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Climatologie de la grêle

Les tempêtes de grêle frappent fréquemment la Suisse et occasionnent chaque année des dégâts de plusieurs millions de francs. La fréquence d’occurrence de la grêle présente une forte variabilité régionale. MeteoSuisse observe et analyse la fréquence des évènements de grêle et les tailles des grêlons au moyen du réseau suisse de radar météorologiques. Les cartes climatologiques montrent, à partir de 2002, le nombre de jours de grêle ainsi que la taille des grêlons à l’échelle annuelle et mensuelle avec une haute résolution spatiale. Les valeurs mensuelles à long terme ainsi que les temps de retour statistiques pour chaque taille de grêlons sont également calculés. Cette climatologie de la grêle est issue d’un partenariat public-privé et offre à l’utilisateur une base homogène pour l’évaluation du risque des évènements de grêle.

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Les dégâts de plusieurs millions de francs qui surviennent chaque année aux bâtiments, voitures et cultures agricoles montrent de façon poignante les conséquences de gros évènements de grêle. Les meilleures références pour une estimation fiable du danger de grêle sont les méthodes de mesures offrant une haute résolution temporelle et spatiale, ainsi que les série de données à long terme. Ainsi, les radars météorologiques de MeteoSuisse offrent une base de données fiable pour l’établissement d’une climatologie de l’occurrence de grêle en Suisse.

Cette climatologie se compose d’une part de cartes raster représentant le nombre moyen de jours de grêle annuel et des informations sur les tailles de grêle par année ou par mois (voir Cartes raster du climat), et d’autre part de cartes estimant le temps de retour pour une taille de grêlon donnée (voir Cartes des periodes de retour). Une méthode de réechantillonnage statistique (HailStoRe) a été conçue pour permettre l’établissement des cartes des temps de retour. Cette méthode se base sur les évènements de grêle observés afin de générer de manière stochastique des évènements de grêle inobservés mais climatologiquement vraisemblables, qui servent ensuite de base pour estimer précisément les probabilités d’occurrence.

La création de tels produits climatologiques, qui se veulent faciles d’accès et orientés vers l’utilisateur, a été rendue possible grâce à l’union des connaissances et des besoins des participants du projet, issus du monde de l’assurance, de la construction, de la protection de la population, de l’agriculture et de la foresterie. Le projet "Climatologie Suisse de la grêle" est un projet phare du National Centre for Climate Services (NCCS).

Climatologie de la grêle

Cartes raster mensuelles et annuelles

L’occurence de la grêle et de tailles spécifiques de grêlons est décrite au moyen des paramètres  nombre de jours de grêle et taille des grêlons. Ils indiquent le nombre de jours de grêle pendant le semestre d’été (Avril à Septembre), ainsi que le nombre total de jours de grêle pendant ces six mois.

Les jours de grêle sont calculés au moyen de l’algorithme radar POH: un jour de grêle se caractérise par un dépassement à un point donné pendant au moins cinq minutes (durée d’une mesure radar) d’une valeur seuil de 80% de probabilité d’occurrence de la grêle. Des comparaisons avec des bases de données de dégâts de grêle ont montré que la valeur-seuil de 80% représente bien l’étendue et l’occurrence de la grêle (Nisi et al. 2016). Lorsque les jours de grêle sont calculés pour une grande région, par exemple pour toute la Suisse, on utilise un critère de superficie en kilomètres carrés (par exemple 100 km2). Si pour un jour la surface touchée par la grêle est plus grande que ce critère de superficie, le jour est considéré comme un jour de grêle.

Les informations concernant la taille des grêlons sont calculées sur la base de l’algorithme radar MESHS. Elles indiquent, par mois et par année, quelle est la taille maximale d’un grêlon attendue par kilomètre carré sur la base des mesures radar (1 km2).

Toutes les cartes raster mensuelles et annuelles sont calculées pour les mois du semestre d’été, caractérisé par une plus forte activité convective. Les cartes annuelles sont mises à jour à chaque fin de période convective.
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Cartes de grêle

Les cartes grêle montrent les moyennes mensuelles et annuelles pour différents paramètres de grêle. Les écarts entre les valeurs climatiques actuelles et la moyenne à long terme sont également illustrés. Les cartes fournissent ainsi des informations climatiques importantes, reconnaissables d'un coup d'œil pour toutes les régions de Suisse. Les cartes de grêle ne sont disponibles que pendant la saison de la grêle, d'avril à septembre.

Cartes des valeurs moyennes à long terme

Les moyennes annuelles et mensuelles à long terme des paramètres taille des grêlons et nombre de jours de grêle sont calculées pour chaque km2 en Suisse. Les cartes montrent le nombre moyen de jours de grêle par année et la fréquence d’évènements de grêle avec certaines tailles de grêlons, par exemple d’une taille d’au moins 2 cm ou 4 cm.

La fréquence de grêle en Suisse, illustrée par le nombre de jours de grêle, présente une structure spatiale clairement définie. Les régions les plus touchées par la grêle sont situées dans le sud du Tessin, dans l’Emmental, la région du Napf, ainsi que le long du Jura. Au sud du Tessin, certaines régions sont en moyenne frappée par la grêle jusqu’à trois fois par année. Les régions Alpines sont beaucoup plus épargnées et en règle générale, pendant la période de mesure, on n’y observe des évènements de grêle que de manière isolée. Une exception est le nord des Grisons, où la fréquence de grêle est un peu plus élevée et où l’on a pu observer un jour de grêle en moyenne tous les 2 à 3 ans.

En raison de la rareté de la grêle, la moyenne de la taille des grêlons sur plusieurs années n'est pas significative. Le nombre de jours où la taille maximale des grêlons est d’au moins 2 cm et 4 cm est fourni comme climatologie. Ceux-ci permettent une déclaration robuste sur la fréquence des événements de certaines tailles de grêle.

Ces analyses se basent sur toutes les données radar de grêle depuis 2002. Les moyennes à long terme sont disponibles, au choix pour la période entière (2002 jusqu’à aujourd’hui) ou pour la période de la plus récente génération de radars (2013 à aujourd’hui). Pour les années 2002 à 2012, qui se basent sur les mesures de l’ancienne génération de radar, on observe des régions isolées où l’incertitude des résultats est grande. Cette incertitude se traduit par la présence de structures en vagues ou rayons autour de la station radar de la Dôle. Ces artefacts de mesures ont été complètement éliminés avec la nouvelle génération de radars.
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Climatologie de la grêle

Les moyennes annuelles et mensuelles à long terme des paramètres taille des grêlons et nombre de jours de grêle sont calculées pour chaque km2 en Suisse. Les cartes montrent le nombre moyen de jours de grêle par année et la fréquence d’évènements de grêle avec certaines tailles de grêlons, par exemple d’une taille d’au moins 2 cm ou 4 cm.

Evolution temporelle des jours de grêle

Si la grêle est localement un phénomène rare, sa fréquence devient élevée lorsque l’on considère la Suisse dans son ensemble. Depuis le début des mesures en 2002, on observe en moyenne 33 jours de grêle par année (+/- 9 jours), pendant lesquels une surface d’au moins 100 km2 est touchée par la grêle.

Les jours de grêle sont fréquents pendant le semestre d’été, d’Avril à Septembre, et sont beaucoup plus rares pendant le reste de l’année.  Le maximum mensuel de jours de grêle est ainsi atteint en Juin, Juillet et Août. Pendant la période de temps de 2002 à aujourd’hui, on a ainsi observé une moyenne de 10 jours de grêle en Juillet.

L’évolution temporelle du nombre de jours de grêle par année montre une grande variabilité inter-annuelle.  Les années 2003, 2008, 2009 et 2017/2018 se caractérisent ainsi par une grande occurrence de grêle, alors qu’au contraire on a observé très peu de grêle en 2010 et 2014.

Evènement de grêle: Un évènement de grêle caractérise toute occurrence de grêle en Suisse pendant 24 heures de 6UTC à 6UTC du jour d’après. Cette période de temps prend en considération le fait que pendant les premières heures du matin, l’activité de grêle est à son minimum, et permet ainsi une séparation optimale d’évènements de grêle indépendants.
Zone de grêle: Nous definons par zone de grêle la trajectoire ainsi que la zone d’impact d’une cellule orageuse détectée à l’aide de l’algorithme de suivi de cellules orageuses de MeteoSuisse.
Jour de grêle: On définit comme jour de grêle en un point donné (pixel radar), un jour pendant lequel la valeur-seuil de probabilité de grêle POH ≥ 80 % est dépassée. Dans l’analyse de plus grandes régions, on utilise un seuil sur la surface minimale correspondant aux pixels radar impactés par la grêle. Pour l’ensemble de la Suisse un seuil de 100 km2 a été utilisé.
Taille des grêlons: La taille de grêlons correspond au diamètre d’un grêlon. Dans le meilleur des cas, on mesure cette grandeur à l’aide d’une règle, mais on la définit plus souvent de manière relative, en se référant à des objets usuels, comme par exemple une pièce de monnaie.  Lorsqu’on l’on estime la taille des grêlons à l’aide de mesures radar, on utilise un algorithme de calcul (voir MESHS).
MESHS: MESHS est une abréviation de "Maximum Expected Severe Hail Size" et définit la taille maximale de grêlon attendue au sol à l’intérieur d’un pixel radar de 1 km2 (Treloar 1998 und Joe et al. 2004).
POH: POH est une abréviation de  "Probability of Hail" et définit la probabilité de grêle attendue au sol à l’intérieur d’un pixel radar de 1 km2 (Waldvogel et al. 1979 und Foote et al. 2005).
LEHA: LEHA est une abréviation de "Largest Expected Hail on a reference Area" et définit la taille maximale de grêlon attendue sur une zone de référence plus petite que le kilomètre carré considéré par MESHS.  LEHA est une dérivation statistique issue de la valeur MESHS. Il faut noter que le grêlon de taille maximale attendu par MESHS pourrait impacter une ou plusieurs surfaces de référence LEHA. La probabilité est toutefois très faible. Dans la plupart des petites zones de référence on attend ainsi la valeur LEHA (plutôt que MESHS).
Empreinte ou footprint: On appelle empreinte ou footprint la structure spatiale à haute résolution de la taille de grêlon MESHS à l’intérieur d’une zone de grêle spécifique.
Jeu d’évènements stochastique: Un jeu d’évènement stochastique généré aléatoirement à l’aide d’un algorithme statistique de réechantillonage. L’intérêt d’un jeu d’évènements stochastique est de pouvoir mettre en évidence les dangers de grêle, dans les régions où, en raison d’une série temporelle limitée, on n’a pu jusqu’à présent observer d’évènement de grêle, mais où la présence de grêle est plausible d’un point de vue climatologique et météorologique.  On peut par exemple estimer ainsi les dégâts potentiels avec une approche stochastique (aléatoire).

  • Bloemendaal N., Haigh I. D., de Moel H., Muis S., Haarsma R. J., J. C. J. H. Aerts (2020). Generation of a global synthetic tropical cyclone hazard dataset using STORM,  Scientific Data, 7, 40
  • Foote G.A., Krauss T.W. and V. Makitov (2005).  Hail metrics using convectional Radar, Proceedings of the 16th Conference on Planned and Inadvertent Weather Modification, San Diego, CA, USA
  • Joe P., Burgess D., Potts R., Keenan T., Stumpf G., Treloar A.B.A. (2004). The S2K severe weather detection algorithms and their performance, Weather Forecast., 19, pp. 43-63
  • Nisi L., Martius O., Hering A., Kunz M., Germann U. (2016). Spatial and temporal distribution of hailstorms in the Alpine region: a long-term, high resolution, radar-based analysis
    Q. J. R. Meteorol. Soc., 142, pp. 1590-1604
  • Schwierz, C., Köllner-Heck, P., Zenklusen Mutter, E., Bresch, D. N., Vidale, P.-L., Wild, M., Schär, C. (2010). Modelling European winter wind storm losses in current and future climate, Clim. Change, 101, pp. 485-514, 748
  • Treloar A.B.A. (1998). Vertically integrated radar reflectivity as an indicator of hail size in the greater Sydney region of Australia, Proceedings of the 19th Conference on Severe Local Storms, Minneapolis, MN, USA, pp. 48-51
  • Waldvogel A., Federer B., P. Grimm (1979). Criteria for the detection of hail cells, J. Appl. Meteorol., 18, pp. 1521-1525

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