| Summary: | L’étude du permafrost de paroi rocheuse a débuté depuis à peine une décennie. La compréhension du rôle de la dégradation du permafrost sur l’instabilité des parois se fonde en premier lieu sur la connaissance de sa distribution spatiale. Les difficultés de la cartographie du permafrost de paroi résultent de son invisibilité et de son extrême sensibilité aux conditions locales, ce qui rend sa modélisation indispensable. Un modèle statistico-empirique élaboré pour cartographier le permafrost à l’échelle des Alpes est ici appliqué au massif du Mont Blanc, en intégrant des variables d’entrée locales à haute résolution spatiale. L’influence de la résolution spatiale du modèle numérique d’altitude utilisé en donnée d'entrée est évaluée : la différence de température de sortie peut atteindre 2°C pour un même modèle entre une résolution à 4 m et une à 30 m. Une cartographie du permafrost des parois du massif est proposée à partir d'un indice permettant estimer sa présence. Il couvrirait de 45 à 79% des 86 km² de parois ≥ 40° du massif il pourrait être présent sur quelques secteurs structuralement favorables (fracturation importante) dès 1 900 m d’altitude en face nord et 2 400 m en face sud. Sa présence serait plus continue à partir de 2 600 m en face nord et 3 000 m en face sud, mais il ne couvrirait la totalité des parois qu’à partir de 3 600 m, quelle que soit l’exposition. L’interprétation de la carte d’indice de permafrost nécessite de tenir également compte de l’effet de facteurs autres que le contrôle topoclimatique et non intégrés au modèle, telles que la fracturation et la présence de neige. The study of rock wall permafrost has only started ten years ago. The understanding of the role of permafrost degradation in rock wall instabilities must be firstly based on the knowledge of its spatial distribution. The difficulties in mapping rock wall permafrost result as much from its invisibility as its extreme sensitivity to local settings. Thus its modelling becomes an essential tool. An empirico-statistical ...
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