La nouvelle recherche met en évidence les défauts de l’évaluation des risques de cyclone

Une nouvelle revue systématique a révélé de graves lacunes dans l’évaluation du risque de cyclone en Australie et dans le monde. La recherche, qui a analysé 94 études sur le risque de cyclone, prévient que les approches existantes pourraient ne pas fournir une image complète des dangers auxquels les communautés sont confrontées.

L’étude, « Un examen critique des modèles d’évaluation des risques d’ouragan et des cadres prédictifs»a été publié dans la revue Frontières géoscientes. Il représente la première revue complète des évaluations des risques de cyclone.

Plus de 80 cyclones, typhons et ouragans se forment chaque année dans le monde – avec l’Australie confrontée à certains des systèmes les plus puissants et les plus dommageables. Ils menacent des vies et font des ravages sur les infrastructures et les économies.

La recherche a identifié six facteurs majeurs qui influencent le risque de cyclone: ​​l’utilisation des terres, la pente, les précipitations, l’élévation, la densité de population et la qualité du sol. L’intégration de ces variables dans les modèles de risque pourrait améliorer la précision des prédictions et conduire à des décisions politiques mieux informées.

L’auteur principal, le professeur distingué Biswajeet Pradhan, directeur du Center for Advanced Modeling and Geospatial Information Systems de l’Université de technologie Sydney (UTS), a déclaré que le fait de ne pas améliorer les évaluations des risques pourrait laisser les communautés dangereusement exposées.

« Notre examen montre que les évaluations des risques se concentrent trop étroitement sur des dangers spécifiques, tels que les surtensions des tempêtes ou les inondations, plutôt que sur la façon dont les menaces multiples interagissent.

« Une autre préoccupation clé est que les évaluations actuelles hiérarchisent la fréquence des cyclones sur les dommages réels, bien que ces derniers soient plus utiles pour les décideurs. 5% seulement des études ont examiné l’efficacité des mesures d’atténuation, exposant un angle mort dans la planification de la résilience aux catastrophes. »

Les mesures d’atténuation comprennent des actions telles que l’amélioration des codes du bâtiment, les défenses côtières, les systèmes d’alerte précoce et la planification de l’utilisation des terres, ce qui peut réduire l’impact des cyclones et aider à protéger les communautés.

L’impact économique des cyclones est un autre domaine où les évaluations existantes échouent. L’étude note que les effets indirects – tels que les perturbations des opérations commerciales – sont souvent négligés, malgré leur potentiel de préjudice financier à long terme.

Ce Frontières géoscientes L’étude suit Une autre étude par le professeur Pradhan, publié dans Systèmes de terre et environnementsur le potentiel de l’IA et des évaluations des risques basées sur l’apprentissage automatique pour les dommages des inondations induits par le cyclone.

« Il existe un potentiel inexploité pour utiliser l’apprentissage automatique dans les évaluations des risques de cyclone », a déclaré le professeur Pradhan. «L’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique pourrait améliorer considérablement la précision prédictive et la planification de la résilience.

« Alors que certaines recherches ont utilisé l’intelligence artificielle – y compris des modèles forestiers aléatoires et des réseaux de neurones – il est possible d’explorer des techniques plus avancées telles que les modèles d’ensemble, ce qui pourrait améliorer la précision et l’adaptabilité dans différentes régions.

« Ces résultats offrent des informations cruciales qui pourraient façonner les recherches et les politiques futures, en aidant finalement l’Australie et d’autres régions sujettes aux cyclones à se préparer à la menace croissante d’événements météorologiques extrêmes dans un climat changeant », a-t-il déclaré.

Plus d’informations:
Sameera Maha Arachchige et al, une revue critique des modèles d’évaluation des risques d’ouragan et des cadres prédictifs, Frontières géoscientes (2025). Doi: 10.1016 / j.gsf.2025.102012

Sameera Maha Arachchige et al, AI rencontrent l’œil de la tempête: des idées motivées par l’apprentissage pour l’évaluation des risques de dommages aux ouragans en Floride, Systèmes de terre et environnement (2025). Doi: 10.1007 / s41748-025-00571-9

Fourni par l’Université de Technologie, Sydney

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