Croisement de simulations numériques des conditions d'enneigement avec une base de données socio-économiques spatialisée des stations de sports d'hiver : description de l'approche, application aux Alpes françaises et introduction de la prise en compte des pratiques de gestion (damage et neige de culture)

Crossing numerical simulations of snow conditions with a spatially‑resolved socio‑economic database of ski resorts: a proof of concept with and without accounting for snow management practices in the French Alps

François, H. ; Morin, S. ; Spandre, P. ; Lafaysse, M. ; Lejeune, Y. ; George-Marcelpoil, E.

Type de document
Article de revue scientifique à comité de lecture
Langue
Français
Affiliation de l'auteur
IRSTEA GRENOBLE UR DTGR FRA ; METEO FRANCE UMR 3589 CNRM GAME CEN GRENOBLE FRA ; IRSTEA GRENOBLE UR DTGR FRA ; METEO FRANCE UMR 3589 CNRM GAME CEN GRENOBLE FRA ; METEO FRANCE UMR 3589 CNRM GAME CEN GRENOBLE FRA ; IRSTEA GRENOBLE UR DTGR FRA
Année
2016
Résumé / Abstract
La neige au sol est une ressource essentielle pour le tourisme hivernal dans les régions montagneuses et en particulier pour les sports d’hiver. Les stations de ski sont d’ores et déjà sensibles à la variabilité des conditions météorologiques actuelles et sont menacées par le changement climatique sur le plus long terme. Nous présentons ici une approche dans laquelle les résultats détaillés de simulations du manteau neigeux ont été croisés avec une base de données socio‑économiques, spatialisée à l’échelle des stations et qui contient des informations sur 142 stations de ski réparties dans l’ensemble des Alpes françaises. Cette approche permet de prendre en compte de façon explicite les caractéristiques géographiques, topographiques (altitude, pente et aspect) et d’organisation spatiale (répartition des remontées mécaniques et structuration du domaine skiable) des stations étudiées. Un indice de la viabilité des stations a été élaboré à partir des informations ci‑dessus et des conditions d’enneigement naturel simulées de 2000 à 2012. Les résultats ont été comparés à des informations économiques (nombre de journées‑skieur), mettant en lumière une relation complexe entre fonction‑ nement des stations de ski et conditions d’enneigement naturel. La méthode exposée dans cette étude présente un fort potentiel pour des analyses articulant des critères physiques et socio‑économiques pertinents du fonctionnement de l’éco‑ nomie touristique hivernale ainsi que des projections dans l’avenir en fonction du changement climatique. L’intégration explicite des pratiques de gestion de la neige (neige de culture et damage) dans le modèle de manteau neigeux utilisé est requise pour améliorer l’adéquation avec la réalité, donc la pertinence, des résultats obtenus, ainsi que le montrent des résultats préliminaires de telles simulations.
Snow on the ground is a critical resource for winter tourism in mountain regions and in particular ski tourism. Ski resorts are significantly vulnerable to the variability of meteorological conditions already at present and threatened by climate change in the longer term. Here we introduce an approach where detailed snowpack simulation results were crossed with a resort‑level geographical and socio‑economic database containing information from about 142 ski resorts spanning the entire French Alps domain. This allows to take into account explicitly the geographical, topographical (altitude, slope and aspect) and spatial organisation (distribution of ski lifts and slopes) features of the ski resorts considered. A natural snow resorts viability index was built using all the above information and simulated natural snow conditions from 2000 to 2012. Results were compared to economically relevant information (skier days values) highlighting a complex relationship between ski resort operations and natural snow conditions. We provide preliminary results obtained when snow management practices (grooming and snowmaking) are implemented in the snowpack model used, which show promising prospects allowing in the future a finer analysis of the interactions between ski resorts operations and meteorological and climate conditions.
Source
Houille Blanche-Revue Internationale de l eau, vol. 2016, num. 4, p. 66 - 84

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