Comparison of data-driven methods for downscaling ensemble weather forecasts

International audienceThis study investigates dynamically different data-driven methods, specifically a statistical downscaling model (SDSM), a time lagged feedforward neural network (TLFN), and an evolutionary polynomial regression (EPR) technique for downscaling numerical weather ensemble forecasts generated by a medium range forecast (MRF) model. Given the coarse resolution (about 200-km grid spacing) of the MRF model, an optimal use of the weather forecasts at the local or watershed scale, requires appropriate downscaling techniques. The selected methods are applied for downscaling ensemble daily precipitation and temperature series for the Chute-du-Diable basin located in northeastern Canada. The downscaling results show that the TLFN and EPR have similar performance in downscaling ensemble daily precipitation as well as daily maximum and minimum temperature series whatever the season. Both the TLFN and EPR are more efficient downscaling techniques than SDSM for both the ensemble daily precipitation and temperature

Logiciel de gestion prévisionnelle (LGPLG) des eaux du lac de Guiers

Le Logiciel de Gestion Prévisionnelle du Lac de Guiers (LGPLG) doit permettre de simuler la gestion quantitative de la réserve du lac, de faciliter la prise de décision quant au choix d'une gestion optimale de la réserve lacustre, d'identifier les contraintes de gestion additionnelles. Nous avons une présentation des cinq fonctions du LGPLG (création d'un fichier de données, modification des données, impression, calculs et graphiques) et des considérations plus particulières d'utilisatio

Utilisations et applications pratiques du modèle d'aide à la gestion des eaux du lac de Guiers (modèle LGPLG) : alternatives de gestion actuelle et future

Le lac de Guiers est amené à jouer un rôle important dans les années à venir, rôle de réservoir destiné à garantir l'approvisionnement des cultures irriguées sur son pourtour et de l'usine des eaux de N'Gnith et passage obligé des eaux du fleuve vers le canal de Cayor, projet essentiel pour la survie du Sénégal. Les critères hydrologiques constitueront la base de la gestion future du lac; d'autres éléments de décision, économiques, écologiques et sanitaires devront aussi être pris en considération. La gestion pratique du lac se révèlera complexe et l'outil informatique indispensable. Un modèle de gestion des eaux (LGPLG) a été mis au point en 1991 dans le cadre du projet EQUESEN. Le but de cette étude est de présenter les différentes composantes du modèle et d'en décrire l'utilisation par le biais d'exemples pratiques d'application destinés à familiariser l'opérateur à l'outil de gestion. Ces exemples se réfèrent à des situations hydrologiques fictives pour la plupart; les disponibilités futures en eau fluviale tout comme les besoins des divers utilisateurs à l'horizon 2000-2025 sont encore très imprécis aujourd'hui. Néanmoins les bases de la gestion future probable du Guiers sont pris en compte. Ce travail n'optimalise pas les critères de la politique de gestion du lac de Guiers mais doit être perçu comme un manuel d'application. (Résumé d'auteur

Fonctionnement et bilan hydrologique du lac de Guiers en 1991

Le bilan hydrique du Lac de Guiers est établi pour l'année 1991. Les composantes essentielles sont d'ordre purement physique : les apports en eau sont tributaires de la crue fluviale (87,3 %). Les composantes secondaires sont de nature anthropique et liées à l'action de l'homme soit pour les apports aux rejets de la CSS (6,3 %), soit au chapitre des pertes par les prélèvements de la CSS (3,8 %), de la SONEES (2,2 %) ou encore de la SAED (1,4 %). (Résumé d'auteur

Development of the MESH modelling system for hydrological ensemble forecasting of the Laurentian Great Lakes at the regional scale

International audienceEnvironment Canada has been developing a community environmental modelling system (Modélisation Environmentale Communautaire ? MEC), which is designed to facilitate coupling between models focusing on different components of the earth system. The ultimate objective of MEC is to use the coupled models to produce operational forecasts. MESH (MEC ? Surface and Hydrology), a configuration of MEC currently under development, is specialized for coupled land-surface and hydrological models. To determine the specific requirements for MESH, its different components were implemented on the Laurentian Great Lakes watershed, situated on the Canada-US border. This experiment showed that MESH can help us better understand the behaviour of different land-surface models, test different schemes for producing ensemble streamflow forecasts, and provide a means of sharing the data, the models and the results with collaborators and end-users. This modelling framework is at the heart of a testbed proposal for the Hydrologic Ensemble Prediction Experiment (HEPEX) which should allow us to make use of the North American Ensemble Forecasting System (NAEFS) to improve streamflow forecasts of the Great Lakes tributaries, and demonstrate how MESH can contribute to a Community Hydrologic Prediction System (CHPS)

Using the MESH modelling system for hydrological ensemble forecasting of the Laurentian Great Lakes at the regional scale

International audienceEnvironment Canada has been developing a community environmental modelling system (Modélisation Environmentale Communautaire ? MEC), which is designed to facilitate coupling between models focusing on different components of the earth system. The ultimate objective of MEC is to use the coupled models to produce operational forecasts. MESH (MEC ? Surface and Hydrology), a configuration of MEC currently under development, is specialized for coupled land-surface and hydrological models. To determine the specific requirements for MESH, its different components were implemented on the Laurentian Great Lakes watershed, situated on the Canada?U.S. border. This experiment showed that MESH can help us better understand the behaviour of different land-surface models, test different schemes for producing ensemble streamflow forecasts, and provide a means of sharing the data, the models and the results with collaborators and end-users. This modelling framework is at the heart of a testbed proposal for the Hydrologic Ensemble Prediction Experiment (HEPEX) which should allow us to make use of the North American Ensemble Forecasting System (NAEFS) to improve streamflow forecasts of the Great Lakes tributaries, and demonstrate how MESH can contribute to a Community Hydrologic Prediction System (CHPS)