| Résumé | L'estimation du danger d'avalanche par des observateurs sur le terrain est en grande partie basée sur des déductions intuitives, dont le succès dépend de l'expérience personnelle de l'observateur dans son secteur particulier. On a fait plusieurs tentatives dans le passé pour quantifier ces processus par des modèles statistiques basés sur des données météorologiques. Des formes dérivées de la technique d'analyses à variables multiples, connues sous le nom d'analyses linéaires discriminantes, ont été essayées avec un succès seulement partiel. Des variables liées entre elles et des données auto-corrélées, l'omission de termes de décalage dans le temps, l'insuffisance des variations des valeurs de la variable dépendante et les difficultés d'échantillonnage se sont combinées pour affaiblir l'efficacité de l'approche discriminante. Ces problèmes et la nature du phénomène font penser que l'on peut recourir à une approche d'une fonction stochastique de transfert de séries chronologiques. Un schéma numérique de pondération a été imaginé pour la représentation de l'activité des avalanches dans le secteur de Rogers Pass en Colombie Britannique par des codes donnant pour chaque événement le point extrême d'arrivée, l'étendue et le taux d'humidité. Différents types d'analyses de corrélation appliqués aux données de la periode 1965-73 ont été mis au point, utilisant le schéma "optimum" de pondération pour répresenter l'activité des avalanches et les variables météorologiques les plus significatives selon les résultats des analyses de corrélation. Les courbes de prévision construites d'après ces modèles relativement simples montrent une bonne concordance avec les données réelles, aussi bien pour la description que pour la prévision d'une situation. |
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