GeoHaTACC

GeoHaTACC vise à détecter et inventorier les aléas hydro-géologiques en milieu tropical et de documenter les conséquences du changement climatique sur ces aléas. Boîte à outils opérationnelle combinant des sources d’informations variées, le démonstrateur est mis en œuvre au Rwanda, pays d’Afrique particulièrement impacté par ces évènements, pour, à terme, être transposable à d’autres territoires.

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Exemple de glissement de terrain typique du Rwanda © O. Dewitte & B. Smets, RMCA, Tervuren

Aléas hydro-géologiques en Afrique Tropicale : mise en place d’un démonstrateur pour documenter les effets du dérèglement climatique au Rwanda

Geo-hydrological Hazards triggered by rain in Tropical Africa: a demonstrator for Rwanda to document the effects of Climate Change

Présentation

Les aléas hydro-géologiques (ci-après dénommés "GH"), tels que les mouvements de masse et les crues soudaines, sont contrôlés par des facteurs météorologiques et climatiques. Le changement climatique modifie leur fréquence et leur intensité, même si les évidences actuelles montrent que ce sont les changements anthropiques des paysages, tels que la déforestation et la construction de routes, qui jouent un rôle amplificateur majeur. Documenter ces processus de manière plus exhaustive, en particulier en créant des inventaires d’évènements bien datés et localisés, et en les associant à des facteurs déclenchants, est crucial pour mieux les prévoir.

Les régions d’Afrique en climat tropical sont particulièrement impactées mais souffrent d’un manque de données : les GH y sont peu étudiés et les mesures de pluie ne sont pas assez denses et/ou précises. Pour étudier l’impact du changement climatique dans ces régions, il est nécessaire de construire des inventaires spatio-temporels associant le type de GH, la localisation spatiale, la date d’occurrence, et les propriétés du forçage déclencheur – ici la pluie, en termes d’intensité ou de cumul sur plusieurs jours, et ceci idéalement sur une large gamme de paysages et de conditions climatiques.

Pour ce faire, la télédétection spatiale est incontournable, d’une part pour localiser et dater les GH, et d’autre part pour estimer les champs de pluie associés. Cependant, la télédétection seule ne permet pas d’identifier des informations essentielles, telles que le moment exact où les GH ont eu lieu, ni d’associer un critère de qualité à l’inventaire. Les produits issus de la télédétection satellitaire doivent donc être vérifiés par d’autres sources d’information, issues notamment des médias.

GeoHaTACC a donc pour objectif de développer une boîte à outils permettant à des communautés scientifiques et opérationnelles d’identifier les conséquences du dérèglement climatique sur les risques d’origine météorologique en Afrique centrale. Le système sera opéré via un démonstrateur type webservice sur un territoire fortement impacté (Rwanda) et les informations produites seront diffusées auprès d’utilisateurs locaux et internationaux. L’ensemble du système sera développé pour, à terme, être aisément transposable à d’autres territoires et conditions de forçage météorologiques, et être capable de soutenir une mise à l’échelle de toute l’Afrique tropicale.

Méthodologie

Développement d’une boite à outils générique - utilisant des données de programmes internationaux partenaires (Copernicus UE, GPM/NASA-NOAA, TPM - ESA) - permettant :

de détecter, localiser et dater les GH à partir des images satellitaires radar et optique ;
de vérifier et compléter les détections satellitaires par l’extraction d’informations issues de journaux ;
d’analyser les données satellitaires micro-ondes pour extraire les propriétés de la pluie déclenchante ;
d’opérer le système de manière systématique via un démonstrateur afin de pouvoir diffuser et visualiser les inventaires créés.

Exemple de crue hyper-concentrée typique du Rwanda. © O. Dewitte & B. Smets, RMCA, Tervuren

Site(s) d’application

Rwanda, Afrique de l’Est

Le démonstrateur s’établira sur le Rwanda, sur un secteur de la branche occidentale du Rift Est-Africain où les paysages naturels et anthropiques sont diversifiés, avec des variations climatiques locales marquées. De plus, grâce à un partenariat de longue date, les partenaires du projet ont déjà développé une forte expertise sur l’étude des aléas naturels et des catastrophes associées dans ce secteur.

Données

Satellite

Détection des aléas géo-hydrologiques (GH) :

Sentinel-1 et -2
Landsat-8/9
PlanetScope

Champs de pluie :

Données GPM/NASA

Autres

Presse digitale et médias sociaux (Twitter)

Résultats – Produit(s) final(aux)

GeoHaTACC va développer un démonstrateur opérationnel qui réponde au besoin d’une communauté utilisatrice identifiée au niveau local (Rwanda) et international (CRED), et qui sera formée au système mis en place :

Interface Web proposant des données et des outils qui permettent d’observer et de quantifier les impacts des changements climatiques en termes d’aléas naturels, dans une région du monde peu étudiée ;
Méthodologies et outils en accès libre, génériques et transposables à d’autres régions du monde.

Références

Rengers, F.K., et al. 2016. Water Resources Research 52, Model simulations of flood and debris flow timing in steep catchments after wildfire
Depicker, A., et al. 2021. Nature Sustainability, Historical dynamics of landslide risk from population and forest-cover changes in the Kivu Rift
Froude, M.. J., Petley, D.N., 2018. Natural Hazards and Earth System Sciences 18
Cendrero, A., et al. 2020. Earth's Future, 8(5), Anthropocene Geomorphic Change. Climate or Human Activities?
CRED UNDRR, 2020. Human cost of disasters, an overview on the last 20 years
Monsieurs, E., et al. 2018. Landslides 15, Landslide inventory for hazard assessment in a data-poor context: a regional-scale approach in a tropical African environment
IPCC, 2021. Climate Change 2021: The Physical Science Basis
Jacobs, L., et al. 2016. Natural Hazards 84, Reconstruction of a flash flood event through a multi-hazard approach: focus on the Rwenzori Mountains, Uganda
Jacobs, L. et al., 2019. Science of The Total Environment 670, The geo-observer network: A proof of concept on participatory sensing of disasters in a remote setting
Deijns, A., et al., 2021; AGU Fall Meeting 2021, Landslide and Flash Flood Timing from Satellite Radar Imagery in the Western Branch of the East African Rift
Stumpf, A., et al., 2014. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 95, Surface reconstruction and landslide displacement measurements with Pléiades satellite images
Marc, O., et al. 2018. Earth Surface Dynamics 6, Initial insights from a global database of rainfall-induced landslide inventories: the weak influence of slope and strong influence of total storm rainfall
Marc, O., et al. 2019. Geophysical Research Letters, 46(20), Spatial Patterns of Storm-Induced Landslides and Their Relation to Rainfall Anomaly Maps
Déprez, A., et al. 2020. ISPRS Congress 2020, Nice, France. IMCLASS – A user-tailored machine learning image classification chain for change detection or landcover mapping

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