La modélisation informatique couplée peut aider à prévoir plus précisément les inondations côtières, selon une étude

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Lorsque l’ouragan Florence a frappé la côte de la Caroline du Nord en tant que tempête de catégorie 1 en 2018, il a établi de nouveaux records de précipitations, créant des inondations destructrices de 500 ans le long du bassin de la rivière Cape Fear.

C’est exactement le genre d’événement météorologique Z. George Xue du Département d’océanographie et des sciences côtières de LSU, ou DOCS, pense que sa nouvelle approche de modélisation informatique couplée peut prédire plus précisément et ainsi aider les communautés à planifier les catastrophes. Xue a déclaré qu’à sa connaissance, son laboratoire est le seul à utiliser cette technique.

Xue, avec l’étudiant diplômé de DOCS Daoyang Bao et le reste de leur équipe de recherche, ont récemment publié une étude utilisant les événements de l’ouragan Florence pour démontrer la validité de cette nouvelle approche dans le Journal des avancées dans la modélisation des systèmes terrestres.

Améliorer la précision des prévisions d’inondation peut aider à la préparation aux ouragans, a déclaré John C. Warner de l’US Geological Survey, un autre collaborateur de l’étude. « Des prévisions plus précises peuvent aider les gestionnaires côtiers à mieux alerter les communautés des tempêtes imminentes. »

Xue a déclaré que cette technique de modélisation couplée révolutionnaire pourrait également offrir des avantages à long terme aux communautés.

« Notre modèle peut identifier quelle région est la plus vulnérable en termes d’inondations composées et fournir non seulement des prévisions à court terme, mais également une analyse de scénarios concernant les conditions futures du climat et du niveau de la mer », a-t-il déclaré.

La complexité des inondations composées

L’inondation côtière qui s’est produite lors de l’ouragan Florence est ce que l’on appelle une inondation composée, où deux ou plusieurs sources d’inondation – dans ce cas, les rivières inondées d’eau de pluie et l’onde de tempête montante de l’ouragan – convergent.

Il s’agit d’un système complexe, difficile à simuler à l’aide des modèles traditionnels de rivière et d’océan, car ni l’un ni l’autre ne capture pleinement la manière dont les différentes sources d’eau interagissent les unes avec les autres.

Dans la modélisation couplée, les simulations de rivière et d’océan sont jumelées et exécutées en même temps, de sorte que chacune reçoit des commentaires de l’autre. Cela recrée les conditions d’un événement d’inondation composé, où l’onde de tempête accompagnant l’atterrissage d’un ouragan et la houle des inondations induites par la pluie lorsque la tempête se déplace vers l’intérieur des terres se rencontrent sur une zone côtière.

Xue et son groupe ont associé un modèle océanique à un modèle fluvial en utilisant les données recueillies lors de l’ouragan Florence pour valider les performances du modèle. Ils ont examiné les résultats de cette simulation par rapport à un modèle « lié » plus traditionnel, où deux simulations sont exécutées séparément, et avec les données recueillies à partir de différentes stations de surveillance autour de la région de Cape Fear pendant l’ouragan réel.

Les modèles couplés ont produit des résultats nettement meilleurs, selon l’étude. Les niveaux d’eau simulés à la tête de l’estuaire de Cape Fear étaient entre 20 et 40 % plus précis que ceux produits par le modèle lié. C’est également la première fois que la contribution des ondes de tempête et des crues soudaines aux inondations composées est quantitativement diagnostiquée.

Xue a déclaré que ce modèle couplé représente une nouvelle étape dans une idée sur laquelle il travaille depuis près de 20 ans.

« J’ai essayé de construire un système de modélisation » en cycle fermé « qui peut intégrer les processus atmosphériques, océaniques et fluviaux dans le continuum terre-estuaire-océan », a déclaré Xue. « Ce nouveau modèle ferme la boucle en couplant les processus fluviaux et terrestres avec ceux du côté océan. »

Source de l’histoire :

Matériel fourni par Université d’État de Louisiane. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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