En analysant les habitudes de visite des personnes dans les établissements essentiels comme les pharmacies, centres religieux et épiceries pendant l'ouragan Harvey, des chercheurs de la Texas A&M University ont développé un cadre pour évaluer le rétablissement des communautés après des catastrophes naturelles en temps quasi réel. Ils ont déclaré que les informations glanées à partir de leur analyse aideraient les agences fédérales à répartir équitablement les ressources entre les communautés souffrant d'une catastrophe.

"Les communautés voisines peuvent être impactées très différemment après un événement catastrophique naturel, " a déclaré le Dr Ali Mostafavi, professeur agrégé au Département de génie civil et environnemental de Zachry et directeur du Urban Resilience.AI Lab. "Et donc, nous devons identifier quelles zones peuvent récupérer plus rapidement que d'autres et quelles zones sont plus touchées que d'autres afin que nous puissions allouer plus de ressources aux zones qui en ont le plus besoin."

Les chercheurs ont rapporté leurs découvertes dans le Journal de l'interface de la Royal Society .

La métrique traditionnellement utilisée pour quantifier la façon dont les communautés se remettent des revers causés par la nature s'appelle la résilience et est définie comme la capacité d'une communauté à revenir à son état d'avant la catastrophe. Et donc, mesurer la résilience, des facteurs tels que l'accessibilité et la répartition des ressources, le lien entre les résidents d'une communauté et le niveau de préparation de la communauté à une catastrophe imprévue sont essentiels.

Le moyen standard d'obtenir les données nécessaires pour estimer la résilience est d'effectuer des enquêtes. Les questions examinées, parmi beaucoup d'autres, sont comment et dans quelle mesure les entreprises ou les ménages ont été touchés par la catastrophe naturelle et le stade de la reprise. Cependant, Mostafavi a déclaré que ces méthodes basées sur des enquêtes, bien qu'extrêmement utile, long à conduire, les résultats de l'enquête étant disponibles plusieurs mois après la catastrophe.

"Pour les agences fédérales allouant des fonds, les informations de récupération sont en fait nécessaires de manière plus rapide et plus proche du temps réel pour les communautés qui sont à la traîne dans le processus de récupération, " a déclaré Mostafavi. " La solution, nous pensions, était de rechercher des sources de données émergentes autres que des enquêtes qui pourraient fournir des informations plus granulaires sur le rétablissement de la communauté à une échelle qui n'avait pas encore été étudiée. »

Mostafavi et ses collaborateurs se sont tournés vers le big data au niveau communautaire, en particulier les informations collectées par les entreprises qui gardent une trace des visites de lieux dans un périmètre à partir de données de téléphone portable anonymisées. En particulier, les chercheurs se sont associés à une société appelée SafeGraph pour obtenir des données de localisation pour les habitants du comté de Harris, Texas, à l'époque de l'ouragan Harvey. Dans un premier temps, ils ont déterminé des "points d'intérêt" correspondant à la localisation des établissements, comme les hôpitaux, stations-service et magasins, qui pourrait subir un changement dans le trafic des visiteurs en raison de l'ouragan.

Prochain, les chercheurs ont extrait les mégadonnées et obtenu le nombre de visites à chaque point d'intérêt avant et pendant l'ouragan. Pour différentes communautés du comté de Harris, ils ont calculé le temps nécessaire aux visites pour revenir au niveau d'avant la catastrophe et à la résilience générale, C'est, la résilience combinée de chaque point d'intérêt basée sur la variation en pourcentage du nombre de visites dues à l'ouragan.

Leur analyse a révélé que les communautés qui avaient une faible résilience ont également connu plus d'inondations. Cependant, leurs résultats ont également montré que le niveau d'impact n'était pas nécessairement corrélé avec la récupération.

"Il est intuitif de supposer, par exemple, que les entreprises les plus touchées auront une reprise plus lente, ce qui n'était en fait pas le cas, " a déclaré Mostafavi. " Il y avait des endroits où les visites ont chuté de manière significative, mais ils ont récupéré rapidement. Mais ensuite d'autres qui ont été moins impactés mais ont mis plus de temps à récupérer, qui indiquait l'importance du temps et de la résilience générale dans l'évaluation du rétablissement d'une communauté. »

Les chercheurs ont également noté qu'une autre conclusion importante était que les zones qui sont à proximité de celles qui ont été inondées sont également touchées, suggérant que la portée spatiale des inondations va au-delà des zones inondées.

"Bien que nous nous soyons concentrés sur l'ouragan Harvey pour cette étude, notre cadre est également applicable à toute autre catastrophe naturelle, " a déclaré Mostafavi. " Mais comme prochaine étape, nous aimerions créer un tableau de bord intelligent qui afficherait le taux de récupération et les impacts dans différentes zones en temps quasi réel et prédirait également la probabilité de futures perturbations de l'accès et les modèles de récupération après une forte averse."