Six ouragans majeurs qui ont englouti le bassin atlantique en 2017 ont été un rappel dévastateur de la vulnérabilité des communautés côtières, où réside plus de la moitié de la population américaine.

Et s'il existait un meilleur moyen de prévoir et de communiquer les impacts économiques dommageables de ces tempêtes, avant qu'ils n'arrivent ?

Les ingénieurs civils de la Colorado State University ont développé une nouvelle approche innovante pour évaluer la résilience des communautés côtières aux ouragans. Ils ont créé un "modèle de niveau d'impact d'ouragan à risques multiples, " qui estime les dommages économiques causés par les tempêtes, avant qu'ils n'arrivent.

Le modèle d'impact est détaillé dans un article récent de Communication Palgrave , écrit par Hussam Mahmoud, professeur agrégé de génie civil et environnemental, et Stéphanie Pilkington, un étudiant diplômé en génie civil, qui a conçu et validé le modèle.

"Notre modèle prévoit davantage les tempêtes en termes d'impacts, " a expliqué Mahmoud. Les prévisionnistes communiquent généralement sur l'approche des tempêtes en catégorisant les vitesses de vent soutenues sur l'échelle de Saffir-Simpson.

Vitesse du vent, cependant, n'est généralement pas la principale cause de décès et de destruction dus aux ouragans, disent les chercheurs. Les pires impacts sont généralement causés par les inondations, précipitations et ondes de tempête, combiné avec la géographie de l'atterrissage, densité de population, et la qualité des infrastructures. Les chercheurs voulaient trouver une façon plus précise de parler des impacts. Leur objectif est de fournir une communication sur les dommages économiques attendus d'une tempête tropicale, plutôt que seulement l'intensité météorologique de la tempête, dit Pilkington.

Les réseaux de neurones

Le modèle d'impact de Mahmoud et Pilkington utilise des réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage automatique pour « enseigner » à un programme informatique comment prédire les dégâts d'une tempête imminente, par chiffre en dollars. Le réseau de neurones, qui est comme un cerveau humain artificiel qui devient plus intelligent au fur et à mesure qu'il reçoit des données, est alimenté par des données historiques détaillées de plusieurs tempêtes. Il s'agit notamment de l'ouragan Katrina en 2005 et de l'ouragan Arthur en 2014.

Mahmoud et Pilkington ont utilisé ces données historiques pour former des réseaux de neurones afin de connecter les caractéristiques réelles des tempêtes aux résultats réels connus de ces tempêtes. Pour nourrir leur modèle, ils ont utilisé des données accessibles au public provenant d'agences fédérales. Leur modèle utilise des intrants, y compris l'arrivée à terre estimée, population touchée, vitesse maximale du vent, onde de tempête maximale, et les précipitations totales.

Puis, ils ont testé le modèle en temps réel lors de tempêtes réelles, dont plus récemment l'ouragan Harvey, qui a frappé la côte du golfe autour de Houston, Texas, en août.

Les améliorations n'ont pas suivi le rythme

Les chercheurs ont également utilisé leur modèle pour analyser si des améliorations physiques et politiques telles que les digues, le Programme national d'assurance contre les inondations, et les codes du bâtiment mis à jour ont atténué les impacts des puissantes tempêtes. En bref, ils ne l'ont pas fait, disent les chercheurs.

Selon leurs données, les communautés côtières de Floride ou du Texas sont à peu près aussi vulnérables sur le plan économique, ou pire encore, à la dévastation des ouragans comme il y a 100 ans. C'est une triste réalité sur laquelle les ingénieurs espèrent que leur travail pourra faire la lumière.

Le nombre de personnes vivant dans les communautés côtières a augmenté de façon exponentielle en 100 ans, et avec elle, infrastructures et autoroutes. « L'amélioration des codes du bâtiment et d'autres changements n'ont pas suffi à faire face au volume de richesse, les infrastructures et les personnes dans ces zones, " dit Pilkington.

Pilkington, dont les intérêts se croisent dans la météorologie et le génie civil, veut que le modèle fasse une réelle différence dans la vie des gens. "Mon objectif ultime est de le faire utiliser par quelqu'un - que ce soit le Service météorologique national ou ailleurs, ", a-t-elle déclaré. "Nous devrions communiquer avec le public en termes d'impact plutôt que d'intensité."

Mahmoud et Pilkington continuent de faire progresser leur modèle avec de meilleures données, fournissant une image encore plus précise des ouragans à l'avenir. Ils prévoient également de l'utiliser pour prédire les effets du changement climatique.