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XIX e Colloque de l’Association Internationale de Climatologie
Enfin, au sud, nous pouvons remarquer un secteur très froid lié, semble-t-il, aux écoulements
d’air froid du coteau d’Avize bloqués par ce flux de nord.
Figure 2 – Simulation Meso NH des champs de vent et de température à 2 m,
le 17 mars 2003 à 6 UTC (Meso NH - Météo France, résolution 1 km)
3. Spatialisation de la prévision de l’aléa
Les dégâts des gelées printanières sur les bourgeons de la vigne ont également suscité des
travaux visant à affiner la prévision du risque de gel printanier. Ainsi, sous l’impulsion du
Civc, des Vignobles et Recherches Mumm-Perrier Joüet et de Météo France (Marne), un
système de prévision des gelées de printemps dans le vignoble de la Marne est opérationnel
depuis 1990 (Choisnel et al., 1993) : chaque soir, une estimation de la température minimale
en indice actinothermique, pour la nuit suivante, est donnée pour quatre points du vignoble. Il
repose sur une adaptation statistique permettant d’intégrer partiellement les effets locaux, soit
sur des écarts moyens entre les stations et Reims-Courcy (la référence) selon différents types
de masse d’air. Étant données les différences thermiques parfois importantes entre deux sites
distants de quelques kilomètres, voire entre deux relevés sur un même coteau, ce système de
prévision est amélioré chaque année par la prise en compte des nouvelles données du réseau
de stations automatiques (Madelin et al., 2002).
Même si le système permet une estimation de l’aléa gélif pour plus de secteurs viticoles, il
reste ponctuel. Aussi des recherches ont-elles été entreprises dans le but de spatialiser l’aléa.
En premier lieu, dans le cadre de l’étude sur l’impact de la future ligne du TGV Est européen
(Beltrando et al., 1995 ; Bridier et al., 2004), une carte des zones affectées par des gelées
automnales dans les Fonds de Sillery avait été dressée à partir de l’observation de la couleur
des feuilles de vigne. Les auteurs avaient ensuite extrapolé leurs résultats pour présenter
l’extension du lac d’air froid selon la direction du vent régional (faible) et donc les zones les
plus gélives. Plus tard, nous avons proposé une spatialisation des températures minimales
basée sur les données du réseau de stations automatiques et sur une régression multiple (en
fonction de la localisation géographique et du contexte topographique). Cette modélisation a
été appliquée à différentes échelles temporelles (printanière, journalière) et a montré parfois
des résultats contrastés, tant sur les qualités que sur les descripteurs significatifs. Si nous
avons pu relever certaines récurrences liées aux conditions atmosphériques, reconstruire le
champ thermique s’est avéré complexe et nécessite, très certainement, la prise en compte
d’autres facteurs, notamment le vent, la nébulosité ou encore l’état hydrique des sols.
Cette meilleure prise en compte des interactions entre des paramètres atmosphériques et des
états de surface a été possible grâce à l’utilisation du modèle numérique de la dynamique de
l’atmosphère, Meso NH. Des simulations de ce modèle réalisées pour une date représentative
des conditions radiatives, ont donné des résultats encourageants et, qualitativement, proches
des mesures des stations. La mise en place des brises de pente et leurs interactions avec le
vent général apparaissent très clairement, comme nous l’avons souligné précédemment. Ceci
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