Les catastrophes naturelles impactent fortement les villes ouest africaines, et les évolutions climatiques et démographiques tendent à augmenter leurs sévérités. Retour ligne automatique
Le projet STEWARd propose d’étudier du point de vue physique et social les événements météorologiques à fort impact (pluies intenses, sécheresses, vague de chaleur et tempêtes de poussière) sur plusieurs grandes agglomérations Ouest-Africaines dans le but de proposer et développer, avec des partenaires locaux, des outils d’aide à la décision pour l’alerte précoce opérationnelle des risques sur les populations.

Ce projet a deux objectifs principaux :

1. Identifier les événements à fort impact sur la population de deux grandes villes d’Afrique de l’Ouest, Abidjan (Côte d’Ivoire) et Dakar (Sénégal). Ces villes ont une forte densité et une population vulnérable, sont affectées par des aléas récents et possèdent des observations et des collaborateurs locaux qui peuvent soutenir cette étude. Cet objectif sera atteint via une approche pluridisciplinaire, par le développement de deux nouvelles bases de données. La première portera sur les aléas et prendra en compte une large gamme de caractéristiques (définition, occurrence, intensités) ainsi que l’environnement dans lesquels ils se produisent. L’autre base de données sera un recensement le plus précis possible des impacts sur la population (mortalité, morbidité). Il s’agit donc de deux approches croisées, l’une axée sur la physique pour définir et surveiller les aléas et la seconde sur les sciences sociales pour se concentrer sur les impacts.
2. Extraction d’indices d’alerte précoce robustes, significatifs et compréhensibles des risques météorologiques issus des prévisions probabilistes des aléas météorologiques et des téléconnexions complexes entre ces aléas et leurs impacts mises en évidence au cours de la première phase du programme. Cet objectif sera atteint par une meilleure compréhension des mécanismes grâce à des études de cas, aux modèles statistiques et des investigations sur les sources d’incertitudes (liées aux échéances des prévisions, des échelles spatiales et temporelles des aléas et du type d’aléa). Les différences entre les villes seront analysées de manière détaillée pour initier la variabilité spatiale de ces prévisions de risques.