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Prévision et alerte dans le monde
Rubrique consacrée à l'actualité de la prévision et de l'alerte relative aux risques naturels dans le monde (hors France et DOM) : nouveaux moyens de prévision des risques, systèmes d'alerte ...
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Un nouveau cadre algorithmique capable de prédire les inondations pourrait contribuer à sauver des vies et à réduire les ravages à mesure que le changement climatique entraîne des précipitations plus intenses et imprévisibles.
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Pour anticiper et gérer les catastrophes naturelles, l'Unesco adopte le système d'IA spécialisée Edison, né et déjà utilisé au Japon. Modulaire et alimenté par des data historiques et temps réel, il est testé dans des régions pauvres en moyens, comme l'archipel des îles Salomon.
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Les outils de prévision des tremblements de terre alimentés par l'IA peuvent prévoir le risque de répliques quelques secondes après la secousse initiale, suggère une nouvelle étude.
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Prédire les tremblements de terre est depuis longtemps un fantasme inaccessible. Les facteurs tels que les comportements animaux étranges qui, historiquement, ont été considérés comme des tremblements de terre de pré-moyeu ne sont pas étayés par des preuves empiriques.
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Une équipe de chercheurs français vient de découvrir un nouveau mécanisme à l'origine des éruptions volcaniques : le cisaillement du magma.
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Les inondations représentent jusqu'à 40 % des catastrophes liées aux conditions météorologiques dans le monde, et leur fréquence a plus que doublé depuis 2000, selon un récent rapport du Bureau des Nations Unies pour la réduction des risques de catastrophe.
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Pour anticiper les éruptions volcaniques, les scientifiques s’intéressent à un indicateur clé : le rapport entre le nombre de séismes faibles et celui des secousses plus puissantes. Une étude italienne, récemment publiée dans Science Advances et menée sur l’Etna, démontre l’efficacité de ce paramètre.
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Une nouvelle méthode permettant de prédire comment les précipitations contribuent au débit des rivières à travers l’ensemble des États-Unis a été développée par une équipe internationale de scientifiques.
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Les modélisateurs ont démontré que les modèles d’intelligence artificielle (IA) peuvent produire des simulations climatiques avec plus d’efficacité que les modèles basés sur la physique.
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Les prévisions météorologiques à long terme sont une tâche difficile, en partie parce que les systèmes météorologiques sont intrinsèquement chaotiques.
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Un nouvel outil d’apprentissage automatique peut réduire les erreurs dans la programmation nationale de prévision des inondations, ce qui permet d’obtenir des prévisions plus précises sur l’endroit où les inondations se produiront.
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El Niño-Oscillation australe (ENSO) est le signal de variabilité interannuel le plus fort du système climatique de la Terre. Les changements entre ses phases chaudes et froides ont un impact profond sur les conditions météorologiques extrêmes, les écosystèmes et le développement économique à l’échelle mondiale.
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Les scientifiques de l’environnement utilisent de plus en plus d’énormes modèles d’intelligence artificielle pour faire des prédictions sur les changements météorologiques et climatiques, mais une nouvelle étude menée par des chercheurs du MIT montre que les modèles plus grands ne sont pas toujours meilleurs.
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Les soi-disant « événements météorologiques de 100 ans » semblent maintenant presque monnaie courante, alors que les inondations, les tempêtes et les incendies continuent d’établir de nouvelles normes pour les plus grands, les plus forts et les plus destructeurs.
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Une équipe de recherche a mis au point un nouvel outil d’intelligence artificielle (IA) capable d’identifier et de suivre automatiquement les vagues tropicales d’est (TEW) – des amas de nuages et de vent qui se transforment souvent en ouragans – et de les séparer de deux grands modèles de vents tropicaux : la zone de convergence intertropicale (ITCZ) et le creux de mousson (MT).
- Google a transformé 2 milliards de smartphones en un système mondial d’alerte aux séismes (4 août 2025)
- Tsunami dans le Pacifique : des systèmes modernes d’alerte précoce permettent d’éviter les pertes catastrophiques du passé (1 août 2025)
- L’apprentissage automatique améliore la précision des modèles climatiques, en particulier pour les événements extrêmes composés (30 juillet 2025)
- L’IA pour identifier les glissements de terrain et cibler les interventions en cas de catastrophe (23 juillet 2025)
- Le nouveau réseau japonais de détection des séismes allonge les délais d’alerte (11 juillet 2025)
- Vers des prévisions d’inondation plus précises grâce à l’IA et la modélisation hydrologique (4 juillet 2025)
- Conditions météorologiques extrêmes : un système d’alerte précoce assisté par l’IA offre une prévention ciblée des catastrophes (1 juillet 2025)
- Nouveau modèle de prévision IA des ouragans de Google : excellent sur les trajectoires mais moins bon sur les intensités (25 juin 2025)
- La chaleur de l’Atlantique Nord pourrait être essentiel pour prédire les étés chauds de l’Europe (20 juin 2025)
- Les prévisions météorologiques et la modélisation du climat se rapprochent (17 juin 2025)
- Une étude pointe l'influence des rivières sur l'intensification rapide des ouragans (13 juin 2025)
- Un nouveau modèle d’apprentissage automatique améliore les alertes précoces aux tsunamis (10 juin 2025)
- Un volcan de l’Alaska pourrait aider les scientifiques à comprendre pourquoi des volcans « furtifs » entrent en éruption sans avertissement (10 juin 2025)
- Un modèle de laboratoire établit un lien entre la zone de contact de la faille et les occurrences de séismes (9 juin 2025)
- L'IA peine à être performante face aux événements météorologiques extrêmes (23 mai 2025)
