du rapport neige eau pour 333 cas selon la méthode de Roebber et al (2003).

Cette performance semble un peu décevante, surtout si on considère le faible nombre de catégories de neige utilisées (3) alors que, tel que mentionné dans la section 5 a), un minimum de 6 catégories s’impose. Afin de le démontrer, considérons un cas où on obtiendrait un diagnostic de «neige ordinaire». Selon cette méthode, cela voudrait dire que le rapport neige/eau suggéré se situe quelque part entre 9 et 15:1. Cependant, la distinction entre des événements «10:1» et «15:1» constitue un des principaux défis rencontrés par les météorologistes opérationnels au Québec. Avec une catégorie chevauchant 2 seuils importants, cette méthode s’avère peu utile pour les prévisionnistes.

Plusieurs facteurs pourraient expliquer une partie des mauvais diagnostics

obtenus avec cette méthode. Le principal pourrait être relié au fait que le mouvement vertical n’est pas considéré. Il est en effet impératif de déterminer le niveau de croissance principal (ou primaire) des cristaux de neige dans le nuage, pour ensuite déterminer à quelle température cette croissance s’effectue et ainsi diagnostiquer le type cristallin et la densité de neige appropriée. On démontrera d’ailleurs un peu plus loin l’importance du mouvement vertical dans le diagnostic de la densité. D’autres facteurs potentiels sont la considération seulement très indirecte de la température du sol (via l’indice mensuel de radiation solaire) et l’absence d’un paramètre de vents dans les bas

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niveaux (seulement les vents de surface sont considérés), puisque la fragmentation des cristaux ne se fait pas uniquement au sol mais bien entre la surface et la base des nuages. Finalement, une autre crainte reliée à l’efficacité de cette méthode consiste au fait que l’échantillon de données recueillies et ayant servi à établir les corrélations, quoique très imposant, ne comporte aucun cas de vents forts en surface (< 20kt). On peut alors se demander quelle sera la performance du diagnostic lors de cas venteux, qui ne se font pas très rares lors de tempêtes de neige majeures, que ce soit au Québec ou ailleurs...

Néanmoins, la méthode de Roebber et al représente une grande amélioration par rapport aux techniques précédentes et constitue un grand pas dans la bonne direction. Pour obtenir plus de détails sur cette méthode, veuillez consulter la publication complète (voir bibliographie).

b) Outils proposés : Il a été démontré que les outils existants comportent tous certaines lacunes. Le but ici est donc de développer des outils complets i.e. qui tiennent compte de tous les paramètres et processus en cause. L’outil principal consiste en un algorithme de prévision qui respecte cette règle. Les autres outils correspondent à des produits ou applications qui soutiennent cet algorithme ou qui facilitent son utilisation.

i) Algorithme de prévision Préalablement au développement de cet algorithme, plusieurs objectifs ont été

fixés. Tout en utilisant la méthode «du haut vers le bas», on a voulu construire un algorithme qui :

• tiendrait compte de tous les paramètres et processus qui déterminent la densité de la neige ainsi que leur impact respectif selon le type cristallin,

• respecterait les limites déterminées par la climatologie, • pourrait être utilisé opérationnellement par les météorologistes, • serait validé et ajusté au fur et à mesure (au besoin) grâce à un

programme de vérification continu, • servirait de base pour calculer un champ de conversion eau → neige qui

pourrait éventuellement être incorporé aux modèles numériques. Avant de divulguer les détails de l’algorithme, on présumera d’abord de la présence de 2 facteurs primordiaux :

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• les conditions atmosphériques sont propices à la formation de nuages et de précipitations atteignant le sol (donc pas de sublimation complète causant le phénomène de virga),

• les conditions atmosphériques (température, présence de noyaux de congélation, etc.) dans les nuages sont propices à la formation de cristaux de glace, tel que discuté dans la section 3 a).

Opérationnellement parlant, nous allons donc nous fier aux méthodes actuelles (e.g. sorties des modèles numériques, ajustement de celles-ci en fonction des faiblesses reconnues et des analyses de surface, techniques de prévision à court terme, données radar, etc.) pour la détermination de l’occurrence ou non de précipitations ainsi que pour la présence de cristaux de glace dans les nuages (versus les cas de « pluie chaude »). Puis, l’application de cet algorithme, qui nécessitera également l’utilisation des sorties des modèles ainsi que des méthodes traditionnelles, permettra le diagnostic/pronostic de la catégorie de neige appropriée (parmi les catégories définies dans le tableau 15) et donc du rapport neige/eau à utiliser : 0, 4, 7, 10, 15, 20 ou 25. La valeur « zéro » est requise pour les cas où aucune accumulation de neige n’est prévue et où une accumulation en équivalent en eau ou en épaisseur de verglas suffit (e.g. cas de pluie, de neige entièrement fondante au contact du sol ou de pluie verglaçante). L’algorithme de prévision du rapport neige/eau est divisé en 2 branches :

• une première pour les cas où le profil de température de l’atmosphère (du sommet des nuages à la surface) demeure sous le point de congélation (Tatm < 0C),

• une seconde pour les cas où on a une couche atmosphérique au-dessus du point de congélation (Tatm > 0C).

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A) Cas où Tatm < 0C

Dans ce type de cas, 2 étapes principales sont nécessaires pour obtenir le rapport neige/eau :

• déterminer le type cristallin, • tester la présence et déterminer l’impact de divers processus physiques

pouvant affecter significativement la densité de la neige, en fonction du type cristallin présent.

Le tableau 23 ci-dessous résume la procédure suggérée afin de déterminer le type cristallin le plus probable en fonction des conditions atmosphériques observées ou prévues.

TPRIMAIRE →→→→ TSECONDAIRE ↓↓↓↓

0 à -3

-3 à-5

-5 à -12

-12 à -18

< -18

0 à -3

mixtes (10:1)

mixtes (10:1)

mixtes (10:1)

---

---

-3 à -5

mixtes (10:1)

aiguilles pures (10:1)

mixtes (10:1)

---

---

-5 à -12

mixtes (10:1)

mixtes (10:1)

mixtes (10:1)

mixtes à noyau étoilé (15:1)

---

-12 à -18

---

---

dendrites spatiales

(10:1)

étoiles pures

(25:1)

dendrites spatiales

(10:1)

< -18

---

---

---

mixtes à noyau étoilé (15:1)

mixtes (10:1)

Tableau 23: Détermination du type de cristaux en fonction des températures de croissance primaire et secondaire. La température primaire correspond au niveau de croissance principal des cristaux, soit à l’intersection de ωmax et HR > 80%. La température secondaire correspond à un niveau sous le niveau principal où ω < 0, T < 0C et HR > 80%. Le rapport neige/eau moyen suggéré pour chaque type cristallin avant toute modification par un ou plusieurs des processus identifiés est spécifié entre parenthèses.

La température primaire est définie comme la température au niveau principal de croissance cristalline i.e. à l’intersection du maximum de mouvement vertical ascendant (ωmax) et de l’humidité relative supérieure à 80%. La température secondaire

51

correspond au niveau de croissance secondaire i.e. un niveau dans le nuage sous le niveau principal où le mouvement vertical est ascendant (ω < 0), où la température est sous zéro et où l’humidité relative est supérieure à 80%. Autrement dit, le niveau de croissance principal, par l’entremise de la température qui y est associée, dicte le type cristallin dominant ou formant le noyau des cristaux de neige. Le niveau secondaire, aussi via sa température, déterminera si la croissance cristalline se poursuivra selon le même type ou bien si il y aura combinaison ou superposition de différents types cristallins avant la chute des cristaux hors (sous la base) des nuages.

On remarque dans ce tableau 5 principaux types de cristaux à partir desquels nous poursuivrons la détermination de la densité :

1. cristaux mixtes 2. aiguilles 3. dendrites spatiales 4. cristaux mixtes à noyau étoilé 5. étoiles (ou cristaux stellaires)

Le rapport neige/eau associé à chacun de ces types cristallins est spécifié entre

parenthèses dans le tableau. Il est représentatif de la densité avant toute modification possible des cristaux par un ou plusieurs des processus physiques identifiés précédemment (voir sections 3 b), c) et d) ). Nous allons maintenant, pour chacun de ces 5 cas, évaluer les effets plus ou moins marqués des processus atmosphériques sur la densité. Le processus de fonte au sol jouera toujours un rôle significatif. La présence d’un sol non gelé favorisera une densification rapide de la neige. Puisque ce processus agit de façon similaire peu importe le type de cristaux, les précisions à propos de son impact sur la densité seront fournies un peu plus loin dans cette section. 1. Cristaux mixtes :

Les cristaux identifiés comme «mixtes» incluent en fait les types suivants: les colonnes pures, les plaquettes pures et les combinaisons de colonnes et de plaquettes avec ou sans la présence d’aiguilles. Avant même de considérer tout processus influençant la densité, on supposera que ces types de cristaux donneront lieu à de la neige «ordinaire» (R=10:1). Les cas de cristaux mixtes à très basses températures i.e. sous le seuil de -18C, devraient, en théorie et selon les indications des résultats climatologiques, donner lieu à la même catégorie de neige.

Parmi les divers processus atmosphériques affectant la densité, un seul est

considéré potentiellement significatif dans les cas de cristaux mixtes. Il s’agît de l’accrétion, qui, lorsque le phénomène est suffisamment intense, augmente la densité de

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sorte que la neige devient «lourde» (R=7:1), tel que démontré dans la section 4 b) (voir aussi le tableau 13). Puisque les cristaux mixtes forment déjà un assemblage relativement compact, les processus de sublimation partielle ou de fragmentation, même s’ils sont très présents, ne peuvent augmenter la densité au point où un changement de catégorie serait justifié. De plus, la présence du phénomène d’agrégation ne favorise pas une diminution de la densité significative pour ces types de cristaux peu ramifiés (voir section 3 c) iv) ). 2. Aiguilles pures :

Tel que mentionné dans la section 3 b) i) (voir tableau 9 & figure 1), les aiguilles

se forment dans des conditions très particulières i.e. dans une plage de température relativement étroite (-3 à -5C). Pour les observer, il faut que le profil thermique soit pratiquement isotherme et très près de -4C. Il faut de plus compter sur un «ensemencement» de cette couche nuageuse isotherme par de petits cristaux de glace en provenance d’une couche supérieure et plus froide car, tel que vu précédemment, les noyaux de congélation sont activés à des températures généralement inférieures à -8C. Il est donc impensable de générer des aiguilles ou toute autre forme cristalline à des températures supérieures à -8C, sans l’apport d’autres cristaux. Compte tenu de ces restrictions, les aiguilles pures sont observées beaucoup moins fréquemment que les autres types de cristaux. On les retrouvera plus souvent en combinaison et donc parmi les cas mixtes.

Selon le tableau 23, les aiguilles pures sous leur forme simple génèrent un

assemblage de cristaux relativement dense et sont donc associées à un rapport neige/eau de 10:1. Or, puisque ces cristaux se forment à des températures très favorables à l’agrégation (voir section 3 c) iv) ), on observe généralement ce type de cristaux en agrégats qui, selon le tableau 12 de la section 4 b), donneraient lieu à des accumulations de neige «légère» (R=15:1). L’accrétion ne joue pas un rôle significatif dans les cas d’aiguilles étant donné leur superficie réduite et donc leur faible capacité de collection de gouttelettes (voir 3 b) i), 4 b) ). Par vents forts i.e. supérieurs à 25 noeuds, la fragmentation des agrégats à la surface ou dans les bas niveaux aura tendance à ramener les aiguilles à une densité proche de leur forme simple (R=10:1).

3. Dendrites spatiales : Ce type de cristaux, tel que défini par Nakaya (1954), correspond à la superposition d’une croissance dendritique (i.e. de branches d’étoiles ramifiées) sur un noyau relativement plus dense (e.g. formé de colonnes et/ou de plaquettes). Les dendrites spatiales, tel que mentionné dans le tableau 12, sont en fait une combinaison relativement dense (R=10:1) de plusieurs types cristallins et auraient pu être intégrées

53

au groupe des cristaux mixtes. Cependant, il a semblé préférable pour l’instant de conserver ce type de cristaux dans une catégorie distincte. On aura ainsi la possibilité de faire une vérification distincte des diagnostics de rapports neige/eau qui leur sont associés, ce qui aidera potentiellement à identifier certaines de leur particularités. Les dendrites spatiales, étant donné leurs extrémités ramifiées, pourraient en effet former plus efficacement des agrégats de plus faible densité, et ainsi causer des chutes de neige «légère» (R=15:1). Cela ne serait possible que dans des cas très instables avec de la convection profonde (e.g. nuages convectifs en provenance des plans d’eau libres de glace tard en automne), où le profil thermique (Tprimaire : < -18C, Tsecondaire : -12 à -18C et température de surface approchant -1 ou –2C) serait favorable à la formation et à l’agrégation de ce type de cristaux. Cependant, la présence de vents forts dans les bas niveaux (> 25kt), assez probable dans de tels cas d’instabilité, causerait de la fragmentation qui ramènerait la valeur du rapport neige/eau à sa valeur initiale, soit 10:1. Les dendrites spatiales sont sujettes à la densification par accrétion (quoique ce processus soit plus rare aux températures où se forment ces cristaux) et produiront de la neige «lourde» (R=7:1) dans l’éventualité où le phénomène s’avère significatif. 4. Cristaux mixtes à noyaux étoilés : Tout comme les dendrites spatiales, ces cristaux résultent d’une combinaison de cristaux stellaires avec d’autres formes. Cependant, les étoiles sont ici la forme initiale dominante alors que les autres cristaux se rajoutent en périphérie. Ces cristaux auront donc un noyau relativement peu dense et produiront a priori des accumulations de neige «légère» (R=15:1). Une accrétion significative de ce type de cristaux en augmentera la densité, et de la neige «ordinaire» sera alors observée. Étant donné la nature de son enveloppe plus dense, ce type de cristaux n’a pas tendance à former des agrégats de densité significativement différente de sa forme simple. De plus, une fragmentation importante (vents maximums dans les bas niveaux > 25kt) causera une densification par bris des cristaux et abaissera le rapport neige/eau vers la valeur associée à la neige ordinaire (R=10:1). Une légère sublimation (i.e. pas suffisante pour éliminer complètement les précipitations) causée par une couche d’air sec sous la base des nuages pourra aussi densifier la neige d’une manière équivalente (R=10:1). 5. Étoiles : Selon les résultats présentés dans les sections 3 et 4, les étoiles représentent le type cristallin démontrant la plus faible densité. Selon les tableaux 11 et 12 ainsi que les résultats climatologiques, on peut associer aux étoiles un grand éventail de valeurs du rapport neige/eau (10 à 30:1 !). La valeur nominale du rapport neige/eau associé aux étoiles non altérées se devait de correspondre à celle de la catégorie de la neige ultra légère, soit 25:1 (sinon, comment pourrions nous observer cette dernière ?). La

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sublimation de ces cristaux ramifiés sera très rapide dans une couche d’air suffisamment sec et l’impact sur la densité sera beaucoup plus important que pour les cristaux denses (voir section 3 c) i) ). La sublimation partielle des étoiles causera donc une certaine densification et donc une diminution du rapport neige/eau (R=15:1).

La faible densité des étoiles s’accompagne logiquement d’une plus grande fragilité comparativement aux autres types cristallins. Ainsi, le niveau de fragmentation aura un impact déterminant sur la densité des étoiles. Il fut nécessaire de définir plusieurs de ces niveaux et donc de déterminer plusieurs valeurs seuils. Le tout est résumé dans le tableau 24 ci-dessous : Niveau de fragmentation Vent max de bas

niveaux Catégorie de

neige Rapport suggéré

aucune fragmentation 0-5kt ultra légère 25:1 très peu de fragmentation 5-15kt très légère 20:1 un peu de fragmentation 15-25kt légère 15:1

beaucoup de fragmentation > 25kt ordinaire 10:1 Tableau 24: Niveaux de fragmentation des étoiles et valeurs seuils des vents maximum dans les bas niveaux (i.e entre la surface et la base des nuages) ainsi que la catégorie de neige et le rapport neige/eau suggéré correspondants. Tel que mentionné dans la section 4 b), le processus d’accrétion agît de façon très marquée sur les étoiles. L’augmentation de la densité atteindrait jusqu'à 100% pour ce type de cristaux. L’identification ou la prévision d’accrétion significative imposera donc un changement drastique de catégorie de neige i.e. une transition vers la neige ordinaire (R=10:1). Le processus d’agrégation des étoiles ainsi que son impact sur leur densité sont un peu complexes. D’abord, mentionnons que l’agrégation par adhésion des cristaux «mouillés», qui s’effectue à des températures supérieures à -5C, est assez peu commune avec les étoiles pures, même en présence de conditions instables. Il est en effet difficile d’obtenir une couche d’air doux suffisamment épaisse dans les bas niveaux pour observer de l’agrégation efficace lorsque les températures dans le nuage sont propices à la formation d’étoiles. Cependant, l’enchevêtrement des branches ramifiées de ces cristaux peut leur permettre de former des agrégats dans l’atmosphère ou bien de limiter significativement leur compaction au sol. Mais cela est déjà «inclus», si l’on peut s’exprimer ainsi, dans la densité ou le rapport suggérés. Autrement dit, l’agrégation d’étoiles par vents légers ne donnera pas lieu à un assemblage plus ou moins dense que si on laissait les étoiles simples s’enchevêtrer en s’empilant au sol.

Récapitulons maintenant le contenu des paragraphes précédents. Le tableau 25 ci-dessous résume les types de cristaux affectés par chaque processus, les conditions propices à la présence de ces processus ainsi que les seuils suggérés pour en évaluer

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l’intensité. Rappelons que le processus de fonte associé à un sol non gelé sera analysé un peu plus loin.

Processus

Accrétion Sublimation Agrégation Fragmentation

Type(s) de cristaux affectés

significati-vement

mixtes, dendrites spatiales,

mixtes à n.é., étoiles

mixtes à noyau

étoilé, étoiles

aiguilles

aiguilles en agrégats mixtes à noyau étoilé

étoiles

Conditions propices

présence de gouttelettes

surfondues. 0 < Tair < -10C

et HR > 95% sur une couche significative. vents du large

et/ou ascendance

orographique

couche d’air sec suffisamment épaisse sous la base des nuages (e.g. 1000’) où HR < 80% ou

T-Td > 3C mais pas trop sèche ni

trop épaisse sinon → virga

Tair dans les bas niveaux

entre 0 et -4C sur une couche suffisamment

épaisse (e.g. > 1000’)

aucune: V ≤ 5kt très peu: 5 < V ≤ 15ktun peu: 15 < V ≤ 25ktbeaucoup: V > 25kt

où V représente la

vitesse maximale du vent observée entre la surface et la base des

nuages

Tableau 25: Processus affectant la densité en fonction du type cristallin. Les conditions propices aux différents processus sont également résumées La présence ou le potentiel de concrétisation des processus d’agrégation et de fragmentation sont relativement faciles à évaluer puisqu’ils sont reliés à des paramètres faciles à extraire des observations (radiosondages) ou des sorties des modèles numériques. Quant à la sublimation, le diagnostic est un peu plus corsé mais cela ne représente pas une grande source d’inquiétude puisque ce processus n’est pas observé très fréquemment lors de précipitations significatives (on a généralement des conditions atmosphériques près de la saturation dans les bas niveaux lors d’accumulations importantes), sauf peut-être au tout début d’un événement. Le processus d’accrétion est définitivement la «bête noire» du groupe puisque son diagnostic/pronostic n’est pas plus aisé que celui de la bruine verglaçante ou du givrage clair (en fait, c’est pratiquement le même). Si la détermination de la présence d’accrétion (et donc de gouttelettes d’eau surfondues) dans les nuages n’est pas une tâche aisée, l’estimation de son intensité et de sa durée ne sont certainement pas plus faciles. Car, suite au diagnostic positif de la présence du processus, il reste à déterminer si son impact sur la densité sera suffisant pour justifier un changement de catégorie de neige. Cela est beaucoup plus facile à diagnostiquer après coup qu’à prévoir avant l’événement...

56

Le tableau 26 qui suit énumère toutes les combinaisons possibles de cristaux (i.e. 17 au total), tel que décrites dans les paragraphes et le tableau précédents. Le rapport neige/eau suggéré correspondant est aussi spécifié. Ces valeurs sont valides en considérant un sol gelé (Tsol ≤ 0C) ou une couche de neige au sol d’épaisseur suffisante pour isoler la nouvelle chute de neige de la chaleur du sol. Diagnostic

# Types de cristaux et altérations par divers processus

physiques dans l’atmosphère Rapport suggéré

1 cristaux mixtes givrés 7 2 cristaux mixtes 10 3 aiguilles en agrégats, très fragmentées 10 4 aiguilles en agrégats, peu/non fragmentées 15 5 dendrites spatiales givrées 7 6 dendrites spatiales 10 7 cristaux mixtes à noyau étoilé givrés 10 8 cristaux mixtes à noyau étoilé, partiellement sublimés 10 9 cristaux mixtes à noyau étoilé, très fragmentés 10 10 cristaux mixtes à noyau étoilé, peu/non fragmentés 15 11 étoiles givrées 10 12 étoiles partiellement sublimées, peu/très fragmentées 10 13 étoiles partiellement sublimées, très peu/non fragmentées 15 14 étoiles très fragmentées 10 15 étoiles peu fragmentées 15 16 étoiles très peu fragmentées 20 17 étoiles non fragmentées 25

Tableau 26: Liste des 17 diagnostics possibles du rapport neige/eau selon les types de cristaux et la présence et/ ou l’intensité de divers processus physiques (accrétion, sublimation, agrégation et fragmentation). N.B : on suppose ici un sol gelé ou couvert de neige (i.e. NAS ≥ 2,5cm). Il nous reste à évaluer un dernier paramètre, qui joue un rôle important dans la détermination de la densité et ce, principalement en automne (i.e en septembre et octobre). Il s’agît de la température du sol. Tel que discuté dans la section 3 d) ii), un sol gelé ou isolé par une couche de neige au sol de 2 ou 3 cm permettra l’accumulation de nouvelle neige selon une densité directement reliée au type cristallin et aux processus physiques présents dans l’atmosphère. Cependant, un sol relativement chaud transmettra de la chaleur à la neige fraîchement tombée et augmentera significativement sa densité. La fonte partielle ou complète de la neige sera plus ou moins rapide selon la température du sol, la température de l’air en surface , le taux de précipitations, le type de cristaux présents et également le type de sol (i.e. route, terre, roc, champ etc.). Le tableau 27 résume l’impact le plus probable de la température du sol sur la densité. Des

57

rapports neige/eau moyens y sont suggérés pour chacune des 2 catégories définies pour caractériser la température du sol non gelé, soit: une température du sol légèrement au dessus de zéro e.g. entre 0 et 5C (représentée par: Tsol > 0) et bien au-dessus de zéro e.g. ≥ 5C (représentée par Tsol >> 0).

Température du sol Catégorie de neige prévue

Rapport neige/eau suggéré

> 0 lourde 7 >> 0 très lourde 4

Tableau 27: Catégories de neige et rapports neige/eau suggérés en fonction de la température du sol. L’impact plus remarquable du processus de fonte au sol sur les cristaux de faible densité fait en sorte que le type cristallin perd toute son importance dans les cas de sol chaud. La neige lourde ou très lourde seront fort probables au début de l’automne, malgré des profils de température atmosphérique entièrement sous le point de congélation. Le diagnostic du type cristallin ne sera donc pas nécessaire dans ces cas. On pourrait être tenté de définir des dates précises où ces catégories sont rencontrées, à partir de données climatologiques. Cependant, il existe une grande variabilité du climat d’une année à l’autre et d’une région à l’autre (surtout en terrain montagneux). Il faudra donc identifier une ou plusieurs méthodes plus fiables pour déterminer la température du sol, telles que des données du réseau météoroutier, ou bien le champ correspondant intégré aux modèles numériques.

Il est important de se rappeler que ce paramètre n’est pas statique mais plutôt

dynamique car il peut varier considérablement à l’intérieur d’une période de quelques heures à peine. Par exemple, considérons un sol relativement chaud du mois de septembre sans aucune couverture de neige. Supposons maintenant l’occurrence de précipitations solides dans une masse d’air froid i.e. à une température de surface près de -2C. Malgré l’air froid, les premiers flocons fonderont au contact du sol. Mais, le sol se refroidira au contact de ces précipitations. Si ces dernières persistent ou bien s’intensifient, la neige pourra commencer à s’accumuler malgré une fonte partielle, avec un rapport de 4:1. Après 1 ou 2 cm d’accumulation, le sol sera légèrement isolé et des accumulations de neige supplémentaires un peu moins denses (R=7:1) pourront avoir lieu. Éventuellement, après 3 cm ou plus d’accumulation qui isolent complètement la chaleur du sol, de la neige ordinaire ou plus légère (R=10, 15 ou même 20:1) pourra être observée. On aura donc au sol plusieurs couches de neige de densités distinctes.

58

Les caractéristiques des 5 principaux types de cristaux ainsi que les grandes lignes de la détermination de leur densité en fonction des différents processus physiques ont été abordés et résumés. De plus, l’impact de la température du sol sur la densité de la neige a été décrit en mettant l’emphase sur la futilité de diagnostiquer le type cristallin lorsque le sol est relativement chaud (température du sol supérieure au point de congélation) ainsi que sur la nature «dynamique» du paramètre, qui peut changer rapidement au cours d’un événement.

L’algorithme original, ne pouvant être illustré intégralement dans ce document, a été sectionné en plusieurs diagrammes. Ceux-ci peuvent être consultés à l’annexe III intitulée: «Algorithme de prévision du rapport neige/eau» et située à la fin du présent document. Passons maintenant à la deuxième branche de l’algorithme, soit celle des cas où le profil de température de l’air passe au-dessus du point de congélation. B) Cas où Tatm > 0C

Deux étapes principales sont nécessaires dans ce type de cas afin d’obtenir le

rapport neige/eau :

• déterminer la phase et/ou le(s) type(s) de précipitations présent(s), • ajuster le rapport neige/eau en fonction de la température du sol et

du (des) type(s) de précipitations présent(s). Tout comme pour les cas où il y a fonte de la neige au sol, le type cristallin n’est plus d’aucun intérêt ici dans la détermination de la catégorie de neige et du rapport neige/eau correspondant. 5 principaux types ou mélanges de précipitations ont été définis dans le but d’établir des relations appropriées entre ces précipitations et la densité de l’accumulation de neige qui y sera associée. :

1. le grésil 2. le mélange pluie/neige 3. le mélange neige/grésil 4. la neige mouillée 5. la neige roulée

Regardons un peu plus en détail les caractéristiques et les conditions propices à la formation de ces types de précipitations.

59

1. Grésil : Le grésil (ou granules de glace) correspond à des gouttelettes d’eau congelées. Leur forme est relativement petite et très compacte. Les accumulations de grésil font généralement partie de la catégorie de neige «très lourde» (voir section 4 b), tableau 13). Ce type de précipitations se manifeste en présence d’un nez d’air chaud significatif i.e. suffisamment épais (≥ 2000’) ou chaud (> 3C) pour assurer la fonte complète de la neige et donc sa transformation en gouttes de pluie, suivi d’une couche d’air froid propice à la congélation des gouttelettes (e.g. épaisseur > 1000’ et/ou T < -5C). 2. Pluie/neige : On inclut ici les combinaisons impliquant la coexistance de la neige avec la pluie ou la pluie verglaçante. Celles-ci ne produiront des accumulations de neige très lourde que dans les cas où la neige sera dominante. Si la pluie devient le premier phénomène en importance (e.g. pluie mêlée d’un peu de neige), il sera alors peu probable qu’une accumulation de neige au sol soit observée. Un niveau de congélation entre 1000 et 2000 pieds est habituellement relié à ce type de mélange. 3. Neige/grésil : L’obtention d’un mélange de neige et de grésil nécessite premièrement la fonte d’une partie de la neige dans un faible nez d’air chaud (épaisseur 1000-2000’) et, deuxièmement, la congélation des gouttelettes dans une couche froide suffisamment profonde (> 1000’). Une telle combinaison aura logiquement une densité intermédiaire à celles respectivement associées à la neige (cas mixtes ⇒ ordinaire) et au grésil (très lourde). Le mélange neige/grésil donnera donc fort probablement lieu à des accumulations de neige lourde. 4. Neige mouillée : L’expression «neige mouillée» réfère à de la neige qui commence à fondre dans un environnement où la température est supérieure au point de congélation. La fonte de chaque flocon n’est généralement que partielle alors que la température et/ou le temps de séjour ne sont pas suffisamment grands pour permettre la transformation de la neige en gouttes de pluie. La présence de petites gouttelettes sur la surface des flocons favorisera une accumulation de neige relativement dense. La neige mouillée se produira avec un niveau de congélation près de la surface (NC < 1000’) et/ou une température juste au-dessus de zéro dans la couche d’air doux (0 < T < 1C).

60

5. Neige roulée : Il s’agît de neige mouillée (décrite dans le paragraphe précédent) qui se congèle suite à son passage dans une couche d’air froid (T < 0C). Il en résulte des flocons de neige semblables aux cristaux givrés (i.e. ayant subit le processus d’accrétion) et on s’attendra donc à une densité similaire (neige lourde). Les conditions atmosphériques propices à ce type de neige sont semblables à celles associées au grésil ou à la pluie verglaçante i.e. un nez d’air chaud en altitude et une couche d’air froid près de la surface. Le nez d’air chaud aura tendance à être plutôt mince (< 1000’) ou sera associé à des températures tout juste au-dessus du point de congélation (0 < T < 1C).

Rappelons que les précipitations sous forme de pluie, de pluie verglaçante ainsi que les mélanges de différents types dominés par la pluie (pluie mêlée d’un peu de neige ou de grésil) ne donneront lieu à aucune accumulation de neige (R=0).

Le tableau 28 résume les rapports neige/eau suggérés en fonction des différents

types de précipitations ou combinaisons de ceux-ci. Ce tableau représente la suite logique du tableau 26 et on a donc poursuivi la numérotation des diagnostics entreprise dans ce dernier. Les 9 nouveaux diagnostics énumérés dans le tableau 28 portent à 26 le nombre total de diagnostics possibles du rapport neige/eau (en considérant Tsol ≤ 0, bien entendu).

Diagnostic #

Type(s) de précipitations Catégorie de neige

Rapport suggéré

18 Grésil très lourde 4 19 neige mêlée d’un peu de pluie très lourde 4 20 neige mêlée de pluie verglaçante très lourde 4 21 neige mêlée de pluie et de grésil très lourde 4 22 neige mêlée de grésil lourde 7 23 neige mouillée lourde 7 24 neige roulée mouillée très lourde 4 25 neige roulée lourde 7 26 pluie, pluie verglaçante, pluie mêlée d’un peu de

neige ou de grésil sans objet 0

Tableau 28: Liste des 9 diagnostics possibles du rapport neige/eau selon le(s) type(s) de précipitations présent(s). N.B : on suppose ici un sol gelé ou couvert de neige (i.e. NAS ≥ 2,5cm).

La vérification présentée dans la section 7 c) démontrera l’excellente corrélation qui existe entre ces valeurs suggérées et les valeurs observées du rapport neige/eau en présence de plusieurs de ces types/mélanges de précipitations. Le succès de cette

61

méthode de prévision dépendra donc principalement de la capacité à prévoir adéquatement le(s) type(s) de précipitations. Pour ce faire, on peut utiliser plusieurs méthodes existantes, dont:

• la méthode de Bourgouin, • la méthode du/des niveau(x) de congélation • la méthode des épaisseurs partielles • les méthodes de prévision à court terme

(corrélation d’épaisseurs, extrapolation, etc.) Il ne semble pas nécessaire de décrire ces méthodes en détail dans le cadre de la présente étude. Mentionnons seulement que la méthode de Bourgouin, qui est intégrée aux modèles numériques canadiens, a démontré une bonne fiabilité depuis son implantation. Les 3 autres méthodes sont encore utilisées de façon complémentaire par les météorologistes opérationnels dans certaines situations (dans les cas de précipitations verglaçantes ou pour faire des prévisions à méso-échelle en terrain montagneux par exemple). Le tableau 29 et les figures 12 et 13 montrent des exemples (puisqu’il existe plusieurs versions régionales) des 3 premières méthodes.

Type de précipitations

Énergie positive (EP) (J/kg)

Énergie négative (EN) (J/kg)

neige

0 < 5,6 (surface) < 2,0 (altitude)

s/o s/o s/o

grésil > 2,0 (altitude) > 56 + 0,66 EP (surface)pluie verglaçante > 2,0 (altitude) ≤ 56 + 0,66 EP (surface)

pluie/neige 5,6-13,2 (surface) < 2 (alt.) et 5,6-13,2 (sfc)

s/o s/o

pluie > 13,2 (surface) s/o Tableau 29: Types de précipitations (5) en fonction des énergies positives(T>0C) et négatives (T<0C) selon la méthode de Bourgouin. Source :Guide de référence du CMC.

62

Figure 12: Types de précipitations en fonction des épaisseurs partielles 850-700 mb et 1000-850 mb. Source : SMC.

Figure 13: Types de précipitations en fonction du/des niveau(x) de congélation. Source : Derouin (1973).

63

Il nous reste à déterminer l’impact d’un sol relativement chaud sur la densité pour chacun des cas du tableau 28. Contrairement aux cas où le profil de température atmosphérique demeure sous le point de congélation, le rapport neige/eau suggéré en fonction des 2 catégories de sols non gelés (Tsol > 0 et Tsol >> 0) ne sera pas exactement le même pour tous les diagnostics (tel que montré dans le tableau 27). Les cas du tableau 28 sont associés a priori à de la neige relativement dense. Mais la nature exacte des précipitations sera déterminante de leur facilité à fondre. Par exemple, si on compare 2 cas de neige lourde, un mélange neige/grésil fondera un peu moins rapidement au contact d’un sol chaud que des flocons de neige mouillés. Un autre exemple, cette fois-ci de neige très lourde, est celui du grésil versus un mélange pluie/neige. On peut se douter que le grésil résistera un peu plus longtemps. Le tableau 30 résume l’impact de la température du sol pour les diagnostics 18 à 25.

Diagnostic #

Type(s) de précipitations

Température du sol Catégorie de neige

Rapport suggéré

18

grésil

≤ 0 > 0

>> 0

très lourde très lourde

s/o

4 4 0

19

neige mêlée d’un peu

de pluie

≤ 0 > 0

>> 0

très lourde s/o s/o

4 0 0

20

neige mêlée de pluie

verglaçante

≤ 0 > 0

>> 0


4 0 0

21

neige mêlée de pluie

et de grésil

≤ 0 > 0

>> 0


4 0 0

22

neige mêlée de grésil

≤ 0 > 0

>> 0

lourde lourde

très lourde

7 7 4

23

neige mouillée

≤ 0 > 0

>> 0

lourde très lourde

s/o

7 4 0

24

neige roulée mouillée

≤ 0 > 0

>> 0


4 0 0

25

neige roulée

≤ 0 > 0

>> 0

lourde lourde

très lourde

7 7 4

Tableau 30: Catégorie de neige et rapports neige/eau suggérés en fonction de la température du sol pour chacun des diagnostics du tableau 28. Tsol ≤ 0 implique un sol gelé ou couvert de neige (i.e. NAS ≥ 2,5cm). Tsol > 0 réfère à un sol entre 0 et 5C et Tsol >> 0 à un sol à température supérieure ou égale à 5C.

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. Les différents cas d’accumulations de neige où la température de l’atmosphère passe au-dessus du point de congélation ont été identifiés. Un rapport neige/eau approprié a été suggéré pour chacun d’eux, en fonction du/des type(s) de précipitations présents et de la température du sol. Un diagramme résumant ces diagnostics accompagne ceux des cas où le profile thermique demeure sous zéro, et peut être consulté à l’annexe III (diagramme «A»).

Il serait bon de faire mention d’un dernier type de cristaux de neige non considéré jusqu'à maintenant: les cristaux de glace (IC). Ceux-ci se forment par la congélation de gouttelettes à des températures inférieures à -30C. Ils sont souvent observés sous l’influence d’une forte crête barométrique, donc par ciel dégagé (sans nuages), dans une masse d’air très froid et près d’une source d’humidité ou de combustion (rivière, cheminée, moteur d’avion, etc.). Selon plusieurs sources, les cristaux de glace auraient une densité très faible. Dans certaines publications, on parle même de rapports neige/eau atteignant jusqu'à 100:1 ! Pour les fins de cette étude, on associera aux cristaux de glace un rapport neige/eau de 25:1, soit celui correspondant à la neige ultra légère. Pourquoi n’a-t-on introduit ce diagnostic plus tôt ? La raison est que, contrairement aux autres diagnostics établis jusqu'à maintenant, il est très difficile voire non pertinent de prévoir une quantité d’équivalent en eau (QPF) lors d’une chute de cristaux de glace. Ces événements sont généralement de nature sporadique et donnent lieu à de faibles accumulations (très rarement supérieures à 2cm). Dans un contexte opérationnel, on ne prévoit donc pas d’accumulation de ce type de précipitations, qui sera souvent décrit à l’aide de l’expression : «quelques flocons...». Le tableau 31 ci-dessous, résumant les caractéristiques de la densité des cristaux de glace, pourrait représenter un complément au tableau 28. Cependant, comme on n’en prévoit pas d’accumulations, ce diagnostic ne fera pas partie de l’algorithme complet nous permettant de déterminer le facteur de conversion eau → neige approprié. Ainsi, au lieu de le désigner comme un diagnostic officiel (#27), on a opté pour le #0. Diagnostic # Type de précipitations Catégorie de neige Rapport suggéré

0 cristaux de glace ultra légère 25 Tableau 31: Diagnostic additionnel du rapport neige/eau: les cristaux de glace. Le tableau 32 ci-dessous réunit l’ensemble des 26 diagnostics possibles (ainsi que les cristaux de glace). Ceux-ci sont regroupés par catégorie de neige i.e. selon la valeur du rapport neige/eau suggéré (R). Il est important de spécifier qu’on suppose ici

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un sol gelé ou couvert de neige (Tsol ≤ 0C). Pour déterminer la variation de la densité en présence d’un sol relativement chaud sur chacun de ces cas (principalement au début de l’automne), veuillez consulter les tableaux 27 et 30 dans les pages précédentes. R Cas où Tatmosphère > 0C

(couche en surface ou en altitude) R Cas où Tatmosphère < 0C

(du sommet des nuages à la surface)

25:117. Étoiles non givrées, non sublimées et non

fragmentées (Vmax ≤ 5kt). 0. Cristaux de glace.

7:1

22. neige mêlée de grésil 23. neige mouillée 25. neige roulée

20:1

16. Étoiles non givrées, non sublimées et très peu fragmentées (5 < Vmax ≤ 15kt).

4:1

. 18. grésil 19. neige mêlée d’un peu de pluie 20. neige mêlée de pluie verglaçante21. neige mêlée de pluie et de grésil 24. neige roulée mouillée

15:1

15. Étoiles non givrées, non sublimées et peu fragmentées (15 < Vmax ≤ 25kt). 13. Étoiles non givrées, partiellement sublimées et très peu/non fragmentées (Vmax ≤ 15kt). 10. Cristaux mixtes à noyau étoilé non givrés, non sublimés et peu/non fragmentés (Vmax ≤ 25kt). 4. Aiguilles en agrégats peu/non fragmentées (Vmax ≤ 25kt).

0:1

26. pluie, pluie verglaçante, pluie mêlée d’un peu de neige ou de grésil.

10:1

TOUTE AUTRE COMBINAISON Entre autres, tous les cas mixtes sans accrétion, tous les cas étoilés avec accrétion significative ainsi que tous les cas sans accrétion et avec beaucoup de fragmentation (V > 25kt).

7:1 1. Cristaux mixtes givrés (accrétion significative). 5. Dendrites spatiales givrées.

Tableau 32: Regroupement des différents diagnostics basés sur les types cristallins ou les types de précipitations en fonction du rapport neige/eau qui leur est associé. On suppose ici Tsol ≤ 0, ce qui est le cas pour la grande majorité des chutes de neige au Québec, soit approximativement de novembre jusqu’en avril, selon les régions. (Tsol ≤ 0 implique un sol gelé ou couvert de neige i.e. NAS ≥ 2,5cm). Il n’y a donc pas énormément de façons d’obtenir de la neige ultra légère ou très légère (R=25 ou 20:1) et les conditions propices à leur formation sont facilement identifiables. Quant aux cas de neige légère (R=15:1), le tableau 32 nous suggère 4 possibilités. Cependant, les diagnostics #4 et 13 sont rarement observées étant donné les restrictions entourant les conditions propices à leur formation (voir section 6 b) i)). Par comparaison, les diagnostics #10 et 15 (cristaux mixtes à noyau étoilé et étoiles peu fragmentées) se produisent beaucoup plus fréquemment. Lorsque la température de l’atmosphère et du sol demeurent sous le point de congélation, il faut une accrétion significative de certains types de cristaux relativement denses (cristaux mixtes et dendrites spatiales) afin d’obtenir de la neige lourde (#1 et 5).

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Avant de passer au prochain sujet, rappelons une dernière fois la présence de diagrammes détaillant l’algorithme de prévision dans l’annexe III. La figure 14 ci-dessous en résume les principales étapes: À partir du profil de température (du sommet des nuages jusqu'à la surface), déterminer si : Tatm > 0 Tatm < 0 (la température de l’atmosphère passe (la température de l’atmosphère

au-dessus du point de congélation) demeure sous le point de congélation) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ Déterminer le(s) type(s) de Évaluer la température du sol : précipitations présent(s) (# diagnostic 18 à 26, selon tableau 28) Tsol >> 0 Tsol > 0 Tsol ≤ 0 (≥ 5C) (0-5C) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ R= 4:1 R= 7:1 Évaluer la température du sol et déterminer le rapport

neige/eau approprié Déterminer le type cristallin (selon le # diagnostic et le tableau 30) (selon le tableau 23)

↓↓↓↓ ↓↓↓↓ Rapport neige/eau suggéré : Évaluer présence/intensité des

processus atmosphériques affectant R= ... ←←←← la densité en fonction du type

cristallin (# diagnostic 1 à 17, tableau 26)

Figure 14: Algorithme de prévision du rapport neige/eau: étapes principales. L’algorithme de prévision du rapport neige/eau ayant été décrit, examinons maintenant d’autres outils pouvant nous assister dans son utilisation opérationnelle.

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ii) Téphigrammes/hodographes Dans une perspective opérationnelle, la consultation de téphigrammes et hodographes prévus permet de visualiser rapidement les profils de température, d’humidité et de vent (selon les sorties du modèle numérique) en un point donné. Il y manque cependant un paramètre important: le profil de mouvement vertical, qui est essentiel dans les cas où le profil de température atmosphérique demeure sous zéro. On devra obtenir ce paramètre d’une autre source. À partir de ces données, on pourra procéder à la détermination du type cristallin ou du/des type(s) de précipitations, selon le cas, et par la suite, évaluer au besoin les potentiels d’accrétion, de sublimation, d’agrégation et de fragmentation. Des exemples de l’utilisation des téphigrammes et hodographes peuvent être consultés dans l’annexe IV où plusieurs cas réels sont présentés.

iii) Coupes verticales (MAX) Les coupes verticales effectuées dans l’outil de visualisation MAX permettent une visualisation rapide des champs de température, d’humidité et du mouvement vertical en 2 dimensions. Elles sont utiles pour diagnostiquer le type de croissance cristalline ainsi que les potentiels d’accrétion, de sublimation et d’agrégation à travers un système météorologique. On devra cependant consulter ailleurs (i.e. hodographes, champs de vent du modèle, produits alphanumériques, etc.) pour extraire les vents maximums de bas niveaux afin de déterminer le niveau de fragmentation des cristaux. Une «macro» a été créée dans la région du Québec afin de faciliter et accélérer le chargement et l’affichage des champs nécessaires. Tout comme pour l’outil précédent, des exemples de coupes verticales sont disponibles dans l’annexe IV.

iv) Outils basés sur la climatologie Ce type d’outils, tel que discuté dans la section 6 a) v) (méthode des trajectoires), possède une utilité opérationnelle limitée et semble peu appropriée pour faire du « cas par cas ». De plus, le développement de tels outils nécessiterait une quantité importante de données ainsi que beaucoup de temps. Contrairement aux plans initiaux, il semble plus profitable pour l’instant de travailler à l’amélioration de l’algorithme proposé (voir sections 7 et 9) plutôt que d’investir temps et énergie dans des outils climatologiques.

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v) Autres D’autres produits peuvent potentiellement nous assister dans l’application de l’algorithme, ou du moins dans certains tests à effectuer. Par exemple, le potentiel d’accrétion (ou présence d’eau liquide surfondue dans les nuages) est déjà traité dans une des cartes du CMC (groupe « AVIATION »). La figure 15 ci-dessous en montre un exemple :

Figure 15: Carte produite par le CMC et montrant la présence d’eau liquide surfondue. Source: SMC. Le fait que le processus d’accrétion soit déjà paramétrisé pourrait faciliter l’intégration d’un algorithme de prévision du rapport neige/eau dans les modèles numériques. Un autre exemple (figure 16, en page suivante) est celui des cartes expérimentales de rétrotrajectoires produites par le CMC, qui pourraient également aider à évaluer le potentiel d’accrétion. En effet, ces cartes permettent de déterminer la provenance de la masse d’air dans les bas niveaux et donc certaines de ses caractéristiques (e.g. continentale ou maritime, présence de noyaux hygroscopiques, ascendance ou subsidence, etc.). On peut comparer les rétrotrajectoires de 2 secteurs rapprochés sur la figure 16 (i.e. la Beauce et la Mauricie). On remarque que la masse

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d’air affectant la Beauce origine du sud-sud-est (Golfe du Maine), et comporte donc des caractéristiques maritimes, alors que celle présente en Mauricie provient du nord-ouest et est essentiellement de nature continentale.

Figure 16: Carte expérimentale produite par le CMC et montrant les rétrotrajectoires dans les bas niveaux. (en haut: Beauce, en bas: Mauricie). Source: SMC. Il existe sûrement d’autres produits ou techniques disponibles afin de faciliter l’application de l’algorithme. Le but présent n’étant pas de tous les décrire, nous allons donc conclure cette section puis passer à la vérification de l’algorithme de prévision.

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c) Conclusions : Plusieurs techniques de prévision du rapport neige/eau existantes ont été décrites et jugées inadéquates. Une nouvelle méthode qui tient compte de tous les paramètres et processus influençant la densité de la neige a été proposée sous la forme d’un algorithme de prévision.

Cet algorithme, relativement complexe, est basé sur des principes physiques et des mesures et non pas sur des corrélations statistiques. Il est divisé en 2 branches principales, soit: une première pour les cas où il y a fonte (partielle ou complète) de la neige dans l’atmosphère, et l’autre pour les cas où la température de l’air demeure sous le point de congélation. Suite à ce premier diagnostic, la détermination du rapport neige/eau se poursuit en fonction du (des) type(s) de précipitations ou bien du (des) type(s) de cristaux présents, respectivement. La présence et l’intensité de divers processus physiques (accrétion, sublimation, agrégation, fragmentation, fonte au sol) est ensuite évaluée afin de compléter le diagnostic.

L’algorithme génère 26 diagnostics principaux après considération de tous les

processus atmosphériques i.e. avant l’évaluation de la fonte au sol lorsque celui-ci est non gelé ou non couvert de neige. Suite à ce dernier test, le nombre total de possibilités augmente à 44, soit: 11 diagnostics de 0:1, 10 de 4:1, 8 de 7:1, 9 de 10:1, 4 de 15:1, 1 de 20:1, et 1 de 25:1 (Note: La distribution des diagnostics par catégorie de neige n’est aucunement reliée à leur fréquence d’observation. Cette dernière sera analysée lors de la vérification de l’algorithme, sujet de la prochaine section.).

Les conditions météorologiques permettant de générer de la neige légère à ultra

légère (R= 15, 20 ou 25:1) sont très restreintes. Il semble peu probable que la tendance à sous-estimer les rapports neige/eau, et donc les accumulations de neige (ce qui est souvent le cas avec l’utilisation de la règle du 10:1), soit renversée. D’une certaine façon, on pourrait qualifier l’algorithme proposé de «prudent» i.e. qu’il ne devrait pas générer trop facilement des valeurs élevées de rapport neige/eau et donc de la neige de très faible densité. C’est une caractéristique souhaitable à ce stade-ci du développement afin de préserver une bonne crédibilité de la méthode. Il est considéré préférable de prévoir une valeur de 15:1 lorsque 20 ou même 25:1 sont observés (ce qui représente tout de même une amélioration par rapport au traditionnel 10:1), plutôt que de prévoir 15 ou 20:1 alors que de la neige ordinaire (10:1) est rapportée. On reparlera de cet aspect suite aux mesures de performances présentées dans la section 7.

La capacité à prévoir adéquatement les types de précipitations ou les types cristallins présents influencera grandement l’efficacité de l’algorithme. De plus, la

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difficulté à prévoir la présence et/ou l’intensité du processus d’accrétion ainsi qu’à évaluer correctement la température du sol au début de l’automne seront des facteurs déterminants dans certains cas. Plus de détails sur les sources d’erreurs potentiellement reliées à l’application de l’algorithme seront fournies dans la section suivante. En complément aux informations comprises dans la section 6, l’algorithme de prévision est présenté de façon détaillée à l’annexe III, sous la forme de plusieurs diagrammes, à la fin du présent document. Quelques outils «secondaires» ont été suggérés afin de faciliter l’application de l’algorithme, notamment en milieu opérationnel. Plus de détails sur ces derniers ainsi que des exemples concrets de leur utilisation peuvent êtres consultés à l’annexe IV. Entre autres, on y démontre l’importance du champ de mouvement vertical dans la détermination du type cristallin et donc du rapport neige/eau.

L’utilisation opérationnelle de cet algorithme peut sembler utopique a priori... La quantité de diagnostics à effectuer sur un grand nombre de points, à toutes les 3 ou 6 heures et pour une période de 12, 24 ou 48 heures peut rapidement excéder un nombre raisonnable. Cependant, il faut considérer que beaucoup de diagnostics peuvent être faits de façon quasi instantanée. Par exemple, la présence d’un fort jet de bas niveaux et/ou d’une forte circulation cyclonique (i.e. > 30kt) autour d’un intense système dépressionnaire sous-entendra beaucoup de fragmentation et éliminera pratiquement toute possibilité d’observer de la neige légère (R ≥ 15:1). Suite à une utilisation régulière, un prévisionniste familiarisé avec cette technique pourra détecter assez rapidement les situations où un rapport autre que le traditionnel 10:1 serait approprié. On aurait d’ailleurs pu construire l’algorithme dans cette optique, i.e. en supposant a priori un rapport neige/eau de 10:1 et en recherchant des conditions météorologiques propices à des valeurs différentes (e.g. accrétion et fonte pour passer à des valeurs inférieures, formation d’étoiles sans accrétion et vents faibles pour des valeurs supérieures, etc.).

Néanmoins, il paraît plus que souhaitable d’envisager une intégration d’un

algorithme de prévision du rapport neige/eau (qu’il soit tel que proposé ici, modifié, adapté, ou même de source différente) dans le modèle numérique opérationnel ou bien en post-traitement à partir des sorties de ce dernier. Le rapport neige/eau pourrait être calculé à tous les points de grille du modèle et ce, à toutes les 3 heures (i.e. 00, 03, 06, ..., 48h). Ce nouveau champ, tracé sur une carte ou rendu disponible dans les outils de visualisation (e.g. MAX) ou de prévision graphique (e.g. SCRIBE), aiderait grandement les météorologistes opérationnels à faire une conversion efficace et appropriée des quantités d’équivalent en eau prévues (mm) en accumulations de neige (cm). On reviendra brièvement sur ce sujet dans les sections 8 et 9.

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7. VÉRIFICATION DE L’ALGORITHME

Une vérification de l’algorithme de prévision présenté dans la section 6 et l’annexe III a été effectuée entre le 1er novembre 2002 et le 24 février 2003. Les résultats obtenus sont dévoilés dans les pages qui suivent.

a) Méthodologie : Le processus de vérification a débuté avec le choix des critères de sélection d’événements :

• accès aux mesures de neige et d’équivalent en eau, • accumulation supérieure à 1cm ou 1 mm, • périodes de 3 à 12h représentatives d’un seul diagnostic (on veut comparer un rapport observé avec celui prévu par un seul diagnostic et

non pas une moyenne de 2 diagnostics distincts), • accès aux radiosondages et/ou aux données du modèle GEM pour cette période

Contrairement à l’étude climatologique (section 2), aucune restriction n’a été imposée au niveau de la température ou de la présence d’autres types de précipitations. Selon ces critères, 281 cas ont été recueillis sur cette période de 3 mois et demi. Les cas sont répartis sur 11 grandes régions du Québec. Ces régions ainsi que les 33 stations d’observation consultées sont énumérées dans le tableau 33 ci-dessous : Région Stations d’observation Abitibi/Chibougamau YVO, Noranda, YMT Maniwaki WMW, WMJ Montréal YUL, YMX, YHU, Ormstown Trois-Rivières YRQ, Acqueduc de Trois-Rivières, Bécancour Estrie/Beauce YSC, Granby, WHV, St-Ferdinand Québec YQB, Charlesbourg, Camp Mercier, Forêt Montmorency Charlevoix WIS, Mont-Ste-Anne Bas-St-Laurent St-Antonin, Rimouski, WYQ, YYY, St-Arsène Gaspésie YGP, Bonaventure Côte-Nord YBC, YZV, Rivière-au-Tonnerre Fermont YWK Tableau 33: Régions du Québec couvertes par le processus de vérification ainsi que les stations d’observation utilisées pour chacune d’elles. Les noms complets des stations ainsi que leur localisation et élévation sont spécifiées dans le tableau et la carte de l’annexe II.

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Près de la moitié des stations appartiennent au réseau d’observation officiel d’Environnement Canada, alors que les autres font partie du réseau climatologique d’observations de neige. Beaucoup d’autres stations météorologiques font partie de ces réseaux mais ne peuvent malheureusement être utilisées aux fins de la vérification. Dans bien des cas, une seule des 2 mesures nécessaires (i.e. la mesure de neige ou l’équivalent en eau) est rapportée, alors que pour d’autres stations, les mesures de neige (cm) et d’eau (mm) sont toujours identiques (10:1 systématique). La plupart des stations sélectionnées rapportent également le ou les types de précipitations présents ou passés (dernières 6 ou 12 heures), ce qui facilite grandement la vérification des cas où la température passe au-dessus de zéro. Rappelons que dans ces cas, tel que discuté dans la section 6, le(s) type(s) de précipitations en cause constitue(nt) le facteur principal dans la détermination du rapport neige/eau. Pour chacun de ces cas, les données nécessaires à l’application de l’algorithme ont été extraites (profils de température, d’humidité, de mouvement vertical, de vent, etc.). Un diagnostic précis a ensuite été effectué parmi toutes les possibilités (voir les tableaux 26 et 28 de la section 6 ou l’algorithme détaillé à l’annexe III). Il est à noter que puisque la période de vérification a débuté le premier novembre, tous les cas sont associés à un sol gelé (Tsol ≤ 0C). Cela veut dire que les modifications aux rapports neige/eau qui sont proposées dans les tableaux 27 et 30 n’auront pas été testées dans le cadre de la présente vérification. Cela fait donc un total de 25 diagnostics. Le #26, correspondant aux cas de pluie ou de mélanges ne générant aucune accumulation de neige (R=0), n’a pas fait partie du processus de vérification. Il est important de préciser que l’algorithme a été vérifié à l’aide de diagnostics et pas nécessairement de pronostics «purs». Cela signifie que toutes les données disponibles après chaque événement ont pu être utilisées pour faire la vérification. Cela influence peu les résultats des cas où la température de l’atmosphère demeure sous zéro (la très grande majorité des 281 cas) puisqu’on se sert alors presque uniquement des données (température, humidité, mouvement vertical, vents) prévues par le modèle numérique opérationnel (GEM). Ces diagnostics auraient été les mêmes s’ils avaient été complétés avant l’événement, sauf peut-être pour les cas où de l’accrétion significative est suspectée. Dans ces cas, les observations de bruine verglaçante en surface ou en altitude influencent grandement le choix du diagnostic. Pour les cas où la température de l’air atteint des valeurs supérieures au point de congélation, et où les types de précipitations présents sont déterminants, on peut s’attendre à ce que la performance mesurée en mode diagnostic soit supérieure à celle obtenue en mode prévisionnel. Il était de loin préférable de procéder ainsi car on cherchait principalement a vérifier l’exactitude des rapports neige/eau suggérés par l’algorithme pour chaque type ou combinaison de types de précipitations, et non pas à vérifier notre capacité à prévoir

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le(s) bon(s) type(s) de précipitations. Cette dernière demeure toutefois une composante cruciale du processus de prévision du rapport neige/eau.

Au cours de la vérification, il fut permis de recueillir des cas parmi différentes régions au cours d’une même période. Inversement, on a pu recueillir plusieurs cas de vérification en évaluant la performance de l’algorithme sur une seule région mais à des périodes successives, pourvu que l’on ait eu alors des données et/ou des diagnostics distincts. Un effort particulier a donc été déployé afin d’éviter l’accumulation de plusieurs cas similaires dans une même région, pour une période donnée. Ainsi, lorsque plusieurs stations rapprochées d’une même région (e.g. YUL/YHU ou YQB/Charlesbourg) fournissaient des données pour un même événement et que les conditions météorologiques pointaient vers le même diagnostic, un seul cas de vérification fut retenu, soit celui associé à la station « principale » désignée pour cette région (généralement la première mentionnée dans le tableau 33). Les données des stations non-utilisées ont tout de même été notées dans la banque de vérification afin de valider les résultats conservés.

b) Climatologie : On examinera, dans les pages qui suivent, les données recueillies lors du processus de vérification sous une perspective climatologique. En premier lieu, on abordera la climatologie des valeurs observées. Puis, la distribution des différents diagnostics effectués à l’aide de l’algorithme sera discutée. Climatologie des observations Cette banque de 281 cas pourrait servir à réaliser une nouvelle étude climatologique des rapports neige/eau sur le territoire québécois. On pourrait à la rigueur répéter toutes les statistiques calculées dans la section 2, mais cela ajouterait peu aux connaissances déjà acquises. On se limitera donc aux statistiques suivantes :

• distribution régionale des cas • distribution selon l’accumulation de neige • extrêmes observés • moyenne • médiane • distribution selon la catégorie de neige

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La distribution régionale des 281 cas de vérification est montrée dans le tableau 34 ci-dessous. À première vue, ces résultats semblent très souhaitables. La répartition des cas paraît découler d’un bon compromis entre la population, le niveau d’activité économique, la superficie et la fréquence des chutes de neige de chaque région.

Région # Cas Abitibi/Chibougamau 31 Maniwaki 7 Montréal 46 Trois-Rivières 16 Estrie/Beauce 27 Québec 37 Charlevoix 24 Bas-St-Laurent 33 Gaspésie 21 Côte-Nord 16 Fermont 23

Tableau 34: Distribution des 281 cas de vérification par région du Québec. Regardons maintenant la distribution des cas selon l’accumulation de neige (tableau 35). Comparativement aux résultats de l’étude climatologique (voir tableau 2), on remarque ici une plus grande proportion de cas avec une accumulation de neige inférieure à 5 cm (68% versus 38%) et beaucoup moins de cas de neige abondante (3% versus 16%). On peut proposer plusieurs raisons pour expliquer ceci. Premièrement, étant donné l’absence de restrictions sur les températures positives et sur la présence d’autres types de précipitations, la banque de cas utilisée pour la vérification comporte beaucoup plus de cas de neige lourde. Ces derniers, malgré des valeurs d’équivalent en eau répondant aux critères minimums, ont tendance à être associés à de faibles accumulations de neige. Les périodes plus courtes (3 à 12h) peuvent aussi justifier les différences observées. Dans l’étude climatologique, les rapports neige/eau « moyens » étaient calculés pour l’ensemble des événements alors que pour la vérification, des événements prolongés ont pu être divisés en plusieurs périodes associées à des diagnostics distincts.

Accumulation (cm) 0-2,5 2,5-5 5-10 10-15 15-+ # cas 108 82 63 19 9

Tableau 35: Nombre de cas par intervalle d’accumulation de neige. À partir des mesures d’accumulation de neige et d’équivalent en eau recueillies, on a calculé le rapport neige/eau correspondant à chacun des 281 cas. Celui-ci varie

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entre 1,9:1 et 40:1. La valeur moyenne du rapport est 12,6:1 et la valeur médiane est 11,5:1. On obtient donc des valeurs un peu moins élevées que dans l’étude climatologique (section 2 b) ), ce qui peut une fois de plus être attribué au plus grand nombre de cas de neige lourde associés aux cas de températures douces (> 0C) et aux cas de mélanges de divers types de précipitations. Il nous reste à présenter la distribution des cas de vérification selon la catégorie de neige observée, ce qui est fait dans le tableau 36 ci-dessous : Catégorie très lourde lourde ordinaire légère très légère ultra légèreRapport neige/eau

≤≤≤≤ 5,5:1 5,6-8,5:1 8,6-12,5:1 12,6-17,5:1 17,6-22,5:1 ≥≥≥≥ 22,6:1

# Cas 14 29 130 72 21 15

% Cas 5% 10% 46% 26% 7,5% 5,5%

Tableau 36: Nombre de cas de vérification par catégorie de neige (total de 281 cas). Tout comme lors de l’analyse des résultats climatologiques (tableau 16), on remarque que la neige de catégorie ordinaire, quoique la plus fréquemment observée, ne domine pas largement les autres types de neige. Les résultats du tableau 36 suggèrent, après regroupement des catégories lourdes et légères, la distribution plus générale suivante :

• neige lourde (R ≤ 8,5): 15% • neige ordinaire (8,5< R ≤ 12,5): 46% • neige légère (R > 12,5): 39%

Il aurait été souhaitable que la période de vérification couvre une saison

hivernale complète i.e. qu’elle s’étende jusqu’au mois de mai. La distribution aurait alors été plus représentative. Ceci aurait cependant engendré des délais supplémentaires dans la publication du présent document. Les statistiques seront ajustées en temps et lieu. Mais d’ici là, en considérant que la fin de l’hiver (fin mars et avril) est généralement plus riche en cas de neige lourde, on peut extrapoler ces résultats préliminaires et estimer grossièrement la distribution annuelle suivante :

• neige lourde (R ≤ 8,5): 25% • neige ordinaire (8,5 < R ≤ 12,5): 50% • neige légère (R > 12,5): 25%

Ce qui revient à dire que, sur une base annuelle, la règle du 10:1 ne serait adéquate que dans la moitié des cas. Il faut dire que cette règle n’est pas

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systématiquement appliquée par les prévisionnistes dans plusieurs cas susceptibles de produire de la neige lourde (Tsfc >0C, mélange neige et pluie, grésil etc.). Ces derniers ne possèdent cependant pas d’outils spécifiques, autre que leur expérience, pour faire une conversion eau → neige appropriée. Pour l’instant, estimons rapidement la performance actuelle dans les cas de neige lourde à près de 70%. En combinant cette performance à celle de la règle du 10:1, on obtient la performance globale suivante :

• neige lourde : 25% des cas réussis à 70% → 17,5% • neige ordinaire : 50% des cas réussis à 100% → 50% • neige légère : 25% des cas réussis à 0% → 0% Performance globale → 67,5%

Ce résultat, partiellement hypothétique et bien sûr très approximatif, ne se veut pas une mesure absolue de la performance opérationnelle actuelle. Il sera cependant intéressant de le comparer à celui que nous obtiendrons lors de la vérification de l’algorithme. Climatologie des diagnostics L’application de l’algorithme sur les 281 cas de l’échantillon a conduit à un nombre égal de diagnostics. La répartition de ceux-ci, en fonction de la numérotation établie dans la section 6, est montrée dans les tableaux 37 et 38 qui suivent : # diagnostic 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

# cas 7 60 1 0 0 18 11 2 30 47 0 0 1 8 33 19 8 Tableau 37: Nombre de cas de vérification par diagnostic pour les cas où Tatm demeure sous zéro (total de 245cas). # diagnostic 18 19 20 21 22 23 24 25

# cas 1 4 8 1 8 14 0 0 Tableau 38: Nombre de cas de vérification par diagnostic pour les cas où Tatm passe au-dessus de zéro (total de 36 cas). On remarque que certains diagnostics sont beaucoup plus fréquents que d’autres. Pour 6 des 25 diagnostics, il n’y a d’ailleurs aucun cas observé parmi l’échantillon. Les cas où la température de l’atmosphère passe au-dessus du point de congélation (tableau 38) sont relativement peu nombreux. Il faut dire que l’hiver 2002-2003 au Québec (du moins jusqu’au 24 février 2003) a été relativement. Les cas avec sublimation partielle (# 8, 12 et 13) ainsi que ceux avec accrétion (1, 5, 7 et 11) semblent moins fréquents. Bien que cela reflète probablement la réalité, il faut avouer que la difficulté à diagnostiquer avec certitude la présence de ces processus n’y est pas étrangère.

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À partir des résultats obtenus pour les diagnostics 1 à 17 (tableau 37), il est possible de calculer la proportion de chaque type de cristaux prévu par l’algorithme. Suite au regroupement des diagnostics appropriés, ceci a été fait et les résultats sont montrés dans le tableau 39 ci-dessous :

# diagnostics Type de cristaux % de cas 1-2 mixtes 27 3-4 aiguilles 1 5-6 dendrites spatiales 7

7-10 mixtes à noyau étoilé 37 11-17 étoiles 28

Tableau 39: Proportion des diagnostics selon le type de cristaux prévu (total de 245 cas). Ces résultats ne sont pas du tout surprenants. Tel que discuté dans les sections 3 b) i) et 6 b) i), la formation d’aiguilles pures nécessite des conditions atmosphériques très particulières. Il est donc normal (et souhaitable) que ce type cristallin relativement rare soit peu fréquemment prévu par l’algorithme. On aurait pu également anticiper la faible proportion de cas de dendrites spatiales. Selon le tableau 23, la formation de ce type de cristaux nécessite soit une forte inversion de température dans le nuage, soit une température de croissance principale très froide. Ces conditions, quoique tout à fait possibles, sont simplement moins fréquentes que celles menant aux 3 principaux types de cristaux : mixtes, mixtes à noyau étoilé et étoiles.

c) Mesures de performance : Il est maintenant temps de dévoiler la table de contingence, bâtie à partir des rapports neige/eau observés et ceux prévus par l’algorithme pour l’ensemble des 281 cas. Cette table, divisée selon les diverses catégories de neige définies au début de la section 5, est présentée au haut de la page suivante (tableau 40). Le nombre de cas correspondant à chaque combinaison de catégorie de neige observée versus prévue y est inscrit dans la case appropriée. Les cases laissées vides sont équivalentes à zéro, soit aucune combinaison du genre. Les nombres de la diagonale (en caractères gras) représentent les diagnostics réussis. Ceux sous la diagonale correspondent à une sous-estimation du rapport neige/eau, et ceux au-dessus de la diagonale, à une surestimation de ce dernier. Il est intéressant de noter qu’aucun des diagnostics effectués à l’aide de l’algorithme ne s’écarte de 2 catégories par rapport à l’observation. Tous les diagnostics sont réussis ou appartiennent à une catégorie adjacente.

79

Prévue par

Algorithme →→→→ Observée ↓↓↓↓

neige très lourde (4:1)

neige lourde (7:1)

neige ordinaire

(10:1)

neige légère (15:1)

neige très légère (20:1)

neige ultra légère (25:1)

neige très lourde (3-5)

13

1

neige lourde (6-8)

1

25

3

neige ordinaire (9-12)

3

116

11

neige légère (13-17)

11

60

1

neige très légère (18-22)

10

11

neige ultra légère (23+)

7

8

Tableau 39: Table de contingence de la catégorie de neige (prévue par l’algorithme vs observée), basée sur les 281 cas de vérification. Les nombres de la diagonale (en caractères gras) représentent les diagnostics réussis. Ceux sous la diagonale correspondent à une sous-estimation du rapport neige/eau, et ceux au-dessus de la diagonale, à une surestimation. Calculons maintenant, à partir de le table de contingence, la crédibilité de chaque type de diagnostic (i.e. pour chaque catégorie de neige), ainsi que la crédibilité globale. La crédibilité est définie comme suit :

(# cas réussis / # diagnostics)

La crédibilité mesure donc la proportion des diagnostics qui correspondent à la valeur observée (réussis). Le tableau 40 ci-dessous réunit les résultats obtenus :

Catégorie de neige prévue #réussis / # diagnostics Crédibilité très lourde 13/14 93%

lourde 25/29 86% ordinaire 116/130 89%

légère 60/81 74% très légère 11/19 58% ultra légère 8/8 100%

Toutes les catégories 233/281 82,9% Tableau 40: Crédibilité des diagnostics effectués à l’aide de l’algorithme, calculée pour chaque catégorie de neige ainsi que pour toutes les catégories confondues.

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À première vue, la crédibilité des diagnostics semble excellente, sauf peut-être pour les catégories de neige légère et très légère (R=15 et 20:1). On discutera un peu plus loin des différentes sources d’erreurs possibles, qui aideront à mieux comprendre ces résultats. On pourrait cependant apporter une certaine nuance au calcul de la crédibilité. Il serait en effet «honnête» de supposer que les diagnostics qui sous-estiment le rapport neige/eau dans les cas observés de neige très légère et ultra légère ne sont pas vraiment «manqués». C’est le cas des 10 diagnostics de neige légère (R=15:1) où l’on a observé de la neige très légère (R~20 :1), ainsi que pour les 7 cas où de la neige très légère fut diagnostiquée alors que les valeurs observées suggéraient de la neige ultra légère (R~25 :1). On pourrait très bien considérer ces diagnostics comme «réussis», puisqu’ils représentent une nette amélioration par rapport à la règle du 10:1. Cela veut dire que dans un cas où on prévoit une quantité d’eau de 10 mm par exemple, une prévision de 15 cm alors que 20 cm sont observés ne constitue pas nécessairement une mauvaise prévision. En effet, la prévision de 15 cm est supérieure aux 10 cm traditionnellement prévus. En conservant cette hypothèse, on peut recalculer de nouvelles valeurs de crédibilité, qui sont présentées dans le tableau 41. On obtient alors une excellente performance pour chaque type de diagnostic.

Catégorie de neige prévue Crédibilité très lourde 93%

lourde 86% ordinaire 89%

légère 86%* très légère 95%* ultra légère 100%

Toutes les catégories 89%* Tableau 41: Crédibilité modifiée des diagnostics effectués à l’aide de l’algorithme, pour chaque catégorie de neige ainsi que la crédibilité globale.*Les diagnostics qui sous-estiment le rapport neige/eau par une catégorie dans les cas observés de neige très légère et ultra légère sont ici considérés comme réussis, à cause de la nette amélioration qu’ils représentent p/r à la règle du 10:1. Examinons maintenant les probabilités de détection de chaque catégorie de neige. Cette dernière est calculée de la façon suivante :

(# cas réussis / # cas observés) Les valeurs obtenues sont montrées dans le tableau 42 en page suivante. On y remarque de très bonnes performances, sauf pour les cas de neige très légère et ultra légère.

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Catégorie de neige observée # réussis / # observés Probabilité de détection

très lourde 13/14 93% lourde 25/29 86%

ordinaire 116/130 89% légère 60/72 83%

très légère 11/21 52% ultra légère 8/15 53%

Tableau 42: Probabilité de détection des différentes catégories de neige selon les 281 cas vérifiés.

Cette baisse de performance au niveau des valeurs les plus élevées du rapport neige/eau (non-détection) reflète une certaine prudence dans la structure de l’algorithme de prévision. Ce dernier, en plus d’offrir une performance globale très acceptable, a également le mérite de limiter les diagnostics de neige très légère et ultra légère (ceux qui se démarquent le plus du facteur 10 traditionnel) à des conditions vraiment idéales à leur concrétisation. Tel que mentionné à la section 6, cette prudence de l’algorithme est désirable, surtout à ce stade préliminaire de son utilisation opérationnelle. Il est définitivement préférable de sacrifier la détection de certains événements «extrêmes» au profit d’une crédibilité plus élevée. Autrement dit, on ne voudrait pas que l’algorithme surestime trop facilement les rapports neige/eau dans les cas de neige très/ultra légère. Par exemple, des cas prévus avec un rapport de 25:1 alors que des valeurs de 10 ou 15:1 sont observées entraîneraient des surestimations importantes des accumulations de neige, et donc une perte de crédibilité de l’algorithme. Comme on l’a fait pour la crédibilité, il serait juste de considérer les diagnostics de neige légère (très légère) comme réussis lorsque de la neige très légère (ultra légère) est observée. De nouvelles valeurs de probabilités de détection qui tiennent compte de cette hypothèse peuvent être consultées dans le tableau 43 ci-dessous.

Catégorie de neige observée Probabilité de détection très lourde 93%

lourde 86% ordinaire 89%

légère 83% très légère 100%* ultra légère 100%*

Tableau 43: Probabilité de détection des différentes catégories de neige selon les 281 cas diagnostiqués à l’aide de l’algorithme. *Les diagnostics qui sous-estiment le rapport neige/eau par une catégorie dans les cas observés de neige très légère et ultra légère sont ici considérés comme réussis, à cause de la nette amélioration qu’ils représentent p/r à la règle du 10:1.

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Avant de détailler encore plus les résultats de la vérification, il serait opportun à ce moment-ci d’évaluer la performance globale de l’algorithme utilisé en mode prévisionnel. On a mentionné précédemment (section 7 a) ) que le processus de vérification a eu lieu en mode diagnostic et que cela influence peu la grande majorité des résultats. Cependant, les cas où une température de l’atmosphère supérieure au point de congélation fut diagnostiquée, et qui représentent la quasi totalité des cas de neige lourde et très lourde observés (36/40), indiquent une performance supérieure à celle qui aurait été obtenue en mode prévisionnel. Dans ce dernier, notre capacité à prévoir adéquatement le(s) type(s) de précipitations en cause aurait sûrement influencé les résultats. Revenons maintenant sur le calcul de performance globale effectué à la toute fin de la section 7 b) pour la règle du 10:1, où l’on obtenait 67,5%. En appliquant la même méthodologie, on peut tenter d’estimer la performance minimale de l’algorithme. Pour la neige lourde (R ≤ 8,5), qui représente ~25% des cas, on avait utilisé une performance de 70%. L’excellente performance de l’algorithme en mode diagnostic dans les cas de neige lourde (tableaux 39, 40 et 42) démontre la justesse des relations suggérées entre les types de précipitations et le rapport neige/eau (tableau 28). Il semble logique de présumer que la performance en mode prévisionnel dans ce type de cas sera supérieure. On estimera donc la performance pour les cas de neige lourde à au moins 75%. Pour les cas de neige ordinaire (50% des cas annuels), où la règle du 10:1 se méritait une note parfaite de 100%, on utilisera pour l’algorithme la performance suggérée dans le tableau 40, soit 89%. Pour les cas regroupés de neige légère (R > 12,5), les tableaux 39 et 40 nous suggèrent une performance minimale de 74%, ce qui représente un gain substantiel par rapport au 0% attribué à la règle du 10:1.

En combinant les 3 catégories élargies, on obtient la performance globale minimale suivante :

• neige lourde : 25% des cas réussis à 75% → 19% • neige ordinaire : 50% des cas réussis à 89% → 45% • neige légère : 25% des cas réussis à 74% → 18,5% Performance globale → 82,5%

On estime donc le gain potentiel lié à l’utilisation de l’algorithme à près de 15%. En plus de permettre la mesure de sa performance, le processus de vérification peut également servir à l’amélioration de l’algorithme. Pour ce faire, il semble judicieux de fragmenter la vérification de façon à évaluer individuellement la performance de chacun des diagnostics. Pour l’instant, cet exercice devra être limité aux diagnostics où l’on a accumulé un nombre suffisant de cas. D’après les tableaux 37 et 40, il n’y a d’ailleurs aucun cas répertorié pour 6 des 25 diagnostics. Le seuil choisi à

83

ce stade ci est de 7 cas. On poursuivra donc l’analyse individuelle auprès de 13 diagnostics (# 1, 2, 6, 7, 9, 10, 14, 15, 16, 17, 20, 22 et 23). Les performances de ces diagnostics sont regroupées par catégorie de neige prévue dans les tableaux 44 à 49.

Rapport prévu = 4:1 Diagnostic # 20 Robs=4 7 Robs=7 1 Robs=10 Robs=15 Robs=20 Robs=25

Crédibilité →→→→ 88% Tableau 44: Performance du diagnostic #20 (neige très lourde).

Rapport prévu = 7:1 Diagnostic # 1 Diagnostic # 22 Diagnostic # 23 Robs=4 Robs=7 6 7 12 Robs=10 1 1 2 Robs=15 Robs=20 Robs=25

Crédibilité →→→→ 86% 88% 86% Tableau 45: Performances des diagnostics # 1, 22 et 23 (neige lourde).

Rprévu = 10:1 # 2 # 6 # 7 # 9 # 14

Robs=4 Robs=7 3 Robs=10 57 15 8 27 6 Robs=15 3 3 3 2 Robs=20 Robs=25

Crédibilité →→→→ 95% 83% 73% 90% 75% Tableau 46: Performances des diagnostics #2, 6, 7, 9 et 14 (neige ordinaire).

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Rapport prévu = 15:1 Diagnostic # 10 Diagnostic # 15

Robs=4 Robs=7 Robs=10 10 1 Robs=15 34 25 Robs=20 3* 7* Robs=25

Crédibilité →→→→ 72% (79)** 76% (97)**

Tableau 47: Performances des diagnostics #10 et 15 (neige légère). * : Ces cas où de la neige très légère fut observée, quoique théoriquement manqués,

constituent une nette amélioration p/r à l’utilisation du traditionnel facteur 10:1 et peuvent, dans une certaine mesure, être considérés comme réussis.

**: Crédibilité ajustée (entre parenthèses), obtenue en acceptant l’hypothèse décrite ci-dessus.

Rapport prévu = 20:1 Diagnostic # 16 Robs=4 Robs=7 Robs=10 Robs=15 1 Robs=20 11 Robs=25 7*

Crédibilité →→→→ 58% (95)** Tableau 48: Performance du diagnostic #16 (neige très légère). * : Ces cas où de la neige ultra légère fut observée, quoique théoriquement manqués,

constituent une grande amélioration p/r à l’utilisation du traditionnel facteur 10:1 et peuvent, dans une certaine mesure, être considérés comme réussis.

**: Crédibilité ajustée (entre parenthèses), obtenue en acceptant l’hypothèse décrite ci-dessus.

Rapport prévu = 25:1 Diagnostic # 17

Robs=4 Robs=7 Robs=10 Robs=15 Robs=20 Robs=25 8

Crédibilité →→→→ 100% Tableau 49: Performance du diagnostic #17 (neige ultra légère).

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Les résultats obtenus confirment la validité de plusieurs diagnostics. Les diagnostics suivants démontrent une excellente performance (≥ 90%) et comportent un nombre suffisant de cas pour prouver leur valeur:

• # 2 : cristaux mixtes (95%) • # 9 : cristaux mixtes à noyau étoilé, très fragmentés (90%) • # 17 : étoiles non fragmentées (100%)

Il est vrai que le nombre de cas pour le diagnostic # 17 (i.e. 8) est relativement

faible. Le fait qu’il soit jugé valide au même titre que les # 2 et 9, quoique discutable, est relié à sa nature très restrictive (voir section 7 et annexe III) et à sa parfaite crédibilité. Les diagnostics suivants démontrent une bonne performance (80-90%) mais comportent trop peu de cas jusqu'à maintenant (moins de 20) pour que l’on se prononce définitivement sur leur validité :

• # 1 : cristaux mixtes givrés (86%) • # 6 : dendrites spatiales (83%) • # 20 : neige mêlée de pluie verglaçante (88%) • # 22 : neige mêlée de grésil (88%) • # 23 : neige mouillée (86%)

Les diagnostics qui suivent offrent une performance moyenne (< 80%) et comportent peu de cas de vérification :

• # 7 : cristaux mixtes à noyau étoilé, givrés (73%) • # 14 : étoiles très fragmentées (75%) • # 16 : étoiles très peu fragmentées (58%→ ou 95%, selon l’hypothèse choisie)

Les 2 diagnostics de neige légère réunis dans le tableau 47 (# 10 et 15) comportent relativement beaucoup de cas (47 et 33, respectivement). Leur performance est jugée moyenne (ou excellente dans le cas du # 15, selon la crédibilité choisie). On remarque cependant que ces deux diagnostics n’ont pas la même faiblesse. Le # 10, qui représente les cas de cristaux mixtes à noyau étoilé peu ou non fragmentés, a plus tendance à surestimer le rapport neige/eau qu’à le sous-estimer. On observe l’inverse dans le cas du # 15, associé aux étoiles peu fragmentées. Ce genre de détail pourra nous servir éventuellement dans l’ajustement des valeurs seuils présentement utilisées dans l’algorithme (e.g. seuils de fragmentation).

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Il est cependant trop tôt pour apporter des modifications majeures à l’algorithme

proposé. La performance actuelle de l’ensemble des diagnostics est pour l’instant jugée très satisfaisante, d’autant plus que la grande majorité des cas manqués (près de 70%) correspondent à une sous-estimation du rapport neige/eau. Tel que discuté précédemment, cette situation est préférable à une tendance à la surestimation (fausse alarme) puisqu’elle contribue à maintenir une meilleure crédibilité par rapport aux méthodes opérationnelles présentement utilisées. Il ne faut pas oublier que le processus de vérification est encore jeune et ne comporte pas suffisamment de cas pour évaluer définitivement la performance de la plupart des diagnostics. De plus, il faut considérer que les diagnostics manqués ne sont pas tous reliés à des lacunes ou imperfections inhérentes à l’algorithme. Il existe de nombreuses autres sources d’erreurs, qui feront l’objet des prochains paragraphes. Les améliorations possibles à l’algorithme qui sont envisagées seront ensuite énumérées.

d) Sources d’erreurs : Mis à part les erreurs introduites par l’algorithme, plusieurs facteurs peuvent contribuer à un mauvais diagnostic du rapport neige/eau, ou du moins, à une disparité entre la catégorie de neige prévue par l’algorithme et celle observée à une station donnée. Les sources d’erreurs identifiées dans le cadre du processus de vérification sont :

• les erreurs de mesure • la présence ou l’intensité de l’accrétion • l’utilisation de données prévues par le modèle • l’estimation de la température du sol

Erreurs de mesure Les erreurs dans la mesure des accumulations de neige et de leur équivalent en eau sont inévitables, particulièrement par cas venteux. Le transport éolien de la neige influence la quantité qui se déposera sur la planche à neige ainsi que celle qui réussira à pénétrer dans le collecteur utilisé pour la mesure de l’équivalent en eau. Ce type d’erreurs ne devrait pas trop nous effrayer car, quoique pratiquement omniprésent, il n’aura pas nécessairement un impact suffisamment grand pour imposer un changement de catégorie de neige par rapport à celle réellement observée. C’est d’ailleurs ce qui a principalement motivé le choix de l’utilisation de catégories de neige (et donc d’intervalles de rapports neige/eau) plutôt que celle de valeurs réelles (i.e. 9, 10, 11, 12, etc.). On espère ainsi que les erreurs mineures passeront inaperçues. Par exemple, supposons une chute de neige de 13 cm avec un équivalent en eau de 7,9 mm (R=16,5).

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L’observateur mesure alors les quantités suivantes : 11 cm et 7,6 mm, ce qui donne un rapport neige/eau de 14,5. Ce résultat diffère sensiblement de la réalité mais correspond tout de même à la même catégorie de neige, soit légère (R=13 à 17). Cependant, même une très petite erreur de mesure peut conduire à un changement de catégorie. Considérons un second exemple où 12,3 cm et 10 mm tombent au sol (R=12,3 → neige ordinaire). Les mesures suivantes sont ensuite effectuées : 12,7 cm et 10 mm (R=12,7 → neige légère). Ces 4 mm sont suffisants pour passer à une autre catégorie de neige et potentiellement entraîner un mauvais diagnostic. Ce genre de situation a d’ailleurs été observé lors de la vérification. Un retour au tableau 47 indique un total de 11 cas observés de neige ordinaire, ce qui correspond à des diagnostics manqués pour les #10 et 15. Or, dans 5 de ces 11 cas, le rapport neige/eau mesuré est égal à 12,5, soit à la limite entre les catégories ordinaire et légère. C’est donc dire que ces 5 diagnostics ont été manqués de très peu. Un autre élément rassurant au niveau des erreurs de mesure est la validation possible de certaines observations à l’aide de données environnantes. Les régions de Montréal et Québec, par exemple, comportent plusieurs sites d’observations. Les rares mesures considérées douteuses sur ces secteurs ont donc pu être confirmées ou rejetées selon leur concordance avec les mesures voisines. Accrétion

Le processus d’accrétion, qui peut affecter significativement la densité de presque tous les types de cristaux, aura lieu dans des conditions particulières et plutôt difficiles à prévoir. On ne devrait pas espérer prévoir la présence d’accrétion significative avec beaucoup plus de succès que celui qu’on obtient avec la bruine verglaçante, ce qui n’est pas très encourageant aux yeux d’un météorologiste opérationnel... La difficulté ne se limite pas seulement à la présence d’accrétion mais également à son intensité, qui déterminera si la densification de la neige par givrage (ou collection de gouttelettes surfondues) sera suffisante pour imposer un changement de catégorie. Malheureusement, nos connaissances des conditions propices à la formation de gouttelettes surfondues ainsi que de la coexistence des cristaux de neige avec la phase liquide sont plutôt limitées. En conséquence, les critères suggérés afin de diagnostiquer la présence d’accrétion significative (tableau 25 et diagrammes de l’annexe III) sont relativement primitifs. Un algorithme plus solide devra être développé à cet effet afin de réduire les erreurs associées à l’accrétion et ainsi améliorer nos performances dans la prévision du rapport neige/eau. Modèles numériques

Des erreurs de diagnostics peuvent également être attribuées à l’utilisation de données en provenance du modèle numérique (GEM). Les profils de température, d’humidité et de mouvement vertical utilisés dans l’application de l’algorithme

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proviennent, sauf pour quelques cas à Maniwaki et Sept-Iles où on a accès à des données de radiosondage, des sorties du modèle opérationnel. Les niveaux et donc les températures de croissance cristalline sont toujours estimés, ce qui a un impact direct sur tous les diagnostics qui dépendent du type de cristaux présents (#1 à 17). Une erreur même minime dans un ou plusieurs des 3 champs météorologiques mentionnés ci-dessus peut potentiellement entraîner une fausse détermination du type de cristaux et donc, un mauvais diagnostic.

Le même raisonnement s’applique à la détermination du niveau d’accrétion ou de

fragmentation. Dans le dernier cas, ce sont les vents de bas niveaux prévus par le modèle qui ont été consultés et qui ont mené au choix d’un diagnostic précis suite à l’application de l’algorithme. Toute disparité entre le champ de vent du modèle et les vents réels qui implique une transgression des seuils de fragmentation générera un diagnostic erroné.

Tel que discuté précédemment (sections 6 b) i) et 7 a)), le succès des diagnostics

effectués dans les cas où la température passe au-dessus du point de congélation (# 18 à 26) dépend directement de la capacité à prévoir adéquatement le(s) type(s) de précipitations. Cette capacité est fortement reliée à la performance du modèle (trajectoire des systèmes, profils de température et d’humidité, taux de précipitation, vents et advections thermiques, orographie, etc.). Ceci implique que la performance de tous les diagnostics générés par l’algorithme est, d’une façon ou d’une autre, dépendante de l’exactitude des sorties du modèle numérique utilisé.

On aurait pu croire que limiter la vérification de l’algorithme à des cas où on a

accès à des radiosondages (ce qui générerait au Québec un échantillon plutôt maigre...) permettrait d’éliminer les erreurs inhérentes aux modèles numériques. Cependant, cela ne réglerait pas un problème majeur: l’absence de mesure du mouvement vertical. Ce paramètre est essentiel à la plupart des diagnostics et devrait alors être extrait du champ correspondant du modèle. Même si l’utilisation exclusive de radiosondages assurerait des valeurs plus fiables de température, vent et humidité, cette solution n’est pas envisageable à cause de l’impossibilité d’effectuer un diagnostic à toutes les 3 ou 6 heures (les radiosondages ont lieu aux heures synoptiques 00 et 12z). Le fait de limiter les diagnostics à ces deux périodes quotidiennes aurait pour effet de réduire encore plus l’échantillon de vérification. Température du sol Il existe au moins un autre facteur qui pourrait potentiellement contribuer à une baisse de performance. Il s’agît de la détermination de la température du sol. Cet aspect de l’algorithme n’a pu être testé par l’entremise du processus de vérification. Cela

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devrait être fait, dans la mesure du possible, dès l’automne prochain. On s’attend cependant à ce que des erreurs soit inévitablement introduites par l’estimation de cette température étant donné la rareté, l’imprécision et voire même l’absence totale de ce type de mesures.

e) Améliorations possibles : Certains aspects touchant une amélioration éventuelle de l’algorithme de prévision proposé ont été abordés dans les pages précédentes. On ne reviendra pas en détail sur ces derniers, qui seront résumés ci-dessous, en compagnie d’autres améliorations potentielles qui ont pu être identifiées à ce jour :

• Poursuivre la vérification spécifique à chaque diagnostic afin d’augmenter les échantillons de cas, surtout pour les diagnostics où peu ou pas de cas ont été observés (e.g. cas d’aiguilles, cas avec accrétion significative ou sublimation partielle, cas de grésil ou de mélange pluie/neige, etc.),

• développer une méthode ou un algorithme efficace pour prévoir les

événements d’accrétion significative, • tester l’impact d’un sol relativement chaud (Tsol > 0, >> 0) sur la densité des

accumulations de neige à partir de cas réels d’automne (septembre/octobre), • vérifier les relations entre les profils de température/humidité relative et les

types cristallins ainsi que celles qui existent entre les types de cristaux et la densité de la neige, à partir de mesures expérimentales (e.g. données AIRS),

• tester l’algorithme de prévision sur d’autres régions (e.g. Ouest Canadien), • développer un « coefficient de fragmentation » qui tiendrait compte, en plus de

la vitesse maximale des vents sous la base des nuages, de l’épaisseur de la couche où ces vents agissent, de la stabilité et de l’orographie (i.e. du potentiel de collisions causées par la turbulence dans les bas niveaux).

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f) Conclusions : Une vérification de l’algorithme de prévision du rapport neige/eau couvrant 11 grandes régions du Québec a débuté le 1er novembre 2002. Selon les 281 cas vérifiés en date du 24 février 2003, le niveau de performance atteint par l’algorithme est très encourageant, d’autant plus que celui-ci soit encore considéré dans les premiers stades de son développement. Les résultats obtenus ont permis d’estimer la performance globale en mode prévisionnel à un peu plus de 80%. Le processus de vérification a mis en évidence une caractéristique souhaitable de l’algorithme : la tendance à sacrifier la détection de certains événements extrêmes (rapports élevés de 20 ou 25:1) au profit d’une plus grande crédibilité. La vérification spécifique à chaque diagnostic a fait ressortir la nécessité d’augmenter significativement le nombre de cas de l’échantillon avant d’envisager toute modification majeure à l’algorithme. Des améliorations potentielles à l’algorithme ont tout de même été identifiées. Plusieurs de celles-ci feront partie des travaux futurs reliés à ce projet, qui sont énumérés et décrits brièvement dans la section 9. Finalement, l’algorithme a démontré indubitablement une performance nettement supérieure à celle de la règle du 10:1 et donc, un excellent potentiel d’utilisation opérationnelle.

91

8. APPLICATIONS Dans cette section, nous allons examiner l’impact de la densité de la neige sur divers champs d’application : les accumulations de neige, la poudrerie, l’hydrologie et les avalanches. Des stratégies de prévision opérationnelle seront également suggérées.

a) Accumulations de neige : Il est plutôt évident que l’utilisation d’un facteur de conversion neige → eau approprié améliorerait significativement les prévisions d’accumulation de neige. D’après la climatologie (sections 2 et 7 b) ), le traditionnel facteur 10:1 ne serait adéquat que dans environ 50% des cas, alors que la vérification de l’algorithme démontre une performance nettement supérieure (section 7 c) ).

Des exemples de l’impact significatif de la densité de la neige sur les accumulations, et donc sur des activités telles que le déneigement, sont présentés dans les tableaux 50 et 51 ci-dessous.

Site d’observation Accumulation (cm)

Équ. en eau observé (mm)

QPF du GEM (mm)

Rapport mesuré

Québec 4,2 1,4 0,8 30:1 Charlesbourg 3,2 1,0 1,0 32:1

Forêt Montmorency 3,1 1,0 1,4 31:1 Charlevoix 3,8 1,4 0,5 27:1

Mont-Ste-Anne (base) 2,6 0,8 1.0 32:1 Mont-Ste-Anne (som.) 3,0 1,0 1.0 30:1 Tableau 50: Cas du 6 janvier 2003 dans la région de Québec et autres secteurs connexes situés juste au nord/nord-est. Site d’observation Accumulation

(cm) Équivalent en eau

observé (mm) Rapport mesuré

Charlesbourg 18 6,6 27:1 Camp Mercier 21 9,4 22:1

Forêt Montmorency 20,4 7,9 26:1 Tableau 51: Cas de neige abondante des 25-26 janvier 2003 sur les secteurs juste au nord de Québec. Les QPF suggérés par le modèle GEM régional pour la même période variaient entre 6 et 7 mm.

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Dans le cas du 6 janvier, les accumulations de neige rapportées par les stations du réseau d’observation se sont avérées plus importantes que prévues, soit entre 3 et 5 cm, ce qui a été confirmé par les déneigeurs sur la route. Tel que discuté au début du présent document, on aurait pu croire à priori que cette sous-estimation des quantités de neige était causée par une mauvaise performance du modèle opérationnel. Or, ce n’était pas du tout le cas. On peut voir dans le tableau 50 que les valeurs d’équivalent en eau observées (0,8 à 1,4 mm) sont très semblables à celles prévues par le modèle (0,5 à 1,4 mm). En fait, on peut expliquer ce biais négatif par le fait que la neige était «ultra légère», tel que suggéré par les rapports neige/eau d’environ 30:1. L’utilisation de l’algorithme lors de cet événement, plutôt que la règle du 10:1, aurait mené à une conversion de 25:1 et donc à une prévision de 2 à 4 cm. Quoique pas parfaitement exacte, une telle prévision aurait tout de même représenté une alternative souhaitable. Le second cas (tableau 51) implique des accumulations beaucoup plus importantes, soit près de 20 cm. Encore ici, les quantités de précipitations prévues par le modèle (6-7 mm) auraient pu sembler décevantes. Cependant, ces valeurs s’approchent des 6 à 9 mm observés. Les rapports neige/eau élevés expliquent ces accumulations de neige plutôt surprenantes ainsi que la non détection d’un événement de neige abondante ( ≥ 15 cm).

Il est important de reconnaître les différents besoins des divers types d’usagers de

prévisions météorologiques. Auprès des déneigeurs et des gestionnaires de centres de ski par exemple, la spécification du type de neige en plus des accumulations prévues serait sûrement utile et appréciée. Pour le grand public, ce genre de détail est évidemment moins pertinent. Par «spécification», on réfère à la qualification et/ou la quantification de la densité de la neige. À cet effet, plusieurs options s’offrent à nous :

• qualifier les accumulations selon une des 6 catégories de neige (très lourde, lourde, ordinaire, légère, très légère, ultra légère),

• quantifier le type de neige en spécifiant le rapport neige/eau, la densité, ou

l’équivalent en eau associé à l’accumulation de neige. À la rigueur, chaque produit spécialisé pourrait être adapté aux besoins et aux préférences du client auquel il est destiné. Au delà du diagnostic d’un rapport neige/eau approprié, une utilisation judicieuse des intervalles d’accumulation de neige pourra aussi aider à améliorer l’exactitude des prévisions. Des intervalles (e.g. 10 à 15 cm, 20 à 30 cm, etc.) sont régulièrement

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utilisés dans les prévisions publiques (ou autres) afin de représenter l’incertitude ou la variation des QPF sur certains secteurs. Ils pourraient également l’être pour couvrir l’incertitude ou l’éventail des valeurs possibles du rapport neige/eau. Quelques exemples sont montrés dans le tableau 52 ci-dessous :

QPF Rapport prévu Accumulation prévue Accumulation selon règle du 10:1

10 mm 10 ou 15:1 10 à 15 cm 10 cm 8 mm 15 ou 20:1 10 à 15 cm 5 à 10 cm 2 mm 20 ou 25:1 pouvant atteindre 5 cm 2 cm (aucune mention)

Tableau 52: Exemples de l’utilisation des intervalles d’accumulation de neige dans les prévisions publiques pour différentes valeurs de QPF. L’utilisation d’un rapport neige/eau et d’un intervalle appropriés peut donc aider à améliorer significativement l’exactitude des prévisions d’accumulation de neige, comparativement à la performance obtenue par une conversion systématique de 10:1, tout en conservant une certaine «prudence». Le choix de l’utilisation d’intervalles sera généralement influencé par le niveau de confiance dans la prévision du rapport neige/eau et celle du QPF. Cette dernière demeurera assurément l’élément le plus déterminant de la prévision des accumulations de neige. Si l’utilisation d’un meilleur rapport neige/eau contribuera positivement au processus de prévision, elle ne pourra pallier les erreurs dans les quantités de précipitations prévues par les modèles numériques.

Un dernier aspect sera discuté avant de passer au sujet suivant : celui du diagnostic des accumulations de neige a posteriori. Le rapport neige/eau n’est pas seulement utile pour mieux prévoir les accumulations de neige à venir, mais aussi pour estimer les quantités de neige accumulée à un endroit donné suite à une chute de précipitations, à partir d’une mesure d’équivalent en eau.

Par exemple, considérons une mesure totale de 12,4 mm rapportée par une station

automatique suite au passage d’un système dépressionnaire. Une conversion effectuée à l’aide d’un rapport de 10,0 :1 et donnant lieu à une accumulation de 12,4 cm est très peu probable, peu importe les conditions météorologiques présentes lors de l’événement. À la rigueur, un peu d’incertitude devrait être démontrée (e.g. 10 à 15 cm). Cependant, un diagnostic sérieux du rapport neige/eau à partir des données observées et/ou suggérées par les modèles numériques offre la possibilité d’évaluer plus rigoureusement l’accumulation de neige la plus plausible à cet endroit. Ainsi, dans

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ce cas, on pourrait associer un diagnostic de neige lourde (R=7:1) à une accumulation de 8 a 10 cm, un diagnostic de neige légère (R=15:1) à une accumulation de 15 à 20 cm, un diagnostic de neige très légère (R=20:1) à une accumulation de 20 à 25 cm, etc.

Évidemment, dans la mesure du possible, ce type de diagnostic devrait être validé à l’aide d’observations de rapports neige/eau en provenance de stations environnantes i.e. là où les paramètres météorologiques et processus physiques déterminant la densité de la neige furent assez semblables pour mener au même diagnostic. L’estimation des accumulations de neige a posteriori par la méthode suggérée pourrait aussi s’avérer utile dans la préparation de bilans d’événements météorologiques significatifs (e.g. bulletins AWCN). On devra alors faire preuve de bon jugement en mentionnant la nature approximative de l’accumulation et/ou en utilisant judicieusement des intervalles. Bien que cette pratique ne remplace pas une mesure officielle, elle constitue indiscutablement une excellente alternative à l’utilisation systématique du facteur de conversion 10:1. Il est en effet déplorable que cette dernière méthode soit appliquée à cette fin.

b) Poudrerie : Le phénomène de poudrerie est observé lorsque la force exercée par le vent est supérieure à la résistance des particules de neige au sol. La poudrerie dépend donc principalement de la vitesse du vent et de la cohésion de la neige, elle-même dépendante de plusieurs paramètres, dont: la densité de la neige, son âge (ou temps de séjour au sol), la température, la nature du sol, l’orographie etc. Il est logique de penser qu’en présence de vents forts (> 20kt), plus la neige est légère (peu dense), plus le potentiel de poudrerie augmente. Dans ce cas, il est clair qu’une bonne prévision du rapport neige/eau aidera grandement à détecter les événements significatifs de poudrerie, que ceux-ci aient lieu pendant ou après une chute de neige. Au Québec, la poudrerie sévit régulièrement en hiver dans les régions du Bas-St-Laurent, de la Gaspésie et de la Côte-Nord, causant de nombreuses fermetures de routes principales (20/132/138) et secondaires. Ces fermetures sont très problématiques au niveau de la sécurité publique car elles entraînent l’interruption des transports et de services essentiels à la population (ambulance, police, incendie, etc.). Le tableau 53 montre les valeurs des vents (direction, vitesse moyenne et rafales), d’accumulations de neige et de rapports neige/eau moyens observés lors de divers événements majeurs de poudrerie i.e. avec fermeture de route, sur les 3 régions mentionnées ci-dessus, au cours des dernières années.

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Région # Route Vents (kt) Accumulation de

neige (cm) Rapport moyen

Temps observé

Bas-St-Laurent 132 W 20G30 10-15 15:1 PO Bas-St-Laurent 132 NW 20G30 5-10 15:1 PO Gaspésie 132 N 25G40 45 12:1 NP Bas-St-Laurent 132 NE 25G40 10-20 12:1 NP Bas-St-Laurent 132 NW 25G35 10-15 10:1 PO Bas-St-Laurent 20 NE 25G35 20-30 11:1 NP Bas-St-Laurent/Gasp. 20/132 NE 25G35 15-30 12:1 NP Bas-St-Laurent 132/232 W 20G30 10-15 15:1 PO Gaspésie/Côte-Nord 132/138 W 30G45 10-20 10:1 PO Tableau 53: Cas de poudrerie généralisée causant des fermetures de routes dans l’est du Québec. Les rapports neige/eau moyens ont été calculés à partir des précipitations mesurées avant (cas de PO) ou pendant (cas de NP) les événements. PO: poudrerie seulement, NP: neige et poudrerie simultanées. À partir de ces cas et d’autres similaires, on peut démontrer que le seuil des vents nécessaires pour observer de la poudrerie généralisée (méritant l’émission d’un avertissement météorologique) augmente avec la densité. Le tableau 54 suivant constitue une ébauche de la relation entre la densité de la neige (catégorie) et les vents de surface pour des événements significatifs de poudrerie et de neige/poudrerie simultanées. Catégorie de neige Rapport neige/eau Vseuil - PO (kt) Vseuil - NP (kt)

Très lourde 4:1 pas de poudrerie peu/pas de poudrerieLourde 7:1 30G40 25G35

Ordinaire 10:1 25G35 20G30 Légère 15:1 20G30 15G25

Très légère 20:1 15G25 s/o Ultra légère 25:1 10G20 s/o

Tableau 54: Valeurs minimales des vents de surface nécessaires afin d’observer de la poudrerie généralisée en fonction des différentes catégories de neige établies dans le cadre de cette étude. s/o: sans objet car la neige très légère ou ultra légère ne peut être observée que par vents faibles. PO: poudrerie seulement, NP: neige et poudrerie simultanées. Suite à une chute de neige ultra légère (R=25:1) par exemple, la présence de vents en rafales à 20 noeuds (40 km/h) peut suffire à causer des visibilités nulles. Il est peu probable que l’on puisse observer des événements de poudrerie généralisée

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simultanément à des chutes de neige très légère ou ultra légère tout simplement à cause du fait que ces catégories de neige ne sont observées que par vents faibles (≤ 15kt). La fragmentation plus ou moins intense qui a lieu lorsque les vents excèdent 15 noeuds abaissera le rapport neige/eau à une valeur de 10 ou 15:1. Ce tableau, considéré pour l’instant comme un guide préliminaire ou «règle du pouce», peut déjà nous aider à mieux cibler la poudrerie i.e. à détecter plus efficacement les événements majeurs de poudrerie et à limiter les fausses alarmes. Il ne tient cependant pas compte de tous les paramètres en cause (e.g. la température, le type de sol ou l’orographie, la quantité de neige fraîche, etc.). La poursuite des travaux en ce sens fait partie des développements futurs reliés à cette étude (section 9). Au point de vue stratégique, il semble préférable de miser sur les cas de neige de faible densité (rapports neige/eau élevés) pour prévoir de la poudrerie généralisée. Il est également suggéré de mettre la pédale douce sur les avertissements de poudrerie dans les situations où la neige est lourde ou même ordinaire, à moins bien sûr que les vents soient suffisamment forts et respectent les critères proposés (voir tableau 54). Les 2 cas suivants, qui ont eu lieu à la fin de l’hiver dernier, démontrent assez bien certaines des affirmations précédentes, et donc l’importance de la densité de la neige dans la prévision de poudrerie. La figure 17 qui suit montre un résumé de la tempête qui a sévi sur l’est du Québec les 22 et 23 mars 2002.

Figure 17: Cas de poudrerie généralisée des 22 et 23 mars 2002. Source: SMC.

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Suite à des chutes de neige variant de 8 à 25 cm, des vents forts (25 à 55 noeuds) du secteur ouest se sont levés, réduisant la visibilité à nulle dans la poudrerie haute et causant la fermeture prolongée de routes sur de multiples secteurs. Les rapports neige/eau observés ont varié entre 9 et 17, selon les régions. Au total, 18 régions publiques (ombragées) ont expérimenté des conditions météorologiques suffisamment sévères pour justifier l’émission d’un avertissement. Cependant, l’avertissement émis avant l’événement ne s’appliquait qu’à seulement 4 régions (identifiées: PO). On peut voir sur la figure 17 que pour les régions les plus touchées, les seuils de vents établis précédemment ont été assez bien respectés. Par exemple, sur les secteurs de la Gaspésie et de la Basse-Côte-Nord, où les rapports neige/eau n’atteignaient que 9 ou 10:1, les vents en rafales jusqu'à 45 ou 55 noeuds ont été largement suffisants pour compenser la neige relativement dense. Sur les secteurs du Bas-St-Laurent et de Fermont, des vents de 20 noeuds avec rafales à 30 ont suffi pour détériorer considérablement les conditions routières. La neige moins dense (rapports neige/eau de 13 à 17:1) observée sur ces secteurs n’y est sûrement pas étrangère ! Examinons maintenant un deuxième cas survenu seulement quelques jours plus tard, soit les 26 et 27 mars (fig. 18).

Figure 18: Cas de fausses alarmes de poudrerie des 26 et 27 mars 2002. Source: SMC.

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Il s’agît ici d’une situation bien différente. De la neige, un peu de grésil et des vents forts du nord-est étaient attendus sur l’est et le centre du Québec à l’avant d’un système dépressionnaire. Les précipitations (8 à 25 cm) ainsi que des vents jusqu'à 25 ou 30 noeuds se sont bel et bien matérialisés. Cependant, aucun des 14 avertissements de poudrerie émis avant l’événement (régions ombragées) n’a pu être vérifié. En fait, il n’y a eu aucune fermeture de route. Une seule visibilité nulle a été brièvement rapportée dans le secteur d’Alma (région du Lac-St-Jean). La neige lourde (rapports neige/eau mesurés entre 7 et 10:1) a été associée au mélange neige/grésil. Ces observations sont en accord avec les relations proposées dans le tableau 54. L’utilisation de ce dernier aurait donc pu empêcher plusieurs fausses alarmes dans ce cas.

Avant de passer au prochain champ d’application, mentionnons que l’impact de la poudrerie ne se limite pas aux restrictions de la visibilité et aux fermetures de routes. Ce phénomène cause également le ré-enneigement des routes suite à la formation de lames de neige, ce qui signifie du travail de déblaiement supplémentaire. La présence de poudrerie est généralement accompagnée d’une grande variabilité spatiale des accumulations de neige, selon l’exposition aux vents. Après une chute de 20 cm de neige légère par exemple, une augmentation des vents suivie de poudrerie peut entraîner des accumulations de 40 ou 50 cm par endroits alors que la neige au sol peut tomber à près de zéro aux sites exposés à ces vents. En terrain montagneux, le transport éolien de la neige influence aussi les risques d’avalanche. Ce domaine sera d’ailleurs couvert dans la section 8 d).

Une prévision efficace de la densité de la neige ainsi que l’utilisation de relations solides entre la catégorie de neige, les vents et la poudrerie permettrait potentiellement : d’améliorer nos performances lors de l’émission d’avertissements de poudrerie, de fournir des bulletins plus précis aux déneigeurs ainsi que de mieux servir nos collaborateurs au niveau des prévisions d’avalanche.

c) Hydrologie : Tel que mentionné dans la section 8 a), l’utilisation d’un facteur de conversion approprié amènera une amélioration des prévisions d’accumulation de neige. Mais, ce ne sera pas automatiquement le cas des prévisions à caractère hydrologique émises par le SMC - Québec (e.g. crues, bassins versants, etc.). Dans ces produits, l’équivalent en eau constitue un paramètre très important. Dans l’outil opérationnel présentement utilisé (SCRIBE), une seule accumulation est permise: neige, grésil, verglas ou équivalent en eau. C’est donc dire que pour un cas de neige très lourde (e.g. neige

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mouillée) avec un rapport neige/eau de 4:1, on ne peut indiquer qu’une accumulation de 10 cm est attendue sur un secteur donné et que cette chute de neige correspond à 25 mm d’équivalent en eau. Dans ce genre de cas, qui surviennent régulièrement au printemps, on ne peut remplir entièrement notre mandat i.e. avertir les déneigeurs qu’ils auront à déblayer les routes et prévenir les gestionnaires de barrage ou la sécurité civile qu’une quantité d’eau significative viendra s’ajouter en période de crues. Pour accomplir adéquatement cette tâche, il faudrait modifier SCRIBE afin de pouvoir différencier les accumulations de neige et d’eau. Avec ces 2 concepts distincts ainsi qu’un nouveau champ de rapport neige/eau intégrés à leur outil de travail, les prévisionnistes seraient en mesure de fournir un meilleur service aux clients intéressés par les quantités de précipitations, qu’elles soit solides ou liquides. Une telle demande fait partie d’une série de recommandations récemment soumises à l’équipe de SCRIBE du CMC par un comité national.

d) Avalanches : En Amérique du Nord, les services de prévision d’avalanches sont généralement assurés par des spécialistes du domaine. Au Canada, un centre spécialisé opère dans l’Ouest canadien : le Centre canadien de l’avalanche (CCA), localisé à Revelstoke, en Colombie-Britannique. Au Québec, un nouveau bureau, le Centre d’avalanche de la Haute-Gaspésie, a été inauguré récemment (premiers bulletins émis le 7 janvier 2003). Les détails relatifs à ce type de prévisions sortent du cadre de cette étude. Ainsi, on se limitera ici aux faits suivants :

• La quantité de neige ainsi que sa densité constituent des paramètres importants voire essentiels dans le processus de prévision des avalanches.

• Le transport éolien de la neige qui, tel que décrit précédemment, est un phénomène directement relié à la densité de la neige, est aussi un facteur important à considérer lors de l’évaluation du potentiel d’avalanche.

L’implication du SMC - Québec dans ce domaine (collaboration avec le Centre

d’Avalanche) sera grandissante au cours des prochaines années. La capacité à prévoir la densité de la neige à court terme permettra potentiellement d’offrir à ce nouveau partenaire (ainsi qu’aux centres existants) un ensemble de paramètres météorologiques utiles à leurs opérations. Plus de détails sur la problématique des avalanches sont disponibles dans certaines références présentes dans la bibliographie ainsi que dans de nombreuses autres publications.

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e) Conclusions : L’utilisation d’un rapport neige/eau approprié apportera potentiellement de nombreux bénéfices à divers usagers de prévisions météorologiques standards et spécialisées. Que ce soit par l’entremise de prévisions d’accumulation de neige ou d’eau plus précises, d’une qualification ou quantification adéquate de la densité de la neige, de meilleures performances au niveau des avertissements de poudrerie ou d’un support plus complet aux centres de prévision d’avalanches, la prévision du rapport neige/eau ne pourra que rehausser la qualité des produits et services offerts par les météorologistes en matière de précipitations ou de sécurité publique. Il ne reste qu’à intégrer ce nouveau paramètre météorologique aux champs disponibles et à adapter nos outils de travail en conséquence.

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9. DÉVELOPPEMENTS FUTURS Divers travaux en relation avec cette étude des rapports neige/eau se poursuivront au cours des prochains mois. En voici une liste accompagnée de brèves descriptions :

• Compléter la climatologie du Grand-Nord et, si possible, du reste du Canada, • poursuivre la vérification entreprise au Québec et l’étendre éventuellement au

reste du Canada ou de l’Amérique du Nord, • participer aux projets AIRS 1.5 (2003) et AIRS II (2004) afin de vérifier la

véracité des relations établies entre les divers paramètres météorologiques et processus physiques identifiés, les types de cristaux observés et les densités de neige mesurées [AIRS (Alliance Icing Research Study) est un projet de recherche sur le givrage auquel participent plusieurs organismes (SMC, NRC, NCAR, NASA, FAA, Météo France, UKMet et diverses Universités). Les données recueillies lors de différents vols à travers des systèmes météorologiques, dont les profils de température et d’humidité, les types de cristaux, la présence d’eau surfondue, etc., aideront grandement à accomplir la tâche décrite ci-dessus],

• collaborer à un projet de vérification des QPF/densités de neige subventionné par le LUTE (en attente d’approbation)

• ajuster/améliorer l’algorithme de prévision en fonction des résultats obtenus suite aux travaux décrits ci-dessus,

• intégrer un champ du rapport neige/eau aux modèles numériques, • adapter l’outil SCRIBE et différents produits afin de mieux servir les clients

spécialisés en matière de précipitations (hydrologie, déneigement), • approfondir l’étude des conditions propices à la poudrerie en fonction des

divers paramètres impliqués, dont la densité de la neige, • contribuer à un programme de recherche en prévisions environnementales

coordonné par le CERCA, • développer un service adéquat de support météorologique aux centres de

prévision d’avalanches.

Ces travaux ne seront évidemment pas tous réalisés par l’auteur. La collaboration d’autres individus ou groupes (e.g. équipe de SCRIBE du CMC, équipe du projet AIRS, etc.) a été ou sera sollicitée.

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10. CONCLUSION La plupart des objectifs fixés au début de ce projet ont été atteints. Grâce à la réalisation d’une étude climatologique des rapports neige/eau sur le territoire du Québec, à la consultation d’autres études climatologiques déjà publiées et à un examen approprié de l’aspect théorique, une bonne connaissance des divers éléments qui déterminent la densité de la neige a été acquise. L’évaluation des méthodes de prévision du rapport neige/eau existantes a mené à la conclusion que celles-ci sont incomplètes et inadéquates. Un algorithme de prévision qui considère tous les paramètres et processus en cause a été développé. Cet algorithme est divisé en 2 branches principales : une pour les cas où la température de l’air passe au-dessus du seuil de 0C quelque part entre le sommet des nuages et la surface, et l’autre pour ceux où la température demeure sous le point de congélation. Dans le premier cas, le diagnostic est basé principalement sur le(s) type(s) de précipitations présent(s). Dans le second, c’est le type de cristaux de neige présent qui déterminera le rapport neige/eau approprié. Le diagnostic devra toutefois être complété par une évaluation de l’impact des divers processus pouvant affecter la densité de la neige : l’accrétion, la sublimation, l’agrégation, la fragmentation et la fonte au sol des cristaux. L’algorithme génère 25 diagnostics principaux auxquels correspondent une valeur «moyenne» ou «suggérée» du rapport neige/eau associée à 6 catégories de neige: la neige très lourde (R= 4:1), la neige lourde (R= 7:1), la neige ordinaire (R= 10:1), la neige légère (R= 15:1), la neige très légère (R= 20:1) et la neige ultra légère (R= 25:1). Un 26e diagnostic principal s’ajoute pour couvrir les cas de fonte complète de la neige dans l’atmosphère ou au sol et qui ne génèrent aucune accumulation de neige (R=0). Le niveau de performance atteint par l’algorithme en mode diagnostic lors de la vérification sur 281 cas, soit près de 83%, est très encourageant. Bien que l’on s’attende à une performance légèrement moindre en mode prévisionnel, soit environ 80%, ceci représente un gain substantiel par rapport aux méthodes présentement utilisées. L’algorithme, tel que proposé, semble suffisamment efficace pour que l’on envisage son implantation en milieu opérationnel. L’application opérationnelle de l’algorithme apportera potentiellement de nombreux bénéfices à divers usagers de prévisions. Que ce soit par l’entremise de prévisions d’accumulation de neige ou d’eau plus précises, d’une qualification ou quantification adéquate de la densité de la neige, de meilleures performances au niveau

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des avertissements de poudrerie ou d’un support plus complet aux centres de prévision d’avalanches, l’utilisation d’un rapport neige/eau approprié ne pourra que rehausser la qualité des produits et services offerts par les météorologistes en matière de précipitations ou de sécurité publique. L’intégration d’un champ de rapport neige/eau aux modèles numériques ainsi qu’une adaptation des outils de travail sera nécessaire pour assurer une utilisation efficace de ces concepts en milieu opérationnel.

Le perfectionnement de l’algorithme ainsi que l’élaboration de nombreuses applications reliées à la densité de la neige se poursuivront par l’entremise de futurs travaux, dont plusieurs en collaboration avec divers partenaires.

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BIBLIOGRAPHIE Publications :

Derouin, R., 1973: Experimental forecast of freezing level(s), conditional precipitation type, surface temperature, and 50-metre wind produced by the planetary boundary layer (PBL) model. NOAA-NWS Tech. Procedures Bull. 101, 8 pp. DOC/NOAA/NWS, 1996: Observing Handbook Number 7, Surface Observations part IV, Supplementary Observations, Table 2-14, 440 pp. Judson, A., N. Doesken, 2000: Density of freshly fallen snow in the Central Rocky Mountains. BAMS, 81, 1577-1587. Magono, C., C. Lee, 1966: Meteorological classification of natural snow crystals , J. Fac. Sci., Hokkaido Univ. Ser. VII , 2, 321-335. Mason, B.J., G.W. Bryant and A.P. Van den Heuvel, 1963: The growth habits and surface structure of ice crystals . Phil. Mag., 8, 505-526. Nakaya, U., 1954: Snow Crystals, Cambridge, Harvard University Press. Power, B. A., P.W. Summers, J. D’Avignon, Weather Engineering Corporation of Canada Ltd, 1964: Snow crystal forms and riming effects as related to snowfall density and general storm conditions. Journal of the atmospheric sciences, 21, 300. Roebber, P. J., S. Bruening, D. M. Schultz, J. V. Cortinas Jr, 2003: Improving snowfall forecasting by diagnosing snow density. Weather and Forecasting, Vol 18, #2, 264-287. Rogers, R.R., M.K. Yau, 1989: A short course in cloud physics. Pergamon press. Schaefer, V. J., J. A. Day: L’atmosphère, guide d’interprétation des phénomènes atmosphériques. Éditions Broquet. Scofield, R.A., L.E. Spayd Jr., 1984: A technique that uses satellite, radar, and conventional data for analyzing and short-range forecasting of precipitation from extratropical systems. NOAA Tech Memo, NESS 86, 47 pp. Wallace, J.M., P.V. Hobbs, 1977: Atmospheric science, an introductery survey. Academic press. La météo, comprendre le climat et l’environnement. Éditions Québec Amérique.

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Sites Internet consultés : Site de formation (SMC - Québec): qww.qc.ec.gc.ca/domaf/forma...uels_pp/sujet04.htm «Forme des cristaux de neige et origine des avalanches»: www.di.ens.fr/~granboul/enseignement/formes/cristauxneige/ Site de recherche NCEP (NOAA): www.hpc.ncep.noaa.gov/research/snow2a «All about snow»: nsidc.org/snow/faq.html et facts.html «Snow crystals»: www.its.caltech.edu/~atomic/snowcrystals.net «Wintertime cloud microphysics review»: www.crh.noaa.gov/arx/micrope.html «The importance of snow microphysics for large snowfalls»: www.erh.noaa.gov/er/hq/ssd/snowmicro/index.html Site du Centre d’avalanche de la Haute-Gaspésie : www.centreavalanche.qc.ca

http://www.centreavalanche.qc.ca/

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ANNEXE I : ACRONYMES ET ABRÉVIATIONS AIRS Alliance Icing Research Study alt. altitude BSL Bas-St-Laurent BSME Bureau de services météorologiques et environnementaux C degrés Celcius CCA Centre canadien de l’avalanche CERCA Centre de Recherche en Calcul Appliqué cm centimètre CMC Centre Météorologique Canadien dam décamètre DZ bruine E est e.g. par exemple EN énergie négative EP énergie positive et al et autres FAA U.S. Federal Aviation Administration F degrés Farenheit fig. figure frag. fragmenté(e)s FZDZ bruine verglaçante FZRA pluie verglaçante GEM Global environmental multiscale (modèle opérationnel canadien - CMC) HR humidité relative IC cristaux de glace idem identique i.e. c’est-à-dire IP grésil ou granules de glace kt noeuds LUTE Laboratoire Universitaire en Temps Extrême MAX outil de visualisation graphique de divers champs météorologiques mb millibar METAR format d’encodage d’observations météorologiques mm millimètre MRC municipalité régionale de compté Nas neige au sol NASA U.S. National Aviation and Space Administration NC niveau de congélation NCAR U.S. National Centre for Atmospheric Research

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n.é. noyau étoilé NE nord-est NMM niveau moyen de la mer NP neige et poudrerie NRC National Research Council (conseil national de recherche du Canada) PIREP rapport de pilote (aéronautique) PL grésil ou granules de glace PO poudrerie p/r par rapport QPF quantitative precipitation forecast (quantité de précipitations prévue) R pluie ou Rapport neige/eau RA pluie RAPL mélange de pluie et de grésil RASN mélange de pluie et de neige RÉ refroidissement éolien S neige SA format d’encodage d’observations météorologiques SCRIBE outil graphique de préparation de bulletins météorologiques SE sud-est sfc surface SLD supercooled large droplets (gouttes d’eau surfondues) SMC Service Météorologique du Canada SN neige SNPL mélange de neige et de grésil SNRA mélange de neige et de pluie SNRAPL mélange de neige, de pluie et de grésil s/o sans objet SP neige roulée T température Tair température de l’air Tatm température de l’atmosphère Td point de rosée Tsfc température de l’air en surface Tsol température du sol près de la surface UKMet Services météorologiques du Royaume-Uni V vent Vmax vent maximum ω mouvement vertical ωmax mouvement vertical maximum ZL bruine verglaçante ZR pluie verglaçante

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ANNEXE II : DÉTAILS SUR LES SITES D’OBSERVATION STATION NOM LATITUDE

(N) LONGITUDE (W)

ALTITUDE (m)

MSA-b Mont-Ste-Anne (base) ~ 47’04 ~ 70’55 ~ 800 MSA-s Mont-Ste-Anne (sommet) ~ 47’04 ~ 70’55 ~ 175 WHV Beauceville 46'12 70'47 229 WIS Charlevoix 47'17 70'38 719 WIZ L’Acadie 48’20 73’21 44 WMJ/WMW Maniwaki 46'17 76'00 201 WNH Rivière-du-Loup 47'48 69'33 146 WYQ Pointe-au-Père 48'31 68'28 5 YBC Baie-Comeau 49'08 68'12 22 YBG Bagotville 48’20 71’00 159 YGP Gaspé 48'47 64'29 33 YHU St-Hubert 45'31 73'25 25 YQB Québec 46'48 71'24 74 YMT Chibougamau 49'46 74'32 387 YMX Mirabel 45'41 74'02 82 YNA Natashquan 50'11 61'49 11 YRQ Trois-Rivières 46'21 72'41 60 YSC Sherbrooke 45'26 71'41 241 YUL Dorval 45'28 73'45 36 YVO Val D'Or 48'03 77'47 337 YWK Wabush Lake 52'56 66'52 551 YYY Mont-Joli 48'37 68'13 52 YZV Sept-Iles 50'13 66'15 53

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ANNEXE III : ALGORITHME DE PRÉVISION DU RAPPORT NEIGE/EAU Les principales étapes de l’algorithme de prévision du rapport neige/eau ont été résumées dans la figure 14 (section 6). Une version un peu plus détaillée est présentée dans les pages qui suivent. L’algorithme complet est divisé en 7 diagrammes (Identifiés par les lettres de A à G). La toute première étape du diagramme A consiste à déterminer si l’on a un cas où la température de l’atmosphère passe au-dessus ou demeure en dessous du point de congélation. Dans le premier cas, le diagnostic du rapport neige/eau se poursuit sur le diagramme A, soit en fonction du (des) type(s) de précipitations présent(s) et de la température du sol. Le tableau au bas de cette page (tiré du tableau 28 de la section 6), rappelle les différents diagnostics possibles dans ce type de cas (#18-26). Si la température demeure sous zéro, on doit passer au diagramme B, et évaluer la température du sol. Si cette dernière est supérieure à zéro (sol non gelé ou non couvert d’une couche de neige significative), alors le rapport neige/eau sera déterminé selon la valeur de Tsol. Dans le cas d’un sol gelé ou couvert d’au moins 2,5cm de neige, le diagnostic se poursuit par la détermination du type cristallin, à l’aide du tableau situé sous le diagramme B. Puis, les diagrammes C, D, E, F, ou G serviront à compléter le diagnostic selon le type cristallin présent (cristaux mixtes, aiguilles, dendrites spatiales, cristaux mixtes à noyau étoilé et étoiles, respectivement). Chacun de ces 5 diagrammes teste l’impact d’un ou plusieurs processus physiques sur la densité (en fonction du type cristallin), en plus de spécifier les conditions propices à leur observation et/ou les différents seuils à considérer pour en déterminer l’intensité. Les résultats possibles correspondent aux diagnostics #1-17, tels qu’énumérés dans le tableau 26 de la section 6. Idéalement, pour un site donné, on devrait diagnostiquer le rapport neige/eau pour toutes les périodes de 3 heures où on prévoit des accumulations (QPF>0), ce qui correspond à l’intervalle temporel des sorties du modèle opérationnel.

Diagnostic # Type(s) de précipitations 18 Grésil 19 neige mêlée d’un peu de pluie 20 neige mêlée de pluie verglaçante 21 neige mêlée de pluie et de grésil 22 neige mêlée de grésil 23 neige mouillée 24 neige roulée mouillée 25 neige roulée 26 pluie, pluie verglaçante, pluie mêlée

d’un peu de neige ou de grésil

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ALGORITHME DE PRÉVISION (A) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓

#18 #19 #20 #21 #22 #23 #24 #25 Tsol 0 0 0 0 4 0 0 4 >> 0 4 0 0 0 7 4 0 7 > 0 4 4 4 4 7 7 4 7 ≤ 0

À partir du profil de température (du sommet des nuages jusqu'à la surface),

déterminer si :

Tatm > 0 Tatm < 0 (la température de l’atmosphère passe (la température de l’atmosphère au-dessus du point de congélation) demeure sous le point de congélation)

Voir sections : B, C, D, E, F, G.

Déterminer le(s) type(s) de précipitations présent(s) : (# diagnostic)

18 19 20 21 22 23 24 25 26 RA, FZRA, PL SNRA SN FZRA SNRAPL SNPL SN(Tsfc>0) SP(Tsfc>0) SP(Tsfc<0) RASN, RAPL

Évaluer la température du sol

Tsol : >> 0 (ou ≥ 5C), > 0 (ou 0 à 5C), ≤ 0

R= 0

112

ALGORITHME DE PRÉVISION (B) (cas où Tatm < 0) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ C D E F G

Tprimaire →→→→ Tsecondaire ↓↓↓↓

0 à -3

-3 à-5

-5 à -12

-12 à -18

< -18

0 à -3

mixtes mixtes mixtes --- ---

-3 à -5

mixtes aiguilles mixtes --- ---

-5 à -12

mixtes

mixtes

mixtes

mixtes à noyau étoilé

---

-12 à -18

--- --- dendrites spatiales

étoiles

dendrites spatiales

< -18

--- --- --- mixtes à noyau étoilé mixtes

La température primaire correspond au niveau de croissance principal des cristaux, soit à l’intersection de ωmax et HR > 80%.. La température secondaire correspond à un niveau sous le niveau principal où ω < 0, T < 0C et HR > 80%.

Évaluer la température du sol :

Tsol >> 0 Tsol > 0 Tsol ≤ 0

R= 4

R= 7

Déterminer le type de cristaux (selon tableau ci-dessous) :

mixtes aiguilles dendrites spatiales mixtes à n.é. étoiles

113

ALGORITHME DE PRÉVISION (C) (cristaux mixtes) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓

Tester la présence d’accrétion significative :

• gouttelettes surfondues (FZDZ) • 0 < Tatmosphère < -10C • HR > 95% • vents du large et/ou ascendance orographique

Accrétion Pas d’accrétion

Diagnostic #1

R=7

Diagnostic #2

R=10

114

ALGORITHME DE PRÉVISION (D) (aiguilles) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓

Tester le niveau de fragmentation :

• Vmax > 25kt → très fragmentées • Vmax ≤ 25kt → peu/non fragmentées

où Vmax représente la vitesse maximale du vent entre la surface et la base des nuages.

très fragmentées peu ou non fragmentées

Diagnostic #3

R=10

Diagnostic #4

R=15

115

ALGORITHME DE PRÉVISION (E) (dendrites spatiales) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓




Diagnostic #5

R=7

Diagnostic #6

R=10

116

ALGORITHME DE PRÉVISION (F) (cristaux mixtes à noyau étoilé) ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓




Diagnostic #7

R=10

Tester la sublimation partielle :

couche d’air sous la base des nuages (HR < 80% ou T-Td > 3C) ?

oui non

Diagnostic #8

R=10


• Vmax > 25kt → très fragmentés • Vmax ≤ 25kt → peu/non fragmentés


très fragmentés peu/non fragmentés

Diagnostic #10

R=15

Diagnostic #9

R=10

117

ALGORITHME DE PRÉVISION (G) (étoiles)

↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ←←←← ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓ ↓↓↓↓




Diagnostic #11

R=10

Tester la sublimation partielle :

couche d’air sous la base des nuages (HR < 80% ou T-Td > 3C) ?

oui non


• Vmax > 25kt → très fragmentés • 15 < Vmax ≤ 25kt → peu fragmentés • 5< Vmax ≤ 15kt → très peu fragmentés • Vmax ≤ 5kt → non fragmentés


très frag. peu frag. très peu frag. non frag.

Diagnostic #15

R=15

Diagnostic #16

R=20

Diagnostic #17

R=25

Diagnostic #14

R=10

Diagnostic #13

R=15

Diagnostic #12

R=10


• Vmax > 15kt → peu/très fragmentés

• Vmax ≤ 15kt → très peu/non fragmentés

très/peu frag. très peu/non frag.

118

ANNEXE IV : EXEMPLES/ANALYSES DE CAS RÉELS Quelques cas intéressants recueillis au cours des 2 dernières saisons hivernales (2000-2001 et 2001-2002) sont présentés dans les pages qui suivent. Les 4 premiers cas expliquent l’utilisation des téphigrammes et hodographes. Malheureusement, le champ de mouvement vertical n’était pas disponible pour ces cas. Les 2 derniers cas couvrent l’utilisation de coupes verticales qui permettent la visualisation de plusieurs champs météorologiques essentiels au diagnostic, en 2 dimensions. Ceux-ci démontrent bien l’importance du mouvement vertical dans la détermination du type cristallin et du rapport neige/eau appropriés. Dans tous les cas on a tenté, dans la mesure du possible, de choisir des événements :

• avec des accumulations significatives (> 5 cm), • centrés sur l’heure du radiosondage (00 ou 12z pour les cas de

téphigrammes), • où les conditions météorologiques pointent à un seul diagnostic de

l’algorithme (par exemple, il n’y a pas données recueillies sur une période de 6 heures où les 3 premières heures seraient associées à un premier diagnostic et où les 3 dernières heures corresponderaient à un second diagnostic).

Tout comme dans le processus de vérification, on ne veut pas comparer un rapport observé avec une moyenne de 2 rapports prévus par l’algorithme à partir de 2 diagnostics distincts. L’analyse de ces cas démontre la façon d’extraire les données nécessaires à l’application de l’algorithme. Les différents diagnostics sont ensuite effectués avec l’aide de l’annexe III, puis sont comparés aux valeurs observées.

119

Exemples de l’utilisation des téphigrammes/hodographes : Cas #1.1 : WMW, 00z / 28 décembre 2000

Sur ce premier téphigramme, malgré l’absence d’information sur le mouvement vertical, on peut déduire que le profil thermique est favorable à la formation de cristaux stellaires (étoiles). En effet, la température de l’air demeure sous zéro, et est généralement dans la plage de -12 à -18C dans le nuage (2500-10 000’). L’application de l’algorithme (diagramme G) dans ce cas mène au diagnostic suivant :

• Tsol < 0C (fin décembre) • pas d’accrétion significative (trop froid), • pas de sublimation significative (T-Td ~ 3C sous la base du nuage) • très peu de fragmentation (5 < Vmax ≤ 15kt, selon l’hodographe)

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #16 : R=20

Ce qui correspond assez bien aux valeurs observées : 7,2 cm / 3,3 mm →→→→ R=22

120

Cas #1.2 : WMW, 12z / 14 décembre 2000

Ce second cas est similaire i.e. qu’on a une fois de plus un profil de température propice à la formation d’étoiles (-12 à -18C). Complétons maintenant le diagnostic selon les suggestions de l’algorithme (diagramme G) :

• Tsol < 0C (décembre) • pas d’accrétion significative (trop froid ) • pas de sublimation significative (T-Td < 3C) • un peu de fragmentation (15 < Vmax ≤ 25kt, selon l’hodographe)

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #15 : R=15

Ce qui s’approche des valeurs observées : 9,2 cm / 7,2 mm →→→→ R=13

121

Cas #1.3 : WMW, 5 mars 2001

Le radiosondage du 5 mars à 12z (ci-dessus), effectué avant la chute de neige qui nous intéresse, indique la présence d’air très sec dans les bas niveaux. L’hodographe ci-dessous (6 mars 00z), assez représentatif de la journée du 5 mars, indique la présence d’advection d’air chaud sur le secteur de Maniwaki (vents nord-est en surface et tournant au sud en altitude).

122

Regardons maintenant le téphigramme de 00z le 6 mars (12 heures plus tard) :

On remarque qu’il y a eu une humidification importante de la masse d’air dans les bas niveaux. Puisque les vents du nord-est en surface ont généralement tendance à drainer de l’air sec sur ce secteur, on peut se douter que la saturation de l’air a été atteint par évaporation ou sublimation des précipitations en provenance de nuages des niveaux moyens. Cette situation n’est donc pas typiquement favorable au processus d’accrétion. De plus , les profils de T et Td suggèrent une saturation par rapport à la glace mais pas nécessairement par rapport à l’eau, et donc la présence dominante de la neige (peu ou pas d’eau surfondue). Le profil thermique à 00z suggère des températures de -12 à 18C dans les niveaux moyens (10 000 à 16 000 pieds) et des températures un peu plus douces (-9 à -12C) dans la couche inférieure. Selon le tableau de diagnostic du type cristallin, les cristaux mixtes à noyau étoilé sont les plus probables dans ce cas. Étant donné le sol gelé (et de toute façon encore couvert de neige au début mars), poursuivons le diagnostic à l’aide du diagramme F :

• pas d’accrétion significative (trop froid) • pas de sublimation significative (T-Td < 3C) • peu de fragmentation (Vmax ≤ 25kt, selon l’hodographe)

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #10 : R=15 Ce qui correspond très bien aux valeurs observées : 10 cm / 6,8 mm →→→→ R=14,7

123

Cas #1.4 : WMW, 10 février 2002 Le cas suivant s’apparente au cas précédent i.e. au même site, à des heures du jour et à une période de l’année similaires,ainsi qu’un QPF semblable. De plus, on a affaire ici au même type de cristaux. Commençons par examiner le radiosondage du 10 février à 12z, soit à peu près 12 heures avant l’événement :

Ces données suggèrent la présence de nuages dans les niveaux bas et élevés. Peu propice à la neige, ce sondage nous rappelle plutôt un patron de bruine verglaçante : couche saturée entre -3 et -7C, vents modérés du nord dans les bas niveaux (voir hodographe ci-dessous) causant une légère ascendance orographique sur ce secteur.

124

Le téphigramme ci-dessous montre la situation à 00z le 11 février :

On peut voir que, comparativement au sondage du cas #1.3, l’air est ici complètement saturé par rapport à l’eau sur une couche imposante (2000 à 9000 pieds), là où la température varie entre -7 et -10C environ. Contrairement au cas précédent, l’humidification de la masse d’air ne s’est pas produite par évaporation des précipitations mais plutôt par advection d’humidité. Cela répond bien aux critères d’accrétion significative établis précédemment. On choisira donc cette option lors de la poursuite du diagnostic du rapport neige/eau à l’aide de l’algorithme. Puisque le profil thermique semble une fois de plus propice à des cristaux de type mixtes à noyau étoilé (-12 à -18C dans la partie supérieure des nuages suivi d’un régime plus doux: -7 à -12), on utilisera le diagramme F :

• accrétion significative

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #7 : R=10 Ce qui est en accord avec la réalité : 8 cm / 8,6 mm →→→→ R=9,3 Note : de la bruine verglaçante a bel et bien été observée dans ce cas. Du givrage clair modéré a d’ailleurs été rapporté (PIREP) dans le secteur de Maniwaki lors de cet événement.

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2. Exemples de l’utilisation des coupes verticales (MAX) : Cas #2.1 : 16 mars 2002 Analysons maintenant le cas du système dépressionnaire qui a affecté le centre et l’est du Québec le 16 mars 2002. Les figures ci-dessous montre les patrons des types de précipitations, tels que prévus par le modèle GEM régional peu avant l’événement.

Examinons maintenant les coupe verticales d’ouest en est effectuées à travers la zone de neige, de la région du Saguenay-Lac-St-Jean (YBG) vers la Gaspésie (YGP), en passant par le Bas-St-Laurent (YYY) :

126

La première coupe verticale montrée au bas de la page précédente, qui est valide à 00z le 16 mars, réunit les champs de température, d’humidité relative et de mouvement vertical. À ce moment, des précipitations sous forme de neige sont observées à YBG mais ne s’étendent pas encore jusqu'à YYY ou YGP. Dans la moitié gauche (ouest) de cette figure, on note la présence d’air plus doux (>10C) entre 800 et 700 mb. L’intersection des maximums de mouvement vertical ascendant et d’humidité relative suggère une température de croissance principale des cristaux variant légèrement autour de -10C (~ -8 à -13C) au-dessus de YBG. Sous le niveau principal (700 mb), la température demeure très près de -10C jusqu'à la surface. Les cristaux les plus probables sur la région du Saguenay-Lac-St-Jean seraient donc du type «mixtes» i.e. combinaison de plaquettes et de colonnes avec une possibilité d’un peu d’étoiles.

Complétons maintenant le diagnostic pour YBG à l’aide du diagramme C de l’annexe III :

• pas d’accrétion significative (quoiqu’un peu soit possible),

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #2: R=10

La zone de neige se déplaçant vers l’est, poursuivons l’analyse sur les secteurs de YYY et YGP à l’aide de la coupe verticale valide à 06z, montrée ci-dessous :

127

On note sur la coupe de 06z (ainsi que sur celle de 03z, non montrée ici) que l’air doux (>10C) en altitude s’est retiré vers le sud. L’intersection de l’humidité relative supérieure à 80% et du mouvement vertical ascendant suggère des températures de croissance principale et secondaire dans l’intervalle -12 à -18C, et donc la formation d’étoiles. Le diagnostic du rapport neige/eau pour YYY peut être complété à l’aide du diagramme G :

• pas d’accrétion (trop froid), • pas de sublimation significative • très peu de fragmentation (Vmax~15kt selon sorties du modèle, non-montrées)

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #16 : R=20 Pour YGP, la situation est légèrement différente. La coupe verticale de 06z indique une couche d’air plus doux (-8 à -10) près de la surface sur les secteurs plus à l’est i.e. Baie-des-Chaleurs et secteur de Gaspé. Ce réchauffement dans les bas niveaux est relié à la circulation d’est en provenance du Golfe St-Laurent, qui est générée à l’avant du système dépressionnaire. Cette circulation « du large » advecte donc de l’air relativement doux et de type maritime (humide et salin) sur ces secteurs, en plus de causer de l’ascendance orographique au pied des montagnes gaspésiennes. Le tout augmente significativement le potentiel d’accrétion. On aura donc ici de la neige plus dense qu’à YYY. Selon le diagramme G :

• accrétion significative

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #11 : R=10 Comparons maintenant ces 3 diagnostics avec les diverses observations recueillies lors de cet événement, à l’aide du tableau suivant :

Région Station Accumulation de neige (cm)

Équivalent en eau (mm)

Rapport observé

Rapport prévu

Saguenay- Lac-St-Jean

Bagotville Lac Bouchette

8 15

8 13,4

10 11,2

10

Bas-St-Laurent Rimouski 13 6,8 19 20 Gaspésie

Gaspé

Bonaventure 5,4 11

5,2 9

10,4 12,2

10

Ces résultats sont très satisfaisants puisqu’ils démontrent une fois de plus la capacité de l’algorithme proposé à prévoir adéquatement un rapport neige/eau et donc une catégorie de neige appropriés.

128

Cas #2.2 : 18-19 mars 2002 Ce second cas impliquant les coupes verticales démontre bien l’importance du mouvement vertical dans le diagnostic du type cristallin et, inévitablement, dans la prévision du rapport neige/eau. Une importante chute de neige affectait la grande région de Montréal (YUL) le 18 mars 2002. Des accumulations de 15 à 25 cm ont été observées entre le 18 à 18z (13h lcl) et le 19 à 06z (1h lcl). La coupe verticale ci-dessous est valide le 18 mars à 18z et représente donc les conditions atmosphériques au tout début de l’événement :

129

La coupe verticale ci-dessous est valide le 19 mars à 00z (19h) et représente donc les conditions atmosphériques au beau milieu de l’événement :

On remarque sur ces figures la présence de 2 centres (ou maximums) distincts de mouvement vertical ascendant, rehaussés par des flèches, et identifiés #1 et #2. Le premier centre, juste en amont de Montréal (YUL) à 18/18z puis au-dessus de la région de l’Estrie (YSC) à 19/00z, est relié aux chutes de neige survenues entre 18/18z et 19/00z sur la région de Montréal. Le second centre est associé aux accumulations de neige supplémentaires survenues après 19/00z (00-06z). Le premier centre est situé plus haut en altitude (~700mb) et les températures à ce niveau (-12 à -16C, en interpolant au-dessus de YUL en utilisant les 2 figures) suggèrent fortement la présence d’étoiles dans le haut des nuages. Un peu plus bas, les températures plus douces (-8 à -12C) indiquent un passage à d’autres types cristallins (plaquettes et colonnes). On s’attend donc à ce que les cristaux de neige accumulés à Montréal avant 19/00z soit du

130

type « mixtes à noyau étoilé ». Le second maximum de mouvement vertical, qui est beaucoup plus bas ( ~850mb), pointe vers des températures plus douces (-5 à -12C) et donc vers la formation d’un autre type de cristaux de neige : des cristaux « mixtes ». Malgré une humidité relative élevée et des températures douces dans les basses couches nuageuses, les conditions ne sont pas tout à fait propices à de l’accrétion significative. Les conditions relativement sèches avant l`événement indiquent que la masse d’air s’est probablement humidifiée par sublimation des cristaux de neige plutôt que par advection d’humidité. Cela réduit passablement la probabilité d’observer de l’eau liquide surfondue dans le nuage, et donc l’accrétion des cristaux, du moins pour la première portion soit de 18/18z à 19/00z. Les chances d’observer de l’accrétion au-dessus de YUL sont plus grandes après 19/00z. Cependant, le profil thermique relativement instable peut nous permettre de douter de la présence d’accrétion prolongée et sur une couche d’épaisseur significative. Un profil isotherme aurait constitué un meilleur indicateur d’accrétion importante .

Quoique probable dans la région de l’Estrie (YSC) étant donné la subsidence dans les bas niveaux, la sublimation des cristaux n’a pas été un facteur significatif dans la région de Montréal (YUL). Sauf pour les premières minutes au début des précipitations, l’humidité relative dans les bas niveaux y est demeurée supérieure ou égale à 80% jusqu’à la fin de l’événement.

Selon l’hodographe prévu pour Montréal (voir ci-dessous), les vents maximums

prévus dans les bas niveaux n’excédaient pas 25kt au cours de ce cas. Nous allons donc considérer qu’il y a eu peu de fragmentation.

Montréal, 00z 19 mars

131

Il est important de mentionner que la température de surface est demeurée près de

-1 ou -2C tout au cours de l’événement. Il n’y a donc pas lieu de s’inquiéter face à la fonte possible de la neige dans l’atmosphère ou au sol (Tsol < 0 dans ce cas de la mi-mars). Le diagnostic du rapport neige/eau pour la région de Montréal avant/après 19/00z peut donc se poursuivre à l’aide des diagrammes F et C respectivement: Avant 00z (18/18z à 19/00z)

• pas d’accrétion significative • pas de sublimation significative • peu de fragmentation (Vmax ≤ 25kt, selon l’hodographe)

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #10 : R=15 Après 00z (19/00z à 19/06z) • pas d’accrétion significative

⇒⇒⇒⇒ Diagnostic #2 : R=10 Le tableau suivant résume les mesures d’accumulation de neige et d’eau prises à 3 sites dans la région de Montréal : Mirabel (YMX), Dorval (YUL) et L’Acadie (WIZ). Les rapports neige/eau calculés à partir de ces mesures y sont comparés avec les rapports prévus à l’aide de l’algorithme.

Station Période neige (cm) eau (mm) Rapport observé Rapport prévu YMX avant 00z

après 00z 19,9 5,9

13,8 4,6

14,4 12,8

15 10

YUL avant 00z après 00z

12,8 5,6

8,8 4,6

14,5 12,1

15 10

WIZ avant 00z après 00z

7,0 8,0

4,5 6,8

15,5 11,7

15 10

Tel que prévu, on a observé une diminution significative des rapports neige/eau après 00z, justifiant un passage de la neige légère à la neige ordinaire.

Documents

De mm à cm... Étude des rapports neige/eau liquide au Québec