Cette tâche fournira une définition physique des aléas d’après les données de réanalyse et les observations pour les vagues de chaleurs, les déficits ou fort excédents de précipitations, les inondations fluviales et la qualité de l’air. Ceci sera fait grâce à la définition de méthodologies robustes pour détecter et caractériser les événements extrêmes.
Une cartographie des risques et des tendances temporelles de leur occurrence et de leur intensité sur les quatre villes sera fournie. Grâce au grand nombre de prévisions antérieurs (lancées deux fois par semaine au cours des 20 dernières années), une base de données complète des événements extrêmes prévus sera fournie et analysée. Les méthodologies développées pour la réanalyse et les observations seront adaptées aux prévisions d’ensemble. Une définition des prévisions dichotomiques (événement/absence d’événement) et de leurs incertitudes sera développée.Retour ligne automatique

Ces travaux visent à i) évaluer la prévisibilité du modèle pour chaque aléa, et ii) proposer des corrections/ajustements/post-traitements de ces sorties de modèle (D2.2). En raison des instruments et modèles spécifiques, les crues des rivières et la concentration des poussières seront étudiées indépendamment. L’extraction des débits fluviaux se fera à partir des jeux de données GLOFAS, tandis que la concentration en poussières sera fournie par le modèle CAMS et confrontée aux observations satellites. En raison des faibles scores de compétence de ces prévisions au-delà d’une écheance de 2 semaines, une attention particulière sera portée sur les 15 premiers jours.Retour ligne automatique
Un doctorant sera chargé de détecter les événements extrêmes et de valider les prévisions. Cet étudiant travaillera en collaboration avec l’IGE et le LATMOS. Un étudiant de l’IGE se concentrera sur l’extraction et la validation des crues de Niamey en comparant les débits dérivés du modèle Lisflood et d’observation. Un second master analysera les concentrations de poussières surveillées et les prévisions sur les villes en utilisant CAMS.Retour ligne automatique
Livrables :

D2.1 Sur la définition et la détection des risques extrêmes, à fort impact humain potentiel, en Afrique de l’Ouest.Retour ligne automatique
D2.2 Occurrence, intensités et tendances des risques météorologiques sur les principales villes d’Afrique de l’Ouest.
D2.3 Historique et prévisibilité des crues des rivières à Niamey.Retour ligne automatique
D2.4 Détection et prévision des tempêtes de poussière en Afrique de l’OuestRetour ligne automatique
D2.5 De la prévision d’ensemble probabiliste à l’indice convivial pour la prévision des risques liés aux conditions météorologiques extrêmes en Afrique de l’Ouest météorologiques extrêmes en Afrique de l’OuestRetour ligne automatique
D2.6 Prédictibilité des risques extrêmes sur les zones urbaines en Afrique de l’Ouest.

Grâce aux expériences des acteurs impliqués dans la détection des risques extrêmes et dans le développement d’outils de prévision des événements extrêmes, le projet permet de mettre en place un système de prévision des risques extrêmes. Le risque scientifique associé est faible pour cette tâche. En effet, les nouveaux produits de réanalyse produisent des informations plus précises que les versions précédentes, et les produits de réanalyse du ECMWF ont été conçus pour répondre aux besoins des utilisateurs. Les réanalyses ont déjà été utilisées et validées en Afrique de l’Ouest. Quant aux produits de prévisions, ils ont montré une fiabilité significative pour un délai de 15 jours (Batté et al. 2018). Pour des portées plus longues, l’utilisation de produits adaptés (tels que les prédicteurs) produisent des informations pertinentes et significativement meilleures que la climatologie (Lavaysse et al. 2018b).