Les modèles d'inondation ignorent les risques réels pour les habitations, selon une étude de l'UC Irvine

Temps de lecture: 2 minutes
Par Jean Rivière
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Les maisons inondées mettent en lumière les zones de risque locales négligées.

ParisDes chercheurs de l'Université de Californie à Irvine ont révélé que les modèles d’inondation utilisés au niveau national ne mesurent pas correctement les risques pour les habitations et propriétés individuelles. Les données sur les inondations employées par le gouvernement et les compagnies d'assurance manquent des détails cruciaux pour prendre en compte la configuration et l'infrastructure spécifiques de chaque quartier. Cette lacune a des conséquences importantes sur la planification urbaine et l'équité sociale.

Brett Sanders et son équipe ont développé le modèle PRIMo-Drain pour améliorer la précision des prévisions de crues. Contrairement aux modèles nationaux, PRIMo-Drain utilise des données détaillées sur le terrain et sur les systèmes de gestion des eaux pluviales. Cela permet une meilleure évaluation des risques d'inondation. Leur étude dans le comté de Los Angeles a révélé que les modèles nationaux se trompent souvent sur les zones et les propriétés à risque, ce qui peut entraîner une planification inadéquate et des mesures de protection inégalitaires.

Modèles de Risque d'Inondation Précis Indispensables

La modélisation des risques d'inondation doit être améliorée de toute urgence. Le changement climatique et la croissance urbaine accentuent la nécessité de disposer de données précises pour gérer ces risques. Les cartes fédérales actuelles sont obsolètes et ne peuvent suivre ces évolutions. Dépendre des données du secteur privé, souvent peu détaillées, aggrave le problème.

Des chercheurs ont mis en évidence plusieurs lacunes dans les modèles d'inondation du pays à la lumière de ces résultats.

  • Représentation inaccurate de la topographie locale.
  • Omission de détails d'infrastructure cruciaux (par exemple, digues, canaux de crue).
  • Incaptation des risques spécifiques à chaque quartier.

S'appuyer sur des données incorrectes entraîne de graves répercussions. Des évaluations inexactes des risques d'inondation peuvent mener à une mauvaise planification et à une mauvaise allocation des fonds pour la protection contre les inondations. Cela peut aggraver les inégalités sociales, les communautés marginalisées étant souvent les plus touchées par les événements de crue.

Un plan national efficace doit inclure des modèles régionaux détaillés. La modélisation des inondations peut être améliorée grâce à la collaboration entre scientifiques et acteurs locaux pour élaborer des modèles spécifiques adaptés à chaque région. Cette synergie permettra de sensibiliser et de préparer davantage les petites communautés et les moins favorisées face aux risques d'inondation.

Comprendre les risques d'inondation pourrait inciter davantage de personnes à souscrire une assurance inondation. Des informations précises aideraient les compagnies d'assurance à mieux évaluer les risques, assurant ainsi une couverture pour plus de propriétés. Les propriétaires, grâce à des données fiables, pourraient prendre les meilleures décisions pour protéger leurs maisons des inondations.

Des chercheurs de l'UC Irvine travaillent intensément à la mise à jour des modèles de risque d'inondation. En analysant de près le paysage local et les infrastructures, ils développent des méthodes améliorées pour gérer ces risques. Cela permet de garantir une distribution plus équitable des protections contre les inondations et de mieux préparer les communautés aux éventuelles crues.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1029/2024EF004549

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Jochen E. Schubert, Katharine J. Mach, Brett F. Sanders. National‐Scale Flood Hazard Data Unfit for Urban Risk Management. Earth's Future, 2024; 12 (7) DOI: 10.1029/2024EF004549
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