06.09.13-Présentation EC

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06.09.13-Présentation EC

  1. 1. Lien entre l’efficacit´e de collecte et le type de pr´ecipitation Flora Viale Universit´e du Qu´ebec `a Montr´eal sous la supervision de Julie M. Th´eriault Summer 2013 1 / 19
  2. 2. Motivation Chaque ann´ee les tempˆetes de neige surprennent les m´et´eorologues, ainsi que la population : neige, gr´esil, vergal, slush. Comment pr´evenir les transports (voiture, train, avion) de ce qui les attends ? 2 / 19
  3. 3. Introduction Lorsque l’on veut savoir quelle a ´et´e l’accumulation de neige, la mesure de la neige au sol est notre premier outil. Geonor dans single Alter dans DFIR From Marshall Site 3 / 19
  4. 4. Introduction Performance de la jauge : efficacit´e de collecte Variabilit´e dans les mesures : vent Th´eriault et al. 2012 4 / 19
  5. 5. Introduction Variabilit´e de l’efficacit´e de collecte dˆu aux diff´erents types de pr´ecipitation Th´eriault et al. 2012 5 / 19
  6. 6. Introduction Donc, varie selon la vitesse terminale de la pr´ecipitation. 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0 5 10 15 Real diameter (m) vT(m/s) SNOW WET SNOW SLUSH RAIN 6 / 19
  7. 7. Objectifs et approches ´Etant donn´e que la pr´ecipitation est fortement d´ependante de la temp´erature et de ses variations, il est difficile de mesurer et de pr´evoir les pr´ecipitations en hiver. Ainsi, l’objectif de ce travail est d’´etablir un lien entre l’efficacit´e de collecte, la vitesse du vent et le type de pr´ecipitations `a la surface `a des temp´eratures autour de 0◦ C. Premi`ere approche : mod`ele de nuage 1D qui pr´edit les pr´ecipitations hivernales Deuxi`eme approche : Mod`ele lagrangien pour calculer les trajectoires et efficacit´e de collecte 7 / 19
  8. 8. M´ethode : mod`ele nuage Obtenir diff´erents types de pr´ecipitations (neige, neige mouill´ee, slush et pluie), pour diff´erents profils de temp´erature (-2◦ C `a 5◦ C). Distribution de taille −10 −5 0 0 0.5 1 1.5 2 T (o C) Height(km) T Td 0 1 2 3 4 5 x 10 −3 10 0 10 5 D (m) N(m −4 ) 8 / 19
  9. 9. M´ethode : mod`ele Lagrangien Initialis´e avec : l’´ecoulement autour de la jauge et les donn´ees de pr´ecipitation Calcul des trajectoires de la pr´ecipitation Calcul d’efficacit´e de collecte Th´eriault et al. 2012 9 / 19
  10. 10. R´esultat : p´ecipitation `a la surface −2 −1 0 1 2 3 4 5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 T (o C) PrecipitationRate(mm/h) r s sl IRws SIP 10 / 19
  11. 11. R´esultat : ´efficacit´e de collecte 0 2 4 6 8 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 wind velocity in m/s ratioofcollectionefficiency −2 −1 C 0 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 11 / 19
  12. 12. R´esultat −2 −1 0 1 2 3 4 5 0 0.5 1 1.5 T( o C) precipitationrate(mm/h) r s sl IRws SIP −2 −1 0 1 2 3 4 5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 T ( o C) Ratioofcollectionefficiency 2m/s 7m/s 12 / 19
  13. 13. R´esultat : ´efficacit´e de collecte −2 0 2 4 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 T ( o C) ratioofcollectionefficiency 1m/s 2m/s 3m/s 4m/s 5m/s 6m/s 7m/s 8m/s 9m/s 10m/s 13 / 19
  14. 14. Conclusion et discussion Forte corr´elation entre la vitesse de vent, les diff´erents types de pr´ecipitations et l’efficacit´e de collecte. Lorsque la temp´erature augmente et/ou que la vitesse de vent diminue, l’efficacit´e de collecte augmente. Cependant, nous remarquons une augmentation dans l’efficacit´e de collecte pour les grandes vitesse de vent (sup´erieures `a 7m/s). 14 / 19
  15. 15. Travaux futurs Comprendre pourquoi il y a une augmentation pour les grandes vitesses de vents. Comparer avec les observations (Brandes et al. 2007 : disdrometer dans DFIR) 0 030000 060000 090000 −5 0 5 T(C) 0 030000 060000 090000 0 5 10 WindSpeed(m/s) 0 030000 060000 090000 0 1 2 3 vT(m/s) Time (hhmmss) 15 / 19
  16. 16. FIN Slush : neige qui a presque compl`etement fondu, mais qui a toujours un noyau de glace, sa taille a fortement diminu´e. Neige mouill´e : neige qui a fondu tr`es l´eg`erement, et dont la taille n’a pas vari´e. L’efficacit´e de collection : ratio de la pr´ecipitation mesur´ee par la jauge et la pr´ecipitation mesur´ee par la jauge de r´ef´erence. Precipitation trajectory : The Lagrangian model compute the snowflakes trajectory around the gauge. The relation from Rasmussen et al. is use : Y (Dx) = aY ∗ DxbY Where aY and bY represent parameters for Y (can be velocity, density, volume, area) and Dx represents the real diameter for each X (type of precipitation : rain (r), slush (sl), wet snow (ws), snow(s)) 16 / 19
  17. 17. FIN −2 −1 0 1 2 3 4 5 10 −4 10 −3 10 −2 10 −1 10 0 temperature in degree celsius ratioofcollectionefficiency(log) 1m/s 2m/s 3m/s 4m/s 5m/s 6m/s 7m/s 8m/s 9m/s 10m/s Figure 1 : Ratio of collection efficiency as a function of temperature, for each wind speed. y-axis-log-scale 17 / 19
  18. 18. FIN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 −4 10 −3 10 −2 10 −1 10 0 wind speed (m/s) ratioofcollectionefficiency(log) −2 C −1 C 0 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C Figure 2 : Ratio of collection efficiency as a function of wind speed, for each surface temperature (corresponding to a vertical profile of temperature) using bar with y-axis-log-scale 18 / 19
  19. 19. FIN 0 2 4 6 8 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 wind velocity in m/s ratioofcollectionefficiency snowfall terminal velocity −1 −2 0 2 4 6 8 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 rain terminal velocity 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 0 2 4 6 8 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 wind velocity in m/s ratioofcollectionefficiency slush terminal velocity 1 C 2 C 3 C 4 C 0 2 4 6 8 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 wet snow terminal velocity 0 C 1 C 2 C 3 C Figure 3 : Ratio of collection efficiency as a function of temperature, for each wind speed and for each kind of precipitaion. All ’o’ represents ratio we calculated before with the collection efficiency matlab script, and curves are the Lagrange form of the interpolation polynomial. This graphic was used to compare the with the results 19 / 19

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