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Actes du XXIVème Colloque de l'Association Internationale de Climatologie
INTRODUCTION DE DONNEES D’ENNEIGEMENT ET DE DEBITS POUR
ESTIMER LES PRECIPITATIONS EN MONTAGNE
GOTTARDI F 1 ., OBLED C 2 ., PAQUET E 1 ., GAILHARD J. 1
1 EDF-DTG, 21 Avenue de l’Europe, BP41, 38040 Grenoble Cedex 9 (frederic.gottardi@edf.fr)
2 INPG-Laboratoire LTHE, BP 53, 30041 Grenoble Cedex 9 (charles.obled@ujf-grenoble.fr)
Résumé : L’objectif de cet article est de comparer des données d’enneigement à des estimations de précipitation issues
d’une méthode utilisant seulement des pluviomètres journaliers ou totalisateurs (Gottardi et al. 2011). Ces données
supplémentaires d’équivalent en eau de la neige permettent, à l’aide d’un simple modèle degré-jour simulant l’évolution du
manteau, de valider en altitude ces premières estimations, puis de mettre en évidence et de corriger les biais de captation
des appareils, surtout lors de precipitations solides. Cela nécessite une cartographie parallèle des températures. Enfin, en
assimilant ces mesures de neige, les cartographies de ces précipitations corrigées sont sensiblement améliorées en altitude.
Mots-clés : cartographie des précipitations, déficit de captation, assimilation de données d’enneigement.
Abstract : Introducing snow water equivalent data to improve the estimation and mapping of daily precipitations in
mountainous terrain. An existing method for mapping daily precipitation had been developed based on daily or totalizing
precipitation gauges (Gottardi et al 2011). Supplementary data on snowpack water equivalent (SWE), with the help of a
simple degree day model to simulate the evolution of the snowpack, allows the validation of these estimations, but also to
detect and to correct the gauge catch deficit, specially in case of snow. But this requires in parallel the mapping of the
temperature fields. Finally, the assimilation of these SWE data in the estimation process improves significantly the mapping
at high elevations.
Keywords : precipitation mapping, gauge catch deficit, snow data assimilation.
Introduction
Il existe différentes méthodes d’interpolation spatiale des précipitations à partir d’un
ensemble de points de mesure au sol. Mais en zone de montagne, où la variabilité spatiale des
phénomènes météorologiques est forte, les problèmes se concentrent plutôt dans
l’extrapolation des précipitations vers les zones d’altitude, généralement mal instrumentées.
Pour essayer de répondre à cette problèmatique, un modèle statistique d’estimation des
précipitations en montagne a été développé, et présenté en détail dans Gottardi (2009) et
Gottardi and Obled (2011). Il est relativement proche de la méthode PRISM (Daly et al.1994).
Il s’appuie sur les appareils classiques de mesures des précipitations, pluviomètres journaliers
et nivopluviomètres totalisateurs relevés à intervalles mensuels voire saisonniers.
En résumé, ce premier modèle propose une estimation des précipitations journalières sur
une grille de maille 1 km pour un vaste quart sud-est de la France allant des Pyrénées aux
Alpes Françaises. Outre le réseau d’observation au sol (cf. Figure 1), cette méthode utilise
aussi une classification en type de temps, afin de tenir compte de la façon dont les flux
atmosphériques et les systèmes précipitants abordent les reliefs. A l’aide d’un modèle
regressif liant précipitation et altitude sur un voisinage optimisé, un champ moyen journalier
interannuel, ou « ébauche », est obtenu pour chaque type de temps. Ensuite, pour chaque
journée particulière, on détermine son type de temps et on adapte l’« ébauche »
correspondante, à l’aide des données disponibles pour cette journée, afin d’estimer et
cartographier l’ensemble du champ correspondant. L’intérêt d’une telle approche est de
pouvoir valoriser dans les ébauches des données historiques issues de stations aujourd’hui
abandonnées, indépendamment du réseau de mesure quotidien actuel. Nous avons pu
valoriser ainsi un réseau de nivo-pluviomètres totalisateurs installés en altitude des années 50
à la fin des années 70 et qui apportent des informations très importante sur la répartition des
cumuls de précipitation en montagne. La collecte irrégulière de ces mesures, cumulées sur
plusieurs types de temps, a nécessité un algorithme particulier, décrit dans l’article cité, pour
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