BandSOS : une nécessité sociétale
Dans le delta du Bengale, où la densité peut atteindre 1 000 habitants/km2, les cyclones sont tout simplement dévastateurs : ils provoquent des inondations, détruisent des habitations précaires par centaines de milliers, déclenchent des épidémies, salinisent les terres, accélèrent l'exode des agriculteurs vers les bidonvilles urbains et ralentissent la croissance économique.
La solution BandSOS
Jeudi 14 avril 2022, le consortium du projet BanDSOS a mis son plan d’action en place : développer un système de pointe de prévision des inondations côtières (WP1), qui cartographie également la vulnérabilité socio-spatiale dans les prévisions (WP2), le tout mutualisé dans une plate-forme de modélisation et de diffusion des prévisions.
Pour atteindre ses objectifs, le projet s’appuie sur une équipe multidisciplinaire composée de chercheurs en physique et géographie de l’IRD-LEGOS et du laboratoire LIENSs de l’Université de la Rochelle , d’une économiste de l’Université de l’Arizona et des experts de l’autorité publique du Bangladesh en charge de la prévision et de l’alerte aux inondations, le Flood Forecast and Warning Center (FFWC) à Dhaka. Leurs travaux sont d’ores et déjà au cœur du développement du système pré-opérationnel de prévision des inondations et des indicateurs géographiques de vulnérabilité associés.
Les participants au meeting de démarrage du projet BandSOS. Un grand merci aux Bangladais qui ont rejoint la réunion à une heure tardive sur leur fuseau horaire. © SCO
Répondre aux besoins de l’utilisateur final, le FFWC
Au sein du consortium BanDSOS, le FFWC est l’organisation en charge de la prévision des crues au Bangladesh. Avec un rôle particulier dans la gestion des catastrophes, ce dernier dispose actuellement d’un réseau de capteurs des hauteurs d’eau et des précipitations dans le delta du Bengale. Grâce à ces informations, reçues automatiquement par SMS, le FFWC publie un bulletin quotidien des pluies et des crues, enrichi d’une cartographie prédictive d’inondations dont un code couleur indique le degré de risque.
Le projet BanDSOS s’inscrit dans l’évolution de ce système vers une solution numérique et automatisée, en open source. Régulières et précises, les données spatiales viendront renforcer le modèle existant, dont les prévisions incluront l’information de marée. D’ailleurs, le code de traitement d'images satellite Sentinel-2 développé par le groupe BanDSOS est déjà ouvert au grand public via github. Précisons que le système est conçu pour être opérationnel toute l’année, et pas uniquement durant un cyclone.
Un important volet de capacity building (renforcement de capacités) sera mis en place afin que le FFWC s’approprie pleinement l’outil développé.