Titre :
Canadian urban centres are at increased risk of flash flooding due to heavy precipitation events, which are expected to intensify in the future. In this study, a physically consistent super-resolution flash flood emulator, based on hybrid deep learning frameworks, will be developed to evaluate climate-resilience of major urban centres.
Numéro de l’entente :
971059
Valeur d'entente :
25 000,00 $
Date d'entente :
6 juin 2021 - 30 sept. 2022
Description :
Les évidences se multiplient pour montrer que l’ampleur et la fréquence des crues soudaines devraient augmenter en raison de la probabilité accrue de fortes précipitations dans un climat plus chaud. Pour réaliser des projections de ces évènements, on utilise régulièrement des simulations de changements climatiques transitoires à partir de modèles climatiques mondiaux et régionaux (c’est-à-dire des MCM et des MCR). Les MCM sont limités par leur résolution spatiale grossière, mais les calculs à l’aide des MCR pour obtenir la résolution fine nécessaire (≥ 250 m) à la reproduction de la dynamique des crues éclairs en zone urbaine reviennent très chers. Dans le cadre de cette étude, un modèle à haute résolution conforme aux lois de la physique et basé sur l’apprentissage profond sera développé pour produire, à partir de simulations à basse résolution, une description à haute résolution d’évènements mettant en jeu des précipitations intenses dans le cadre de l’évaluation des risques d’inondation dans plusieurs zones urbaines sélectionnées.
Organisation :
Conseil national de recherches Canada
Résultats prévus :
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Location :
Montréal, Québec, CA H3A 0G4
Numéro de référence :
172-2021-2022-Q1-971059
Type d'entente :
subvention
Type de rapport :
Subventions et des contributions
Numéro d'entreprise du bénéficiaire :
119128981
Recipient Type:
établissement universitaire et institution publique
Nom légal du bénéficiaire :
The Royal Institution for the Advancement of Learning/McGill University
Circonscription fédérale :
Ville-Marie–Le Sud-Ouest–Île-des-Soeurs
Numéro de la circonscription fédérale :
24077
Programme :
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation – Fonds d’idéation
But du programme :
Le Fonds d’idéation vise à encourager, à mettre à l’essai et à valider les idées de recherche transformatrice des équipes scientifiques du CNRC et des collaborateurs externes dotés de capacités complémentaires. Il servira ainsi de plateforme de démonstration d’une série de produits livrables en matière de recherche-développement (R-D) en constante évolution au CNRC. Le Fonds appuie la recherche exploratoire au moyen de deux mécanismes : l’Initiative « Nouveaux débuts » et l’Initiative « Petites équipes ».
Identificateur du SCIAN :
541710 - R&D in the physical, engineering and life sciences