Prévision saisonnière des dates de gel et de l'étendue de la glace dans la Voie maritime du Saint-Laurent à l'aide de l'intelligence artificielle.

Établissement : Université McGill
Thème : Changement environnemental
Secteur vulnérable : industries maritimes
Projet terminé

Chercheur principal

  • Bruno TremblayUniversité McGill

Chercheur postdoctoral

  • Amélie BouchatUniversité McGill
Appel à projets «
» : bourses pour jeunes chercheurs et post-doctorants
Région d'
-Saint-Laurent
Années:
2020
Financé par les Centres d'excellence en réseau (NCE) de «
»

Appeler

Bourses postdoctorales, 3e promotion

La connaissance des conditions de glace sur les cours d'eau, du début du gel jusqu'à la débâcle, est essentielle à la sécurité de la navigation sur les cours d'eau glacés. Or, les prévisions concernant le début du gel et les conditions de glace sont pratiquement inexistantes pour la Voie maritime du Saint-Laurent, une voie de navigation majeure pour le Canada. Pour Fednav (la plus grande compagnie canadienne de transport international de vrac opérant sur la Voie maritime), ce manque d’informations entraîne de grandes incertitudes, l’obligeant à adopter une approche prudente pour garantir une navigation sûre et efficace de sa flotte. Alors que les prévisions régionales sur la glace s’appuient généralement sur des modèles numériques glace-océan à haute résolution, ce type de modèle est coûteux à développer et à exploiter, et aucun n’est encore disponible pour la Voie maritime du Saint-Laurent. Ce projet propose de développer un nouveau modèle de prévision du gel pour la Voie maritime du Saint-Laurent basé sur l’apprentissage automatique. https://youtu.be/rty4ymyflkk

Projets du réseau MEOPAR

240 résultats trouvés
Source de financement / Appel à projets
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