L’objectif principal est de construire un modèle permettant de relier les aléas aux impacts. Elle produira trois résultats majeurs :
1- renseigner précisement sur les seuils de dangerosité pour chaque type de variable (seuils de précipitation, température, vent, concentration de poussière). Ces définitions de seuil de chaque aléas seront basées sur les impacts observés sur la population urbaine pour les systèmes d’alerte précoce.
2- le développement d’un modèle statistique de risque pour les villes d’Afrique de l’Ouest. Ceci sera basé sur les résultats et les bases de données des deux premières WPs.
3- le développement et l’évaluation de la prévisibilité de ces risques dans un contexte de système d’alerte précoce.

Livrables :
D3.1 Définition des événements à fort impact humain dans les principales villes d’Afrique de l’Ouest.
D3.2 Cartographie et catalogue des risques associés aux aléas climatiques extrêmes en Afrique de l’Ouest. Afrique de l’Ouest
D3.3 Développement, validation et prévisibilité d’un modèle de prévision des risques basé sur des approches d’impact sur les zones urbaines en Afrique de l’Ouest
D3.4 Outils, prévisibilité et recommandations, pour le développement de systèmes d’alerte précoce des risques urbains associés aux aléas météorologiques en Afrique de l’Ouest.

Un PDRA co-supervisé par l’IGE et Espace-Dev produira les cartes multi-risques pour les villes. Il sera aussi en charge de développer et estimer les prévisions de risques.
Le risque associé à cette tâche est modéré. En effet, la construction d’un tel modèle statistique entre l’aléa et l’impact est assez difficile en raison du faible nombre d’études de cas et de l’adaptation et l’évolution de la vulnérabilité des populations au cours de la période d’apprentissage. La prévision du risque est le produit le plus avancé qui sera produit et dépendra des autres tâches. Pour limiter ces risques, différents outils sont disponibles et peuvent être adaptés en fonction des résultats. Par exemple, en réduisant la précision via des approches catégorielles ou semi-quantitatives.