This study uses principal component analysis (PCA) and clustering (CL) techniques to characterize the daily surface synoptic circulation patterns over the region 30°N-60°N by 30°W-15°E, for the period 1960-2001 using the NCEP/NCAR Reanalysis Project data. The methodology used, previously proposed by Esteban et al. (2005) to identify heavy snowfall days over Andorra (Pyrenees), involves a pre-processing approach consisting of a spatial standardization of the data used for the rotated PCA on S-mode analysis and correlation matrix, and Varimax rotation of the retained components. For the clustering process, an alternative approximation based on the PCA results (positive and negative phases) to decide the centroids and the number of groups for the K-means clustering is shown, followed by the rejection of the iterations for this non-hierarchical algorithm. Twenty sea level pressure (SLP) circulation patterns were obtained, with all days classified. The composite maps for SLP and 500 hPa geopotential height (GPH), the monthly distribution, and the long-term variability for each of the circulation patterns is obtained. The results are consistent with the subjective knowledge of the daily atmospheric circulation over the area treated, and seem to be an easy and accessible way for the synoptic studies of short-lived (from weekly to daily) phenomena. In addition, this methodology appears to be applicable to all climatic areas of the world, as it characterizes well enough the complex circulation variability at mid-latitudes, including the surface low-pressure gradient patterns normally located over the Mediterranean in summer.

Les problèmes liés à la répartition irrégulière de la neige transportée par le vent sont bien connus. L'accumulation de la neige par le vent joue un rôle dans le déclenchement des avalanches. Elle peut également créer des entraves à la circulation sur des axes routiers ou des voies ferrées. L'érosion du manteau neigeux par le vent peut aussi dé-grader les pistes de ski et être à l'origine de pertes d'exploitation importantes dans les stations de ski. Les consé-quences hydrologiques sont ·aussi importantes parce que la neige transportée par le vent peut déterminer la quantité d'eau de l'aquifère d'un bassin; il ne faut pas oublier que la neige constitue une importante ressource en eau. Ce thème a, depuis longtemps, suscité des études. Nous pouvons citer les travaux réalisés par Tabler [Il est donc évident que connaître la répartition spatiale de la neige transportée par le vent peut aider à résoudre de nombreux problèmes dans le domaine des risques naturels et, par ailleurs, une meilleure connaissance des effets spatiaux du transport de neige par le vent peut être utile en hydrologie pour une meilleure estimation de la ressource en eau.Dans le cadre d'un projet européen consacré à l'étude des avalanches, nous avons abordé le sujet du transport de neige par le vent à travers l'exploitation de données nivo-météorologiques recueillies sur un site suisse: le Stillberg ( fig. 1).Le but de notre travail est d'étudier la distribution spatiale de la neige transportée par le vent, dans une zone de départ d'avalanches en haute montagne. Il n'est pas exclu que les résultats de cette étude puissent être utilisés pour d'autres contextes d'utilisation.De façon plus précise, nous souhaitons, dans un premier temps, comprendre l'effet de la topographie sur celle ré-partition. Dans un deuxième temps, nous essayons, grâce aux données de terrain et à une meilleure compréhension de cet effet, de valider et d'améliorer un modèle de transport de neige par le vent existant au sein du système ELSA [6].Space distribution study of the effects of wind snow transport

ABSTR ACT. Field data from Stillberg (Switzerl a nd ), provided by SFISAR, have been a nalysed in order to understa nd th e spati al di stribution of snow transported by wind in avala nche-sta rting zones. T he results have bee n used to develop a new empirical model for snowdrift distribu tion. T his model constitutes the "snow-wind modul e" of the knowledge-based comp uter system ca ll ed ELSA.The model is based on a n empirical para meter call ed the wind or "aeoli en" coeffi cient.It represents th e relation between two snow heig hts at a give n place: th e snow acc umulated at the end ofa wind peri od (or wind epi sode) a nd th e snow available for transport at the beginning of the wind period. The wind coeffi cient has been established using fi eld data from the Still berg site.

de Olalla Rizo (1), Martí Val1 Mayans (2), Montserrat Miret Mases (2), Roser Clos Guix (l), Jordi Casabona Barbar& (2), Joan A. Cay15 Buqueras (l), y Grupo Colaborador *.

Field data from Stillberg (Switzerland), provided by SFISAR, have been analysed in order to understand the spatial distribution of snow transported by wind in avalanche-starting zones. The results have been used to develop a new empirical model for snowdrift distribution. This model constitutes the “snow-wind module” of the knowledge-based computer system called ELSA.The model is based on an empirical parameter called the wind or “aeolien” coefficient. It represents the relation between two snow heights at a given place: the snow accumulated at the end of a wind period (or wind episode) and the snow available for transport at the beginning of the wind period. The wind coefficient has been established using field data from the Stillberg site.