Fin mai 2021, 172 coureurs se sont lancés dans un ultramarathon de 100 kilomètres (62 milles) dans le nord-ouest de la Chine. À midi, alors que les coureurs se frayaient un chemin à travers une partie accidentée et à haute altitude du parcours, les températures ont plongé, des vents violents ont fouetté les pentes et la pluie verglaçante et la grêle ont frappé les coureurs. Le lendemain, le nombre de morts de la tempête soudaine était passé à 21.
Une nouvelle étude revient sur l’événement mortel dans le but de tester comment la modélisation hyper-locale peut améliorer la précision des prévisions pour les événements de montagne. Les coureurs ont eu des ennuis car les prévisions météorologiques horaires pour la course sous-estimaient la tempête. Selon la nouvelle étude publiée aujourd’hui dans le Journal of Geophysical Research: Atmosphères .
Les prévisions horaires pour la course de 2021 étaient basées sur des processus atmosphériques à relativement grande échelle, avec des modèles fonctionnant à une résolution de trois kilomètres – suffisante pour la plupart des prévisions régionales, mais trop grossière pour capturer le temps « hyper-local » comme la tempête qui a frappé le bien sûr, explique Haile Xue, climatologue au Centre chinois de modélisation et de prévision du système terrestre CMA et auteur principal de la nouvelle étude. Même si un avis de vent et de température froide avait été émis la nuit précédente, il manquait la résolution nécessaire pour identifier les zones de danger sur le parcours.
« Une prévision de température apparente basée sur une simulation à haute résolution peut être utile » en plus des prévisions régionales générales, a déclaré Xue. Des conditions comme la tempête de 2021 sont courantes dans les montagnes à des altitudes extrêmement élevées, telles que le mont Everest et Denali, indique le document. Bien que moins fréquentes à basse altitude, lorsque de telles tempêtes se produisent, elles peuvent frapper soudainement et entraîner des blessures et des pertes de vie.
La nouvelle étude utilise des données topographiques du parcours, à des dizaines de mètres de résolution plutôt qu’à des kilomètres, pour modéliser les conditions météorologiques hyper-locales créées par les montagnes. Avec une résolution de deux ordres de grandeur plus fine que les prévisions originales pour ce week-end, ainsi que des considérations détaillées sur la topographie montagneuse, le modèle a recréé avec précision les conditions de tempête de la course et a même offert un meilleur aperçu de ce qui aurait pu se passer ce jour-là.
La prévision initiale incluait un front froid à grande échelle, qui aurait entraîné des baisses de température et des vents plus forts, mais pas extrêmes, avec seulement un avis de vent à basse altitude émis. La nouvelle étude a révélé que la température apparente aurait pu chuter jusqu’à -10 degrés Celsius (14 degrés Fahrenheit), soit environ 3 degrés Celsius de moins que ce que prévoyaient les modèles originaux.
Le modèle a également généré une « prévision d’impact », y compris la température apparente, qui aurait pu baisser encore plus car il prend en compte l’humidité et inclurait idéalement l’effet des vêtements ou de la peau mouillés sur la température corporelle. Les inclure dans les prévisions, dit Xue, pourrait aider à atténuer le risque d’hypothermie.
En plus de la météo, la planification de la course et les exigences en matière d’équipement pour les coureurs ont été discutées après l’événement. De nombreuses épreuves d’endurance nécessitent de nombreuses couches pour se protéger de la chaleur et de la pluie ; ceux-ci ont été suggérés mais non requis, ce qui aurait pu contribuer à la perte de vie. Des prévisions météorologiques précises et des exigences en matière d’équipement sont essentielles pour qu’un événement soit sûr.
Haile Xue et al, Simulation de l’effet des montagnes à petite échelle sur les conditions météorologiques lors de l’ultramarathon de mai 2021 dans la province de Gansu, en Chine, Journal of Geophysical Research: Atmosphères (2022). DOI : 10.1029/2022JD036465