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 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 d'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 :

  • BD CATNAT complète : version téléchargeable pour les abonnés à notre site au format Access. Cette version recense tous les événements survenus depuis 2001 jusqu'à l'année n-1.
  • BD CATNAT en ligne : version interrogeable en ligne, plus synthétique mais à jour des derniers événements .

 

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Comparaison des principales bases de données existantes sur les catastrophes naturelles

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BASE DE DONNEESNbre d'événementsNbre de victimesCoût en mdrs de $
(valeur 2020)
2020
BD Catnat98915,293250
Swiss Ré2747993190
Munich Ré9808200210
CRED36614,587141
2019
BD Catnat113913,224207
Swiss Ré1938,276143
Munich Ré8609435169
CRED39611755105
2018
BD Catnat105313,754223
Swiss Ré1819,800151
Munich Ré85010,400167
CRED31211,782134
2017
BD Catnat112913,933363
Swiss Ré1838,000359
Munich Ré74013,000372
CRED3409,703347
2016
BD Catnat116510,748197
Swiss Ré1917,000184
Munich Ré7509,200183
CRED3248,352159
2015
BD Catnat104924,720113
Swiss Ré14926,000104
Munich Ré106023,000101
CRED38522,87791
2014
BD Catnat94310,470146
Swiss Ré1897,077114
Munich Ré9807,700124
CRED3207,946107
2013
BD Catnat101224,398184
Swiss Ré15020,000152
Munich Ré89020,500157
CRED33121,691134
2012
BD Catnat101512,005240
Swiss Ré1688,948227
Munich Ré9059,600217
CRED34710,000190
2011
BD Catnat85731,120453
Swiss Ré17529,000428
Munich Ré82027,000449
CRED33430,969422
2010
BD Catnat798298,130227
Swiss Ré167297,000255
Munich Ré950295,000197
CRED393317,757155
2009
BD Catnat84512,45068
Swiss Ré1338,97772
Munich Ré86011,00068
CRED34411,14256
2008
BD Catnat893235,962243
Swiss Ré137240,500355
Munich Ré750163,000274
CRED352235,332231
2007
BD Catnat91117,98898
Swiss Ré14214,60097
Munich Ré96016,000122
CRED41416,93895
2006
BD Catnat86780 831*55
Swiss Ré13831,00064
Munich Ré85020,00076
CRED40123,49144
2005
BD Catnat86793,682328
Swiss Ré14988,083356
Munich Ré650100,995333
CRED43289,657262
2004
BD Catnat638342,213173
Swiss Ré116302,435204
Munich Ré641283,105248
CRED350341,527179
2003
BD Catnat67098,27596
Swiss Ré14237,82198
Munich Ré39964,20796
CRED360110,03695
2002
BD Catnat59916,13687
Swiss Ré13011,00023
Munich Ré69810,576122
CRED42112,58072
2001
BD Catnat70239,58448
Swiss Ré11122,80318
Munich Ré70125,06367
CRED37630,97837

 

* 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.