Actuellement, la prévision des avalanches est effectuée par des experts à partir des données des stations météorologiques locales et des observations sur le terrain des opérateurs de ski et de ski de fond, des moniteurs d'avalanches des transports et de l'industrie et des bénévoles qui testent manuellement la couverture neigeuse.
Selon une nouvelle étude publié dans la revue Cold Regions Science and Technology, des modèles de couverture de neige simulée développés par une équipe de chercheurs canadiens peuvent détecter et suivre de fines couches de neige. Cela peut détecter le risque d'avalanche d'une manière unique et fournir également aux prévisionnistes un outil fiable supplémentaire lorsque les données locales sont insuffisantes ou indisponibles.
Parmi les aléas naturels, celui des avalanches provoque toujours des décès évitables. Il existe déjà des modèles de prévision depuis quelques décennies, et ils s'améliorent constamment, mais ils ne sont pas appliqués efficacement. Aujourd'hui, les simulations développées par les chercheurs permettent de déterminer le risque d'avalanches, tant naturelles qu'artificielles, pour tous types de problèmes. Neige fraîche, neige mouillée, rafales de vent, couches faibles persistantes, tout.
Prédire les avalanches, sauver des vies
"Décrire les situations typiques que l'on peut rencontrer est une excellente méthode pour communiquer sur le risque d'avalanches", explique le météorologue. Simon Horton"Dans de nombreuses situations, cependant, il existe une grande incertitude quant aux évaluations humaines des phénomènes que ces types de phénomènes provoquent. paysage ils pourront produire".
C’est là que le fait de disposer de solutions plus automatisées pouvant aider à prédire les dangers potentiels peut aider les météorologues à préparer des prévisions plus exactes et plus précises. Les résultats de l'étude ont montré que le modèle développé est cohérent avec les fréquences réelles d'avalanches observées au Canada au cours des 16 dernières années. Et cela a surtout démontré que cette approche a le potentiel de soutenir la prévision des avalanches à l’avenir.
