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== Blizzard Conditions in the Canadian Arctic: Observations and Automated Products for Forecasting ==
By William R. Burrows and Curtis Mooney <br>
''Weather and Forecasting'', Volume 36, Issue 3 (2021) (ametsoc.org) <br>
[[Image:MSC Blizzard Forecasting.png |right |48 hr RDPS RF B34 “YES Vote Ratio” Forecast Valid 1200 UTC 29 March 2018]]
Three automated products are run in real time by the Meteorological Service of Canada’s (MSC) National Lab-West in Edmonton for forecasting the likelihood of blizzard conditions:
# a set of expert’s heads-up forecast rules (the Blizzard Potential);
# a perfect-prog forecast of the probability of visibility <½ statute mile, derived by analysis of up to forty years of radiosonde profiles (Baggaley-Hanesiak);
# a model-output-statistics forecast derived by applying a powerful machine-learning algorithm (RandomForest) to a two-year data-base of METAR reports at observation stations matched with a set of 43 physically-related predictors generated from regional deterministic prediction system (RDPS) output.
[https://journals.ametsoc.org/view/journals/wefo/36/3/WAF-D-20-0077.1.xml?tab_body=fulltext-display Consult the full article with open access.]
ECCC employees can also access a webinar on this tool: [http://msc-educ-smc.cmc.ec.gc.ca/moodle/course/view.php?id=100&lang=en "Automated Products for Forecasting Arctic Blizzard Conditions"]. <br>
=== ''Abstract'' ===
Blizzard conditions occur regularly in the Canadian Arctic, with high impact on travel and life there. These extreme conditions are challenging to forecast for this vast domain because the observation network is sparse and remote sensing coverage is limited. To establish occurrence statistics we analyzed aviation routine weather reports (METARs) from Canadian Arctic stations between October and May 2014–18. Blizzard conditions occur most frequently in open tundra east and north of the boreal forest boundary, with the highest frequency found on the northwest side of Hudson Bay and over flat terrain in central Baffin Island. Except in sheltered locations, the reported cause of reduced visibility is blowing snow without precipitating snow in about one-half to two-thirds of METARs made by a human observer, even higher at some stations. We produce three products that forecast blizzard conditions from postprocessed NWP model output. The blizzard potential (BP), generated from expert’s rules, is intended for warning well in advance of areas where blizzard conditions may develop. A second product (BH) stems from regression equations for the probability of visibility ≤ 1 km in blowing snow and/or concurrent snow derived by Baggaley and Hanesiak. A third product (RF), generated with the random forest ensemble classification algorithm, makes a consensus YES/NO forecast for blizzard conditions. We describe the products, provide verification, and show forecasts for a significant blizzard event. Receiver operator characteristic curves and critical success index scores show RF forecasts have greater accuracy than BP and BH forecasts at all lead times.
<br><br>
== Conditions de blizzard dans l'Arctique canadien : Observations et produits automatisés pour la prévision ==
Par William R. Burrows and Curtis Mooney <br>
''Weather and Forecasting'', Volume 36, numéro 3 (2021) (ametsoc.org) <br>
Au Lab-West du SMC à Edmonton, trois produits automatisés sont générés en temps réel pour prévoir la probabilité d’occurrence des conditions de blizzard:
# un ensemble de règles de prévision pour expert (le potentiel de blizzard);
# une prévision de pronostic parfait de la probabilité de visibilité <½ mille terrestre, dérivée à partir de l’analyse de quarante ans de profils de radiosondes (Baggaley-Hanesiak);
# une prévision à partir de sorties de modèles statistiques obtenue en appliquant un puissant algorithme d'apprentissage automatique (RandomForest), à une base de données de METAR de deux ans, sur des stations d'observation assorties d'un ensemble de 43 prédicteurs physiques générés à partir du système régional de prédiction déterministe.
[https://journals.ametsoc.org/view/journals/wefo/36/3/WAF-D-20-0077.1.xml?tab_body=fulltext-display Consultez l'article complet avec libre accès] (disponible uniquement en anglais).
Les employés d'ECCC peuvent également accéder à un cours portant sur cet outil: [http://msc-educ-smc.cmc.ec.gc.ca/moodle/course/view.php?id=100&lang=fr "Produits automatisés pour la prévision des conditions de blizzard"]. <br>
=== ''Résumé'' ===
Des blizzards se produisent régulièrement dans l'Arctique canadien, avec un impact important sur les déplacements et la vie dans cette région. Ces conditions extrêmes sont difficiles à prévoir pour ce vaste territoire, car le réseau d'observation est clairsemé et la couverture de télédétection est limitée. Pour établir des statistiques d'occurrence, nous avons analysé les rapports météorologiques réguliers pour l'aviation (METAR) des stations de l'Arctique canadien entre octobre et mai 2014-2018. Les conditions de blizzard se produisent le plus fréquemment dans la toundra ouverte à l'est et au nord de la limite de la forêt boréale, la fréquence la plus élevée étant observée sur le côté nord-ouest de la baie d'Hudson et sur le terrain plat du centre de l'île de Baffin. Sauf dans les endroits abrités, la cause signalée de la visibilité réduite est la poudrerie sans précipitation de neige dans environ la moitié ou les deux tiers des METAR effectués par un observateur humain, voire plus dans certaines stations. Nous produisons trois produits qui prévoient les conditions de blizzard à partir des sorties post-traitées du modèle PNT. Le potentiel de blizzard (BP), généré à partir de règles d'experts, est destiné à avertir bien à l'avance des zones où des conditions de blizzard pourraient se développer. Un deuxième produit (BH) découle des équations de régression de la probabilité de visibilité ≤ 1 km dans la poudrerie et/ou la neige concomitante dérivées par Baggaley et Hanesiak. Un troisième produit (RF), généré par l'algorithme de classification d'ensemble de la forêt aléatoire, établit une prévision consensuelle OUI/NON pour les conditions de blizzard. Nous décrivons les produits, fournissons une vérification et montrons des prévisions pour un blizzard important. Les courbes caractéristiques de l'opérateur récepteur et les scores de l'indice de réussite critique montrent que les prévisions RF sont plus précises que les prévisions BP et BH à tous les délais.
By William R. Burrows and Curtis Mooney <br>
''Weather and Forecasting'', Volume 36, Issue 3 (2021) (ametsoc.org) <br>
[[Image:MSC Blizzard Forecasting.png |right |48 hr RDPS RF B34 “YES Vote Ratio” Forecast Valid 1200 UTC 29 March 2018]]
Three automated products are run in real time by the Meteorological Service of Canada’s (MSC) National Lab-West in Edmonton for forecasting the likelihood of blizzard conditions:
# a set of expert’s heads-up forecast rules (the Blizzard Potential);
# a perfect-prog forecast of the probability of visibility <½ statute mile, derived by analysis of up to forty years of radiosonde profiles (Baggaley-Hanesiak);
# a model-output-statistics forecast derived by applying a powerful machine-learning algorithm (RandomForest) to a two-year data-base of METAR reports at observation stations matched with a set of 43 physically-related predictors generated from regional deterministic prediction system (RDPS) output.
[https://journals.ametsoc.org/view/journals/wefo/36/3/WAF-D-20-0077.1.xml?tab_body=fulltext-display Consult the full article with open access.]
ECCC employees can also access a webinar on this tool: [http://msc-educ-smc.cmc.ec.gc.ca/moodle/course/view.php?id=100&lang=en "Automated Products for Forecasting Arctic Blizzard Conditions"]. <br>
=== ''Abstract'' ===
Blizzard conditions occur regularly in the Canadian Arctic, with high impact on travel and life there. These extreme conditions are challenging to forecast for this vast domain because the observation network is sparse and remote sensing coverage is limited. To establish occurrence statistics we analyzed aviation routine weather reports (METARs) from Canadian Arctic stations between October and May 2014–18. Blizzard conditions occur most frequently in open tundra east and north of the boreal forest boundary, with the highest frequency found on the northwest side of Hudson Bay and over flat terrain in central Baffin Island. Except in sheltered locations, the reported cause of reduced visibility is blowing snow without precipitating snow in about one-half to two-thirds of METARs made by a human observer, even higher at some stations. We produce three products that forecast blizzard conditions from postprocessed NWP model output. The blizzard potential (BP), generated from expert’s rules, is intended for warning well in advance of areas where blizzard conditions may develop. A second product (BH) stems from regression equations for the probability of visibility ≤ 1 km in blowing snow and/or concurrent snow derived by Baggaley and Hanesiak. A third product (RF), generated with the random forest ensemble classification algorithm, makes a consensus YES/NO forecast for blizzard conditions. We describe the products, provide verification, and show forecasts for a significant blizzard event. Receiver operator characteristic curves and critical success index scores show RF forecasts have greater accuracy than BP and BH forecasts at all lead times.
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== Conditions de blizzard dans l'Arctique canadien : Observations et produits automatisés pour la prévision ==
Par William R. Burrows and Curtis Mooney <br>
''Weather and Forecasting'', Volume 36, numéro 3 (2021) (ametsoc.org) <br>
Au Lab-West du SMC à Edmonton, trois produits automatisés sont générés en temps réel pour prévoir la probabilité d’occurrence des conditions de blizzard:
# un ensemble de règles de prévision pour expert (le potentiel de blizzard);
# une prévision de pronostic parfait de la probabilité de visibilité <½ mille terrestre, dérivée à partir de l’analyse de quarante ans de profils de radiosondes (Baggaley-Hanesiak);
# une prévision à partir de sorties de modèles statistiques obtenue en appliquant un puissant algorithme d'apprentissage automatique (RandomForest), à une base de données de METAR de deux ans, sur des stations d'observation assorties d'un ensemble de 43 prédicteurs physiques générés à partir du système régional de prédiction déterministe.
[https://journals.ametsoc.org/view/journals/wefo/36/3/WAF-D-20-0077.1.xml?tab_body=fulltext-display Consultez l'article complet avec libre accès] (disponible uniquement en anglais).
Les employés d'ECCC peuvent également accéder à un cours portant sur cet outil: [http://msc-educ-smc.cmc.ec.gc.ca/moodle/course/view.php?id=100&lang=fr "Produits automatisés pour la prévision des conditions de blizzard"]. <br>
=== ''Résumé'' ===
Des blizzards se produisent régulièrement dans l'Arctique canadien, avec un impact important sur les déplacements et la vie dans cette région. Ces conditions extrêmes sont difficiles à prévoir pour ce vaste territoire, car le réseau d'observation est clairsemé et la couverture de télédétection est limitée. Pour établir des statistiques d'occurrence, nous avons analysé les rapports météorologiques réguliers pour l'aviation (METAR) des stations de l'Arctique canadien entre octobre et mai 2014-2018. Les conditions de blizzard se produisent le plus fréquemment dans la toundra ouverte à l'est et au nord de la limite de la forêt boréale, la fréquence la plus élevée étant observée sur le côté nord-ouest de la baie d'Hudson et sur le terrain plat du centre de l'île de Baffin. Sauf dans les endroits abrités, la cause signalée de la visibilité réduite est la poudrerie sans précipitation de neige dans environ la moitié ou les deux tiers des METAR effectués par un observateur humain, voire plus dans certaines stations. Nous produisons trois produits qui prévoient les conditions de blizzard à partir des sorties post-traitées du modèle PNT. Le potentiel de blizzard (BP), généré à partir de règles d'experts, est destiné à avertir bien à l'avance des zones où des conditions de blizzard pourraient se développer. Un deuxième produit (BH) découle des équations de régression de la probabilité de visibilité ≤ 1 km dans la poudrerie et/ou la neige concomitante dérivées par Baggaley et Hanesiak. Un troisième produit (RF), généré par l'algorithme de classification d'ensemble de la forêt aléatoire, établit une prévision consensuelle OUI/NON pour les conditions de blizzard. Nous décrivons les produits, fournissons une vérification et montrons des prévisions pour un blizzard important. Les courbes caractéristiques de l'opérateur récepteur et les scores de l'indice de réussite critique montrent que les prévisions RF sont plus précises que les prévisions BP et BH à tous les délais.