Imaginez prendre des photos de milliers de flocons de neige sous trois angles différents avec un instrument spécialisé installé à une altitude de 2, 500 mètres. Imaginez ensuite utiliser 3, 500 de ces images pour entraîner manuellement un algorithme à reconnaître six classes différentes de flocons de neige. Et, finalement, imaginez utiliser cet algorithme pour classer les flocons de neige dans les millions d'images restantes dans ces six classes à une vitesse vertigineuse. C'est exactement ce qu'ont fait les chercheurs du Laboratoire de télédétection environnementale (LTE) de l'EPFL, dans un projet piloté par Alexis Berne. Leur approche pionnière a été présentée dans le dernier numéro de Techniques de mesure atmosphérique .

"La communauté scientifique essaie d'améliorer la mesure et la prévision des précipitations depuis plus de 50 ans. Nous avons maintenant une assez bonne compréhension des mécanismes impliqués dans la pluie, " dit Berne. " Mais la neige est beaucoup plus compliquée. De nombreux facteurs - comme la forme, la géométrie et les propriétés électromagnétiques des flocons de neige individuels - affectent la façon dont les cristaux de neige renvoient les signaux aux radars météorologiques, rendant notre tâche beaucoup plus difficile. Et nous n'avons toujours pas une bonne idée de la teneur en eau liquide équivalente des flocons de neige. Notre objectif avec cette étude était de mieux comprendre exactement ce qui tombe quand il neige, afin que nous puissions éventuellement améliorer les prévisions de chutes de neige à haute altitude. » Berne voit également d'autres applications pour les résultats de l'équipe, comme une estimation plus précise de l'équivalent en eau stocké dans le manteau neigeux pour l'irrigation et l'hydroélectricité.

Identifier les flocons de neige et leur degré de givrage

Pour atteindre leur objectif, les chercheurs ont acquis une caméra multi-angle pour flocons de neige (MASC) - un instrument sophistiqué composé de trois caméras synchronisées qui prennent simultanément des images haute résolution (jusqu'à 35 microns) de flocons de neige lorsqu'ils passent à travers un anneau métallique.

En collaboration avec l'Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse et l'Institut de recherche sur la neige et les avalanches, ils ont installé le MASC sur un site près de Davos, à une altitude de 2, 500 mètres, où il a pris des photos pendant tout un hiver et sur un site côtier de l'Antarctique, où il a pris des photos pendant tout un été austral. Ils ont ensuite exécuté leur algorithme pour classer les images de flocons de neige en six classes principales sur la base de la classification existante :cristaux planaires, cristaux colonnaires, Graupelles, agrégats, combinaison de cristaux colonnes et plans, et de petites particules.

Les chercheurs ont utilisé les photos prises par le MASC pour déterminer également le degré de givrage de chaque flocon de neige en fonction de sa rugosité de surface (image 3). "Les flocons de neige changent de forme lorsqu'ils tombent dans l'atmosphère - en particulier à travers les nuages, " dit Berne. " Certains d'entre eux accumulent du givre et deviennent des cristaux de neige plus ou moins givrés [#3-5 dans l'image], tandis que d'autres restent vierges et ont un indice de givrage très faible. » Le givrage est important car c'est le processus qui transforme les gouttelettes d'eau des nuages ​​en précipitations sous forme de glace - en d'autres termes, neiger.

Comparaison des flocons de neige alpins et antarctiques

L'étape suivante consistait à comparer les résultats obtenus à partir des photos prises près de Davos dans les Alpes suisses avec celles prises en Terre Adélie sur la côte de l'Antarctique. Cela a révélé des différences significatives dans la fréquence d'apparition de chaque famille de flocons de neige. La plupart des flocons de neige dans les Alpes sont des agrégats (49%), suivi de petites particules et de graupels. Cependant, en Antarctique, la majorité étaient de petites particules (54 %), suivis des agrégats et des graupels.

Selon Berne, ces différences peuvent être expliquées. "Les vents violents de l'Antarctique érodent continuellement le manteau neigeux et entraînent la formation de minuscules particules de neige. De plus, Les flocons de neige antarctiques ont beaucoup moins de givre que les flocons de neige alpins parce que l'air antarctique est beaucoup plus sec. ' flocon de neige - s'est avéré rare sur les deux sites, ne représentent que 10 % des flocons de neige dans les Alpes et 5 % des flocons de neige en Antarctique.

Approche multi-instrumentale

Pour faire face à la complexité des multiples processus impliqués, les scientifiques s'appuient généralement sur plusieurs instruments différents pour effectuer des mesures météorologiques et des prévisions météorologiques. Les résultats obtenus par l'équipe de Berne apporteront donc encore plus d'informations lorsqu'ils seront combinés avec d'autres instruments, comme les radars météo, qui collectent des données sur les nuages ​​et les précipitations dans toutes les couches de l'atmosphère.

Dans le cadre de l'expérience internationale d'intercomparaison des précipitations solides (SPICE), MétéoSuisse a installé un pluviomètre à côté du MASC sur le site de Davos. Les données n'ont pas encore été entièrement analysées, mais en comparant le type de flocons photographiés par le MASC avec la quantité d'eau collectée sur une période donnée, l'équipe pourra tester différentes hypothèses sur la teneur en eau liquide des flocons de neige, qui reste une énigme pour les scientifiques de l'atmosphère.

Une campagne de mesure lors des Jeux Olympiques d'hiver de 2018

Pour étayer leurs découvertes, L'équipe de Berne a besoin de collecter plus de données. Ils ont renvoyé leur MASC en Antarctique pour une autre collecte de données cette année; il se dirigera ensuite vers les montagnes de Corée du Sud en 2018 pour les Jeux olympiques d'hiver qui se dérouleront à Pyeongchang. "Plus nous avons de données, plus nos calculs seront fiables, " dit Berne.

Ce projet de recherche combine recherche fondamentale et recherche appliquée. Il implique trois scientifiques :Alexis Berne et Christophe Praz du Laboratoire de télédétection environnementale de l'EPFL et Yves-Alain Roulet de MétéoSuisse (Office fédéral de météorologie et de climatologie). MétéoSuisse travaille avec l'EPFL depuis plusieurs années pour améliorer ses estimations de précipitations et son modèle numérique de prévision météorologique.