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Feux de forêt : des prédictions en temps réel pour sauver des vies

Fire fighting helicopter dropping water on forest fire

Incendies : des prédictions en temps réel pour sauver des vies

par La rédaction
25 juin 2023
en Environnement, Risques

Dans la plus grande partie du Nord-Est américain, le ciel autrefois bleu azur a pris des teintes post-apocalyptiques, un mélange inquiétant de gris et d’orange. Ce n’est pas la pollution industrielle habituelle qui assombrit le ciel, mais la fumée des feux de forêt dévastateurs, qui font rage à des centaines de kilomètres de là, au Canada.

L’année 2023 pourrait battre des records en termes de feux de forêt au Canada. À la fin du mois de mai, plus de 2000 kilomètres carrés avaient déjà brûlé, soit 13 fois la moyenne décennale pour cette période de l’année. À la mi-juin, près de 450 feux de forêt étaient actifs, dont 218 considérés comme incontrôlables. Des milliers de personnes ont dû être évacuées.

La prévention des incendies : une question vitale

Ce scénario est malheureusement familier pour ceux qui ont survécu à l’incendie de Camp Fire en 2018 dans le comté de Butte en Californie du Nord. Cet incendie, le plus meurtrier et le plus destructeur de l’histoire de la Californie, a tué 85 personnes et détruit plus de 18 000 structures sur 620 kilomètres carrés. Il a laissé derrière lui des villes réduites à leurs fondations et des cendres.

Vers une modélisation plus rapide et précise

Contrairement à d’autres catastrophes naturelles comme les tremblements de terre, la modélisation précise des incendies de forêt, si elle existe, nécessite des superordinateurs et des heures, voire des jours, pour être réalisée. À ce moment-là, les dégâts sont déjà faits, les communautés sont détruites et des vies sont perdues. Un groupe de chercheurs de l’Institut de Résilience des Infrastructures Critiques (CIRI) de l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign, un Centre d’excellence du Département américain de la Sécurité intérieure, entend rendre la modélisation des feux de forêt à la fois plus simple et plus rapide.

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Les chercheurs dont le professeur Paolo Gardoni, du département de génie civil et environnemental, travaillent sur le développement de modèles non seulement pour prédire la propagation des incendies et leurs dégâts sur les infrastructures critiques, mais également pour offrir des prédictions en temps réel du comportement des incendies et des dommages aux infrastructures pendant les incendies en cours. Ces modèles devraient aider à optimiser la gestion des ressources et fourniront des informations précieuses pour les futurs plans d’infrastructure dans les communautés à risque d’incendies de forêt.

Le défi de la modélisation des feux de forêt

Selon le Pr. Gardoni, le défi est triple : 1) compiler tous les facteurs possibles qui pourraient alimenter un incendie et comment ils pourraient agir, 2) collecter et intégrer des ensembles de données divers provenant d’expériences, d’environnements et d’incendies de forêt passés pour calibrer les modèles et 3) trouver une méthode mathématique et scientifique pour non seulement prendre en compte précisément ces facteurs, mais le faire rapidement et efficacement.

La solution ? Des modèles basés sur la physique qui utilisent une équation aux dérivées partielles de Hamilton-Jacobi, adaptable aux conditions réelles et permettant d’obtenir des résultats en temps voulu avec un haut niveau de précision. L’équation aide à déterminer le taux de propagation d’un incendie, ce qui peut indiquer aux chercheurs dans quelle direction un incendie peut se diriger à tout moment du front de l’incendie, en tenant compte non seulement de la physique, mais aussi des facteurs environnementaux.

Pour y parvenir, les chercheurs doivent d’abord calibrer les modèles avec des ensembles de données. Ils puisent dans plusieurs sources, dont la National Oceanic and Atmospheric Administration et d’autres agences, pour recueillir et analyser des modèles météorologiques, des types de végétation, des données topographiques, des archives historiques des incendies de forêt, et d’autres, pour s’assurer de l’exactitude des modèles.

En synthèse

Si la création de ces modèles nécessite à la fois de la science et du temps, leur finalité va bien au-delà. En effet, les chercheurs prennent en compte comment ces outils pourraient être utilisés par d’autres, pas seulement par des scientifiques ou des ingénieurs, pour planifier et suivre les feux de forêt. Cela inclut notamment la création d’une plateforme conviviale pour spécifier les entrées du modèle et visualiser les résultats, facilitant ainsi l’interprétation des données et la prise de décisions qui pourraient être vitales.

Comme le souligne Randall Sandone, directeur exécutif du CIRI : « La capacité à prédire l’impact potentiel des incendies de forêt sur les infrastructures critiques – à l’avenir et en temps réel – sera une contribution importante et impactante pour améliorer la sécurité et la résilience de nos infrastructures nationales critiques et, plus important encore, peut sauver des vies. »

Pour une meilleure compréhension

Quelle est la cause de la pollution de l’air dans le Nord-Est des États-Unis ?

La pollution de l’air dans le Nord-Est américain est actuellement causée par la fumée des feux de forêt au Canada.

Qu’est-ce que l’Institut de Résilience des Infrastructures Critiques (CIRI) ?

Le CIRI est un centre de recherche dédié à la sécurité des infrastructures critiques. Il est basé à l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign et fait partie du Département de la Sécurité Intérieure des États-Unis.

Quel est le but des modèles développés par le CIRI ?

Ces modèles ont pour but de prédire la propagation des incendies de forêt et leurs dégâts sur les infrastructures critiques. Ils offrent également des prédictions en temps réel pour aider à la gestion des ressources pendant un incendie.

Comment ces modèles sont-ils élaborés ?

Les chercheurs utilisent des équations basées sur la physique, en intégrant des données diverses provenant d’expériences, d’environnements et d’incendies de forêt passés. Ils tiennent compte de nombreux facteurs, comme la météo, le type de végétation, la topographie, etc.
Tags: feux de foretmodelisationprediction
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