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vapeur nécessaire aux grains du dessus qui émettent vers l'atmosphère, par radiation, l'énergie absorbée. La distribution verticale de l'énergie solaire au sein des couches superficielles dépend fortement des faibles quantités de minéraux et de suie qui polluent la glace. C'est pourquoi la détermination de l'extinction du rayonnement de courte longueur d'onde est très importante pour modéliser les processus de recristallisation qui peuvent créer les couches fragiles (figure 4). Une méthode pour déterminer l'extinction effective dans les couches superficielles à partir de mesures d'albédo a été développée par Gubler (1992). CONCLUSION Le déclenchement naturel d'avalanches de plaque est impossible sans la formation de cassures initiales. Pour se propager, ces craquements doivent se réunir en une inclusion superfragile d'une longueur minimale de plusieurs fois l'épaisseur de la plaque. Pour affiner et quantifier les modèles de cassure initiale et de propagation, il est nécessaire de disposer de données plus spécifiques en liaison avec le comportement mécanique des couches fragiles et la formation des cassures initiales. Traduit de l'anglais par Eric Brun BIBLIOGRAPHIE Bader H.P., Salm B., 1990: On the mechanics of snow slab release. Cold Regions Science and Technology, 17, 287-300. Conway H., Abrahamson J., 1984 : Snow stability index. J. of Glacio I. 30, 106, 321-327. Daniels H. E., 1945: The statistical theory of the strength of bundles of threads. I. Proceedings of the Royal Society of London, Ser. A., 183, 995, 405-435. Gubler H., 1978 : Determination of the mean number of bonds per snow grain and of the dependence of the tensile strength of snow on stereological parameters. J. of Glacio I. 20,83, 329-341. Gubler H., Bader H.P., 1989 : A model of initial failure in slab avalanche release. Annals of Glaciology, 13, 90-95. Gubler H. 1992 : Estimation of short wave absorption in a seasonal alpine snow cover from albedo measurements. To be published in J. of Glaciology. McClung D. M., 1981 : Fracture mechanical models of dry slab avalanche release. J. Geoph. Res., 86, B11, 10783-10990. Narita H., 1983 : An experimental study on tensile fracture of snow. In : Contribution Series A 25, Inst. of Low Temperature
I. 30, 106, 321-327. Daniels H. E., 1945: The statistical theory of the strength of bundles of threads. I. Proceedings of the Royal Society of London, Ser. A., 183, 995, 405-435. Gubler H., 1978 : Determination of the mean number of bonds per snow grain and of the dependence of the tensile strength of snow on stereological parameters. J. of Glacio I. 20,83, 329-341. Gubler H., Bader H.P., 1989 : A model of initial failure in slab avalanche release. Annals of Glaciology, 13, 90-95. Gubler H. 1992 : Estimation of short wave absorption in a seasonal alpine snow cover from albedo measurements. To be published in J. of Glaciology. McClung D. M., 1981 : Fracture mechanical models of dry slab avalanche release. J. Geoph. Res., 86, B11, 10783-10990. Narita H., 1983 : An experimental study on tensile fracture of snow. In : Contribution Series A 25, Inst. of Low Temperature Science, Hokkaido University, Japan, p. 1-37. Singh H., 1980 : A finite element model for the prediction of dry slab avalanches. Thesis, Colorado State University, Fort Collins, USA. Sommerfeld R. A., Gubler H., 1983 : Snow avalanches and acoustic emissions. Annals of Glaciology, 4, 271-276. SIGNALISATION ET PREVISION IMMÉDITE EN RÉGION DE MONTAGNE À L'AIDE DE SYSTÈMES DE SURVEILLANCE DU TEMPS Reinhold Steinacker Institut de météorologie et de géophysique Université de Vienne Hohe Warte 38 D. 1190 Vienne, AUTRICHE RESUMÉ Cet article présente le système de signalisation et de prévision immédiate (nowcasting) du Service météorologique autrichien, qui repose, à côté des systèmes de mesure classiques comme le réseau synoptique, les radars et les satellites, sur un réseau automatique à petite échelle effectuant des mesures toutes les dix minutes. On discute une méthode permettant de réduire le volume des données sans perdre d'information. L'ensemble est indispensable si l'on veut mettre le plus rapidement possible en évidence les différences entre les prévisions des modèles numériques et l'état réel de l'atmosphère. ABSTRACT The nowcasting system of the Austrian Weather Service is presented, which is based, besides standard data sources as synoptic data, radar and satellite, on a fine mesh automatic network with a
RÉGION DE MONTAGNE À L'AIDE DE SYSTÈMES DE SURVEILLANCE DU TEMPS Reinhold Steinacker Institut de météorologie et de géophysique Université de Vienne Hohe Warte 38 D. 1190 Vienne, AUTRICHE RESUMÉ Cet article présente le système de signalisation et de prévision immédiate (nowcasting) du Service météorologique autrichien, qui repose, à côté des systèmes de mesure classiques comme le réseau synoptique, les radars et les satellites, sur un réseau automatique à petite échelle effectuant des mesures toutes les dix minutes. On discute une méthode permettant de réduire le volume des données sans perdre d'information. L'ensemble est indispensable si l'on veut mettre le plus rapidement possible en évidence les différences entre les prévisions des modèles numériques et l'état réel de l'atmosphère. ABSTRACT The nowcasting system of the Austrian Weather Service is presented, which is based, besides standard data sources as synoptic data, radar and satellite, on a fine mesh automatic network with a ten minute update interval. A method is discussed which allows an economic and meaningful data reduction. This is especially necessary to recognize as early as possible deviations between the actual atmospheric state and forecast model results. INTRODUCTION L'une des missions les plus importantes d'un Service météorologique national est de donner une alerte adaptée en cas d'événement météorologique grave. Malheureusement, la plupart des phénomènes atmosphériques dangereux, comme les pluies exceptionnelles, les orages, les averses de grêle et les tempêtes ont une durée de vie et une extension spatiale beaucoup plus petites que les structures de l'échelle synoptique. Ceci explique qu'il n'est possible de donner une alerte efficace que peu avant le déclenchement du phénomène. La signalisation et la prévision à très courte échéance diffèrent sensiblement des prévisions à plus long terme par les méthodes qu'elles appliquent : alors que pour les premières les modèles numériques sophistiqués jouent de nos jours le rôle prédominant (une prévision météorologique régionale à moyenne échéance peut être complètement automatisée à l'aide d'une méthode de type « statistique en sortie de modèle » ou de type « prévision parfaite »), pour les premières le prévisionniste intervient d'une façon déterminante. Un météorologiste avisé est seul capable de faire
une alerte adaptée en cas d'événement météorologique grave. Malheureusement, la plupart des phénomènes atmosphériques dangereux, comme les pluies exceptionnelles, les orages, les averses de grêle et les tempêtes ont une durée de vie et une extension spatiale beaucoup plus petites que les structures de l'échelle synoptique. Ceci explique qu'il n'est possible de donner une alerte efficace que peu avant le déclenchement du phénomène. La signalisation et la prévision à très courte échéance diffèrent sensiblement des prévisions à plus long terme par les méthodes qu'elles appliquent : alors que pour les premières les modèles numériques sophistiqués jouent de nos jours le rôle prédominant (une prévision météorologique régionale à moyenne échéance peut être complètement automatisée à l'aide d'une méthode de type « statistique en sortie de modèle » ou de type « prévision parfaite »), pour les premières le prévisionniste intervient d'une façon déterminante. Un météorologiste avisé est seul capable de faire apparaître les structures majeures et les détails importants dans la masse considérable d'informations disponibles de façon opérationnelle, malgré le développement de méthodes raffinées d'analyse objective et d'approches de type « intelligence artificielle ». De plus un œil humain exercé possède une capacité extraordinaire à mettre en évidence les différences entre deux champs similaires, par exemple le champ prévu et le champ réel. Ceci signifie que l'œil du météorologiste est non seulement le plus rapide, mais aussi le plus économique des instruments nécessaires pour la prévision immédiate. Quoi qu'il en soit, des méthodes optimales pour le traitement et la visualisation des données sont nécessaires et ces méthodes font l'objet de l'examen qui suit. NECESSITÉ D'UN SYSTÈME OPERATIONNEL DE PRÉVISION IMMÉDITE Mettre au point un système de prévision immédiate fiable et de haute qualité nécessite d'avoir recours à un grand nombre d'informations. Pour des raisons de commodité, l'affichage des données sur écran est préférable à l'utilisation de reproductions sur papier qui coûte cher en matière première et en temps. Une visualisation sur écran présente de plus l'avantage de permettre la superposition de champs différents et l'affichage de séries temporelles. La figure 1 montre un ensemble schématique d'informations utilisables pour la signalisation et
deux champs similaires, par exemple le champ prévu et le champ réel. Ceci signifie que l'œil du météorologiste est non seulement le plus rapide, mais aussi le plus économique des instruments nécessaires pour la prévision immédiate. Quoi qu'il en soit, des méthodes optimales pour le traitement et la visualisation des données sont nécessaires et ces méthodes font l'objet de l'examen qui suit. NECESSITÉ D'UN SYSTÈME OPERATIONNEL DE PRÉVISION IMMÉDITE Mettre au point un système de prévision immédiate fiable et de haute qualité nécessite d'avoir recours à un grand nombre d'informations. Pour des raisons de commodité, l'affichage des données sur écran est préférable à l'utilisation de reproductions sur papier qui coûte cher en matière première et en temps. Une visualisation sur écran présente de plus l'avantage de permettre la superposition de champs différents et l'affichage de séries temporelles. La figure 1 montre un ensemble schématique d'informations utilisables pour la signalisation et la prévision immédiate : figure 1 Schéma d'un système d'information en vue de la signalisation et de la prévision immédiate. Pour plus de détails, voir le texte. OBS : l'écran réservé aux observations présente les données synoptiques les plus récentes (SYNOP, TEMP, ...) sous forme codée ou, mieux, sous forme symbolique. ANA : les informations synoptiques les plus récentes doivent être analysées à l'aide d'une méthode objective, qui doit cependant être économique en termes de temps de calcul. Les méthodes sophistiquées utilisées pour l'initialisation des simulations numériques, par exemple les méthodes d'assimilation de données, semblent dénuées d'intérêt pour la signalisation vu la lourdeur de leur mise en œuvre. Il faut faire appel non seulement à l'analyse conventionnelle en isolinés (iso-contours sur les surfaces isobares, isothermes, isotaches, etc.), mais aussi à des techniques moins habituelles, comme l'analyse isentropique, les coupes, l'analyse en température potentielle équivalente, les cartes de tourbillon potentiel, l'analyse en vecteur Q, ... PROG : les champs des variables pronostiques des modèles de prévision doivent être visualisés sous la même forme que les analyses pour rendre les comparaisons aisées. SAT : il est indispensable de rectifier et reprojeter les images satellitaires pour les divers canaux (visible, infrarouge, vapeur d'eau)
symbolique. ANA : les informations synoptiques les plus récentes doivent être analysées à l'aide d'une méthode objective, qui doit cependant être économique en termes de temps de calcul. Les méthodes sophistiquées utilisées pour l'initialisation des simulations numériques, par exemple les méthodes d'assimilation de données, semblent dénuées d'intérêt pour la signalisation vu la lourdeur de leur mise en œuvre. Il faut faire appel non seulement à l'analyse conventionnelle en isolinés (iso-contours sur les surfaces isobares, isothermes, isotaches, etc.), mais aussi à des techniques moins habituelles, comme l'analyse isentropique, les coupes, l'analyse en température potentielle équivalente, les cartes de tourbillon potentiel, l'analyse en vecteur Q, ... PROG : les champs des variables pronostiques des modèles de prévision doivent être visualisés sous la même forme que les analyses pour rendre les comparaisons aisées. SAT : il est indispensable de rectifier et reprojeter les images satellitaires pour les divers canaux (visible, infrarouge, vapeur d'eau) pour les rendre superposables aux autres champs disponibles sur écran. RADAR : l'information radar donne une image extrêmement fine spatialement de la distribution et de l'intensité des précipitations. En région montagneuse, le masque apporté par le relief aux échos de basse altitude implique de les utiliser avec d'énormes précautions. Comme pour les images satellitaires, les images radar doivent être ramenées à la même projection et à la même échelle que les autres champs. Les nouvelles technologies comme le radar Doppler ou le radar à effet de polarisation donneront des informations supplémentaires. SFER LOC : un système de localisation des éclairs permet de façon incomparable de détecter et de suivre le déplacement des parties les plus actives des orages. Lorsqu'on l'ajoute aux données précédemment mentionnées, il conduit à une description complète des systèmes convectifs. MOS : pour connaître les paramètres du temps à l'échelle locale en partant d'un modèle de prévision à grande échelle, la technique de l'adaptation statistique en sortie de modèle a fait ses preuves. Dans le cas particulier de prévisions à caractère probabiliste, elle convient tout à fait aux besoins de la prévision immédiate. MOD : en comparaison avec les sorties de modèle conventionnelles, des méthodes de diagnostic
pour les images satellitaires, les images radar doivent être ramenées à la même projection et à la même échelle que les autres champs. Les nouvelles technologies comme le radar Doppler ou le radar à effet de polarisation donneront des informations supplémentaires. SFER LOC : un système de localisation des éclairs permet de façon incomparable de détecter et de suivre le déplacement des parties les plus actives des orages. Lorsqu'on l'ajoute aux données précédemment mentionnées, il conduit à une description complète des systèmes convectifs. MOS : pour connaître les paramètres du temps à l'échelle locale en partant d'un modèle de prévision à grande échelle, la technique de l'adaptation statistique en sortie de modèle a fait ses preuves. Dans le cas particulier de prévisions à caractère probabiliste, elle convient tout à fait aux besoins de la prévision immédiate. MOD : en comparaison avec les sorties de modèle conventionnelles, des méthodes de diagnostic plus élaborées, déduites des paramètres de base du modèle, peuvent donner une meilleure approche de la dynamique des processus atmosphériques. Par exemple, l'étude quasi-géostrophique permet de comprendre les causes de la croissance de certains phénomènes. Une méthode particulière nommée SATMOD (Zwatz-Meise et Mahringer, 1990) est appliquée depuis plusieurs années au Service météorologique autrichien ; cette méthode combine les structures satellitaires avec les structures cinématiques et dynamiques déduites de modèles numériques à des fins de prévision immédiate. MODI (Model Observation Différences) : il existe une technique, peu utilisée en mode opérationnel jusqu'à présent, qui compare de façon objective les structures prévues et observées, à la fois en des points singuliers, pour des surfaces ou des volumes. L'approche la plus simple consiste à tracer des séries temporelles observées d'un certain élément atmosphérique en fonction de ses valeurs prévues. Dès que l'on considère des surfaces ou des volumes atmosphériques ainsi que leur évolution temporelle et la déformation de leur structure, on est obligé de réduire l'immense quantité de données en jeu. Une méthode développée à cet effet est discutée dans la quatrième partie de cet article. D'après l'inégalité \(\Delta t < A t < A M t\) où \(A t\) représente la différence
Service météorologique autrichien ; cette méthode combine les structures satellitaires avec les structures cinématiques et dynamiques déduites de modèles numériques à des fins de prévision immédiate. MODI (Model Observation Différences) : il existe une technique, peu utilisée en mode opérationnel jusqu'à présent, qui compare de façon objective les structures prévues et observées, à la fois en des points singuliers, pour des surfaces ou des volumes. L'approche la plus simple consiste à tracer des séries temporelles observées d'un certain élément atmosphérique en fonction de ses valeurs prévues. Dès que l'on considère des surfaces ou des volumes atmosphériques ainsi que leur évolution temporelle et la déformation de leur structure, on est obligé de réduire l'immense quantité de données en jeu. Une méthode développée à cet effet est discutée dans la quatrième partie de cet article. D'après l'inégalité \(\Delta t < A t < A M t\) où \(A t\) représente la différence entre l'instant de la mesure (instant initial) et la disponibilité des données d'observation, \(A t\) la différence entre l'instant initial et la disponibilité d'un champ analysé et \(A t\) la différence entre l'instant initial et la disponibilité des résultats du modèle de prévision, à un instant donné chaque observation et sa valeur analysée contiennent une information plus « réelle » qu'aucune sortie de modèle (voir figure 2). Un écart éventuel entre un modèle et la réalité est donc en premier lieu décelable par des comparaisons modèle-observation et modèle-analyse. Dès que de nouvelles technologies seront disponibles de façon opérationnelle (comme les profileurs de vent, les systèmes RASS, etc.), elles devront être incorporées à tout système de surveillance utilisé pour la prévision immédiate. DEVELOPPEMENTS RECENTS D'UN SYSTEME DE PREVISION IMMEDIATE EN AUTRICHE Plusieurs étapes importantes ont été franchies récemment, au Service météorologique autrichien, en vue de la mise au point d'un système performant de prévision immédiate. On a planifié l'implantation d'un réseau automatique (TAWES, voir Fabian et al., 1992) comportant plus de 110 stations, dont 85 seront en fonctionnement d'ici la fin de l'année 1992. La distance moyenne entre deux stations voisines du réseau est inférieure à 30 km. La collecte et
sa valeur analysée contiennent une information plus « réelle » qu'aucune sortie de modèle (voir figure 2). Un écart éventuel entre un modèle et la réalité est donc en premier lieu décelable par des comparaisons modèle-observation et modèle-analyse. Dès que de nouvelles technologies seront disponibles de façon opérationnelle (comme les profileurs de vent, les systèmes RASS, etc.), elles devront être incorporées à tout système de surveillance utilisé pour la prévision immédiate. DEVELOPPEMENTS RECENTS D'UN SYSTEME DE PREVISION IMMEDIATE EN AUTRICHE Plusieurs étapes importantes ont été franchies récemment, au Service météorologique autrichien, en vue de la mise au point d'un système performant de prévision immédiate. On a planifié l'implantation d'un réseau automatique (TAWES, voir Fabian et al., 1992) comportant plus de 110 stations, dont 85 seront en fonctionnement d'ici la fin de l'année 1992. La distance moyenne entre deux stations voisines du réseau est inférieure à 30 km. La collecte et la diffusion des données du temps observé sont effectuées toutes les dix minutes. Grâce à cette fréquence élevée, les tendances observées sont déterminées avec une grande précision. Un système automatique de contrôle de qualité est appliqué aux mesures avant de les diffuser aux services météorologiques. Ce réseau unique en son genre est spécialement conçu pour une région montagneuse, puisqu'environ un quart des stations sont situées au sommet d'une montagne (jusqu'à plus de 3000 m d'altitude) ou près des cols. Ceci signifie qu'un système d'information en trois dimensions et à haute fréquence sur les 3000 premiers mètres de l'atmosphère dans la partie orientale des Alpes est devenu une réalité. Il n'existe pas à l'heure actuelle de système opérationnel d'analyse développé pour l'étude des Alpes, prenant en compte une distance moyenne entre stations de 30 km et capable de traiter les gradients très importants qui sont fréquemment observés en montagne. Cependant des progrès notables ont été obtenus, grâce à un schéma d'analyse objective isentropique possédant une maille horizontale de 45 km (Lanzinger et Steinacker, 1990). Le problème majeur demeure la faible résolution spatiale des mesures dans la haute troposphère, où les données de radiosondage ne sont disponibles dans le massif alpin qu'à
genre est spécialement conçu pour une région montagneuse, puisqu'environ un quart des stations sont situées au sommet d'une montagne (jusqu'à plus de 3000 m d'altitude) ou près des cols. Ceci signifie qu'un système d'information en trois dimensions et à haute fréquence sur les 3000 premiers mètres de l'atmosphère dans la partie orientale des Alpes est devenu une réalité. Il n'existe pas à l'heure actuelle de système opérationnel d'analyse développé pour l'étude des Alpes, prenant en compte une distance moyenne entre stations de 30 km et capable de traiter les gradients très importants qui sont fréquemment observés en montagne. Cependant des progrès notables ont été obtenus, grâce à un schéma d'analyse objective isentropique possédant une maille horizontale de 45 km (Lanzinger et Steinacker, 1990). Le problème majeur demeure la faible résolution spatiale des mesures dans la haute troposphère, où les données de radiosondage ne sont disponibles dans le massif alpin qu'à des intervalles de 12 heures et avec une distance moyenne entre mesures de 250 km. On préfère utiliser le modèle du CEPMMT, dont les valeurs concernant de nombreux niveaux d'altitude et de nombreux paramètres météorologiques sont reçues en routine. Nous disposons également d'une information similaire grâce au modèle européen du Service météorologique allemand, mais malheureusement les données ne sont pas fournies en points de grille. A côté de l'information « multicanal » de Météosat, nous disposons des mesures d'un réseau radar récemment achevé, couvrant le territoire autrichien, et dont les données sont renouvelées toutes les vingt minutes. Un système de localisation des éclairs est également en fonction actuellement, mais ses mesures ne sont pas disponibles en routine au service météorologique. Les techniques MOS et MOD ont atteint un bon niveau de développement et sont encore en cours d'amélioration. Nous commençons à utiliser de façon courante la visualisation des divers champs, la superposition de divers types de données et la production de boucles d'animation. Les avancées futures dans ce domaine auront, à n'en pas douter, une influence très positive sur la qualité de la signalisation et de la prévision immédiate. UN EXEMPLE DE COMPARAISON OBJECTIVE ENTRE UN MODELE ET L'OBSERVATION Juger