Merci à Mussa Kachunga Stanis d'avoir traduit cet article volontairement.

Les impacts du changement climatique sont de plus en plus apparents. La fréquence et l'ampleur de la dévastation et de la destruction des aléas météorologiques sont à la hausse. Selon le dernier rapport du Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Évolution du Climat (GIEC, 2021), le changement climatique intensifie le cycle de l'eau. Cela entraînera des sécheresses plus intenses dans de nombreuses régions. De plus, les extrêmes liés à l'eau ont un impact disproportionné sur la qualité de vie. La sécheresse représente 25 % de toutes les pertes dues aux catastrophes liées au climat aux États-Unis d'Amérique (Hayes et al. 2012). 

La sécheresse peut entraîner de graves problèmes dans une région touchée, déclenchant des famines, des épidémies de maladies transmissibles et des pertes de récoltes. Selon le Rapport mondial sur la mise en valeur des ressources en eau 2019, environ un quart de la population mondiale vit dans des pays connaissant un stress hydrique élevé (voir Figure 1). En Inde, une augmentation de 3,6 % des taux de suicide en milieu rural pendant les saisons de croissance extrêmement sèches ont récemment été documentée (Richardson et al, 2020).  

Parmi de nombreux autres aspects potentiellement mortels, la sécheresse peut être directement liée à la perte de stocks biologiques, de production agricole, de perte d'habitat et de dégradation des écosystèmes (Mfitumukiza, Barasa et Emmanuel, 2017). 71 % des zones irriguées du monde connaissent des pénuries d'eau (voir Figure 2).  

« La pérennité de la civilisation réside dans sa capacité à maîtriser la pénurie d'eau » -Day et al, 2012

Si nous ouvrons les yeux, il y a des tendances alarmantes bien visibles. Les villes qui manquent d'eau font de plus en plus souvent l'actualité. Environ la moitié des grandes villes du monde connaissent des pénuries d'eau, au moins périodiquement (voir Figure 3).  

La sécheresse au Cap, en Afrique du Sud, a forcé les autorités à déclarer le « Jour Zéro », le jour où l'approvisionnement en eau de la ville devrait être coupé. Un rapport récent (BBC, 2018) a listé 11 villes, São Paulo, Bangalore, Pékin, Le Caire, Jakarta, Moscou, Istanbul, Mexico, Londres, Tokyo et Miami, qui manqueront très probablement d'eau potable d'ici 2030. Le stress hydrique est susceptible de s'étendre encore plus si aucune contre-mesure n'est prise. Le projet d'aqueduc du World Resource Institute (WRI) a cartographié les projections de stress hydrique par pays pour l'année 2040 selon des scénarios de statu quo (WRI, 2015) (voir Figure 4). 

« La sécheresse est une période de temps sec exceptionnellement persistant qui dure suffisamment longtemps pour causer de graves problèmes tels que des dommages aux cultures et/ou des pénuries d'eau. Les sécheresses sont causées par de faibles précipitations sur une période prolongée » -NASA, n.d. 

Contrairement à d'autres catastrophes, les sécheresses sont généralement lentes à se déclencher et offrent aux décideurs une fenêtre pour optimiser les ressources en fonction de leur sévérité. Ainsi, la capacité de prédire et de projeter le début des sécheresses pourrait sauver des vies humaines, améliorer la qualité de vie, sauver le bétail et la végétation et réduire les pertes économiques. Les sécheresses soudaines sont une exception à ce qui a été écrit précédemment. Elles se produisent lorsque de faibles précipitations et des vagues de chaleur, des vents violents et/ou des changements de rayonnement et se caractérisent par une intensification inhabituellement rapide sur des échelles de temps sous-saisonnières qui culminent dans des conditions de sécheresse (Otkin et al. 2021). 

Il existe de nombreuses technologies émergentes et une augmentation des données provenant de nouvelles missions satellitaires. Les entreprises privées utilisent des données dérivées d'Internet des objets (IoT) pour augmenter les données satellitaires pour les prévisions hyper-focales. Il est important de normaliser les divers ensembles de données qui pourraient augmenter nos prévisions météorologiques pour prévenir ou atténuer au moins certains des défis qui s'intensifient avec le changement climatique. 

Une trajectoire de surveillance spatiale de la sécheresse 

La surveillance prédictive des sécheresses a commencé avec l'essor des projections météorologiques assistées par satellite, en particulier avec l'ère de la télédétection, qui commencer par le lancement de Spoutnik 1 par l'Union soviétique en 1957 (Tatem, Goetz et Hay, 2008). Bien que le satellite américain Vanguard 2, lancé en 1959, ait été conçu pour l'observation de la terre, ses capacités étaient limitées. Il a été suivi par le lancement du satellite d'observation infrarouge de télévision (TIROS-1) par la Nasa en 1960. Équipé de deux caméras de télévision et de caméras vidéo, TIROS-1 a fourni aux météorologues les premières vues de la formation des nuages ​​au fur et à mesure qu'ils se développaient dans le monde (NOAA, 2016). 

Quelques années plus tard, en 1966, le satellite de technologie d'applications (ATS-1) a été lancé, fournissant des images hémisphériques de la surface de la terre toutes les demi-heures, facilitant la surveillance de routine des systèmes météorologiques. Cependant, ce qui a vraiment changé la surveillance météorologique, c'était l'introduction du radiomètre avancé à très haute résolution (AVHRR) par l'Agence américaine d'observation océanique et atmosphérique (NOAA) (Tatem, Goetz et Hay, 2008). AVHRR a pu fournir des mesures multi-temporelles à l'échelle mondiale, ce qui a conduit au développement de l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), une simple transformation mathématique de deux bandes spectrales ayant une forte relation avec l'indice de surface foliaire et la biomasse verte (Hayes. et. al., 2012).  

Le NDVI a servi d'outil efficace pour la surveillance de la sécheresse en facilitant l'évaluation des conditions de la végétation. La déclassification des satellites militaires a ouvert la voie à l'utilisation de capteurs multi spectraux (Tatem, Goetz et Hay, 2008). Avec le lancement de Landsat 1 de la NASA en 1972, des applications pratiques du spectre électromagnétique ont été réalisées. Ceux-ci incluent le spectre infrarouge et visible à une résolution spatiale plus élevée. 

De plus, l'introduction de capteurs hyperspectraux, combinant des informations provenant de diverses bandes de capteurs, de spectromètres, de systèmes de sondage et de systèmes à micro-ondes actives, a permis de réaliser une autre avancée significative.   Cela a ouvert la voie aux radars à synthèse d'ouverture (SAR). Le SAR peut détecter, à travers la couverture nuageuse, l'altitude, l'emplacement et les propriétés de diffusion de la surface de la terre (Tatem, Goetz et Hay, 2008). Les missions satellitaires avec des capteurs SAR tels que Radar Satellite (RADARSAT), European Remote Sensing (ERS) et Japanese Earth Resource Satellite (JERS) ont contribué à des gains significatifs dans les études sur l'humidité du sol (Souza et al, 2018). Cependant, les signaux radar utilisés dans ces missions interagissent avec différentes composantes de la surface terrestre. Un exemple d'image SAR peut être vu sur la figure 7. En revanche, la mission satellite Soil Moisture Active Passive (SMAP), lancée en 2015, utilise des données micro-ondes qui ne sont pas affectées par les composants de la surface terrestre (NASA, 2020). La figure 8 montre un composite de 8 jours d'images SMAP.

Comprendre le mouvement souterrain de l'eau dans les régions arides pourrait également contribuer à la surveillance et à la gestion des pénuries d'eau. Avec une technologie radar similaire à celle utilisée par la NASA dans le Mars Reconnaissance Orbiter, le projet Orbiting Arid Subsurface and Ice Sheet Sounder (OASIS) a l'intention de découvrir des aquifères d'eau douce dans les régions à stress hydrique dans un avenir proche. OASIS utilisera un radar de sondage sensible aux changements des propriétés électriques sous la surface de la terre causés par la différence de taux d'absorption du signal de la zone sous-jacente (Jet Propulsion Laboratory, 2020). Un projet similaire a été mené au Koweït en 2011, utilisant des radars montés sur des hélicoptères (NASA, 2011). Le déploiement du satellite proposé améliore la portée et l'échelle de la détection et de la gestion des aquifères. 

Une élévation de la température moyenne entraîne une augmentation du taux d'évaporation du sol et une évapotranspiration plus élevée. Ainsi, des indicateurs tels que l'indice standardisé des précipitations (SPI), l'indice standardisé d'humidité du sol (SSI), l'indice Gravity Recovery Climate Experiment- Drought Severity Index (GRACE-DSI) et l'indice de l'état de la végétation (VCI) sont utilisés pour surveiller et prévoir les occurrences de sécheresse (Aghakouchak et al. 2015). 

Le tableau suivant (tableau 1) regroupe divers indices utilisés dans la surveillance de la sécheresse par paramètre à observer et fournit en outre des informations sur les satellites/capteurs sous-jacents utilisés ainsi que les avantages et les inconvénients de l'indice.  

Les conditions complexes et diverses de sécheresse ne peuvent pas être représentées par un seul indicateur dans toutes les dimensions affectées par la sécheresse (Hayes et al, 2005). Un indicateur composite incorporant divers paramètres et indices fait place à une approche hybride dans le suivi de la sécheresse. 

Par exemple, l'USDM (United States Drought Monitor), lancé en 1999, a fait converger les preuves à partir de données in situ, telles que les débits des cours d'eau, et divers indices, tels que l'indice standardisé des précipitations (SPI) et l'indice de gravité de la sécheresse Palmer (PDSI), pour arriver à une classification sur la sévérité des conditions de sécheresse. Grâce à une résolution spatio-temporelle avancée, l'USDM a permis la mise en œuvre de changements dans les politiques agricoles nationales à l'échelle locale et est actuellement considéré comme l'outil de pointe pour la surveillance de la sécheresse (Hayes et al, 2012). Le système de surveillance de la sécheresse en Asie du Sud (SADMS), un prototype de système de surveillance de la sécheresse développé en 2015 avec un financement de l'Organisation Météorologique Mondiale (OMM), visualise la sécheresse à l'aide de données de télédétection. L'Observatoire européen de la sécheresse est un autre portail développé par le Centre commun de recherche de la Commission Européenne pour évaluer, surveiller et prévoir la sécheresse (EDO, 2021). 

Avec la fréquence croissante des incidents météorologiques extrêmes, une amélioration supplémentaire de la surveillance et de la gestion des ressources en eau est nécessaire. Les technologies émergentes telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ou machine learning), l'IoT et la connectivité Internet par satellite (ou Satellite Internet Connectivity) offrent une fenêtre d'opportunité pour augmenter et étendre les technologies spatiales existantes afin de gérer les défis liés au changement climatique et à la pénurie d'eau. 

Vous vous préparez à un changement de paradigme ? Comment la communication par satellite ajoute de la valeur ? 

La connectivité Internet par satellite en combinaison avec l'IoT a la capacité de fournir des données pour un indicateur composite pour les prévisions météorologiques granulaires, même pour les régions éloignées. À l'aide d'une technologie appelée radio-occultation, les variables atmosphériques affectant les conditions météorologiques telles que la température, la pression et la vapeur d'eau peuvent être calculées. Les ondes radio transmises et reçues entre les stations au sol et les satellites sont réfractés et ralentis par les composants atmosphériques. La radio-occultation utilise cette variation de l'angle de réfraction pour reconstruire des variables atmosphériques à l'aide de modèles physiques et mathématiques (Sangomla, 2019).  

En intégrant cela aux données générées à partir d'appareils tels que les smartphones, les caméras de vidéosurveillance et d'autres appareils de communication, les start-ups font des prévisions hyper-locales. Les prévisions hyper-locales représentent une solution d'IA qui prend en compte le contexte de chaque moteur de la demande dans chaque emplacement individuel pour faire des prévisions précises au niveau le plus granulaire selon (Quinyx, n.d.)  La prévision présente une corrélation de 90 % avec les données de la vérité terrain, alors que les radars n'atteignent qu’une corrélation de 50 %. En plus, la connectivité Internet par satellite peut faciliter la collecte de données avec une latence plus faible et une distribution plus rapide des prévisions. 

Les résultats positifs obtenus grâce à un nombre croissant de capteurs in situ équipés de la technologie IoT, ainsi que la capacité de transmettre des données à distance via une connectivité Internet par satellite abordable et la capacité de traiter des volumes toujours croissants de données (entre autres au moyen de l'apprentissage automatique et autres IA) sont une indication forte de la nécessité de normaliser diverses sources de données.  La normalisation des données (y compris issues de capteurs IoT) pour permettre le traitement de de grandes quantités données est donc une condition préalable pour pouvoir traiter efficacement ces données et - à long terme - pour pouvoir lutter contre les impacts du changement climatique. Le système d'observation mondiale intégrée de l'OMM a été conçu pour fournir un cadre pour l'intégration et le partage de données entre diverses sources, explique le site Web de l'OMM consulté le 26 septembre 2021. 

Système mondiale intégré d'observation de l'OMM

Une mise à niveau des systèmes mondiaux d'observation spatiale et terrestre existants de l'OMM pour suivre les progrès technologiques a été réalisée avec l'introduction du Système mondial intégré d'observation de l'OMM (WIGOS), en 2016. Le système a atteint la maturité opérationnelle en janvier 2020. Le WIGOS fournit un cadre global pour l'évolution des systèmes d'observation existants et a obtenu la compatibilité des données dans différents formats en optimisant les observations météorologiques.  

Les composantes partageant des données avec le WIGOS sont le Système mondial d'observation (voir Figure 10), le Système d'observation hydrologique de l'OMM (WHOS) et les composantes d'observation de la Veille de l'atmosphère mondiale (GAW) et de la Veille mondiale de la cryosphère (GCW). L'un des éléments constitutifs du WIGOS est l'outil d'analyse et d'examen des capacités des systèmes d'observation de l'OMM (WMO-OSCAR, voir la figure 11) qui facilite un processus d'examen des exigences en continu. Le processus d'examen des exigences en continu est un outil d'évaluation qui compare les exigences d'observation par rapport aux capacités existantes pour identifier les lacunes dans les capacités et pour soutenir la planification de systèmes d'observation mondiaux intégrés. 

Le cadre opérationnel solide fourni par le WIGOS a considérablement amélioré les capacités d'alerte précoce dans les programmes de surveillance du climat.  La couverture mondiale et le traitement en temps réel des données intégrées provenant de WIGOS et de sources de données à distance supplémentaires ont contribué à améliorer la qualité des observations (Rapport technique du WIGOS, 2020-1). 

Cependant, de nombreux pays ne disposent toujours pas d'enregistrement d'identifiant normalisé pour le système d'identification des stations du WIGOS. Un effort collectif est nécessaire pour une intégration complète des systèmes d'observation et, également, pour inclure les données issues des capteurs équipés de l'IoT. Un WIGOS intégré améliore la qualité des données pour le traitement de prévisions précises, raccourcit la réponse avec une surveillance en temps réel et fournit des prévisions localisées précises.  

Conclusion

Des incidents de pénurie d'eau sont signalés partout dans le monde. Pour améliorer les opérations de gestion de l'eau, des informations et des prévisions précises (presque) en temps réel sont nécessaires pour lesquelles la normalisation des données est essentielle. 

Au cours des soixante dernières années, les technologies spatiales ont contribué de manière significative à une meilleure gestion des ressources en eau. La télédétection et les indices composites basés sur les données produites par exemple par SMAP, GRACE, AVHRR et MODIS ont aidé à la surveillance précoce et à la prévision des événements météorologiques extrêmes. En outre, la capacité d'observer les différents paramètres de développement des conditions de sécheresse tels que les précipitations, l'humidité du sol, le stockage de l'eau et l'évapotranspiration à l'aide des technologies spatiales aide à formuler des politiques efficaces. 

Avec l'essor de la connectivité par satellite, le WIGOS de l'OMM améliore la capacité d'alerte précoce et la gestion de la sécheresse, même dans les zones reculées. Cependant, l'absence d'un enregistrement d'identifiant standard dans de nombreux pays pose un défi dans l'intégration du WIGOS entre les nations.