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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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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).
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Une nouvelle étude révèle que Google a exploité des capteurs de mouvement sur plus de 2 milliards de smartphones pour créer un système d’alerte précoce aux tremblements de terre aussi efficace que les sismomètres standard.
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Le séisme de magnitude 8,8 au Kamtchatka (Russie) du 30 juillet dernier a peut-être été l’un des plus graves jamais enregistrés, avec une magnitude de 8,8. Mais les innovations en matière de science et de technologie ont donné aux gouvernements un temps précieux pour avertir et évacuer leur population du tsunami qui en a résulté.
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Des chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode d’apprentissage automatique pour améliorer les projections de modèles climatiques à grande échelle et ont démontré que le nouvel outil rend les modèles plus précis à l’échelle mondiale et régionale.
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Des chercheurs de l’Université de Cambridge utilisent l’IA pour accélérer la détection des glissements de terrain à la suite de tremblements de terre majeurs et de pluies extrêmes, ce qui permet de gagner un temps précieux pour coordonner les efforts de secours et réduire les impacts humanitaires.
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Le nouveau réseau de détection des séismes du Japon allonge les temps d’alerte, tandis que des chercheurs au Pays de Galles ont adapté des détecteurs d’explosions nucléaires pour évaluer les risques de tsunami.
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Les inondations sont parmi les catastrophes naturelles les plus dévastatrices auxquelles les communautés des États-Unis sont confrontées, causant des milliards de dollars de dommages chaque année, selon le National Weather Service.
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L’IA peut aider les systèmes d’alerte précoce qui prédisent les impacts des événements météorologiques extrêmes tels que les sécheresses et les fortes pluies.
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Il y a quelques semaines, Google DeepMind et Google Labs ont rendu public leur nouveau modèle d’ouragan basé sur l’IA. L’équipe de Google affirme que son modèle d’IA fonctionne mieux que les modèles d’ouragans traditionnels en termes de prévisions de trajectoire et d’intensité.
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En Europe, les gens sont de plus en plus exposés à des épisodes de chaleur extrême, ce qui a de graves conséquences pour la santé humaine, les écosystèmes et l’agriculture.
- 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)
- Des données satellitaires confirment la première détection par navire d’un tsunami déclenché par un glissement de terrain (21 mai 2025)
- Un nouveau modèle d’apprentissage IA surpasse les modèles traditionnels conçus pour prédire les incendies de forêt (6 mai 2025)
- Les prévisions d’ouragans sont plus précises que jamais (6 mai 2025)
- Des scientifiques découvrent la clé pour maîtriser le risque sismique dans la caldeira des Champs Phlégréens en Italie (3 mai 2025)
- La technologie de détection par fibre peut fournir une alerte précoce en cas d’éruptions volcaniques (27 avril 2025)
- Réduire les incertitudes des prévisions d’ondes de tempête avec des modèles intégrés (23 avril 2025)
- L’IA permet de prédire les événements El Niño dans l’océan Atlantique Sud des mois à l’avance (15 avril 2025)
- Classification des plaines inondables : une approche novatrice pour atténuer les inondations (10 avril 2025)
- Un modèle d’IA prédit les incendies de forêt induits par la foudre avec une précision sans précédent (4 avril 2025)
