Le cycle de l’eau semble simple en théorie, mais les impacts humains, le changement climatique et la complexité géographique font qu’en pratique, les inondations et les sécheresses restent difficiles à prévoir. Pour modéliser l’eau sur Terre, vous avez besoin de données d’une résolution incroyablement élevée sur une immense étendue, et vous avez besoin d’une modélisation suffisamment sophistiquée pour prendre en compte tout, depuis les sommets enneigés des montagnes jusqu’à l’humidité du sol dans les vallées. Aujourd'hui, les scientifiques ont fait un énorme pas en avant en construisant les modèles les plus détaillés créés à ce jour.
"Simuler la Terre à haute résolution est très complexe, l'idée est donc de se concentrer d'abord sur une cible spécifique", a déclaré le Dr Luca Brocca du Conseil national de la recherche d'Italie, auteur principal de l'article publié dans Frontiers. en sciences . « C'est l'idée derrière ce que nous avons développé :des études de cas de jumeaux numériques pour le cycle terrestre de l'eau dans le bassin méditerranéen. Notre objectif est de créer un système permettant à des non-experts, notamment des décideurs et des citoyens, d'exécuter des simulations interactives.
En ingénierie, un jumeau numérique est un modèle virtuel d’un objet physique qui peut être testé jusqu’à sa destruction sans causer de dommages réels. Un jumeau numérique de la Terre, constamment mis à jour avec de nouvelles données, nous permettrait de simuler les meilleurs et les pires scénarios, d’évaluer les risques et de suivre l’évolution des conditions dangereuses avant qu’elles ne se produisent. Ces informations sont vitales pour le développement durable et la protection des populations vulnérables.
Pour construire leurs modèles de jumeaux numériques, Brocca et ses collègues ont exploité des volumes extraordinaires de données satellitaires, combinant de nouvelles données d'observation de la Terre mesurant l'humidité du sol, les précipitations, l'évaporation, le débit des rivières et l'épaisseur de la neige. Ces données nouvellement disponibles, cruciales pour le développement des modèles, comprennent des mesures prises beaucoup plus fréquemment dans l'espace et dans le temps :jusqu'à une fois par kilomètre et une fois par heure.
Comme un écran avec plus de pixels, ces données de plus haute résolution créent une image plus détaillée. Les scientifiques ont utilisé ces données pour développer leur modélisation, puis ont intégré la modélisation dans une plate-forme basée sur le cloud qui peut être utilisée pour des simulations et des visualisations. C'est l'objectif ultime :un outil interactif que tout le monde peut utiliser pour cartographier les risques tels que les inondations et les glissements de terrain et gérer les ressources en eau.
"Ce projet est un parfait exemple de la synergie entre les missions satellitaires de pointe et la communauté scientifique", a déclaré Brocca. "Des collaborations comme celle-ci, associées à des investissements dans les infrastructures informatiques, seront cruciales pour gérer les effets du changement climatique et d'autres impacts humains."
Les scientifiques ont commencé par modéliser la vallée du Pô, puis ont étendu le jumeau numérique à d’autres parties du bassin méditerranéen. Les projets à venir prévoient de s'étendre pour couvrir toute l'Europe, et les futures collaborations permettront d'appliquer les mêmes principes dans le monde entier.
"L'histoire a commencé avec une initiative de l'Agence spatiale européenne", a déclaré Brocca. "J'ai dit que nous devrions partir de quelque chose que nous connaissons très bien. La vallée du Pô est très complexe :nous avons les Alpes, nous avons la neige, ce qui est difficile à simuler, surtout sur un terrain irrégulier et complexe comme les montagnes. Ensuite, il y a la vallée. "
Le principal cas d'utilisation de la plateforme est d'améliorer la prévision des inondations et des glissements de terrain et d'optimiser la gestion des ressources en eau. Pour que cela fonctionne mieux à un niveau plus local, des données plus granulaires et une modélisation plus sophistiquée seront nécessaires. Par exemple, pour maximiser le potentiel d'un jumeau numérique pour l'agriculture, la résolution des données doit être mesurée en dizaines de mètres et non en centaines.
Inconnues connues
D’autres défis persistent. Ceux-ci incluent des retards dans le transfert des données satellite vers le modèle, la nécessité de davantage d'observations au sol pour valider les données satellite et la complexité croissante des algorithmes nécessaires pour gérer les données.
De plus, aucun modèle n'est parfait et les données satellitaires peuvent contenir des erreurs :les incertitudes doivent être correctement caractérisées pour que les utilisateurs aient une idée précise de la fiabilité du modèle. Selon Brocca, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique joueront un rôle central pour surmonter ces défis, en améliorant la vitesse d'analyse, de collecte et de traitement des données, et en rationalisant l'évaluation de la qualité des données.
"Les efforts collaboratifs des scientifiques, des agences spatiales et des décideurs promettent un avenir dans lequel les Terres jumelles numériques pour l'hydrologie fourniront des informations inestimables pour la gestion durable de l'eau et la résilience aux catastrophes", a conclu Brocca.
Plus d'informations : Un jumeau numérique du cycle de l'eau terrestre :un aperçu de l'avenir grâce aux observations de la Terre à haute résolution, Frontiers in Science (2024). DOI :10.3389/fsci.2023.1190191
Fourni par Frontiers
