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La recherche sur la grêle et les dommages dus à la grêle en Suisse

Jusqu’à la fin de l’année 2025, divers instituts de recherche suisses, en collaboration avec des partenaires industriels, étudient le phénomène climatique de la grêle : comment mesure-t-on et prévoit-on la grêle? Quelles sont ses répercussions en Suisse, avec le climat actuel et celui de demain ?

La grêle est le phénomène météorologique qui occasionne les plus graves dégâts en Suisse. Elle affecte particulièrement l’agriculture, les bâtiments et les véhicules. La grêle est un phénomène météorologique complexe, provoqué par des tempêtes aux caractéristiques très spécifiques. Les tempêtes et la survenue de la grêle sont difficiles à simuler et leur prévision est notoirement incertaine. Le fait que la grêle soit un phénomène très localisé et de courte durée complique la vérification des prévisions.

En 2022, l’EPF de Zurich, l’université de Berne, Agroscope et MétéoSuisse ont lancé le projet de recherche scClim.[1] Son principal objectif est de mener des recherches approfondies et de mieux comprendre la grêle, en étudiant de sa mesure et sa modélisation jusqu’à l’évaluation des dégâts occasionnés dans les conditions climatiques actuelles et futures. Une sélection de résultats (p. ex. les mesures de la grêle, les prévisions de la grêle, l’évaluation des dégâts causés par la grêle) sont régulièrement analysés avec les sapeurs-pompiers et des utilisateurs tests issus du secteur des assurances. L’objectif est de développer des produits utiles aux décideurs et décideuses et aux autres groupes d’intérêts, comme une évaluation du nombre de champs de céréales qui ont été endommagés par un épisode de grêle.

Du grêlon aux dégâts causés par la grêle

Les trois grands axes de recherche du projet sont la mesure de la grêle, les prévisions des tempêtes de grêle et la modélisation des effets de la grêle (y compris des dégâts causés par la grêle).

La mesure directe de la grêle est difficile, car c’est un phénomène très localisé et les grêlons ne restent que peu de temps sur le sol avant de fondre. Afin d’améliorer la détection de la grêle, le projet a comparé et combiné différentes techniques telles que les mesures par radar des cumulonimbus (Fig. 1a), les mesures des capteurs de grêle et les annonces de grêle reçues via l’application de MétéoSuisse.

Des modèles météorologiques haute résolution de MétéoSuisse peuvent simuler les tempêtes et la grêle (la Fig. 1c montre une prévision quotidienne de grêle à 8 heures du matin). Dans le projet, les simulations de grêle ont été analysées et comparées avec les mesures de grêle. Les simulations du climat ont fourni des informations sur la fréquence et l’intensité des épisodes de grêle dans un climat avec une hausse des températures de 3 °C.

Enfin, à l’aide des mesures et des simulations de la grêle, les scientifiques ont modélisé divers types de dégâts causés par la grêle. Pour cela, il n’est pas seulement important de savoir où une tempête de grêle se produit et quelle est la taille des grêlons, mais aussi où se trouvent les biens à risque tels que les champs de céréales, les véhicules ou les bâtiments. Pour estimer les dégâts causés par la grêle à un endroit donné, trois éléments doivent être réunis. Il faut tout d’abord que la taille des grêlons soit mesurée après l’épisode ou déterminée à l’aide des prévisions. Il faut également des informations sur les objets à risque, c’est-à-dire le nombre de bâtiments présentant des structures vulnérables ou la surface des champs de céréales. Enfin, les chercheuses et les chercheurs doivent évaluer à partir de quelle taille de grêlon un dégât donné sur un objet à risque est susceptible de survenir. En regroupant ces composantes, on obtient l’estimation des dégâts causés par la grêle, comme le nombre de bâtiments endommagés ou la proportion de champs de céréales touchés. Cette méthode permet de quantifier les dégâts causés par la grêle après des épisodes de grêle spécifiques (Fig. 1b, tirée de la Fig. 1a) ou d’établir des prévisions de la grêle (impact-based forecasts) (Fig. 1d, tirée de la Fig. 1c). Lors de la modélisation des dégâts causés par la grêle, les chercheuses et les chercheurs ont largement profité de la collaboration avec les établissements cantonaux d’assurance et les assurances agricoles. Les bases de données ont ainsi pu être améliorées et les informations les plus utiles pour la pratique ont pu être traitées.

Figure 1 : Capture d’écran des prototypes de site Web scClim avec des exemples de produits sur l’épisode de grêle du 25.08.2023. Sont représentés (a) une mesure par radar de l’épisode de grêle, (b) l’évaluation des dégâts causés par la grêle, fondée sur (a), (c) la probabilité de grêle dans le bulletin météo du matin, (d) les prévisions des dégâts causés par la grêle fondées sur (c) avec une indication de l’incertitude. Des informations détaillées sur les produits sont disponibles dans l’onglet « Product Description ».
Figure 1 : Capture d’écran des prototypes de site Web scClim avec des exemples de produits sur l’épisode de grêle du 25.08.2023. Sont représentés (a) une mesure par radar de l’épisode de grêle, (b) l’évaluation des dégâts causés par la grêle, fondée sur (a), (c) la probabilité de grêle dans le bulletin météo du matin, (d) les prévisions des dégâts causés par la grêle fondées sur (c) avec une indication de l’incertitude. Des informations détaillées sur les produits sont disponibles dans l’onglet « Product Description ».Image : Valentin Gebhart, Olivia Martius, Heini Wernli, Pierluigi Calanca, David N. Bresch
Figure 1 : Capture d’écran des prototypes de site Web scClim avec des exemples de produits sur l’épisode de grêle du 25.08.2023. Sont représentés (a) une mesure par radar de l’épisode de grêle, (b) l’évaluation des dégâts causés par la grêle, fondée sur (a), (c) la probabilité de grêle dans le bulletin météo du matin, (d) les prévisions des dégâts causés par la grêle fondées sur (c) avec une indication de l’incertitude. Des informations détaillées sur les produits sont disponibles dans l’onglet « Product Description ».
Figure 1 : Capture d’écran des prototypes de site Web scClim avec des exemples de produits sur l’épisode de grêle du 25.08.2023. Sont représentés (a) une mesure par radar de l’épisode de grêle, (b) l’évaluation des dégâts causés par la grêle, fondée sur (a), (c) la probabilité de grêle dans le bulletin météo du matin, (d) les prévisions des dégâts causés par la grêle fondées sur (c) avec une indication de l’incertitude. Des informations détaillées sur les produits sont disponibles dans l’onglet « Product Description ».Image : Valentin Gebhart, Olivia Martius, Heini Wernli, Pierluigi Calanca, David N. Bresch

La gestion de l’incertitude

L’estimation et la communication de l’incertitude constituent une composante importante des prévisions météorologiques et de la grêle. Les modèles météorologiques estiment ces incertitudes en simulant à plusieurs reprises l’évolution de la météo avec de légères variations des conditions initiales (prévisions d’ensemble). La figure 1c montre quelle proportion de ces simulations météorologiques prédit une taille de grêlon supérieure à 1 cm (échelle de couleurs). La figure 1d résume les prévisions des dégâts causés par la grêle à l’échelle cantonale, certaines prévisions correspondant à des parts de diagrammes circulaires et illustrant donc l’incertitude. L’échelle de couleurs correspond à l’estimation de la proportion de bâtiments endommagés. Dans le canton du Tessin, par exemple, l’un des onze cycles de prévisions estime un pourcentage de bâtiments endommagés compris entre 1,58 et 5% et trois des onze cycles de prévisions estiment un pourcentage entre 0,5 et 1,58%, etc.

Une collaboration étroite avec les groupes d’intérêts

Des réunions régulières permettent des échanges étroits avec les groupes d’intérêts du secteur économique et des services publics. L’objectif est avant tout de vérifier l’utilité quotidienne de ces recherches. Une page web prototype (pour plus d’informations: ), sur laquelle les chercheurs peuvent partager leurs résultats et leurs produits en temps réel, est un outil central pour échanger rapidement des informations. Les utilisateurs et les utilisatrices ont ainsi accès à diverses données qu’ils peuvent comparer avec leurs propres exemples et questions ouvertes (exemple dans la fig. 1). Ce prototypage rapide facilite la concertation avec les parties prenantes.

Perspectives du projet

L’évolution des tempêtes de grêle avec le changement climatique est l’une des autres questions centrales du projet. Elle est actuellement étudiée et est abordée dans le ProClim Flash 81. Par ailleurs, une sélection de résultats du projet scClim seront publiés dans la publication des scénarios climatiques CH2025 de MétéoSuisse et du National Centre for Climate Services (NCCS).[2]

Le projet scClim est financé par la Banque Nationale Suisse et durera jusqu’à fin 2025. Une cérémonie de clôture, à laquelle les parties prenantes au projet et un large public sont invités aura lieu début 2026. Les personnes intéressées peuvent s’inscrire par mail ().

(Les contributions reflètent l’opinion de leurs auteurs et ne correspondent pas nécessairement à la position de la SCNAT.)

[1] ETH Zürich. (2025). Homepage – scClim. https://scclim.ethz.ch/

[2] MeteoSchweiz. (2023). Klima CH2025. https://www.meteoschweiz.admin.ch/ueber-uns/forschung-und-zusammenarbeit/projekte/2023/klima-ch2025.html

Valentin Gebhart
Valentin GebhartImage : ETH Zürich
Valentin Gebhart
Valentin GebhartImage : ETH Zürich

Valentin Gebhart est chargé de cours au département des sciences des systèmes environnementaux de l'EPF de Zurich. Il a étudié les mathématiques et la physique à Fribourg et a obtenu un doctorat en technologies quantiques à Naples. Depuis 2024, il travaille comme PostDoc à l'EPF.

Olivia Romppainen-Martius
Olivia Romppainen-MartiusImage : ETH Zürich
Olivia Romppainen-Martius
Olivia Romppainen-MartiusImage : ETH Zürich

Olivia Martius est professeur à l'Institut de géographie de l'Université de Berne. Elle a étudié à l'EPF de Zurich.

Heini Wernli
Heini WernliImage : ETH Zürich
Heini Wernli
Heini WernliImage : ETH Zürich

Depuis 2009, Heini Wernli est professeur ordinaire de « Atmospheric Dynamics » à l'Institut de l'atmosphère et du climat, Département des sciences de l'environnement. Heini Wernli étudie la dynamique, la climatologie et la prévisibilité des systèmes météorologiques aux latitudes moyennes, ainsi que les processus de transport qui y sont liés dans l'atmosphère (d'eau, de poussière et de gaz à l'état de traces). Pour ce faire, son groupe de recherche combine modélisation numérique, expériences de terrain et algorithmes de diagnostic afin d'acquérir une compréhension approfondie du rôle des processus diabatiques dans la dynamique des systèmes météorologiques.

Pierluigi Calanca
Pierluigi CalancaImage : Agroscope
Pierluigi Calanca
Pierluigi CalancaImage : Agroscope

Pierluigi Calanca est collaborateur scientifique au sein du groupe de recherche Climat & Agriculture d'Agroscope. Dans ce rôle, il s'occupe principalement de l'analyse de données et de scénarios climatiques et du développement d'informations climatiques à haute résolution temporelle et spatiale, ainsi que de la modélisation de l'impact du changement climatique sur l'agroécosystème.

David N. Bresch
David N. BreschImage : Die Volkswirtschaft
David N. Bresch
David N. BreschImage : Die Volkswirtschaft

Depuis 2016, David Bresch est professeur ordinaire de risques météorologiques et climatiques à l'ETH Zurich et à MétéoSuisse. Ses recherches se concentrent sur les effets de la météo et du climat sur les systèmes socio-économiques. En combinant la modélisation numérique probabiliste (open source) des risques météorologiques et climatiques avec l'implication des décideurs et des utilisateurs finaux, ses recherches visent à explorer les moyens de renforcer leur résilience et de créer une compréhension commune de la vulnérabilité météorologique et climatique.