Les messages sur « l’intensité ressentie » des tremblements de terre via l’application peuvent potentiellement aider à la gestion précoce des catastrophes

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Après un tremblement de terre, il est crucial dans la première phase de la gestion des catastrophes d’obtenir une évaluation rapide de la gravité de l’impact sur la population touchée afin de pouvoir initier des mesures d’urgence adéquates. Une première évaluation rapide et bonne pour savoir si un tremblement de terre cause des dommages graves ou mineurs peut souvent être donnée après seulement 10 minutes grâce aux informations des personnes touchées sur «l’intensité ressentie» du tremblement de terre. C’est ce que montre une étude récente menée par des chercheurs dirigés par Henning Lilienkamp et Fabrice Cotton du GFZ German Research Center for Geosciences, qui vient d’être publiée dans la revue L’enregistrement sismique. Dans leur nouvelle approche, ils évaluent les informations que les personnes ont transmises après un séisme via un site web ou une application du service Last Quake du Centre sismologique méditerranéen européen. Puisqu’aucune donnée de mesure sismique n’est requise, cette approche à faible coût peut aider la gestion des catastrophes à l’avenir, en particulier dans les régions où il y a peu d’appareils de mesure.

Contexte : Évaluer l’impact d’un tremblement de terre

Être en mesure d’évaluer l’impact d’un tremblement de terre le plus rapidement possible est essentiel pour les décideurs et les gestionnaires de catastrophes, car cela influence directement les mesures prises pour protéger les vies et limiter les dommages supplémentaires.

Dans certains cas, comme la série catastrophique de tremblements de terre en Turquie et en Syrie en février 2023, il est immédiatement clair qu’une réponse d’urgence à grande échelle est nécessaire de toute urgence. Mais ce n’est pas toujours vrai.

« Par exemple, lors du tremblement de terre de magnitude 5,9 qui a frappé des régions reculées d’Afghanistan et d’Iran le 12 juin 2022, causant plus de 1 000 morts, il n’était pas clair pendant des heures si des impacts significatifs étaient à prévoir ou non, selon l’European Mediterranean Seismological (EMSC) », explique Henning Lilienkamp, ​​doctorant dans la section « Risques sismiques et risques dynamiques » au Centre de recherche allemand GFZ pour les géosciences et auteur principal de la présente étude.

Il existe des systèmes d’évaluation rapide tels que PAGER, qui a été développé par l’US Geological Survey. Cependant, il faut actuellement environ 30 minutes en moyenne pour donner alors déjà des estimations assez complètes des effets d’un tremblement de terre. Et il est basé sur la méthode ShakeMap, il a donc besoin de données d’accélération du sol et d’autres observations sismiques ainsi que de rapports de la population.

Nouvelle approche basée exclusivement sur les rapports ressentis

« De nombreux types de données peuvent être inclus dans l’évaluation d’un tremblement de terre et de ses conséquences immédiates, et une analyse différenciée est cruciale pour une gestion réussie des catastrophes à long terme », souligne Lilienkamp. Lui et ses collègues ont maintenant pu montrer qu’une première évaluation grossière mais souvent plus rapide est déjà possible en se basant uniquement sur les informations de la population touchée. Outre Henning Lilienkamp et Fabrice Cotton, responsable de la section « Aléas sismiques et risques dynamiques » au GFZ et professeur à l’Université de Potsdam, d’autres chercheurs de l’Université de Potsdam, de l’EMSC et de l’Université de Bergame ont également été impliqués dans l’étude, qui a été publiée dans la revue « The Seismic Record ».

Dans leur nouvelle approche, ils utilisent des données sur « l’intensité ressentie » d’un tremblement de terre par les personnes touchées. Ils transmettent leur bilan personnel après le tremblement de terre sur la base d’un graphique et d’un commentaire via le site internet ou l’application du service LastQuake de l’EMSC. Il a été développé pour avertir les gens le plus rapidement possible immédiatement après un tremblement de terre. Déjà dans les 10 premières minutes après un événement, un grand ensemble de données peut être disponible pour évaluation, bien que ce nombre dépende bien sûr de la force du tremblement de terre et du niveau de participation des populations.

Par exemple, pour la séquence de tremblements de terre du 6 février en Turquie, le service LastQuake a collecté environ 6500 rapports pour le premier tremblement de terre de magnitude 7,8 et environ 4800 rapports pour le deuxième tremblement de terre de magnitude 7,5, selon Lilienkamp. Pour le premier tremblement de terre, il a fallu environ 4,5 minutes pour collecter 50 rapports – le nombre minimum nécessaire pour exécuter le modèle développé ici – et après 10 minutes, déjà 1232 rapports étaient disponibles.

« Nous étions convaincus que cette base de données est trop précieuse pour être ignorée à long terme, car elle est collectée efficacement et à l’échelle mondiale, y compris dans des régions dépourvues d’instruments sismiques coûteux », explique Lilienkamp.

Développement d’un modèle d’évaluation rapide des effets du séisme

Les chercheurs ont eu accès à plus de 1,5 million de rapports collectés dans le monde sur l’intensité perçue de plus de 10 000 tremblements de terre de toute magnitude de 2014 à 2021. Sur la base de ces « données participatives », ils ont développé un modèle probabiliste qui peut être utilisé pour estimer si un tremblement de terre a un impact élevé ou faible.

À cette fin, dans une première étape, les données d’intensité perçue des tremblements de terre passés ont été converties en paramètres représentatifs, tels qu’une « valeur de pseudo-intensité » qui quantifie l’ampleur de la secousse. Une autre valeur décrit l’étendue spatiale de la zone dans laquelle les secousses du sol ont été ressenties.

Dans un deuxième temps, les tremblements de terre associés ont été classés à l’aide d’informations plus détaillées provenant de bases de données mondiales sur l’impact des tremblements de terre. L’étude définit les tremblements de terre à fort impact comme ceux associés à au moins un des impacts suivants : un bâtiment détruit, au moins 50 bâtiments endommagés, au moins deux décès ou des pertes financières documentées.

En fin de compte, cela aboutit à une déclaration sur la probabilité qu’un tremblement de terre avec l’information « ressentie » transmise ait de forts impacts.

La première étape peut alors également être utilisée pour classer les nouveaux tremblements de terre.

Validation et limitation de la nouvelle approche

Les chercheurs ont ensuite testé leur modèle sur onze tremblements de terre à partir de 2022. « Une force clé de notre approche est qu’elle est capable très rapidement d’évaluer correctement et sans ambiguïté un grand nombre d’événements avec un faible impact », résume Henning Lilienkamp.

Être capable d’identifier un tremblement de terre comme ayant un faible impact pourrait rassurer le public, car ces types de tremblements de terre – bien que pas trop forts – peuvent toujours être ressentis et peuvent provoquer de l’anxiété en conséquence, notent les chercheurs dans leur article.

« Nous constatons qu’avec les événements à fort impact, il reste un défi de les distinguer clairement des événements à faible impact », déclare Lilienkamp. Cela peut également être dû au fait que l’ensemble de données sous-jacent sur lequel le modèle a « appris » contient naturellement beaucoup moins de tremblements de terre graves. Avec les données collectées au fil du temps, cela pourrait encore s’améliorer, estiment les chercheurs.

Une limitation naturelle de l’approche – en particulier lors de forts tremblements de terre – est le manque de rapports très précoces de la zone où la secousse a été la plus intense. « Cet effet est bien connu et représente le fait que les gens dans des circonstances aussi extrêmes donnent bien sûr la priorité à trouver un abri et à secourir des personnes en danger, plutôt qu’à soumettre des rapports ressentis sur leurs smartphones », explique Lilienkamp. De plus, l’analyse globale montre que le service LastQuake est actuellement encore majoritairement utilisé en Europe (75 % des données en proviennent).

« Nous considérons notre méthode comme un ajout rentable au pool d’outils d’évaluation de l’impact des tremblements de terre qui est complètement indépendant des données sismiques et peut être utilisé dans de nombreuses zones peuplées à travers le monde. Bien qu’il reste une tâche ouverte pour développer davantage notre méthode dans un outil à usage pratique, nous montrons le potentiel de soutien à la gestion des catastrophes dans les régions qui manquent actuellement d’instruments sismiques coûteux », déclare Fabrice Cotton du GFZ.

Perspectives : Potentiel d’application

Lilienkamp et ses collègues suggèrent que leur méthode pourrait être utilisée pour développer un système de « feux de signalisation » basé sur les scores d’impact, où les scores de niveau vert ne nécessiteraient aucune autre action de la part des décideurs, le jaune inciterait à une enquête plus approfondie et le rouge pourrait déclencher une alerte.

« En tant que sismologues, nous devons mieux comprendre comment exactement les décideurs et les services d’urgence comme les pompiers agissent réellement en cas d’urgence, quel type d’information est utile et à quelles probabilités d’impact élevé ils préféreraient augmenter. une alarme », a déclaré Lilienkamp. « Une communication attentive des capacités de notre modèle et des besoins individuels des utilisateurs finaux potentiels sera essentielle pour une mise en œuvre pratique des systèmes de feux de circulation. »

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