Montagne : observation, etude du manteau neigeux ( BERA )

Centre d’Etude de la Neige CEN

Centre d’Etude de la Neige CEN

Directrice du Centre : Marie Dumont

Adjointe à la directrice : Delphine Charlieu

Le Centre d’Études de la Neige a pour mission de mener des actions de recherche amont et finalisée dans tous les domaines liés à la nivologie et la météorologie de montagne. Ceci concerne l’amélioration des connaissances sur le matériau neige et les processus physiques qui s’y déroulent à toutes échelles, l’analyse et la prévision météorologique en zone de montagne, la télédétection du manteau neigeux et l’instrumentation spécifique associée à ce milieu. Ces travaux se traduisent par le développement et le transfert d’outils d’aide à la prévision du risque d’avalanches et le suivi de l’enneigement (notamment la chaîne SAFRAN – SURFEX/ISBA – Crocus-MEPRA, S2M), et des méthodes spécifiques pour la réanalyse et la projection climatique des conditions météorologiques de surface et de l’enneigement en zone de montagne.

Suivant le décret fondant Météo-France, « surveiller le manteau neigeux, en prévoir les évolutions et diffuser les informations correspondantes » est l’une des missions de l’Etablissement. A ce titre, le CNRM étudie la neige et le manteau neigeux dans le cadre de différentes applications : prévision du risque d’avalanche, rôle de la neige et de la cryosphère dans le système climatique, effets de la neige sur la ressource en eau des bassins versants et le débit des rivières de montagne. Pour ce faire, il s’appuie sur une unité dédiée : le Centre d’Etudes de la Neige (CEN). Le CEN dispose de multiples moyens : modèles numériques dédiés, mesures sur le terrain (sites de mesures fixes ou campagnes dédiées), expériences en en chambre froide. Il est structuré en 5 équipes, dont 3 équipes de recherche qui travaillent sur les thématiques liées au manteau neigeux, en balayant une large gamme d’échelles allant de l’échelle micrométrique (pour l’étude des propriétés physiques de la neige à l’échelle du grain de neige) à l’échelle planétaire (pour l’étude des interactions entre la couverture neigeuse et la variabilité climatique). Les deux autres équipes sont dédiées au soutien aux activités de recherche (informatique, administration, gestion, logistique).

Les moyens

Les moyens dont disposent les chercheurs du CEN sont constitués à la fois de modèles numériques, de bases de données nationales et d’équipements de mesures sur le terrain et de laboratoire.

Les modèles

Le CEN utilise et développe trois principaux modèles pour la prévision du risque d’avalance : SAFRAN, Crocus et MEPRA, ayant pour utilité respective de modéliser les données météorologiques en surface du mateau neigeux, les propriétés internes du manteau neigeux et sa stabilité mécanique.

  • Le module d’analyse objective SAFRAN , initialement développé au CNRM/CEN pour des besoins d’estimation opérationnelle des risques d’avalanche en zone montagneuse, est une application particulièrement bien adapté pour alimenter les modèles de surface à base physique nécessitant des données météorologiques complètes. Il est aussi utilisé opérationnellement pour le suivi hydrologique et l’estimation des débits sur toute la France métropolitaine. Ses principales caractéristiques sont l’utilisation d’une grille non régulière et une grande flexibilité dans les domaines d’analyse et les observations utilisées ainsi que la possibilité de tourner sur de petites configurations informatiques. SAFRAN est aussi un outil de recherche et de développement qui est à la base de nombreuses études sur la climatologie et l’impact du changement climatique.
  • Crocus est un modèle numérique unidimensionnel fondé sur la thermodynamique simulant le bilan d’énergie et de matière du manteau neigeux. Il a pour principal objectif de décrire de façon détaillée l’évolution des propriétés internes du manteau neigeux (transfert thermique, transfert radiatif) en s’appuyant sur une description semi-quantitative de l’évolution des propriétés morphologiques des grains de neige au cours de leur métamorphisme. Cette description permet de représenter de façon réaliste les flux d’énergie et de matière aux interfaces du manteau neigeux (sol et atmosphère).
  • MEPRA est un Modèle Expert d’Aide à la Prévision du Risque d’Avalanche. Son objectif est d’analyser la stabilité mécanique d’un manteau neigeux simulé par le modèle de neige Crocus et d’en déduire un risque de départ spontané et un risque de déclenchement provoqué d’avalanches. MEPRA est un outil d’aide aux diagnostics pour le prévisionniste avalanche dans l’analyse des nombreux manteaux neigeux (2618 points de simulation dans les Alpes et 2786 dans les Pyrénées). L’originalité de MEPRA réside dans son schéma d’analyse de la stabilité naturelle et accidentelle (passage de skieur) du manteau neigeux mélangeant approche mécanique et approche experte.

Grâce à la composante ISBA du modèle SURFEX, permetttant de représenter les surfaces continentales dans le modèles atmosphérique et hydrologiques (SURFEX représente plus généralement les surfaces urbaines, les lacs et les océans), la chaîne SAFRAN – SURFEX/ISBA-Crocus – MEPRA (S2M) constitue un outil opérationnel utilisé quotidiennement par les prévisionnistes avalanche. Ces modèles sont aussi utilisés pour certaines actions de recherche comme l’étude du transport de neige par le vent ou la climatologie nivo-météorologique.

Les équipements

Le CEN maintient plusieurs sites de mesures en Isère qui lui permettent de mener des campagnes expérimentales et de constituer des jeux d’observations nécessaires au perfectionnement et à la mise au point de nouveaux modèles :

Le laboratoire possède aussi des installations frigorifiques permettant la collecte d’échantillons sur le terrain et la réalisation d’expériences en conditions contrôlées (température et humidité de l’air), comme par exemple des expériences d’évolution de la neige au cours du temps.

Equipes de recherche

Observations du manteau neigeux et de ses interfaces

Matériau Neige

Équipe Modélisation nivo-météorologique

Equipe Soutien

Projets de recherche

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