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Le catalogue d'événements entretenu quotidiennement depuis janvier 2001 par Catnat.net est sans conteste le plus complet actuellement en ligne. Afin d'exploiter statistiquement ce catalogue, l'ensemble des informations sur les événements a été retranscrit sous la forme d'une base de données : la BD CATNAT.

La base de données BD Catnat combine des informations sur plus de 20 000 événements d'origine naturels (17 aléas couverts) depuis 2001. Les données présentes dans la base proviennent d'archives en ligne, de rapports d'institutions, de publications scientifiques et d'une revue de presse internationale permanente.

La BD Catnat est aujourd'hui la base de données géoréférencée recensant les catastrophes naturelles la plus exhaustive disponible sur le web (voir tableau de comparaison en bas de page). En effet, chaque événement recensé est décrit par 27 champs différents (localisation, origine de l'aléa, aléa, péril, sous-péril, coût...) dont un article complet décrivant précisément l'événement. Enfin, chaque événement est qualifié selon une échelle de gravité (matériel, humaine et globale) créée spécialement afin de faciliter la comparaison et la recherche des événements.

Ainsi, depuis sa mise à disposition, la BD CATNAT est exploitée par une centaine d'entreprises et institutions de recherche françaises et étrangères pour leurs travaux statistiques et documentaires. Cette base de données est mise à jour en permanence.

La BD CATNAT est disponible sous deux formats :

 

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 >>> Visualisez la notice explicative complète de la BD CATNAT

 

 

Comparaison des principales bases de données existantes sur les catastrophes naturelles

BASE DE DONNEESNbre d'événementsNbre de victimes

Coût en mdrs de $
(valeur 2023)

2023
BD Catnat97299 350392
Swiss Ré260
Munich RéND74,000250
CRED37883,185160
2022
BD Catnat91733,798337
Swiss Ré28532,600298
Muniche RéND11,000288
CRED40733,275242
2021
BD Catnat103411,441337
Swiss Ré30611 881312
Munich RéND9,320323
CRED43210 492246
2020
BD Catnat97515,397307
Swiss Ré2747993229
Munich Ré9808200254
CRED36614,587181
2019
BD Catnat111114,106240
Swiss Ré1938,276167
Munich Ré8609435183
CRED39611755132
2018
BD Catnat103114,028260
Swiss Ré1819,800192
Munich Ré85010,400198
CRED31211,782149
2017
BD Catnat111013,940425
Swiss Ré1838,000421
Munich Ré74013,000434
CRED3409,703374
2016
BD Catnat113410,749233
Swiss Ré1917,000195
Munich Ré7509,200228
CRED3248,352173
2015
BD Catnat102324,812134
Swiss Ré14926,000108
Munich Ré106023,000131
CRED38522,877104
2014
BD Catnat91310,467171
Swiss Ré1897,077133
Munich Ré9807,700144
CRED3207,946116
2013
BD Catnat100124,267216
Swiss Ré15020,000175
Munich Ré89020,500181
CRED33121,691146
2012
BD Catnat100212,005288
Swiss Ré1688,948242
Munich Ré9059,600231
CRED34710,000191
2011
BD Catnat84231,124530
Swiss Ré17529,000504
Munich Ré82027,000528
CRED33430,969456
2010
BD Catnat794304,564270
Swiss Ré167297,000277
Munich Ré950295,000215
CRED393317,757170
2009
BD Catnat82112,45080
Swiss Ré1338,97773
Munich Ré86011,00073
CRED34411,14261
2008
BD Catnat876236,385383
Swiss Ré137240,500374
Munich Ré750163,000279
CRED352235,332240
2007
BD Catnat89017,997116
Swiss Ré14214,60098
Munich Ré96016,000118
CRED41416,93897
2006
BD Catnat83780,829*66
Swiss Ré13831,00066
Munich Ré85020,00077
CRED40123,49155
2005
BD Catnat862105,764399
Swiss Ré14988,083351
Munich Ré650100,995336
CRED43289,657310
2004
BD Catnat675353,242244
Swiss Ré116302,435198
Munich Ré641283,105222
CRED350341,527203
2003
BD Catnat686124,661144
Swiss Ré14237,82192
Munich Ré39964,207110
CRED360110,036106
2002
BD Catnat63815,862128
Swiss Ré13011,00020
Munich Ré69810,57696
CRED42112,58080
2001
BD Catnat73034,85867
Swiss Ré11122,80318
Munich Ré70125,06361
CRED37630,97846

 

* Pour cette année l'importante différence en terme de nombre de victime entre la BD Catnat et les autres bases de données tient au fait que nous avons retenu le bilan fourni par des ONG internationale (138373 morts et disparus) plutôt que le bilan fourni par les autorités en ce qui concerne le cyclone Nargis qui a touché le Myanmar fin avril 2008

 

NOTE : Les bilans effectués par les diverses entreprises (réassureurs notamment) et institutions (ONU, Centre de recherche sur l’épistémiologie des catastrophes de l’Université de Louvain (CRED)), montrent qu'il existe des différences notables entre les statistiques fournies.

Pour ce qui est du nombre d’événements recensé, ces différences certaines entre les bases de données sont imputables aux méthodes comptage utilisées. Ainsi, à titre d’exemple les réassureurs ont comptabilisés plusieurs pics d'inondations en Inde, Pakistan et Bangladesh durant l'été 2010, considérant ainsi qu'il y a eu plusieurs événements. Pour notre part nous n'en avons comptabilisé qu'un seul car nous estimons que ces inondations ont occasionné des submersions quasi-permanentes dans ces pays durant cette période et sont liées à un seul phénomène : la mousson indienne. De même, dans leurs statistiques, certains producteurs de données ne comptabilisent les événements qu’à partir d’un certain seuil de dommage ou de victime (50 millions de $ de dommages et / ou plus de 20 victimes pour Suisse Ré , au moins 10 morts et / ou 100 personnes directement affectées et / ou déclaration d’urgence de la part des autorités pour le CRED) alors que dans notre cas, nous considérons qu’il y a événement dès l’instant où il y a des préjudices humains ou matériels avérés. Toutes ces différences sur la manière de considérer un événement induit donc inévitablement des écarts statistiques parfois significatifs en fin d'année.

On notera également que les données provenant des réassureurs, on tendance à surreprésenter les pays développés et émergents dans leurs statistiques. Cela s’explique par le fait que, de par l’essence même de leurs activités, les portefeuilles d’activité de ces sociétés sont concentrés dans les pays ayant un marché de l’assurance assez développé. Cette réalité se retrouve notamment dans les bilans humains fournie par ces sociétés qui sont souvent inférieurs à ceux des autres producteurs de données. Ainsi, en comptabilisant préférentiellement les événements dans les pays ayant un certain niveau de développement, les statistiques des réassureurs omettent certaines catastrophes naturelles survenant dans des pays pauvres où les conséquences économiques ne sont pas significatives mais où les bilans humains sont parfois très lourds.