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L’OSHD contribue, grâce à ses analyses permanentes des ressources en eau de la neige, à la prévision hydrologique en Suisse. Les analyses sont basées sur un système de modélisation qui relie les données nivologiques et plusieurs modèles de fonte des neiges par une méthode d’assimilation des données.
Le Service nivo-hydrologique opérationnel au SLF (OSHD) a développé un système de modélisation qui intègre aussi bien des données météorologiques que des données du réseau nivologique en Suisse. Dans un premier temps, un modèle étendu d’indice de température (Slater et al, 2006) est utilisé pour évaluer les quantités de neige et leur taux de fonte sur la base des informations de précipitations et de températures. Ces évaluations sont comparées en permanence avec les données nivologiques, et améliorées à l’aide d’une procédure d’assimilation de données comme la méthode du filtre de Kalman d’ensemble (Evensen, 2009). Ce système de modélisation permet des indications précises sur la répartition spatiale des quantités de neige et leur fonte à l’échelle régionale (fig. 1 et 2 ; Magnusson et al., 2015). Le système peut être couplé à des modèles de prévision météorologique, ce qui permet de calculer les quantités de fonte des neiges auxquelles il faut s’attendre pour les jours suivants. La méthode de l’indice de température ne nécessite que des données de précipitation et de température en entrée, relevées en Suisse à l’aide de réseaux denses de mesures. Les modèles d’indice de température peuvent offrir dans de nombreuses situations des résultats robustes et précis. Dans des conditions météorologiques complexes, ces modèles sont toutefois moins adaptés. Dans ce cas, les modèles qui intègrent des processus détaillés de manteau neigeux sont supérieurs à des approches conceptuelles de modélisation.
Pour cette raison, nous utilisons également un modèle de fonte de la neige sur la base du bilan énergétique et massique (Essery, 2013). Le modèle de bilan énergétique calcule les différents flux de chaleur qui influencent la fonte des neiges (p. ex. rayonnement ondes courtes ou flux de chaleur du sol). C’est surtout en cas de conditions météorologiques complexes que de tels modèles sont plus précis, en comparaison à la méthode de l’indice de température, pour l’évaluation de quantités de fonte des neiges, notamment lorsque la pluie tombe sur un manteau neigeux existant (figure 3). Mais par ailleurs, les modèles de bilan énergétique nécessitent des données météorologiques supplémentaires, souvent difficiles à obtenir avec la précision souhaitée. C’est pourquoi nous exploitons plusieurs modèles en parallèle et pouvons ainsi profiter des points forts de chaque modèle.