Les zones inondées connues avec une plus grande résolution

Image du mois - juillet 2017

Carte globale de probabilité d'inondation (GIEMSD3) (Crédits Observatoire de Paris)

Swot sera lancé dans environ quatre ans maintenant. Il fournira des données d'hydrologie à une résolution sans précédent sur l'ensemble du monde. Tout cela est très bien, mais ... si c'est "sans précédent", une source de comparaison est cependant nécessaire pour la validation des données et les études interannuelles, que les hydrologues voudront commencer dès que possible.

Pour se préparer à cela, et également parce que c'est intéressant en tant que tel, une base de données sur la probabilité d'inondation a été construite et récemment affinée. Le processus débute à partir d'images satellites optiques, montrant directement des zones couvertes d'eau (s'il n'y a pas de nuages) pour réaliser une première esquisse basse résolution (0.25 ° x 0.25 °). La base de données est ensuite raffinée à l'aide de mesures micro-ondes et d'autres observations par satellite visibles et infrarouges pour déterminer la topographie, à une résolution allant jusqu'à 90 m (3 secondes d'arc), mois par mois depuis 1993 et jusqu'en 2007 (elle sera prolongée dans un futur proche).

Les zones humides sont parmi les zones les plus fragiles, et leur surveillance est donc importante pour la sécurité des aliments et de l'eau, les études d'impact sur le changement climatique, la gestion des risques. Swot  apportera son aide à cette surveillance lorsqu'il sera lancé mais, en attendant, on peut d'ores et déjà calculer un certain nombre d'informations à partir des observations par satellite déjà disponibles, en les combinant de toutes les manières possibles.

Carte d'inondations sur le Llanos de Moxos (17°–12°S, 68°–62°W, nord de la Bolivie) pour (a) octobre, (b) novembre, (c) décembre, (d) janvier, (e) février, (f) mars, (g) mai, et (h) juin de la saison humide. (Crédits Observatoire de Paris)

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Références :

  • Aires F., L. Miolane, C. Prigent, B. Pham-Duc, E. Fluet-Chouinard, B. Lehner and F. Papa (2017), A Global dynamic and long-term inundation extent dataset at high spatial resolution derived through downscaling of satellite observations, J. Hydrometeor., Volume 18, No. 4, April 2017