Une équipe internationale de scientifiques, dirigé par l'Université de Bristol, a constaté que les estimations actuelles du risque d'inondation reposent sur des méthodes de calcul des dommages causés par les inondations qui sont insuffisamment vérifiées et correspondent mal aux observations.

Au lieu, les dommages causés aux bâtiments à une profondeur de crue donnée sont très variables et peuvent être caractérisés par une distribution bêta.

Lors du calcul du risque d'inondation, c'est-à-dire traduire les représentations modélisées du phénomène physique de l'inondation à ses impacts - il est courant d'appliquer une "fonction profondeur-dommages" ou une courbe, qui relie une profondeur d'eau donnée à une perte de bâtiment proportionnelle (par exemple, un mètre d'eau équivaut à 50 pour cent de perte de valeur du bâtiment).

Les universitaires ont compris que cette relation profondeur-dégât est variable et qu'il n'y a pas d'ajustement parfait, mais il est encore courant d'appliquer de telles courbes insuffisamment vérifiées.

La nouvelle étude, publié aujourd'hui dans la revue Communication Nature , courbes couramment utilisées, développé par diverses agences gouvernementales américaines, et examiné comment ils se comparent aux millions de réclamations d'assurance contre les inondations réelles faites aux États-Unis.

L'objectif de l'étude était alors de savoir si les courbes omniprésentes ont une quelconque capacité à reproduire les pertes réelles mesurées et, si non, trouver la véritable relation entre la profondeur et les dommages dans le dossier des sinistres.

Il a constaté que les courbes de dommages en profondeur universellement appliquées montrent une faible compétence dans la réplication des dommages au niveau des biens, rendre suspects les résultats des projets où ils ont été appliqués (par exemple la justification de milliards de dollars d'investissements en infrastructures).

Au lieu, les dégâts de profondeur sont très variables :les dégâts par profondeur sont généralement concentrés à des niveaux élevés (> 90 %) et faible ( <10 %) proportions extrêmes.

Aux faibles profondeurs d'inondation, la plupart des dommages sont quelque peu minimes ( <10 % de la valeur du bâtiment) avec une très faible chance de connaître un maximum (> 90 %) des dommages. Mais à mesure que la profondeur augmente, la distribution se déplace et bascule vers une plus grande probabilité de haute (> 90 %) dommages et une probabilité plus faible de faible ( <10 %) dommages.

Auteur principal, Dr. Oliver Wing de la School of Geographical Sciences de Bristol, a déclaré : « Cette relation peut être représentée par une distribution bêta, ce qui signifie que les futures analyses des risques d'inondation peuvent utiliser une fonction qui capture correctement la véritable relation stochastique entre la profondeur et les dommages. »

Il y a une implication que les évaluations des risques d'inondation qui se sont appuyées sur les courbes existantes de 1:1 profondeur-dommages peuvent être des fausses estimations importantes. Des décisions pour des milliards de dollars d'investissements dans les infrastructures, où les avantages (dommages atténués) sont calculés comme ayant dépassé les coûts (installation de ladite infrastructure), sont généralement éclairés au vert même si les avantages sont légèrement plus importants - pourtant, ces avantages peuvent avoir été quantifiés à l'aide de fonctions inadéquates.

Dans le développement des fonctions basées sur la distribution bêta, les analyses futures peuvent être plus robustes pour une pléthore d'applications :investissement en infrastructure, tarification des assurances, décisions de planification, et bien d'autres.

Coauteur, Professeur Paul Bates, également de l'École des sciences géographiques de l'Université de Bristol, ajoute :« Nous pouvons intégrer ces nouvelles fonctions profondeur-dommages dans l'architecture existante de calcul des risques d'inondation.

"Toutefois, les données sur les réclamations d'assurance utilisées pour les générer ne contiennent pas d'informations sur la vulnérabilité des bâtiments non résidentiels ou suffisamment d'informations pour incorporer des modificateurs secondaires tels que la façon dont les dommages en profondeur changent étant donné que le bâtiment est fait de bois plutôt que de béton.

"Pour générer une suite complète d'informations sur les dommages en profondeur, nous devrons trouver un moyen de fusionner les connaissances en ingénierie avec de tels ensembles de données empiriques afin de pouvoir calculer avec précision le risque d'inondation pour tous les types de bâtiments. »