Lorsque nous envisageons de bonnes journées, nous nous concentrons généralement principalement sur la hauteur de la base des nuages et la force des thermiques, et nous concentrons la plupart de nos énergies à examiner les gradients de température et la qualité de la masse d’air. Cependant, les niveaux d’humidité du sol sont essentiels – et souvent ignorés. En effet, ils sont l’un des facteurs les plus importants pour la structure et la force des thermiques, mais les nuances de la variation de l’humidité du sol à travers différents terrains sont souvent négligées, ce qui signifie que nos prévisions sont loin d’être précises.

Pourquoi c’est critique ?

Réfléchissons à pourquoi le contenu en humidité du sol est si crucial. Comme nous le savons, les thermiques sont créés par le rayonnement solaire chauffant le sol. Cependant, nous devons également tenir compte de la quantité d’énergie qui est « perdue » lorsque l’humidité s’évapore du sol. Bien sûr, les champs de pâturage fortement saturés, que nous trouvons souvent après de longs hivers humides, ne fonctionneront pas aussi bien que les terres agricoles bien séchées et semi-arides. En règle générale, les thermiques sont beaucoup plus faibles après le passage des averses. Lorsque le soleil chauffe le sol, le changement de phase de l’eau liquide dans le sol en gaz dans l’air nécessite une énorme quantité d’énergie, « aspirant » tout le rayonnement solaire, au lieu de chauffer le sol pour produire de beaux thermiques forts.

Ne pas tenir compte du contenu en humidité du sol peut conduire à des variables inconnues tout aussi importantes que l’influence de la force du soleil lui-même. Et négliger cette variable conduit à des prévisions totalement erronées, en particulier lorsque le sol est très humide.

Modèles météorologiques

La plupart des centres météorologiques nationaux reconnaissent l’interaction entre le contenu en humidité du sol et les conditions climatiques, et ils cherchent à corriger les biais dans leurs modèles météorologiques en utilisant le contenu en humidité du sol comme paramètre de réglage. En effet, ils ajustent manuellement les niveaux d’humidité du sol dans leurs modèles à la hausse ou à la baisse pour « corriger » leurs résultats pour d’autres anomalies dans les paramètres qui leur sont importants, tels que la température de surface.

Mais bien sûr, la plupart des gens se soucient seulement de savoir s’il fera chaud ou froid un jour donné, ou s’ils se mouilleront en promenant le chien. Il n’est donc pas surprenant que la prédiction de la qualité des thermiques et des nuages cumulus ne soit pas une priorité pour un météorologue de centre météorologique. Et il est extrêmement facile d’introduire des biais en bidouillant l’humidité du sol dans l’entrée du modèle pour le rendre un peu plus humide et plus large, ou plus sec et plus chaud, et corriger ces biais, donc travailler de cette manière fonctionne largement bien et presque personne ne le remarque jamais. Cette manipulation est très répandue dans les modèles DWD ICON (Deutscher Wetterdienst), mais apparaît également de manière significative dans les modèles ECMWF (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme).

Certains pilotes se préoccupent toutefois

Les pilotes avertis dans les zones montagneuses remarquent comment les prévisions ignorent les caprices du terrain complexe où le contenu en humidité varie de l’extrêmement sec des hautes falaises calcaires aux environs incroyablement humides des gorges et des rivières au fond des vallées. Lorsque les modèles ne prennent pas cela en compte avec précision, cela a des conséquences catastrophiques sur les prévisions de phénomènes qui ne sont pas si intéressants pour les météorologues des centres météorologiques – comme les thermiques !

En effet, les pilotes qui vivent dans des régions comme les Alpes européennes bénéficient de prévisions moins précises et plus variables que les régions plates. Une grande raison de cette sous-performance dans la fiabilité des prévisions dans les régions montagneuses est que les informations de surface provenant de n’importe lequel des modèles (tels que GFS, ECMWF, ou autres) ne prennent pas en compte les variations de contenu en humidité entre les vallées et les sommets.

Cela signifie que les prévisions sont basées sur des suppositions incorrectes, ne prenant pas en compte le fait que les sommets sont beaucoup plus secs que les vallées. Les prévisions ne tiennent pas compte non plus de l’existence de rivières, ni du fait que certaines vallées sont encore couvertes de neige au début du printemps. Bien sûr, il est simplement trop coûteux de faire fonctionner des modèles météorologiques détaillés pour l’ensemble du globe, donc la plupart des modèles ont un point de prévision tous les 10 km environ. Cela signifie plus ou moins que les Alpes et autres grandes chaînes alpines sont chacune prévues comme de grands rochers homogènes.