La durée des crues peut être déterminée par le débit de la rivière, précipitations et blocage atmosphérique. Aujourd'hui, une équipe internationale de chercheurs dirigée par Nasser Najibi et Naresh Devineni du City College de New York propose un nouveau modèle de réseau bayésien basé sur la physique pour l'inférence et la prédiction de la durée des inondations. Le modèle examine également avec précision les échelles de temps des inondations.

Conceptualisé par Najibi et testé sur le bassin du fleuve Missouri, le modèle statistique est basé sur des données dans la région des 50 dernières années. Ils ont constaté que les inondations de longue durée nécessitent d'abord des conditions de débit élevé dans les rivières créées par des événements pluvieux récurrents de haute intensité, qui est ensuite suivi d'un grand système dépressionnaire stable à longue durée de vie - une cellule orageuse. Ces conditions peuvent alors entraîner des inondations dévastatrices à grande échelle. Dans les crues de courte durée, cependant, ce couplage terre-atmosphère est négligeable, ce qui explique pourquoi toutes les tempêtes n'entraînent pas des inondations généralisées.

« Il est possible de prédire la durée des crues en couplant dynamique atmosphérique et état de surface des terres dans le bassin versant, " résume Najibi, un doctorat candidat avec spécialisation en génie civil et environnemental (génie des ressources en eau) à la Grove School of Engineering du CCNY.

Sur les bénéfices de ce nouveau développement, Najibi et Devineni ont déclaré qu'ils sont en mesure d'atténuer les risques potentiels imposés par les inondations de plus longue durée sur les systèmes d'infrastructure critiques tels que les barrages de contrôle des inondations, ponts et centrales électriques. Il est également possible de prédire combien de temps durera la crue et l'inondation.

Najibi et son équipe prévoient d'étendre leur étude, qui figurait dans le " La nature " revue de recherche " npj Science du climat et de l'atmosphère , " à travers les États-Unis. Ce travail fait partie du projet DOE Early Career de Devineni financé par le département américain de l'Énergie.

Devineni est professeur agrégé à la Grove School et à la NOAA CREST. Les autres collaborateurs de la recherche incluent Mengqian Lu (Hong Kong University of Science and Technology) et Rui A. P. Perdigão (Universtät Wien, Autriche/ Université de Lisbonne, Le Portugal).