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Analyse des données météorologiques afin d’améliorer la prévision du verglas

Analyse des données météorologiques afin d’améliorer la prévision du verglas

RÉSUMÉ (conférence en anglais)

La pluie verglaçante peut causer des dommages importants, surtout quand elle persiste pendant plusieurs heures. Un exemple frappant est la tempête du verglas de janvier 1998, qui a paralysé le sud du Québec pendant plusieurs semaines. Malgré ses effets potentiellement dévastateurs, la prévision du verglas reste un défi important pour les météorologues. Afin de mieux comprendre les conditions qui sont favorables à la persistance des épisodes de verglas, nous analysons, avec l’aide de Python, près de 200 000 observations de pluie verglaçante au Canada et aux États-Unis survenus entre 1979 et 2016. Ceci nous permet d’identifier les caractéristiques clés des épisodes de verglas de longue durée qui permettront, à terme, de mieux outiller les météorologues dans leurs prévisions. Dans ce séminaire, nous discuterons plus précisément de notre méthodologie d’analyse de ces données météorologiques et des retombées possibles sur l’amélioration des prévisions météorologiques. Nous aborderons également l’intérêt des données météorologiques dans la prévision d’autres variables plus générales disponibles sur les plateformes de données ouvertes, par exemple la prévision de la fréquentation quotidienne des pistes cyclables.

CONFÉRENCIER

Christopher McCray, étudiant au doctorat en sciences atmosphériques et océaniques à l’Université McGill.

BIOGRAPHIE

Christopher McCray est étudiant au doctorat dans le département des sciences atmosphériques et océaniques de l’Université McGill, sous la direction du Prof. John Gyakum. Ses intérêts de recherche portent sur la prévision météorologique et la météorologie à grande échelle, et particulièrement les phénomènes hivernaux. Il a effectué des stages de recherche dans plusieurs bureaux du service météorologique national des États-Unis ainsi qu’à IBM Research dans l’état de New York. Il a complété son baccalauréat en sciences atmosphériques et mathématiques au Lyndon State College au Vermont en 2015.


ABSTRACT

Analyzing weather data to improve prediction of freezing rain events

Freezing rain can cause severe damage, particularly when it persists for many hours. A striking example is the January 1998 Ice Storm, which paralyzed southern Quebec for several weeks. Despite its potentially devastating impacts, forecasting freezing rain remains particularly challenging. Here, we analyze nearly 200,000 observations of freezing rain over Canada and the United States from 1979 to 2016 with Python in order to better understand the conditions favorable for freezing rain event persistence. This allows us to identify key features of long-duration freezing rain events that meteorologists can look for when attempting to determine the severity of a predicted ice storm. In this talk, we will discuss our analysis of these weather observations and how this analysis could be applied to improving weather forecasts. We will also briefly discuss the application of weather observation data to predictions of other variables using open data, for example to predict bicycle traffic on a given day.

SPEAKER

Christopher McCray, Ph.D. student in Atmospheric and Oceanic Sciences at McGill University.

BIOGRAPHY

Christopher McCray is a Ph.D. student in the Department of Atmospheric & Oceanic Sciences at McGill University, under the supervision of Prof. John Gyakum. His research interests focus on weather prediction and large-scale meteorology, with a focus on winter weather phenomenon. He has completed research internships at several offices of the U.S. National Weather Service as well as at IBM Research in Yorktown Heights, New York. He graduated with a Bachelor of Science degree in Atmospheric Sciences and Mathematics at Lyndon State College in Vermont in 2015.


Conférence gratuite. Inscription requise.

Le 16 octobre 2018
De 11h à 12h

Lieu CRIM405, avenue Ogilvy, bureau 101Montréal, H3N 1M3
Contact514 840-1234
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