Au printemps 2011, L'hydrogéologue de l'Université de Buffalo, Chris Lowry, a enfoncé un bâton de mesure géant dans le fond d'un étang dans l'ouest de l'État de New York. Proche, il a affiché des instructions expliquant comment les passants pouvaient lire le personnel et lui envoyer le niveau d'eau par SMS.

Avec ces humbles débuts, CrowdHydrology a été lancé.

L'initiative s'est depuis étendue à des flux dans 14 États, et Lowry cherche maintenant à l'utiliser pour améliorer les prévisions d'inondations aux États-Unis.

Avec un nouveau financement de la National Science Foundation (NSF), il travaille à l'intégration des données de crowdsourcing de CrowdHydrology dans le modèle national de l'eau, un outil développé par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) pour prévoir les conditions le long des voies navigables du pays.

"Peu de gens le savent, mais il existe un modèle national de l'eau qui simule et prévoit le débit des cours d'eau dans chaque cours d'eau des États-Unis continentaux, " dit Lowry, Doctorat., professeur agrégé de géologie à l'UB College of Arts and Sciences. "J'ai passé l'été en Alabama à travailler avec des scientifiques du Centre national de l'eau de la NOAA pour étudier des moyens d'utiliser les données de la science citoyenne pour aider à améliorer le modèle."

Le prix NSF lui permettra de poursuivre ce travail, il dit, "dans l'espoir que nous puissions développer de nouvelles méthodes de contrôle de la qualité et d'assimilation de données pour améliorer les prévisions de débit des cours d'eau, sécheresse et inondations."

En utilisant les technologies modernes pour surveiller, prévoir les inondations

La recherche de Lowry avec le modèle national de l'eau fait partie d'un plus grand, projet multi-institutionnel dirigé par l'Arizona State University (ASU) qui a reçu une subvention Smart and Connected Communities de 1,5 million de dollars de la NSF pour améliorer la prévision et la surveillance des inondations en collectant des données à partir de sources telles que les médias sociaux, caméras de circulation et webcams.

L'objectif est de connecter les premiers intervenants, citoyens et autres parties prenantes avec des informations précises, données en temps quasi réel, et d'améliorer la communication sur les inondations en cas d'urgence.

Le projet sera dirigé par Mikhail Chester, Doctorat., professeur agrégé à l'ASU School of Sustainable Engineering and the Built Environment, et directeur du Metis Center for Infrastructure and Sustainable Engineering de l'ASU.

L'équipe de recherche transversale comprend des ingénieurs, hydrologues et informaticiens de l'ASU, Université de l'Arizona du Nord, l'Université de l'Arizona, Université technologique du Michigan et UB. Lowry recevra 90 $, 000 de la subvention de 1,5 million de dollars, le travail d'UB s'est concentré sur l'intégration des données de crowdsourcing de CrowdHydrology dans le modèle national de l'eau.

L'évolution de CrowdHydrology

CrowdHydrology a parcouru un long chemin depuis 2011, quand Lowry l'a commencé avec Michael Fienen, Doctorat., un hydrologue de recherche au U.S. Geological Survey Wisconsin Water Science Center.

À partir d'une station de pilotage au Beaver Meadow Audubon Center, une réserve naturelle dans le comté du Wyoming, New York, l'initiative s'est développée pour inclure des dizaines d'emplacements dans la région des Grands Lacs, avec des sites supplémentaires aussi loin que l'Alabama, l'Utah et la Californie.

« Nous sommes maintenant dans notre huitième année d'exploitation du réseau, et très tôt, de nombreux scientifiques nous ont dit qu'ils pensaient que les données scientifiques citoyennes étaient de mauvaise qualité, " dit Lowry. " Nous avons travaillé dur pour montrer à la communauté scientifique que ces données sont non seulement précises mais utiles. C'est merveilleux de voir CrowdHydrology être utilisé dans ce grand projet de recherche multi-institutionnel."

« Il s'agit du deuxième grand projet financé par la NSF qui comporte une composante de recherche transformatrice axée sur CrowdHydrology, " ajoute-t-il. " C'est, en grande partie, merci à toutes les personnes qui ont pris le temps d'envoyer des observations des niveaux d'eau. On vient de casser le 8, 000-utilisateur marque plus tôt cette année. Certaines de nos meilleures jauges CrowdHydrology obtiennent plus de 300 observations par an. Sans ces scientifiques citoyens engagés, rien de tout cela ne serait possible."