Publié le 25 août 2022 – Mis à jour le 25 août 2022

Chaque année à travers le monde, de fortes pluies induisent de nombreux glissements de terrains causant de fortes pertes humaines et économiques. A l'image des pluies intenses du 15 février 2022 dans la ville de Petrópolis, au Brésil, causant la mort de plus de 200 personnes. Pour éviter ces catastrophes, des scientifiques du laboratoire Géosciences environnement Toulouse (OMP, CNRS, IRD, UT3) ont mis à contribution les satellites météorologiques afin de prédire les risques en temps réel.

Ces phénomènes extrêmes sont particulièrement fréquents dans les pays de la bande intertropicale, où les réseaux météorologiques de mesure de pluie sont souvent lacunaires et peu adaptés pour comprendre et anticiper les conditions de pluie à l'origine. D'autant plus que le changement climatique tend à rendre ces événements plus fréquents. Pour pallier ce manque de données, une équipe internationale a évalué la capacité de la constellation satellite GPM (gérée par la NASA et la JAXA) à mesurer correctement les quantités de précipitations ayant causé des glissements de terrains. La force de ces estimations de pluies par satellites est leur disponibilité à travers l’ensemble du globe depuis les années 2000.

Cette étude a été menée sur 20 évènements de pluie ayant causés de 80 à 10,000 glissements de terrains à travers le monde (Caraïbes, Andes, Méditerranée, Afrique, Asie du Sud-Est). Les mesures satellites ont permis de quantifier la pluie durant l’évènement, ainsi que l’intensité de la pluie décennale (c’est à dire revenant statistiquement tous les 10 ans) dans la région. Dans 75 % des cas de fortes pluies d’un ou plusieurs jours (typiquement des cyclones), la région contenant les glissements de terrains correspond aux zones de pentes où l’intensité de pluie était bien supérieure à celle de la pluie décennale, et où l’anomalie de pluie était la plus forte depuis le début des mesures satellites. Par contre, dans le cas de pluies intenses ayant duré moins de 8h, les constellations satellites n’ont en général pas pu détecter une pluie particulièrement intense.

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