Améliorer la prévision de température en montagne par des descentes d'échelle

International audienceIn mountain areas, a numerical model with high spatial resolution is necessary to forecast the local meteorological conditions and the natural hazard such as avalanches. To limit time-consuming computations, downscaling methods were used to produce meteorological fields within a grid spacing of 500 m in the Alps from the Météo-France 1.3 km resolution forecast model (Arome). The evaluation focuses on the 2 meters temperature which is a key variable in snowpack changes. One method employs a correction based on a local vertical temperature lapse rate. Its impact is quite positive in some atmospheric conditions but remains limited by the Arome bias.En montagne, la prévision du temps et d'aléas aussi dangereux et localisés que les avalanches requiert une modélisation de l'atmosphère à haute résolution spatiale. Palliant des simulations coûteuses, des méthodes de descente d'échelle ont été appliquées pour produire des champs météorologiques à 500 m de résolution, sur les massifs alpins, à partir des prévisions issues du modèle Arome à 1,3 km. L'évaluation s'est concentrée sur la température à 2 mètres, paramètre météorologique clé pour la physique du manteau neigeux. Une descente d'échelle exploite un profil thermique environnemental. Sa pertinence est démontrée dans certaines configurations météorologiques, mais les erreurs intrinsèques au modèle Arome contraignent son potentiel. In mountain areas, a numerical model with high spatial resolution is necessary to forecast the local meteorological conditions and the natural hazard such as avalanches. To limit time-consuming computations, downscaling methods were used to produce meteorological fields within a grid spacing of 500 m in the Alps from the Météo-France 1.3 km resolution forecast model (Arome). The evaluation focuses on the 2 meters temperature which is a key variable in snowpack changes. One method employs a correction based on a local vertical temperature lapse rate. Its impact is quite positive in some atmospheric conditions but remains limited by the Arome bias