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En avril, le sol encore gelé ne peut absorber l’eau de la fonte des neiges. Le niveau des cours d’eau augmente et les municipalités se préparent aux inondations. Heureusement, elles ne sont pas laissées à elles-mêmes dans la prise de décision.
La plateforme E-nundation est un outil de gestion qui permet d’identifier les risques liés aux inondations. Photo : Adobe Stock
Découvrez les recherches de deux professeurs de l’Institut national de la recherche scientifique (INRS) sur un outil de gestion et un modèle mathématique qui aident à prévenir les dommages de l’année, mais aussi des décennies à venir.
Un outil puissant de gestion des inondations
Le printemps amène avec lui des inondations. Dans un contexte de pandémie où les refuges d’urgence ne représentent pas une solution, identifier les citoyens à risque près de trois jours à l’avance, ce n’est pas de trop. La plateforme E-nundation, commercialisée par Geosapiens, une jeune pousse fondée par des membres chercheurs de l’INRS, permettrait de mieux gérer ces situations de crise. E-nundation se base sur une dizaine d’années de travaux de recherche menés par Karem Chokmani, professeur à l’INRS.
À partir de données d’élévation du territoire prises par un laser aéroporté (LiDAR) et des prévisions hydrologiques, l’outil permet d’identifier les personnes qui doivent être évacuées. « On pourrait les contacter 72 heures à l’avance pour qu’elles s’organisent. Elles peuvent couper l’électricité, vider leur sous-sol et planifier de dormir chez de la famille ou dans un hôtel », explique Karem Chokmani, qui travaille encore sur E-nundation. Pour ceux qui sont moins exposés, le logiciel peut déterminer le nombre de sacs de sable nécessaire et où les placer par rapport au bâtiment. « On n’a pas besoin d’évacuer tout le monde à la dernière minute avec notre puissant outil de planification. »
Contrairement à plusieurs outils de gestion du risque d’inondation, la plateforme E-nundation s’adresse à des non-experts. « Ce n’est pas pour des hydrologues, mais bien pour les gestionnaires de crise et les décideurs dans les municipalités », souligne le chercheur en télédétection et hydrologie. La municipalité de Saint-Jean-sur-Richelieu a déjà testé une version antérieure de E-nundation, appelée GARI (Gestion et Analyse de Risque d’Inondation), et six autres municipalités en Outaouais se préparent à l’adopter.
La vulnérabilité humaine
En plus d’être facile d’utilisation, le programme incorpore le risque humain, c’est-à-dire la vulnérabilité des populations face aux inondations et leur accessibilité aux infrastructures essentielles. « Nous avons développé des indicateurs pour savoir quelles personnes seront directement exposées aux inondations et à quel niveau. Par exemple, est-ce que le sous-sol sera inondé ou même le premier plancher ? Le logiciel tient aussi compte des expositions indirectes, comme une route inondée qui bloque l’accès aux véhicules d’urgence », précise le professeur Chokmani. Des facteurs aggravants s’ajoutent au calcul du risque. Par exemple, pour un même niveau d’exposition, les milieux à revenus plus faibles sont plus à risque.
Quantifier les dommages
Les inondations peuvent endommager les bâtiments et les infrastructures. Le logiciel E-nundation permet de mettre un chiffre sur les dommages engendrés selon le niveau d’exposition. Ces indicateurs sont utiles pour les compagnies d’assurance. Par ailleurs, le risque monétaire permet de déterminer la rentabilité à long terme des mesures de protection des zones à risque. « Si l’installation d’une digue de 3 millions de dollars sauvait en moyenne 100 000 $ annuellement, est-ce que ça vaut la peine ? Notre outil est le seul au Canada qui peut donner tous ces indicateurs », précise Karem Chokmani.
Le logiciel E-nundation a gagné le premier prix lors du Défi Aquahacking 2018 et faisait partie des 10 inventions de l’année 2019 du magazine Québec Science.
Des modèles d’inondation adaptés aux changements climatiques
Des inondations plus fréquentes et plus intenses, c’est ce qui est attendu dans les prochaines années. Mais comment se préparer face à cette éventualité ? Le professeur Taha Ouarda développe des modèles mathématiques pour estimer les risques d’inondation en tenant compte du climat changeant.
Ces outils servent pour les prévisions à court terme comme les crues printanières. « En avril, on peut évaluer les probabilités et les intensités d’inondation avec de bonnes précisions grâce aux données sur la quantité de neige au sol, la vitesse de réchauffement de la température et le volume de pluies à venir », explique le chercheur spécialisé en hydrométéorologie statistique. L’information concernant l’état de différents indices d’oscillations climatiques de basse fréquence, c’est-à-dire une vague de variation lente, sert également à raffiner ces prévisions.
Par ailleurs, on peut développer des prédictions des événements extrêmes qui peuvent s’étendre sur une centaine d’années. Cette information est essentielle pour la construction de différentes structures hydrauliques telles que les barrages. « On veut estimer les conditions auxquelles il va être soumis dans 100 ans et au cours de toute sa durée de vie, et comment elles vont évoluer », précise-t-il. Son équipe travaille entre autres avec la Municipalité régionale de comté de Vaudreuil-Soulanges et la Communauté métropolitaine de Montréal pour estimer les risques d’inondation des côtes des décennies à venir. Ces prédictions vont servir à redimensionner les ouvrages de protection tels que les digues. Il collabore aussi avec la Commission mixte internationale pour la gestion des Grands Lacs sur le développement de modèles, par exemple pour la prévision des débits de crue de la rivière Richelieu et du niveau de crue du lac Champlain.
Ajout de variables climatiques
L’avantage des modèles du professeur Ouarda vient du jumelage des tendances climatiques à long terme et des signaux de variabilité annuelle. Chaque année, les courants marins de la planète varient en intensité et influencent les températures et les précipitations à venir. En tenant compte de ces éléments, les prédictions des événements extrêmes correspondant à différentes périodes de retour, comme une crue intense qui se produit tous les deux ans, sont plus près de la réalité que celles données par un modèle stationnaire qui se projette dans le temps sans tenir compte des variations annuelles.
Depuis leur premier modèle dynamique en 2007, le chercheur et son équipe ne cessent d’améliorer leur approche mathématique pour mieux simuler la réalité et bien modéliser l’évolution du climat. L’intelligence artificielle est au cœur du processus.
« On se base sur les données historiques pour développer des modèles qui tiennent compte des effets de plusieurs variables et prédicteurs, et des interactions entre eux. Il est important de combiner les impacts d’un nombre de variables explicatives et d’utiliser des approches non linéaires sophistiquées afin de pouvoir simuler la dynamique complexe des phénomènes modélisés. Les modèles linéaires ne sont pas appropriés parce qu’ils ne sont pas capables de tenir compte de plusieurs variables et prédicteurs dont l’effet combiné peut neutraliser ou amplifier le signal », souligne-t-il.
Avec leur modèle dynamique, le groupe de recherche a mis au jour un élément intéressant de la distribution des événements extrêmes dans un cadre de changements climatiques. Ce ne sont pas que les paramètres de cette distribution qui changent, mais bien la distribution elle-même. C’est comme si un nuage se déplaçait dans le ciel, mais en changeant aussi de forme. Les modèles actuels ne considèrent pas que la nature de la distribution se modifie avec le temps. Le professeur Ouarda travaille déjà sur de nouveaux modèles qui en tiendraient compte. Les inondations du futur n’auront bientôt plus de secret.
