Grâce à un modèle, créé grâce à seize ans de données spatiales, et à une surveillance continue par des satellites, il est possible d'établir quasiment en temps réel une carte mondiale des risques de glissements de terrain. C'est ce que démontre ce travail de la Nasa, publié en mars 2018.

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    Redoutables, les glissements de terrain surviennent dans des zones privilégiées et sont liés, entre autres causes, à des épisodes pluvieux intenses. Pour autant, il reste impossible de les prédire, ce qui permettrait au moins d'évacuer à temps les populations concernées. C'est dans cette direction que des chercheurs ont travaillé.

    Le 22 mars 2018, ils présentaient un modèle, baptisé LHASA (Landslide Hazard Assessment model for Situational Awareness), décrit dans cette vidéo. Développé au GSFC (Goddard Space Flight Center), qui dépend de la Nasa, il détermine en temps réel les risques de glissement de terrain à l'échelle locale pour la planète entière.

    Prédire le risque d'un glissement de terrain

    Le modèle prend en compte les caractéristiques clés de la zone : pentes, couvert végétal, réseau routier, déforestationdéforestation éventuelle et risques sismiques. Il a été élaboré à partir des données d'observations spatiales accumulées entre 2001 et 2016. Ses résultats sont, continûment, confrontés à la surveillance actuelle des précipitationsprécipitations réalisée par des satellites en orbite. Ce dispositif, affirme la Nasa, effectue une série de prédictions toutes les trente minutes (voir l'article du GSFC).

    Comme l'explique la vidéo, l'analyse a fait émerger des pics d'occurrences de glissements de terrain (landslides en anglais). Par exemple au Pérou de février à avril et à Taïwan en mai et juin. Il montre aussi des régions où il ne s'en produit jamais ou presque. Grâce à ces données et à cette surveillance, les auteurs de ce modèle estiment qu'il sera possible de prédire non pas un prochain glissement de terrain mais au moins le risque qu'il survienne prochainement.

    © NASA's Goddard Space Flight CenterGoddard Space Flight Center, Joy Ng