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Retour 16.12.2019

Réduire les risques d’inondation dans les villes grâce à Facebook ou YouTube !

Internet et les réseaux sociaux regorgent d’images de catastrophes naturelles, notamment les inondations. Outre leur aspect spectaculaire, ces images animées, disponibles souvent en très grand nombre, peuvent être utiles pour analyser, puis simuler au mieux les inondations passées. Le tout avec l’objectif de prédire et surtout d’anticiper les prochaines montées des eaux. C’est l’ambition que s’est fixé Matthew Moy de Vitry, PhD au sein de l’institut Eawag. Ses recherches sur le sujet, qu’il a détaillées en novembre dernier lors de la conférence Smart Water au Châble, avancent bien.  

Les inondations dans les villes sont causées par les pluies abondantes et le trop-plein des systèmes d’évacuation. Les dégâts se chiffrent chaque année en dizaines de millions de francs. Les municipalités prennent des mesures, comme l’agrandissement des conduites d’évacuation, la mise en place de systèmes de pompage ou la prise de mesures structurelles comme des systèmes d’alerte ou des planifications à moyen terme.  

Dans ce contexte, les simulations basées sur des modèles numériques peuvent être très utiles. « Elles dépendent toutefois de la qualité des informations sur le terrain ». Certains paramètres sont connus, d’autres moins. Il s’agit donc de minimiser les erreurs, notamment pour les systèmes d’alerte. Comment ? En travaillant avec des évènements passés. « On compare les simulations avec ce qui a été observé sur le terrain et on répète le tout des milliers de fois jusqu’à ce que le modèle soit fidèle à ce que l’on a pu observer dans la réalité », détaille Matthew Moy de Vitry.  
 

Capteurs traditionnels pas efficaces pour les inondations 
Reste qu’il n’est vraiment pas simple de mesurer les inondations. Quelle est la hauteur de l’eau, à quelle vitesse coule-t-elle ? « Les capteurs de débits traditionnels ne sont pas efficaces pour donner de telles informations ». D’où l’idée d’utiliser les images et les vidéos prises par les habitants et les caméras de surveillance au moment des crues et inondations. « Cela permet d’avoir des informations quasiment gratuitement, sans système additionnel à mettre en place ». De plus, les mesures peuvent être faites partout où il y a des gens.  

Pour faire les mesures, Matthew Moy de Vitry et son équipe ont utilisé trois méthodes, testées dans une enceinte d’entraînement de pompiers à Berne. « Cette infrastructure permet de créer des inondations sur demande. Nous l’avons bardée de capteurs et de caméras et soumise à 21 types d’inondations différentes ».  

Des mesures comme la hauteur de l’eau, la vitesse d’écoulement et les tendances de la variation du niveau d’eau ont été analysées et filmées. « La marge d’erreur fut d’environ 10 centimètres sur la hauteur d’eau». Concernant la vitesse d’écoulement, les chercheurs ont remarqué que la méthode utilisée était très sensible à la lumière. Néanmoins, la marge d’erreur était très faible.
 

Pour nourrir les algorithmes 
« Pour réduire les risques d’inondations, il faut des simulations réalisées avec des modèles numériques. Mais pour avoir des modèles fiables, il faut les calibrer. Et pour les calibrer, il faut des simulations », selon Matthew Moy de Vitry. C’est donc là que les images vidéo sont très intéressantes, afin de nourrir les algorithmes. « Nous sommes encore en phase de recherche avec nos méthodes de mesure. Mais je pense qu’il y a un réel potentiel sur la base des images vidéo ».  
 

Propos recueillis le 15 novembre 2019 lors de la conférence Smart Water au Châble 

 

 

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